CHƯƠNG 3 : THIẾT KẾ NGHIÊN CỨU
4.2.8Phân tích phương sai ANOVA
d) Chiêu thị (Promotion)
4.2.8Phân tích phương sai ANOVA
4.2. PHÂN TÍCH THƠNG TIN SƠ CẤP
4.2.8Phân tích phương sai ANOVA
Sử dụng phân tích phương sai ANOVA nhằm tìm hiểu sự khác biệt kết quả đánh giá mức độ quan trọng của các tiêu chí giữa các nhóm đối tượng khảo sát khác nhau về đặc điểm cá nhân. Trong phân tích này, hệ số cần quan tâm là Sig. Nếu hệ số sig. ≤ 0,05 (với mức ý nghĩa 95%) thì bác bỏ giả thuyết H0, tức có sự khác biệt về kết quả đánh giá của các đối tượng về mức độ quan trọng của các nhân tố. Nếu ngược lại, sig.
> 0,05 thì chấp nhận giả thuyết H0. Tiến hành kiểm định ANOVA với những giả thuyết sau:
Giả Thuyết H6: Khơng có sự khác biệt về sự hài lòng đối với hoạt động marketing mix của các khách hàng có độ tuổi khác nhau
Giả Thuyết H7: Khơng có sự khác biệt về sự hài lòng đối với hoạt động marketing mix của các khách hàng có Lĩnh vực kinh doanh khác nhau
Giả Thuyết H8: Khơng có sự khác biệt về sự hài lòng đối với hoạt động marketing mix của các khách hàng có Thu nhập hàng tháng khác nhau
Giả Thuyết H9: Khơng có sự khác biệt về sự hài lòng đối với hoạt động marketing mix của các khách hàng có mức độ thường xuyên thời gian sử dụng dịch vụ khác nhau
Giả Thuyết H10: Khơng có sự khác biệt về sự hài lòng đối với hoạt động marketing mix của các khách hàng có thời gian đã sử dụng dịch vụ khác nhau
Bảng 4.18 Kết quả kiểm định Anova
Giá trị Sig. của kiểm định Leneve
Giá trị Sig. của bảng ANOVA Giả thuyết H6 0,486 0,777 Giả thuyết H7 0,828 0,335 Giả thuyết H8 0,430 0,867 Giả thuyết H9 0,376 0,517 Giả Thiết H10 0,044 0,708
Giả thuyết H6: Theo bảng trên ta có sig. = 0,486 > 0,05, chấp nhận giả thuyết
H6, tức là phương sai về sự hài lòng hoạt động marketing mix ở các nhóm độ tuổi khác nhau là khơng có sự khác biệt và có ý nghĩa thống kê, vì vậy kiểm định ANOVA có thể sử dụng tốt. Hệ số sig. = 0,777> 0,05 suy ra chấp nhận giả thuyết H6, tức là khơng có sự khác biệt về sự hài lòng đối với hoạt động marketing mix của các khách hàng có độ tuổi khác nhau
Giả thuyết H7: Theo bảng trên ta có sig. = 0,828 > 0,05, chấp nhận giả thuyết
H7, tức là phương sai về sự hài lòng đối với hoạt động marketing mix của các khách hàng có Lĩnh vực kinh doanh khác nhau thì khơng có sự khác biệt và có ý nghĩa thống kê, vì vậy kiểm định ANOVA có thể sử dụng tốt. Hệ số sig. = 0,281 > 0,05 suy ra
chấp nhận giả thuyết H7, tức là khơng có sự khác biệt về sự hài lịng đối với hoạt động marketing mix của các khách hàng có Lĩnh vực kinh doanh khác nhau
Giả thuyết H8: Theo bảng trên ta có sig. = 0,43 > 0,05, chấp nhận giả thuyết
H8, tức là phương sai về sự hài lòng đối với hoạt động marketing mix của các khách hàng có thu nhập hàng tháng khác nhau thì khơng có sự khác biệt và có ý nghĩa thống kê, vì vậy kiểm định ANOVA có thể sử dụng tốt. Hệ số sig. = 0,517 > 0,05 suy ra chấp nhận giả thuyết H8. Khơng có sự khác biệt về sự hài lòng đối với hoạt động marketing mix của các khách hàng có Thu nhập hàng tháng khác nhau
Giả thuyết H9: Theo bảng trên ta có sig. = 0,376 > 0,05, chấp nhận giả thuyết
H9, tức là phương sai về sự hài lòng đối với hoạt động marketing mix của các khách hàng mức độ thường xuyên sử dụng dịch vụ khác nhau thì khơng có sự khác biệt và có ý nghĩa thống kê, vì vậy kiểm định ANOVA có thể sử dụng tốt. Hệ số sig. = 0,517 > 0,05 suy ra chấp nhận giả thuyết H9. Khơng có sự khác biệt về sự hài lòng đối với hoạt động marketing mix của các khách hàng có thường xuyên sử dụng dịch vụ khác nhau.
Giả thuyết H10: Theo bảng trên ta có sig. = 0,044 <0,05, Vậy bác bỏ giả thuyết
H10, tức là phương sai về sự hài lòng đối với hoạt động marketing mix của các khách hàng có thời gian đã sử dụng dịch vụ khác nhau thì có sự khác biệt.