Kiểm định hệ số KMO cho biến phụ thuộc

Một phần của tài liệu Khóa luận tốt nghiệp quản trị kinh doanh nâng cao hiệu quả hoạt động bán hàng của công ty trách nhiệm hữu hạn loan thắng – thừa thiên huế (Trang 91)

Chỉ số KMO 0,682

Kiểm định Bartlett

Thống kê chi – bình phƣơng 91,298

Bậc tự do 3

Mức ý nghĩa (Sig.) 0,000

Hệ số KMO bằng 0,682 lớn h n 0,5 nên phân t ch nhân tố là phù hợp. Kiểm định Barlett có mức ý nghĩa Sig.= 0,000 < 0,05 phù hợp để tiến hành phân t ch nhân tố EFA.

Phân tích nhân tố biến phụ thuộc

Bảng 2.17: Phân tích nhân tố biến phụ thuộc

Kí hiệu

Hệ số tải

nhân tố

Nội dung thành phần

1

HQ3 Quý khách sẽ giới thiệu người thân và bạn bè mua sản phẩm

của công ty 0,855

HQ1 Quý khách hàng l ng với chất lượng sản phẩm và hoạt động

bán hàng của công ty. 0,804

HQ2 Quý khách sẽ tiếp tục s dụng sản phẩm của công ty. 0,803

Eigenvalue 2,023

Tổng phư ng sai tr ch 67,422

( Nguồn: Kết quả xử lý số liệu SPSS của tác giả)

Kết quả phân t ch EFA đã cho ra nhân tố phụ thuộc có giá trị tổng phư ng sai trích = 67,422% > 50. Khi đó có thể nói rằng các nhân tố này giải th ch 67,422% biến thiên của dữ liệu. Giá trị hệ số Eigenvalues nhân tố lớn h n 1. Vì vậy, việc phân t ch nhân tố là phù hợp.

2.5.3. Phân tích hồi quy tuyến tính

Phân t ch hồi quy không phải chỉ là việc mô tả các dữ liệu quan sát được. Từ các kết quả quan sát được trong mẫu ta phải suy rộng kết quả cho mối liên hệ giữa các biến trong tổng thể. Sự chấp nhận và diễn dịch kết quả hồi quy không thể tách rời các giả định cần thiết và sự chuẩn đón về sự vi phạm các giả định đó. Nếu các giả định bị vi phạm thì các kết quả ước lượng được không đáng tin cậy nữa.

Vì vậy, để đảm bảo sự diễn dịch từ kết quả hồi quy của mẫu cho tổng thể có giá trị trong phần này sẽ tiến hàng kiểm định các giả định của hàm hồi quy:

Kiểm định hệ số tƣơng quan

Để chạy mơ hình hồi quy tuyến t nh, thì phải xem các biến có phụ thuộc vào biến độc lập, và mối liên hệ giưac các biến tư ng quan tuyến t nh hay không. Nếu hệ sô tư ng quan giữa các biến phụ thuộc và biến đcoj lập lớn chứng tỏ có mối liên hệ tuyến t nh với nhau và hồi quy có thể phù hợp .

Với giả thiết H0 : Hệ số tư ng quan hạng của tổng bằng 0 H 1 : Có sự tư ng quan giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc

Bảng 2.18: Ma trận tƣơng quan giữa các biến

Sản phẩm Xúc tiến Nhân viên bán hàng Kênh phân phối G a cả Hiệu quả bán hàng Sản phẩm Tư ng quan Pearson 1 ,000 ,000 ,000 ,000 ,368 ** Sig. (2- tailed) 1,000 1,000 1,000 1,000 ,000 N 125 125 125 125 125 125 Xúc tiến Tư ng quan Pearson ,000 1 ,000 ,000 ,000 ,383 ** Sig. (2- tailed) 1,000 1,000 1,000 1,000 ,000 N 125 125 125 125 125 125 Nhân viên bán hàng Tư ng quan Pearson ,000 ,000 1 ,000 ,000 ,265 ** Sig. (2- tailed) 1,000 1,000 1,000 1,000 ,003 N 125 125 125 125 125 125 Kênh phân phối Tư ng quan Pearson ,000 ,000 ,000 1 ,000 ,285 ** Sig. (2- tailed) 1,000 1,000 1,000 1,000 ,001 N 125 125 125 125 125 125 Giá cả Tư ng quan Pearson ,000 ,000 ,000 ,000 1 ,326 ** Sig. (2- tailed) 1,000 1,000 1,000 1,000 ,000

N 125 125 125 125 125 125 Hiệu quả bán hàng Pearson Correlation ,368 ** ,383** ,265** ,285** ,326** 1 Sig. (2- tailed) ,000 ,000 ,003 ,001 ,000 N 125 125 125 125 125 125

( Nguồn: Kết quả x lý số liệu SPSS của tác giả) Nhìn vào bảng trên, ta thấy các biến độc lập tư ng quan khá mạnh với biến phụ thuộc của các nhân tố “ XT”, “ SP”, “ GC”, “ KPP”, “NV”, điều này chứng minh cho ta thấy các nhân tố này đều tư ng quan khá mạnh với biến phụ thuộc vì thế phù hợp cho việc phân t ch tiếp theo. Cụ thể các biến có mối tư ng quan với hiệu quả hoạt động như sau: Biến “ Hoạt động xúc tiến” tư ng quan với biến hiệu quả hoạt động bán hàng là 0,383 , biến “ SP” có mối tư ng quan với hiệu quả hoạt động bán hàng là 0,368, biến “ GC” có mối tư ng quan với hiệu quả hoạt động bán hàng là 0,326, biến “ NV” có mối tư ng quan với hiệu quả hoạt động bán hàng là 0,265 và biến cuối cùng là Hệ thống kênh phân phối có tư ng quan với biết hiệu quả hoạt động bán hàng là 0,285. Việc phân t ch hồi quy và đưa biến vào mơ hình là phù hợp. Với mức ý nghĩa Sig. < 0,05.  Kiểm định mơ hình Bảng 2.19: Tóm tắt mơ hình Mơ hình R R2 Hệ số xác định R 2

điều chỉnh Độ lệch chuẩn Durbin-Watson

1 ,735a ,540 ,521 ,69234979 1,607

( Nguồn: Kết quả x lý số liệu SPSS của tác giả)

Ta có R2 hiệu chỉnh bằng 0,521 có nghĩa là mơ hình hồi quy giải th ch được 52,1% sự

biến thiên của biến hiệu quả hoạt động bán hàng. Ngoài ra, ta nhận thấy giá trị R2 hiệu chỉnh bằng 0,521 nghĩa là mơ hình hồi quy được xây dựng phù hợp với mức

52,1%>50%.

 Kiểm định F

Mơ hình Tổng độ lệch bình phƣơng Df Trung bình bình phƣơng Phƣơng sai F Mức ý nghĩa Sig. 1 Hồi quy 66,958 5 13,392 27,937 ,000b Số dƣ 57,042 119 ,479 Tổng 124,000 124

( Nguồn: Kết quả xử lý số liệu SPSS của tác giả)

Từ bảng trên ta có thể nhận thấy:

Theo Hồng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008), nếu giá trị Sig. của kiểm định F bé h n 0,05 thì bác bỏ giả thuyết H0, chấp nhận giả thuyết H1. Từ kết quả phân t ch hệ số tư ng quan cho thấy, kết quả kiểm định tất cả các nhân tố đều cho kết quả mức ý nghĩa Sig. < 0,05; do đó ta có đủ bằng chứng thống kê để bác bỏ giả thuyết H0 đối với các nhân tố này.

 Kiểm tra hiệu tƣợng đa cộng tuyến

Để kiểm tra có bị đa cộng tuyến hay khơng ta có thể kiểm tra hệ số VIF (Variance Inflation Factor). Khi hệ số VIF < 10 tức là các biến không bị đa cộng tuyến. Hệ số phóng đại VIF thực tế là nghịch đảo của độ chấp nhận. Quy tắc là VIF vượt q 10 thì đó là dấu hiệu của đa cộng tuyến (Hồng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).

Bảng 2.21: Kiểm định hệ tƣơng quan đa cộng tuyến Đa cộng tuyến

Mơ hình Độ chấp nhận của

biến (Tolerance)

Hệ số phóng đại phƣơng sai (VIF) Hằng số

Hoạt động xúc tiến 1,000 1,000

Giá cả 1,000 1,000

Sản phẩm 1,000 1,000

Hệ thống kênh phân phối 1,000 1,000

( Nguồn: Kết quả xử lý số liệu SPSS của tác giả)

Nhìn vào kết quả vừa phân t ch thì ta thấy được tiêu chuẩn chấp nhận (Tolerance) của các biến đưa vào mơ hình đều có giá trị bằng 1 và giá trị VIF đều nhỏ h n 10. Vì vậy mơ hình không xảy ra đa cộng tuyến.

Sau khi phân t ch nhân tố khám phá để xác định cụ thể từng nhân tố tác động đến hiệu quả hoạt động bán hàng. Mơ hình hồi quy được áp dụng là mơ hình hồi quy đa biến (mơ hình hồi quy bội). Phân t ch hồi quy được thực hiện bởi 5 biến độc lập: sản phẩm, hoạt động xúc tiến, nhân viên bán hàng, hệ thống kênh phân phối, giá cả. Giá trị các yếu tố được dùng để chạy hồi quy là giá trị trung bình của các biến quan sát được kiểm định. Phân t ch được thực hiện bằng phư ng pháp đưa vào cùng một lúc (phư ng pháp enter) với phần mền SPSS 20.

Giả thiết ban đầu về mơ hình lý thuyết, ta có phư ng trình hồi quy tuyến t nh như sau:

Y= β0 + β1*X1 + β2*X2 + β3*X3 + β4*X4 + β5*X5 Trong đó:

(X1): Sản phẩm

(X2): Hoạt động xúc tiến (X3): Nhân viên bán hàng (X4): Hệ thông kênh phân phối (X5): Giá cả

Và biến phụ thuộc:

Y: Hiệu quả hoạt động bán hàng

Phân t ch hồi quy được thực hiện bởi 5 biến độc lập NVBH, XT, GC, SP, KPP. Phân t ch được thực hiện bằng phư ng pháp đưa vào cùng một lúc bằng phư ng pháp Enter để chọn lọc dựa trên tiêu ch cho những biến có mức ý nghĩa Sig. < 0,05.

Các biến được đưa vào cùng lúc để chọn lọc dựa trên tiêu ch chọn những biến có mức ý nghĩa Sig. < 0,05. Kết quả phân t ch hồi quy (lần 1) như sau :

Bảng 2.22: Kết quả hồi quy sử dụng phƣơng pháp Enter

Mơ hình Hệ số chƣa chuẩn hóa Hệ số đã chuẩn hóa t Mức ý nghĩa Thống kê đa cộng tuyến B Độ lệch chuẩn Beta Hệ số Tolerance VIF 1 Hằng Số ,062 0,000 1,000 SP ,368 ,062 ,368 5,916 ,000 1,000 1,000

Hình 1.10: Mơ hình hiệu chỉnh sau phân tích hồi quy

Sản phẩm Hoạt động xúc tiến Hệ thống kênh phân phối

Giá Cả

Hiệu quả hoạt động bán hàng

XT ,383 ,062 ,383 6,166 ,000 1,000 1,000

NV ,265 ,062 ,265 4,260 ,000 1,000 1,000

KPP ,285 ,062 ,285 4,588 ,000 1,000 1,000

GC ,326 ,062 ,326 5,241 ,000 1,000 1,000

( Nguồn: Kết quả xử lý số liệu SPSS của tác giả)

Dựa vào kết quả phân tích các hệ số hồi quy trong mơ hình cho ta thấy 5 thành phần: “Hoạt động xúc tiến”, “ Giá cả ”, “Sản phẩm”, “Hệ thống kênh phân phối”, “Nhân viên bán hàng ” đều được đưa vào hồi quy vì có mức ý nghĩa thống kế Sig. < 0,05 . Chúng ta có thể rút ra một mơ hình hồi quy mơ tả sự biến thiên của biến phụ thuộc như sau:

Y= + 0,368X1 + 0,383X2 + 0,265X3 + 0,285X4 + 0,326X5

Trong đó:

Y : Hiệu quả hoạt động bán hàng (X1): Sản phẩm

(X2): Hoạt động xúc tiến (X3): Nhân viên bán hàng (X4): Hệ thông kênh phân phối (X5): Giá cả

2.5.3.2. Mơ hình hiệu chỉnh sau phân tích hồi quy

2.5.3.3. Kiểm định các giả thiết

Từ kết quả phân t ch hồi quy, các biến “Sản phẩm”, “Hoạt động xúc tiến”, “Hệ thống kênh phân phối”, “ Giá cả ”, “Nhân viên bán hàng ” là những biến tác động đến hiệu quả hoạt động bán hàng của công ty.

Yếu tố thứ nhất “Hoạt động xúc tiến” là yếu tố ảnh hưởng lớn nhất đến hiệu quả hoạt động bán hàng của cơng ty TNHH Loan Thắng ( vì có hệ số beta lớn nhất). Dấu dư ng của hệ số beta xảy ra của yếu tố này chứng tỏ yếu tố “Hoạt động xúc tiến” có mối quan hệ cùng chiều với yếu tố phụ thuộc. Nhìn vào bảng trên, ta thấy được hệ số beta = 0,383 và Sig.=0,000 < 0,05, chứng tỏ khi các yếu tố khác không đổi, yếu tố “Hoạt động xúc tiến” tăng lên 1 đ n vị thì hiệu quả hoạt động bán hàng tăng lên 0,383 đ n vị.

Giả thiết H2 được chấp nhận, bác bỏ được H0

Yếu tố thứ hai “ Sản phẩm ” là yếu tố ảnh hưởng lớn thứ hai đến hiệu quả hoạt động bán hàng của công ty ( vì có hệ số beta lớn thứ hai). Dấu dư ng của hệ số beta xảy ra của yếu tố này chứng tỏ yếu tố “ Sản phẩm” có mối quan hệ cùng chiều với yếu tố phụ thuộc. Nhìn vào bảng trên, ta thấy được hệ số beta = 0,368 và Sig.=0,000 < 0,05, chứng tỏ khi các yếu tố khác không đổi, yếu tố “ Sản phẩm” tăng lên 1 đ n vị thì hiệu quả hoạt động bán hàng tăng lên 0,368 đ n vị.

Giả thiết H1 được chấp nhận, bác bỏ được H0

Yếu tố thứ ba “Giá cả” là yếu tố ảnh hưởng thứ ba đến hiệu quả hoạt động bán hàng của cơng ty ( vì có hệ số beta lớn thứ ba). Dấu dư ng của hệ số beta xảy ra chứng tỏ yếu tố “Giá cả” có mối quan hệ cùng chiều với yếu tố phụ thuộc. Dựa vào kết quả hồi quy, ta thấy hệ số beta = 0,326 và Sig. = 0,000 < 0,05, chứng tỏ khi các yếu tố khác không đổi, yếu tố “Giá cả” tăng lên 1 đ n vị thì hiệu quả hoạt động bán hàng tăng lên 0,326 đ n vị.

Giả thiết H5 được chấp nhận, bác bỏ giả thiết H0

Yếu tố thứ tư “Hệ thống kênh phân phối” là yếu tố ảnh hưởng thứ tư đến hiệu

quả hoạt động bán hàng của cơng ty ( vì có hệ số beta lớn thứ tư). Dấu dư ng của hệ số beta xảy ra chứng tỏ yếu tố “Hệ thống kênh phân phối ” có mối quan hệ cùng chiều với yếu tố phụ thuộc. Dựa vào kết quả hồi quy, ta thấy hệ số beta = 0,285 và Sig. =

0,000 < 0,05, chứng tỏ khi các yếu tố khác không đổi, yếu tố “ Hệ thống kênh phân phối” tăng lên 1 đ n vị thì hiệu quả hoạt động bán hàng tăng lên 0,285 đ n vị.

Giả thiết H4 được chấp nhận, bác bỏ giả thiết H0

Yếu tố “Nhân viên bán hàng” là yếu tố t ảnh hưởng nhất đến hiệu quả hoạt động bán hàng của cơng ty ( vì có hệ số beta nhỏ nhất ). Dấu dư ng của hệ số beta xảy ra chứng tỏ yếu tố “Nhân viên bán hàng” có mối quan hệ cùng chiều với yếu tố phụ thuộc. Dựa vào kết quả hồi quy, ta thấy hệ số beta = 0,265 và Sig.= 0,000 < 0.05 , chứng tỏ khi các yếu tố khác không đổi, yếu tố “Nhân viên bán hàng” tăng lên 1 đ n vị thì hiệu quả hoạt động bán hàng tăng lên 0,265 đ n vị.

2.5.3.4. Đánh giá của khách hàng về các yếu tố tác động đến hiệu quả hoạt động bán hàng của công ty TNHH Loan Thắng hàng của công ty TNHH Loan Thắng

Nhằm đánh giá của khách hàng lên các yếu tố ảnh hưởng đến hiệu quả hoạt động bán hàng tại công ty TNHH Loan Thắng, ta tiến hành kiểm định One – Sample Test với các biến độc lập. Thang đo đo lường các biến trên thang đo Likert 5 mức độ. Các lựa chọn bắt đầu từ giá trị là 1 “ Hồn tồn khơng đồng ý” cho đến 5= “ Hoàn toàn đồng ý”. Kiểm định với giá trị Test Value bằng 4 cho tất cả các biến độc lập. Từ đánh giá trên đưa ra được các giải pháp nâng cao hiệu quả hoạt động bán hàng của công ty. Giả thiết nghiên cứu : H0: Giá trị trung bình µ= giá trị kiểm định ( µ=4)

H1: Giá trị trung bình µ≠ giá trị kiểm định ( µ≠4)

Với độ tin cậy 95%, mức ý nghĩa α=0,05 ( α: xác suất bác bỏ H0 khi H0 đúng). Nếu: +Sig.>=0,05: Chưa đủ c sở để bác bỏ H0

Đánh giá của khách hàng về Sản Phẩm

Bảng 2.23: Giá trị trung bình ý kiến đánh giá của khách hàng về Sản phẩm

Kí hiệu

One-Sample T Test Giá trị kiểm định = 4

Sản phẩm N GTTB T Sig.

(Mean) (2-tailed)

SP1 Sản phẩm có chất lượng tốt. 125 3.9520 -.716 .475

SP2 Sản phẩm đa dạng, nhiều chủng loại 125 3.9840 -.235 .815

SP3 Sản phẩm có số lượng nhiều 125 3.9040 -1.313 .192

SP4 Sản phẩm có mẫu mã đẹp, ấn tượng 125 4.1200 1.746 .083

SP5 Sản phẩm luôn đáp ứng được nhu

cầu khi cần 125 4.0400 .554 .581

( Nguồn: Kết quả xử lý số liệu SPSS của tác giả)

Qua kết quả kiểm định, ta thấy: Giá trị Sig. của các biến đều lớn h n 0.05 tức là

chưa có c sở để bác bỏ giả thiết H0, nghĩa là đánh giá của khách hàng về các nhân tố

này ở mức độ 4. M t khác, giá trị t của 2 biến SP4, SP5 đều lớn h n 0 nên giá trị trung bình tổng thể lớn h n 4.

Cả 5 ý kiến thuộc yếu tố Sản phẩm đều có giá trị trung bình trong khoảng từ 3,9 đến 4,12; cao nhất là Sản phẩm có mẫu mã đẹp, ấn tượng (Mean = 4,12), tiếp đó là Sản phẩm luôn đáp ứng được nhu cầu khi cần (Mean = 4,04), Sản phẩm đa dạng, nhiều chủng loại (Mean = 3,984), Sản phẩm có chất lượng tốt (Mean = 3,952) và đánh giá thấp nhất là Sản phẩm có số lượng nhiều (Mean = 3,904). Điều đó chứng tỏ Loan Thắng đã tạo được uy t n rất lớn trong mắt người tiêu dùng, tạo nên hình ảnh một nhà sản xuất và kinh doanh vật liệu xây dựng và hàng nội thất chất lượng cao, đảm bảo uy tín cho khách hàng.

Đánh giá của khách hàng về Hoạt động xúc tiến

Bảng 2.24: Giá trị trung bình ý kiến đánh giá của khách hàng về hoạt động xúc tiến

Kí hiệu

One-Sample T Test Giá trị kiểm định = 4

Hoạt động xúc tiến N GTTB T Sig.

(Mean) (2-tailed)

XT1 Hoạt động tuyên truyền, quảng bá, PR...

hiệu quả. 125 4.0480 .773 .441

XT2 Hình thức thể hiện của các chư ng trình

quảng bá hấp dẫn và thu hút 125 3.8560 -2,251 .026

XT3 Nhiều chư ng trình khuyến mãi hấp dẫn. 125 4.1360 2,173 .032

XT4 Sẵn sàn lắng nghe và giải đáp thắc mắc

của khách hàng 125 4.1520 2,228 .028

Một phần của tài liệu Khóa luận tốt nghiệp quản trị kinh doanh nâng cao hiệu quả hoạt động bán hàng của công ty trách nhiệm hữu hạn loan thắng – thừa thiên huế (Trang 91)

Tải bản đầy đủ (PDF)

(146 trang)