Hình 4.4 biểu diễn biểu đồ tần số P-P plot cho thấy các điểm quan sát không phát tán quá xa và dao động xung quanh đường kì vọng. Do đó ta có thể kết luận về giả thuyết phân phối chuẩn khơng bị vi phạm
Hình 4.4 Đồ thị tần số P-P plot
Giả định thứ 3: giả định về tính độc lập của sai số (khơng có tương quan giữa các phần dư). Tác giả đề cập đến yếu tố này ở phần đầu mơ hình tuyến tính thơng qua hệ số Durbin-Watson = 1,687 trong bảng 4.9. Hệ số này rơi vào khoảng 1,5 ÷ 2 cho thấy khơng có mối quan hệ tương quan giữa các phần dư trong mơ hình tương quan tuyến tính.
Giả định thứ 4: giả định về khơng có mối tương quan giữa các biến độc lập, thông qua việc đo lường hiện tượng đa cộng tuyến (Collinearity Diagnostics). Tác giả cũng đã đề cập đến yếu tố này ở phần trên thông qua hệ số VIF (Variance Inflation Factor) của các nhân tố đều bé hơn 2. Điền này cho thấy khơng có mối tương quan giữa các biến độc lập trong mơ hình hồi quy đa biến.
Như vậy, ta có thề kết luận rằng mơ hình hồi quy tuyến tính được xây dựng là hồn tồn phù hợp và khơng có một sự vi phạm giả định cần thiết nào.
4.6. Kiểm định giả thuyết nghiên cứu:
Dựa vào kết quả phân tích trình bày trong bảng 4.19, ta có kết quả kiểm định các giả thuyết được trình bày ở bảng 4.20 sau:
Bảng 4.20: Kết quả kiểm định các giả thuyết
Như vậy, chỉ có 2 giả thuyết H1 (Chất lượng) và H5 (Giá cả) được chấp nhận do vẫn mang được ý nghĩa thống kê trong mơ hình tuyến tính tác động lên biến phụ thuộc P (quyết định) của doanh nghiệp. Còn lại các giải thuyết H2 (Kỹ thuật), H3 (Dịch vụ), H4 (Giao hàng) thì bị loại bỏ khỏi mơ hình do không mang ý nghĩa thống kê ở đây. Từ đó tác giả rút ra cơng thức hồi quy tuyến tính thống kê sau:
P = 0,3F1 + 0,526F5
Kết luận: Mơ hình các yếu tố tác động lên quyết định lựa chọn nhà cung cấp Giả thuyết T Sig. Kết quả kiểm định
H1: Chất lượng tốt đồng biến với quyết định lựa chọn của doanh nghiệp
H2: Năng lực kỹ thuật tốt đồng biến với quyết định lựa chọn của doanh nghiệp
H3: Dịch vụ tốt đồng biến với quyết định lựa chọn của doanh nghiệp
H4: Năng lực giao hàng tốt đồng biến với quyết định lựa chọn của doanh nghiệp
H5: Giá cả cạnh tranh đồng biến với quyết định lựa chọn của doanh nghiệp
4.327 .000 Chấp nhận (p < 1%) Loại bỏ (p > 1%) Loại bỏ (p > 1%) Loại bỏ (p > 1%) Chấp nhận (p < 1%) 1.627 .106 .361 .719 .082 .934 7.626 .000
Hình 4.5: Mơ hình nghiên cứu cuối cùng
4.7. Phân tích ANOVA cho biến phân loại:
Trong phần này, tác giả muốn đi nghiên cứu sự khác biệt có giữa các bộ phận trong cơng ty, giữa các cơng ty có quy mơ lớn nhỏ và giữa các cơng ty có lịch sử hoạt động khác nhau xem có sự khác biệt trong việc đánh giá nhà cung cấp.
4.7.1. Phân tích ANOVA cho biến bộ phận:
Biến bộ phận được chia làm 3 biến nhỏ như sau: 1. Mua hàng
2. Kỹ thuật 3. Quản lý
Kết quả phân tích Homogeneity cho kết quả như bảng 4.21 sau:
Bảng 4.21: Kết quả phân tích Homogeneity cho biến phân loại bộ phận
Test of Homogeneity of Variances
Levene Statistic df1 df2 Sig.
F1 .380 2 126 .685 F2 2.780 2 126 .066 F3 1.711 2 126 .185 F4 1.018 2 126 .364 F5 .390 2 126 .678 P .838 2 126 .435
Theo kết quả phân tích cho thấy Sig. của các biến đều cho giá trị Sig. > 0,05. Nên ta suy ra phương sai giữa việc đánh giá các yếu tố: giá cả, chất lượng, giao hàng, dịch vụ và kỹ thuật khơng có sự khác nhau. Và do Sig. > 0,05 nên phương pháp kiểm định sau “Post Hoc” được sử dụng ở đây sẽ là Bonferroni.
Bảng 4.22: Kết quả phân tích ANOVA cho biến phân loại bộ phận
ANOVA
Sum of Squares Df Mean Square F Sig.
F1 Between Groups 2.702 2 1.351 1.474 .233 Within Groups 115.530 126 .917 Total 118.233 128 F2 Between Groups 2.035 2 1.018 1.605 .205 Within Groups 79.879 126 .634 Total 81.914 128 F3 Between Groups .707 2 .353 1.040 .356 Within Groups 42.816 126 .340 Total 43.523 128 F4 Between Groups 1.484 2 .742 1.067 .347 Within Groups 87.610 126 .695 Total 89.094 128 F5 Between Groups .663 2 .331 .317 .729 Within Groups 131.539 126 1.044 Total 132.202 128 P Between Groups 1.030 2 .515 .977 .379 Within Groups 66.446 126 .527 Total 67.476 128
Qua kết quả phân tích ANOVA, ta thấy tất cả các biến đều có giá trị Sig. > 0,05 cho thấy các bộ phận có sự đánh giá giống nhau cho các yếu tố: chất lượng, kỹ thuật, dịch vụ, giao hàng, giá cả và quyết định. Do đó tác giả khơng tập trung phân tích sự khác biệt giữa các bộ phận. Tuy nhiên kết quả phân tích Bonferroni vẫn được trình bày chi tiết trong phần phụ lục 11.1 cho việc tham khảo về sau.
4.7.2. Phân tích ANOVA cho biến loại hình:
Biến loại hình được chia làm 3 biến nhỏ: 1. Sản xuất
2. Thương mại / Dịch vụ 3. Hỗn hợp
Bảng 4.23: Kết quả phân tích Homogeneity cho biến phân loại loại hình
Test of Homogeneity of Variances
Levene Statistic df1 df2 Sig.
F1 3.135 2 126 .047 F2 3.410 2 126 .036 F3 1.412 2 126 .248 F4 1.448 2 126 .239 F5 .542 2 126 .583 P .720 2 126 .489
Theo kết quả phân tích cho thấy Sig. của các biến F3, F4, F5, P đều cho giá trị Sig. > 0,05. Nên ta suy ra phương sai giữa việc đánh giá các yếu tố: giá cả, chất lượng, giao hàng, dịch vụ và kỹ thuật là đồng nhất. Và do Sig. > 0,05 nên phương pháp kiểm định sau “Post Hoc” được sử dụng ở đây sẽ là Bonferroni. Còn các biến F1, F2 thì có Sig. < 0,05 nên cho thấy có sự khác biệt trong phương sai giữa việc đánh giá các yếu tố. Do đó phép kiểm định “Post Hoc” là Tamhane’s T2
Bảng 4.24: Kết quả phân tích ANOVA cho biến phân loại loại hình
ANOVA
Sum of Squares Df Mean Square F Sig.
F1 Between Groups 1.704 2 .852 .921 .401 Within Groups 116.528 126 .925 Total 118.233 128 F2 Between Groups 1.558 2 .779 1.222 .298 Within Groups 80.355 126 .638 Total 81.914 128 F3 Between Groups .382 2 .191 .558 .574 Within Groups 43.141 126 .342 Total 43.523 128 F4 Between Groups 1.103 2 .551 .790 .456 Within Groups 87.991 126 .698 Total 89.094 128 F5 Between Groups .154 2 .077 .074 .929 Within Groups 132.047 126 1.048 Total 132.202 128 P Between Groups .081 2 .040 .075 .928 Within Groups 67.395 126 .535 Total 67.476 128
Qua kết quả phân tích ANOVA ở bảng 4.24, ta thấy tất cả các biến đều có giá trị Sig. > 0,05 cho thấy các loại hình cơng ty khác nhau đều có sự đánh giá giống nhau cho các yếu tố: chất lượng, kỹ thuật, dịch vụ, giao hàng, giá cả và quyết định. Do đó tác giả khơng tập trung phân tích sự khác biệt giữa các bộ phận. Tuy nhiên kết quả phân tích Bonferroni vẫn được trình bày chi tiết trong phần phụ lục 11.1 cho việc tham khảo về sau.
4.7.3. Phân tích ANOVA cho biến quy mơ:
Biến quy mơ được chia làm 4 biến nhỏ: 1. < 10 người
2. 10 – 100 người 3. 100 – 500 người 4. >500 người
Kết quả phân tích Homogeneity cho kết quả như bảng 4.25 sau:
Bảng 4.25: Kết quả phân tích Homogeneity cho biến phân loại quy mơ
Test of Homogeneity of Variances
Levene Statistic df1 df2 Sig.
F1 .943 3 125 .422 F2 3.016 3 125 .033 F3 3.545 3 125 .017 F4 .675 3 125 .569 F5 2.487 3 125 .064 P 1.384 3 125 .251
Theo kết quả phân tích cho thấy Sig. của các biến F1, F4, F5, P đều cho giá trị Sig. > 0,05. Nên ta suy ra phương sai giữa việc đánh giá các yếu tố: chất lượng, giao hàng, và giá cả là đồng nhất. Và do Sig. > 0,05 nên phương pháp kiểm định sau “Post Hoc” được sử dụng ở đây sẽ là Bonferroni. Cịn các biến F2, F3 thì có Sig. < 0,05 nên cho thấy có sự khác biệt trong phương sai giữa việc đánh giá các yếu tố: kỹ thuật và dịch vụ. Do đó phép kiểm định “Post Hoc” là Tamhane’s T2
Bảng 4.26: Kết quả phân tích ANOVA cho biến phân loại quy mơ
ANOVA
Sum of Squares Df Mean Square F Sig.
F1 Between Groups .701 3 .234 .248 .862 Within Groups 117.532 125 .940 Total 118.233 128 F2 Between Groups 2.221 3 .740 1.161 .327 Within Groups 79.693 125 .638 Total 81.914 128 F3 Between Groups 4.723 3 1.574 5.072 .002 Within Groups 38.800 125 .310 Total 43.523 128 F4 Between Groups 1.013 3 .338 .479 .697 Within Groups 88.081 125 .705 Total 89.094 128 F5 Between Groups 1.203 3 .401 .382 .766 Within Groups 130.999 125 1.048 Total 132.202 128 P Between Groups 2.307 3 .769 1.475 .225 Within Groups 65.169 125 .521 Total 67.476 128
Qua kết quả phân tích ANOVA, ta thấy các biến F1, F2, F4, F5, Pđều có giá trị Sig. > 0,05 cho thấy các cơng ty có quy mơ lớn và nhỏ có sự đánh giá giống nhau cho các yếu tố: chất lượng, kỹ thuật, giao hàng, giá cả và quyết định. Do đó tác giả khơng tập trung phân tích sự khác biệt cho các yếu tố này. Tuy nhiên kết quả phân tích Bonferroni vẫn được trình bày chi tiết trong phần phụ lục 11.1 cho việc tham khảo về sau.
Tuy nhiên biến F3 có giá trị Sig. < 0,05 cho thấy có sự khác biệt trong việc đánh giá yếu tố dịch vụ, và kết quả phân tích Bonferroni cho biến này được trình bày rút gọn trong bảng 4.27 sau:
Bảng 4.27: Kết quả phân tích Bonferroni cho biến phân loại quy mơ
Multiple Comparisons
Bonferroni
Dependent Variable (I) QM (J) QM Mean Difference (I-J)
Std. Error Sig. 95% Confidence Interval Lower Bound Upper Bound
F3 1 2 -.17960 .12543 .928 -.5159 .1567 3 .06618 .13513 1.000 -.2961 .4284 4 .46744 .17692 .056 -.0069 .9417 2 1 .17960 .12543 .928 -.1567 .5159 3 .24578 .12543 .314 -.0905 .5821 4 .64704* .16963 .001 .1923 1.1018 3 1 -.06618 .13513 1.000 -.4284 .2961 2 -.24578 .12543 .314 -.5821 .0905 4 .40126 .17692 .150 -.0730 .8756 4 1 -.46744 .17692 .056 -.9417 .0069 2 -.64704* .16963 .001 -1.1018 -.1923 3 -.40126 .17692 .150 -.8756 .0730
*. The mean difference is significant at the 0.05 level.
Qua phân tích Bonferroni, kết quả chỉ ra rằng sự khác biệt lớn nhất trong đánh giá yếu tố dịch vụ là giữa 2 nhóm 2 (10-100 người) và nhóm 4 (>500 người) Sig. = 0,01. Tiếp đó là sự khác biệt giữa nhóm 1 (< 10 người) và nhóm 4 (>500 người) Sig. = 0,056. Điều này có thể giải thích rằng yếu tố dịch vụ có sự đánh giá khác nhau khi cơng ty có quy mơ lớn hơn, lúc này khối lượng mua hàng sẽ nhiều hơn tương ứng từ đó dẫn đến địi hỏi về u cầu dịch vụ cũng cao hơn so với cơng ty có quy mơ nhỏ.
4.7.4. Phân tích ANOVA cho biến lịch sử:
Biến lịch sử được chia làm 4 biến nhỏ: 1. < 5năm
2. 5 – 10 năm 3. 10 – 20 năm 4. >20 năm
Bảng 4.28: Kết quả phân tích Homogeneity cho biến phân loại lịch sử
Test of Homogeneity of Variances
Levene Statistic df1 df2 Sig.
F1 1.082 3 125 .359 F2 3.896 3 125 .011 F3 3.361 3 125 .021 F4 2.245 3 125 .086 F5 2.326 3 125 .078 P 1.713 3 125 .168
Theo kết quả phân tích cho thấy Sig. của các biến F1, F4, F5, P đều cho giá trị Sig. > 0,05. Nên ta suy ra phương sai giữa việc đánh giá các yếu tố: chất lượng, giao hàng, và giá cả là đồng nhất. Và do Sig. > 0,05 nên phương pháp kiểm định sau “Post Hoc” được sử dụng ở đây sẽ là Bonferroni. Cịn các biến F2, F3 thì có Sig. < 0,05 nên cho thấy có sự khác biệt trong phương sai giữa việc đánh giá các yếu tố: kỹ thuật và dịch vụ. Do đó phép kiểm định “Post Hoc” là Tamhane’s T2
Bảng 4.29: Kết quả phân tích ANOVA cho biến phân loại lịch sử
ANOVA
Sum of Squares Df Mean Square F Sig.
F1 Between Groups 2.510 3 .837 .904 .441 Within Groups 115.722 125 .926 Total 118.233 128 F2 Between Groups 2.312 3 .771 1.210 .309 Within Groups 79.601 125 .637 Total 81.914 128 F3 Between Groups 2.188 3 .729 2.206 .091 Within Groups 41.335 125 .331 Total 43.523 128 F4 Between Groups 2.039 3 .680 .976 .406 Within Groups 87.055 125 .696 Total 89.094 128 F5 Between Groups 8.434 3 2.811 2.839 .041 Within Groups 123.767 125 .990 Total 132.202 128 P Between Groups 4.067 3 1.356 2.672 .050 Within Groups 63.409 125 .507 Total 67.476 128
Qua kết quả phân tích ANOVA ở bảng 4.29 trên, ta thấy các biến F1, F2, F3, F4 đều có giá trị Sig. > 0,05 cho thấy các cơng ty có quy mơ lớn và nhỏ có sự đánh giá giống nhau cho các yếu tố: chất lượng, kỹ thuật, dịch vụ, và giao hàng. Do đó tác giả khơng tập trung phân tích sự khác biệt cho các yếu tố này.
Tuy nhiên biến F5, P có giá trị Sig. < 0,05 cho thấy có sự khác biệt trong việc đánh giá yếu tố dịch vụ, và kết quả phân tích Bonferroni cho biến này được trình bày rút gọn trong bảng 4.30 sau:
Bảng 4.30: Kết quả phân tích Bonferroni cho biến phân loại lịch sử
Multiple Comparisons
Bonferroni
Dependent Variable (I) LS (J) LS Mean Difference (I-J)
Std. Error Sig. 95% Confidence Interval Lower Bound Upper Bound
F5 1 2 .09009 .21220 1.000 -.4788 .6590 3 -.29338 .24720 1.000 -.9561 .3693 4 .63824 .29839 .206 -.1617 1.4382 2 1 -.09009 .21220 1.000 -.6590 .4788 3 -.38348 .24512 .721 -1.0406 .2737 4 .54815 .29667 .402 -.2472 1.3435 3 1 .29338 .24720 1.000 -.3693 .9561 2 .38348 .24512 .721 -.2737 1.0406 4 .93162* .32263 .027 .0667 1.7966 4 1 -.63824 .29839 .206 -1.4382 .1617 2 -.54815 .29667 .402 -1.3435 .2472 3 -.93162* .32263 .027 -1.7966 -.0667 P 1 2 .00434 .15189 1.000 -.4029 .4115 3 -.01771 .17694 1.000 -.4921 .4566 4 .55101 .21358 .066 -.0216 1.1236 2 1 -.00434 .15189 1.000 -.4115 .4029 3 -.02205 .17545 1.000 -.4924 .4483 4 .54667 .21235 .067 -.0226 1.1159 3 1 .01771 .17694 1.000 -.4566 .4921 2 .02205 .17545 1.000 -.4483 .4924 4 .56872 .23093 .091 -.0504 1.1878 4 1 -.55101 .21358 .066 -1.1236 .0216 2 -.54667 .21235 .067 -1.1159 .0226
Qua phân tích Bonferroni, kết quả chỉ ra rằng sự khác biệt lớn nhất trong đánh giá yếu tố giá cả (F5) là giữa 2 nhóm 3 (10-20 năm) và nhóm 4 (>20 năm) Sig. = 0,01.
Đối với quyết định của doanh nghiệp (P) thì sự khác biệt lớn nhất là giữa nhóm 1 (<5 năm) và nhóm 4 (>20 năm). Điều này chỉ ra rằng một doanh nghiệp kinh doanh và hoạt động lâu đời có quyết định lựa chọn sẽ có sự khác biệt tương đối khi lựa chọn nhà cung cấp cho mình.
CHƯƠNG 5: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ BÀN LUẬN
5.1. Tóm tắt nghiên cứu:
Đề tài nghiên cứu các yếu tố dẫn đến quyết định lựa chọn nhà cung cấp Hàn Quốc của các doanh nghiệp Việt Nam. Khảo sát nghiên cứu dựa trên các yếu tố tác động như: chất lượng, giá cả, dịch vụ, giao hàng và năng lực kỹ thuật của nhà cung cấp Hàn Quốc. Ngoài ra các khảo sát viên còn được phân loại theo các đặc điểm riêng biệt như: bộ phận, loại hình, quy mơ, và lịch sử.
Nghiên cứu được xuất phát từ các nghiên cứu định tính được thực hiện trên thế giới từ những năm 1966 của Dickson cho đến những nghiên cứu trong những năm gần đây. Kết quả tổng hợp cho thấy 5 yếu tố được nhiều người học giả đồng ý trong các cứu, tuy nhiên các kết quả này chưa có nghiên cứu định lượng kiểm chứng. Ngoài ra, ở Việt Nam chưa có nghiên cứu định lượng tương tự nên tác giả nghiên cứu mang tính chất khám phá từ các cuộc thảo luận nhóm, đến khảo sát định tính và cuối cùng là khảo sát định lượng để kết luận. Tác giả chọn đề tài nghiên cứu cụ thể và hẹp trên đối tượng khảo sát là các doanh nghiệp tại thành phố Hồ Chí Minh cho