Hoạt động bán hàng Hệ số tương quan biến – tổng Hệ số Cronbach’s Alpha
Hệ số Cronbach’s Alpha = 0,847 HDBH1 0,690 0,804 HDBH2 0,643 0,824 HDBH3 0,730 0,786 HDBH4 0,677 0,809 (Nguồn: Kết quả xử lí SPSS)
Kết quả kiểm định Cronbach’s Alpha cho biến “Hoạt động bán hàng” cho thấy nhân tố có hệ số Cronbach’s Alpha là 0,847 (lớn hơn 0,6) nên thang đo thành phần
đảm bảo đạt yêu cầu và 4 biến quan sát của nhân tố đều hệsố tương quan biến - tổng của 3 biến quan sát có giá trị lớn hơn 0,3 và có hệ số Cronbach’s Alpha nhỏ hơn hệ số Cronbach’s Alpha của nhân tố nên thang đo đạt tiêu chuẩn, đảm bảo chất lượng tốt.
Do đó, thang đo này thỏa độtin cậy và đạt chất lượng tốt, nên được sửdụng trong các phân tích tiếp theo.
2.3.3 Phân tích nhân tố khám phá (EFA)
Phân tích nhân tố khám phá EFA (Exploratory Factor Analysis) là kỹthuật được sửdụng nhằm thu nhỏvà tóm tắt các dữliệu. Phân tích nhân tố đượcứng dụng đểtóm tắt tập các biến quan sát vào một số nhân tố nhất định đo lường các khía cạnh khác nhau của các khái niệm nghiên cứu và tìm mối quan hệgiữa các biến với nhau. Trong
phân tích EFA, đại lượng Bartlett là đại lượng thống kê dùng đểxem xét giảthuyết các biến không có tương quan trong tổng thể. Điều kiện cần để áp dụng phân tích nhân tố
là các biến phải có tương quan với nhau (các biến đo lường phản ánh những khía cạnh khác nhau của cùng một yếu tố chung). Do đó nếu kiểm định cho thấy không có ý nghĩa thống kê thì không nên áp dụng phân tích nhân tố cho các biến đang xem xét.
Trị số KMO (KaiMeyer-Olkin) là chỉ số dùng để xem xét sự thích hợp của phân tích nhân tố. Trị số KMO lớn (giữa 0,5 và 1) là điều kiện đủ để việc tiến hành phân tích nhân tố là thích hợp. Hệ sốFactor Loading >=0,55 cỡ mẫu khoảng 100 -> 350 (Theo Hair & ctg (1998), Multivariate Data Analysis, Prentice-Hall International). Kiểm định
Bartlett (Bartlett’s test) có ý nghĩa thống kê (sig < 0,05), chứng tỏcác biến quan sát có
tương quan với nhau trong tổng thể. Hệsốtải nhân tố(Factor Loading) là chỉ tiêu đảm bảo mức ý nghĩa thiết thực của EFA >= 0,5. Tổng phương sai trích (Total Varicance Explained) đạt giá trị từ 50% trở lên, các nhân tố trích ra giải thích được bấy nhiêu phần trăm sự biến thiên của dữ liệu nghiên cứu. (Gerbing & Anderson, 1988).
Eigenvalue (đại diện cho phần biến thiên được giải thích bởi mỗi nhân tố) > 1 thì nhân tốrút ra có ý nghĩa tóm tắt thông tin tốt nhất.
2.3.3.1 Phân tích nhân tố cho các biến độc lập
Bảng 2. 14 Kết quả phân tích nhân tố của biến độc lập
BIẾN ĐỘC LẬP Biến quan sát Nhân tố
1 2 3 4 5 6 DỊCH VỤ CHĂM SÓC SAU BÁN HÀNG DVCS4 0,810 DVCS2 0,774 DVCS1 0,723 DVCS5 0,647 CHẤT LƯỢNG SẢN PHẨM CLSP2 0,780 CLSP4 0,739 CLSP5 0,721 CLSP3 0,693 CLSP1 0,605 XÚC TIẾN BÁN HÀNG XTBH2 0,832 XTBH5 0,819 XTBH3 0,794 XTBH1 0,749 CHÍNH SÁCH GIÁ CSG1 0,870 CSG3 0,782 CSG4 0,773 CSG2 0,741 VỊ TRÍ ĐIỂM BÁN VTDB2 0,776 VTDB1 0,771 VTDB3 0,753 VTDB4 0,665 NHÂN VIÊN BÁN HÀNG NVBH2 0,836 NVBH1 0,752 NVBH5 0,694 NVBH4 0,524 HệsốKMO 0,815
Sig. (Bartlett's Test) 0,000
Eigenvalues 1,195 Cumulative % 64,724%
(Nguồn: Kết quả xử lí SPSS)
Qua kết quả phân tích nhân tố, hệ số KMO có giá trị bằng 0,815 (lớn hơn 0,5), nên phân tích nhân tố cho các thang đo biến độc lập là phù hợp với dữ liệu thực tế.
Đồng thời, kết quả kiểm định Bartlett's Test có giá trị sig. bằng 0,000 (nhỏ hơn 0,05) nên kết luận các biến quan sát có tương quan với nhau trong mỗi nhóm nhân tố. Và giá trịEigenvalues bằng 1,195 (lớn hơn 1) đại diện cho phần biến thiên được giải thích bởi mỗi nhân tố, nhân tốrút ra có ý nghĩa tóm tắt thông tin tốt nhất. Tổng phươngsai trích (Cumulative %) bằng 64,724% (lớn hơn 50%). Điều này chứng tỏ64,724% biến thiên của dữ liệu được giải thích bởi 6 nhân tố. Kết quảcũng cho thấy 25 biến quan sát có thểchia thành 6 nhóm nhân tố, tất cả các biến số đều có hệsốtải nhân tốlớn hơn 0,5.
Điều này cho thấy dữliệu phân tích là phù hợp và có thể tiến hành phân tích hồi quy với 6 biến độc lập lần lượt là: Dịch vụ chăm sóc sau bán hàng- DVCS; Chất lượng sản phẩm –CLSP; Xúc tiến bán hàng –XTBH; Chính sách giá – CSG; Vị trí điểm bán –
VTDB; Nhân viên bán hàng - NVBH.
2.3.3.2 Phân tích nhân tố cho biến phụ thuộc
Bảng 2. 15 Kết quả phân tích nhân tố của biến phụ thuộc
Mã hóa Các thang đo của “Hoạt động bán hàng”
Nhân tố 1
HDBH3 Quý khách sẽmua những sản phẩm khác của công ty khi có
nhu cầu 0,852
HDBH4 Quý khách sẽgiới thiệu cho người thân, bạn bè sửdụng sản
phẩm của công ty 0,836
HDBH2 Quý khách sẽtiếp tục sửdụng sản phẩm của công ty 0,747
HDBH1 Quý khách hài lòng với chất lượng sản phẩm và hoạt động
bán hàng của công ty 0,737
Hệ số KMO:
Sig. (Bartlett's Test): Eigenvalues: Cumulative %: 0,783 0,000 2,743 68,583% (Nguồn: Kết quả xử lí SPSS)
Qua kết quả phân tích nhân tố Hoạt động bán hàng cho thấy, hệ số KMO có giá trị
bằng 0,783 (lớn hơn 0,5), nên kết luận phân tích nhân tố cho các thang đo biến phụ
thuộc là phù hợp với dữliệu thực tế. Kết quả kiểm định Bartlett's Test có giá trị sig. bằng 0,000 (nhỏ hơn 0,05), nên kết luận các biến quan sát có tương quan với nhau trong nhân tố Hành vi mua hàng. Đồng thời, Eigenvalues bằng 2,743 (lớn hơn 1) đại diện cho phần biến thiên được giải thích bởi nhân tốHoạt động bán hàng, nhân tố rút ra có ý nghĩa tóm tắt thông tin tốt nhất. Tổng phương sai trích (Cumulative %) bằng 68,583% (lớn hơn 50%), chứng tỏ68,583% biến thiên của dữliệu được giải thích bởi các biến quan sát. Kết quảcũng cho thấy 04 biến quan sát của nhân tố “Hoạt động bán
hàng” thuộc1 nhóm và đều có hệ số tải nhân tố lớn hơn 0,5, phù hợp với yêu cầu và phù hợp phân tích hồi quy.
2.3.4 Xác định mức độ ảnh hưởng của các nhân tố đến Hoạt động bán hàng bằngphương trình hồi quy phương trình hồi quy
2.2.4.1 Hiệu chỉnh mô hình nghiên cứu
Sau khi tiến hành phân tích dữliệu thu thập được thông qua các bước phân tích độ tin cậy Cronbach’ Alpha và phân tích nhân tố EFA, tác giả điều chỉnh mô hình nghiên cứu
như sau:
Sơ đồ 2.1 Mô hình nghiên cứu hiệu chỉnh
Vị trí điểm bán Hoạt động bán hàng Xúc tiến bán hàng Dịch vụ chăm sóc sau bán hàng Chất lượng sản phẩm Chính sách giá Nhân viên bán hàng
Như vậy, mô hình điều chỉnh gồm 6 nhân tố độc lập tác động đến Hoạt động bán hàng
như sau:
Nhân tố “Dịch vụ chăm sóc sau bán hàng” bao gồm: DVCS4, DVCS2, DVCS1, DVCS5.
Nhân tố “Chất lượng sản phẩm” bao gồm: CLSP2, CLSP4, CLSP5, CLSP3, CLSP1.
Nhân tố “Xúc tiến bán hàng” bao gồm: XTBH2, XTBH5, XTBH3, XTBH1. Nhân tố “Chính sách giá” bao gồm: CSG1, CSG3, CSG4, CSG2.
Nhân tố “Vị trí điểm bán” bao gồm: VTDB2, VTDB1, VTDB3, VTDB4. Nhân tố “Nhân viên bán hàng” bao gồm: NVBH2, NVBH1, NVBH5, NVBH4. Nhân tố “Hoạt động bán hàng” bao gồm: HDBH3, HDBH4, HDBH2, HDBH1.
2.3.4.2 Phương trình hồi quy
Phân tích hồi quy tuyến tính là một phương pháp phân tích quan hệ giữa biến phụ
thuộc Y với một hay nhiều biến độc lập X. Trong đó hệ số Beta phản ánh được thứtự
mức độ tác động của biến độc lập tới biến phụ thuộc bởi vì đơn vị của các biến đã
đồng nhất (thực chất là quy về phương sai bằng 1). Nhờ có phương trình hồi quy chuẩn hóa và hệ số Beta, doanh nghiệp sẽ xác định được nên đầu tư nhiều vào yếu tố nào, đầu tư ít vào yếu tố nào căn cứ trên mức độ ảnh hưởng của từng yếu tố đến biến phụthuộc.
Đặt các biến trong phương trình hồi quy như sau:
DVCS: Dịch vụ chăm sóc sau bán hàng (là trung bình của các biến DVCS4, DVCS2, DVCS1, DVCS5) CLSP: Chất lượng sản phẩm (là trung bình của các biến CLSP2, CLSP4, CLSP5, CLSP3, CLSP1). XTBH: Xúc tiến bán hàng (là trung bình của các biến XTBH2, XTBH5, XTBH3, XTBH1). CSG: Chính sách giá (là trung bình của các biến CSG1, CSG3, CSG4, CSG2) VTDB: Vị trí điểm bán (là trung bình của các biến VTDB2, VTDB1, VTDB3, VTDB4)
NVBH: Nhân viên bán hàng (là trung bình của các biến NVBH2, NVBH1, NVBH5, NVBH4)
HDBH: Hoạt động bán hàng (là trung bình của các biến HDBH3, HDBH4,
HDBH2, HDBH1)
Phương trình hồi quy tuyến tính đa biến có dạng:
HDBH = β0 + β1*DVCS + β2*CLSP + β3*XTBH + β4*CSG + β5*VTDB + β6*NVBH
Mức ý nghĩa được xác lập cho các kiểm định và phân tích là 5% (độtin cậy là 95%).
Dưới đây là phần xây dựng giảthuyết nghiên cứu:
H0: Nhân tố không có tác động đến “Hoạt động bán hàng” đối với sản phẩm máy làm mát không khí Nakami của công ty TNHH Đa Minh Việt
H1: Nhân tố “Dịch vụ chăm sóc sau bán hàng” có tác động đến “Hoạt động bán hàng” đối với sản phẩm máy làm mát không khí Nakami của công ty TNHH Đa Minh Việt. H2: Nhân tố “Chất lượng sản phẩm” có tác động đến “Hoạt động bán hàng” đối với sản phẩm máy làm mát không khí Nakami của công ty TNHH Đa Minh Việt.
H3: Nhân tố “Xúc tiến bán hàng” có tác động đến “Hoạt động bán hàng” đối với sản phẩm máy làm mát không khí Nakami của công ty TNHH Đa Minh Việt.
H4: Nhân tố “Chính sách giá” có tác động đến “Hoạt động bán hàng” đối với sản phẩm máy làm mát không khí Nakami của công ty TNHH Đa Minh Việt.
H5: Nhân tố “Vị trí điểm bán” có tác động đến “Hoạt động bán hàng” đối với sản phẩm máy làm mát không khí Nakami của công ty TNHH Đa Minh Việt.
H6: Nhân tố “Nhân viên bán hàng” có tác động đến “Hoạt động bán hàng” đối với sản phẩm máy làm mát không khí Nakami của công ty TNHH Đa Minh Việt.
2.3.4.3 Phân tích tương quan giữa các biến
Sửdụng phương pháp phân tích tương quan trong nghiên cứu nhằm lượng hóa mức độ
chặt chẽ của mối liên hệ tuyến tính giữa hai biến định lượng trước khi phân tích hồi quy. Và khi kiểm điểm phân tích tương quan giữa các biến độc lập và phụ thuộc có
Bảng 2.16 Kết quả phân tích tương quanHDBH DVCS CLSP XTBH CSG VTDB NVBH HDBH DVCS CLSP XTBH CSG VTDB NVBH HDBH Hệ số tương quan 1 0,589 ** 0,558** 0,397** 0,609** 0,501** 0,530** Mức ý nghĩa 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 DVCS Hệ số tương quan 0,589 ** 1 0,348** 0,301** 0,264** 0,368** 0,551** Mức ý nghĩa 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 CLSP Hệ số tương quan 0,558** 0,348** 1 0,262** 0,245** 0,433** 0,271** Mức ý nghĩa 0,000 0,000 0,000 0,001 0,000 0,000 XTBH Hệ số tương quan 0,397 ** 0,301** 0,262** 1 0,249** 0,192** 0,150* Mức ýnghĩa 0,000 0,000 0,000 0,000 0,006 0,034 CSG Hệ số tương quan 0,609 ** 0,264** 0,245** 0,249** 1 0,253** 0,214** Mức ý nghĩa 0,000 0,000 0,001 0,000 0,000 0,002 VTDB Hệ số tương quan 0,501 ** 0,368** 0,433** 0,192** 0,253** 1 0,299** Mức ý nghĩa 0,000 0,000 0,000 0,006 0,000 0,000 NVBH Hệ số tương quan 0,530 ** 0,551** 0,271** 0,150* 0,214** 0,299** 1 Mức ý nghĩa 0,000 0,000 0,000 0,034 0,002 0,000 (Nguồn: Kết quả xử lí SPSS)
Từbảng trên, cho thấy cả6 biến độc lập đều có giá trị Sig. là 0.000 (nhỏ hơn 0.05) và
hệ số tương quan giữa các biến độc lập với biến phụ thuộc mang dấu dương nên có
mối tương quan giữa biến phụthuộc và 6 biến độc lập. Cụthể, 6 biến độc lập (Dịch vụ Trường Đại học Kinh tế Huế
chăm sóc sau bán hàng - DVCS; Chất lượng sản phẩm – CLSP; Xúc tiến bán hàng –
XTBH; Chính sách giá – CSG; Vị trí điểm bán – VTDB; Nhân viên bán hàng - NVBH) đều có sự tương quan thuận đối với biến phụ thuộc Hoạt động bán hàng -
HDBH. Như vậy, khi khách hàng có đánh giá các nhân tố tác động đến Hoạt động bán hàng càng cao thì mức đánh giá “Hoạt động bán hàng” của khách hàng cũng sẽcao và
ngược lại.
2.3.4.4 Đánh giá mức độ phù hợp của mô hình hồi quy
Bảng 2. 17 Đánh giá độ phù hợp của mô hình
Mô hình Giá trị R R bình phương R bình phương hiệu chỉnh Sai số ước lượng Durbin- Watson 1 0,847a 0,718 0,709 0,273 1,616 (Nguồn: Kết quả xử lí SPSS)
Bảng trên cho thấy trị số R = 0,847 cho thấy mối quan hệgiữa các biến trong mô hình có mối quan hệchặt chẽ và đã được chứng minh là hàm không giảm theo số biến độc lập được đưa vào mô hình. Kết quả trên cũng cho thấy giá trị R2 (R square) = 0,719
điều này nói lên “Hoạt động bán hàng” được giải thích bởi 6 nhân tố ảnh hưởng. Và giá trị R2 hiệu chỉnh (Adjusted R Square) phản ánh chính xác hơn sự phù hợp của mô hình đối với tổng thể, ta có giá trị R2 hiệu chỉnh = 0,709 (hay 70,9%), có nghĩa là 70.9% sự biến thiên của biến phụ thuộc “Hoạt động bán hàng” được giải thích bởi 6 nhân tố độc lập của mô hình: Dịch vụ chăm sóc sau bán hàng- DVCS; Chất lượng sản phẩm –CLSP; Xúc tiến bán hàng –XTBH; Chính sách giá – CSG; Vị trí điểm bán –
VTDB; Nhân viên bán hàng - NVBH. Giá trị Sig. = 0,000 có nghĩa tồn tài mô hình hồi quy giữa“Hoạt động bán hàng”và 6 biến độc lập.
Kết luận: Như vậy, mô hình hồi quy thỏa các điều kiện đánh giá và kiểm định độphù hợp cho việc rút ra các kết quảnghiên cứu.
Bảng 2. 18 Kiểm định độ phù hợp của mô hình hồi quy
Mô hình Tổng các bình phương df Trung bình bình phương F Mức ý nghĩa 1 Hồi quy 36,660 6 6,110 81,815 0,000b Phần dư 14,413 193 0,075 Tổng 51,074 199 (Nguồn: Kết quả xử lí SPSS)
Kiểm định F sửdụng trong phân tích phương sai là một phép kiểm định giảthuyết về độ phù hợp của mô hình hồi quy tổng thể để xem xét biến phụ thuộc có liên hệtuyến tính với toàn bộtập hợp của các biến độc lập. Qua bảng phân tích phương sai ANOVA
cho thấy trị số F = 81,815 và có mức ý nghĩa sig. = 0,000 (nhỏ hơn 0,05), có ý nghĩa
mô hình hồi quy phù hợp với dữliệu thu thập được và các biến đưa vào đều có ý nghĩa
trong thống kê với mức ý nghĩa 5%.
2.3.4.5 Ý nghĩa các hệ số hồi quy trong mô hình hồi quy
Hệsố B chưa chuẩn hóa phản ánh lượng biến thiên của Y khi một đơn vị X thay đổi.
Trong khi đó Hệ số Beta đã chuẩn hóa phản ánh lượng biến thiên của độ lệch chuẩn (standard deviation) của Y khi một đơn vị độ lệch chuẩn của X thay đổi. Cụ thể hơn,
hệ số B chưa chuẩn hóa là kết quả của việc giải phương trình hồi quy mà các biến
được giữ nguyên giá trị thô; còn hệ số Beta đã chuẩn hóa là kết quả của việc giải
phương trình hồi quy mà các biến độc lập, biến phụthuộc đãđược chuẩn hóa (phương
sai =1). Việc chuẩn hóa một biến có lợi là đơn vị đo lường của một biến được bỏqua, làm cho việc so sánh dễ dàng hơn trong trường hợp các biến độc lập có đơn vị đo lường khác nhau.
Bảng 2. 19 Phân tích hồi quy
Mô hình Hệsố chưa chuẩn hóa Hệsốchuẩn hóa t Mức ý nghĩa Thống kê cộng tuyến B Sai số chuẩn Beta Độchấp nhận của biến Hệsố phóng đại phương sai 1 Hằng số -1,011 0,211 -4,787 0,000 DVCS 0,190 0,047 0,198 4,010 0,000 0,601 1,665 CLSP 0,252 0,045 0,246 5,536 0,000 0,743 1,345 XTBH 0,107 0,037 0,119 2,879 0,004 0,857 1,167 CSG 0,368 0,039 0,387 9,408 0,000 0,864 1,157 VTDB 0,127 0,041 0,138 3,102 0,002 0,741 1,350 NVBH 0,205 0,045 0,212 4,569 0,000 0,679 1,473 (Nguồn: Kết quả xử lí SPSS)
Nhận xét: Trong bảng trên cho thấy có 6 biến tác động được đưa vào mô hình phân tích hồi quy, tất cảcác biến đều có mối quan hệ với “Hoạt động bán hàng” (tất cảcác sig. nhỏ hơn 0,05), các hệ số Beta đều có giá trị dương. Chứng tỏ các giả thuyết H1,
H2, H3, H4, H5, H6 đãđưa ra đều được chấp nhận, nghĩa là 6 biến độc lập có tác động