6. Kết cấu của đề tài
2.7 Phân tích kết quả:
2.7.4 Phân tích hồi quy bội:
Bảng 2.20: Mơ hình hồi quy của hệ số Beta
Mơ hình Hệ số chưa chuẩn hóa Hệ số chuẩn hóa T Ý nghĩa
Chuẩn đốn hiện tượng đa cộng tuyến Hệ số Beta Sai số chuẩn Beta Độ chấp nhận Hệ số phóng đại phương sai
Hằng số 9.392E- 018 .010 .000 1.000 CSVC .982 .011 .982 93.246 .000 .982 .992 GC .000 .011 .000 -.017 .987 .000 -.001 ĐNNV -.004 .011 -.004 -.340 .735 -.004 -.028 SP/DV .122 .011 .122 11.579 .000 .122 .696 QC .005 .011 .005 .512 .610 .005 .043 (Nguồn: Dữ liệu SPSS)
Phân tích hồi quy tuyến tính được thực hiện với 5 biến độc lập là: Cở sở vật chất, giá cả, đội ngũ nhân viên, sản phẩm/ dịch vụ và quảng cáo. Giá trị của các yếu tố được dùng để phân tích hồi quy là giá trị trung bình của các biến quan sát đã được kiểm định. Phân tích hồi quy được thực hiện theo phương pháp chọn từng bước (Stepwise).
Với giả thuyết đã hiệu chỉnh cho mơ hình lý thuyết, ta có phương trình hồi quy tuyến tính như sau:
MKTM = + *[CSVC] + *[GC] + *[ĐNNV] + *[SPDV] + *[QC]
Kết quả cho ta thấy, hệ số Sig của cả 6 biến độc lập trên đều = 0,000 < 0,05 (Dựa vào bảng Coefficientsa ) nên các giả thuyết H1, H2, H3, H4, H4, H5, đều không thể bác bỏ.
Nhận xét:
Từ kết quả phân tích hồi quy cho thấy nhân tố Cơ sở vật chất có hệ số Beta cao nhất là 0.982, tiếp theo là nhân tố Sản phẩm/ dịch vụ có hệ số Beta là 0.122, hệ số Beta thấp nhất là –0.004 thuộc về nhân tố Đội ngũ nhân viên. Từ hệ số Beta dễ dàng nhận thấy cơ sở vật chất quyết định rất lớn đến chiến lược Marketing – Mix trong việc thu hút khách hàng của khách sạn. Chính cơ sở vật chất sẽ quyết định đến việc khách hàng có quay trở lại và sử dụng dịch vụ của khách sạn hay không.
Giá trị Sig. của các nhân tố này đều nhỏ hơn 0.05 nên chúng có ý nghĩa về mặt thống kê(trừ biến Cơ sở vật chất và Sản phẩm/ dịch vụ), có nghĩa các nhân tố này có ảnh hưởng đến chiến lược Marketing – Mix thu hút khách hàng của khách sạn.
Ngồi ra giá trị hồi qui chuẩn hố (Standardized Coefficients Beta) cho ta biết tầm quan trọng của từng biến độc lập đối với biến phụ thuộc.
Cụ thể:
- Giá trị hồi qui chuẩn hoá của biến Cơ sở vật chất ảnh hưởng 18.8% đến Marketing – Mix thu hút khách hàng của bộ phận F&B – Khách sạn Continental Saigon.
- Giá trị hồi qui chuẩn hoá của biến Giá cả ảnh hưởng 31.5% đến Marketing – Mix thu hút khách hàng của bộ phận F&B – Khách sạn Continental Saigon.
- Giá trị hồi qui chuẩn hoá của biến Đội ngũ lao động ảnh hưởng 10.9 đến Marketing – Mix thu hút khách hàng của bộ phận F&B – Khách sạn Continental Saigon.
- Giá trị hồi qui chuẩn hoá của biến Sản phẩm/dịch vụ ảnh hưởng 11.8% đến Marketing – Mix thu hút khách hàng của bộ phận F&B - Khách sạn Continental Saigon.
- Giá trị hồi qui chuẩn hoá của biến Quảng cáo ảnh hưởng 14.5% đến Marketing – Mix thu hút khách hàng của bộ phận F&B – Khách sạn continental Saigon.
Bảng 2.21: Đánh giá mức độ phù hợp của mơ hình hồi quy Mơ hình R R2 R2 hiệu chỉnh Dự báo độ lệch Mơ hình R R2 R2 hiệu chỉnh Dự báo độ lệch
chuẩn Hệ số Durbin- Watson .992a .984 .983 .12851309 1.621 Dự đoán: (Hằng số), CSVC, GC, ĐNNV, SPDV, QC Biến phụ thuộc: MKTM (Nguồn: Dữ liệu SPSS)
Các giá trị biến độc lập được tính bằng cách tính trung bình các thang đo quan sát của các biến độc lập. Theo bảng Model Summary ta thấy, R2 hiệu chỉnh = 0,983 có nghĩa là 5 biến trong mơ hình hồi quy giải thích được 39.9% các yếu tố ảnh hưởng đến sự hài lịng trong cơng việc của nhân viên. Chỉ số Durbin – Watson = 1.621< 4 nên khơng có hiện tượng tự tương quan trong phần dư.
Bảng 2. 22 Bảng kiểm định độ phù hợp của mơ hình ANOVA ANOVA ANOVA Y Tổng bình phương Df Bình phương trung bình F Sig. Hồi quy 146.638 6 24.440 1479.794 .000b Phần dư 2.362 143 .017 Tổng 149.000 149 (Nguồn: Dữ liệu SPSS)
Dựa vào bảng ANOVA ta thấy Sig. F = 0.00 cho thấy mơ hình hồi quy thích hợp sử dụng để kiểm tra giả thuyết. Ta thấy, hệ số Sig. của cả 5 thành phần này đều < 0,05 nên các thành phần này có tương quan đủ mạnh và có ý nghĩa thống kê khi đưa vào mơ hình phân tích. Hệ số phóng đại phương sai VIF của cả 5 thành phần đều < 10 nên khơng có hiện tượng đa cộng tuyến, mối liên hệ giữa 5 biến độc lập không đáng kể.
- H1: Cơ sở vật chất tác động cùng chiều đến Marketing – Mix thu hút khách hàng của bộ phận F&B.
Kết quả phân tích hồi qui cho thấy hệ số hồi quy giữa cơ sở vật chất và
Marketing – Mix thu hút khách hàng của bộ phận F&B có hệ số Beta là 0.982 và mức ý nghĩa là 0.000 < 0.05. Ta có thể kết luận rằng giả thuyết H1 được chấp nhận
hay mối tương quan giữa cơ sở vật chất và Marketing – Mix thu hút khách hàng có ý nghĩa thống kê. Kết luận của luận văn hoàn toàn giống với kết quả nghiên cứu của các nghiên cứu trươc khi khẳng định rằng thương hiệu có tác động cùng chiều đến Marketing – Mix thu hút khách hàng
- H2: Giá cả tác động cùng chiều Marketing – Mix thu hút khách hàng của bộ phận F&B.
Kết quả phân tích hồi qui cho thấy hệ số hồi qui giữa cơ sở vật chất và
Marketing – Mix thu hút khách hàng của bộ phận F&B có hệ số Beta là 0.000 và mức ý nghĩa là 0.987< 0.05. Ta có thể kết luận rằng giả thuyết H2 được chấp nhận hay mối tương quan giữa cơ sở vật chất và Marketing – Mix thu hút khách hàng có ý nghĩa thống kê. Kết luận của luận văn hoàn toàn giống với kết quả nghiên cứu của các nghiên cứu trước khi khẳng định rằng cơ sở vật chất có tác động cùng chiều đến Marketing – Mix thu hút khách hàng của bộ phận F&B.
- H3: Sản phẩm/dịch vụ tác động cùng chiều đến Marketing – Mix thu hút khách hàng của bộ phận F&B.
Kết quả phân tích hồi qui cho thấy hệ số hồi qui giữa sản phẩm/dịch vụ và
Marketing – Mix thu hút khách hàng của bộ phận F&B t có hệ số Beta là 0.269 và mức ý nghĩa là 0.000 < 0.05. Ta có thể kết luận rằng giả thuyết H3 được chấp nhận hay mối tương quan giữa sản phẩm/dịch vụ và Marketing – Mix thu hút khách hàng có ý nghĩa thống kê. Kết luận của luận văn hoàn toàn giống với kết quả nghiên cứu của các nghiên cứu trước khi khẳng định rằng sản phẩm/dịch vụ có tác động cùng chiều đến năng lực cạnh tranh của bộ phận F&B.
- H4: Đội ngũ nhân viên tác động cùng chiều đến Marketing – Mix thu hút khách hàng của bộ phận F&B.
Kết quả phân tích hồi qui cho thấy hệ số hồi qui giữa đội ngũ nhân viên và
Marketing – Mix thu hút khách hàng của bộ phận F&B có hệ số Beta là 0.122 và mức ý nghĩa là 0.000 < 0.05. Ta có thể kết luận rằng giả thuyết H4 được chấp nhận hay mối tương quan giữa đội ngũ nhân viên và Marketing – Mix thu hút khách hàng có ý nghĩa thống kê. Kết luận của luận văn hoàn toàn giống với kết quả nghiên cứu của các nghiên cứu trước khi khẳng định rằng đội ngũ nhân viên có tác động cùng chiều đến Marketing – Mix thu hút khách hàng của bộ phận F&B.
- H5: Quảng cáo tác động cùng chiều đến Marketing – Mix thu hút khách hàng của bộ phận F&B.
Kết quả phân tích hồi qui cho thấy hệ số hồi qui giữa chất lượng phục vụ và năng
lực cạnh tranh của bộ phận Banquet có hệ số Beta là 0.005 và mức ý nghĩa là 0.610 < 0.05. Ta có thể kết luận rằng giả thuyết H5 được chấp nhận hay mối tương quan giữa chất lượng phục vụ và năng lực cạnh tranh có ý nghĩa thống kê. Kết luận của luận văn hoàn toàn giống với kết quả nghiên cứu của các nghiên cứu trước khi khẳng định rằng chất lượng phục vụ có tác động cùng chiều đến Marketing - Mix thu hút khàng của bộ phận F&B.
Biều đồ 2.4: Histogram
(Nguồn: Dữ liệu SPSS)
Theo tác giả Hoàng Trọng – Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008): “Bởi vì mơ hình hồi quy mà đưa ra ln có giới hạn một số biến nhất định, có thể sẽ bỏ qua một số nhân tố ảnh hưởng đến chiến lược Marketing – Mix hay những sai số trong quá trình kiểm định… gọi là những sai lệch giữa giá trị thực tế và lý thuyết mà SPSS gọi là phần dư”. Vì vậy, cần kiểm định phần dư có phân phối chuẩn để tránh những tác động của yếu tố khác không liệt kê trong mơ hình lên biến phụ thuộc. Trong biểu đồ Histogram phần dư chuẩn hố có giá trị trung bình là -3.90-16 xấp xỉ bằng 0 và độ
lệch chuẩn là 0.985 xấp xỉ bằng 1, như vậy giả thuyết phân phối chuẩn không vi phạm.