CHƯƠNG 2 : KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
2.5. Phân tích tương quan và hồi quy tuyến tính
2.5.1. Phân tích tương quan tuyến tính
Để có thể phân tích hồi quy thì các biến độc lập và biến phụ thuộc trong mô hình phải có mối tương quan tuyến tính chặt chẽ. Kết quả của phân tích tương quan tuyến tính sẽ là cơ sở cho việc phân tích hồi quy và phát hiện hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập.
Model R R
Square Adjusted RSquare Std. Error ofthe Estimate Durbin-Watson
1 .
865a .748" . 744
^298 1.829
Nguồn: Tác giả tự tổng hợp theo kết quả chạy SPSS 20
38
Kết quả phân tích tương quan Pearson cho thấy, giá trị Sig. tương quan Pearson của các biến độc lập SGT, TC, CL, TT với biến phụ thuộc HanhVi đều nhỏ hơn 0.05. Như vậy có mối liên hệ tuyến tính giữa các biến độc lập này với HanhVi. Hệ số tương quan r giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc dao động từ 0.458 đến 0.637 và có ý nghĩa thống kê. Điều này cho thấy, Hành vi lựa chọn ngân hàng của khách hàng cá nhân trên địa bàn Hà Nội có mối quan hệ chặt chẽ với các yếu tố: Sự giới thiệu, Lợi ích tài chính, Chất lượng phục vụ và Sự thuận tiện. Giữa TT và HanhVi có mối tương quan mạnh nhất với hệ số r = 0.637, giữa TC và HanhVi có mối tương quan yếu nhất với r = 0.458.
2.5.2. Phân tích hồi quy tuyến tính
Mô hình hồi quy:
HanhVi = β0 + β 1*SGT + β2*TC + β 3*CL + β4*TT + ei
Trong đó:
ei: phần dư βj: hệ số hồi quy
Biến độc lập: SGT, TC, CL, TT
Biến phụ thuộc: HanhVi (Hành vi lựa chọn ngân hàng của khách hàng cá nhân trên địa bàn Hà Nội)
Tiến hành phân tích hồi quy tuyến tính bội trên phần mềm thống kê SPSS 20, thu được kết quả như sau:
Bảng 2.13. Kết quả phân tích hệ số R2 và kiểm định Durbin - Watson
Model Sum of
Squares df Mean Square F Sig. 1 Regression 69.872 4 17.468 196.189 .000b Residual 23.595 2 65 .089 Total 93.467 2 69 Model Unstandardize d Coefficients Standardize d Coefficients t Sig . Collinearity Statistics B Std. Error
Beta Tolerance VIF
1 (Constant ) 077. Õ 7Ĩ 610. SGT . 244 019 . .43 13.102 000. 855 . 91.16 TC . 249 028 . .29 8.796 000. 873 . 51.14 CL . 234 026 . .29 9.003 000. 894 . 91.11 TT . 266 . 032 . 29 8.318 . 000 . 740 1.35 1
Bảng kết quả cho thấy, giá trị R2 = 0.748 và R2 hiệu chỉnh = 0.744. R2 hiệu chỉnh bằng 0.744 cho biết các biến độc lập đưa vào chạy hồi quy giải thích được 74.4% sự thay đổi hành vi lựa chọn ngân hàng của khách hàng cá nhân, còn lại 25.6% là do các biến ngoài mô hình và sai số ngẫu nhiên.
Hệ số Durbin - Watson = 1.829, nằm trong khoảng 1.5 đến 2.5 nên không có hiện tượng tự tương quan chuỗi bậc nhất xảy ra, có nghĩa là mô hình không vi phạm giả định về tính độc lập của sai số.
Bảng 2.14. Kết quả phân tích phương sai ANOVA
Nguồn: Tác giả tự tổng hợp theo kết quả chạy SPSS 20
Kiểm định ANOVA thu được giá trị F = 196.189 và hệ số Sig. = 0.000 chứng tỏ mô hình hồi quy tuyến tính bội phù hợp với tập dữ liệu và có thể sử dụng được.
Bảng 2.15. Kết quả hồi quy đa biến Coefficients3
Nguồn: Tác giả tự tổng hợp theo kết quả chạy SPSS 20
Giá trị Sig. kiểm định t của các biến độc lập đều nhỏ hơn 0.05, do đó các biến độc lập SGT, TC, CL, TT đều có ý nghĩa giải thích cho biến phụ thuộc HanhVi, không có biến nào bị loại khỏi mô hình.
Hệ số VIF của từng nhân tố đều nhỏ hơn 2 nên không xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập.
Các hệ số hồi quy đều lớn hơn 0. Như vậy cả 4 biến độc lập đưa vào hồi quy đều có tác động cùng chiều tới biến phụ thuộc. Dựa vào độ lớn hệ số hồi quy chuẩn hóa Beta, thứ tự mức độ tác động từ mạnh nhất đến yếu nhất của các biến độc lập tới biến phụ thuộc HanhVi là: SGT (0.437) > TT (0.298) > CL (0.294) > TC (0.291). Tương ứng với:
• Biến sự giới thiệu tác động mạnh nhất tới hành vi lựa chọn ngân hàng của KHCN trên địa bàn Hà Nội.
• Biến sự thuận tiện tác động mạnh thứ hai tới hành vi lựa chọn ngân hàng của KHCN trên địa bàn Hà Nội.
• Biến chất lượng phục vụ tác động mạnh thứ ba tới hành vi lựa chọn ngân hàng của KHCN trên địa bàn Hà Nội.
• Biến lợi ích tài chính tác động yếu nhất tới hành vi lựa chọn ngân hàng của KHCN trên địa bàn Hà Nội.
Levene's Test for Equality of
Variances
t-test for Equality of Means
F Sig. t df Sig. (2- tailed) HanhVi Equal variances assumed .187 .666 2.484 268 .014 Equal variances not assumed 2.461 209.436 .015
Biểu đồ 2.1. Biểu đồ tần số của phần dư chuẩn hóa
Histogram
Regression Standardized Residual
Mean = 4.91 E-16
Std. Dev. = 0.993 N = 270
Nguồn: Tác giả tự tổng hợp theo kết quả chạy SPSS 20
Giá trị trung bình Mean = 4.91E-16 gần bằng 0, độ lệch chuẩn Std. Dev = 0.993 xấp xỉ bằng 1. Có thể nói, phân phối phần dư xấp xỉ chuẩn. Do đó, có thể kết luận rằng: Kết quả nghiên cứu thỏa mãn điều kiện về phân phối chuẩn của phần dư. Như vậy, các giả thuyết đã đặt ra ở mục 2.4 đều được chấp nhận. Các nhân tố Sự giới thiệu, Lợi ích tài chính, Chất lượng phục vụ và Sự thuận tiện đều có tác động đến hành vi lựa chọn ngân hàng của KHCN trên địa bàn Hà Nội.
Mô hình hồi quy ước lượng sẽ bao gồm 4 yếu tố: (1) Sự giới thiệu, (2) Lợi ích tài chính, (3) Chất lượng phục vụ, (4) Sự thuận tiện.
Mô hình hồi quy ước lượng:
HanhVi = 0.077 + 0.244*SGT+ 0.249*TC + 0.234*CL + 0.266*TT
42