7. Tổng quan các tài liệu nghiên cứu
4.4.2. Kiểm ựịnh các giả thiết của mô hình nghiên cứu
Kiểm ựịnh phân phối chuẩn của phần dư
Tắnh chất ựồng nhất về phương sai của phần dư là một trong những giả ựịnh chắnh của hồi quy. Nếu mô hình hoàn toàn phù hợp thì không có mẫu hình ựối với phần dư nào trên ựồ thị phân tán của phần dư và giá trị dự ựoán. Nếu phương sai của phần dư không còn là hằng số hay có sự thay ựổi về phương sai của phần dư thì hiện tượng này ựược gọi là phương sai sai số thay ựổi. Việc mô hình có khuyết tật phương sai sai số thay ựổi sẽ khiến kết quả hồi quy không còn ựảm bảo ựộ tin cậy nữa, vì thế tác giả ựã tiến hành dựa trên 2 biểu ựồ sau ựể xem xét phần dư có phân phối chuẩn hay không
Phương sai của phần dư không ựổi
Biểu ựồ 4.14. Biểu ựồ P Ờ P plot của hôi quy phần dư chuẩn hóa
(Nguồn: Kết quả xử lý số liệu trên phần mềm SPSS)
Phương sai của phần dư ựược thể hiện trên ựồ thị của phần dư chuẩn hóa theo giá trị dự báo của biến phụ thuộc kết quả ựã ựược chuẩn hóa. Theo quan sát trên biểu ựồ trên, thấy các phần dư phân tán ngẫu nhiên quanh trục 0 (tức quanh giá trị trung bình của phần dư) trong 1 phạm vi không ựổi. điều này có nghĩa là phương sai của phần dư là không ựổi.
Biểu ựồ 4.15. Biểu ựồ tần số của phần dư chuẩn
(Nguồn: Kết quả xử lý số liệu trên phần mềm SPSS)
Biểu ựồ Histrogram trong biểu ựồ trên cho ta thấy trong mô hình hồi quy có kết quả ựộ lệch chuẩn = 0,988 và phân phối chuẩn của phần dư (mean) = 0. Vì vậy, xác ựịnh phần dư có phân phối chuẩn ựược chấp nhận.
Giả ựịnh tắnh ựộc lập của sai số
đại lượng Durbin Ờ Watson ựược dùng ựể kiểm ựịnh tương quan của các sai số kề nhau. Giả thuyết khi tiến hành kiểm ựịnh này là:
H0: hệ số tương quan tổng thể của các phần dư bằng 0.
Thực hiện hồi quy cho ta kết quả về trị kiểm ựịnh d của Durbin Ờ Watson trong bảng tóm tắt mô hình bằng 1,756. Theo ựiều kiện hồi quy, giá trị Durbin Ờ Watson phải nằm trong khoảng 1,6 ựến 2,6.
tương quan. Như vậy mô hình không vi phạm giả ựịnh về hiện tượng tự tương quan.
Kiểm ựịnh hệ số tương quan
Kiểm ựịnh mối tuơng quan dùng ựể xem xét mối quan hệ tuyến tắnh giữa biến phụ thuộc và từng biến ựộc lập cũng như giữa những biến ựộc lập với nhau. Mô hình hồi quy tốt là mô hình có hệ số tuơng quan giữa các biến phụ thuộc và các biến ựộc lập lớn, thể hiện mối quan hệ tuyến tắnh giữa các biến với nhau, và ựiều này cũng chỉ ra rằng phân tắch hồi quy là phù hợp.
Bảng 4.19. Kết quả kiểm ựịnh PearsonỖs mối tương quan giữa biến phụ thuộc và các biến ựộc lập
CP_X1 PL_X2 HD_X3 TH_X4 DSD_X5 CCQ_X6 Hệ số tương quan 0.414** 0.258** 0.523** 0.371** 0.375** 0.412** Sig. (2 phắa) 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 Ý ựịnh N 250 250 250 250 250 250 (Nguồn: Kết quả xử lý số liệu trên phần mềm SPSS)
Kiểm ựịnh mối tuơng quan dùng ựể xem xét mối quan hệ tuyến tắnh giữa biến phụ thuộc và từng biến ựộc lập cũng như giữa những biến ựộc lập với nhau. Mô hình hồi quy tốt là mô hình có hệ số tuơng quan giữa các biến phụ thuộc và các biến ựộc lập lớn, thể hiện mối quan hệ tuyến tắnh giữa các biến với nhau, và ựiều này cũng chỉ ra rằng phân tắch hồi quy là phù hợp.
Nhìn vào bảng ở trên, ta thấy hệ số tương quan giữa biến ựộc lập và các biến phụ thuộc khá cao, nằm trong khoảng từ 0,258 ựến 0,414. Giá trị thấp nhất là 0,258. điều này chỉ ra rằng mô có sự tương quan giữa biến phụ thuộc và biến ựộc lập và việc ựưa các biến ựộc lập vào mô hình là ựúng, vì nó có ảnh huởng nhất ựịnh ựến biến phụ thuộc. điều này cho ta thấy rằng ý ựịnh sử dụng thẻ ATM đông Á của khách hàng chủ yếu bị tác ựộng bởi các nhân tố nêu trên, nên trong quá trình phân tắch sự ảnh hưởng, ựề tài sẽ tập trung nghiên cứu những nhân tố này.
Giả ựịnh không có hiện tượng ựa cộng tuyến
đa cộng tuyến là hiện tượng các biến ựộc lập trong mô hình phụ thuộc tuyến tắnh lẫn nhau. Việc mô hình có khuyết tật ựa cộng tuyến sẽ khiến kết quả hồi quy không còn tin cây ựược nữa. để biết mô hình hồi quy có khuyết tật ựa cộng tuyến hay không ựược thể hiện qua bảng sau:
Bảng 4.20. Kiểm ựịnh hiện tượng ựa cộng tuyến
đo lường ựa cộng tuyến Mô hình
độ chấp nhận Hệ số phóng ựại phương sai (Hằng số) CP_X1 0.906 1.103 PL_X2 0.906 1.103 HD_X3 0.865 1.157 TH_X4 0.805 1.243 DSD_X5 0.835 1.198 CCQ_X6 0.761 1.315 (Nguồn: Kết quả xử lý số liệu trên phần mềm SPSS)
Với ựộ chấp nhận (Tolerance) lớn và hệ số phóng ựại phương sai (Variance Inflation Factor - VIF) của các biến nhỏ, mô hình hồi quy không vi phạm hiện tượng ựa cộng tuyến. Mô hình hồi quy vi phạm hiện tượng ựa cộng tuyến khi có giá trị VIF lớn hơn hay bằng 10.
4.4.3. Kiểm ựịnh các giả thuyết của mô hình
Kiểm ựịnh giá trị ựộ phù hợp
Từ kết quả các bảng dưới ựây, ta thấy rằng kiểm ựịnh F cho giá trị Sig. < 0.05, chứng tỏ là mô hình phù hợp và cùng với ựó là R2 hiệu chỉnh có giá trị bằng 0.523; có nghĩa là mô hình hồi quy giải thắch ựược 52.3% sự biến thiên của biến phụ thuộc. Như vậy, mô hình có giá trị giải thắch ở mức khá cao.
Bảng 4.21. Phân tắch hồi quy các nhân tố ảnh hưởng ựến ý ựịnh sử dụng thẻ ATM của ngân hàng đông Á.
Model R R2 Rchỉnh 2 hiệu Sai số của ước lượng Hệ số Durbin-Watson 1 0.731a 0.534 0.523 0.25749 1,756 a. Các nhân tố dự ựoán: (Hằng số), CCQ_X6, PL_X2, CP_X1, DSD_X5, HD_X3, TH_X4 (Nguồn: Kết quả xử lý số liệu trên phần mềm SPSS) Kiểm ựịnh F Giả thuyết H0 ựặt ra ựó là: β1 = β2 = β3 = β4 = β5= β6=0. Bảng 4.22. Phân tắch ANOVA
Mô hình bình phương Tổng Df bình phương Trung bình F Sig.
Hồi quy 18.492 6 3.082 46.484 0.000a Số dư 16.111 243 0.066 Tổng 34.603 249 a. Các nhân tố dự ựoán: (Hằng số), CCQ_X6, PL_X2, CP_X1, DSD_X5, HD_X3, TH_X4 (Nguồn: Kết quả xử lý số liệu trên phần mềm SPSS)
Bước tiếp theo trong phân tắch hồi quy ựó là thực hiện kiểm ựịnh F về ựộ phù hợp của mô hình hồi quy tuyến tắnh tổng thể, xem biến phụ thuộc có liên hệ tuyến tắnh với toàn bộ biến ựộc lập hay không.
Ngoài ra, hệ số tương quan dưới ựây cho thấy rằng, kết quả kiểm ựịnh tất cả các nhân tố ựều cho kết quả Sig. < 0,05; ựiều này chứng tỏ rằng có ựủ bằng chứng thống kê ựể bác bỏ giả thuyết H0 ựối với các nhân tố này, hay các giả thuyết H1, H2, H3, H4, H5, H6 ựược chấp nhận ở mức ý nghĩa là 95%.
4.4.4 Phân tắch mô hình
Từ những phân tắch trên, ta có ựược phương trình mô tả sự biến ựộng của các nhân tố ảnh hưởng ựến ý ựịnh sử dụng thẻ ATM đông Á của khách hàng như sau:
YD_Y = 1.098+ 0.142CP_X1 + 0.350HD_X3 + 0.084TH_X4 + 0.099DSD_X5 + 0.050CCQ
Dựa vào mô hình hồi quy các nhân tố ảnh hưởng ựến ý ựịnh sử dụng thẻ ATM đông Á của khách hàng có thể nhận thấy hệ số β1 = 0,142 có nghĩa là khi Nhân tố 1 thay ựổi 1 ựơn vị trong khi các nhân tố khác không ựổi thì làm ý ựịnh sử dụng thẻ ATM cũng thay ựổi cùng chiều 0,142 ựơn vị. đối với Nhân tố 3 có hệ số β3 = 0,350; cũng có nghĩa là Nhân tố 3 thay ựổi 1 ựơn vị thì ý ựịnh sử dụng thẻ ATM cũng thay ựổi cùng chiều 0,350 ựơn vị. Giải thắch tương tự ựối với các biến còn lại (trong trường hợp các nhân tố còn lại không ựổi).
Theo phương trình hồi quy ở trên cho thấy ý ựịnh sử dụng thẻ ATM đông Á của khách hàng có quan hệ tuyến tắnh với các nhân tố:
Mạnh nhất là : Cảm nhận sự hữu dụng (Hệ số Beta 3 là 0.426) Thứ hai là : Cảm nhận chi phắ (Hệ số Beta1 là 0,224)
Thứ ba là: Thương hiệu (Hệ số Beta 4 là 0,213)
Thứ tư là: Cảm nhận dễ sử dụng (Hệ số Beta 5 là 0,210) Cuối cùng là : Chuẩn chủ quan ( Hệ số Beta 6 là 0,110)
Mô hình hồi quy thể hiện rõ sự tác ựộng ựến ý ựịnh sử dụng thẻ ATM đông Á của khách hàng chủ yếu bởi các nhân tố 5 nhân tố trên. đây cũng là cơ sở ựể ựưa ra những giải pháp nâng cao ý ựịnh sử dụng thẻ ATM đông Á của khách hàng thông qua những nhân tố này. Tuy nhiên, yếu tố pháp luật không ảnh hưởng ựến ý ựịnh sử dụng thẻ ATM đông Á của khách hàng (Theo kết quả phân tắch ở trên ta thấy yếu tố ỘPháp luật (PL_X2)Ợ có giá trị Sig là 0,194 >0,05. Tức là yếu tố pháp luật không ảnh hưởng ựến ý ựịnh sử dụng thẻ ATM đông Á của khách hàng). Như vậy ta thấy khách hàng không quan tâm tới yếu tố pháp luật khi có ý ựịnh sử dụng thẻ ATM của Ngân hàng đông Á. Vì họ tin tưởng các chắnh sách cũng như quyền lợi và nghĩa vụ của
khách hàng khi có ý ựịnh sử dụng thẻ ATM của ngân hàng đông Á ựược ngân hàng quy ựịnh rõ ràng trong các giao dịch