1.2 .2Tổng quan về thị trường internet tại Thừa Thiên Huế
2.2 Đánh giá các yếu tố ảnh hưởng đến hiệu quả bán hàng thông qua website
2.2.4 Phân tích hồi quy tuyến tính bội
2.2.4.1 Kiểm tra hệ số tương quan
Trước khi phân tích hồi quy các nhân tố mới hình thành trong bước phân tích nhân tố, phân tích hệ số tương quan được tiến hành cho bốn biến độc lập và biến phụ thuộc với hệ số tương quan Pearson và kiểm định 2 phía với mức ý nghĩa 0,05. Để kiểm tra sự tương quan giữa các biến trong mơ hình, nếu giữa các biến có sự tương quan chặt thì phải lưu ý vấn đề đa cộng tuyến trong khi phân tích hồi quy.
Trước hết, chúng ta kiểm định sự phù hợp của mơ hình thơng qua ma trận tương quan giữa biến phụ thuộc các biến độc. Căn cứ vào hệ số tương quan ta có mơ hình hồi quy phù hợp.
Bảng 19: Ma trận tương quanHQBH CLSP GC CLNV CLTW DVSBH HQBH CLSP GC CLNV CLTW DVSBH HQBH Pearson Correlation 1 0,529** 0,569** 0,192** 0,466** 0,226** Sig. 0,000 0,000 0,023 0,000 0,007 CLSP Pearson Correlation 0,529** 1 0,192** 0,043** 0,174 0,006** Sig. 0,000 0,023 0,612 0,040 0,946 GC Pearson Correlation 0,569** 0,192** 1 0,068** 0,029 0,155** Sig. 0,000 0,023 0,424 0,738 0,067 CLNV Pearson Correlation 0,192** 0,043** 0,068** 1 0,057 0,198 Sig. 0,002 0,612 0,424 0,507 0,019 CLTW Pearson Correletion 0,466** 0,174 0,029 0,057 1 0,067* Sig. 0,000 0,103 0,206 0,785 0,032 DVSBH Pearson Correletion 0,226** 0,006** 0,155** 0,198 0,067* 1 Sig. 0,003 0,946 0,067 0,019 0,430 (Nguồn: Xử lý SPSS) Ghi chú:
-(*) : Kiểm định giả thuyết ở mức ý nghĩa nhỏ hơn 0,05. -(**): Kiểm định giả thuyết ở mức ý nghĩa nhỏ hơn 0,01.
Với mức ý nghĩa 0.01, giá trị sig. của các nhân tố “CLSP”, “GC”, “CLNV”, “CLTW”, “DVSBH” đều nhỏ hơn 0.01, đều đó cho ta thấy các nhân tố này đều có tương quan tuyến tính khá mạnh với biếnMức độ hiệu quả hoạt động bán hàng.
Cụ thể, mối quan hệ tương quan giữa biến “Đánh giá chung vềhiệu quả hoạt động bán hàng” (HQBH) và biến “Chất lượng sản phẩm” (CLSP) là 0,529, tương quan với biến “Gia dịch vụ” (GC) là 0,569, tương quan với “Chất lượng nhân viên”(CLNV) là 0,192, tương quan với biến “CLTW” (CLTW) là 0,466 và tương quan với biến “Dịch vụ sau bán hàng” (DVSBH) là 0,226.
Vì vậy, việc sử dụng phân tích hồi quy tuyến tính là phù hợp. Tuy nhiên, kết quả phân tích tương quan cũng cho thấy hệ số tương quan giữa các biến độc lập ở mức tương quan mạnh nên cần quan tâm đến hiện tượng đa cộng tuyến khi phân tích hồi quy đa biến.Trường Đại học Kinh tế Huế
2.2.4.2 Phân tích hồi quy tuyến tính bội
Hệsố xác định R2 và R2 hiệu chỉnh (Adjusted R square) được dùng để đánh giá độ phù hợp của mơ hình. Vì R2 sẽ tăng khi đưa thêm biến độc lập vào mơ hình nên dùng R2 hiệu chỉnh sẽ an toàn hơn khi đánh giá độ phù hợp của mơ hình. R2 hiệu chỉnh càng lớn thểhiện độphù hợp của mơ hình càng cao.
Bảng 20: Các hệ số thống kê
Mơ hình R R2 R2hiệu chỉnh Sai số chuẩn của ước
lượng
1 0,824a 0,679 0,667 1,914
(Nguồn: Xử lý SPSS)
Dựa vào bảng kết quả thống kê mơ hình tuyến tính, ta có R = 0,824 cho thấy mối quan hệ giữa các biến trong mơ hình có mối quan hệ khá chặt chẽ. R2 điều chỉnh phản ánh chính xác hơn độ phù hợp của mơ hình với tổng thể vì nó khơng phụ thuộc vào độ lệch phóng đại của R2( Hồng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008) và có giá trị R2 = 66,7> 50% thỏa mãn mức ý nghĩa của mơ hình tuyến tính. Hay nói cách khác,biến độc lập đưa vào chạy hồi quy ảnh hưởng tới 66,7% biến phụ thuộc.
Bảng 21: Kiểm định ANOVAMơ hình Tổng bình Mơ hình Tổng bình phương Df Bình phương trung bình F Sig. 1 Hồi quy 34,369 5 6,928 56,584 0,000b Số dư 16,406 134 0,122 Tổng 51,044 139 a. Dependent Variable: HQBH
b. Predictors: (Constant),GIADICHVU, CHATLUONGSANPHAM, CHAT LUONGTRANGWEB, DICHVUSAUBANHANG, CHATLUONNHANVIEN.
(Nguồn: Xử lý SPSS)
Dựa vào bảng cho thấy trị số F có mức ý nghĩa Sig. = 0,000 (<0,05), có nghĩa là mơ hình hồi quy phù hợp với dữ liệu thu thập được và các biến đưa vào có ý nghĩa trong thống kê với mức ý nghĩa 5%. Thống kê giá trị F = 56,584 được dùng để kiểm định giả thuyết H0, ở đây ta thấy mối quan hệ tuyến tính là có ý nghĩa. Ta có thể bác bỏ giả thiết H0 và chấp nhận H1 là các biến độc lập đều có những tác động nhất định đến biến phụTrường Đại học Kinh tế Huếthuộc.
Bảng 22: Kết quả phân tích hồi quy tuyến tínhHiệu quả Hiệu quả bán hàng Hệ số chưa chuẩn hóa Hệsố chuẩn hóa T Mức ý nghĩa Thống kê đa cộng tuyến
B Sai số Beta Tolerance VIF
1 (Constant) -0,286 0,225 -1,274 0,205 CLSP 0,262 0,036 0,370 7,289 0,000 0,933 1,072 GC 0,367 0,040 0,464 9,179 0,000 0,938 1,066 CLNV 0,067 0,033 0,102 2,044 0,043 0,957 1,045 CLTW 0,247 0,033 0,376 7,535 0,000 0,964 1,037 DVSBH 0,067 0,032 0,107 2,104 0,037 0,936 1,068
Biến phụthuộc: Hiệu quảbán hàng
(Nguồn: Xử lý SPSS)
Như vậy, sau khi phân tích lại chúng ta có 5 biến độc lập đều thỏa mãn, với hệ số VIF < 10, hiện tượng đa cộng tuyến đã được giảm thiểu và khơng ảnh hưởng lớn đến mơ hình.
Mơ hình hồi quy như sau:
HQBH = -0,286 + 0,262*CHATLUONGSANPHAM +
0,367*GIADICHVU + 0,067*CHATLUONGNHANVIEN +
0,247*CHATLUONGTRANGWEB + 0,067*DICHVUSAUBANHANG.
- Hệ số β1 = 0,262 cho biết: trong điều kiên các yếu tố khác không đổi, khi nhân tố “Chất lượng sản phẩm” tăng lên 1 đơn vị làm cho mức độ đánh giá chung của khách hàng đối với hoạt động bán hàng tại Chi nhánh tăng thêm 0,262đơn vị.
- Hệ số β2 = 0,367 cho biết: trong điều kiện các yếu tố khác khơng đổi, khi nhân tố“Gía sản phẩm” tăng lên 1 đơn vị làm cho mức độ đánh giá chung của khách hàng đối với hoạt động bán hàng tại Chi nhánh tăng thêm 0,262đơn vị.
- Hệ số β3 = 0,067 cho biết: trong điều kiện các yếu tố khác không đổi, khi nhân tố“Chất lượng nhân viên”tăng lên 1 đơn vị làm cho mức độ đánh giá chung của khách hàng đối với hoạt động bán hàng tại Chi nhánh tăng thêm 0,067đơn vị.
- Hệ số β4 = 0,247 cho biết: trong điều kiện các yếu tố khác không đổi, khi nhân tố“Chất lượng trang web” tăng lên1 đơn vị làm cho mức độ đánh giá chung của khách hàng đối với hoạt động bán hàng tại Chi nhánhtăng thêm 0,247Trường Đại học Kinh tế Huếđơn vị.
- Hệ số β5 = 0,067 cho biết: trong điều kiện các yếu tố khác không đổi, khi nhân tố “Dịch vụ sau bán hàng” tăng lên 1 đơn vị làm cho mức độ đánh giá chung của khách hàng đối với hoạt động bán hàng tại Chi nhánhtăng thêm 0,067đơn vị.
Như vậy, qua q trình phân tích hồi quy, nhận thấy rằng trong các nhân tố được rút trích, biến “Giá dịch vụ”có ảnh hưởng lớn nhất đến mức độ đánh giá chung của khách hàng về hoạt động bán hàng với hệ số β= 0,367. Giá cả là tiêu chí quan trọng trong quyết định chọn mua của khách hàng. Nhân tố tiếp theo ảnh hưởng đến mức độ đánh giá chung của khách hàng về hoạt động bán hàng của Chi nhánhlà “Chất lượng sản phẩm” hệ số β = 0,268. Nhân tố thứ 3 với hệ số β= 0,247 là “Chất lượng trang web”. Và các nhân tố còn lại là “Chất lượng nhân viên” và “Dịch vụ sau bán hàng”với hệ số βlà 0.067.