Biến quan sát 1 2 3 4 5
NNL6:Kênh phân phối mạnh, bao phủ
rộng 0,903
NNL3:Có lòng tinởnhân viên. 0,887
NNL4:Nhân viên luôn cập nhật thông
tin vềthị trường. 0,819
NNL2:Có trìnhđộ chuyên môn để thực
hiện yêu cầu của khách hàng. 0,805
DT4:Sản phẩm có đầu ra tốt, tính thanh
khoản cao. 0,865
DT3:Ban lãnhđạo công ty luôn tạo sự
tin tưởng cho khách hang. 0,848
DT1:Luôn đầu tư xây dựng hìnhảnh,
uy tín tốt. 0,845
DT2:Danh tiếng của công ty nổi tiếng cả nước nói chung và Đà Nẵng nói riêng
0,812
MK3:Các hình thức tiếp thị, xúc tiến
bán hàng đa dạng, thu hút. 0,809
MK5:Nên duy trì quảng cáo trên báo
ngành.
MK2:Cung cấp những sản phẩm đa
dạng. 0,758
MK1:Chính sách giá và độlinh hoạt giá
cả. 0,747
MK4:Luôn đem lại nhiều thông tin bổ
ích trong các buổi mởbán. 0,705
DH5:Tham gia những dựán lớn, doanh
thu cao với mức rủi ro kiểm soát được. 0,881
DH2:Không sửdụng chiến lược bán
phá giá. 0,849
DH1:Là công ty đầu ngành tham gia
lĩnh vực bất động sản Đà Nẵng. 0,723
DH3:Cạnh tranh lành mạnh với đối thủ. 0,673
ST1:Cập nhật cho khách hàng những
sản phẩm mới. 0,884
ST2:Sản phẩm đa dạng, thỏa mãn nhiều
nhu cầu. 0,864
ST3:Luôn hỗtrọkhách hàng thuận tiện
tiếp cận sản phẩm. 0,844
Giá trị riêng (Eigenvalues) 5,370 2,906 2,700 1,805 1,486
Phương sai trích lũy tiến (Comulative
%) 15,612 30,650 45,362 59,151 71,329
Tại mức giá trị Eigenvalues lớn hơn 1, phân tích nhân tố đã rút trích còn 5 nhân tố từ 27 biến với tổng sai trích 71,329 % > 50% (đạt yêu cầu). Điều này chứng tỏ 71,329 % biến thiên của dữliệu được giải thích bởi 5 nhân tốnày. Trong bảng ma trận xoay nhân tố, tất cả các biến đều có hệ số tải nhân tốlớn hơn 0,5 và các biến đều chỉ tải một nhân tố duy nhất nên phân tích nhân tố đạt yêu cầu. Bên cạnh đó, phân tích nhân tốcho kết quả24 biến được nhóm vào 5 nhân tố như mô hình lý thuyết ban đầu.
Sau khi ma trận xoay, các nhân tố được nhóm theo các nhóm biến và được đặt tên như sau:
- Nhóm nhân tốthứ1: Có giá trịEigenvalue bằng 5,370; nhân tốnày bao gồm 4 biến quan sátđó là NNL6, NNL3, NNL4, NNL2. Hệsố tương quan nhân tốcủa từng yếu tố đều lớn hơn 0,5; do đó nhân tố này được đặt tên làNguồ n nhân lự c.Nhóm nhân tốnày giải thích được 15,612% biến thiên của sốliệu điều tra.
- Nhóm nhân tốthứ2: Có giá trịEigenvalue bằng 2,906; nhân tốnày bao gồm 4 biến quan sátđó là DT4, DT3, DT1, DT2. Hệsố tương quan nhân tốcủa từng yếu tố đều lớn hơn 0,5;do đó nhân tố này được đặt tên làđược đặt tên làDanh tiế ng công ty.
Nhóm nhân tốnày giải thích được 30,650% biến thiên của sốliệu điều tra.
- Nhóm nhân tốthứ3: Có giá trị Eigenvalue bằng 2,707; nhân tốnày bao gồm 4 biến quan sátđó là MK3, MK5, MK2, MK1, MK4. Hệsố tương quan nhân tốcủa từng yếu tố đều lớn hơn 0,5;do đó nhân tố này được đặt tên làNăng lự c marketing.Nhóm nhân tốnày giải thích được 45,362% biến thiên của sốliệu điều tra.
- Nhóm nhân tốthứ4: Có giá trị Eigenvalue bằng 1,805; nhân tốnày bao gồm 4 biến quan sát đó là DH5, DH2, DH1, DH3. Hệ số tương quan nhân tốcủa từng yếu tố đều lớn hơn 0,5; do đó nhân tố này được đặt tên là được đặt là Đị nh hư ớ ng kinh doanh. Nhóm nhân tốnày giải thích được 59,151% biến thiên của sốliệu điều tra.
- Nhóm nhân tốthứ5: Có giá trị Eigenvalue bằng 1,486; nhân tốnày bao gồm 4 biến quan sát đó là ST1, ST2, ST3. Hệsố tương quan nhân tố của từng yếu tố đều lớn hơn 0,5;do đó nhân tố này được đặt tên là Năng lự c sáng tạ o. Nhóm nhân tốnày giải thích được 71,329% biến thiên của sốliệu điều tra.
2.2.4.2 Phân tích nhân tố khám phá EFA cho biến phụ thuộc
Tiến hành phân tích khám phá cho 3 biến phụ thuộc CT1, CT2. CT3, theo tiêu chuẩn Eigenvalue lớn hơn 1 và cho thấy hệ số KMO= 0,873 và kết quả kiểm định Bartlett±s – test cũng cho thấy giá trịSig. =0,000 <0,05 nên đủ điều kiện đểbác bỏgiả thuyết các biến không tự tương quan với nhau.
Bảng 2.20: Kiểm định KMO và Bartlettâs Test giá trị cảm nhận tổng quát
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. 0,741
Bartlett's Test of Sphericity
Approx. Chi-Square 260,202
Df 3
Sig. 0,000
(Nguồn : Kết quảxửlý sốliệu SPSS)
Ngoài ra, giá trị Eigenvalues bằng 2,400 thỏa mãn điều kiện lớn hơn 1 và tổng phương sai rút trích là 79,985% > 50% đã cho thấy các điều kiện của phân tích nhân tố là phù hợp đối với biến quan sát.
Bảng 2.21: Kết quả phân tích nhân tố năng lực cạnh tranh của công ty
Biến quan sát Component
CT3:Doanh nghiệp có khả năng phát triển tốt trong dài hạn. 0,902
CT1:Công ty đang cạnh tranh tốt với các đối thủcùng ngành. 0,898
CT2:Là một đối thủcạnh tranh mạnh. 0,884
Eigenvalues = 2,400
Phương sai trích: 79,985%
2.2.5 Phân tích hồi quy
2.2.5.1 Kiểm định tương quan tuyến tính Pearson
Kiểm định hệ số tương quan nhằm để kiểm tra mối quan hệ tuyến tính giữa các biến độc lập và các biến phụthuộc. Nếu các biến có tương quan chặt thì phải lưu ý đến vấn đề đa cộng tuyến sau khi phân tích hồi quy.
Bảng 2.22: Ma trận hệ số tương quan giữa các biến trong thang đo năng lực cạnh tranh
Correlations CT NNL DT MK DH ST CT Pearson Correlation 1 0,525 ** 0,457** 0,0304** 0,589** 0,470** Sig. (2-tailed) 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 N 172 172 172 172 172 172 NNL Pearson Correlation 0,525 ** 1 0,260** 0,089 0,364** 0,318** Sig. (2-tailed) 0,000 0,001 0,244 0,000 0,000 N 172 172 172 172 172 172 DT Pearson Correlation 0,457 ** 0,260** 1 0,053 0,231** 0,042 Sig. (2-tailed) 0,000 0,001 0,487 0,002 0,588 N 172 172 172 172 172 172 MK Pearson Correlation 0,304 ** 0,089 0,053 1 0,263** 0,056 Sig. (2-tailed) 0,000 .244 0,487 0,001 0,462 N 172 172 172 172 172 172 DH Pearson Correlation 0,589 ** 0,364** 0,231** 0,263** 1 0,358** Sig. (2-tailed) 0,000 0,000 0,002 0,001 0,000 N 172 172 172 172 172 172 ST Pearson Correlation 0,470 ** 0,318** 0,042 0,056 0,358** 1 Sig. (2-tailed) 0,000 0,000 0,588 0,462 0,000 N 172 172 172 172 172 172
**. Correlation is significant at the 0,01 level (2-tailed).
Quan sát bảng ta thấy có mối quan hệ tương quan tuyến tính giữa biến phụthuộc Năng lực cạnh tranh và 5 biến độc lập Năng lực nguồn nhân lực, Danh tiếng công ty, Năng lực marketing, Định hướng kinh doanh và Năng lực sáng tạo do giá trị Sig. (2- phía) của các biến độc lập đều nhỏ hơn mức ý nghĩa α=0,05, có ý nghĩa về thống kê và hệ số tương quan tuyến tính giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập cũng tương đối cao. Vì vậy, cả5 biến độc lập sẽ được đưa vào mô hình nhằm giải thích cho Năng lực cạnh tranh của công ty.
2.2.5.2 Xây dựng mô hình hồi quy
Sau khi biết được mức độ tương quan tuyến tính giữa các biến với nhau, mô hình tương quan lý thuyết phù hợp được xây dựng bởi 6 biến là Năng lực cạnh tranh (1), Năng lực nguồn nhân lực (2), Danh tiếng công ty (3), Năng lực marketing (4), Định hướng kinh doanh (5), Năng lực sáng tạo (6). Trong đó, Năng lực cạnh tranh là biến phụthuộc và 5 biến còn lại là những biến độc lập sửdụng để xem xét mứcảnh hưởng của các nhân tố đến năng lực cạnh tranh của công ty. Mô hình nghiên cứu được biểu hiện dưới dạng mô hình hồi quy như sau:
Năng lực động = β0 + β1* Nguồn nhân lực + β2* Danh tiếng + + β3 * Năng lực marketing + β4*Định hướng + β5 *Sáng tạo
Với βilà các hệsốhồi quy tương ứng với các biến độc lập. (i:1,2,3,4,5)
Qua phân tích thống kê bằng SPSS, kết quảphân tích mô hình hồi quy được tóm tắt ở bảng dưới đây
Bảng 2.23 : Đánh giá độ phù hợp của mô hình
Mô hình R R2 R
2 hiệu chỉnh
Sai sốchuẩn của ước lượng (Std.Error)
Durbin- Watson
1 0,785a 0,616 0,604 0,321 2,027
Dựa vào hệsố R2 hiệu chỉnh ta thấy, các biến độc lập trong mô hình nghiên cứu cóảnh hưởng tới 60,4 % sự thay đổi của biến phụthuộc, còn lại 39,6% sự thay đổi của biến phụ thuộc là do sự ảnh hưởng của các biến ngoài mô hình và ảnh hưởng của sai số ngẫu nhiên. Theo lý thuyết thì hệ số Durbin-Waston nằm trong khoảng từ 1-3 sẽ thỏa mãn yêu cầu đối với mô hình lý thuyết, nhưng khi chạy phân tích mô hình hồi quy thì hệsốDurbin-Waston càng gần về2 thì càng tốt, và sau khi chạy thì ta cóđược hệsốDurbin- Watson bằng 2,027.
Đểcó thểsuy diễn mô hình này thành mô hình của tổng thểta cần phải tiến hành kiểm định F thông qua phân tích phương sai.
Bảng 2.24: Phân tích ANOVA cho mô hình hồi quy tuyến tính bộiANOVA ANOVA Mô hình Tổng bình phương Df Trung bình bình phương F Mức ý nghĩa. 1 Hồi quy 27,385 5 5,477 53,238 0,000b Dư 17,078 166 0,103 Tổng 44,463 171 (Nguồn : Kết quảxửlý sốliệu SPSS)
Theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008), nếu mức ý nghĩa của kiểm định F bé hơn 0,05 thì bác bỏ giảthuyết H0, chấp nhận giảthuyết H1. Đối chiếu với kết quảbảng ta thấy mức ý nghĩa là 0,000 bé hơn 0,05. Như vậy mô hình hồi quy xây dựng là đảm bảo độphù hợp, điều này có nghĩa là sựkết hợp của các biến hiện có trong mô hình có thểgiải thích được sự thay đổi của biến phụthuộc hay nói cách khác có ít nhất một biến độc lập nào đó ảnh hưởng đến biến phụ thuộc và mô hình này có thểsuy rộng ra cho tổng thể.
2.2.5.3 Phân tích hồi quy đa biến
Bảng 2.25: Kết quả hồi quy đa bội sử dụng phương pháp Enter sau khi loại biến
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.