4.3.2 .PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU ĐỊNH LƢỢNG
4.4. PHÂN TÍCH CÁC KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.4.4. PHÂN TÍCH HỒI QUY VÀ KIỂM ĐỊNH CÁC GIẢ THIẾT CỦA PHÂN TÍCH
4.4.4.1. Phân tích ma trận tƣơng quan.
Bảng kết quả ma trận tương quan Pearson giữa các biến theo phụ lục 7.1 ta thấy trong 06 yếu tố thì có 02 yếu tố là sự đa dạng dịch vụ ngân hàng (DV) có sig = 0.96 > 0.05 và uy tín và thương hiệu (UTTH) có Sig = 0.114 > 0.05 khơng có ý nghĩa thống kê và bị loại ra khỏi mơ hình , các biến cịn lại đều có sig< 0.05 nên có ý nghĩa thống kê trong phân tích hồi quy.
4.4.4.2. Kiểm tra các giả định của phân tích hồi quy.
Phân tích hồi qui khơng chỉ là việc mơ tả các dữ liệu quan sát được mà cịn phải suy rộng cho mối liên hệ giữa các biến trong tổng thể từ các kết quả quan sát được trong mẫu đó. Kết quả của mẫu suy rộng ra cho giá trị của tổng thể phải đáp ứng các giả định cần thiết dưới đây:
Giả định hiện tượng đa cộng tuyến:
Kiểm tra giả định về hiện tượng đa cộng tuyến (tương quan giữa các biến độc lập) thơng qua giá trị hệ số phóng đại phương sai VIF (Variance inflation factor): VIF > 10 thì có thể kết luận có hiện tượng đa cộng tuyến (Hồng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005). Dựa vào Bảng 4.10 ta thấy kết quả hồi quy các biến đều có hệ số VIF < 2, do đó kết luận các biến trong mơ hình độc lập với nhau và hiện tượng đa cộng tuyến không xảy ra trong mơ hình
Kiểm định Durbin Watson:
Thực hiện kiểm định Durbin-Watson để kiểm định sự tương quan giữa các sai số ngẫu nhiên. Theo bảng 4.8 ta có giá trị kiểm định Durbin-Watson = 1.984 (gần giá trị 2), nên chấp nhận giả thuyết khơng có sự tương quan chuỗi bậc nhất trong mơ hình.
Giả định phân phối chuẩn của phần dư:
Phụ lục 08, biểu đồ Histograms có dạng hình chng đối xứng, giá trị trung bình Mean xấp xỉ bằng 0 và giá trị độ lệch chuẩn Std.Dev = 0.99 gần bằng 1 và biểu đồ xác suất chuẩn (normal Q-Q plot) có dạng tuyến tính là một đường thẳng, các điểm quan sát tập trung gần sát với giá trị kỳvọng. Từ biểu đồ Histograms và biểu đồ xác suất chuẩn (normal Q-Q plot) ta kết luận phần dư có phân phối chuẩn .
Giả định liên hệ tuyến tính
Theo biểu đồ phân tán Scatter Plot ( Phụ lục 08) thể hiện giữa các phần dư chuẩn hóa và giá trị dự đốn chuẩn hóa.. Kết quả cho thấy phần dư chuẩn hóa biểu thị trên biểu đồ phân tán ngẫu nhiên trong một vùng xung quanh đường hồnh độ 0, do vậy có thể kết luận rằng giả định quan hệ tuyến tính khơng bị vi phạm.
4.4.4.3. Phân tích hồi quy
Sau khi loại các biến khơng có ý nghĩa thống kê, đưa các biến cịn lại vào tiến hành phân tích để đưa ra kết ln mơ hình hồi quy cho nghiên cứu.
Bảng 4. 8 Kết quả phân tích Model Summaryb
Model R R Square Adjusted R
Square Std. Error of the Estimate Durbin-Watson 1 .723a .523 .514 .611 1.984 (Nguồn: phụ lục 7.2)
Theo kết quả phân tích hồi quy có kết quả: R2 = 0.523, và R2 hiệu chỉnh = 0.514, nghĩa là mơ hình tuyến tính xây dựng phù hợp ở mức 51,4%. Các biến đưa vào mơ hình giải thích được 51.4% về quyết định gửi tiền tiết kiệm của khách hàng cá nhân .
Bảng 4. 9 Kết quả phân tích ANOVAa
Model Sum of Squares df Mean Square F Sig.
1
Regression 84.287 4 21.072 56.501 .000b
Residual 76.827 206 .373
Total 161.115 210
(Nguồn: phụ lục 7.2)
Mục tiêu của bước kiểm định F trong bảng 4.9 để kiểm tra xem mơ hình hồi quy tuyến tính này có suy rộng ra và áp dụng được cho tồn bộ tổng thể hay khơng. Kết quả nhận được từ bảng 4.9 cho thấy giá trị thống kê F là 56.501 với giá trị Sig.= 0 < 0.05. Như vậy, mơ hình hồi quy tuyến tính đã được xây dựng phù hợp với tổng thể và có thể suy rộng ra cho tổng thể.
Bảng 4. 10 Kết quả hồi quy. Model Unstandardized Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. Collinearity Statistics B Std. Error
Beta Tolerance VIF
1 (Constant) .047 .253 .187 .852 SP .344 .065 .316 5.316 .000 .655 1.527 CSVC .231 .058 .230 4.009 .000 .704 1.420 NS .384 .074 .328 5.211 .000 .583 1.714 YTKQ .021 .049 .020 .418 .676 .967 1.034 (Nguồn: phụ lục 7.2)
Theo kết quả bảng 4.10, yếu tố các yếu tố khách quan (YTKQ) có sig = 0.676 nên ta loại biến này khỏi mơ hình. Các hệ số hồi quy đều có dấu (+) nên các biến độc lập SP, CSVC, NS đều có tác động cùng chiều tới biến phụ thuộc là QD. Mô hình hồi quy được biểu diễn bời 03 yếu tố tác động dưới dạng như sau:
QD = 0.316*SP + 0.230*CSVC + 0.328*NS + ε
Tham số ε đại diện cho những yếu tố chưa biết và sai số.
Trong đó yếu tố đội ngũ nhân viên có ảnh hưởng nhiều nhất đến quyết định gửi tiền tiết kiệm của khách hàng cá nhân (hệ số beta chuẩn hóa lớn nhất 0.328, có nghĩa là mỗi một đơn vị thay đổi của yếu tố đội ngũ nhân viên thì yếu tố quyết định gửi tiền tiết
kiệm của khách hàng cá nhân sẽ thay đổi 0.328 đơn vị). Các yếu tố Sản phẩm tiền gửi tiết kiệm ( hệ số beta chuẩn hóa 0.316) và cơ sở vật chất của ngân hàng ( hệ số beta chuẩn hóa 0.230) cũng đều có ảnh hưởng đến việc quyết định gửi tiền tiết kiệm của khách hàng cá nhân