Phân tích hồi quy

Một phần của tài liệu Khóa luận hoàn thiện chiến lược marketing mix tại công ty TNHH anh đào (Trang 75 - 79)

PHẦN II: NỘI DUNG VÀ KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU

CHƯƠNG 2: HOÀN THIỆN CHIẾN LƯỢC MARKETING-MIX CHO CÔNG TY TNHH ANH ĐÀO

2.3. Đánh giá thực trạng thưc hiện chiến lược Marketing-mix của công ty

2.2.3. Phân tích hồi quy

2.2.3.1. Xây dựng mô hình hồi quy

Sau khi tiến hành kiểm định độ tin cậy của các nhân tố ảnh hưởng đến sự hài lòng của khách hàng về chiến lược Marketing-mix, tác giả tiến hành phân tích mối tương quan nhân quả đó thông qua phương pháp hồi quy tuyến tính.

Trường Đại học Kinh tế Huế

Mô hình nghiên cứu

Sơ đồ 2.2 - Mô hình nghiên cứu

(Nguồn: Đềxuất của tác giả)

Ta có phương trình hồi quy tuyến tính như sau:

Y= β0+ β1X1i+ β2X2i+ β3X3i+ β4X4i+ β5X5i+ ei Trong đó:

Y: Hài lòng vềchiến lược Marketing-mix Xpi: Biến độc lập thứ p đối với quan sát thứi βk: Hệsốhồi qui riêng phần của biến thứk ei: Sai sốcủa phương trình hồi quy

X1: Chiến lược sản phẩm X2: Chiến lược giá cả X3: Chiến lược phân phối X4: Chiến lược xúc tiến X5: Chiến lược con người

2.2.3.2. Đánh giá sự phù hợp của mô hình hồi quy

Mô hình thường không phù hợp với dữliệu thực tế như giá trị R2 thểhiện. Trong tình huống này R2điều chỉnh từR2được sửdụng đểphản ánh sát hơn mức độphù hợp của mô hình hồi qui tuyến tính đa biến (Theo Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008). Kết quảkiểm định mô hình hồi quy như sau:

Sản phẩm Giá cả Phân phối

Con người Xúc tiến

Hài lòng vềchiến lược Marketing-mix

Trường Đại học Kinh tế Huế

Bảng 2.8 - Đánh giá sự phù hợp của mô hình hồi quy Mô hình R R2 R2điều

chỉnh

Sai số chuẩn của

ước lượng Durbin-Watson

1 0,874a 0,763 0,753 0,237 1,592

(Nguồn: Kết quảxửlý của tác giả)

Kết quả ởbảng trên cho thấy, mô hình 5 biến độc lập có giá trị R2 điều chỉnh là 0,753. Như vậy độ phù hợp của mô hình là 75,3%, 5 biến độc lập trong mô hình giải thích được 75,3% biến thiên của biến phụ thuộc là hài lòng về chiến lược Marketing- mix của Công ty TNHH Anh Đào, còn lại 24,7% là do các biến ngoài mô hình và sai sốngẫu nhiên.

2.2.3.3. Kiểm định sự phù hợp của mô hình

Thực hiện kiểm định F về độ phù hợp của mô hình hồi quy tuyến tính tổng thể, xem xét việc biến phụ thuộc có liên hệ tuyến tín với toàn bộ các biến độc lập hay không. Với giảthuyết đặt ra là H0:β1 =β2 =β3=β4=β5= 0.

Bảng 2.9 - Kiểm định sự phù hợp của mô hình

Mô hình Tổng

bình phương df Trung bình

Bình phương F Sig.

1

Hồi quy 20,693 5 4,139 73,528 0,000b

Dư 6,417 114 0,056

Tổng 27,110 119

(Nguồn: Kết quảxửlý của tác giả)

Ta có Sig. của F = 0,000 < 0,05 nên bác bỏ giả thuyết H0. Như vậy điều này có nghĩa là kết hợp của các biến độc lập hiện có trong mô hình có thểgiải thích được thay đổi của biến phụ thuộc hay nói cách khác có ít nhất một biến độc lập nào đó ảnh hưởng đến biến phụthuộc.

Trường Đại học Kinh tế Huế

2.2.3.4. Phương trình hồi quy tuyến tính

Kết quả phân tích hồi quy đa biến với 5 biến độc lập như trong mô hình nghiên cứu cho ra kết quả như sau:

Bảng 2.10 - Kết quả phân tích các hệ số hồi quy

Mô hình

Hệ số hồi quy chưa chuẩn hóa

Hệ số hồi quy chuẩn hóa

t Sig.

Thống kê cộng tuyến

B Độ lệch chuẩn

Beta Tolerance VIF

1

(Hằng số) -1,327 0,310 -4,277 0,000 0,917 1,090

Sản phẩm 0,446 0,043 0,514 10,423 0,016 0,853 1,172

Giá cả 0,254 0,058 0,214 4,342 0,002 0,818 1,223

Phân phối 0,252 0,062 0,205 4,065 0,336 0,853 1,172

Xúc tiến 0,110 0,045 0,116 2,445 0,039 0,854 1,171

Con người 0,350 0,057 0,297 6,139 0,000 0,917 1,090

(Nguồn: Kết quảxửlý của tác giả)

Vì biến phân phối có giá trị Sig. lớn hơn 0,05, không có ý nghĩa trong thống kê nên không đưa vào phương trình. Bốn nhân tố còn lại là “Sản phẩm”, “Giá cả”, “ Xúc tiến” và “Con người” có giá trị Sig. lần lượt là 0,016; 0,002; 0,039 và 0,00 nhỏ hơn 0,05 nên có thể giải sự thích biến thiên của biến phụ thuộc. Về hiện tượng đa cộng tuyến, theo quy tắc là khi VIF vượt quá 10 đó là dấu hiệu của đa cộng tuyến (Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005). Theo bảng sốliệu trên ta thấy VIF của biến lớn nhất bằng 1,223 do đó mô hình hồi quy có hiện tượng đa cộng tuyến.Phương trình hồi quy tuyến tính đa biến có thểviết như sau:

Hài lòng về chiến lược Marketing-mix = 0,514*SP+0,214GC+0,166*XT+0,297*CN Thông qua các kết quả hồi quy tuyến tính bội và các kiểm định về độ phù hợp của mô hình, có thểthấy sựhài lòng của khách hàng vềchiến lược Marketing-mix của công ty TNHH Anh Đàobị ảnh hưởng nhiều nhất bởi yếu tốchiến lược sản phẩm với hệsốbeta là 0,514. Tiếp đến là sự ảnh hưởng của các biến chiến lược con người với hệTrường Đại học Kinh tế Huế

số beta là 0,297, các biến chiến lược về giá tác động với hệ số beta là 0,214 và cuối cùng là các biến vềchiến lược xúc tiến (0,166).

Một phần của tài liệu Khóa luận hoàn thiện chiến lược marketing mix tại công ty TNHH anh đào (Trang 75 - 79)

Tải bản đầy đủ (PDF)

(108 trang)