Bảng 4.20 Phân tích phương sai ANOVA trong phân tích hồi quy
Nguồn: kết quả xử lí dữ liệu của tác giả
Bảng 4.21 Kết quả hồi quy
Nguồn: kết quả xử lí dữ liệu của tác giả
Bảng 4.22 Phân tích hồi quy tương quan các khái niệm nghiên cứu
phân tính nhân tố khám phá EFA, và các giả thuyết nghiên cứu cần được kiểm định lại bằng phương pháp phân tích hồi quy. Kết quả phân tích hồi quy cho thấy hệ số
Levene's Test for Equality
______of Variances______
________t-test for
Equalib J of Means_______ F Sig. T df Sig. (2-tailed) QD Equal variances
assumed______________ .740 .391 -.428 268 .669
R2 hiệu chỉnh trong mô hình này là 0.676. Như vậy các biến độc lập đưa vào chạy hồi quy ảnh hưởng tới 67.6% sự thay đổi của biến phụ thuộc hay nói cách khác là 67.6% sự biến thiên của quyết định sử dụng SB được giải thích bởi 6 biến trên. Phân tích Anova cho thấy thông số F có Sig.= 0 chứng tỏ mô hình hồi quy được xây dựng là phù hợp với dữ liệu thu thập được.
Phân tích hồi quy cho thấy 5 biến độc lập: hiệu quả sử dụng, nỗ lực mong đợi, điều kiện thuận lợi, hình ảnh ngân hàng và nhận thức rủi ro có ý nghĩa thống kê, ảnh hưởng đến quyết định sử dụng dịch vụ do Sig kiểm định t của từng biến độc lập đều nhỏ hơn 0.05. Đối với biến ảnh hưởng xã hội do sig kiểm định t = 0.122 lớn hơn 0.05 nên không có ý nghĩa trong mô hình.
Trong đó biến có ảnh hưởng mạnh nhất đến quyết định sử dụng là hình ảnh ngân hàng và hiệu quả mong đợi (β hình ảnh ngân hàng=0.372; β hiệu quả mong đợi =0.350).Tiếp theo là yếu tố điều kiện thuận lợi và nỗ lực mong đợi với hệ số (β điều kiện thuận lợi =0.249; β nỗ lực mong đợi= 0.118). Yếu tố nhận thức rủi ro có quan hệ nghịch biến với quyết định sử dụng do hệ số β âm (β nhận thức rủi ro= -0.92) nên có tác động ngược chiều theo hướng rủi ro càng cao thì sẽ làm giảm quyết định sử dụng dịch vụ SB của khách hàng.
Vậy hàm hồi quy sẽ là:
QDSD =0.372 X HA+ 0.350 X HQ- 0.92 X RR+ 0.249 X DK+ 0.118 X NL