Nhóm nhân tố thứ hai (NL2, NL1, NL4, NL3): giá trị Eigenvalue bằng 2,899, nhân tố này gồm 4 biến quan sát có tương quan chặt chẽ với nhau. Nhân tố này bao gồm các biến quan sát liên quan đến Nhân lực, đây là nhân tố giải thích được 14,495% biến thiên của dữ liệu điều tra.
Nhóm nhân tố thứ ba (DH4, DH1, DH3, DH2): giá trị Eigenvalue bằng 2,388, nhân tố này gồm 4 biến quan sát có tương quan chặt chẽ với nhau. Nhân tố này bao gồm các biến quan sát liên quan đến Định hướng, đây là nhân tố giải thích được 11,938% biến thiên của dữ liệu điều tra.
Nhóm nhân tố thứ tư (DT4, DT3, DT1, DT2): giá trị Eigenvalue bằng 2,042, nhân tố này gồm 4 biến quan sát có tương quan chặt chẽ với nhau. Nhân tố này bao gồm các biến quan sát liên quan đến Danh tiếng, đây là nhân tố giải thích được 10,210% biến thiên của dữ liệu điều tra.
Nhóm nhân tố thứ năm (ST1, ST2, ST3): giá trị Eigenvalue bằng 1,878, nhân tố này gồm 3 biến quan sát có tương quan chặt chẽ với nhau. Nhân tố này bao gồm các biến quan sát liên quan đến Sáng tạo, đây là nhân tố giải thích được 9,389% biến thiên của dữ liệu điều tra.
2.2.3.3Kiểm định KMO và Bartlett’s Test biến phụ thuộc
Bảng 12: Kiểm định KMO và Bartlett’s Test biến phụ thuộc
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy | 0,696 | |
Bartlett’s Test of Sphericity | Approx, Chi-Square | 83,628 |
Df | 3 | |
Sig. | 0,000 | |
Có thể bạn quan tâm!
-
Khái Quát Chung Tình Hình Bất Động Sản Tại Thừa Thiên Huế -
Một Số Công Ty Bất Động Sản Uy Tín Ở Thừa Thiên Huế Bảng 5: Một Số Công Ty Bất Động Sản Uy Tín Tại Huế -
Đặc Điểm Hành Vi Của Khách Hàng Được Điều Tra -
Đánh Giá Của Khách Hàng Đối Với Nhóm Năng Lực Marketing -
Hạn Chế Của Đề Tài Và Kiến Nghị Đối Với Nghiên Cứu Tương Lai -
Kết Quả Xử Lý, Phân Tích Spss
Xem toàn bộ 124 trang tài liệu này.
(Nguồn: Kết quả xử lý số liệu SPSS)
Kết quả từ bảng trên cho thấy cơ sở dữ liệu này là hoàn toàn phù hợp với phân tích các nhân tố vì giát trị Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy là 0,696 tương ứng 69,6% lớn hơn 0,5 tương ứng với 50% với mức ý nghĩa thống kê là 99%. Ngoài ra, do số phiếu điều tra khá lớn nên phân tích nhân tố là hoàn toàn phù hợp.
2.2.3.4 Phân tích nhân tố khám phá EFA cho biến phụ thuộc
Bảng 13: Rút trích nhân tố biến phụ thuộc
Hệ số tải | |
CT2 | 0,834 |
CT1 | 0,821 |
CT3 | 0,815 |
Phương sai trích tích lũy % | 67,757 |
(Nguồn: Kết quả xử lý số liệu SPSS)
Kết quả phân tích nhân tố khám phá rút trích ra được một nhân tố, nhân tố này được tạo ra từ 3 biến quan sát mà đề tài đã đề xuất từ trước, nhằm mục đích rút ra kết luận về năng lực cạnh tranh của công ty Cổ phần Hoàng Thịnh Phát Land.
Nhận xét:
Qua quá trình phân tích nhân tố khám phá EFA trên đã xác định được 5 nhân tố ảnh hưởng đến năng lực cạnh tranh của công ty cổ phần Hoàng Thịnh Phát Land, đó là “Marketing”, “Danh tiếng”, “Sáng tạo”, “Định hướng”, “Nhân lực”.
Như vậy, mô hình nghiên cứu sau khi phân tích nhân tố khám phá EFA không có gì thay đổi đáng kể so với ban đầu, không có biến quan sát nào bị loại ra khỏi mô hình trong quá trình kiểm định độ tin cậy thang đo và phân tích nhân tố khám phá.
2.2.4 Phân tích hồi quy
2.2.4.1 Kiểm định mối tương quan giữa biến độc lập và biến phụ thuộc Bảng 14: Kiểm định tương quan Pearson
CT | MAR | DT | ST | DH | NL | |
Tương quan Pearson | 1,000 | 0,553 | 0,353 | 0,420 | 0,322 | 0,293 |
Sig.(2-tailed) | 0,000 | 0,000 | 0,000 | 0,000 | 0,001 | |
N | 115 | 115 | 115 | 115 | 115 | 115 |
(Nguồn: Kết quả xử lý số liệu SPSS)
Từ kết quả của kiểm định Pearson’s với giá trị Sig. (2-tailed) của các biến độc lập < 0,05, từ đó ta thấy có mối quan hệ tương quan tuyến tính giữa biến phụ thuộc Năng lực cạnh tranh và 5 biến độc lập Năng lực marketing, Danh tiếng công ty, Năng lực sáng tạo, Định hướng kinh doanh và Năng lực nguồn nhân lực. Vì vậy, cả 5 biến
độc lập sẽ được đưa vào mô hình nhằm giải thích cho Năng lực cạnh tranh của công ty.
2.2.4.2 Xây dựng mô hình hồi quy
Sau khi tiến hành phân tích nhân tố khám phá EFA để khám phá các nhân tố mới có ảnh hưởng đến biến phụ thuộc “Năng lực cạnh tranh”, nghiên cứu tiến hành hồi quy mô hình tuyến tính để xác định được chiều hướng và mức độ ảnh hưởng của các nhân tố mới này đến năng lực cạnh tranh của công ty..
Mô hình hồi quy được xây dựng gồm biến phụ thuộc là “Năng lực cạnh tranh”
– CT và các biến độc lập được rút trích từ phân tích nhân tố khám phá EFA gồm 5 biến “Năng lực marketing” – MAR, “Năng lực nguồn nhân lực” – NL, “Định hướng kinh doanh” – DH, “Danh tiếng công ty” – DT, “Năng lực sáng tạo” – ST, với các hệ số Bê-ta tương ứng lần lượt là β1, β2, β3, β4, β5.
Mô hình hồi quy được xây dựng như sau:
CT = β0 + β1MAR + β2NL + β3DH + β4DT + β5ST + u
Dựa vào hệ số Bê-ta chuẩn hóa với mức ý nghĩa Sig. tương ứng để xác định các biến độc lập nào có ảnh hưởng đến biến phụ thuộc trong mô hình và ảnh hưởng với mức độ ra sao, theo chiều hướng nào. Từ đó, làm căn cứ để kết luận chính xác hơn và đưa ra giải pháp mang tính thuyết phục cao. Kết quả của mô hình hồi quy sẽ giúp ta xác định được chiều hướng, mức độ ảnh hưởng của các nhân tố đến năng lực cạnh tranh của công ty.
2.2.4.3 Đánh giá độ phù hợp của mô hình
Bảng 15: Đánh giá độ phù hợp của mô hình
R | R2 | R2 hiệu chỉnh | Sai số chuẩn của ước lượng (Std.Error) | Durbin- Watson | |
1 | 0,790 | 0,624 | 0,607 | 0,352 | 2,031 |
(Nguồn: Kết quả xử lý số liệu SPSS)
Dựa vào bảng kết quả phân tích, mô hình 5 biến độc lập có giá trị R2 hiệu chỉnh là 0,607 tức độ phù hợp của mô hình là 60,7%. Hay nói cách khác, 60,7% độ biến thiên của biến phụ thuộc “Năng lực cạnh tranh” được giải thích bởi 5 nhân tố được
đưa vào mô hình, còn lại 39,3% sự thay đổi của biến phụ thuộc là do sự ảnh hưởng của các biến ngoài mô hình và ảnh hưởng của sai số ngẫu nhiên. Bên cạnh đó, ta nhận thấy giá trị R2 hiệu chỉnh khá là cao (0,607) lớn hơn 50%, nghĩa là mối quan hệ giữa biến độc lập và biến phụ thuộc được coi là gần chặt chẽ.
Đại lượng Durbin – Waston được dùng để kiểm định tương quan của các sai số kề nhau. Theo lý thuyết thì hệ số Durbin – Waston nằm trong khoảng từ 1 – 3 sẽ thỏa mãn yêu cầu đối với mô hình lý thuyết, nhưng khi chạy phân tích mô hình hồi quy thì hệ số Durbin – Waston càng gần về 2 thì càng tốt. Dựa vào kết quả thực hiện phân tích hồi quy cho thấy giá trị Durbin – Waston là 2,031. Vậy có thể kết luận là mô hình không xảy ra hiện tượng tự tương quan.
2.2.4.4 Kiểm định sự phù hợp của mô hình hồi quy
Sau khi đánh giá độ phù hợp của mô hình, ta xác định được R2. Hệ số R2 chỉ cho ta biết mô hình hồi quy đã phù hợp với mẫu hay chưa nhưng nó không cho ta biết được mô hình đó liệu có phù hợp nếu ta suy rộng ra thành mô hình tổng thể hay không.
Vì thế tiếp tục tiến hành kiểm định sự phù hợp của mô hình hồi quy tổng thể với giả thiết đặt ra trước là hệ số xác định của tổng thể (R2=0) nhằm mục đích để suy rộng mô hình của mẫu điều tra thành mô hình của tổng thể. Sau kiểm định ta có bảng như sau:
Bảng 16: Kiểm định ANOVA
Mô hình | Tổng bình phương | Df | Trung bình bình phương | F | Sig. | |
1 | Hồi quy | 22,474 | 5 | 4,495 | 36,195 | 0,000 |
Phần dư | 13,536 | 109 | 0,124 | |||
Tổng | 36,010 | 114 | ||||
(Nguồn: Kết quả xử lý số liệu SPSS)
Kết quả từ bảng ANOVA cho thấy giá trị Sig. = 0,000 rất nhỏ, cho phép nghiên cứu bác bỏ giả thiết rằng “Hệ số xác định R2 = 0” tức là mô hình hồi quy phù hợp.
Như vậy mô hình hồi quy thu được rất tốt, các biến độc lập giải thích được khá lớn sự thay đổi của biến phụ thuộc “Năng lực cạnh tranh”.
2.2.4.5 Phân tích hồi quy
Phân tích hồi quy ruyến tính sẽ giúp chúng ta biết được chiều hướng và cường độ ảnh hưởng của các biến độc lập lên biến phụ thuộc. Trong giai đoạn phân tích hồi quy, nghiên cứu chọn phương pháp Enter, chọn lọc dựa trên tiêu chí chọn những nhân tố có mức ý nghĩa Sig. < 0,05. Những nhân tố nào có giá trị Sig. > 0,05 sẽ bị loại khỏi mô hình và không tiếp tục nghiên cứu nhân tố đó.
Kết quả phân tích hồi quy được thể hiện qua bảng sau:
Bảng 17: Hệ số phân tích hồi quy
Hệ số chưa chuẩn hóa | Hệ số chuẩn hóa | T | Sig. | Tolera nce | VIF | ||
Hệ số hồi quy (B) | Độ lệch chuẩn | Beta | |||||
Hằng số | 0,063 | 0,297 | 0,211 | 0,834 | |||
MAR | 0,294 | 0,037 | 0,472 | 7,790 | 0,000 | 0,966 | 1,035 |
DT | 0,204 | 0,048 | 0,253 | 4,220 | 0,000 | 0,958 | 1,044 |
ST | 0,211 | 0,039 | 0,325 | 5,475 | 0,000 | 0,978 | 1,023 |
DH | 0,159 | 0,038 | 0,248 | 4,139 | 0,000 | 0,958 | 1,043 |
NL | 0,132 | 0,040 | 0,194 | 3,277 | 0,001 | 0,981 | 1,019 |
(Nguồn: Kết quả xử lý số liệu SPSS) Giá trị Sig. tại các phép kiểm định của các biến độc lập được đưa vào mô hình: “Năng lực marketing”, “Danh tiếng công ty”, “Năng lực sáng tạo”, “Định hướng kinh doanh”, “Năng lực nguồn nhân lực” đều nhỏ hơn 0,05 chứng tỏ các biến độc lập này có ý nghĩa thống kê trong mô hình. Ngoài ra hằng số trong mô hình có giá trị Sig.
là 0,834 > 0,05 nên sẽ bị loại.
Như vậy, phương trình hồi quy được xác định như sau:
CT = 0,472MAR + 0,253DT + 0,325ST + 0,248DH + 0,194NL
Thông qua các hệ số hồi quy chuẩn hóa của mô hình thì ta có thể biết được mức
độ quan trọng của các biến tham gia vào phương trình hồ quy. Cụ thể, nhóm nhân tố
“Năng lực marketing” (β = 0,472) có tác động lớn nhất đến năng lực cạnh tranh của công ty. Tiếp theo, lần lượt theo thứ tự giảm dần từ quan trọng đến ít quan trọng bao gồm các nhóm nhân tố “Năng lực sáng tạo” (β = 0,325), “Danh tiếng công ty” (β = 0,253), “Định hướng kinh doanh” (β = 0,248) và “Năng lực nguồn nhân lực” (β = 0,194) có tác động thấp nhất đến năng lực cạnh tranh của công ty. Nhìn chung thì tất cả 5 nhân tố trên đều có những ảnh hưởng nhất định đến biến phụ thuộc và bất cứ một thay đổi nào của 1 trong 5 nhân tố trên đều có thể tạo nên sự thay đổi đối với năng lực cạnh tranh của công ty.
Với β1 = 0,472, 47,2% biến thiên của năng lực cạnh tranh của công ty được giải thích bởi Năng lực marketing còn lại là do tác động của các yếu tố khác ngoài mô hình. Trong điều kiện các nhân tố khác của mô hình không thay đổi, khi mức độ Năng lực marketing tăng lên 1% thì Năng lực động tăng lên 0,472% và ngược lại.
Với β2 = 0,253, 25,3% biến thiên của năng lực cạnh tranh của công ty được giải thích bởi Danh tiếng công ty còn lại là do tác động của các yếu tố khác ngoài mô hình. Trong điều kiện các nhân tố khác của mô hình không thay đổi, khi mức độ Danh tiếng công ty tăng lên 1% thì Năng lực động tăng lên 0,253% và ngược lại.
Với β3 = 0,325, 32,5% biến thiên của năng lực cạnh tranh của công ty được giải thích bởi Năng lực sáng tạo còn lại là do tác động của các yếu tố khác ngoài mô hình. Trong điều kiện các nhân tố khác của mô hình không thay đổi, khi mức độ Năng lực sáng tạo tăng lên 1% thì Năng lực động tăng lên 0,325% và ngược lại.
Với β4 = 0,248, 24,8% biến thiên của năng lực cạnh tranh của công ty được giải thích bởi Định hướng kinh doanh còn lại là do tác động của các yếu tố khác ngoài mô hình. Trong điều kiện các nhân tố khác của mô hình không thay đổi, khi mức độ Định hướng kinh doanh tăng lên 1% thì Năng lực động tăng lên 0,248% và ngược lại.
Với β5 = 0,194, 19,4% biến thiên của năng lực cạnh tranh của công ty được giải thích bởi Năng lực nguồn nhân lực còn lại là do tác động của các yếu tố khác ngoài mô hình. Trong điều kiện các nhân tố khác của mô hình không thay đổi, khi mức độ Năng lực nguồn nhân lực tăng lên 1% thì Năng lực động tăng lên 0,194% và ngược lại.
Ngoài ra từ kết quả phân tích hồi quy ở trên ta có thể kiểm tra hiện tượng đa
cộng tuyến. Theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008), để dò tìm hiện
tượng đã cộng tuyến ta căn cứ trên độ chấp nhận của biến (Tolerance) và hệ số phóng đại phương sai (Variance inflation factor – VIF). Hệ số phóng đại phương sai VIF nhỏ hơn 10 và độ chấp nhận của biến (Tolerance) lớn hơn 0,1. Qua bảng kết quả cho thấy hệ số phóng đại phương sai VIF khá thấp, giá trị cao nhất 1,044 và độ chấp nhận của biến (Tolerance) khá cao, giá trị thấp nhất 0,958 nên kết luận rằng mô hình hồi quy không vi phạm hiện tượng đa cộng tuyến.
2.2.5 Kiểm định phân phối chuẩn của phần dư
Phần dư có thể không tuân theo phân phối chuẩn vì những lý do như: sử dụng sai mô hình, phương sai không phải là hằng số, số lượng các phần dư không đủ nhiều để phân tích. Vì vậy chúng ta phải tiến hành kiểm định phân phối chuẩn của phần dư để xem xét sự phù hợp của mô hình đưa ra.
Tính chất phân phối của phần dư được thể hiện qua biểu đồ Histogram sau:
Biểu đồ 1: Biểu đồ tần số Histogram của phần dư chuẩn hóa
(Nguồn: Kết quả xử lý số liệu SPSS)
Từ biểu đồ trích từ kết quả phân tích hồi quy, ta có thể thấy rằng giá trị Mean =
-3,85E – 16 gần bằng 0 và độ lệch chuẩn Std.Dev = 0,978 gần bằng 1, nên có thể kết luận rằng phần dư tuân theo phân phối chuẩn.
2.2.6 Đánh giá của khách hàng về các nhân tố tác động đến năng lực cạnh tranh của công ty cổ phần Hoàng Thịnh Phát Land
Bên cạnh việc phân tích tác động của các nhân tố đến năng lực cạnh tranh của công ty, ta tiếp tục tiến hành phân tích đánh giá của khách hàng đối với từng nhóm nhân tố. Đề tài tiến hành kiểm định về giá trị trung bình một tổng thể (One Sample T_test).
Thang đo đo lường biến quan sát này được xây dựng trên thang đo Likert 5 với 5 mức độ được chú thích theo mức như sau: (1) Rất không đồng ý, (2) Không đồng ý,
(3) Trung lập, (4) Đồng ý, (5) Rất đồng ý. Với giá trị 3 có nghĩa là thái độ trung lập, như vậy với sự lựa chọn lớn hơn 3 thì có nghĩa là đánh giá của khách hàng đối với năng lực cạnh tranh của công ty đang ở mức vừa phải cho đến cao.
Giả thuyết đặt ra:
H0: mức độ đồng ý của khách hàng đối với các yếu tố cấu thành năng lực cạnh tranh bằng Test Value
H1: mức độ đồng ý của khách hàng đối với các yếu tố cấu thành năng lực cạnh tranh khác Test Value
Test Value = 3 tương ứng trong thang đo 5 mức độ là trung lập
2.2.6.1 Đánh giá của khách hàng về nhóm Năng lực marketing
Thang đó của nhóm Năng lực marketing bao gồm 5 biến quan sát: Các hình thức tiếp thị, xúc tiến bán hàng và quảng cáo đa dạng, thu hút khách hàng quan tâm (MAR1), Công ty duy trì quảng cáo sản phẩm trên báo giấy, tạp chí, facebook và các trang web chuyên ngành (MAR2), Công ty tổ chức các buổi hộ thảo, sự kiện tri ân khách hàng (MAR3), Công ty luôn cập nhật các thông tin về sản phẩm, giá cả kịp thời lên trang Web và Fanpage để khách hàng dễ tiếp cận và theo dòi (MAR4), Công ty thiết lập mối quan hệ tốt với khách hàng (MAR5)
H0: mức độ đồng ý của khách hàng về Năng lực marketing là 3 (µ = 3)
H1: mức độ đồng ý của khách hàng về Năng lực marketing là khác 3 (µ ≠ 3)