CHƯƠNG 3 : PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
3.3 Nghiên cứu chính thức
3.3.3.4 Phân tích hồi quy
Sau khi phân tích tương quan để kiểm định mối quan hệ giữa các biến trong mơ
hình, các biến được đưa vào phân tích hồi quy. Hồi quy tuyến tính thường được dùng để kiểm định và giải thích lý thuyết nhân quả (Cooper và Schindler, 2003). Ngồi chức năng là một công cụ mô tả, hồi quy tuyến tính cũng được sử dụng như một cơng cụ kết luận để kiểm định các giả thuyết và dự báo các giá trị của tổng thể nghiên cứu. Phương trình hồi quy tuyến tính bội được thực hiện để xác định vai trò quan trọng của từng yếu tố thành phần trong việc tác động đến biến phụ thuộc. Phương pháp thực hiện hồi quy là phương pháp Enter.
Các hệ số cần quan tâm trong mơ hình hồi quy
+ Hệ số xác định R2: Theo Hoàng Trọng (2005), các nhà nghiên cứu sử dụng hệ số xác định R² (R-square) để đánh giá mức độ phù hợp của mơ hình nghiên cứu, nó đo lường tỉ lệ tương quan của phương sai biến phụ thuộc mà trị trung bình của nó được giải thích bằng các biến độc lập. Giá trị của R2 càng cao thì khả năng giải thích của mơ hình hồi quy càng lớn và việc dự đoán biến phụ thuộc càng chính xác. Ngồi ra, 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 có nhiều biến 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 trong trường hợp có một biến giải thích trong mơ hình. Như vậy, trong hồi quy tuyến tính thường dùng hệ số R2 điều chỉnh để đánh giá độ phù hợp của mơ hình vì nó khơng thổi phồng mức độ phù hợp của mơ hình. Ngồi ra, kiểm định phương sai của phần hồi quy và phần dư (biến thiên phần hồi quy và biến thiên phần dư) phải có ý nghĩa thống kê. Vì vậy, phép kiểm định phân tích phương sai (ANOVA) được tiến hành, ANOVA có sig < 0,05 (Nguyễn Đình Thọ, 2011, p.493).
+ Hệ số Durbin-Watson: dùng để kiểm tra hiện tượng tự tương quan. Mơ hình hồi quy phù hợp khi giá trị Durbin-Watson có giá trị từ 1-3, tức là mơ hình khơng có tự
tương quan (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008, p.336).
+ Hệ số phóng đại phương sai VIF (Variance inflation factor):các biến độc lập
trong mơ hình hồi quy bội phải khơng có tương quan hồn tồn với nhau, kiểm tra yếu tố này thông qua kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến bằng hệ số phóng đại phương sai VIF, thông thường nếu VIF của một biến độc lập nào đó > 10 thì biến này hầu như khơng có giá trị giải thích biến thiên của biến phụ thuộc trong mơ hình hồi quy (Hair & ctg, 2006). Trong thực tế, nếu VIF > 2, chúng ta cần cẩn thận trong diễn giải các trọng số hồi quy (Nguyễn Đình Thọ, 2011, p.497)
+ Hệ số Beta chuẩn hóa: là hệ số hồi quy chuẩn hóa cho phép so sánh trực tiếp
giữa các hệ số, được xem như là khả năng giải thích biến phụ thuộc. Trị tuyệt đối của một hệ số beta chuẩn hóa càng lớn thì tầm quan trọng tương đối của nó trong dự báo biến phụ thuộc càng cao. (Hoàng Trọng và Mộng Ngọc 2005).
+ Mối quan hệ tuyến tính giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập: cũng như hiện tượng phương sai thay đổi, chúng ta xây dựng mối quan hệ (trong mẫu) giữa phần dư và giá trị quy về hồi quy. Mối quan hệ này phù hợp khi phần dư và giá trị quy về hồi quy độc lập nhau và phương sai của phần dư khơng thay đổi, khi đó mơ hình hồi quy là phù hợp (Nguyễn Đình Thọ, 2011, p.498).
Phân tích hồi quy bội dùng để chứng minh sự phù hợp của mơ hình nghiên cứu mà tác giả đã đề nghị trong chương 2.
Tóm tắt chương 3
Chương này trình bày phương pháp nghiên cứu thực hiện trong đề tài nhằm xây dựng, đánh giá thang đo và mơ hình lý thuyết. Phương pháp nghiên cứu được thực hiện thơng qua hai giai đoạn chính : Nghiên cứu sơ bộ (nghiên cứu định tính) và nghiên cứu chính thức (nghiên cứu định lượng). Nghiên cứu định tính được thực hiện thơng qua thảo luận nhóm với các chuyên gia trong ngành ngân hàng. Nghiên cứu định lượng được khảo sát với các khách hàng cá nhân, kích cỡ mẫu n=404 thơng qua bảng câu hỏi
gồm 37 biến quan sát và phương pháp chọn mẫu thuận tiện được sử dụng cho nghiên cứu. Tuy nhiên, để phân tích có nghĩa địi hỏi tất cả Cronbach alpha của các khái niệm nghiên cứu phải lớn hơn 0,7; giá trị Eigenvalue lớn hơn 1, phương sai trích lớn hơn 50%, hệ số tải nhân tố lớn hơn 0,5. Chương tiếp theo sẽ trình bày kết quả nghiên cứu, như mô tả đặc điểm mẫu nghiên cứu, kết quả kiểm định thang đo và kết quả kiểm định các giả thuyết nghiên cứu.