Kiểm Định Kmo & Bartlett – Thang Đo Các Biến Độc Lập


việc chuyên nghiệp





NVBH có khả năng tư vấn,

thuyết phục

15.2333

28.865

0.719

0.896

NVBH thấu hiểu và quan tâm

đến nhu cầu khách hàng

15.3733

29.081

0.737

0.894

NVBH giải thích rò chính sách bán hàng, mức chiết

khấu


15.2733


28.656


0.731


0.895

5. Dịch vụ bán hàng Cronbach’s Alpha = 0.884


Chính sách đổi trả hàng hóa


11.4067


16.592


0.754


0.851

Mọi khiếu nại của khách

hàng đều được giải quyết thỏa đáng


11.4000


17.557


0.703


0.863

Giao hàng nhanh chóng,

đúng hẹn

11.4600

17.270

0.728

0.857

Giao hàng đủ số lượng

11.4000

17.329

0.708

0.862

Phương thức thanh toán hợp

lý, tiện lợi

11.3467

17.718

0.707

0.862

Có thể bạn quan tâm!

Xem toàn bộ 106 trang tài liệu này.

Nâng cao hiệu quả hoạt động bán hàng tại công ty TNHH sản xuất thương mại cơ khí xây dựng Bảo Quyên - 8

(Nguồn: Kết quả xử lý SPSS)

Từ kết quả xử lý SPSS, ta nhận thấy hệ số Cronbach’s Alpha của tất cả các biến đều lần lượt có giá trị 0.872/0.827/0.803/0.909/0.884 lớn hơn 0.6, chứng tỏ các biến đáng tin cậy và được giữ lại.Bên cạnh đó, hệ số tương quan biến tổng của các biến đều lớn hơn 0.3. Do đó các biến đo lường trong thang đo được giữ lại và dùng để phân tích tiếp theo.

Bảng 2.10: Kết quả Cronbach’s Alpha của biến phụ thuộc



Biến quan sát

Trung bình

thang đo nếu loại biến

Phương sai thang đo nếu

loại biến

Tương quan

biến tổng

Cronbach’s

Alpha nếu loại biến

6. Đánh giá chung về hoạt động bán hàng Cronbach’s Alpha = 0.872

Quý khách hài lòng về chất lượng sản

phẩm của công ty


9.6667


10.908


0.698


0.847

Quý khách hài lòng về hoạt động bán

hàng tại công ty


9.7267


10.549


0.747


0.828

Quý khách sẽ tiếp tục

sử dụng sản phẩm của công ty


9.6867


10.686


0.718


0.839

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

của công ty


9.7000


10.466


0.740


0.830

(Nguồn: Kết quả xử lý SPSS)

Thông qua kết quả xử lý SPSS,ta nhận thấy hệ số Cronbach’s Alpha của nhân tố này có giá trị 0.872lớn hơn 0.6, và hệ số tương quan biến tổng của các biến cùng nhận được kết quả lớn hơn 0.3. Vì vậy, biến này có độ tin cậy nên được giữ lại phục vụ cho phân tích.

2.3.3. Phân tích nhân tố khám phá (EFA)

Ta sẽ tiến hành phân tích nhân tố khám phá (EFA) để đánh giá hai giá trị quan trọng là giá trị hội tụ và giá trị phân biệt.

Ta có lí thuyết về nghiên cứu, chỉ ra các yêu cầu cần được đáp ứng như sau:

Hệ số tải nhân tố (Factor loading) > 0.5

0.5 ≤ KMO ≤ 1: Hệ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) là chỉ số được dùng để xem xét sự thích hợp của phân tích nhân tố. Trị số KMO lớn có ý nghĩa phân tích nhân tố là thích hợp.


Kiểm định Bartlett có ý nghĩa thống kê (Sig. < 0.05): Đây là một đại lượng thống kê dùng để xem xét giả thuyết các biến không có tương quan trong tổng thể. Nếu kiểm định này có ý nghĩa thống kê (Sig. < 0.05) thì các biến quan sát có mối tương quan với nhau trong tổng thể.

Trị số Eigen ≥1 mới được giữ lại trong mô hình phân tích.

Phần trăm phương sai trích (Percentage of variance) > 50%: Thể hiện phần trăm biến thiên của các biến quan sát. Nghĩa là xem biến thiên là 100% thì giá trị này cho biết phân tích nhân tố giải thích được bao nhiêu %.

2.3.3.1. Phân tích nhân tố biến độc lập

Bảng 2.11: Kiểm định KMO & Bartlett – thang đo các biến độc lập



Yếu tố cần đánh giá

Giá trị SPSS

So sánh

Hệ số KMO

0.828

0.5 < 0.828< 1

Giá trị Sig.

0.000

0.000 < 0.05

Phương sai trích

70.242%

70.242% > 50%

Trị số Eigenvalue

1.246

1.246> 1

(Nguồn: Kết quả xử lý SPSS)

Sau khi đưa các biến vào phân tích nhân tố, ta nhận được:

-Hệ số KMO có giá trị 0.828> 0.5, suy ra phân tích nhân tố phù hợp với nghiên cứu.

-Giá trị Sig. trong kiểm định Bartlett có giá trị 0.000< 0.05. Điều này chứng minh giữa các biến có sự tương quan với nhau.

Ngoài ra , Phương sai trích = 70.242% > 50% và Trị số Eigenvalue = 1.246> 1 cũng đạt yêu cầu về phân tích nhân tố.

Bảng 2.12: Ma trận xoay nhân tố Varimax – thang đo các biến độc lập


Biến quan sát

Nhân tố

1

2

3

4

5

NVBH có phong cách làm việc chuyên

nghiệp

0.850





NVBH thấu hiểu và quan tâm đến nhu

cầu khách hàng

0.832





NVBH am hiểu rò về sản phẩm

0.827





NVBH giải thích rò chính sách bán

hàng, mức chiết khấu

0.796





NVBH nhiệt tình, thân thiện, lịch sự

0.777





NVBH có khả năng tư vấn, thuyết phục

0.759





Chính sách đổi trả hàng hóa


0.850




Mọi khiếu nại của khách hàng đều được

giải quyết thỏa đáng


0.814




Giao hàng nhanh chóng, đúng hẹn


0.814




Giao hàng đủ số lượng


0.803




Phương thức thanh toán hợp lý, tiện lợi


0.802




Sản phẩm có số lượng nhiều



0.841



Sản phẩm luôn đáp ứng được nhu cầu

khách hàng



0.804



Sản phẩm có chất lượng tốt



0.782



Sản phẩm có chủng loại đa dạng



0.768



Giá cả phù hợp với thị trường




0.806


Giá cả phù hợp với thương hiệu




0.799


Giá cả cạnh tranh




0.775


Giá cả phù hợp với chất lượng




0.736


Áp dụng nhiều chương trình khuyến

mãi hấp dẫn





0.834

Mức chiết khấu ưu đãi khi mua hàng

với số lượng lớn





0.831

Giá trị khuyến mãi lớn





0.822

(Nguồn: Kết quả xử lý SPSS)

Từ kết quả phân tích nhân tố EFA, ta có bảng các nhóm nhân tố như sau:

Bảng 2.13: Phân nhóm nhân tố sau khi phân tích EFA


Nhân tố

Biến

Chỉ tiêu


X1

NVBH3

NVBH có phong cách làm việc chuyên nghiệp

NVBH5

NVBH thấu hiểu và quan tâm đến nhu cầu khách hàng

NVBH2

NVBH am hiểu rò về sản phẩm

NVBH6

NVBH giải thích rò chính sách bán hàng, mức chiết khấu

NVBH1

NVBH nhiệt tình, thân thiện, lịch sự

NVBH4

NVBH có khả năng tư vấn, thuyết phục


X2

DVBH1

Chính sách đổi trả hàng hóa

DVBH2

Mọi khiếu nại của khách hàng đều được giải quyết thỏa đáng

DVBH3

Giao hàng nhanh chóng, đúng hẹn

DVBH4

Giao hàng đủ số lượng

DVBH5

Phương thức thanh toán hợp lý, tiện lợi


X3

SP4

Sản phẩm có số lượng nhiều

SP3

Sản phẩm luôn đáp ứng được nhu cầu khách hàng

SP2

Sản phẩm có chất lượng tốt

SP1

Sản phẩm có chủng loại đa dạng


X4

GC3

Giá cả phù hợp với thị trường

GC2

Giá cả phù hợp với thương hiệu

GC4

Giá cả cạnh tranh

GC1

Giá cả phù hợp với chất lượng


X5

HĐXT2

Áp dụng nhiều chương trình khuyến mãi hấp dẫn

HĐXT1

Mức chiết khấu ưu đãi khi mua hàng với số lượng lớn

HĐXT3

Giá trị khuyến mãi lớn

(Nguồn: Kết quả xử lý SPSS)

2.3.3.2. Phân tích nhân tố biến phụ thuộc

Thang đo “Đánh giá chung về hoạt động bán hàng” bao gồm 4 biến quan sát”

Bảng 2.14: Kiểm định KMO & Bartlett – thang đo biến phụ thuộc


Yếu tố cần đánh giá

Giá trị SPSS

So sánh

Hệ số KMO

0.812

0.5 < 0.812< 1

Giá trị Sig.

0.000

0.000 < 0.05

Phương sai trích

72.252%

72.252% > 50%

Trị số Eigenvalue

2.890

2.890> 1

(Nguồn: Kết quả xử lý SPSS)

Sau khi đưa các biến vào phân tích nhân tố, ta nhận được:

-Hệ số KMO có giá trị 0.812> 0.5, suy ra phân tích nhân tố phù hợp với nghiên cứu.

-Giá trị Sig. trong kiểm định Bartlett có giá trị 0.000< 0.05. Điều này chứng minh giữa các biến có sự tương quan với nhau.

Ngoài ra , Phương sai trích = 72.252% > 50% và Trị số Eigenvalue = 2.890> 1 cũng đạt yêu cầu về phân tích nhân tố.

Bảng 2.15: Phân tích nhân tố thang đo “Đánh giá chung về hoạt động bán hàng”


Nhân tố


Quý khách hài lòng về hoạt động bán hàng tại công ty

0.864

Quý khách sẽ giới thiệu bạn bè, người thân mua sản phẩm của công ty

0.860

Quý khách sẽ tiếp tục sử dụng sản phẩm của công ty

0.845

Quý khách hài lòng về chất lượng sản phẩm của công ty

0.830

(Nguồn: Kết quả xử lý SPSS)

Hệ số tải nhân tố Factor Loading của các biến thỏa mãn giá trị >0.5.

Điều này cho thấy các biến trong thang đo “Đánh giá chung về hoạt động bán

hàng” giải thích tốt cho đại lượng đo lường.

2.3.4. Phân tích hồi quy tuyến tính bội

2.3.4.1. Hệ số tương quan

Đầu tiên, ta sẽ phân tích hệ số tương quan để kiểm tra sự tương quan giữa các biến độc lập đối với biến phụ thuộc trong mô hình.

Bảng 2.16: Ma trận tương quan



Đánh

giá chung

Sản phẩm


Giá cả

Hoạt

động xúc tiến

Nhân

viên bán hàng

Dịch vụ

bán hàng


Đánh giá chung

Hệ số tương quan

Pearson


1


0.254**


0.613**


0.379**


0.347**


0.349**

Sig. (2-

tailed)


0.000

0.000

0.000

0.000

0.000

N

150

150

150

150

150

150

(Nguồn: Kết quả xử lý SPSS)

Dựa vào kết quả phân tích SPSS, ta thấy:

Với mức ý nghĩa 1% Sig, các biến độc lập Sản phẩm, Giá cả, Hoạt động xúc tiến, Nhân viên bán hàng và Dịch vụ bán hàng với biến Đánh giá chung đều nhỏ hơn 0.05, tức các biến này có sự tương quan với nhau.

-Biến “Giá cả” tương quan mạnh nhất với biến “Đánh giá chung về hoạt động bán hàng” với hệ số Pearson = 0.613

-Biến “Hoạt động xúc tiến” tương quan mạnh thứ hai với biến “Đánh giá chung

về hoạt động bán hàng” với hệ số Pearson = 0.379

-Biến “Dịch vụ bán hàng” tương quan mạnh thứ ba với biến “Đánh giá chung về hoạt động bán hàng” với hệ số Pearson = 0.349

-Biến “Nhân viên bán hàng” tương quan mạnh thứ tư với biến “Đánh giá chung

về hoạt động bán hàng” với hệ số Pearson = 0.347

-Biến “Sản phẩm” tương quan yếu nhất với biến “Đánh giá chung về hoạt động bán hàng” với hệ số Pearson = 0.254

2.3.4.2. Phân tích hồi quy tuyến tính bội

Bảng 2.17: Các hệ số xác định trong phân tích hồi quy


Mô hình

R


hiệu

chỉnh

Std. Error of the

Estimate

Durbin

Watson

1

0.775a

0.601

0.587

0.68459

1.283

(Nguồn: Kết quả xử lý SPSS)

Từ kết quả xử lý SPSS, ta nhận thấy hệ số hiệu chỉnh có giá trị 0.587, điều này giải thích là các biến độc lập ảnh hướng đến 58,7% sự biến thiên của biến phụ thuộc “Đánh giá chung về hoạt động bán hàng”.

Ngoài ra, thông qua hệ số Durbin Watson biểu hiện giá trị 1.283, thỏa mãn 1< 1.283 <3, kết luận không có sự tương quan chuỗi bậc nhất trong mô hình.

Kiểm định ONE WAY ANOVA

Bảng 2.18: Kiểm định ANOVA


Mô hình

Tổng bình phương

df

Bình phương trung bình

F

Sig.


1

Hồi quy

101.650

5

20.330

43.379

0.000b

Số dư

67.487

144

0.469



Tổng

169.137

149




(Nguồn: Kết quả xử lý SPSS) Nhìn vào kết quả của bảng kiểm định ANOVA, ta nhận thấy giá trị Sig. là 0.000<0.05, điều này cho thấy các biến trong mô hình giải thích được sự thay đổi của

biến phụ thuộc.

Phân tích hồi quy tuyến tính

..... Xem trang tiếp theo?
⇦ Trang trước - Trang tiếp theo ⇨

Ngày đăng: 31/07/2022