Kiểm định sự phù hợp của mô hình

4. Phương pháp nghiên cứu

2.2.4.5 Kiểm định sự phù hợp của mô hình

2.2.4.5.1 Kiểm định mối tương quan giữa biến độc lập và biến phụ thuộc Dựa vào kết quả phân tích trên, ta thấy:

- Giá trị Sig.(2-tailed) của các nhân tố mới đều bé hơn mức ý nghĩa α = 0,05, cho thấy sự tương quan cóý nghĩa giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc.

- Hệ số tương quan Pearson cũng khá cao (có 4 nhân tố lớn hơn0,5, và 1 nhân tố thấp hơn 0,5) nên ta có thể kết luận rằng các biến độc lập sau khi điều chỉnh có thể giải thích cho biến phụ thuộc“Phát triển dịch vụ”.

Bảng 2.14 Phântích tương quan Pearson

DSD NLPV NTRR GCVC TCBM PTDV PTDV Tương quan Pearson 0,558 0,603 0,577 0,387 0,600 1,000 Sig,(2-tailed) 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 N 140 140 140 140 140 140

2.2.4.5.2 Xây dựng mô hình hồi quy

Sau khi tiến hành phân tích nhân tố khám phá EFA để khám phácác nhân tố mới có ảnh hưởng đến biến phụ thuộc “Phát triển dịch vụ”, 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 đếnviệc phát triển dịch vụ Mobile Banking tại Ngân hàng VIB Thanh Khê.

Mô hình hồi quy được xây dựng gồm biến phụ thuộc là “Phát triển dịch vụ”

(PTDV) và các biến độc lập được rút trích từ phân tích nhân tố khám phá EFA gồm 5 biến: “Tính dễ sử dụng” (DSD), “Năng lực phục vụ” (NLPV), “Nhận thức rủi ro”

(NTRR), “Giá cả và cơ sở vật chất”(GCVC), “Tin cậy về bảo mật”(TCBM) với các hệ số Bê-ta tương ứng lần lượt là

β

, β

β

, β

, β

Mô hình hồi quy được xây dựng như sau:

PTDV= β0+ β1DSD+ β2NLPV+ β3NTRR+ β4GCVC+ β5TCBM + ei

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 biển 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 yếu tố ảnh hưởng đến việc phát triển dịch vụ Mobile Banking tại Ngân hàng VIB Thanh Khê.

2.2.4.5.3 Phân tích hồi quy

Phân tích hồi quytuyến 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 các bảng sau:

Bảng 2.15 Hệ số phân tích hồi quy

Hệ số chưa chuẩn hóa Hệ số chuẩn hóa

t Sig, VIF B Độ lệch chuẩn Beta Hằng số -0,589 0,312 -1,885 0,062 DSD 0,280 0,069 0,244 4,073 0,000 1,396 NLPV 0,314 0,062 0,303 5,101 0,000 1,366 NTRR 0,297 0,069 0,257 4,301 0,000 1,385 GCVC 0,036 0,066 0,032 0,555 0,580 1,322 TCBM 0,294 0,062 0,290 4,756 0,000 1,441

(Nguồn: Kết quả điều tra xử lý của tác giả năm 2020)

Giá trị Sig. tại các phép kiểm định của các biến độc lập được đưa vào mô hình:

“Tính dễ sử dụng”, “Năng lực phục vụ”, “Nhận thức rủi ro”, “Tin cậy bảo mật”đều nhỏ hơn 0,05 chứng tỏ các biến độc lập này có ý nghĩa thống kê trong mô hình. Riêng đối với biến độc lập “Giá cả và cơ sở vật chất” có giá trị Sig. là 0,580 > 0,05 nên bị loại khỏi mô hình hồi quy. Ngoài ra, hằng số trong mô hình có giá trị Sig. là 0,062 > 0,05 nên cũng sẽ bị loại.

Như vậy, phương trình hồi quy được xác định như sau:

PTDV= 0,244DSD + 0,303NLPV + 0,257NTRR + 0,29TCBM + ei

Nhìn vào mô hình hồi quy, ta có thể xác định rằng: có 4 nhân tố đó là “Tính dễ

sử dụng”, “Năng lực phục vụ”, “Nhận thức rủi ro”, “Tin cậy bảo mật” ảnh hưởng đến “Phát triển dịch vụ”Mobile banking tại Ngân hàng VIB Thanh Khê.

Năng lực phục vụ là một nhân tố có ảnh hưởng lớn nhất đến phát triển dịch vụ với hệ số hồi quy lớn nhất là 0,303 tác động cùng chiều. Từ kết quả hồi quy có β2= 0,303, mức ý nghĩa bé hơn 0,05, nghĩa là trong điều kiện các yếu tố khác không thay đổi, khi năng lực phục vụ tăng lên 1 đơn vị thì phát triển dịch vụ tăng lên tương ứng 0,303 đơn vị.

Sau nhân tố năng lực phục vụ thì nhân tố tin cậy bảo mật là nhân tố thứ hai ảnh hưởng đến phát triển dịch vụ với hệ số hồi quy là 0,29. Từ kết quả hồi quy có β4= 0,29, mức ý nghĩa bé hơn 0,05, nghĩa là trong điều kiện các yếu tố khác không thay

đổi, khi nhân tố tin cậy bảo mật tăng lên 1 đơn vị thì phát triển dịch vụ tăng lên tương ứng 0,29 đơn vị.

Với cách giải thích tương tự cho hai nhân tố tính dễ sử dụng và nhận thức rủi ro điều có mối quan hệ với ý định sử dụng bởi có hệ số β1 vàβ3lần lượt 0,244 và 0,257. Nghĩa là trong điều kiện các yếu tố khác không đỏi, khi tính dễ sử dụng tăng lên 1 đơn vị thì phát triển dịch vụ tăng lên 0,244 đơn vị và khi nhận thức rủi ro tăng lên 1 đơn vị thì phát triển dịch vụ tăng lên tương ứng 0,257 đơn vị.

2.2.4.5.4 Đánh giá độ phù hợp của mô hình

Bảng2.16Đánh giá độ phù hợpcủa mô hình

Model R R Square Adjusted R Square ^{Std. Error of the} Estimate

Durbin - Watson

1 0,809^a 0,654 0,641 0,33738 1,785

(Nguồn: Kết quả điều tra xử lý của tác giả năm 2020)

Dựa vào bảng kết quả phân tích, mô hình 4 biến độc lập có giá trị R Square hiệu chỉnh là 0,654 tức là: độ phù hợp của mô hình là 65,4%. Hay nói cách khác, 65,4% độ biến thiên của biến phụ thuộc “Phát triển dịch vụ” được giải thích bởi 4 yếu tố được đưa vào mô hình. Bên cạnh đó, ta nhận thấy giá trị R Square hiệu chỉnh là 0,809 rất cao ( > 50%), nghĩa là mối quan hệ giữa biến độc lập và biến phụ thuộc được coi là chặt chẽ. 2.2.4.5.5 Kiểm định sự phù hợp của mô hình Kiểm định ANOVA Bảng 2.17 Kiểm định ANOVA ANOVA Model ^{Sum of} Squares ^df Mean Square ^{F Sig,} 1 Regression 28,844 5 5,769 50,683 0,000 Residual 15,252 134 0,114 Total 44,096 139

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 R bình phương = 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 “Phát triển dịch vụ”.

Xemxét đa cộng tuyến

Theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008), để dò tìm hiện tượng đa cộng tuyến ta căn cứ trên độ chấp nhận của biến (Tolerance) và hệ số phóng đại phương sai (Variance inflation factor – VIF). Kết quả phân tích hồi quy sử dụng phương pháp Enter, cho thấy hệ số phóng đại phương sai VIF khá thấp, giá trị cao nhất 1,441. Và độ chấp nhân của biến (Tolerance) khá cao, giá trị thấp nhất 1,322. Hệ số phóng đại phương sai VIF nhỏ hơn 10 và độ chấp nhận của biến (Tolerance) lớn hơn 0,1 nên có thể bác bỏ giả thuyết mô hình bị đa cộng tuyến.

Xem xét tự tương quan

Durbin – Watson với số mẫu quan sát bằng 140 và so biến độc lập là 4 ta có du = 1,76. Như vậy, đại lượngd nằm trong khoảng (du, 4 –du) hay trong khoảng (1,76 ; 2,24) thì ra có thể kết luận các phần dư là độc lập với nhau. Kết quả điểm định Durbin– Waston cho giá trị d = 1,785 nằm trong khoảng cho phép. Ta có thể kết luận không có hiện tượng tự tương quan trong mô hình.