1. 4Ý NGHĨA KHOA HỌC VÀ THỰC TIỄN ĐỀ TÀI
3.2.2.3 PHÂN TÍCH MÔ HÌNH HỒI QUY
Đánh giá độ phù hợp của mô hình hồi quy tuyến tính bội dựa trên nhiều kiểm định và dấu hiệu cơ bản. Hệ số R2 đã được chứng minh là hàm không giảm theo số biến độc lập được đưa vào mô hình. Tuy nhiên, mô hình thường không phù hợp với dữ liệu thực tế như R2 thể hiện. Trong tình huống này, R2 điều chỉnh từ R2 được sử dụng để phản ánh sát hơn mức độ phù hợp của mô hình hồi quy tuyến tính đa biến vì nó không phụ thuộc vào độ phóng đại của R2. R2 điều chỉnh cho thấy sự tương thích của mô hình với biến quan sát là bao nhiêu và biến phụ thuộc được gải thích bao nhiêu bởi các biến độc lập trong mô hình. Giá trị R2 ≥ 0,5 thì mới được chấp nhận
Kiểm định F sử dụng trong phân tích phương sai là một phép kiểm định giả thuyết
về độ phù hợp của mô hình hồi quy tuyến tính tổng thể để xem xét biến phụ thuộc có liên hệ tuyến tính với toàn bộ tập hợp của các biến độc lập. Mô hình cho thấy là phù hợp
và các biến đều đủ tiêu chuẩn chấp nhận khi giá trị thống kê F được tính từ R2 đầy đủ phải khác 0 và giá trị sig rất nhỏ. Mức ý nghĩa chọn trong mô hình là 5%.
Đại lượng thống kê Durbin - Waston dùng có giá trị từ 0 đến 4 để kiểm định tương quan của sai số kề nhau (tương quan chuỗi bậc nhất). Nếu giá trị phần dư không có tương quan chuỗi bậc nhất với nhau, giá trị hệ số Durbin - Waston sẽ gần bằng 2 (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
Thêm vào đó, tiêu chí Conlline diagnostics (chuẩn đoán hóa hiện tượng đa cộng tuyến) với hệ số phóng đại phương sai VIF (Variance Inflation Factor) của các biến độc lập trong mô hình đạt chuẩn < 10 (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008) thể hiện tính đa cộng tuyến của các biến độc lập là không đáng kể và các biến trong mô hình
mới được chấp nhận.
Kiểm định giả định về phân phối chuẩn của phần dư cũng được thực hiện trong nghiên cứu. Phần dư có thể không tuân theo phân phối chuẩn vì sử dụng sai mô hình,
phương sai không phải là hằng số, số lượng các phần dư không đủ nhiều để phân tích... Vì vậy, nghiên cứu cần thực hiện khảo sát phân phối chuẩn của phần dư thông qua xây dựng biểu đồ tần số Histogram. Giả thuyết phân phối chuẩn không bị vi phạm khi trung bình Mean = 0 và độ lệch chuẩn Std. Dev xấp xỉ bằng 1. Đồng thời thực hiện vẽ P-P plot, nếu kết quả cho thấy các điểm quan sát không phân tán xa đường kỳ vọng thì giả thuyết phân phối chuẩn không bị vi phạm.
Giải thích phương trình hồi quy tuyến tính sau kiểm định: Phương trình hồi quy sử dụng phương pháp bình phương nhỏ nhất OLS với mô hình từng bước (Stepwise) vì đây là nghiên cứu mang tính chất khám phá hơn là khẳng định. Sau khi thực hiện rút trích, ta được các nhân tố và lưu thành biến mới. Căn cứ vào đó, các biến mới sẽ được thay và đưa vào mô hình hồi quy.
Phân tích hối quy sẽ xác định được mối quan hệ nhân quả giữa các biến phụ thuộc
và biến độc lập. Mô hình hồi quy tuyến tính bội có dạng: Yi = β0 + β 1X1i + β2X2i + ... + βpXpi + ei
Trong đó:
Xpi : Giá trị của biến độc lập thứ i tại biến quan sát thứ p βp : Hệ số hồi quy
ei : Biến ngẫu nhiên
Yi : giá trị của biến phụ thuộc
Hệ số βp đo lường sự thay đổi trong giá trị trung bình Yi khi Xpi thay đổi 1 đơn vị, giữ các biến độc lập còn lại không thay đổi.
TÓM TẮT CHƯƠNG 3
Dựa trên lý thuyết, chương 3 thực hiện giới thiệu và giới hạn các thang đo sử dụng trong quá trình khảo sát. Đồng thời trong chương này, tác giả cũng đã giới thiệu các phương pháp ước lượng, kiểm định liên quan đến mô hình sử dụng. Tiếp theo, qua chương 4 của nghiên cứu sẽ sử dụng số liệu, mô hình và phương pháp được đề xuất trong chương 3 để xác nhận nhân tố tác động.
Nội dung Tần số Tỷ lệ (%)
1. Giới tính 139 1Õ0
CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VỀ Ý ĐỊNH SỬ DỤNG NGÂN HÀNG SỐ CỦA KHÁCH HÀNG CÁ NHÂN TẠI BÌNH
DƯƠNG
Trong chương 4 luận văn sẽ trình bày kết quả hiệu chỉnh thang đo và thu thập số liệu khảo sát của mô hình. Phần tiếp theo sau của chương này luận văn sẽ báo cáo kết quả thực hiện kiểm định các thang đo của mô hình nghiên cứu và sự tác động của các nhân tố đến ý định sử dụng dịch vụ thông qua kết quả hồi quy.
Ket quả thu thập số liệu khảo sát
Công việc khảo sát được thực hiện từ tháng 02 đến tháng 9 năm 2020. Với 455 phiếu
khảo sát gửi đến các khách hàng thuận tiện ngẫu nhiên giao dịch tại các ngân hàng thương mại trên địa bàn tỉnh Bình Dương. Sau khi kiểm tra tính hợp lệ của các phiếu thu về để làm dữ lệu cho mô hình nghiên cứu, số phiếu còn lại là 339 phiếu. kích thước mẫu này tương đối đảm bảo thực hiện tốt mô hình. Với lý thuyết kích thước mẫu tối thiểu theo Hair và ctg (2010) cho rằng để sử dụng phân tích nhân tố khám phá (EFA), kích thước mẫu cần tối thiểu là 50, tốt hơn là 100 và tỉ lệ quan sát/ biến đo lường là 5:1. Mô hình nghiên cứu đề xuất gồm có 29 biến quan sát có thể được sử dụng để phân tích nhân tố khám phá. Vì vậy, cỡ mẫu tối thiểu của mô hình 29 x 5 = 145. Các thang đo nghiên cứu của mô hình là thang đo Likert 5 mức độ, được sử dụng mức độ từ 1 ( hoàn toàn không đồng ý) đến 5 (hoàn toàn đồng ý). Vì vậy phương pháp nghiên cứu của mô hình chấp nhận theo như chương 3 đã đề xuất là kiểm định độ tin cậy của thang đo bằng
hệ số Cronbach’s Alpha, phân tích nhân tố khám phá và phân tích hồi quy đa biến.