Từ bảng Variables in the Equation trong phần kiểm định Wald (Bảng 4.18) sẽ cung cấp cho chúng ta nhiều thông tin về phương trình hồi quy. Chúng ta sẽ quan tâm cột Sig của kiểm định Wald đầu tiên (kiểm định Wald dùng để kiểm tra biến độc lập có ý nghĩa trong mô hình hồi quy hay không). Cụ thể trong trường hợp này, Sig kiểm định Wald của các các biến độc lập đều nhỏ hơn 0.05 (độ tin cậy 95%), như vậy cả 6 biến: Hiệu quả mong đợi (HQ); Ảnh hưởng xã hội (XH); Rủi ro trong giao dịch (RR); Công nghệ của dịch vụ (CN); Dễ sử dụng (DSD); Thương hiệu ngân hàng (TH) đều có sự ảnh hưởng lên Quyết định (QĐ) sử dụng dịch vụ NHĐT.
Cột B là hệ số hồi quy của các biến độc lập, giá trị này có thể âm hoặc dương. Nếu B nhận dấu âm, nghĩa là biến độc lập đang tác động nghịch lên biến phụ thuộc, ngược lại, B mang dấu dương thể hiện biến độc lập tác động thuận lên biến phụ thuộc. Với kết quả ở trên, thế vào phương trình hồi quy Binary Logistic ta có phương trình hồi quy (trường hợp biến độc lập có Sig kiểm định Wald > 0.05 sẽ không được đưa vào phương trình hồi quy):
Phương trình hồi quy Binary Logistic
Log
Trong đó:
[ (((((((((((((((=1) ] = β0+ β1*X1+ β2*X2+……… ( =0)
Y: Quyết định chọn sử dụng dịch vụ NHĐT trong giao dịch? (QĐ)
βi : Hệ số hồi quy
X 1 : Hiệu quả mong đợi (HQ)
X 2 : Ảnh hưởng xã hội (XH)
X 3 : Rủi ro trong giao dịch (RR)
X 4 : Công nghệ của dịch vụ (CN)
X 5 : Dễ sử dụng (DSD)
X 6 : Thương hiệu ngân hàng (TH)
���
� [ �(�==�) ] = - 41.558 + 4.211*Hiệu quả mong đợi + 2.754*Ảnh
(
� �=�)
hưởng xã hội – 3.554*Rủi ro trong giao dịch + 2.354*Công nghệ của dịch vụ + 2.255*Dể sử dụng + 1.763*Thương hiệu ngân hàng.
Như vậy 6 nhân tố của mô hình đề xuất đều có ảnh hưởng tới quyết định sử dụng dịch vụ NHĐT của khách hàng cá nhân tại VCB Chi nhánh Đông Bình Dương theo thứ tự từ cao đến thấp, từ nhân tố số 1 đến 6. Các giá trị thống kê cho thấy mô hình hồi quy có độ phù hợp khá tốt.