5 0.716 PP3 Công ty giao hàng như đúng thỏa
2.3.4.4. Kiểm định sự khác biệt về đặc điểm cá nhân
Kiểm định sự khác biệt về đặc điểm cá nhân nhằm để xem xét mức độ hài lòng của các đặc điểm cá nhân có khác biệt với nhau hay không từ đó giúp công ty đưa ra các giải pháp để điều chỉnh các nhóm này. Kiểm định sự khác biệt này bằng cách sử dụng kiểm định
Independent Samples Test với các biến độc lập có 2 giá trị, và sử dụng kiểm định One Way Anova với các biến có 3 giá trị trở lên trong SPSS
Giới tính
Trong giới tính chỉ có 2 giá trị là nam và nữ nên ta sử dụng kiểm định Independent Samples Test để kiểm tra sự khác biệt.
Giả thuyết:
H0: Mức độ hài lòng của hiệu quả hoạt động bán hàng giữa nam và nữ không có sự khác biệt.
H1: Mức độ hài lòng của hiệu quả hoạt động bán hàng giữa nam và nữ có sự khác biệt.
Bảng 2.44: Independent Samples Test với biến giới tính
Kiểm định Levene về sự bằng nhau của phương sai Kiểm định t so sánh giá trị trung bình F Sig. T df Sig.(2- tailed)
Phương sai của 2 tổng
thể không khác nhau 5.004 0.028 -2.291 98 0.024 Phương sai của 2 tổng
thể khác nhau -3.063 20.968 0.006
(Nguồn: kết quả xử lí SPSS)
vì thế phương sai giữa hai giới tính là khác nhau. Vì thế ta tiếp tục xem xét ở kiểm định t ở mức phương sai 2 tổng thể khác nhau, có sig.=0.006<0.05 nên ta kết luận bác giả thuyết H0 tức là mức độ đánh giá của hiệu quả hoạt động bán hàng giữa nam và nữ có sự khác biệt.
Độ tuổi
Với nhiều độ tuổi khác nhau nên ta sử dụng kiểm đinh One Way Anova
Giả thuyết:
H0: Mức độ hài lòng của hiệu quả hoạt động bán hàng giữa các nhóm tuổi không có sự khác biệt.
H1: Mức độ hài lòng của hiệu quả hoạt động bán hàng giữa các nhóm tuổi có sự khác biệt.
Bảng 2.45: kiểm đinh One Way Anova với biến nhóm tuổi
Levene Statistic df1 df2 Sig.
0,110 2 96 ,896
(Nguồn: kết quả xử lí SPSS)
Đầu tiên ta xem xét giá trị sig. của Levene, với sig.=0.986>0.05 vì thế phương sai giữa các độ tuổi không khác nhau.
Sum of Squares df Mean Square F Sig. Giữa các nhóm 1.633 3 0.544 0.822 0.485 Trong nhóm 63.588 96 0.662 Tổng 65.221 99 (Nguồn: kết quả xử lí SPSS)
Ở bảng Anova ta thấy sig.= 0.485<0.05 vì thế ta bác bỏ giả thuyết H0 và kết luận: Mức độ hài lòng của hiệu quả hoạt động bán
Nghề nghiệp - Giả thuyết:
H0: Mức độ hài lòng của hiệu quả hoạt động bán hàng giữa các nghề nghiệp không có sự khác biệt.
H1: Mức độ hài lòng của hiệu quả hoạt động bán hàng giữa các nghề nghiệp có sự khác biệt.
Bảng 2.46: kiểm đinh One Way Anova với biến nghề nghiệp
Levene Statistic df1 df2 Sig.
3.180 4 95 ,017
(Nguồn: kết quả xử lí SPSS)
Chỉ số sig. của Levene bằng 0.017<0.05 nên phương sai giữa các nghề nghiệp là không bằng nhau vì thế ta không thể sử dụng bảng Anova mà sẽ tiếp tục kiểm định welch
Robust Tests of Equality of Means Hài lòng
Statistica df1 df2 Sig.
Welch .455 4 13.548 .767
a. Asymptotically F distributed.
(Nguồn: kết quả xử lí SPSS)
Ở bảng ta nhìn vào chỉ số Sig.=0.767>0.05 nên ta chấp nhận giả thuyết H0 tức mức độ hài lòng của hiệu quả hoạt động bán hàng giữa các nghề nghiệp không có sự khác biệt.
Thu nhập - Giả thuyết:
H0: Mức độ hài lòng của hiệu quả hoạt động bán hàng giữa các nhóm thu nhập không có sự khác biệt.
H1: Mức độ hài lòng của hiệu quả hoạt động bán hàng giữa các nhóm thu nhập có sự khác biệt.
Bảng 2.47: kiểm đinh One Way Anova với biến nhóm thu nhập
(Nguồn: kết quả xử lí SPSS)
Từ bảng ta thấy chỉ số Sig. của Levene bằng 0.043<0.05 vỉ thế phương sai giữa các nhóm thu nhập là không bằng nhau vì thế ta không thể sử dụng bảng Anova mà sẽ tiếp tục kiểm định welch
Robust Tests of Equality of Means Hài lòng
Statistica df1 df2 Sig.
Welch 1.093 3 13.817 .385
a. Asymptotically F distributed.
(Nguồn: kết quả xử lí SPSS)
Từ kết quả bảng Bobust Tests ta thấy chỉ số sig.=0.385>0.05 nên ta chấp nhận giả thuyết H0 tức mức độ hài lòng của hiệu quả hoạt động bán hàng giữa các nhóm thu nhập không có sự khác biệt.