- Phân tích Ttest và phương sai ANOVA: để kiểm định các yếu tố có sự tác động
7. Mở rộng TDNH với CCKT (Biến phụ thuộc) TDCCKT
3.4.4.5. Phân tích sự phù hợp của mơ hình
Phân tích hồi quy được thực hiện bằng phương pháp Enter với 6 biến độc lập bao gồm NLTD, NLKH, CSNN, PTCV, QTCV, TTTD và biến phụ thuộc (TDCCKT). Các biến được đưa vào cùng một lúc để xem biến nào được chấp nhận.
Kết quả phân tích hồi quy như sau:
Bảng 3.31 Tóm tắt kết quả hồi qui Model Summaryb
Model R R
Square
Adjusted R Square Std. Error of the Estimate
1 .873a .763 .758 .36368
a. Predictors: (Constant), CSNN, QTCV, TTTD, PTCV, NLKHK, NLTD b. Dependent Variable: TDCCKT
Nguồn: SPSS20
Qua bảng 3.30 kết quả tóm tắt hồi qui, cho thấy mơ hình hồi quy đưa ra tương đối phù hợp với mức ý nghĩa sig của tất cả các biến đều < 0.05. Hệ số R2 hiệu chỉnh = 0.758 có nghĩa là có khoảng 75,8% phương sai tác động đến kết quả trong TDNH với CD CCKT được giải thích bởi 6 biến độc lập là: Năng lực tổ chức tín dụng; Năng lực khách hàng; Chính sách nhà nước; Phương pháp cho vay; Qui trình cho vay; Thơng tin tín dụng. Cịn lại 24,2% tác động đến tín dụng ngân hàng đối với CD CCKT thành phố HCM được giải thích bằng các yếu tố khác (biến ngồi mơ hình và sai số ngẫu nhiên).
Bảng 3.33 Sự phù hợp của mơ hình (ANOVAa) ANOVAa
Model Sum of Squares df Mean Square F Sig.
1
Regression 149.903 6 24.984 188.897 .000b
Residual 46.688 353 .132
i. Dependent Variable: TDCCKT
ii. Predictors: (Constant), CSNN, QTCV, TTTD, PTCV, NLKH, NLTD Nguồn: SPSS20
Qua kiểm định này về mối quan hệ tuyến tính giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập. Trong bảng phân tích ANOVA, ta thấy giá trị sig rất nhỏ (sig. = 0,000), nên mơ hình hồi quy phù hợp với tập dữ liệu và có thể sử dụng được.