CHƯƠNG 1 : TỔNG QUAN VỀ VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU
2.3.4. Kiểm định sự tương quan giữa các nhân tố và sự hài lòng của nhà bán lẻ
Từkết quảxử lý SPSS ta thu được bảng sau:
Bảng 2.22: Kết quảkiểm định tương quan giữa biến phụthuộc và các biến độc lập CCHH CSBH TT HTCSVC QHCN NVBH HL HL Pearson Correlation .721 ** .436** .744** .650** .609** .741** 1 Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 .000 .000 N 150 150 150 150 150 150 150
(Nguồn: Xửlý sốliệu bằng SPSS, xem phụlục ) Các giá trị Sig. đều nhỏ hơn 0.01 nên ta có thể kết luận với độ tin cậy 99% thì các nhân tốCung cấp hàng hóa, Chính sách bán hàng, Thông tin đến khách hàng, Hỗ
trợ cơ sởvật chất, Mỗi quan hệcá nhân, Nhân viên bán hàng, có sự tương quan với Sự hài lịng của nhà bán lẻ.
2.3.5. Mơ hình hồi quy các yếu tố ảnh hưởng đến sựhài lịng của nhà bán lẻ
Mơ hình hồi quy sựhài lịng:
HLi=β0+ β1CCHHi+β2CSBHi+ β3TTi+ β4HTCSVCi+ β5QHCNi+ β6NVBHi+ ei
Trong đó:
- HLilà biểu hiện giá trịcủa biến phụthuộc Sựhài lòng.
- CCHHilà biểu hiện giá trị của biến độc lập Cung cấp hàng hóa. - CSBHilà biểu hiện giá trịcủa biến độc lập Chính sách bán hàng. - TTilà biểu hiện giá trịcủa biến độc lập Thông tin đến khách hàng. - HTCSVCilà biểu hiện giá trịcủa biến độc lập Hỗtrợ cơ sởvật chất. - QHCNilà biểu hiện giá trịcủa biến độc lập Quan hệcá nhân.
- NVBHilà biểu hiện giá trịcủa biến độc lập Nhân viên bán hàng. - Các hệsố βk gọi là hệsốhồi quy riêng.
- eilà phần dư.
Đánh giá sựphù hợp của mơ hình hồi quy:
Bảng 2.23: Kết quảphân tích hồi quy
Model R R bình phương R bình phương hiệu chỉnh Std. Error of the Estimate Durbin- Watson 1 .858a .736 .725 .14300 2.236
(Nguồn: Xửlý sốliệu bằng SPSS, xem phụlục ) Hệ số R2 hiệu chỉnh bằng 0.725 có nghĩa là các biến độc lập giải thích 72.5% (Lớn hơn 50.0%) sự thay đổi của biến phụ thuộc trong mẫu điều tra. Có thể đánh giá rằng mơ hình hồi quy xây dựng là phù hợp.
Kiểm định độphù hợp của mơ hình:
Model Sum of Squares Df Mean Square F Sig.
1
Regression 8.155 6 1.359 66.463 .000b
Residual 2.924 143 .020
Total 11.079 149
(Nguồn: Xửlý sốliệu bằng SPSS, xem phụlục) Kiểm định F sử dụng trong bảng phân tích phương sai là phép kiểm định giả thuyết về độphù hợp của mơ hình hồi quy tuyến tính phạm vi tổng thể. Giảthuyết H0 là β1 = β2 = β3 = β4 = β5 = β6 (các biến độc lập khơng ảnh hưởng đến sự hài lịng của nhà bán lẻ).
Từ bảng kết quả, ta thấy giá trị Sig. = 0.000 < 0.05 nên bác bỏ giả thuyết H0, tức là có ít nhất một biến độc lập ảnh hưởng đến sự hài lòng của nhà bán lẻ hay mơ hình hồi quy tuyến tính được xây dựng phù hợp với tổng thể.
Kiểm định tương quan:
Đại lượng thống kê Durbin-Watson (d) dùng để kiểm định tương quan của các sai số kề nhau ( tương quan chuỗi bậc nhất). Giả thuyết H0 là mơ hình khơng có sự
tương quan. Kết quả phân tích SPSS thu được d=2.236 nằm trong khoảng (1,3) và tiến
về giá trị 2 nên giả thuyết H0 được chấp nhận (Hoàng Ngọc Nhậm, 2010), tức là mơ
hình khơng có sự tương quan. Kiểm định đa cộng tuyến
Hiện tượng đa công tuyến là hiện tượng các biến độc lập có mối quan hệ tuyến tính với nhau.
Bảng 2.25: Mơ hình hồi quy
Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients T Sig. Collinearity Statistics B Std. Error
Beta Tolerance VIF
1 (Constant) -.330 .236 -1.395 .165 -.330 .236 CCHH .167 .026 .287 6.522 .000 .167 .026 CSBH .235 .025 .436 9.434 .000 .235 .025 TT .177 .023 .350 7.610 .000 .177 .023 HTCSVC .162 .016 .442 9.937 .000 .162 .016 QHCN .179 .020 .387 8.742 .000 .179 .020 NVHB .169 .023 .325 7.450 .000 .169 .023
(Nguồn: Xửlý sốliệu bằng SPSS, xem phụlục ) Kiểm định t với mức ý nghĩa 95% cho thấy tất cả6 biến độc lập đều ảnh hưởng đến biến phụ thuộc. Mức giá trị Sig. < 0.05 chứng tỏ 6 biến độc lập này có ý nghĩa thống kê trong mơ hình. Hệ số phóng đại phương sai (Vairiance Inflation Factor – VIF) nhỏ hơn 2 nghĩa là khơng có hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập. Hay nói cách khác: các biến độc lập có sựgiải thích rõ ràngđối với biến phụthuộc.
Mơ hình hồi quy tổng quát của mơ hìnhđược viết lại:
HL= 0.167*CCHH + 0.235*CSBH + 0.177*TT + 0.162*HTCSVC + 0.179*QHCN + 0.169*NVBH
Nhận xét:
-Hệsố β0 khơng được đưa vào mơ hình vì giá trị Sig. tương ứng với hằng sốcó giá trịbằng 0.165 nên chấp nhận giảthuyết H0 “hệsố β0 = 0”.
- Hệ số β1 = 0.167 có nghĩa là khi giá trị của biến độc lập Cung cấp hàng hóa
tăng hoặc giảm 1 đơn vịthì Sựhài lịng của nhà bán lẻsẽ tăng hoặc giảm 0.167đơn vị.
- Hệsố β2 = 0.235 có nghĩa là khi giá trị của biến độc lập Chính sách bán hàng
tăng hoặc giảm 1 đơn vịthì Sựhài lịng của nhà bán lẻsẽ tăng hoặc giảm0.235 đơn vị.
- Hệsố β3 = 0.177 có nghĩa là khi giá trị của biến độc lập Thông tin đến khách
hàng tăng hoặc giảm 1 đơn vị thì Sựhài lịng của nhà bán lẻ sẽ tăng hoặc giảm 0.177
đơn vị.
- Hệsố β4 = 0.162 có nghĩa là khi giá trị của biến độc lập Hỗtrợ cơsởvật chất
tăng hoặc giảm 1 đơn vịthì Sựhài lịng của nhà bán lẻsẽ tăng hoặc giảm 0.162đơn vị.
- Hệsố β5 = 0.179 có nghĩa là khi giá trị của biến độc lập Mối quan hệcá nhân
tăng hoặc giảm 1 đơn vịthì Sựhài lịng của nhà bán lẻsẽ tăng hoặc giảm 0.179 đơn vị. - Hệsố β6 = 0.169 có nghĩa là khi giá trị của biến độc lập Nhân viên bán hàng
tăng hoặc giảm 1 đơn vịthì Sựhài lịng của nhà bán lẻsẽ tăng hoặc giảm 0.169đơn vị.
- Yếu tốChính sách bán hàng ảnh hưởng lớn nhất đến Sự hài lịng của nhà bán lẻ.Điều này là dễhiểu bởi vì đối với hầu hết các nhà bán lẻ, mục tiêu và sựquan tâm lớn nhất của họ đó chính là lợi nhuận, họluôn mong muốn được giảm giá, nhận chiết khấu, quà tặng từchính sách bán hàng của cơng ty để gia tăng lợi nhuận. Việc công ty
tăng hay giảm các yếu tố thuộc chính sách bán hàng sẽ ảnh hưởng đáng kể đến sựhài lòng của khách hàng.
- Yếu tốHỗtrợ cơ sở vật chất thiết bị ảnh hướng ít nhất đến sựhài lịng của nhà bán lẻ. Trên thực tế, hầu hết khách hàng của cơng ty có doanh sốmua vào thuộc mức vừa và nhỏ, hàng hóa nhãn hàng ThaiCorp chủ yếu là sản phẩm tiêu dùng thiết yếu, không cần phải có dụng cụ hỗ trợ hay quảng cáo quá nhiều nên sự hài lòng của nhà bán lẻ ít bị ảnh hưởng bởi các chính sách tăng giảm hỗ trợ cơ sở vật chất cho khách hàng.
2.3.6. Kiểm định sựkhác biệt vềmức độhài lịng trung bình giữa các nhóm nhà bán lẻ
Mục đích của kiểm định này là để làm rõ có sự khác biệt về mức độ hài lịng giữa các nhóm nhà bán lẻcó doanh số mua vào khác nhau hay không với mức tin cậy
95%. Trước khi tiến hay phân tích Anova, cần phải xem tổng thể có phân phối chuẩn hay khơng.
Kết quảkiểm định phân phối chuẩn:
Bảng 2.26: Kết quảkiểm định phân phối chuẩn
N Valid 150 Missing 0 Mean 3.9611 Median 4.0000 Std. Deviation .57067 Skewness -.023 Std. Error of Skewness .198
(Nguồn: Xửlý sốliệu bằng SPSS, xem phụlục )
Kết quả kiểm định phân phối chuẩn cho giá trị Skewness bằng -0.023 nằm trong khoảng (-1:1), từ đó có thể xem tổng thể có phân phối chuẩn, đủ điều kiện để phân tích Anova.
Bảng 2.27: Kết quảkiểm định sai khác phương sai
Levene Statistic df1 df2 Sig.
.733 3 146 .534
(Nguồn: Xửlý sốliệu bằng SPSS, xem phụlục ) Kiểm định sựkhác biệt phương sai có giá trị Sig. > 0.05, kết luận khơng có sự khác biệt về phương sai giữa các nhóm nhà bán lẻ, đủ điều kiện phân tích Anova.
Bảng 2.28: Kết qủa kiểm định sai khác giá trịtrung bình
Sum of Squares df Mean Square F Sig. Between Groups .202 3 .067 .203 .894
Groups
Total 48.523 149
(Nguồn: Xửlý sốliệu bằng SPSS, xem phụlục ) Kết quảphân tích cho giá trị Sig. = 0.894 > 0.05, chấp nhận giảthiết H0 “khơng có khác biệt về sự hài lòng giữa các nhóm nhà bán lẻ có doanh số mua vào khác
nhau”.
2.3.7. Mô tảsự đánh giá của nhà bán lẻ đối với các yếu tố ảnh hưởng đến sự hàilòng của họ về chính sách phân phối các nhãn hàng ThaiCorp của cơng ty