Kết quả kiểmđịnh KMO & Bartlett của các biến phụ thuộc

Một phần của tài liệu Phan Thị Mỹ Hằng- KDTM (Trang 89)

(Nguồn: Kết quả xử lý SPSS)

Dựa vào bảng giá trị KMO là 0,790 > 0,5, giá trị Sig của kiểm định Barlett’s Test of Sphericity là 0,000 < 0,05 nên các biến tương quan nhau.

Bảng 2.20: Kết quả phân tích nhân tố thang đo sự hài lòng của nhà bán lẻ.

Biến quan sát Compenent

1

Hài lòng về nghiệp vụ bán hàng 0,864

Hài lòng về quan hệ cá nhân 0,864

Hài lịng về cung cấp hàng hóa 0,862

Hài lịng về thơng tin bán hàng 0,774

Hài lòng về cơ sở vật chất & trang thiết bị 0,655

Hài lịng về chính sách bán hàng 0,654

Phương trai trích % 60,508

Phần trăm phương sai tồn bộ Percentage of variance là 60,508% > 50%. Như vậy các điều kiện để phân tích nhân tố của nhóm biến phụ thuộc đều thỏa mãn.

Kết quả thu được từ nhóm nhân tố thứ 6, Sự hài lòng của nhà bán lẻ gồm 6 biến quan sát:

- Hài lịng về cung cấp hàng hóa - Hài lịng về chính sách bán hàng

- Hài lịng về cơ sở vật chất và trang thiết bị - Hài lịng về thơng tin bán hàng

- Hài lòng về nghiệp vụ bán hàng - Hài lòng về quan hệ cá nhân

2.4.4. Kiểm định tính phân phối chuẩn

Kiểm định phân phối chuẩn cần thực hiện để đảm bảo mức độ thỏa mãn của các biến nhân tố. Để thực hiện kiểm định này, nghiên cứu sử dụng hai đại lượng đo lường những đặc tính của phân phối dữ liệu là hệ số đối xứng Skewness và hệ số tập trung Kurtosis. Hệ số đối xứng Skewness cho ta biết dạng phân phối của các giá trị quan sát, một phân phối Skewness được xem là phân phối chuẩn khi Standard error of Skewness nằm trong khoảng từ -2 đến 2. Tương tự, đối với hệ số tập trung Kurtosis, hệ số này dùng để so sánh đường cong quan sát với dạng đường cong phân phối chuẩn, một phân phối Kurtosis được xem là phân phối chuẩn khi Standard error of Kurtosis nằm trong

khoảng từ -2 đến 2.

Bảng 2.21: Kết quả kiểm định phân phối chuẩn

Skewness Kutosis

Statistic Std. Erro Statistic Std. Erro

Thông tin bán hàng -1,139 0,198 1,469 0,394

Quan hệ cá nhân -0,427 0,198 0,211 0,394

Cơ sở vật chất và trang thiết bị -0,799 0,198 1,103 0,394

Cung cấp hàng hóa -1,271 0,198 2,086 0,394

Chính sách bán hàng -1,578 0,198 2,801 0,394

Nghiệp vụ bán hàng -0,554 0,198 -1,390 0,394

Sự hài lòng -0,800 0,198 -1,305 0,394

Qua kết quả ở bảng 2.20, ta thấy hệ số Std. Error of Skewness bằng 0,198 và Std. Error of Kurtosis bằng 0,394 đều thỏa mãn điều kiện nằm -2 đến 2 nên 7 nhân tố đều có phân phối chuẩn. Có thể sử dụng được cho mơ hình phân tích tiếp theo.

2.4.5. Kiểm định mơ hình và giả thuyết nghiên cứu

Mơ hình hồi quy sự hài lịng

SHL= β0 + β1CCHH + β2CSBH + β3CSVC + β4TT + β5NVBH+ β6QHCN

Trong đó:

- SHL: Giá trị của biến phụ thuộc Sự hài lòng

- CCHH: Giá trị của biến độc lập Cung cấp hàng hóa - CSBH:Giá trị của biến độc lập Chính sách bán hàng

- CSVC: Giá trị của biến độc lập Cơ sởvật chất và trang thiết bị - TT: Giá trị của biến độc lập Thông tin bán hàng

- NVBH: Giá trị của biến độc lập Nghiệp vụ bán hàng’ - QHCN: Giá trị của biến độc lập Quan hệ cá nhân

2.4.5.1. Kiểm định sự tương quan giữa biến độc lập và biến phụ thuộc

Bước đầu tiên khi phân tích hồi quy tuyến tính ta sẽ xem xét các mối tương quan tuyến tính giữa biến phụ thuộc và từng biến độc lập, cũng như giữa các biến độc lập với nhau. Hệ số tương quan giữa biến độc lập và biến phụ thuộc càng lớn chứng tỏ mối quan hệ tuyến tính càng lớn và phân tích hồi quy tuyến tính có thể phù hợp. Mặt khác, nếu giữa các biến độc lập cũng có tương quan lớn với nhau thì đó cũng là dấu hiệu cho biết giữa chúng có thể xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến trong mơ hình ta đang xét.

Các giả thuyết được đưa ra

Ho: Khơng có sự tương quan giữa các nhân tố đối với sự hài lòng của các nhà bán lẻ hiện tại thành phố Huế

H1: Có sự tương quan giữa nhân tố “Cung cấp hàng hóa” đối với sự hài lịng của các nhà bán lẻ

H2: Có sự tương quan giữa nhân tố “Chính sách bán hàng” đối với sự hài lịng của các nhà bán lẻ

H3: Có sự tương quan giữa nhân tố “Cơ sở vật chất và trang thiết bị” đối với sự hài lòng của các nhà bán lẻ

H4: Có sự tương quan giữa nhân tố “Thơng tin bán hàng” đối với sự hài lịng của các nhà bán lẻ

H5: Có sự tương quan giữa nhân tố “Nghiệp vụ bán hàng” đối với sự hài lòng của các nhà bán lẻ

H6: Có sự tương quan giữa nhân tố “Quan hệ cá nhân” đối với sự hài lòng của các nhà bán lẻ

Bảng 2.22: Kết quả kiểm định sự tương quan giữa biến độc lập và biến phụ thuộc

CCHH CSBH CSVC&T TB TTBH NVBH QHCN HL SH L Tương quan Pearson .289 ** .460** .239** .537** .767** .210** 1 Sig. (2-phía) 0,000 0,000 0,003 0,000 0,000 0,010 N 150 150 150 150 150 150 150 (Nguồn: Kết quả xử lý SPSS)

Có thể thấy biến phụ thuộc và các biến độc lập có mối tương quan với nhau, giá trị Sig. bé hơn mức ý nghĩa α = 0,05 cho thấy sự tương quan có ý nghĩa về mặt thống kê. Trong đó. Tuy nhiên mối tương quan giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc tương đối yếu. Như vậy sẽ tiến hành xây dựng mơ hình hồi quy của cả 6 nhóm biến độc lập với biến phụ thuộc.

2.4.5.2. Đánh giá độ phù hợp của mơ hình

Bảng 2.23: Kết quả phân tích hồi quy

Mơ hình

R R2 R2 hiệu chỉnh Sai số chuẩn

ước lượng

Durbin- Watson

Sự hài lòng 0,779a 0,607 0,591 0,59551 1,775

Hệ số R bình phương hiệu chỉnh bằng 0.591 có nghĩa là các biến độc lập giải thích 59.1% (lớn hơn 50%) sự thay đổi của biến phụ thuộc trong mẫu điều tra. Như vậy độ phù hợp của mơ hình là 59.1%. Hay nói cách khác, 59.1% biến thiên của biến Sự hài lịng của thành viên kênh được giải thích bởi các biến quan sát trên, còn lại là do tác động của các yếu tố khác ngồi mơ hình

2.4.5.3. Kiểm định tự tương quan trong mơ hình

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 Ho là mô hình khơng có tự tương quan. Kết quả phân tích SPSS thu được d= 1,775 nằm trong khoảng (1,3) và tiến về giá trị 2 nên giả thuyết Ho được chấp nhận (Hồng Ngọc Nhậm, 2010), tức là mơ hình khơng có sự tương quan.

2.4.5.4. Mơ hình hồi quy

Bảng 2.24: Mơ hình hồi quy

Mơ hình Hệ số beta chưa

chuẩn hóa beta đãHệ số chuẩn

hóa

T Sig. Kiểm định đa cộng tuyến B Std. Error Beta Độ chấp nhận VIF 1 Hằng số -1,087 0,403 -2,697 0,008 CCHH 0,137 0,067 0,111 2,038 0,043 0,932 1,073 CSBH 0,156 0,070 0,132 2,230 0,027 0,784 1,275 CSVC 0,140 0,061 0,126 2,304 0,023 0,921 1,086 TT 0,299 0,069 0,255 4,308 0,000 0,781 1,280 NVBH 0,446 0,054 0,499 8,294 0,000 0,760 1,316 QHCN 0,123 0,059 0,119 2,077 0,000 0,833 1,200 (Nguồn: Kết quả xử lý SPSS)

Từ bảng kết quả ta thấy giá trị Sig. của kiểm định từng biến độc lập đều nhỏ hơn 0.05 nên có thể kết luận các biến đó có ý nghĩa trong mơ hình. Hệ số phóng đại phương sai (Vairiance Inflation Factor – VIF) nhỏ hơn 10 rất nhiều, nghĩa là khơng có hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập. Hay nói cách khác: các biến độc lập có sự giải thích rõ ràng đối với biến phụ thuộc.

Ta có mơ hình hồi quy như sau:

SHL= 0,137*CCHH + 0,156*CSBH + 0,140*CSVC + 0,299*TTBH + 0,446*NVBH + 0,123*QHCN

Nhận xét:

- Hệ số βo khơng được đưa vào mơ hình vì giá trị Sig. là 0,008 nhỏ hơn giá trị 0.05 nên chấp nhận giả thuyết Ho

- Hệ số β 1 = 0,137 có nghĩa là khi giá trị của biến độc lập Cung cấp hàng hóa tăng hoặc giảm 1 đơn vị thì Sự hài lịng của nhà bán lẻ sẽ tăng hoặc giảm 0,137 đơn vị.

- Hệ số β 2 = 0,156 có nghĩa là khi giá trị của biến độc lập Chính sách bán hàng tăng hoặc giảm 1 đơn vị thì Sự hài lịng của nhà bán lẻ sẽ tăng hoặc giảm 0,156 đơn vị.

- Hệ số β 3 = 0,140 có nghĩa là khi giá trị của biến độc lập Thông tin bán hàng tăng hoặc giảm 1 đơn vị thì Sự hài lịng của nhà bán lẻ sẽ tăng hoặc giảm 0,140 đơn vị.

- Hệ số β 4 = 0,299 có nghĩa là khi giá trị của biến độc lập Cơ sở vật chất và trang thiết bị tăng hoặc giảm 1 đơn vị thì Sự hài lịng của nhà bán lẻ sẽ tăng hoặc giảm 0,299 đơn vị.

- Hệ số β 5 = 0,446 có nghĩa là khi giá trị của biến độc lập Nghiệp vụ bán hàng tăng hoặc giảm 1 đơn vị thì Sự hài lịng của nhà bán lẻ sẽ tăng hoặc giảm 0,446 đơn vị.

- Hệ số β 6 = 0,123 có nghĩa là khi giá trị của biến độc lập Quan hệ cá nhân tăng hoặc giảm 1 đơn vị thì Sự hài lịng của nhà bán lẻ sẽ tăng hoặc giảm 0,123 đơn vị.

Kết luận: Mơ hình phù hợp thực tế và ta được phép suy diễn mơ hình này ra tổng thể.

Dựa vào kết quả của mơ hình hồi quy ta có thể thấy yếu tố Nghiệp vụ bán hàng (NVBH) có sự ảnh hưởng lớn nhất đến sự hài lịng của khách hàng điều này cũng dễ

nhìn nhận đó là khi một người nhân viên bán hàng quan tâm chia sẻ kinh nghiệm bán hàng cũng như giúp đỡ các chủ cửa hàng trong việc sắp xếp cửa hàng hợp lý từ đó tạo được thiện cảm nhằm tăng sự hài lịng của khách hàng đối với Cơng ty. Nhân viên có nghiệp vụ càng tốt thì việc nhân viên đó dễ làm hài lòng đến khách hàng.

Yếu tố Thơng tin bán hàng (TTBH) có sự tác động thứ 2 đến sự hài lịng của khách hàng.

Yếu tố chính sách bán hàng có tác động cao thứ 3 đến sự hài lòng của khách hàng mỗi một Cơng ty đều có chính sách bán hàng riêng của mình làm thế nào để giữ chân được khách hàng quen thuộc của mình là điều các Cơng ty ln làm và ln có sự thay đổi đẻ phù hợp do vậy chính sách bán hàng càng tốt càng phù hợp đối với khách hàng thì khách hàng sẽ không bỏ rơi Công ty để theo đối thủ cạnh tranh,đó cũng chính là biện pháp nhằm giữ chân khách hàng thân thuộc.

Yếu tố CSVC có sự tác động thứ 4 đến sự hài lòng của khách hàng, một khi Công ty cung cấp đầy đủ trang thiết bị cho hoạt động bán hàng của khách hàng thì khách hàng sẽ cảm thấy như mình được quan tâm hơn từ đó sự hài lịng của khách hàng cũng tăng lên từ đó những trang thiết bị tuy là nhỏ nhất nhưng khách hàng thấy quan trọng thì họ sẽ thấy mối quan hệ đến Công ty là đúng.

Đối với yếu tố Quan hệ cá nhân (QHCN) có sự tác động ít nhất đối với sự hài lòng của khách hàng, QHCN như là cầu nối giữa Công ty và khách hàng và việc quan hệ cá nhân này càng tốt thì nhân viên đó sẽ có lợi thế trong việc bán hàng cho chủ quán,số lượng đơn hàng tăng lên theo mối quan hệ đó.

Kết luận: Mơ hình phù hợp thực tế và ta được phép suy diễn mơ hình này ra tổng thể.

2.4.5.5. Kiểm định độ phù hợp của mơ hình

Bước tiếp theo trong phân tích hồi quy đó là thực hiện kiểm định F về độ phù hợp của mơ hình hồi quy tuyến tính tổng thể, xem biến phụ thuộc có liên hệ tuyến tính với tồn bộ biến độc lập hay khơng.

Giả thuyết H0 đặt ra đó là: β1 = β2 = β3 = β4 = β5 = β6 = 0. H0 đặt ra là một trong các hệ số Beta sẽ khác không

Bảng 2.25: Kiểm định Anova về độ phù hợp của mơ hình Mơ hình Tổng bình phương df Trung bình bình phương F Sig. Hồi quy 78.403 6 13.067 36.847 .000b 1 Số dư 50.713 143 .355 Tổng 129.116 149 (Nguồn: Kết quả xử lý SPSS) Từ bảng 2.21, ta thấy Sig. = 0.000 < 0.05 nên bác bỏ giả thuyết Ho, 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.

2.4.5. So sánh sự khác biệt về sự hài lòng của nhà bán lẻ

Khách hàng là thành viên vô cùng quan trọng trong kênh phân phối của Công ty TNHH TM Carlsberg Việt Nam. Việc kiểm định xem có sự khác biệt trong việc đánh giá các tiêu chí của các nhóm khách hàng là rất quan trọng, từ kết quả đó ta có thể đưa ra các giải pháp hợp lý đối với từng nhóm đối tượng khách hàng. Để so sánh sự đánh giá của các nhóm nhà bán lẻ khác nhau, ta sử dụng kiểm định One Way Anova.

 Thời gian hợp tác phân phối sản phẩm

Để so sánh sự đánh giá của các nhóm nhà bán lẻ khác nhau dựa trên thời gian hợp tác với Công ty, ta sử dụng kiểm định One Way Anova được kết quả thể hiện như sau:

Bảng 2.26:Kiểm định sự bằng nhau của phương sai

Test of Homogeneity of Variances

Levene Statistic df1 df2 Sig

Hài lòng về cung cấp hàng hóa 2.206 3 146 .090

Hài lịng về nghiệp vụ bán hàng 1.564 3 146 .201

Hài lòng về quan hệ cá nhân .282 3 146 .838

Hài lịng về thơng tin bán hàng .829 3 146 .480

Hài lòng về cơ sở vật chất & .0. trang thiết bị

01.220

3 146 .305

Hài lịng về chính sách bán hàng .854 3 146 .467

(Nguồn: Kết quả xử lý SPSS)

Giá trị Sig. trong kiểm định sự bằng nhau của phương sai các nhóm tại các biến tất cả các nhóm biến đều lớn hơn 0,05 cho phép sử dụng tốt kết quả của kiểm định ANOVA.

Từ bảng 2.23, giá trị Sig. của các biến đều lớn hơn 0,05. Vậy ta nói rằng khơng có sự khác nhau trong ý kiến đánh giá của khách hàng theo thời gian hợp tác với Công ty về các biến Nghiệp vụ bán hàng; Thông tin bán hàng; Hỗ trợ khách hàng.

Bảng 2.27: Kết quả kiểm định ANOVAANOVA ANOVA Sum of Squares df Mean Square F Sig. Hài lòng Between 2.729 3 .910 .576 .631 về cung Groups cấp hàng Within 230.365 146 1.578 hóa Groups Total 233.093 149 Hài lịng Between 1.472 3 .491 .323 .809 về nghiệp Groups vụ bán Within 221.788 146 1.519 hàng Groups Total 223.260 149 Hài lòng Between 2.077 3 .692 .456 .714 về quan Groups hệ cá Within 221.717 146 1.519 nhân Groups Total 223.793 149 Hài lòng Between 3.581 3 1.194 .868 .459 về thơng Groups tin bán Within 200.792 146 1.375 hàng Groups Total 204.373 149 Hài lịng Between 2.972 3 .991 .676 .568 về cơ sở Groups vật chất & Within 213.988 146 1.466

trang thiết Groups

bị Total 216.960 149 Hài lòng Between 2.296 3 .765 .607 .612 về chính Groups sách bán Within 184.078 146 1.261 hàng Groups Total 186.373 149 (Nguồn: Kết quả xử lý SPSS)

 Phân loại khách hàng theo tiêu chí doanh thu bán

Bảng 2.28: Kiểm định sự bằng nhau của phương sai

Test of Homogeneity of Variances

Levene Statistic df1 df2 Sig

Hài lịng về cung cấp hàng hóa 1.298 3 146 .277

Hài lịng về nghiệp vụ bán hàng .775 3 146 .510

Hài lòng về quan hệ cá nhân .751 3 146 .523

Hài lịng về thơng tin bán hàng .390 3 146 .761

Hài lòng về cơ sở vật chất &

trang thiết bị .381 3 146 .767

Hài lịng về chính sách bán

hàng .797 3 146 .498

(Nguồn: Kết quả xử lý

SPSS) Giá trị Sig. trong kiểm định sự bằng nhau của phương sai các nhóm tại các biến

Nghiệp vụ bán hàng; Thông tin bán hàng; Hỗ trợ khách hàng lớn hơn 0,05 cho phép sử dụng tốt kết quả của kiểm định ANOVA.

Bảng 2.29: Kết quả kiểm định ANOVAANOVA ANOVA Sum of Squares df Mean Square F Sig. Hài lịng về cung Between Groups 2.729 3 .910 .576 .631 cấp hàng hóa Within Groups 230.365 146 1.578 Total 233.093 149 Hài lòng về nghiệp Between Groups 1.472 3 .491 .323 .809 vụ bán

Một phần của tài liệu Phan Thị Mỹ Hằng- KDTM (Trang 89)

Tải bản đầy đủ (DOCX)

(138 trang)
w