Để chạy mô hình hồi quy ta dùng kết của của phân tích nhân tố khám phá EFA. Theo đó ta có 8 biến độc lập và 1 biến phụ thuộc. Cụ thể như sau:
Biến TI (Các tiện ích của dịch vụ IB) là biến được lấy trung bình từ 4 biến: TI1, TI2, TI4, TI3.
Biến KNSS (Khả năng sẵn sàng của dịch vụ) là biến được lấy trung bình từ 4 biến: KNSS3, KNSS2, KNSS4, KNSS1
Biến DN (Đội ngũ nhân viên ngân hàng) là biến được lấy trung bình từ 4 biến: DN4, DN2, DN3, DN5
51
Biến CQ (Chuẩn chủ quan) là biến được lấy trung bình từ 4 biến: CQ2, CQ4, CQ3, CQ1
Biến AT (Tính an toàn khi sử dụng dịch vụ IB) là biến được lấy trung bình từ 4 biến: AT3, AT1, AT4, AT2
Biến CS (Chính sách marketing) là biến được lấy trung bình từ 3 biến: CS3, CS1, CS2
Biến DTC (Độ tin cậy ngân hàng) là biến được lấy trung bình từ 3 biến: DTC1, DTC2, DTC3
Biến NTVT (Nhận thức vai trò của thẻ) là biến được lấy trung bình từ 2 biến: KNSS6, KNSS5
Biến QD (Quyết định sử dụng dịch vụ IB) là biến được lấy trung bình từ 4 biến: QD1, QD2, QD3, QD4
Ta có mô hình hồi quy có dạng như sau:
QD = β0 + β1*TI + β2*KNSS + β3*DN + β4*CCQ + β5*AT + β6*CS + β7*DTC + β8* NTVT
Trong đó:
β0: là hệ số chặn
β1, β2, β3, β4, β5, β6, β7, β8 : là những hệ số hồi quy tương ứng với từng biến
Bảng 4.24: Kết quả xây dựng mô hình Mô hình R R2 R2 điều chỉnh Sai số chuẩn của
ước lượng Durbin-Watson
1 0,796 a 0,634 0,620 ,30025 1,863
Nguồn: Tổng hợp từ kết quả phân tích
Mức độ giải thích mối quan hệ giữa các thành phần bằng phương pháp hồi quy này cho kết quả R2 hiệu chỉnh bằng 0,620, nghĩa là các nhân tố trong mô hình phân tích đã giải thích được 62% mức biến động của biến phụ thuộc, còn lại 38%
52
được giải thích bởi các yếu tố khác. Với Sig. = 0,000 cho thấy mô hình hồi quy này là thích hợp với dữ liệu mẫu thu thập được. Bên cạnh đó, kết quả nghiên cứu cho thấy giá trị thống kê Durbin-Waston = 1,863 (1<d<3), chứng tỏ không có hiện tượng tự tương quan giữa các phần dư. Điều này có nghĩa là mô hình hồi quy không vi phạm giả định về tính độc lập của sai số.
Bảng 4.25: Phân tích Anova trong hồi quy tuyến tính Mô hình Tổng bình phương df Trung bình bình phương F Sig. Hồi quy 32,977 8 4,122 45,725 ,000b 1 Số dư 19,022 211 ,090 Tổng 51,999 219
Nguồn: Tổng hợp từ kết quả phân tích
Bảng 4.26: Kết quả hồi quy mô hình
Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients Beta t Sig. Collinearity Statistics
B Std. Error Tolerance VIF
1 (Constant) ,008 ,244 ,032 ,974 TI ,581 ,049 ,625 11,916 ,000 ,630 1,587 KNSS ,150 ,053 ,186 2,858 ,005 ,409 2,444 DN ,079 ,035 ,103 2,239 ,026 ,818 1,222 CCQ ,079 ,030 ,112 2,638 ,009 ,967 1,034 AT ,109 ,043 ,133 2,507 ,013 ,614 1,630 CS ,056 ,029 ,085 1,971 ,050 ,923 1,084 DTC ,082 ,031 ,115 2,618 ,009 ,897 1,115 NTVT -,059 ,040 -,094 -1,467 ,144 ,421 2,377
Biến phụ thuộc: Quyết định sử dụng dịch vụ IB
Nguồn: Tổng hợp từ kết quả phân tích
Bảng 4.26 trình bày kết quả hồi quy cho thấy 7 yếu tố: Tiện ích của dịch vụ IB, khả năng sẵn sàng của dịch vụ, đội ngũ nhân viên ngân hàng, chuẩn chủ quan, tính an toàn khi sử dụng dịch vụ IB, chính sách marketing, độ tin cậy của ngân hàng có ảnh hưởng đến biến phụ thuộc quyết định sử dụng dịch vụ IB.
53
Trong đó: các yếu tố tính tiện ích của dịch vụ IB, khả năng sẵn sàng của dịch vụ, và tính an toàn khi sử dụng dịch vụ IB có tác động mạnh nhất tới quyết định sử dụng dịch vụ IB của khách hàng. Đồng thời, các trọng số chuẩn hóa đều mang dấu dương cũng cho thấy các yếu tố khả năng sẵn sàng của dịch vụ, tiện ích của dịch vụ IB, đội ngũ nhân viên ngân hàng, chuẩn chủ quan, an toàn khi sử dụng dịch vụ IB, chính sách marketing và độ tin cậy tác động thuận chiều đến quyết định sử dụng dịch vụ IB của khách hàng. Nhìn vào cột cuối của kết quả hồi quy có giá trị VIF < 2 nên có thể kết luận là không có hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập. Riêng yếu tố nhận thức vai trò của thẻ có sig. = 0,144 > 0,05 nên không có ý nghĩa thống kê, do đó chưa có cơ sở thống kê để chứng minh mối quan hệ tuyến tính giữa yếu tố nhận thức vai trò của thẻ với quyết định sử dụng dịch vụ IB của khách hàng.
54