Mô hình hồi quy bội là mô hình hồi quy tuyến tính đối với hệ số β chưa hiệu chỉnh có dạng:
HDV = β0 + β1HTHD + β2LSHD + β3VCCN + β4NS + β5TT - β6KQ + ε Trong đó:
HDV: Là biến phụ thuộc (khả năng HĐTG của KHCN tại Viettinbank - CN Tân Bình ).
β0: Là hệ số chặn ; ε : là sai số
βi: Hệ số hồi quy thứ i (i = 1,....6): Phản ánh mức độ tăng (giảm) của HDV khi các biến độc lập (Các nhân tố tác động đến khả năng HĐTG của KHCN tại VietinBank - CN Tân Bình gồm: Hình thức huy động vốn (HTHD); Lãi suất HĐTG (LSHD); Cơ sở vật chất, công nghệ (VCCN); Đội ngũ nhân sự (NS); Truyền thông - Marketing (TT); Các nhân tố khách quan (KQ) thay đổi.
Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến: Hiện tượng đa cộng tuyến (Multicollinearity) là hiện tượng các biến độc lập trong mô hình phụ thuộc tuyến tính lẫn nhau. Hiện tượng đa cộng tuyến xảy ra khi có mối tương quan tuyến tính hiện hữu giữa ít nhất 2 biến độc lập trong mô hình. Khi đó sẽ dẫn đến các vấn đề sau: Hạn chế giá trị R2 (thường sẽ làm tăng R2); làm sai lệch/ đổi dấu các hệ số hồi quy.
Có rất nhiều cách phát hiện sự tồn tại của đa cộng tuyến trong mô hình hồi quy như: như R2 cao nhưng tỉ số t thấp; tương quan cặp giữa các biến giải thích cao...
Hệ số VIF (variance inflation factor- hệ số phóng đại phương sai) để phát hiện hiện tượng đa cộng tuyến. Trong các mô hình hồi quy hệ số VIF đều nhỏ hơn 10 chứng tỏ không có đa cộng tuyến xảy ra (theo Hoàng Trọng - Chu Nguyên Mộng Ngọc, 2010).
Kiểm định độ phù hợp của mô hình: dựa vào hệ số của R2 để xác định mức độ giải thích của các nhân tố tác động đến khả năng HĐTG của KHCN tại VietinBank - CN Tân Bình, hệ số càng lớn mức độ giải thích càng lớn.
R (Hệ số tương quan) R2 (hệ số xác định)
<0.3 ≤ 0.1 : Tương quan ở mức thấp
0.3 ≤ R ≤ 0.5 0.1 ≤ R2≤ 0.25 : Tương quan ở mức trung bình 0.5 ≤ R ≤ 0.7 0.25 ≤ R2≤ 0.5 : Tương quan khá chặt chẽ 0.7 ≤ R ≤ 0.9 0.5 ≤ R2≤ 0.8 : Tương quan khác chặt chẽ
≥ 0.9 ≥ 0.8 : Tương quan rất chặt chẽ
Tác giả sẽ dựa vào hệ số số R2 hiệu chỉnh ảnh để phản ánh mức độ phù hợp của mô hình hồi quy tuyến tính bội, vì R2 không phụ thuộc vào độ lệch toán đại của R2. R2 hiệu chỉnh thường nhỏ hơn R2 thì nó không phóng đại mức độ phù hợp của mô hình.
Kiểm định F trong bảng phân tích phương sai là phát triển định 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 các biến độc lập hay không.
Cặp giả thuyết nghiên cứu:
Giả thiết H0 : không có mối quan hệ giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc. Giả thuyết H1 : Tồn tại mối quan hệ giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc. Nguyên tắc chấp nhận giả thuyết với mức ý nghĩa 5%: Nếu Sig. ≤ 0.05 : Bác bỏ H0; Nếu Sig. > 0.05 : Chưa có cơ sở bác bỏ H0.
TÓM TẮT CHƯƠNG 3
Từ cơ sở lý thuyết và kết quả các nghiên cứu trước đã trình bày ở chương 2, trong chương 3 tác giả đã đưa ra các thang đo để đo lường các nhân tố tác động đến khả năng HĐTG của KHCN. Nghiên cứu này tác giả sử dụng mô hình hồi quy
bội để để phân tích các nhân tố tác động đến khả năng HĐTG của KHCN tại VietinBank - CN Tân Bình, tiến trình này gồm hai giai đoạn nghiên cứu định tính và nghiên cứu định lượng. Trong chương 3, tác giả đã trình bày chi tiết về việc thiết kế thang đo, thu thập dữ liệu, xử lý và phân tích dữ liệu. Dựa trên nền tảng lý thuyết của chương này tác giả thực hiện xử lý số liệu và rút ra kết luận về các nhân tố tác động đến khả năng HĐTG của KHCN tại VietinBank - CN Tân Bình sẽ được trình bày ở chương 4. Phần mềm xử lý số liệu được sử dụng trong nghiên cứu này là SPSS 20.
1. Trình độ học vấn___________________CHƯƠNG 4 KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
Trong chương này, tác giả trình bày các kết quả nghiên cứu định lượng bao gồm các kết quả thống kê mô tả về mâu khảo sát về trình độ học vấn, tuổi, thu nhập của đối tượng được khảo sát, hình thức gởi tiền, và các hình thức khuyến mãi. Cũng trong chương này, tác giả trình bày các kết quả phân tích hồi quy như kiểm tra độ tin cậy của thang đo, phân tích nhân tố khám phá, và các kết quả kiểm định của mô hình hồi quy thu được.