NLCT GIACA SANPHAM UYTIN NHANVIEN PHANPHOI Tƣơng quan Pearson 1,000 0,343 0,398 0,493 0,313 0,287
Sig.(2-tailed 0,000 0,000 0,000 0,000 0,001
N 120 120 120 120 120 120
(Nguồn: Kết quả điều tra xử lý của tác giả năm 2020)
Dựa vào kết quả phân tích trên, ta thấy:
- Giá trị Sig.(2-tailed) của các nhân tố mới đều bé hơn mức ý nghĩa α = 0,05,
cho thấy sự tương quan cóý nghĩa giữa các biến độc lập và biến phụthuộc.
- Hệ số tương quan Pearson cũng khá cao (cả 5 nhân tố lớn hơn 0 và bé hơn 0,5)
nên ta có thể kết luận rằng các biến độc lập sau khi điều chỉnh có thể giải thích cho
biến phụ thuộc “Năng lực cạnh tranh”.
2.4.4.2. Xây dựng mô hình hồi quy
Sau khi tiến hành phân tích nhân tố khám phá EFA để khám phá các nhân tố mới
cóảnh hưởng đến biến phụ thuộc “Năng lực cạnh tranh”, nghiên cứu tiến hành hồi quy
mô hình tuyến tính để xác định được chiều hướng và mức độ ảnh hưởng của các nhân
tố mới này đếnsự hài lòng của khách hàng cá nhân.
Mô hình hồi quy được xây dựng gồm biến phụ thuộc là “Năng lực cạnh tranh” –
NLCT và các biến độc lập được rút trích từ phân tích nhân tố khám phá EFA gồm 5
biến: “Giá cả” – GIACA, “Sản phẩm” – SANPHAM, “Uy tín thương hiệu” –UYTIN,
“Đội ngũ nhân viên” – NHANVIEN, “Hệ thống phân phối” – PHANPHOI với các hệ
số Bê– ta tương ứng lần lượt làβ1, β2, β3, β4, β5.
Mô hình hồi quy được xây dựng như sau:
NLCT = β0 + β1GIACA + β2SANPHAM + β3UYTIN + β4NHANVIEN + β5PHANPHOI + ei
Dựavào hệ số Bê–ta chuẩn hóa với mức ý nghĩa Sig. tương ứng để xác định các
biến độc lập nào có ảnh hưởng đến biển phụ thuộc trong mô hình và ảnh hưởng với
mức độ ra sao, theo chiều hướng nào. Từ đó, làm căn cứ để kết luận chính xác hơn và đưa ra giải pháp mang tính thuyết phục cao. Kết quả của mô hình hồi quy sẽ giúp ta xác định được chiều hướng, mức độ ảnh hưởng của các nhân tố ảnh hưởng đến năng
2.4.4.3. Đánh giá độ phù hợp của mô hình