5. Bốcục đềtài
2.2.6 Phân tích hồi quy đa biến
Phân tích tương quan
Bước đầu tiên khi phân tích hồi quy tuyến tính ta sẽxem xét các mối tương quan tuyến tính giữa biến phụthuộc và từng biến độc lập, cũng như giữa các biến độc lập với nhau. Hệsốtương quan giữa biến độc lập và biến phụthuộc càng lớn chứng tỏmối quan hệtuyến tính càng lớn và phân tích hồi quy tuyến tính có thểphù hợp. Mặt khác, nếu giữa các biến độc lập cũng có tương quan lớn với nhau thìđó cũng là dấu hiệu cho biết giữa chúng có thểxảy ra hiện tượng đa cộng tuyến trong mô hình tađang xét.
Bảng 2.16: Kiểm định mối tương quan giữa biến độc lập và biến phụ thuộc
GSP HDTT NVBH PTHT CLCS HQBH Tương quan Pearson 0,521 0,556 0,648 0,615 0,469 1,000 Sig. (1- tailed) 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 N 135 135 135 135 135 135
- Giá trịSig.(1-tailed) của các nhân tốmới đều bé hơn mức ý nghĩaα= 0,05 cho thấy sựtương quan có ý nghĩa giữa các biến độc lập và biến phụthuộc.
- Hệsốtương quan Pearson cũng khá cao (có 4 nhân tốlớn hơn 0,5, và 1 nhân tốxấp xỉ0,5) nên ta có thểkết luận rằng các biến độc lập sau khi điều chỉnh có thểgiải thích cho biến phụthuộc“Hiệu quảbán hàng”.
Phân tích h ồi quy
Sau khi tiến hành phân tích nhân tốkhám phá, nhóm các biến theo từng yếu tố, ta tiến hành hồi quy. Mô hình hồi quy áp dụng là mô hình hồi quy đa biến (mô hình hồi quy bội) đểxem xét mối liên hệgiữa biến phụthuộc và các biến độc lập. Khi phân tích hồi quy, kết quảsẽcho thấy được các yếu tố ảnh hưởng đến kết quả hoạt động bán hàng đối với dịch vụtruyền hình IPTV của CTCP Viễn Thông FPT và mức độtác động của chúng.
Cụthể, phân tích hồi quy được thực hiện với 5 biến độc lập: “Giá sản phẩm”, “Hoạt động truyền thông”, “Nhân viên bán hàng”, “Phương tiện hỗtrợ”, “Chất lượng và chính sách sản phẩm”. Phương pháp đưa vào một lượt (phương pháp Enter) được dùng đểphân tích hồi quy. Giá trịcủa các yếu tố được dùng đểchạy hồi quy là giá trịtrung bình từcác yếu tố.
Mô hìnhđược viết như sau:
HQBH = ß0 + ß1GSP + ß2HDTT + ß3NVBH + ß4PTHT+ ß5CLCS
Trong đó: ß0: Hệsốtựdo.
ßi: Hệsốhồi quy riêng phần tươngứng với các biến độlập.
HQBH: Giá trịcủa biến phụthuộc là hiệu quảbán hàng đối với dịch vụtruyền hình IPTV của CTCP Viễn Thông FPT – chi nhánh Huế.
GSP: Giá trịbiến độc lập thứnhất là Giá sản phẩm.
HDTT: Giá trịbiến độc lập thứhai là Hoạt động truyền thông. NVBH: Giá trịbiến độc lập thứba là Nhân viên bán hàng. PTHT: Giá trịbiến độc lập thứtư là Phương tiện hỗtrợ.
CLCS: Giá trịbiến độc lập thứtư là Chất lượng và chính sách sản phẩm.
Để đánh giá độphù hợp của mô hình ta dùng hệsốxác định R 2 điều chỉnh. Hệ sốxác định R 2 điều chỉnh của mô hình này là 60,5%, thểhiện 4 biến độc lập trong mô hình giải thích được 60,5% biến thiên của biến phụthuộc. Với giá trịnày thìđộ phù hợp của mô hình là chấp nhận được. Bên cạnh đó, ta nhận thấy giá trịR Square hiệu chỉnh là 0,619 khá là cao ( > 50%), nghĩa là mối quan hệgiữa biến độc lập và biến phụthuộc được coi là gần chặt chẽ.
Bảng 2.17: Mô hình tóm tắt sử dụng phương pháp Enter
Mô hình R R2 R2 điều chỉnh Sai số chuẩn của ước lượng
1 0,787a 0,619 0,605 0,32948
(Nguồn: Kết quả điều tra của tác giảnăm 2021)
Ki ểm định độ phù hợp của mô hình
Bước tiếp theo trong phân tích hồi quy là thực hiện kiểm định F về độphù hợp của mô hình hồi quy, xem biến phụthuộc có liên hệtuyến tính với toàn bộcác biến độc lập hay không.
Kiểm định cặp giảthuyết:
H0: Mô hình hồi quy tuyến tính là không phù hợp (ß1 =ß2 = ß3 = ß4) Hi: Mô hình hồi quy tuyến tính là phù hợp (tồn tại ít nhất ßi # 0) Ta có Sig. của F = 0,00 < 0,05 nên bác bỏgiảthuyết H 0
Bảng 2.18: Kiểm định về sự phù hợp của mô hình hồi quy Mô hình Tổng phương sai lệch df Bình phương tổng phương sai lệch F Mức ý nghĩa Sig. Mô hình hồi quy 22,798 5 4,56 42,002 0,000 b Số dư14,004 129 0,109 Tổng 36,802 134
(Nguồn: Kết quả điều tra của tác giảnăm 2021)
Từbảng kết quảthu được., ta thấy Sig. của F = 0,00 < 0,05 từ đó có thểkết luận rằng mô hình hồi quy tuyến tính xây dựng phù hợp với tổng thể.
Như vậy, điều này có nghĩa là kết hợp của các biến thểhiện có trong mô hình có thểgiải thích được thay đổi của biến phụthuộc hay nói cách khác có ít nhất một biến độc lập nào đóảnh hưởng đến biến phụthuộc.
K ết quả phân tích hồi quy và mức độtác độ ngcủa từng nhân tố
Giá trịSig. tại các phép kiểm định của các biến độc lập được đưa vào mô hình:“giá sản phẩm”, “hoạt động truyền thông”, “nhân viên bán hàng”, “phương tiện hỗtrợ”đều nhỏhơn 0,05 chứng tỏcác biến độc lập này có ý nghĩa thống kê trong mô hình. Riêngđối với biến độc lập“chất lượng và chính sách sản phẩm”có giá trịSig. là 0,988 > 0,05 nên bịloại khỏi mô hình hồi quy. Ngoài ra, hằng số trong mô hình có giá trịSig. là 0,618 > 0,05 nên cũng sẽbịloại.
Bảng 2.19: Kết quả phân tích hồi quy đa biến
Mô hình Hệ số chưa chuẩn hóa Hệ số chuẩn hóa t Sig.
B Sai số chuẩn Beta
Hằng số0,157 0,314 0,500 0,618 GSP 0,206 0,070 0,185 2,938 0,004 HDTT 0,227 0,065 0,223 3,469 0,001 NVBH 0,353 0,064 0,374 5,495 0,000 PTHT 0,231 0,064 0,255 3,635 0,000 CLCS -0,001 0,080 -0,001 -0,015 0,988
(Nguồn: Kết quả điều tra của tác giảnăm 2021)
Phương trình hồi quy tổng quát của mô hìnhđược biết lại như sau:
HQBH = 0,185GSP + 0,233HDTT + 0,374NVBH + 0,255PTHT
Dựa vào mô hình hồi quy trên ta thấy hệsốß 1 = 0,185 có nghĩa là khi nhân tố “Giá sản phẩm” thayđổi 1 đơn vịtrong khi các nhân tốkhác không đổi thì làm cho “hiệu quảbán hàng” đối với dịch vụtruyền hình IPTV của CTCP Viễn Thông FPT cũng biến động cùng chiều 0,185đơn vị.
Đối với nhân tố“Hoạt động truyền thông” có hệsốß 2 = 0,233 khi nhân tốnày thayđổi 1 đơn vịthì làm cho “hiệu quảbán hàng” đối với dịch vụtruyền hình IPTV
của CTCP Viễn Thông FPT cũng biến động cùng chiều 0,233đơn vịtrong điều kiện các yếu tốkhác không thay đổi.
Đối với nhân tố“Nhân viên bán hàng” có hệsốß 3 = 0,374 khi nhân tốnày thayđổi 1 đơn vịthì làm cho “hiệu quảbán hàng” đối với dịch vụtruyền hình IPTV của CTCP Viễn Thông FPT cũng biến động cùng chiều 0,374đơn vịtrong điều kiện các yếu tốkhác không thay đổi.
Cuối cùng là nhân tố“Phương tiện hỗtrợ” có hệsốß 4 = 0,255 khi nhân tốnày thayđổi 1 đơn vịthì làm cho “hiệu quảbán hàng” đối với dịch vụtruyền hình IPTV của CTCP Viễn Thông FPT cũng biến động cùng chiều 0,255đơn vịtrong điều kiện các yếu tốkhác không thay đổi.
Phương trình trên cho thấy, khi các yếu tốgiá sản phẩm, hoạt động truyền thông, nhân viên bán hàng, phương tiện hỗtrợcàng cao thì “hiệu quảbán hàng” đối với dịch vụtruyền hình IPTV của CTCP Viễn Thông FPT càng lớn. Trong đó thành phần nhân viên bán hàng tác động mạnh nhất đến hiệu quảbán hàngđối với dịch vụ truyền hình IPTV của CTCP Viễn Thông FPT.