CHƯƠNG 1 : TỔNG QUAN VỀ DỊCH VỤ NGÂN HÀNG ĐIỆN TỬ
2.3 Phân tích các nhân tố ảnh hưởng đến sự phát triển dịch vụ ngân hàng điện tử tạ
2.3.2.4 Phân tích hồi quy tuyến tính bội
a.Đánh giá độ phù hợp, kiểm định độ phù hợp của mơ hình
Để kiểm định sự phù hợp giữa 6 nhân tố ảnh hưởng đến biến phụ thuộc là phát triển dịch vụ NHĐT, hàm hồi qui tuyến tính bội với phương pháp đưa vào một lượt (Enter) được sử dụng. Kết quả phân tích hồi qui lần tại bảng 2.10, các giá trị Sig. tương ứng với các biến TT, LP, BM, AN, HD, DD đều < 0.05. Vì vậy, có thể khẳng định các biến này có ý nghĩa trong mơ hình.
Bảng 2.9: kết quả hồi qui
Hệ số hồi qui chưa chuẩn hóa
Hệ số hồi qui đã chuẩn hóa
Thống kê đa cộng tuyến
Model T Sig.
B Std. Error Beta Tolerance VIF
1 Hằng số -0.029 0.260 -0.110 0.913 TT 0.240 0.051 0.246 4.733 0.000 0.818 1.222 LP 0.140 0.055 0.133 2.533 0.012 0.801 1.248 BM 0.150 0.069 0.125 2.184 0.030 0.674 1.484 AN 0.141 0.050 0.166 2.846 0.005 0.648 1.544 HD 0.097 0.037 0.147 2.633 0.009 0.709 1.410 DD 0.231 0.048 0.297 4.785 0.000 0.572 1.749 Nguồn: Tác giả
Đánh giá độ phù hợp của mơ hình
Hệ số R2 điều chỉnh (Adjusted R square) = 0.569 (bảng số 18a, phụ lục 5). Điều này nói lên rằng mơ hình hồi quy tuyến tính bội đã xây dựng phù hợp với tập dữ liệu đến mức 56.9%.
Kiểm định độ phù hợp của mơ hình
Kết quả kiểm định trị thống kê F, với giá trị sig = 0.000 (< 0.001) từ bảng phân tích phương sai ANOVA (bảng số 18b, phụ lục 5) cho thấy mơ hình hồi quy tuyến tính bội đã xây dựng phù hợp với tập dữ liệu, sử dụng được.
Hiện tượng đa cộng tuyến
Đo lường đa cộng tuyến được thực hiện, kết quả cho thấy hệ số phóng đại phương sai (VIF) có giá trị nhỏ hơn 2 (bảng 2.10) đạt yêu cầu (VIF < 10). Vậy mơ hình hồi quy tuyến tính bội khơng có hiện tượng đa cộng tuyến, mối quan hệ giữa các biến độc lập khơng ảnh hưởng đến kết quả giải thích của mơ hình.
b. Kiểm định các giả định hồi quy
Giả định liên hệ tuyến tính
Kiểm tra bằng biểu đồ phân tán scatter cho phần dư chuẩn hóa (Standardized residual) và giá trị dự dốn chuẩn hóa (Standardized predicted value). Kết quả cho thấy phần dư phân tán ngẫu nhiên qua đường thẳng qua điểm 0 (hình 2, phụ lục 5) không tạo thành một hình dạng nào cụ thể. Như vậy, giả định liên hệ tuyến tính được thỏa mãn.
Giả định phương sai của sai số không đổi
Kết quả kiểm định tương quan hạng Spearman (bảng số 19, phụ lục 5) thấy giá trị sig của các biến độc lập là TT, LP, BM, AN, HD, DD với giá trị tuyệt đối của phần dư (ABSRES) khác không. Điều này cho thấy chúng ta không thể bác bỏ giả thiết Ho, nghĩa là phương sai của sai số không đổi. Như vậy, giả định phương sai của sai số không đổi không bị vi phạm.
Giả định phần dư có phân phối chuẩn
Kiểm tra biểu đồ phân tán của phần dư (hình 1, phụ lục 5) cho thấy phân phối phần dư xấp xỉ chuẩn (trung bình mean gần = 0 và độ lệch chuẩn Std. = 0.984
tức là gần bằng 1). Như vậy, giả định phần dư có phân phối chuẩn khơng bị vi phạm.
Giả định khơng có tương quan giữa các phần dư
Đại lượng thống kê Durbin-Watson (d) được dùng để kiểm định tương quan của các sai số kề nhau. Đại lượng d có giá trị từ 0 đến 4. Kết quả phân tích hồi quy bội cho thấy giá trị d = 1.878 (bảng số 18a, phụ lục 5) nằm trong vùng chấp nhận nên khơng có tương quan giữa các phần dư. Như vậy, giả định khơng có tương quan giữa các phần dư khơng bị vi phạm. Vì vậy, mơ hình hồi quy tuyến tính trên có thể sử dụng được.
c. Phương trình hồi quy tuyến tính bội
Với tập dữ liệu thu được trong phạm vi nghiên cứu của đề tài và dựa vào bảng kết quả hồi quy tuyến tính bội (bảng 2.9), phương trình hồi quy tuyến tính bội thể hiện các nhân tố ảnh hưởng đến phát triển dịch vụ NHĐT như sau:
PT= 0.246*TT + 0.133*LP + 0.125*BM + 0.166*AN + 0.147*HD + 0.297*DD
Các biến độc lập (Xi): TT, LP, BM, AN, HD, DD