CHƯƠNG 4 : PHÂN TÍCH KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.2. KIỂM ĐỊNH MƠ HÌNH LÝ THUYẾT
4.2.2. Phân tích hồi qui
Phân tích hồi qui bội khơng phải ch là mô tả các dữ liệu uan sát được. Từ kết quả trong mẫu, ta sẽ xác định được mối quan hệ nhân quả giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập trong mơ hình. Mơ hình phân tích hồi qui sẽ mơ tả chính thức của mối liên hệ và ua đó giúp ta dự đốn được mức độ của biến phụ thuộc khi biết trước giá trị của biến độc lập.
ừ bảng 4.11 ta thấy, trong tổng cộng 5 nhân tố có 3 nhân tố tác động dương (có hệ số beta dương) đến uyết định lựa chọn A B e-banking của khách hàng gồm DESUDUN , HUUI H, HINHANH, có 1 yếu tố có hệ số Beta âm là RUIRO với mức ý nghĩa Sig = 0.000, c n yếu tố ANHHUON có mức ý nghĩa Sig = 0.995 > 0.05 bị loại ra khỏi mô h nh
Bảng 4.6 Các thông số của từng biến trong mơ hình hồi qui Coefficientsa Mơ hình Hệ số chưa chuẩn hóa Hệ số chuẩn t Sig.
huẩn đoán đa cộng tuyến
B Std.
Error Beta Tolerance VIF
1 (Constant) 0.601 0.427 1.408 0.160 DESUDUNG 0.422 0.075 0.290 5.612 0.000 0.554 1.804 RUIRO -0.359 0.052 -0.325 -6.899 0.000 0.667 1.498 HUUICH 0.384 0.092 0.234 4.191 0.000 0.473 2.113 HINHANH 0.219 0.079 0.144 2.763 0.006 0.545 1.836 ANHHUONG 0.000 0.050 0.000 0.006 0.995 0.726 1.378
a. Dependent Variable: LUACHON
(Nguồn : Kết quả nghiên cứu từ SPSS)
Bảng 4.7 Tóm tắt mơ hình
Tóm tắt mơ hình
Mơ
hình R R2 R2 hiệu ch nh Sai số Durbin-Watson
1 .800a 0.641 0.633 0.54208 2.037
a. Predictors: (Constant), ANHHUONG, RUIRO, DESUDUNG, HINHANH, HUUICH
b. Dependent Variable: LUACHON
(Nguồn : Kết quả nghiên cứu từ SPSS)
Bảng 4.8 ANOVA ANOVAa Mơ hình ổng b nh phương df Trung bình b nh phương F Sig. 1 Regression 127.333 5 25.467 86.665 .000b Residual 71.406 243 0.294 Total 198.739 248
a. Dependent Variable: LUACHON
b. Predictors: (Constant), ANHHUONG, RUIRO, DESUDUNG, HINHANH, HUUICH
Theo kết quả nghiên cứu, R2 = 0.641 cho thấy mơ hình hồi qui tuyến tính phù hợp với tập dữ liệu và có thể sử dụng được. uy nhiên mô h nh thường không phù hợp với dữ liệu thực tế như giá trị R2 thể hiện. R2 hiệu ch nh = 0.633 tử R2 được sử dụng để phản ánh sát hơn mức độ phù hợp của mơ hình hồi qui tuyến tính vì nó không phụ thuộc vào độ lệch phóng đại của R2. Như vậy, R2
hiệu ch nh = 0.633 cho thấy sự tương thích c ủa mơ hình với biến quan sát là r ất lớn (tức các thành phần trong mơ hình gi ải thích được 63.3% sự biến thiên c ủa biến phụ thuộc quyết