Các nhân tố đƣợc trích ra từ việc phân tích nhân tố sẽ đƣợc sử dụng cho phân tích hồi quy để kiểm định mô hình nghiên cứu và các giả thuyết kèm theo. Các kiểm định giả thuyết thống kê đều áp dụng mức ý nghĩa 5%. Kiểm định mức độ giải thích của mô hình:
Bảng 4.6 Model Summary
Mô hình R R bình phƣơng R bình phƣơng hiệu chỉnh Sai số chuẩn ƣớc lƣợng
1 .883a .780 .774 .22581
Nguồn: Kết quả xử lý số liệu
So sánh 2 giá trị của R2 của Bảng 4.7 cho thấy R2 hiệu chỉnh có giá trị nhỏ hơn R2,vì vậy theo Hoàng Trọng& Chu Nguyễn Mộng Ngọc, (2008) dùng R2 hiệu chỉnh để đánh giá độ phù hợp của mô hình sẽ an toàn hơn vì nó không thổi phồng mức độ phù hợp của mô hình.
Ý nghĩa của R2 hiệu chỉnh: cho các biến độc lập giải thích đƣợc bao nhiêu phần tr m (%) sự biến thiên của biến phụ thuộc. Trong bài nghiên cứu ta có R2 hiệu chỉnh = 0.774 có nghĩa là n m biến độc lập: BN, LI,VT,NV,TH,CT và AH giải
thích đƣợc 77.4% sự thay dổi của QD (Quyết định lựa chọn ngân hàng), còn lại 23.6% là do ảnh hƣởng của các biến bên ngoài mô hình mà đề tài chƣa tìm đƣợc do sai số ngẫu nhiên.
Kiểm định mức độ phù hợp của mô hình bằng ANOVA Bảng 4.7 Phân tích ANOVA
Mô hình Tổng các bình phƣơng df Trung bình
bình phƣơng F Sig.
1
Hồi quy 43.838 7 6.263 122.824 .000b
Phần dƣ 12.339 242 .051
Tổng 56.178 249
Nguồn: Kết quả xử lý số liệu
Trong kiểm định ANOVA, giá trị Sig. của kiểm định F là 0.000 (nhỏ hơn 0.05). Nhƣ vậy, mô hình hồi quy tuyến tính xây dựng đƣợc phù hợp với tổng thể.
Bảng 4.8 Kết quả hồi quy tuyến tính của biến phụ thuộc quyết định lựa chọn
Mô hình
Hệ số hồi quy chƣa chuẩn hóa
Hệ số hồi quy
chuẩn hóa T Sig. Thống kê đa cộng tuyến
B Sai số chuẩn Beta Độ chấp nhận VIF
1 (hằng số) -.206 .132 -.198 .843 BN .096 .031 .120 3.135 .002 .620 1.613 TC .261 .038 .279 6.942 .000 .560 1.786 VT .139 .035 .157 3.979 .000 .586 1.706 NV .292 .038 .325 7.626 .000 .499 2.003 TH .061 .030 .074 2.002 .044 .676 1.478 CT .090 .034 .090 2.657 .008 .794 1.259 AH .099 .030 .128 3.260 .001 .589 1.697
Kết quả VIF ở bảng 4.17 cho thấy rằng hiện tƣợng đa cộng tuyến không xảy ra (vì VIF của mỗi biến đều nhỏ hơn 2). Hệ số hồi quy Sig của các biến độc lập đều nhỏ hơn 0.05, do đó các biến độc lập này có ý nghĩa giải thích cho biến phụ thuộc, không biến nào bị loại bỏ khỏi mô hình.