CHƯƠNG 1 : GIỚI THIỆU VỀ ĐỀ TÀI LUẬN VĂN NGHIÊN CỨU
4.1. Quy trình nghiên cứu
4.1.3.5. Phân tích hồi quy bội
Phân tích hồi quy bội là phân tích vơ cùng quan trọng trong bài nghiên cứu, từ kết quả phân tích hồi quy bội, ta có thể xác định được nhân tố nào đóng góp ( nhiếu, ít, khơng đóng góp ) vào sự thay đổi các biến phụ thuộc, từ đó đưa ra giải pháp phù hợp nhất .
Phương trình hồi quy bội có dạng:
𝒀 = 𝜷𝟎+ 𝜷𝟏𝑿𝟏+ 𝜷𝟐𝑿𝟐+ 𝜷𝟑𝑿𝟑+ 𝜷𝟒𝑿𝟒+ 𝜷𝟓𝑿𝟓+ 𝜺𝒊
Trong đó:
- Y: là biến phụ thuộc thể hiện quyết định lựa chọn ngân hàng giao dịch của
- 𝛽0, 𝛽1, 𝛽2, 𝛽3, 𝛽4, 𝛽5 là các hệ số hồi quy riêng phần - 𝑋1, 𝑋2, 𝑋3, 𝑋4, 𝑋5 là các biến độc lập
- 𝜀𝑖 là phần dư, hay còn gọi là biến độc lập ngẫu nhiên có phân phối chuẩn với
trung bình là 0 và phương sai khơng đổi 𝛿2
Ý nghĩa của các hệ số hồi quy riêng phần đo lường sự thay đổi trong giá trị trung bình
Y khi các lần lượt các biến 𝑋𝑖 thay đổi 1 đơn vị (các biến độc lập cịn lại khơng đổi)
Phân tích hồi quy được thực hiện với 5 biến độc lập SPHAMDVU, HINHANH, THUANTIEN, CHIEUTHI, TAICHINH và 1 biến phụ thuộc QUYETDINH. Với mức ý nghĩa 5%, sử dụng phương pháp hồi quy tổng thể (Enter), kết quả từ SPSS 20 cho ra kết quả như sau:
Bảng 4.5 – Kết quả R2 hiệu chỉnh Model Summaryb Model Summaryb Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate Durbin-Watson 1 .767a .588 .581 .305367111512949 1.753
a. Predictors: (Constant), CT, TT, TC, HA, SPDV b. Dependent Variable: QD
Kết quả của bảng 4.5 , ta có hệ số R2 = 0.581 >0.5 nên mơ hình được đánh giá phù
hợp; hệ số Durbin Watson =1.753 nằm trong khoảng từ 1 đến 3, nên mơ hình khơng xảy ra hiện tượng tương quan .
Bảng 4.6 – Phân tích ANOVA trong hồi quy tuyến tính ANOVAa ANOVAa
Model
Sum of
Squares df Mean Square F Sig.
1 Regression 39.847 5 7.969 85.463 .000b
Residual 27.881 299 .093
Total 67.728 304
a. Dependent Variable: QUYETDINH
b. Predictors: (Constant), CHIEUTHI, THUANTIEN, TAICHINH, HINHANH, SPHAMDVU
Kiểm định F trong phân tích phương sai giúp kiểm định giả thuyết về mức độ phù hợp của mơ hình hồi quy tuyến tính tổng thể để xem xét biến phụ thuộc có liên hệ tuyến tính với tồn bộ tập hợp của các biến độc lập.
Bảng 4.6 cho thấy mức ý nghĩa p (Sig.) = 0.000 < 0.05 cho thấy biến phụ thuộc có mối liên hệ tuyến tính với biến độc lập, như vậy mơ hình hồi quy là phù hợp với dữ liệu và có thể sử dụng được.
Bảng 4.7 – Các thông số thống kê của từng biến trong phương trình hồi quy Coefficientsa Coefficientsa Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients T Sig. Collinearity Statistics B Std.
Error Beta Tolerance VIF
1 (Constant) .071 .187 .380 .704
HINHANH .198 .026 .291 7.547 .000 .927 1.079
THUANTIEN .245 .029 .324 8.479 .000 .943 1.060
SPHAMDVU .190 .028 .262 6.665 .000 .890 1.124
CHIEUTHI .163 .025 .255 6.545 .000 .909 1.100
a. Dependent Variable: QUYETDINH
Ta thấy hệ số VIF (Variance Inflation Factor) trong Collinearity Statistics (đo lường đa cộng tuyến) của các biến độc lập đều < 10, do đó các biến độc lập khơng có mối quan hệ đáng kể và ảnh hưởng đến kết quả mơ hình .
Kết quả từ bảng 4.7, ta có các biến độc lập đều có mối quan hệ tuyến tính với biến phụ thuộc QUYETDINH với Sig t = 0.000 nhỏ hơn 0.05, do hệ số beta của các biến đều lớn hơn 0 nên tất cả 5 nhân tố này đều quan hệ cùng chiều với biến phụ thuộc .
Nhìn vào đồ thị, ta thấy đồ thị là một hình chng nên phù hợp với phân phối chuẩn, mặc khác hệ số Mean tiến đến gần bằng 0, và Std.Dev= 0.992 tiến đến gần bằng 1, nên ta kết luận phân phối phần dư xấp xỉ chuẩn. Do đó có thể kết luận: giả thuyết phân phối chuẩn của phần dư không vi phạm .
Phương trình hồi quy tuyến tính bội được chuẩn hóa như sau:
QUYETDINH = 0.291*HINHANH + 0.264*TAICHINH + 0.324*THUANTIEN + 0.262*SPHAMDVU + 0.255*CHIEUTHI
Trong đó:
HINHANH : Hình ảnh ngân hàng.
TAICHINH : Lợi ích tài chính THUANTIEN : Sự thuận tiện SPHAMDVU : Sản phẩm dịch vụ
CHIEUTHI : Chiêu thị
Từ bảng 4.7, ta xét các hệ số Beta chuẩn hóa, hệ số beta càng lớn sẽ tác động đến QUYETDINH càng mạnh, nên ta có nhân tố “thuận tiện” , “hình ảnh ngân hàng”, “lợi ích tài chính”, “sản phẩm dịch vụ” sắp xếp theo thứ tự từ lớn đến bé các nhân tố ảnh hưởng đến quyết định lựa chọn ngân hàng giao dịch trên Thành Phố Tây Ninh.
Bảng 4.8 – Kết quả kiểm định các giả thuyết: Giả Giả
thuyết Nội dung Kết quả
H1
Cảm giác an tồn có mối tương quan cùng chiều với quyết định lựa chọn ngân hàng giao dịch của khách hàng cá nhân.
Bác bỏ
giả thuyết H1
H2
Hình ảnh ngân hàng có mối tương quan cùng chiều với quyết định lựa chọn ngân hàng giao dịch của khách hàng cá nhân.
Chấp nhận giả thuyết H2
H3
Lợi ích tài chính có mối tương quan cùng chiều với quyết định lựa chọn ngân hàng giao dịch của khách hàng cá nhân.
Chấp nhận giả thuyết H3
H4
Sự thuận tiện có mối tương quan cùng chiều với quyết định lựa chọn ngân hàng giao dịch của khách hàng cá nhân.
Chấp nhận giả thuyết H4
H5 Nhân viên có mối tương quan cùng chiều với quyết định
lựa chọn ngân hàng giao dịch của khách hàng cá nhân.
Bác bỏ
giả thuyết H5
H6
Sự ảnh hưởng có mối tương quan cùng chiều với quyết định lựa chọn ngân hàng giao dịch của khách hàng cá nhân.
Bác bỏ
giả thuyết H6
H7
Cung ứng sản phẩm dịch vụ có mối tương quan cùng chiều với quyết định lựa chọn ngân hàng giao dịch của khách hàng cá nhân.
Chấp nhận giả thuyết H7
H8 Chiêu thị có mối tương quan cùng chiều với quyết định
lựa chọn ngân hàng giao dịch của khách hàng cá nhân.
Chấp nhận giả thuyết H8
Từ bảng kết quả ta thấy được đề tài nghiên cứu chấp nhận các giả thuyết H2,H3,H4,H7 và H8. Các giả thuyết H1, H5 và H6 bị bác bỏ do khi tiến hành kiểm định tương quan thông qua hệ số pearson ta đã loại ba biến (ANTOAN,NHANVIEN và ANHHUONG) do ba biến có hệ số pearson nhỏ hơn 0,3 nên chúng có mối tương quan yếu so với biến phụ thuộc vì vậy ta đã loại ba biến ra khỏi mơ hình hồi quy .