CHƯƠNG 3 : PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
4.4. PHÂN TÍCH HỒI QUY
Hồi quy tuyến tính bội thường được dùng để kiểm định và giải thích mối quan hệ giữa biến phụ thuộc với nhiều biến độc lập. Mơ hình này có một khái niệm phụ thuộc
bao gồm: Hiệu quả mong đợi, Nỗ lực mong đợi, Điều kiện thuận tiện, Ảnh hưởng xã hội và Nhận thức rủi ro. Trước khi tiến hành phân tích hồi quy bội, cần phân tích tương quan để kiểm định mối liên hệ giữa các thành phần.
4.4.1. Phân tích tương quan
Nghiên cứu sử dụng hệ số tương quan tuyến tính r (Pearson Correlation Coefficient) để kiểm định sự tương quan giữa các yếu tố.
Kiểm định hệ số tương quan Pearson là phương pháp thường được dùng nhất để kiểm tra mối liên hệ tuyến tính giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc. Giữa biến độc lập và biến phụ thuộc phải có tương quan thì các biến đó mới được đem vào để phân tích hồi quy.
Tuy nhiên, nếu các biến độc lập có tương quan chặt thì phải lưu ý đến vấn đề đa cộng tuyến khi phân tích hồi quy.
Hệ số tương quan bằng 1 trong trường hợp có tương quan tuyến tính đồng biến và -1 trong trường hợp tương quan tuyến tính nghịch biến. Các giá trị khác trong khoảng (-1,1) cho biết mức độ phụ thuộc tuyến tính giữa các biến. Nếu hệ số tương quan có giá trị gần bằng 0 thì giữa các biến càng ít có tương quan. Hệ số tương quan càng gần với -1 và 1 thì tương quan giữa các biến càng mạnh. Khi hệ số tương quan bằng 1 hay -1 thì tương quan là hồn hảo (dự báo được chính xác giá trị của biến này khi có giá trị của biến kia). (Tabachnick & Fidell, 2007).
Kết quả phân tích tương quan của các biến trong mơ hình được trình bày tại bảng 4.5. (Xem thêm phụ lục 9).
Bảng 4.5. Phân tích hệ số tương quan Pearson PE PR FC EE SI UIE PE PR FC EE SI UIE PE 1 PR .229** 1 FC .344** -.043 1 EE .489** .051 .485** 1 SI .385** .001 .392** .423** 1 UIE .580** .005 .601** .699** .509** 1
** Tương quan đạt mức ý nghĩa 0.01 (2-tailed).
Từ kết quả phân tích tương quan, có thể thấy rằng Ý định sử dụng của khách hàng (UIE) có tương quan tuyến tính chặt với 4 biến độc lập PE, EE, FC và SI, với mức ý nghĩa ở mức 0.01. Biến phụ thuộc tương quan ít với biến độc lập PR, do đó biến này có thể không đạt mức ý nghĩa khi phân tích hồi quy bội, đây là một điểm cần lưu ý. Hệ số tương quan giữa biến phụ thuộc (Ý định sử dụng) với các biến độc lập còn lại tương đối cao (thấp nhất là 0.509). Một số biến độc lập cũng có tương quan tương đối cao (hệ số tương quan cao nhất là 0.515, tương quan giữa 2 biến EE và PE), do đó khi thực hiện phân tích hồi quy bội cần lưu ý đến hiện tượng đa cộng tuyến.
4.4.2. Phân tích hồi quy bội
Để đánh giá mức độ tác động của các yếu tố ảnh hưởng đến ý định sử dụng dịch vụ ebanking của khách hàng, phương pháp hồi quy tuyến tính bội được sử dụng để phân tích cho 5 nhân tố thu được từ phần phân tích nhân tố khám phá như đã trình bày tại mục 4.3.2.1.
Bằng việc áp dụng phương pháp chọn biến đồng thời (enter) tác giả thu được kết quả hồi quy theo phụ lục 7. Kết quả này cho giá trị R2 điều chỉnh bằng 0.68 (Mơ hình giải thích được 68% sự biến đổi của biến phụ thuộc Ý định sử dụng) và mức ý nghĩa
của thống kê F trong ANOVA rất nhỏ (0.000) cho thấy mơ hình hồi quy bội phù hợp với tập dữ liệu và có thể sử dụng được.
Hệ số phóng đại phương sai (VIF) của từng nhân tố có giá trị nhỏ hơn 10 chứng tỏ mơ hình hồi quy khơng vi phạm hiện tượng đa cộng tuyến (các biến độc lập có tương quan chặt chẽ với nhau)
Có 4 nhân tố thực sự ảnh hưởng đến Ý định sử dụng dịch vụ ebanking (UIE) là PE, EE, FC và SI với độ tin cậy 95% (sig < 0.05) . Bốn biến này đều ảnh hưởng dương đến Ý định sử dụng dịch vụ của khách hàng (các hệ số Beta đều dương). Nghĩa là, nếu cảm nhận của khách hàng về các yếu tố Hiệu quả mong đợi, Nỗ lực mong đợi, Điều kiện thuận tiện và Ảnh hưởng xã hội tăng thì Ý định sử dụng dịch vụ ebanking cũng tăng lên; và ngược lại (khi xét sự thay đổi của một yếu tố thì các yếu tố khác được giả định là không đổi).
Đối với nhân tố Nhận thức rủi ro, với độ tin cậy 85% thì biến này có ảnh hưởng đến Ý định sử dụng dịch vụ ebanking (sig = 0.148 < 0.15). Tác động của biến này đến Ý định sử dụng là tác động âm (Beta bằng -0.51) cho thấy nếu khách hàng nhận thức rủi ro càng cao thì ý định sử dụng dịch vụ ebanking càng giảm, và ngược lại.
Phân tích hồi quy bội lần 2 sau khi loại biến Nhận thức rủi ro (do không đạt độ tin cậy 95%), tác giả thu được kết quả như sau:
Giá trị R2 điều chỉnh bằng 0.679 (Mơ hình giải thích được 67.9% sự biến đổi của biến phụ thuộc Ý định sử dụng) và mức ý nghĩa của thống kê F trong ANOVA rất nhỏ (0.000) cho thấy mơ hình hồi quy bội phù hợp với tập dữ liệu và có thể sử dụng được.
Hệ số phóng đại phương sai (VIF) của từng nhân tố có giá trị nhỏ hơn 10 chứng tỏ mơ hình hồi quy khơng vi phạm hiện tượng đa cộng tuyến (các biến độc lập có tương quan chặt chẽ với nhau)
Cả 4 nhân tố còn lại thực sự ảnh hưởng đến Ý định sử dụng dịch vụ ebanking (UIE) với độ tin cậy 95% (sig < 0.05) . Bốn biến này đều ảnh hưởng dương đến Ý định sử dụng dịch vụ của khách hàng (các hệ số Beta đều dương).
Phương trình hồi quy với các biến đã chuẩn hóa có dạng như sau:
UIE = 0.465EE + 0.233FC + 0.221PE + 0.133SI - 0.053PR (4.1)
Sau khi loại biến PR, phương trình hồi quy với các biến đã chuẩn hóa có dạng như sau: UIE = 0.467EE + 0.239FC + 0.205PE + 0.136SI (4.2)
Kết quả phân tích hồi qui tuyến tính được trình bày trong các bảng 4.6, bảng 4.7, bảng 4.8 (xem thêm phụ lục 7)
Bảng 4.6. Tóm tắt mơ hình hồi quy bộib
Mơ hình Hệ sớ R R 2 R2 Hiệu chỉnh
Sai số chuẩn của ước lượng
Hệ số Durbin - Watson
1 .827a .684 .679 .46952 2.009
a. Các dự báo: (Hằng số), SI, PE, FC, EE b. Biến phụ thuộc: UIE
Bảng 4.7. Đánh giá sự phù hợp của mơ hình - ANOVAb
Mơ hình Tổng bình phương df Bình phương trung bình F Mức ý nghĩa 1 Hồi quy 122.026 4 30.506 138.386 .000a Phần dư 56.434 256 .220 Tổng 178.460 260
a. Các dự báo: (Hằng số), SI, PE, FC, EE b. Biến phụ thuộc: UIE
Bảng 4.8. Bảng thơng số của mơ hình hồi quy tuyến tính
Mơ hình
Hệ sớ chưa chuẩn hóa
Hệ sớ chuẩn hóa
t Sig.
Thớng kê đa cộng tuyến
B Sai số
chuẩn Beta Dung sai VIF
1 (Constant) -.327 .169 -1.930 .055
PE .224 .046 .205 4.866 .000 .699 1.431
EE .494 .049 .467 10.180 .000 .586 1.707
FC .271 .048 .239 5.682 .000 .700 1.429
SI .128 .038 .136 3.353 .001 .746 1.340
a. Biến phụ thuộc: UIE
Như kết quả trình bày trong bảng 4.8, cả 4 thành phần tác động đều có ảnh hưởng đáng kể đến ý định sử dụng dịch vụ của khách hàng, với mức ý nghĩa sig < 0.05.
Để xác định mức độ ảnh hưởng của các biến độc lập đối với biến phụ thuộc Ý định sử dụng, ta có thể căn cứ vào hệ số Beta. Nếu trị tuyệt đối hệ số Beta của nhân tố nào càng lớn thì nhân tố đó ảnh hưởng càng quan trọng đến Ý định sử dụng. Nhìn vào phương trình 4.1 ta thấy, Nỗ lực mong đợi (EE) ảnh hưởng mạnh nhất đến Ý định sử dụng (UIE) vì Beta bằng 0.467 lớn nhất trong các Beta, tiếp đó là cảm nhận của khách hàng về Điều kiện thuận tiện (Beta bằng 0.239). Nhân tố có mức độ ảnh hưởng kế tiếp
là Hiệu quả mong đợi (PE) có Beta bằng 0.205. Cuối cùng là cảm nhận của khách hàng về Ảnh hưởng xã hội (SI) có Beta bằng 0.136.
4.4.3. Kiểm định các giả định của mơ hình hồi quy
Từ kết quả quan sát trong mẫu, ta phải suy rộng kết luận cho mối quan hệ giữa các biến trong tổng thể. Sự chấp nhận và diễn giải kết quả hồi quy không thể tách rời các giả định cần thiết của mơ hình hồi quy. Nếu các giả định bị vi phạm thì các kết quả ước lượng khơng đáng tin cậy nữa (Hồng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005).
Các giả định hàm hồi quy tuyến tính bao gồm:
- Khơng có hiện tượng đa cộng tuyến.
- Phương sai của phần dư không đổi.
- Các phần dư có phân phối chuẩn.
- Khơng có hiện tượng tương quan giữa các phần dư.
a. Xem xét giả định khơng có hiện tượng đa cộng tún
Trong mơ hình hồi quy tuyến tính bội, giả định giữa các biến độc lập của mơ hình khơng có hiện tượng đa cộng tuyến. Hiện tượng này có thể phát hiện thơng qua hệ số phóng đại (VIF). Thơng thường, mức độ chấp nhận là giá trị VIF ≤ 10. Nếu VIF lớn hơn 10 thì có hiện tượng đa cộng tuyến nghiêm trọng (Hair, 2010). Trong mơ hình này, để khơng có hiện tượng đa cộng tuyến nghiêm trọng thì VIF phải nhỏ hơn 10. Qua Bảng 4.8, giá trị VIF thành phần đều nhỏ hơn 10 chứng tỏ khơng có hiện tượng đa cộng tuyến.
b. Giả định phương sai của phần dư không đổi
Căn cứ vào đồ thị của phần dư chuẩn hóa theo giá trị dự báo của biến phụ thuộc Ý định sử dụng để kiểm tra có hiện tượng phương sai thay đổi hay khơng. Quan sát đồ thị phân tán ở Biểu đồ 4.1, nhận thấy phần dư phân tán ngẫu nhiên theo đường hồnh độ khơng. Như vậy, phương sai của phần dư không đổi.
Biểu đồ 4.1. Đồ thị phân tán
c. Giả định về phân phới chuẩn của phần dư
Phần dư có thể khơng tn theo phân phối chuẩn vì nhiều lý do, sử dụng mơ hình khơng đúng, phương sai khơng phải là hằng số, số lượng phần dư không đủ nhiều để phân tích (Hồng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005). Trong phần này, tác giả sử dụng biểu đồ Histogram, P-P để xem xét. Nhìn vào Biểu đồ 4.2 và Biểu đồ 4.3, giả định phân phối chuẩn của phần dư không bị vi phạm.
Xem xét tần suất của phần dư chuẩn hóa ở biểu đồ 4.2, phân phối phần dư xấp xỉ chuẩn St.Dev = 0.99 tức gần bằng 1. Do đó, có thể kết luận rằng giả thuyết phân phối chuẩn không bị vi phạm.
Biểu đồ 4.3. Biểu đồ tần số P-P
Từ Biểu đồ 4.3, các điểm quan sát không phân tán quá xa đường thẳng kỳ vọng mà phân tán dọc theo, sát đường kỳ vọng nên có thể chấp nhận giả thuyết cho rằng phân phối của phần dư là phân phối chuẩn. Từ các kết quả kiểm định trên, có thể kết luận giả định phân phối chuẩn không bị vi phạm.
d. Giả định về tính độc lập của phần dư
Khi xảy ra hiện tượng tự tương quan, các ước lượng của mơ hình hồi quy khơng đáng tin cậy. Phương pháp kiểm định để phát hiện tự tương quan là kiểm định Dubin- Waston (d). Nếu 1 < d < 3 thì kết luận mơ hình khơng có tự tương quan, nếu 0 < d < 1 thì kết luận mơ hình có tự tương quan dương, nếu 3 < d < 4 thì kết luận mơ hình có tự tương quan âm. Bảng 4.6 cho thấy Durbin - Waston là 2.009, có nghĩa là chấp nhận giả định khơng có tương quan giữa các phần dư.
Như vậy, các giả định của mơ hình hồi quy tuyến tính đều thỏa mãn.
4.4.4. Kiểm định các giả thuyết nghiên cứu
Có 5 giả thuyết nghiên cứu đã được đề xuất (xem mục 2.4), qua phân tích hồi quy cho thấy, có 4 nhân tố rút ra từ EFA đều có tác động có ý nghĩa đến Ý định sử dụng dịch vụ của khách hàng. Hệ số hồi quy riêng trong mơ hình dùng để kiểm định vai trị quan trọng của các biến độc lập tác động như thế nào đối với biến phụ thuộc. Các hệ số riêng (chưa chuẩn hóa) trong mơ hình cho biết mức độ ảnh hưởng các biến, cụ thể như sau:
Nỗ lực mong đợi là yếu tố có ảnh hưởng lớn nhất đến Ý định sử dụng dịch vụ của
khách hàng (có hệ số hồi quy lớn nhất). Dấu dương của hệ số Beta có ý nghĩa là mối quan hệ giữa yếu tố “Nỗ lực mong đợi” và “Ý định sử dụng” là mối quan hệ cùng chiều. Theo đó, khi khách hàng cảm nhận rằng nỗ lực mong đợi càng cao thì Ý định sử dụng càng tăng. Kết quả hồi quy (Bảng 4.8) thì EE có Beta = 0.494 (mức ý nghĩa < 0.05) nghĩa là khi tăng Nỗ lực mong đợi lên 1 đơn vị độ lệch chuẩn thì Ý định sử dụng tăng thêm 0.494 đơn vị lệch chuẩn. Vậy giả thuyết H2 được chấp nhận.
Điều kiện thuận tiện là yếu tố có ảnh hưởng lớn kế tiếp đến Ý định sử dụng của
khách hàng. Dấu dương của hệ số Beta có ý nghĩa là mối quan hệ giữa yếu tố “Điều kiện thuận tiện” và “Ý định sử dụng” là mối quan hệ cùng chiều. Theo đó, khi khách
hàng thấy rằng điều kiện sử dụng dịch vụ càng thuận tiện thì càng có ý định sử dụng dịch vụ. Kết quả hồi quy (Bảng 4.8) thì FC có Beta = 0.271 (mức ý nghĩa < 0.05) nghĩa là khi tăng Điều kiện thuận tiện lên 1 đơn vị độ lệch chuẩn thì Ý định sử dụng tăng thêm 0.271 đơn vị lệch chuẩn. Vậy giả thuyết H3 được chấp nhận.
Hiệu quả mong đợi là yếu tố có ảnh hưởng lớn tiếp theo đến Ý định sử dụng của
khách hàng. Dấu dương của hệ số Beta có ý nghĩa là mối quan hệ giữa yếu tố “Hiệu quả mong đợi” và “Ý định sử dụng” là mối quan hệ cùng chiều. Theo đó, khi khách hàng cảm nhận rằng hiệu quả mong đợi càng cao thì Ý định sử dụng càng tăng. Kết quả hồi quy (Bảng 4.8) thì PE có Beta = 0.224 (mức ý nghĩa < 0.05) nghĩa là khi tăng Hiệu quả mong đợi lên 1 đơn vị độ lệch chuẩn thì Ý định sử dụng tăng thêm 0.224 đơn vị lệch chuẩn. Vậy giả thuyết H1 được chấp nhận.
Ảnh hưởng xã hội là yếu tố có ảnh hưởng đến Ý định sử dụng của khách hàng ít
nhất trong mơ hình. Dấu dương của hệ số Beta có ý nghĩa là mối quan hệ giữa yếu tố “Ảnh hưởng xã hội” và “Ý định sử dụng” là mối quan hệ cùng chiều. Theo đó, khi khách hàng cảm nhận rằng ảnh hưởng xã hội của việc sử dụng dịch vụ ebanking càng cao thì Ý định sử dụng càng tăng. Kết quả hồi quy (Bảng 4.8) thì SI có Beta = 0.128 (mức ý nghĩa < 0.05) nghĩa là khi tăng Sự bảo mật lên 1 đơn vị độ lệch chuẩn thì Ý định sử dụng tăng thêm 0.128 đơn vị lệch chuẩn. Vậy giả thuyết H4 được chấp nhận.
Với độ tin cậy 85%, Nhận thức rủi ro là yếu tố có ảnh hưởng đến Ý định sử dụng của khách hàng. Dấu âm của hệ số Beta có ý nghĩa là mối quan hệ giữa yếu tố “Nhận thức rủi ro” và “Ý định sử dụng” là mối quan hệ ngược chiều. Theo đó, khi khách hàng nhận thức rủi ro càng cao thì Ý định sử dụng càng giảm. Tuy nhiên, do nhân tố này chỉ đạt độ tin cậy 85% nên tác giả khơng đưa nhân tố này vào mơ hình hồi quy. Như vậy, ở độ tin cậy 95%, giả thuyết H5 bị bác bỏ.
Bảng 4.9. Kết quả kiểm định các giả thuyết nghiên cứu
Giả thuyết Phát biểu Trị thống kê Kết quả H1
Hiệu quả mong đợi tác động dương đến Ý định sử dụng dịch vụ ebanking của khách hàng.
0.000 < 0.05
Chấp nhận
H2 Nỗ lực mong đợi tác động dương đến Ý định
sử dụng dịch vụ ebanking của khách hàng. 0.000 < 0.05
Chấp nhận
H3
Điều kiện thuận tiện tác động dương đến Ý định sử dụng dịch vụ ebanking của khách hàng.
0.000 < 0.05
Chấp nhận
H4 Ảnh hưởng xã hội tác động dương đến Ý định
sử dụng dịch vụ ebanking của khách hàng. 0.000 < 0.05
Chấp nhận
H5 Nhận thức rủi ro có tác động âm đến Ý định
sử dụng dịch vụ ebanking của khách hàng. 0.128 > 0.05 Bác bỏ