2. Kết quảhoạt động kinh doanh của cửa hàng GUGO Mart
3.4.3. Xây dựng phương trình hồi quy tuyến tính
Đềtài nghiên cứu “Nâng cao hiệu quảhoạt động bán hàng của siêu thịGugo - thành phố Đà Nẵng”. Nghiên cứu thực hiện hồi quy đa biến theo phương pháp Enter, nghĩa là tất cảcác biến được đưa vào một lần và xem xét các kết quảthống kê liên quan, dựa trên tiêu chí chọn những biến có mức ý nghĩa <0,05. Để đánh giá mức độ, thứtựquan trọngảnh hưởng của các nhân tố đến hiệu quảhoạt động bán hàng của siêu thị, tôi sửdụng mô hình hồi quy bội trong đó 5 biến độc lập chính đó là 5 nhân tốX 1, X2, X3, X4, X5 và biến phụthuộc là Y. Như vậy, mô hìnhđược viết dưới dạng hàm số
như sau:
Y =β 0 + β1X1 +β 2X2 +β 3X3 +β 4X4 +β 5X5 + ei
Trong đó:
Y: Giá trịcủa biến phụthuộc làHiệu quảhoạt động bán hàng X1: Giá trịcủa biến độc lập thứ1 làSản phẩm.
X2: Giá trịcủa biến độc lập thứ2 làGiá cảsản phẩm
X3: Giá trịcủa biến độc lập thứ3 làHìnhảnh, uy tín thương hiệu X4: Giá trịcủa biến độc lập thứ4 làNhân viên bán hàng
X5: Giá trịcủa biến độc lập thứ5 làChất lượng dịch vụbán hàng ei: là sai số ước lượng
Các giảthuyết được đưa ra:
H0: Không có sựtương quan giữa các nhân tố đối với Hiệu quảhoạt động bán hàng tại siêu thịGugo
H1: Nhân tốX 1 có tương quan với Hiệu quảhoạt động bán hàng tại siêu thịGugo H2: Nhân tốX 2 có tương quan với Hiệu quảhoạt động bán hàng tại siêu thịGugo H3: Nhân tốX 3 có tương quan với Hiệu quảhoạt động bán hàng tại siêu thịGugo H4: Nhân tốX 4 có tương quan với Hiệu quảhoạt động bán hàng tại siêu thịGugo H5: Nhân tốX 5 có tương quan với Hiệu quảhoạt động bán hàng tại siêu thịGugo
Bảng 2.12. Kết quảphân tích hồi quy
Mô hình
Hệsốchuẩn hóa chuẩn hóa Thống kêHệsố student Mức ý nghĩa Sig Hệsốkiểm định cộng tuyến
B chuẩnSai số Beta Tolerance VIF
Hằng số 0,525- 0,277 -1.899 0,060 -0.525 0.277 X1 0,182 0,074 0,165 2.462 0,015 0.182 0.074 X2 0,125 0,049 0,135 2.582 0,011 0.125 0.049 X3 0,104 0,051 0,113 2,020 0,045 0,104 0,051 X4 0,531 0,083 0,446 6,437 0,000 0,531 0,083 X5 0,201 0,056 0,214 3.609 0,000 0.201 0.056 R = 0,798 (R2 = 0,637) F = 50,590 Sig. F = 0,000 R2 điều chỉnh = 0,625 Durbin-Watson = 1,626
(Nguồn: Kết quảxửlý sốliệu trên phần mềm SPSS)
Dựa vào bảng kết quảphân tích hồi quy cho thấy, các nhân tốX 1; X2; X3; X4; X5 có mức ý nghĩa Sig. < 0,05 tức là chấp nhận các giảthiết H 1; H2; H3; H4; H5. Các nhân tố này có sựtương quan đối với hiệu quảhoạt động bán hàng tại siêu thị.
Ta có R2 hiệu chỉnh bằng 0,625 có nghĩa là mô hình hồi quy giải thích được 62,5%
sựbiến thiên của biến hiệu quảhoạt động bán hàng. Ngoài ra, ta nhận thấy giá trịR 2
hiệu chỉnh bằng 0,625 nghĩa là mô hình hồi quy được xây dựng phù hợp với mức 62,5% >50%.