Mô hình
Hệsốhồi quy chưa chuẩn hóa
Hệsốhồi quy chuẩn
hóa T Sig.
Đa cộng tuyến
B Std.Error Beta Tolerance VIF
Constant 0,164 0,263 0,625 0,533 Nguồn nhân lực 0,184 0,042 0,239 4,429 0,000 0,791 1,264 Danh tiếng 0,182 0,030 0,308 6,085 0,000 0,903 1,107 Năng lực marketing 0,169 0,048 0,175 3,514 0,001 0,929 1,076 Định hướng công ty 0,287 0,056 0,289 5,131 0,000 0,731 1,368 Năng lực sáng tạo 0,201 0,040 0,268 5,055 0,000 0,823 1,215 (Nguồn: Kết quảphân tích sốliệu SPSS)
Với tất cả các giá trị Sig. của biến độc lập thỏa mãn < 0,05 nên tất cả các biến độc lập đều được chấp nhận và đưa vào mô hình. Dựa vào bảng hệsốhồi quy phương trình hồi quy đa biến Năng lực cạnh tranh của công ty được biểu hiện:
Năng lực động = 0,164+ 0,239* Nguồn nhân lực + 0,308* Danh tiếng + + 0,175*Năng lực marketing + 0,289*Định hướng + 0,268*Sáng tạo
Từ phương trình hồi quy tuyến tính, ta có thể thấy năng lực cạnh tranh của công ty chịu tác động của 5 nhân tố, trong đó,danh tiếng công tycó tác động nhiều nhất.
Danh tiếng kinh doanh là một nhân tố có ảnh hưởng lớn nhất đến giá trị cảm nhận với hệsốhồi quy lớn nhất làβ2= 0,308 ; mức ý nghĩa bé hơn 0,05; nghĩa là trong điều kiện các yếu tố khác không thay đổi, khi mức độ Danh tiếng kinh doanh tăng lên 1 đơn vịthìnăng lực động tăng lên tương ứng là 0,308 đơn vị.
Sau nhân tốDanh tiếngthì nhân tốĐịnh hướng kinh doanhlà nhân tốthứhaiảnh hưởng lớn đến năng lực cạnh tranh. Dấu dương của hệ số β4 có ý nghĩa mối quan hệ giữa nhân tốđịnh hướng và năng lựcđộng có mối quan hệ cùng chiều. Từkết quảhồi
quy cóβ4=0,289 và mức ý nghĩa bé hơn 0,05, nghĩa là trong điều kiện các yếu tốkhác không thay đổi, khi mức độ định hướng tăng lên 1 đơn vị thì năng lực động tăng lên tương ứng là 0,289đơn vị.
Với cách giải thích tương tự cho 3 nhân tố năng lực sáng tạo, năng lực nguồn nhân lực, năng lực marketing đều có mối quan hệcùng chiều với giá trị cảm nhận bởi có hệsố β5,β1và β3đều dương, lần lượt là 0,268; 0,239 và 0,175. Nghĩa là trong điều kiện các yếu tố khác không thay đổi, khi mức độ năng lực sáng tạo, năng lực nguồn nhân lực, năng lực marketingtăng lên 1 đơn vị thìnăng lựcđộng cũng tăng lên tương ứng lần lượt 0,268; 0,239 và 0,175 đơn vị.
Ngoài ra để đảm bảo mô hình có ý nghĩa, ta cần tiến hành kiểm tra thêm về đa cộng tuyến và tự tương quan.
- Kiểm tra đa cộng tuyến
Theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008), đểdò tìm hiện tượng đa cộng tuyến ta căn cứ trên độ chấp nhận của biến (Tolerance) và hệ số phóng đại phương sai (Variance inflation factor – VIF). Kết quả phân tích hồi quy sử dụng phương pháp Enter, cho thấy hệsố phóng đại phương sai VIF khá thấp, giá trịcao nhất 1,368. Và độ chấp nhận của biến (Tolerance) khá cao, giá trị thấp nhất 0,731. Hệ số phóng đại phương sai VIF nhỏ hơn 10 và độ chấp nhận của biến (Tolerance) lớn hơn 0,1 nên có thểbác bỏgiảthuyết mô hình bị đa cộng tuyến.
- Kiểm tra tự tương quan
Giảthuyết đặt ra:
H0: Có hiện tượng tự tương quan xảy ra trong mô hình. H1: Bác bỏH0
Tra bảng thống kê Durbin-Watson hệ số Durbin-Watson (d) của mô hình bằng 2,027 với số mẫu quan sát bằng n=172, sốbiến độc lập là k=5 và mức ý nghĩa α=0,05 thì các giá trịtới hạn thu được khi tra bảng thống kê Durbin-Waston là dU= 1,725 và dL = 1,623. Kết quảtính toán cho thấy:
+ Giá trị4- du= 4- 1,725= 2,275
+ Nếu giá trị d của mô hình nằm trong khoảng từ dU đến 4 - dU (dU < d < 4 - dU) thì không có hiện tượng tự tương quan bậc nhất xảy ra trong mô hình. Hay với giá trị nhận được trong mô hình d = 2,027 < 4 - dU = 2,275 nên mô hình nghiên cứu không xảy ra hiện tượng tự tương quan bậc nhất.
Vậy ta có thểkết luận là chấp nhận giảthuyết H1, bác bỏgiảthuyết H0cho mô hình. Như vậy kết quảmô hình hồi quy cho ra 5 biến độc lập:danh tiếng công ty, định
hướng kinh doanh,năng lực sáng tạo, năng lực nguồn nhân lực và năng lực marketing
có tác động đến biến phụthuộc năng lực cạnh tranh được kiểm chứng là phù hợp và có thểsuy rộng ra cho tổng thểtoàn bộ khách hàng cá nhân trên địa bàn TP. Đà Nẵng.
2.2.5.4 Mô hình hiệu chỉnh
Việc phân tích mức độ phù hợp của nhân tố và thang đo qua các kiểm định trên đã xây dựng được mô hình hoàn chỉnh và xác định các nhân tố có ảnh hưởng đối với Năng lực cạnh tranh của công ty bao gồm 5 nhân tố như ban đầu nhưng trong mỗi nhân tốcác biến không thỏa mãnđãđược loại bỏ và được mô tả qua sơ đồ bên dưới:
Hình 2.3: Mô hình nghiên cứu hiệu chỉnh
Năng lực nguồn nhân lực Danh tiếng doanh nghiệp
Năng lực marketing Định hướng kinh doanh
Nănglực sáng tạo
Năng lựcđộng của doanh nghiệp
2.2.6 Phân tích giá trị trung bình đánh giá của khách hàng theo đặc điểm cá nhân2.2.6.1 Kiểm định One- way Anova theo giới tính 2.2.6.1 Kiểm định One- way Anova theo giới tính
Giả thiết:
I0: Không có sựkhác biệt vềviệc nâng cao năng lực cạnh tranh của công ty theo giới tính khách hàng.
I1: Có sự khác biệt về việc nâng cao năng lực cạnh tranh của công ty theo giới tính khách hàng.
Bảng 2.26: Kết quả kiểm định One Way Anova “Giới tính” Test of Homogeneity of Variances
CT
Levene Statistic df1 df2 Sig.
0,387 1 170 0,535
ANOVA
CT
Sum of Squares df Mean Square F Sig.
Between Groups 0,036 1 0,036 0,138 0,711
Within Groups 44,427 170 0,261
Total 44,463 171
(Nguồn: Kết quảxửlý sốliệu SPSS)
Kết quả kiểm định Lavene Statistic cho ta Sig. = 0,535 > 0,05 => không có sự khác biệt phương sai giữa 2 giá trị. Do đó đủ điều kiện áp dụng kiểm định One Way Anova và chúng ta sẽ đi vào xem xét giá trịtại bảng kết quảtại bảng ANOVA.
Qua kết quả kiểm định ta thấy giá trị Sig. = 0,711 > 0,05 => chấp nhận giả thiết I0 bác bỏ giả thiết I1. Hay kết luận không có sự khác biệt về năng lực cạnh tranh của công ty đối với biến giới tính khách hàng. Vì vậy, các chiến lược của Phố
Son không cần chú trọng quá nhiều đến giới tính của khách hàng trong quá trình nâng cao năng lực cạnh tranh của mình.
Xem xét bảng thống kê mô tả về giới tính, ta thấy:
Bảng 2.27: Kết quả thống kê mô tả các nhóm khách hàng theo “Giới tính” ANOVA
Nhóm tuổi N Giá trị trung bình
Nam 124 4,13
Nữ 48 4,17
Total 150 4,14
(Nguồn: Kết quảxửlý sốliệu SPSS)
Dựa vào kết quả kiểm định giá trị trung bình, ta thấy nhóm khách hàng nam đánh giá quyết định lựa chọn mua sản phẩm trong tương lai cao hơn khách hàng nữ. Do đó, công ty cần có những chính sách hợp lý hơn cho nhóm khách hàng này vì đây là nhóm khách hàng chiếm tỷ lệ khá lớn.
2.2.6.2 Kiểm định One- way Anova theo độ tuổi
Giả thiết:
L0: Không có sựkhác biệt vềviệc nâng cao năng lực cạnh tranh của công ty theo độtuổi khách hàng.
L1: Có sự khác biệt về việc nâng cao năng lực cạnh tranh của công ty theo giới tính khách hàng.
Bảng 2.28: Kết quả kiểm định One Way Anova “Độ tuổi” Test of Homogeneity of Variances
CT
Levene Statistic df1 df2 Sig.
ANOVA
CT
Sum of Squares
df Mean Square F Sig.
Between Groups 0,388 3 0,129 0,493 0,688
Within Groups 44,075 168 0,262
Total 44,463 171
(Nguồn: Kết quảxửlý sốliệu SPSS)
Kết quả kiểm định Lavene Statistic cho ta Sig. = 0,945>0,05 => không có sự khác biệt phương sai giữa 2 giá trị. Do đó đủ điều kiện áp dụng kiểm định One Way Anova và chúng ta sẽ đi vào xem xét giá trịtại bảng kết quảtại bảng ANOVA.
Qua kết quả kiểm định ta thấy giá trị Sig. = 0,688 > 0,05 => chấp nhận giả thiết L0 bác bỏ giả thiết L1. Hay kết luậnkhông có sự khác biệt về năng lực cạnh tranh của công ty đối với biến độ tuổi khách hàng.
Xem xét bảng thống kê mô tả ta có kết quả như sau: