2.3.3.2 .Phân tích thang đo
2.3.3.5. Phân tích hồi qui
Phân tích hồi qui bội khơng phải chỉ là mơ tả các dữ liệu quan 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 qua đó giúp ta dự đốn được mức độ của biến phụ thuộc khi biết trước giá trị của biến độc lập.
Để đánh giá độ phù hợp của mơ hình, các nhà nghiên cứu sử dụng hệ số R2 (R- Square) để đánh giá mức độ phù hợp của mơ hình nghiên cứu, hệ số xác định R2 được chứng minh là hàm không giảm theo số biến độc lập được đưa vào mơ hình, tuy nhiên khơng phải phương trình càng nhiều biến thì sẽ càng phù hợp hơn với dữ liệu, R2 có khuynh hướng là một yếu tố lạc quan của thước đo sự phù hợp của mơ hình đối với dữ liệu. Bên cạnh đó dữ liệu được kiểm tra tương quan bằng hệ số Durbin- Watson (1 < Durbin- Watson <3) chứng tỏ mơ hình tương quan tốt đồng thời khơng có hiện tượng đa cộng tuyến bằng hệ số phóng đại phương sai VIF (VIF <2.5).
Hệ số Beta chuẩn hóa được dùng để đánh giá mức độ quan trọng của từng nhân tố, hệ số Beta chuẩn hóa của biến nào càng cao thì mức độ tác động của biến đó vào sự lựa chọn của khách hàng càng lớn (Hồng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005). Các thơng số của từng biến trong mơ hình hồi qui:
Bảng 2.9.Các thơng số của từng biến trong mơ hình hồi qui
Hệ số chưa chuẩn hóa
Hệ số chuẩn hóa
Chuẩn đốn đa cộng tuyến Mơ hình B Std. Error Beta t Sig. Tolerance VIF (Constant) 2.299 .337 6.817 .000 Desudung .315 .047 .283 6.749 .000 .649 1.542 Ruiro -.465 .046 -.367 -10.071 .000 .863 1.159 Hieuqua .445 .051 .348 8.700 .000 .714 1.400 1 Hinhanh .058 .039 .058 1.478 .140 .730 1.370
(Nguồn: Kết quả nghiên cứu từ SPSS )
Từ bảng trên ta thấy, trong tổng cộng 4 nhân tố có 2 nhân tố tác động dương (có hệ số beta dương) đến quyết định lựa chọn ACB e-banking của khách hàng gồm Dễ sử dụng, hiệu quả mong đợi, có 1 yếu tố có hệ số Beta âm là Rủi ro giao dịch với mức ý nghĩa Sig = 0.000, thành phần Hình ảnh ngân hàng có Sig = 0.140, loại bỏ ra khỏi mơ hình hồi qui, vì các yếu tố khác đã giải thích cho thành phần này.
Bảng 2.10. Tóm tắt mơ hình
MƠ HÌNH TỔNG QT
Mơ hình
R R2 R hiệu chỉnh Sai số Durbin-Watson
1 .786a .617 .613 .45991 2.058
Bảng 2.11. ANOVA
ANOVAa
Mơ hình Tổng bình phương df Trung bình bình
phương F Sig. Regression 114.190 4 28.547 134.967 .000b Residual 70.857 335 .212 1 Total 185.047 339
(Nguồn: Kết quả nghiên cứu từ SPSS )
Theo kết quả nghiên cứu, R2 = 0.617, R2 hiệu chỉnh = 0.613 nghĩa là mơ hình tuyến tính đã xây dựng phù hợp với tập dữ liệu đến mức 61.3% ( tức các thành phần trong mơ hình giải thích được 61.3% sự biến thiên của biến phụ thuộc quyết định
lựa chọn dịch vụ ngân hàng điện tử của khách hàng). Trị số thống kê F đạt giá trị 134.967 được tính từ giá tượng tương quan bằng hệ số Durbin-Watson (1 <2.058<3). Phần dư đạt phân phối chuẩn với độ lệch chuẩn gần bằng 1. Như vậy, mơ hình hồi qui đưa ra là phù hợp với mơ hình và dữ liệu nghiên cứu.
Mơ hình hồi qui được viết như sau:
EBA = 0.283F1 + 0.348F2 - 0.367F3 (2.1)
Trong đó: EBA : Sự lựa chọn ACB e-banking của khách hàng F1 : Dễ sử dụng (Desudung)
F2 : Hiệu quả mong đợi (Hieuqua) F3: Rủi ro giao dịch (Ruiro)