Tổng hợp câu hỏi ôn thi quản trị bán hàng (có đáp án chi tiết)
MÔ HÌNH HỒI QUY TUYẾN TÍNH VỚI DỮ LIỆU CHÉO
1. 1
MÔ HÌNH HỒI QUY TUYẾN TÍNH VỚI DỮ LIỆU CHÉO
Ví dụ: Các yếu tố ảnh hưởng đến sự trung thành của khách hàng đối với sản phẩm
Xoài cát Hòa Lộc Cái Bè Tiền Giang.
1. Mô hình khái quát
Y = b0 + b1X1 + b2X2 +…+ biXi
Trong đó:
Y: biến phụ thuộc; Xi: biến độc lập
Sử dụng phương pháp bình phương bé nhất (Ordinary Least Square, OLS) trong
kinh tế lượng để ước lượng bi
Phương trình ước lượng:
̂ ̂ ̂ ̂ ̂
Với U: Phần dư
Vấn đề: Ước lượng các tham số bi và xác định tương quan tuyến tính của Xi đối với
Y
2. Khung lý thuyết
STT Biến số Mô tả biến số Nguồn Giả
thuyết
I Biến phụ thuộc
1 Khả_năng_mua
(Y)
Khả năng mua lặp lại của
KH đối với XCHL (được
đo bằng các thang đo
Likert có giá trị từ 1 đến 5,
với 1 chắc chắn không
mua lại; 2 là ít khả năng
mua lại; 3 là có thể sẽ mua
lại; 4 là sẽ mua lại; 5 chắc
chẵn sẽ mua lại)
Ambastha and
Momaya (2004),
Porter (1990), Aker
(1991),
Keller(1998).
II Biến độc lập
1 An_toàn (X1) (X1) An toàn của XCHL,
được đo bằng mức độ hài
lòng của KH (thang đo
Likert , 5 mức độ)
Ambastha and
Momaya (2004),
Wangwe (1995).
+
2 Thông_tin (X2) Thông tin truyền thong.
Khách hàng có tiếp nhận
được thông tin của XCHL
qua các phương tiện
Flanagan (2005);
Ambastha and
Momaya (2004);
Aker (1996);
+
2. 2
truyền thông. Thông tin
được đo biến giả. Giá trị
bằng 1 khi có tiếp nhận,
nhận giá trị 0 nếu không
có tiếp nhận
Keller (1998).
3 Chất_lượng
(X3)
Chất lượng XCHL (thang
đo Likert, 5 mức độ)
Salinger (2001);
Geogre và Michael
(2002).
+
4 Giá (X4) Giá của XCHL (thang đo
Likert, 5 mức độ).
Flanagan (2005);
Ambastha and
Momaya (2004);
Aker (1996).
+
5 Thuận_tiện
(X5)
Tính thuận tiện khi mua
XCHL (thang đo Likert, 5
mức độ).
Flanagan (2005),
Ambastha and
Momaya (2004).
+
Dữ liệu: Số liệu điều tra 100 khách hàng trong năm 2013.
File SPSS: Data xoai cat hoa loc
Hàm ước lượng:
Y =
Trong đó:
Y: biến phụ thuộc; X1, X2, X3, X4, X5 là các biến độc lập ; u: phần dư.
3. Xác định kích thước mẫu đối với mô hình hồi quy
Theo Green W.H (1991) , Tabachnick & Fidell (2007)
Khi dữ liệu là dạng dữ liệu chéo (Cross-sectional data, Số liệu điều tra).
Kích thước mẫu: n ≥ 50 + 8P với P: số biến độc lập trong mô hình.
Mô hình nghiên cứu có 5 biến độc lập và 1 biến phụ thuộc: n ≥ 50 + 8(5) ≥ 90 ;
nghiên cứu chọn n = 100.
4. Hệ thống kiểm định
Theo Green W.H (1991), trong trường hợp số quan sát lớn ( n>100), cần thực hiện
5 kiểm định.
(1) Kiểm định tương quan từng phần của các hệ số hồi quy
Các biến độc lập tương quan có ý nghĩa với biến phụ thuộc hay không (xét
riêng từng biến độc lập).
3. 3
Kiểm định t với mức ý nghĩa (Significance, Sig.) của hệ số hồi quy từng
phần có độ tin cậy 95% (Sig ≤ 0,05). Có thể chọn 90%, 99%.
(2) Mức độ phù hợp của mô hình
Mối quan hệ tuyến tính giữa các biến độc lập với biến phụ thuộc hay không.
Kiểm định F: Phân tích phương sai (Analysis of variance, ANOVA) với mức
ý nghĩa (Sig.) có độ tin cậy 95% (Sig.≤ 0,05).
(3) Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến (Multiple Collinearity):
Các biến độc lập có quan hệ gần như tuyến tính.
Độ phóng đại phương sai ( Variance Inflation Factor, VIF) VIF < 10.
(4) Kiểm định hiện tượng tự tương quan của phần dư (Auto correlation).
Hệ số Durbin Watson dùng để kiểm định tự tương quan của các sai số kề
nhau (hay còn gọi là tương quan chuỗi bậc nhất) có giá trị biến thiên trong
khoảng từ 0 đến 4; nếu các phần sai số không có tương quan chuỗi bậc nhất
với nhau thì giá trị sẽ gần bằng 2; nếu giá trị càng nhỏ, gần về 0 thì các phần
sai số có tương quan thuận; nếu càng lớn, gần về 4 có nghĩa là các phần sai
số có tương quan nghịch.
Các phần dư chuẩn ước lượng sẽ khác các phần dư thực.
Các ước lượng OLS vẫn là các ước lượng tuyến tính, không chệch, nhưng
ước lượng lúc này đã không còn hiệu quả.
Trị số thống kê Durbin – Watson (d) của mô hình:
∑ ( )
∑
Tra trong bảng bảng thống kê Durbin – Waston :
Số quan sát, số tham số (k-1) của mô hình hồi quy. Mức ý nghĩa 0,05 (95%);
0,01 (99%)
dU (Trị số thống kê trên) và dL (Trị số thống kê dưới).
Hình 1. Sơ đồ xác định hiện tượng tự tương quan của phần dư.
Tự tương
quan dương
Không kết
luận
Không có tự
tương quan
Không kết
luận
Tự tương
quan âm
Khi d lớn hơn và nhỏ hơn ( ), kết luận: không có hiện tượng tự tương
quan trong phần dư của mô hình hồi quy tuyến tính.
(5) Hiện tượng phương sai phần dư thay đổi (Heteoskedasticity)
Hiện tượng các giá trị phần dư có phân phối không giống nhau. Ước lượng
OLS của các hệ số hồi quy không hiệu quả.
0
4. 4
Khi số quan sát lớn ( >100) sử dụng kiểm định White (White , H 1980)
Kết quả của mô hình hồi quy:
Y = (1)
Xây dựng mô hình hồi quy phụ:
( ) ( ) ( ) ( ) ( )
( ) ( )
Xác định hệ số White: n* ; n số quan sát của nghiên cứu : kết quả có
được từ mô hình hồi quy phụ (2).
Bảng phân phối chi bình phương (X2
, Chi – Square)
Số tham số (k-1) của mô hình hồi quy phụ. Mức ý nghĩa 0,10 (90%) hoặc
0,05 (95%); 0,01 (99%)
Xác định giá trị Chi bình phương trong bảng.Hệ số White: (n* )của mô
hình hồi quy phụ.
(n* ) < giá trị Chi bình phương (Tra bản). Kết luận: Phương sai phần dư
không đổi
5. Phân tích mô hình hồi quy dựa trên chương trình SPSS
Bước 1: Khai báo các biến trong SPSS
Bước 2:Nhập dữ liệu vào SPSS
Bước 3: Phân tích hồi quy Analyse / Regression / Linear.
Dependent: Nhập biến Khả_năng_mua (Y).
Independents: Nhập biến X1, X2, X3, X4, X5
HỆ THỐNG KIỂM ĐỊNH (TEST)
(1) Kiểm định hệ số hồi quy
Coefficients
a
Model Unstandardized
Coefficients
Standardized
Coefficients
t Sig. 95.0% Confidence
Interval for B
Collinearity
Statistics
B Std.
Error
Beta Lower
Bound
Upper
Bound
Tolerance VIF
1 (Constant) -.358 .348 -1.027 .307 -1.050 .334
5. 5
(X1) An toàn
của XCHL
.258 .082 .233 3.126 .002 .094 .421 .695 1.440
(X2) Thông tin
truyền thông về
thương hiệu
XCHL (biến
giả)
.391 .062 .445 6.325 .000 .268 .514 .776 1.288
(X3) Chất
lượng XCHL
.049 .066 .052 .737 .463 -.083 .180 .786 1.273
(X4) Giá của
XCHL
.154 .065 .150 2.352 .021 .024 .283 .949 1.054
(X5) Thuận tiện
khi mua XCHL
.232 .059 .273 3.908 .000 .114 .349 .790 1.266
a. Dependent Variable: (Y) Khả năng mua lập lại của khách hàng đối với XCHL
Nhận diện các biến độc lập có ý nghĩa:
Giá trị Sig kiểm định t của các biến độc lập có Sig 0.05. Biến X3 có giá trị Sig >
0.05 không tương quan với biến Y nên biến này loại ra khỏi nghiên cứu, thực hiện
phân tích hồi quy với 4 biến X1, X2, X4, X5 có tương quan với biến Y, kết quả thu
được như sau:
Coefficients
a
Model Unstandardized
Coefficients
Standardized
Coefficients
t Sig. 95.0% Confidence
Interval for B
Collinearity
Statistics
B Std.
Error
Beta Lower
Bound
Upper
Bound
Tolerance VIF
1
(Constant) -.276 .330 -.839 .404 -.931 .378
(X1) An toàn
của XCHL
.277 .078 .250 3.546 .001 .122 .432 .771 1.297
(X2) Thông tin
truyền thông về
thương hiệu
XCHL ( biến
giả)
.392 .062 .447 6.361 .000 .270 .515 .777 1.288
(X4) Giá của
XCHL
.154 .065 .150 2.367 .020 .025 .283 .949 1.054
(X5) Thuận tiện
khi mua XCHL
.241 .058 .283 4.158 .000 .126 .356 .824 1.213
a. Dependent Variable: (Y) Khả năng mua lập lại của khách hàng đối với XCHL
6. 6
Giá trị Sig kiểm định t của các biến độc lập X1, X2, X4, X5 có Sig 0.05. các biến
độc lập có ý nghĩa thống kê.
Kết luận:
Biến X1, X2, X4, X5 có Sig 0.05 các biến tương quan có ý nghĩa với biến Y với
độ tin cậy 95%.
Biến X3 có Sig > 0.05 biến tương quan không có ý nghĩa với biến Y.
Mô hình nghiên cứu được hiệu chỉnh:
Y =
Với
Y: Khả năng mua lập lại của khách hàng đối với XCHL
X1: An toàn của XCHL
X2: Thông tin truyền thông về thương hiệu XCHL ( biến giá)
X4: Giá của XCHL
X5: Thuận tiện khi mua XCHL
U: Phần dư
(2) Kiểm định mức độ phù hợp mô hình
- Mức độ giải thích của mô hình (Adjusted R Square)
Model Summary
b
Model R R
Square
Adjusted
R Square
Std. Error
of the
Estimate
Change Statistics Durbin-
WatsonR Square
Change
F
Change
df1 df2 Sig. F
Change
1 .798
a
.636 .621 .581 .636 41.532 4 95 .000 1.919
a. Predictors: (Constant), (X5) Thuận tiện khi mua XCHL, (X4) Giá của XCHL, (X2) Thông tin truyền thông
về thương hiệu XCHL ( biến giá), (X1) An toàn của XCHL
b. Dependent Variable: (Y) Khả năng mua lập lại của khách hàng đối với XCHL
Ý nghĩa của điều chỉnh. điều chỉnh = 0.621 (kiểm định F, Sig 0.05).
62,1% thay đổi của Y được giải thích bởi 4 biến độc lập X1, X2, X4, X5.
- Mức độ phù hợp mô hình: Phân tích phương sai ANOVA
7. 7
ANOVA
a
Model Sum of Squares df Mean Square F Sig.
1
Regression 55.985 4 13.996 41.532 .000
b
Residual 32.015 95 .337
Total 88.000 99
a. Dependent Variable: (Y) Khả năng mua lập lại của khách hàng đối với XCHL
b. Predictors: (Constant), (X5) Thuận tiện khi mua XCHL, (X4) Giá của XCHL, (X2) Thông tin truyền thông
về thương hiệu XCHL ( biến giá), (X1) An toàn của XCHL
Độ tin cậy 99% (Sig 0,01). Chứng tỏ mô hình lý thuyết phù hợp với thực tế. Các
biến độc lập có tương quan tuyến tính với biến phụ thuộc trong mô hình.
(3) Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến (Multiple Collinearity)
Coefficients
a
Model Unstandardized
Coefficients
Standardized
Coefficients
t Sig. 95.0% Confidence
Interval for B
Collinearity
Statistics
B Std.
Error
Beta Lower
Bound
Upper
Bound
Tolerance VIF
1
(Constant) -.276 .330 -.839 .404 -.931 .378
(X1) An toàn
của XCHL
.277 .078 .250 3.546 .001 .122 .432 .771 1.297
(X2) Thông tin
truyền thông về
thương hiệu
XCHL ( biến
giả)
.392 .062 .447 6.361 .000 .270 .515 .777 1.288
(X4) Giá của
XCHL
.154 .065 .150 2.367 .020 .025 .283 .949 1.054
(X5) Thuận tiện
khi mua XCHL
.241 .058 .283 4.158 .000 .126 .356 .824 1.213
a. Dependent Variable: (Y) Khả năng mua lập lại của khách hàng đối với XCHL
Bảng trên cho thấy giá trị Variance Inflation Factor (Độ phóng đại phương sai) VIF
< 10. Kết luận: Không có hiện tượng đa cộng tuyến trong mô hình.
(4) Kiểm định hiện tượng tự tương quan của phần dư (Durbin-Watson)
8. 8
Model Summary
b
Model R R
Square
Adjusted
R Square
Std. Error
of the
Estimate
Change Statistics Durbin-
WatsonR Square
Change
F
Change
df1 df2 Sig. F
Change
1 .798
a
.636 .621 .581 .636 41.532 4 95 .000 1.919
a. Predictors: (Constant), (X5) Thuận tiện khi mua XCHL, (X4) Giá của XCHL, (X2) Thông tin truyền thông
về thương hiệu XCHL ( biến giá), (X1) An toàn của XCHL
b. Dependent Variable: (Y) Khả năng mua lập lại của khách hàng đối với XCHL
Trị số thống kê (d): 1.919
Số quan sát = 100, số tham số (k-1) = 4, mức ý nghĩa 0.01 (99%) trong Bảng
thống kê Durbin – Watson, dL (Trị số thống kê dưới) = 1.461 và dU (Trị số
thống kê trên) = 1.625.
= 1.625 < d =1,919 < (4 - = 2,375 ). Kết luận: Không có hiện tượng
tự tương quan giữa các phần dư trong mô hình.
Bảng thống kê Durbin-Watson
10. 10
(5) Kiểm định phương sai của phần dư thay đổi (Heteoskedasticity)
Mô hình hồi quy phụ:
( ) ( ) ( ) ( )
( )
Tính các biến mô hình hồi quy phụ trong SPSS
Trở lại giao diện SPSS / Transform/ Compute Variables.
Tính toán các biến trong mô hình hồi quy phụ:
( ) ( ) ( ) ( ) ( )
Tính U2
đặt tên là USQUARE:
Tính ( ) đặt tên là X1square:
Tương tự tính cho các biến còn lại: ( ) ( ) ( ) ( )
XÁC ĐỊNH MÔ HÌNH HỒI QUY PHỤ
Trở lại giao diện SPSS / Analyze /Regression/ Linear
Nhập các biến độc lập và phụ thuộc vào mô hình hồi quy
Kết quả mô hình hồi quy phụ:
Model Summary
b
Model R R
Square
Adjusted
R Square
Std. Error
of the
Estimate
Change Statistics Durbin-
WatsonR Square
Change
F
Change
df1 df2 Sig. F
Change
1 .486
a
.236 .159 1.18413 .236 3.087 9 90 .003 2.108
a. Predictors: (Constant), X1X2X4X5, X4square, (X1) An toàn của XCHL, (X2) Thông tin truyền thông về
thương hiệu XCHL ( biến giá), (X5) Thuận tiện khi mua XCHL, X1square, (X4) Giá của XCHL, X2square,
X5square
b. Dependent Variable: USQUARE
= 0.236 n = 100 0.236 = 23.6
Số tham số (k-1) = bậc tự do df1 = 9 của mô hình hồi quy phụ, mức nghĩa 0.01
(99%) trong bảng phân phối chi bình phương. Giá trị tới hạn của Chi bình phương
= 21.67
So sánh n > giá trị tới hạn của Chi bình phương.
Kết luận phương sai phần dư không đổi.
12. 12
B Std.
Error
Beta Lower
Bound
Upper
Bound
Tolerance VIF
1
(Constant) -.276 .330 -.839 .404 -.931 .378
(X1) An toàn
của XCHL
.277 .078 .250 3.546 .001 .122 .432 .771 1.297
(X2) Thông tin
truyền thông về
thương hiệu
XCHL ( biến
giả)
.392 .062 .447 6.361 .000 .270 .515 .777 1.288
(X4) Giá của
XCHL
.154 .065 .150 2.367 .020 .025 .283 .949 1.054
(X5) Thuận tiện
khi mua XCHL
.241 .058 .283 4.158 .000 .126 .356 .824 1.213
a. Dependent Variable: (Y) Khả năng mua lập lại của khách hàng đối với XCHL
Hệ số hồi quy chưa chuẩn hóa (Unstandardized Coefficients)
= 0.277. Dấu (+) : quan hệ cùng chiều. Khi khách hàng đánh giá an toàn sản
phẩm XCHL tăng thêm 1 điểm, khả năng mua lại sẽ tăng thêm 0.277 điểm.
= 0.392. Dấu (+) : quan hệ cùng chiều. Khi khách hàng có biết thông tin về
thương hiệu XCHL, khả năng mua lại sẽ tăng thêm 0.392 điểm.
= 0.154. Dấu (+): quan hệ cùng chiều . Khi khách hàng đánh giá hài lòng về
Giá XCHL tăng thêm 1 điểm, khả năng mua lại sẽ tăng thêm 0.154 điểm.
= 0.241. Dấu (+): quan hệ cùng chiều. Khi khách hàng đánh giá hài lòng về sự
thuận tiện khi mua XCHL tăng thêm 1 điểm, khả năng mua lại sẽ tăng thêm 0.241
điểm.
Hệ số hồi quy chuẩn hóa (Standardized Coefficients)
Theo Norusis (1993) do độ lớn của hệ số hồi quy chưa được chuẩn hóa (B) phụ
thuộc vào đơn vị đo lường của các biến, nên chỉ khi nào tất cả các biến độc lập đều
có cùng đơn vị đo lường thì các hệ số của B mới so sánh nhau được.
Trong trường hợp các biến độc lập khác đơn vị đo lường, sử dụng hệ số Beta.
( )
: hệ số Beta của biến độc lập thứ k
: Độ lệch chuẩn (Standard Deviation, S.D) của biến độc lập thứ k
: Độ lệch chuẩn của biến độc lập thứ k.
13. 13
Trong cột “ Hệ số hồi qui chuẩn hóa (Standardized Coefficients) SPSS đã tính sẵn
hệ số Beta của các biến độc lập. Nhận xét tầm quan trọng của các biến.
Coefficients
a
Model Unstandardized
Coefficients
Standardized
Coefficients
t Sig. 95.0% Confidence
Interval for B
Collinearity
Statistics
B Std.
Error
Beta Lower
Bound
Upper
Bound
Tolerance VIF
1
(Constant) -.276 .330 -.839 .404 -.931 .378
(X1) An toàn
của XCHL
.277 .078 .250 3.546 .001 .122 .432 .771 1.297
(X2) Thông tin
truyền thông về
thương hiệu
XCHL ( biến
giả)
.392 .062 .447 6.361 .000 .270 .515 .777 1.288
(X4) Giá của
XCHL
.154 .065 .150 2.367 .020 .025 .283 .949 1.054
(X5) Thuận tiện
khi mua XCHL
.241 .058 .283 4.158 .000 .126 .356 .824 1.213
a. Dependent Variable: (Y) Khả năng mua lập lại của khách hàng đối với XCHL
Xác định tầm quan trọng của các biến độc lập theo tỷ lệ %
Stt Biến Standard.Beta % Thứ tự ảnh
hưởng
1 (X1) An toàn của XCHL 0.25 22.1% 3
2 (X2) Thông tin truyền thông về
thương hiệu XCHL 0.447 39.6%
1
3 (X4) Giá của XCHL 0.15 13.3% 4
4 (X5) Thuận tiện khi mua XCHL 0.283 25.0% 2
Tổng 1.13 100%
7. Hàm ý quản trị (gợi ý các chính sách cần tập trung)
Nâng cao sự trung thành của khách hàng đối với Xoài cát Hòa Lộc (XCHL):
- Thứ nhất: Thực hiện việc quảng bá thông tin, truyền thông về thương hiệu
XCHL.
- Thứ nhì: Mở rộng mạng lưới bán lẽ, địa điểm thuận tiện cho khách hàng
mua XCHL.
- Thứ ba: Hoàn thiện tiêu chuẩn an toàn về sinh thực phẩm của XCHL.
14. 14
- Thứ tư: Quan tâm đến chiến lược giá sản phẩm XCHL.
- - - o0o - - -