Bước tiếp theo sau khi phân tích nhân tố, nghiên cứu tiến hành phân tích hồi quy. Mô hình hồi quy trong bài nghiên cứu là mô hình hồi quy đa biến nhằm xem xét
mối quan hệ giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc. Kết quả phân tích hồi quy sẽ cho thấy mức tác động của từng yếu tố và mức giải thích của các biến độc lập.
Phân tích hồi được thực hiện với 7 nhân tố độc lập và biến phụ thuộc là Quyết định sự dụng dịch vụ Ebanking, phương pháp được dùng để phân tích hồi quy là phương pháp đưa vào một lượt (phương pháp Enter). Giá trị của các biến dùng để chạy hồi quy là giá trị trung bình của những biến quan sát, mô hình được viết lại như sau:
UE = β + β1*PU + β2* PEU + β3*SN+ β4*PBC +β5*ATT + β6*PR + β7*IB + ε
Trong đó :
UE : Quyết định sử dụng dịch vụ NHĐT PU : Nhận thức sự hữu ích
PEU : Nhận thức sự dễ dàng sử dụng SN : Chuẩn chủ quan
PBC : Nhận thức kiểm soát hành vi ATT : Thái độ
PR : Cảm nhận rủi ro IB : Hình ảnh ngân hàng
βi : các hệ số hồi quy i>0 β : hằng số
Các giả thuyết của mô hình nghiên cứu
H1: Nhận thức sự hữu ích tác động đồng biến đến quyết định sử dụng dịch vụ NHĐT
H2: Nhận thức sự dễ dàng sử dụng tác động đồng biến đến quyết định sử dụng dịch vụ NHĐT
H3: Chuẩn chủ quan tác động đồng biến đến quyết định sử dụng dịch vụ NHĐT
H4: Nhận thức kiểm soát hành vi tác động đồng biến đến quyết định sử dụng dịch vụ NHĐT
H5: Thái độ tác động đồng biến đến quyết định sử dụng dịch vụ NHĐT
H6: Cảm nhận rủi ro tác động nghịch biến đến quyết định sử dụng dịch vụ NHĐT
NHĐT
Đánh giá độ phù hợp của mô hình hồi quy
Đánh giá độ phù hợp của mô hình ta xem xét hệ số R bình phương hiệu chỉnh. Kết quả chạy hồi quy cho thấy mô hình có R bình phương bằng 0,519 và R bình phương hiệu chỉnh là 0,507. Điều này có nghĩa là 7 biến độc lập trong mô hình giải thích được 50,7% độ biến thiên của biến phụ thuộc hay nói cách khác độ thích hợp của mô hình là 50,7%. Với giá trị này thì độ phù hợp của mô hình trong bài nghiên cứu là chấp nhận được.
Bảng 4.9: Tóm tắt kết quả hồi quy
Mô hình R R Bình phương R bình phương đã điều chỉnh Sai số chuẩn ước lượng Durbin- Watson 1 0,720(a) 0,519 0,507 0,33087 1,926
a Predictors: (Constant), IB, SN, PR, PBC, PU, PEU, ATT b Dependent Variable: UE
Nguồn: Tổng hợp từ kết quả phân tích của tác giả
Kiểm định độ phù hợp của mô hình
Để kiểm định độ phù hợp của mô hình hồi quy ta sử dụng công cụ kiểm định F và t-test thông qua phân tích phương sai ANOVA.
Bảng 4.10: Phân tích phương sai
Mô hình
Tổng bình phương
Df Sai số chuẩn của ước lượng
F Sig.
1 Hồi quy 34,112 7 4,873 44,513 0,000(a)
Phần dư 31,639 289 0,109
Tổng cộng 65,752 296 a Predictors: (Constant), IB, SN, PR, PBC, PU, PEU, ATT b Dependent Variable: UE
Phân tích ANOVA cho thấy F có sig. bằng 0,000 nhỏ hơn 0,05, chứng tỏ mô hình là phù hợp với dữ liệu thu thập được, các biến độc lập đưa vào đều có ý nghĩa thống kê ở mức 5% và có thể giải thích được sự thay đổi của biến phụ thuộc.
Bảng 4.11: Các thông số thống kê từng biến
Mô hình
Hệ số chưa chuẩn hóa
Hệ số
chuẩn hóa Giá trị
t Sig.
Đa cộng tuyến
Beta Sai số
chuẩn Beta Tolerance VIF
1 (Constant) 0,938 0,311 3,021 0,003 PU 0,180 0,034 0,226 5,359 0,000 0,938 1,066 PEU 0,171 0,036 0,206 4,727 0,000 0,881 1,135 SN 0,096 0,031 0,128 3,100 0,002 0,975 1,025 PBC 0,116 0,032 0,153 3,639 0,000 0,942 1,061 ATT 0,162 0,040 0,193 4,017 0,000 0,722 1,384 PR -0,199 0,049 -0,195 -4,041 0,000 0,715 1,398 IB 0,218 0,037 0,254 5,817 0,000 0,876 1,142
Nguồn: Tổng hợp từ kết quả phân tích của tác giả
Để đảm bảo các biến độc lập có ảnh hưởng đến biến phụ thuộc ta kiểm định t. Với giả thuyết H0: các hệ số hồi quy của các biến độc lập β = 0 với độ tin cậy 95%. Kết quả phân tích các hệ số hồi quy cho thấy: giá trị sig. của 7 biến độc lập PU, PEU, SN, PBC, ATT, PR, IB đều nhỏ hơn mức ý nghĩa 0,05 (5%) nên bác bỏ H0 hay tất cả các biến độc lập này đều có ý nghĩa giải thích cho biến phụ thuộc và được sử dụng trong mô hình.
Kiểm tra đa cộng tuyến và tự tương quan
Ngoài ra đảm bảo cho mô hình có ý nghĩa, ta cần kiểm định thêm đa cộng tuyến và tự tương quan. Để kiểm tra đa cộng tuyến căn cứ vào độ chấp nhận của biến Tolenrance và hệ số phóng đại phương sai VIF. Kết quả chạy hồi quy cho thấy hệ số VIF của các biến độc lập đều nhỏ hơn 2 và Tolerance lớn hơn 0,1. Mô hình không bị đa cộng tuyến khi hệ số VIF nhỏ hơn 2 và Tolerance lớn hơn 1, do đó có thể bác bỏ
giả thuyết mô hình bị đa cộng tuyến. Và hệ số Durbin Watson bằng 1,926 nằm trong khoảng từ 0 đến 3 vì thế chứng tỏ trong mô hình không có hiện tượng tự tương quan.
Như vậy qua các kiểm định mô hình hồi quy xây dựng trong bài nghiên cứu là đảm bảo độ phù hợp, các biến độc lập giải thích được biến phụ thuộc trong mô hình.
Kết quả phân tích hồi quy
Qua kết quả phân tích hồi quy và các kiểm định, cho thấy cả 7 yếu tố độc lập đều có ý nghĩa trong mô hình, và đều có tác động đến biến phụ thuộc Quyết định sử dụng dịch vụ NHĐT, mô hình được thể hiện qua phương trình hồi qui sau :
Mô hình này giải thích được 50,7% sự thay đổi của biến Quyết định sử dụng dịch vụ NHĐT là do 7 biến độc lập trong mô hình, còn lại 49,3% sự biến thiên của biến phụ thuộc được giải thích bằng các biến bên ngoài.
Kết quả hồi quy cho thấy Hình ảnh ngân hàng có ảnh hưởng lớn nhất đến Quyết định sử dụng dịch vụ NHĐT (β=0,254), tiếp đến là biến Nhận thức sự hữu ích (β=0,226), biến Nhận thức sự dễ dàng sử dụng (β=0,206), kế đến là biến Thái độ (β=0,193), biến Kiểm soát hành vi (β=0,153), tiếp theo là biến Chuẩn chủ quan (β=0,128), cuối cùng là biến Cảm nhận rủi ro (β=-0,195). Các biến có hệ số beta dương IB, PU, PEU, SN, PBC, ATT điều này chứng tỏ các biến này có tác động cùng chiều với biến Quyết định sử dụng dịch vụ NHĐT, có nghĩa là khi các yếu tố này tăng lên thì Quyết định sử dụng dịch vụ NHĐT của khách hàng sẽ tăng theo. Biến PR có hệ số beta âm điều đó có nghĩa là biến này có tác động ngược chiều với biến phụ thuộc, khi cảm nhận rủi ro của khách hàng tăng lên họ sẽ có hành động tiêu cực, giảm khả năng đưa ra quyết định sử dụng dịch vụ NHĐT của Ngân hàng.
UE = 0,938 + 0,226PU + 0,206PEU + 0,128SN + 0,153PBC + 0,193ATT – 0,195 PR + 0,254IB
+0,206 +0,128 +0,153 +0,193 -0,195 +0,254 Cảm nhận rủi ro Thái độ Nhận thức kiểm soát hành vi Chuẩn chủ quan Nhận thức sự dễ dàng sử dụng Hình ảnh ngân hàng định sử dụng dịch vụ NHĐT Nhận thức sự hữu ích +0,226
Hình 4.2: Các nhân tố ảnh hưởng đến Quyết định sử dụng dịch vụ NHĐT của khách hàng tại BIDV Đồng Khởi
Nguồn: Tổng hợp từ kết quả phân tích của tác giả
Kết quả kiểm định giả thuyết các giả thuyết
Qua quá trình khảo sát các khách hàng sử dụng dịch vụ NHĐT tại BIDV Đồng Khởi và qua phân tích hồi qui mô hình cho thấy các giả thuyết của mô hình được đưa ra trong bài đều phù hợp và được chấp nhận. Các biến IB, PU, PEU, SN, PBC, ATT có tác động dương đến Quyết định sử dụng dịch vụ NHĐT, biến PR có tác động âm đến Quyết định sử dụng dịch vụ NHĐT của khách hàng. Tóm tắt các kết quả kiểm định giả thuyết được thể hiện qua bảng 4.12 dưới đây:
Bảng 4.12: Kiểm định các giả thuyết
Giả thuyết Kết quả
kiểm định
H1 : Nhận thức sự hữu ích tác động đồng biến đến quyết định sử dụng dịch vụ
NHĐT Chấp nhận
H2 : Nhận thức sự dễ dàng sử dụng tác động đồng biến đến quyết định sử dụng
dịch vụ NHĐT
Chấp nhận
H 3: Chuẩn chủ quan tác động đồng biến đến quyết định sử dụng dịch vụ
NHĐT Chấp nhận
H4 : Nhận thức kiểm soát hành vi tác động đồng biến đến quyết định sử dụng
dịch vụ NHĐT
Chấp nhận
H5 : Thái độ tác động đồng biến đến quyết định sử dụng dịch vụ NHĐT Chấp nhận H6 : Cảm nhận rủi ro tác động nghịch biến đến quyết định sử dụng dịch vụ
NHĐT Chấp nhận
H7 : Hình ảnh ngân hàng tác động đồng biến đến quyết định sử dụng dịch vụ
NHĐT Chấp nhận
Nguồn: Tổng hợp từ kết quả phân tích của tác giả