Phân tích tương quan cho biết được mối quan hệ giữa các khái niệm, tuy nhiên ta chưa thể thấy được mối quan hệ nhân quả giữa chúng. Nên ta cần phải phân tích hồi quy để thấy được mối quan hệ nhân quả giữa biến phụ thuộc (quyết định lựa chọn thẻ thanh toán) và các biến độc lập ( chuẩn chủ quan, chính sách marketing, hạ tầng công nghệ, uy tín của ngân hàng, tiện ích của thẻ, phí dịch vụ) nhằm kiểm định các giả thuyết nghiên cứu. Phương pháp phân tích được chọn lựa là phương pháp Enter tất cả các biến được đưa vào một lần và xem xét các kết quả thống kê liên quan.
Bảng 4.26. Bảng đánh giá độ phù hợp của mô hình hồi quy Model Summary Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate 1 ,865a ,748 ,739 ,268
a. Predictors: (Constant), PDV, HT, CCQ, CSM, TI, UT b. Dependent Variable: QD
(Nguồn: Kết quả xử lý số liệu trên phần mềm SPSS)
Bảng 4.27. Phân tích ANOVA
Model Sum of
Squares df SquareMean F Sig. 1 Regressio
n 37,142 6 6,190 85,868 ,000
Residual 12,544 174 ,072 Total 49,685 180
a. Dependent Variable: QD
b. Predictors: (Constant), PDV, HT, CCQ, CSM, TI, UT (Nguồn: Kết quả xử lý số liệu trên phần mềm SPSS)
Từ kết quả hai bảng trên, ta thấy rằng kiểm định F cho giá trị p – value (Sig.)<0,05, chứng tỏ là mô hình phù hợp và cùng với đó là R2 hiệu chỉnh có giá trị bằng 0,739, có nghĩa là mô hình hồi quy giải thích được 73,9% sự biến thiên của biến phụ thuộc. Như vậy, mô hình có giá trị giải thích ở mức khá cao.
82 Bảng 4.28. Hệ số hồi quy Coefficientsa Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficient s T Sig. Collinearity Statistics B Std.
Error Beta Tolerance VIF
1 (Constan t) -,608 ,188 -3,225 002, CCQ ,173 ,033 ,207 5,154 000, ,903 1,108 CSM ,233 ,029 ,333 8,010 000, ,840 1,191 HT ,259 ,039 ,289 6,674 000, ,772 1,295 UT ,131 ,041 ,139 3,190 002, ,759 1,317 TI ,154 ,037 ,173 4,128 000, ,825 1,212 PDV ,205 ,034 ,261 6,094 000, ,790 1,265 a. Dependent Variable: QD
(Nguồn: Kết quả xử lý số liệu trên phần mềm SPSS)
Căn cứ bảng 4.28 ở trên, ta thấy rằng Hệ số phóng đại phương sai VIF (Variance inflation fator) của các biến đều nhỏ hơn 10, nên mô hình không có hiện tượng đa cộng tuyến.
Ngoài ra chỉ số Sig. <0,05 nên các nhân tố độc lập có ý nghĩa thống kê, giải thích được cho nhân tố phụ thuộc.
Phương trình hồi quy
Qua kết quả chạy hồi quy ta rút ra được phương trình như sau:
QĐ = 0,207*CCQ + 0.333*CSM + 0,289*HT + 0,139*UT + 0,173*TI +0,261*PDV
Trong đó:
QĐ : quyết định lựa chọn thẻ thanh toán (Biến phụ thuộc) CCQ: chuẩn chủ quan (Biến độc lập)
CSM : chính sách marketing (Biến độc lập) HT : hạ tầng công nghệ (Biến độc lập)
UT: uy tín ngân hàng (Biến độc lập) TI: tiện ích của thẻ (Biến độc lập) PDV: phí dịch vụ (Biến độc lập)