Chương 4 : KẾT QUẢ NGHIÊNCỨU VÀ THẢO LUẬN
4.1. Kết quả nghiên cứu
4.1.2.3.2 Đánh giá và kiểm đinh độ phù hợp của mô hình
Hệ số xác định R2 (Ajusted R Square) được sử dụng để đánh giá sự phù hợp của mô hình nghiên cứu. Bước đầu tiên là kiểm tra độ phù hợp của mô hình.
Squares Square 1 Regression 57.763 6 10.460 36,82 .000b Residual 72,593 193 .675 Total________ 130.356 199 Model
Hệ số hồi quy chưa chuẩn ___________hóa___________
Hệ số hồi quy
chuẩn hóa t Sig.
B Std. Error Beta (Constant) 1.575 .457 2.720 .005 HI .373 .076 .369 2.952 .000 SD .265 .082 .257 3.795 .003 TN .125 .084 .106 1.483 .000 CP -.202 .079 -.187 -3.025 .000 RR -.249 .074 -.248 -4.661 .000 XH .310 .083 .279 2.120 .004
Nguồn: Kết quả SPSS tổng hợp từ dữ liệu khảo sát của tác giả (phụ lục 7)
Phân tích hồi quy được thực hiện với 6 biến độc lập và 1 biến phụ thuộc. Bảng 4.15 cho thấy mô hình hồi quy đưa ra tương đối phù hợp với mức ý nghĩa 5%. Hệ số R2
hiệu chỉnh = 0.510 có nghĩa là mô hình có thể giải thích được 51% cho tổng thể về mối liên hệ giữa các yếu tố ảnh hưởng đến Quyết định sử dụng Mobile banking. Như vậy, mô hình nghiên cứu là phù hợp và tương quan chặt chẽ.
Tuy nhiên, hệ số R2 hiệu chỉnh chỉ cho biết sự phù hợp của mô hình hồi qui với tập dữ liệu mẫu, nó có thể không có giá trị khi khái quát hóa nên cần phải tiến hành
kiểm định F để kiểm định sự phù hợp của mô hình hồi qui tổng thể. Giá trị F của mô hình là 36,82 ở mức ý nghĩa rất nhỏ Sig. =0.000 < 0.05 nên giả thiết H0 bị bác bỏ với độ tin cậy 95%. Hay nói cách khác mô hình đưa ra là phù hợp với tổng thể và các biến độc lập trong mô hình có thể giải thích được sự thay đổi của biến phụ thuộc.
Bảng 4.16 kết quả kiểm định ANOVA
Nguồn: Kết quả SPSS tổng hợp từ dữ liệu khảo sát của tác giả (phụ lục 7)