Phân tích điểm hòa vốn quyết định đưa sản phẩm ra thị trường

THỐNG KÊ KHOA HỌC RA QUYẾT ĐINHJ

1. Phân tích điểm hòa vốn - Quyết định đưa sản phẩm ra thị trường
2. Phân tích hồi quy

1


MỤC LỤC

Kĩ năng ra quyết định là khả năng của cán bộ lãnh đạo, quản lí biết quyết định
lựa chọn phương án tối ưu để giải quyết vấn đề hoặc tình huống gặp phải trong công
tác quản lí, lãnh một cách kịp thời. Ra quyết định là khâu mấu chốt trong quản lí, lãnh
đạo. Kĩ năng ra quyết định là thành phần quan trọng của nhân cách quản lí. Đây là sự
thể hiện năng lực, trình độ, phẩm chất của nhà quản lí. Để có kĩ năng ra quyết định,
người cán bộ phải học tập lâu dài, hiểu biết sâu sắc lí luận, phải trải nghiệm và đúc rút
kinh nghiệm liên tục.
Ra quyết định liên quan đến giải quyết vấn đề và giải quyết vấn đề cần phải ra
quyết định. Vì vậy không cần thiết phải tách hai từ này ra. Chúng ta sẽ đồng thời xem
xét việc giải quyết vấn đề và việc ra quyết định. Nhà quản trị luôn luôn ra quyết định,
và ra quyết định là một trong những kỹ năng chủ yếu của nhà quản trị. Bạn luôn luôn
được mời ra quyết định và thực hiện quyết định. Chất lượng và kết quả của quyết định
của bạn có khả năng ảnh hưởng tích cực hoặc tiêu cực đến nhân viên và tổ chức của
bạn. Điều chủ yếu là bạn phải biết tối đa hóa khả năng ra quyết định của bạn nếu bạn
muốn trở thành một thà quản trị thực sự có hiệu quả.
Việc đưa ra quyết định có hiệu quả là một trong những kỹ năng quan trọng nhất
của các doanh nhân, nhưng trên thực tế ít người chú trọng rèn luyện cho mình kỹ năng
này. Mười yếu tố dưới đây sẽ giúp bạn trong việc đưa ra được những quyết định đúng
đắn nhất vào bất kỳ thời điểm nào và góp phần để bạn công việc của mình.
Để trở thành một nhà lãnh đạo giỏi, bạn cần nắm vững và áp dụng nhiều kỹ
năng. Trong đó, có lẽ kỹ năng ra quyết định là yếu tố cơ bản nhất giúp bạn có những

quyết định và giải pháp tốt nhất trong kinh doanh. Ngoài ra, một nhà lãnh đạo cần có
kỹ năng tổ chức, xây dựng nhóm và tương tác con người hiệu quả.

2


NỘI DUNG NGHIÊN CỨU
Phần 1: Cơ sở lý thuyết
1. Quy trình sản phẩm mới
Bao gồm 8 bước chính:
1. Phát triển ý tưởng (idea generation)
2. Sàng lọc ý tưởng (idea screening)
3. Phát triển và thử khái niệm (Concept development and testing)
4. Phát triển chiến lược Marketing (Marketing strategy development)
5. Phân tích kinh doanh (business analysis)
6. Phát triển sản phẩm và thương hiệu (Product and brand development)
7. Thử thị trường (market testing)
8. Tung thương hiệu ra thị trường (commercialisation)
1.1 Bước 1: phát triển ý tưởng
-Xây dựng ý tưởng cho sản phẩm
-Nguồn ý tưởng: từ khách hàng, đối thủ cạnh tranh, các nhà khoa học, nhân
viên, ban lãnh đạo,…
-Cần chú ý: nhu cầu và ước muốn của khách hàng là cơ sở cho phát triển ý
tưởng về sản phẩm.
1.2 Bước 2: Sàng lọc ý tưởng
-Sàng lọc ý tưởng để chọn lọc các ý tưởng tiềm năng và loại các ý tưởng không
khả thi.
-Các ý tưởng được sàng lọc thông qua hội đồng sàng lọc.
-Thẩm định các ý tưởng khả thi cần phải đánh giá kỹ lưỡng về dạng ý tưởng
mới, mức độ mới, phải luôn đi liền với dự đoán cụ thể về thị trường mục tiêu, cạnh

tranh, thị phần, giá cả, chi phí phát triển và sản xuất, suât hoàn vốn, để tránh sai lầm
bỏ đi ý tưởng hay hoặc lựa chọn những ý tưởng nghèo nàn.
1.3 Bước 3: phát triển và thử khái niệm
-Doanh nghiệp phát triển khái niệm sản phẩm và thử nó: người tiêu dùng không
mua tư tưởng, họ mua sản phẩm chứa đựng trong thương hiệu.
-Định vị sản phẩm này với các sản phẩm khác
-Định vị thương hiệu cho sản phẩm mới.
3


-Thử khái niệm này thông qua các công cụ nghiên cứu thị trường. Thử khái
niệm dùng để đánh giá những đặc trưng vượt trội của khái niệm (concept uniqueness),
mức độ phù hợp với nhu cầu thị trường, ý tưởng chính mà khái niệm muốn thông đạt,
tầm quan trọng của nó đối với khách hàng, mức độ thích thú, xu hướng, tần suất mua
hàng của khách hàng.
1.4 Bước 4: phát triển chiến lược marketing
- Hoạch định sơ bộ một chiến lược
- Hoạch định chương trình marketing để tung thương hiệu sản phẩm mới ra thị
trường.
- Nội dung chương trình Mar: thị trường mục tiêu, quy mô, hành vi tiêu dùng
của nó, vị trí dự định của sản phẩm, thương hiệu, giá cả, phân phối, quảng bá thương
hiệu, dự đoán doanh thu, thị phần, lợi nhuận, ngân sách marketing.
- Đặt tên cho thương hiệu. Brand name.
- Đăng ký tên thương hiệu (nhãn hiệu hàng hoá – trademark) trước pháp luật để
được pháp luật bảo vệ.
Chiến lược tên thương hiệu:
(1)Nới rộng theo dòng – line extensions: Công ty marketing một loại sản phẩm
nhưng thay đổi bao bì, kích cỡ, hình dáng, mầu sắc… nhưng sử dụng nhãn hiệu hàng
hoá. Thí dụ Colgate – Pamolive marketing ba loại sữa tắm Protex, có cùng kiểu dáng
bao bì, kích cỡ nhưng mức độ công dụng khác nhau (Protex1: Nhẹ nhàng, Protex2:

Cân bằng, Protex3: Tăng cường).
(2)Mở rộng nhãn hiệu – brand extensions: Công ty sản xuất nhiều dòng sản
phẩm khác nhau nhưng cùng chung nhãn hiệu hàng hoá. Ví dụ: Honda, sony ( Honda
– wave alpha, future, SH,…)
(3)Đa nhãn hiệu – Multibrands: Công ty sử dụng nhãn hiệu khác nhau cho từng
cùng loại sản phẩm nhưng thay đổi hình dáng, kích thước, cùng một số đặc tính bổ
sung… ví dụ : P&G, Unilever cho dầu gội Pantene, Head & shoulders, Clear,
Sunsilk…
(4)Nhãn hiệu mới – New brands: khi sản xuất ra một sản phẩm mới, công ty sử
dụng một nhãn hiệu hoàn toàn mới.
1.5 Bước 5: Phân tích kinh doanh

4


-Phân tích, đánh giá lại mức độ hấp dẫn của nó, cũng như mức độ phù hợp với
mục tiêu và sứ mạng chung của công ty.
-Nội dung chính: Đánh giá về mặt doanh thu, chi phí sản xuất và marketing, lợi
nhuận đem lại, điểm hoà vốn, thời gian hoàn vốn, phân tích rủi ro.
1.6 Bước 6: Phát triển sản phẩm và thương hiệu
- Ở những bước trước: chỉ là thuyết minh, bản vẽ, mô hình.
- Tại bước này: công ty tiến hành phát triển sản xuất sản phẩm và xây dựng
thương hiệu cụ thể.
- Chuyển đổi các thuộc tính từ khách hàng (customer attributes) thành các
thuộc tính kỹ thuật (engineering attributes): nhà marketing kết hợp chặt chẽ với kỹ sư
thiết kế và chế tạo.
- Chú ý: trong giai đoạn này, không chỉ phát triển phần chức năng của sản
phẩm mà còn tập trung phát triển các thuộc tính tâm lý.
- Tóm lại: xây dựng một thương hiệu cụ thể để thoả mãn nhu cầu chức năng và
tâm lý cho khách hàng mục tiêu

1.7 Bước 7: Thử thị trường
- Thử thị trường cho thương hiệu đó.
- Mục đích: Xem xét các phản ứng và tiềm năng của thị trường: mức độ chấp
nhận, mua hàng, sử dụng của người tiêu dùng, các kênh phân phối.
- Có nhiều cách testing: Nghiên cứu dao động của doanh thu ( sumulated test
marketing), thử có kiểm soát marketing (controlled test marketing).
- Chi phí rất tốn kém.
1.8 Bước 8: Tung thương hiệu ra thị trường
-Công ty cần quyết định về vị trí địa lý và thời gian tung thương hiệu.
-Về vị trí địa lý: tuỳ theo nguồn lực và tài chính cũng như tình hình cạnh tranh
trên thị trường, công ty có thể tập trung vào một địa phương, một vùng hay nhiều
vùng, cả nước hay thị trường nước ngoài.
-Về thời gian có 3 chọn lựa:
(1) Tung sản phẩm ra thị trường đầu tiên để là người tiên phong. Đây là một lợi
thế cạnh tranh tốt. Nhưng cũng có thể gánh chịu thất bại vì chưa có kinh nghiệm về
khách hàng của sản phẩm mới, cũng như chi phí định hướng tiêu dùng của khách hàng
(cost of educating the market).
5


(2) Tung song song với đối thủ cạnh tranh: Chia sẻ lợi thế tiên phong với đối
thủ cạnh tranh. Ưu điểm là: nếu 2 công ty cùng quảng bá sẽ chú ý cho thị trường.
(3) Tung sau đối thủ cạnh tranh: Mất lợi thế tiên phong, được lợi thế là có thể
tránh những khuyết điểm của nhà tiên phong mắc phải cũng như dễ dàng hơn trong dự
đoán dung lượng thị trường.
2. Mô hình hồi quy
2.1 Hàm hồi quy
Một cách tổng quát, phương trình hồi qui tuyến tính nhiều chiều có dạng:
y = a + b1x1 + b2x2 + .... + bkxk

(6.8)

Các tham số a, b1, b2,....,bn có thể được ước lượng dễ dàng nhờ các phần mềm
có sẳn trên máy tính. Phương trình này sẽ được suy rộng cho tổng thể có biến phụ
thuộc Y và các biến độc lập X1,X2,...,Xk .
Hệ số xác định R2 : (Multiple coefficient of determination)
R2 được định nghĩa như là tỉ lệ (hay phần trăm) biến động của biến phụ thuộc
(y) được giải thích bởi các biến độc lập xi. Chẳng hạn, R2=0,52 có nghĩa là 52% sự
thay đổi trong lợi tức là do ảnh hưởng bởi % tăng trong lượng tiền gởi và số đơn vị
tiền gởi. Hệ số xác định được tính như sau:

Hệ số tương quan bội R : (Multiple Correlation Corfficient)
R nói lên tính chặt chẽ của mối liên hệ giữa biến phụ thuộc (y) và các biến độc
lập (xi).

Từ ví dụ trên, ta có Ġ, nghĩa là sự liên hệ giữa lợi tức (y) và phần trăm tăng lên
trong lượng tiền gởi, số lượng đơn vị tiền gửi là khá chặt chẽ.
Hệ số xác định đã điều chỉnh Ġ: (Adjusted Corfficient of Determination)
6


ĉ (k: số biến độc lập) (6.11)
hoặc tính từ R2: Ġ

(6.12)

Ý nghĩa của Ġ giống như R2, thường thường giá trị củaĠ có sự khác biệt rất ít
so với R2. Tuy nhiên trong trường hợp đặc biệt,Ġ hiệu chỉnh khác biệt lớn so với R2
khi số lượng biến độc lập chiếm tỉ lệ lớn trong một mẫu nhỏ.Ġlà chỉ số quan trọng để
chúng ta nên thêm một biến độc lập mới vào phương trình hồi qui hay không. Chúng

ta có thể quyết định thêm một biến độc lập nếu tăng lên khi thêm biến đó vào (điều
này thực hiện khá dễ dàng trên phần mềm Excel bằng cách khi chọn vùng số liệu ta
chọn thêm một cột số liệu của chỉ tiêu nào đó mà ta muốn thêm vào).
Tỷ số F = MSR/MSE trong bảng kết quả: dùng để so sánh với F trong bảng
phân phối F ở mức ý nghĩa (. Tuy nhiên, cũng trong bảng kết quả ta có giá trị
Significance F, giá trị này cho ta kết luận ngay mô hình hồi qui có ý nghĩa khi nó nhỏ
hơn mức ý nghĩa ( nào đó (thay vì phải tra bảng phân phối F phía sau sách), và giá trị
Sig. F cũng là cơ sở để quyết định bác bỏ hay chấp nhận giả thuyết H0 trong kiểm
định bao quát các tham số của mô hình hồi qui. Nói chung F càng lớn, khả năng bác
bỏ giả thuyết H0 càng cao - giả thuyết H0 cho rằng tất cả các tham số hồi qui đều
bằng 0, nghĩa là các biến độc lập (xi) không liên quan tuyến tính tới biến phụ thuộc y.
2.2 Ước lượng khoảng tin cậy và kiểm định giả thuyết trong hồi qui nhiều chiều:
Mô hình hồi qui nhiều chiều cho tổng thể có dạng:

Ðặt a, b1, b2, ...,bk là những tham số được ước lượng cho tổng
thể;

là những độ lệch chuẩn đã ước lượng, và e coi phân phối chuẩn

thì biến ngẫu nhiên t được tính như sau:

Vì vậy, khoảng tin cậy 100(1-()% cho các hệ số hồi qui i được tính như sau:

7


Phần 2: Tính toán dữ liệu trong bài tập 1 và bài tập 2
Bài tập 1
a) Theo nguyên tắc A:
Với giả thiết là cầu về SP có phân phối chuẩn, nguyên tắc A phát biểu rằng sẽ

đưa SP ra thị trường nếu µ>BE (điểm hòa vốn). Theo thông tin đã cho của thị trường
của loại quạt mà công ty đang tiêu thụ với lượng tiêu thụ trung bình µ=4000 sản phẩm
và 3500 sản phẩm thì mới hòa vốn trong 1 năm. Vì vậy, công ty nên đưa loại quạt này
ra thị trường. Quyết định có thể minh họa như đồ thị dưới đây:
b) Vẽ đồ thị của phân phối chuẩn:

Ta thấy 4000 là mức tiêu thụ trung bình. Nếu điểm hòa vốn là 3500 sản phẩm
thì (D>BE)>0.5, khi đó cầu trung bình là 4000 sẽ lớn hơn 3500.
c) Chứng tỏ rằng hai nguyên tắc cùng đưa đến 1 quyết định:
-

Theo nguyên tắc B:

8


Theo kết quả tính toán tren đây, xác suất để cầu sản phẩm lớn hơn điểm hòa
vốn, tức là P(D>3500)=0,8413. Xác suất này lớn hơn mức rủi ro tối thiểu mà công ty
mong muốn là 0,8. Vầy theo nguyên tắc B, thì công ty nên đưa sản phẩm ra thị trường.
Có thể thức hiện tính theo cách thứ 2 là tính cầu trung bình tại điểm hòa vốn
M:
M=BE – zpσ với P(z>zp)=p
Với p=0,8, nên P(z>zp)=0,8, do đó zp= -0,84
Vậy M=3500+0,84*500=3920. Ta vẫn nhận được 4000>3920, do đó công ty
vẫn nên đưa sản phẩm ra thị trường. Minh họa tính toán như đồ thị dưới đây.

9


Bài tập 2

a) Xác định hàm hồi quy giữa các biến và phân tích ảnh hưởng của từng nhân tố tới
các biến:
Ta quy ước:
Biến phụ thuộc:
Y: số lượng hàng hóa xếp trong ca (đơn vị tấn/ca)
Biến độc lập:
X1: số công nhân làm việc trong ca
X2: số xe vận chuyển trong ca
X3: số xe máy xúc trong ca
Từ Phương trình hồi quy bội có dạng
Ta sẽ có tương ứng phương trình giả định cần tìm là:
.
Với bộ số liệu đã cho, sử dụng công cụ Excel, ta có được các thông số tương ứng:
10


SUMMARY OUTPUT
Regression Statistics
Multiple R
0.99677643
R Square
0.99356325
Adjusted R Square
0.99218395
Standard Error
50.7516705
Observations
18

Từ giá trị R Square = 0.99356325, ta có thể thấy rằng tới 99.4% sự thay đổi của

lượng hàng hóa xếp trong ca có thể được được giải thích bởi mối liên hệ tuyến tính

11


giữa lượng hàng hóa trong ca với 3 biến số là số lượng công nhân, số xe vận chuyển
và số lượng máy xúc.
Ta thấy các giá trị P – value của ba biến số X1, X2 và X3 đều rất nhỏ so với mức ý
nghĩa thống kê đã cho 5% (hay 0,05) do vậy có thể kết luận về mối liên hệ tuyến tính
giữa các biến số này với biến phụ thuộc.
Phương trình hồi quy có dạng:

Lưu ư:
Trong phương trình có giá trị

o

= - 402,57. Do khi chúng ta không có cả ba nhân tố

là công nhân, xe vận chuyển và máy xúc, sẽ không có hàng hóa được bốc xếp, giá trị
Y phải bằng 0 chứ không thể nhỏ hơn 0. Do vậy, mô hình hồi quy trên chỉ có ý nghĩa
khi có mặt đồng thời của cả ba nhân tố và phải thỏa mãn điều kiện giá trị

Qua tính toán đơn giản ta thấy rằng phải có ít nhất 3 công nhân, 1 máy xúc và một xe
vận chuyển thì mới có thể đảm bảo hoạt động trong ca như bình thường. Trong ba
người công nhân này, một phải lái máy xúc, một phải lái xe vận chuyển và 1 người
công nhân còn lại thực hiện các nghiệp vụ bốc dỡ khác. Từ đó, ta có thêm các điều
kiện để phương trình hồi quy này có ý nghĩa là:
Số công nhân trong ca X1 ≥ 3;
Số xe vận chuyển trong ca X2 ≥ 1;

Số máy xúc trong ca X3 ≥ 1
Theo phương trình hồi quy này, với khoảng tin cậy 95%, ta có:
1. Khi số lượng máy xúc và xe vận chuyển trong ca không đổi, nếu số lượng công
nhân trong ca tăng lên 1đơn vị thì lượng hàng hóa xếp trong ca tăng lên 17,49
tấn và ngược lại, khi lượng công nhân trong ca giảm đi một trong khi các nhân
tố khác không đổi thì lượng hàng hóa xếp trong ca cũng giảm đi 17,49 tấn.
2. Khi số lượng công nhân và máy xúc trong ca không đổi, khi số xe vận chuyển
trong ca tăng lên 1 đơn vị thì lượng hàng hóa xếp trong ca tăng lên 109,61 tấn
12


và ngược lại, khi số xe vận chuyển trong ca giảm đi một trong khi các nhân tố
khác không đổi thì lượng hàng hóa xếp trong ca cũng giảm đi 109,61 tấn.
3. Khi số lượng xe vận chuyển và số công nhân làm việc trong ca không đổi, khi
số lượng máy xúc trong ca tăng lên 1 đơn vị thì lượng hàng hóa xếp trong ca
tăng lên 244,55 tấn và ngược lại, khi số lượng máy xúc trong ca giảm đi một
trong khi các nhân tố khác không đổi thì lượng hàng hóa xếp trong ca cũng
giảm đi 244,55 tấn.
Đồng thời số lượng công nhân, số xe vận chuyển, số máy xúc phải đáp ứng các điều
kiện như đã nêu.
Ngoài ra việc giải thích ý nghĩa của từng hệ số trên, ta thấy trong phương trình hàm
hồi quy:

Thì liệu các hệ số của biến X1, X2, X3, có dấu dương thì có phù hợp với lý thuyết kinh
tế mà ta đưa ra không. Ví dụ biến X 2 có dấu dương là phù hợp với lý thuyết vì khi số
xe vận chuyển trong ca tăng lên thì khối lượng hàng hóa bốc xếp trong ca cũng tăng
lên. Vậy dấu dương ở đây là phù hợp vì khi các biến độc lập X tăng thì biến phụ thuộc
Y cũng tăng.
b) Kiểm định ảnh hưởng thực sự của từng nhân tố tới lượng hàng hóa với mức ý
nghĩa 5%.

Với số mẫu thống kê là 18, ý nghĩa thống kê 5%, ta đi kiểm định các giả thiết về các
hệ số hồi quy như sau:
k = 3; n=18; α = 5%
Tra bảng phân phối Student ta có giá trị t18 -3+1;α/2 = 2,12
Ta kiểm định về ý nghĩa của từng biến độc lập X lên biến phụ thuộc Y
Kiểm định hệ số hồi quy β1 xem có moi liên hệ thực sự giữa số lượng công nhân mỗi
ca (X1) với khối lượng hàng hóa xếp trong ca (Y)
13


Cặp giả thiết cần kiếm định là:

H0:Không có mối liên hệ giữa số lượng công nhân với khối lượng hàng hóa
xếp trong ca;
H1:Có mối liên hệ giữa số lượng công nhân với khối lượng hàng hóa xếp
trong ca
Tiêu chuẩn kiểm định được dùng là thống kê t:

Như vậy giá trị t = 3,469 > giá trị t18 -3+1; α/2 = 2,12 nên ở mức ý nghĩa α = 5%, già
thiết H0 bị bác bỏ, giả thiết H1 được chấp nhận.
Ngoài ra có thể nhìn vào P- value của biến X 1 ứng với

= 0,0038 < α = 5% do đó

bác bỏ H0, chấp nhận H1.
Kết luận: Thực sự có mối liên hệ tuyến tính giữa số lượng công nhân đến khối lượng
hàng hóa xếp trong ca.
Kiểm định hệ số hồi quy β2 xem có mối liên hệ thực sự giữa số lượng xe vận chuyển
(X2) với khối lượng hàng hóa xếp trong ca (Y)
Cặp giả thiết cần kiếm định là:

H0: Không có mối liên hệ giữa số lượng xe vận chuyển trong ca với khối
lượng hàng hóa xếp trong ca;
H1: Có mối liên hệ giữa số lượng xe vận chuyển với khối lượng hàng hóa xếp
trong ca
Tiêu chuẩn kiểm định được dùng là thống kê t:

14


Như vậy giá trị t = 10,198 > giá trị t18 -3+1; α/2 = 2,12 nên ở mức ý nghĩa α = 5%, già thiết
H0 bị bác bỏ, giả thiết H1 được chấp nhận.
Nhìn vào P- value của biến X 2 ứng với

= 7,32E-08 < α = 5% do đó bác bỏ H 0,

chấp nhận H1.
Kết luận: Thực sự có mối liên hệ tuyến tính giữa số lượng xe vận chuyển với khối
lượng hàng hóa xếp trong ca.
Kiểm định hệ số hồi quy β3 xem có mối liên hệ thực sự giữa số lượng máy xúc
(X3)với khối lượng hàng hóa xếp trong ca (Y)
Cặp giả thiết cần kiếm định là:

H0: Không có mối liên hệ giữa số lượng máy xúc trong ca với khối lượng
hàng hóa xếp trong ca;
H1: Có mối liên hệ giữa số lượng máy xúc với khối lượng hàng hóa xếp
trong ca
Tiêu chuẩn kiểm định được dùng là thống kê t:

Như vậy giá trị t = 4,865 > giá trị t 18 -3+1; α/2 = 2,12 nên ở mức ý nghĩa α = 5%, giả thiết

H0 bị bác bỏ, giả thiết H1 được chấp nhận.
Ngoài ra, nhìn vào P- value của biến X 3 ứng với

= 0.0002< α = 5% do đó bác bỏ

H0, chấp nhận H1.
Kết luận: Thực sự có mối liên hệ tuyến tính giữa số lượng máy xúc với khối lượng
hàng hóa xếp trong ca.
c) Hệ số xác định bội và ý nghĩa
15


Ước lượng khoảng tin cậy của các hệ số β j với độ tin cậy (1-α).100% được xác
định theo công thức:
βj = bj ± t n-k+1, α/2 x Sbj
-

Xác định hệ số β1:
β1 = b1 ± t 18-3+1, α/2 x Sb1


β1 = b1 ± t 18-3+1, α/2 x Sb1= 17,49 ± 2,12 x 5,042 = 17,49 ± 10,69



6,80 ≤ β1 ≤ 28,18 (tấn/ca)

Vậy với khoảng tin cậy 95%, mỗi khi số công nhân tăng thêm một người thì khối
lượng hàng hóa xếp trong ca sẽ tăng thêm trong khoảng từ 6,80 đến 28,18 tấn/ca.
-

Xác định hệ số β2:
β2 = b2 ± t 18-3+1, α/2 x Sb2


β2 = 109,61 ± 2,12 x 10,748 = 109,61 ± 22,79



86,82 ≤ β2 ≤ 132,39 (tấn/ca)

Như vậy, với khoảng tin cậy 95%, mỗi khi số xe vận chuyển tăng thêm một chiếc
thì khối lượng hàng hóa xếp trong ca sẽ tăng thêm trong khoảng từ 86,82 đến
132,39 tấn/ca.
-

Xác định hệ số β3:
β3 = b3 ± t 18-3+1, α/2 x Sb3


β3 = 244,55 ± 2,12 x 50,262 = 244,55 ± 106,56



137,99 ≤ β3 ≤ 351,11 (tấn/ca)

Như vậy, với khoảng tin cậy 95%, mỗi khi số máy xúc tăng thêm một chiếc thì
khối lượng hàng hóa xếp trong ca sẽ tăng thêm trong khoảng từ 137,99 đến 351,11
tấn/ca.
-

Hệ số xác định bội R2: R2 = 0,9936

Mô hình trên giải thích được 99,36% sự thay đổi của số lượng công nhân, số xe
vận chuyển và số xe máy xúc ảnh hưởng tới khối lượng hàng hóa xếp trong ca.
Mức độ liên hệ này là rất chặt chẽ.
-

Hệ số tương quan R:

R = 0,996776 > 0

R > 0 và gần bằng 1 cho thấy mối liên hệ giữa số lượng công nhân, số xe vận
chuyển và số máy xúc với khối lượng hàng hóa xếp trong ca rất chặt chẽ và đây là
mối liên hệ thuận.
16


d) Kiểm định sự phù hợp của mô hình
Kiểm tra mô hình có phù hợp hay không chính là ta đi kiểm định về sự phù hợp
của mô hình hồi quy cụ thể là xem xét về việc cả 3 biến độc lập X ảnh hưởng đến biến
Y cùng một lúc hay không. Ta đi kiểm định cặp giả thiết :

H1: ít nhất có một hệ số

0

H0: Cả 3 biến độc lập đều không ảnh hưởng đến biến Y cùng một lúc
H1: ít nhất có 1 biến độc lập ảnh hưởng đến biến Y
Nhìn vào kết quả của bảng tính, ta dùng kiểm định có tên là F. So sánh phần biến

thiên của các yếu tố trong mô hình với phần biến thiên do các yếu tố ngoài mô
hình . Từ bảng tính ta có F = 720,34 cho ta biết sự phù hợp của mô hình hồi quy.
Bên cạnh giá trị F ta có giá trị P- value = 1,43E-15 quá nhỏ hơn α do đó bác bỏ H 0
, kết luận hàm hồi quy là phù hợp hay có thể nói có ít nhất một biến khác 0
Như vậy, mô hình hồi quy tương quan giữa các yếu tố đã nêu là phù hợp.
e) Dự đoán lượng hàng hóa xếp dỡ
STT

Số công nhân

Các hệ số
1
2
3
4

17.49
15
15
15
15

Số xe vận
chuyển
109.61
5
6
7
8

Số xe máy xúc
244.55
4
4
3
2

Số lượng hàng hóa bốc
dỡ theo ca (tấn/ca)
b0 = - 402,57
1,386.03
1,495.64
1,360.70
1,225.76

Nhận xét:
Chúng ta thấy rằng, với cùng một số lượng công nhân tham gia bốc dỡ hàng hóa,
nhưng khi thay đổi số lượng xe vận chuyển và máy xúc thì lượng hàng hóa bốc dỡ là
khác nhau. Nếu số công nhân là 15, số xe vận chuyển là 5, số máy xúc là 4 thì giá trị
dự báo là giá trị hàng hóa bốc dỡ trong ca là 1386,03 tấn.
-

Đối với trường hợp 2, 3, 4, với cùng 15 công nhân, tổng xe vận chuyển và
máy xúc đều là 10 thì số lượng xe vận chuyển là 6 và máy xúc là 4 sẽ có
lượng hàng hóa bốc dỡ là tối ưu nhất.

17


-

Khi lượng xe vận chuyển tăng trong khi số máy xúc giảm đi thì lượng hàng
hóa cũng giảm theo cho thấy tỷ lệ giữa máy xúc và xe vận chuyển cũng cần
giữ ở một tỷ lệ nhất định (6/4 = 1.5 xe vận chuyển /1máy xúc).
Điều này được chứng minh rõ hơn khi với tỷ lệ không đạt chuẩn trên (5 xe
vận chuyển/4 máy xúc = 1.25 xe vận chuyển/1 máy xúc), lượng hàng hóa
bốc dỡ vẫn chưa tối ưu như trường hợp tỷ lệ 1.5 xe vận chuyển/1máy xúc.

18


KẾT LUẬN
Nhiều người cho rằng, những người giỏi chuyên món chưa hẳn đã quản lý tốt.
Bởi muốn trở thành một người quản lý giỏi, doanh nhân cần biết tự nâng cao năng lực,
kỹ năng quản lý của mình. Kiểm tra kiến thức bản thân. Theo các chuyên gia phân
tích, trước khi khởi nghiệp, mỗi người cần biết được điểm mạnh, điểm yếu của mình
là gì. Để làm được điều này, doanh nghiệp cần xem lại những gì mình biết và không
biết về việc quản lý. Hãy kiểm lại những kinh nghiệm của mình và những người đi
trước xem những gì là có lợi và điểm gì phải thay đổi. Điều này sẽ giúp bạn tìm ra
những tính cách tốt và xấu từ những ông chủ cũ và tận dụng kiến thức đó cho mình.
Tìm một người cố vấn dày dạn kinh nghiệm. Bạn có thể tìm ngay trong chỗ
làm của mình một người quản lý đã có kinh nghiệm, có uy tín, theo dõi học hỏi họ
những thói quen, cách xử thế tốt rồi sau đó vận dụng. Bạn cũng có thể học kinh
nghiệm từ những người quản lý giỏi ở nơi khác hoặc khi thân tình hơn có thể nhờ họ
cố vấn cho mình. Học lại - tự đào tạo lại. Đừng bao giờ coi việc học hành của mình đã
đủ mà nên thường xuyên học lại. Hiện nay có nhiều tổ chức cung cấp các khóa phát
triển kỹ năng quản lý và cũng có nhiều hội thảo xoay quanh vấn đề này, bạn đừng bỏ
lỡ những cơ hội để có thể học thêm chúng.
Đọc sách. Ai cũng biết, sách chính là kho tàng vô tận kiến thức của cả thế giới,
vì thế bạn cũng có thể tìm hiểu qua sách cách tổ chức quản lý, kỹ năng điều hành...

Tất nhiên ta không nên áp dụng một cách máy móc mà cần biết sử dụng nó trong từng
tình huống cụ thể, công việc cụ thể hay quá trình cụ thể.
Học cách lắng nghe và hiểu người khác. Bí quyết để thành công trong vai trò
lãnh đạo là biết cách giao tiếp và đánh giá chính xác nhân viên của mình. Đó là phần
thách thức nhất trong việc quản lý của nhiều nhà chuyên nghiệp khi ở trong tình thế
chuyển từ một người bạn sang vị trí điều khiển. Khi thiết lập mối quan hệ với một tập
thể mới, điều quan trọng là phải thẳng thắn và trung thực. Ngoài ra, đánh giá thực tế,
khả năng làm việc của nhân viên và nói chuyện với họ về chất lượng công việc cũng
cần thiết và phải làm thường xuyên, song tránh nặng nề, quy chụp mặc dù bạn vẫn
phải luôn yêu cầu họ làm tốt.

19


DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO
[1].Bài giảng môn học Ra quyết định quản lý, TS. Nguyễn Mạnh Thế, 2014
[2].Quản trị kinh doanh quốc tế, PGS. TS Ngô Thị Tuyết Mai, 2014.
[3].Nỗi lo của các nhà quản lý trung gian , Trần Bảo Ngọc, 2013.
[4].Nguyên tắc xây dựng cơ cấu tổ chức doanh nghiệp, Đoàn Khắc Khóa,
2013
[5].Một số lời khuyên của Peter Drucker đối với việc ra quyết định, 2013.
[6].Công cụ quản lý doanh nghiệp, Nguyễn Thanh Trưởng, 2013.

20