Mơ hình
Hệ số hồi quy chưa chuẩn hóa
Hệ số hồi quy chuẩn hóa
T Sig.
Thống kê đa cộng tuyến
B Độ lệch
chuẩn Beta Hệ số Tolerance VIF
1 Hằng số -.218 .310 -.704 .483 QC .224 .072 .226 3.121 .002 .711 1.407 KM .131 .046 .178 2.839 .005 .944 1.059 QHCC .206 .074 .203 2.772 .006 .693 1.443 BHCN .463 .075 .419 6.138 .000 .800 1.249
(Nguồn: Xử lý số liệu điều tra bằng SPSS)
Các phép kiểm định của các biến độc lập được đưa vào mơ hình: quảng cáo, khuyến mãi, quan hệ công chúng, bán hàng cá nhân đều có giá trị Sig. nhỏ hơn 0,05 nên khẳng định các biến độc lập này đều có ý nghĩa thống kê trong mơ hình.
Như vậy, phương trình hồi quy được viết lại như sau: DGC= 0,226QC + 0,178KM + 0,203QHCC +0,419BHCN
Ý nghĩa của Beta được giải thích như sau:
Hệ số 1= 0,226 có nghĩa khi biến QC thay đổi 1 đơn vị trong khi các biến khác khơng thay đổi thì DGC biến động cùng chiều 0,226 đơn vị.
Hệ số β2= 0,178 có nghĩa khi biến KM thay đổi 1 đơn vị trong khi các biến khác khơng thay đổi thì DGC biến động cùng chiều 0,178 đơn vị.
Hệ số β3 = 0,203 có nghĩa khi biến QHCC thay đổi 1 đơn vị trong khi các biến khác khơng thay đổi thì DGC biến động cùng chiều 0,203 đơn vị.
Hệ số β4= 0,419 có nghĩa khi biến BHCN thay đổi 1 đơn vị trong khi các biến khác khơng thay đổi thì DGC biến động cùng chiều 0,419 đơn vị.
Qua mơ hình, ta thấy các biến độc lập “QC”, “KM”, “QHCC”, “BHCN” đều ảnh hưởng cùng chiều đến biến phụ thuộc “DGC”. Trong đó biến độc lập “Bán hàng cá nhân” có hệ số Beta lớn nhất nên nó có ảnh hưởng lớn nhất đến biến phụ thuộc “Đánh giá chung” thể hiện sự hài lịng của khách hàng đối với chính sách xúc tiến hỗn hợp của cơng ty. Vì vậy cơng ty Lion nên có những chính sách để nâng cao các yếu tố ảnh hưởng trên nhất là bán hàng cá nhân.
Dị tìm các trường hợp vi phạm giả định cần thiết:
Kiểm định sự tự tương quan
Đại lượng Durbin-Watson là đại lượng dùng để kiểm định tự tương quan của các sai số kề nhau (hay còn gọi là tương quan chuỗi bậc nhất). Dựa vào bảng trên ta thấy giá trị Durbin-Watson = 1,679 nằm trong khoảng (1; 3) (Phương pháp xử lý theo kinh nghiệm). Qua đó có thể kết luận là mơ hình khơng xảy ra hiện tượng tự tương quan.
Kiểm định đa cộng tuyến
Giá trị VIF (hệ số phóng đại phương sai) dùng để kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến. Theo Hồng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008) thì khi VIF vượt quá 10 thì sẽ xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến. Qua bảng kết quả phân tích hổi quy ở trên ta thấy VIF của mỗi biến độc lập đều nhỏ hơn 2 nên không xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập.
Kiểm định phân phối chuẩn của phần dư
Biểu đồ 2. 6: Biểu đồ tần số Histogram của phần dư chuẩn hóa
Phần dư có thể khơng tn theo phân phối chuẩn bởi một số lý do như: sử dụng sai mơ hình, phương sai khơng phải là hằng số, số lượng các phần dư khơng đủ nhiều để phân tích…nên chúng ta phải thực hiện nhiều cách khảo sát khác nhau. Trong đó, cách đơn giản nhất là sử dụng biểu đồ tần số của các phần dư Histogram như ở trên.
Ta thấy được một đường cong phân phối chuẩn được đặt chồng lên biểu đồ tần số. Đường cong đó có dạng hình chng, phù hợp với dạng đồ thị của phân phối chuẩn. Có giá trị trung bình Mean = -2,29E – 15 và độ lệch chuẩn là 0,984 gần bằng 1 nên ta có thể kết luận rằng phần dư có phân phối chuẩn.
2.3.6 Phân tích đánh giá của khách hàng về chính sách xúc tiến hỗn hợp củacơng ty: cơng ty:
Sử dụng phương pháp kiểm định One Sample T – Test với giá trị kiểm định bằng 4 (mức độ đánh giá đồng ý) để thể hiện sự khác biệt về giá trị trung bình đối với các nhóm nhân tố quảng cáo, khuyến mãi, quan hệ công chúng, bán hàng cá nhân. Qua đó, có thể phân tích đánh giá của khách hàng đối với từng nhóm nhân tố. Thang đo được sử dụng để đo lường sự đồng ý trong nghiên cứu này là thang đo Likert 1 – 5.
1 – Rất không đồng ý 2 – Không đồng ý 3 – Trung lập 4 – Đồng ý
5 – Rất đồng ý
2.3.6.1 Đánh giá của khách hàng đối với yếu tố quảng cáo
Ta có giả thuyết:
H0: Mức độ đánh giá trung bình của khách hàng về quảng cáo = 4 H1: Mức độ đánh giá trung bình của khách hàng về quảng cáo ≠ 4