4.5. Kiểm định mô hình
4.5.1 Kiểm định mơ hình các thành phần thái độ của khách hàng
4.5.1.1. Phân tích tương quan
Phân tích tương quan Pearson để đánh giá mối tương quan giữa các thành phần sau khi rút gọn bằng EFA, sử dụng hệ số tương quan Pearson để lượng hóa mức độ chặt chẽ của mối liên hệ tuyến tính giữa hai biến định lượng.
- Giá trị tuyệt đối của Pearson tiến gần đến 1 kh hai biến có mối tương quan tuyến tính chặt chẽ.
- Giá trị pearson = 0 chỉ ra rằng hai biến khơng có mối liên hệ tuyến tính - Ngồi ra cần thận trọng xem xét đồng thời hệ số tương quan và cả đồ thị bởi vì hệ số tương quan có thể có cùng một giá trị trong khi hình hạng của mối liên hệ lại rất khác nhau (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
Bảng 4.18 Kết quả phân tích tương quan giữa các thành phần thái độ khách hàng
Tương quan PC CA PEOU PE PU PR PC Pearson Correlation 1 ,548** ,262** ,441** ,441** -,073 Sig. (2-tailed) ,000 ,000 ,000 ,000 ,193 N 315 315 315 315 315 315 CA Pearson Correlation ,548** 1 ,223** ,456** ,384** -,158** Sig. (2-tailed) ,000 ,000 ,000 ,000 ,005 N 315 315 315 315 315 315 PEOU Pearson Correlation ,262** ,223** 1 ,004 ,227** -,013 Sig. (2-tailed) ,000 ,000 ,939 ,000 ,813 N 315 315 315 315 315 315 PE Pearson Correlation ,441** ,456** ,004 1 ,344** -,030 Sig. (2-tailed) ,000 ,000 ,939 ,000 ,593 N 315 315 315 315 315 315 PU Pearson Correlation ,441** ,384** ,227** ,344** 1 -,086 Sig. (2-tailed) ,000 ,000 ,000 ,000 ,129 N 315 315 315 315 315 315 PR Pearson Correlation -,073 -,158** -,013 -,030 -,086 1 Sig. (2-tailed) ,193 ,005 ,813 ,593 ,129 N 315 315 315 315 315 315
**. Tương quan có mức ý nghĩa 1% (2 phía) *. Tương quan có mức ý nghĩa 5% (2 phía)
(Nguồn: Kết quả được trích dẫn phụ lục 07, trang xxiv)
Kết quả phân tích tương quan (bảng 4.18) cho thấy sự tương quan giữa các biến độc lập với biến trung gian nằm trong khoảng từ -0.158 đến 0.548, nên các biến độc lập có nhiều khả năng giải thích cho các biến phụ thuộc thông qua biến trung gian (CA). Vì thế chúng ta có thể tiến hành phân tích mơ hình hồi quy bội sẽ phù hợp.
4.5.1.2. Phân tích hồi quy bội
Qua phân tích tương quan, mơ hình được chọn là mơ hình hồi quy tuyến tính bội (phương pháp bình qn bé nhất thông thường OLS), được thể hiện ở phương trình sau:
CA = β0+ β1PU+β2PEOU+β3PE+β4PC+ β5PR +ε Trong đó: β0, β1, β2, β3, β4, β5 là các hằng số và ε là sai số
Với thủ tục chọn biến là các biến được đưa vào cùng lúc (phương pháp Enter), với tập dữ liệu trong nghiên cứu này cần xem xét độ phù hợp của mơ hình và các điều kiện về hồi quy, kết quả phân tích hồi quy được trình bày trong các bảng sau:
Bảng 4.19. Kết quả hệ số xác định và kiểm định Durbin-watson
Mơ
hình R R
2
R2 Hiệu chỉnh Sai số chuẩn của
ước lượng Durbin-Watson
1 .627a .393 .383 .43585 1.948
a.Biến độc lập : PR, PEOU, PE, PU, PC b.Biến phụ thuộc: CA
Bảng 4.20. Kết quả phân tích ANOVA cho hồi quy bội ANOVA ANOVA Mơ hình Tổng bình phương Bậc tự do (df) Trung bình bình phương F Sig. 1 Hồi quy 38.053 5 7.611 40.063 .000b Phần dư 58.700 309 .190 Tổng cộng 96.754 314 a. Biến phụ thuộc: CA
Bảng 4.21. Kết quả phân tích hồi quy bộiMơ hình Mơ hình Biến chưa chuẩn hóa Biến chuẩn hóa t Sig. Phân tích đa cộng tuyến B Std.
Error Beta Tolerance VIF
1 Hằng số .995 .287 3.472 .001 PC .339 .052 .350 6.482 .000 .672 1.488 PEOU .100 .045 .104 2.213 .028 .893 1.120 PE .232 .045 .261 5.130 .000 .759 1.318 PU .098 .047 .107 2.099 .037 .756 1.323 PR -.087 .034 -.114 -2.551 .011 .991 1.009 a. Biến phụ thuộc: CA
(Nguồn: Kết quả được trích dẫn phụ lục 08, trang xxv)
Kiểm định F sử dụng trong bảng phân tích phương sai ANOVA với trị số thống kê F= 40.063 được tính từ giá trị R Square của mơ hình đầy đủ, giá trị Sig.=0,000 rất nhỏ cho phép bác bỏ giả thuyết H0 cho rằng tất cả các hệ số hồi quy bằng 0 (ngoại trừ hằng số). Mơ hình hồi quy tuyến tính bội là phù hợp với tập dữ liệu và có thể sử dụng được.
Kết quả hồi quy có hệ số xác định R2 là 0,393 và R2 sau khi hiệu chỉnh là 0,383. Hệ số R2 hiệu chỉnh cho biết độ thích hợp của mơ hình là 38,3%, tức 38,3% độ biến thiên của biến thái độ khách hàng (CA) được giải thích chung bởi các biến độc lập trong mơ hình.
Với mức ý nghĩa 5%, kết quả phân tích cho thấy mơ hình khơng xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến, các biến đều có hệ số phóng đại phương sai VIF < 10, sig < 0.05. Các nhân tố đều có vai trị quan trọng tác động đến thái độ của khách hàng.
Về cường độ ảnh hưởng của các biến độc lập như sau: β0=0.995
β1=0.339 β2=0.100 β3=0.232
β4=0.098 β5=-0.087
Phương trình hồi quy tuyến tính của mơ hình chưa chuẩn hóa có dạng:
CA=0.995 + 0.339PC + 0.232PE +0.10PEOU +0.098PU - 0.087PR (1) Phương trình hồi quy tuyến tính chuẩn hóa có dạng:
CA=0.350PC + 0.261PE + 0.104PEOU+0.107PU - 0.114PR (1’)
4.5.1.3. Dị tìm các vi phạm giả định cần thiết trong hồi quy bội
+ Giả định liên hệ tuyến tính:
Để đánh giá mức độ phù hợp giữa đường thẳng tuyến tính với tập dữ liệu quan sát người ta thường sử dụng phương pháp vẽ đồ thị phân tán giữa các phần dư và giá trị dự đốn (Hồng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
Theo như kết quả nghiên cứu, đồ thị phân tán được vẽ giữa giá trị chuẩn đoán (Standardized predicted value) và phần dư chuẩn hóa (Standardized residual) cho thấy phần dư phân tán ngấu nhiên tung độ 0. Như vậy giả định liên hệ tuyến tính khơng bị vi phạm.
(Xem phụ lục 8 trang xxv)
+ Kiểm định giả định phương sai của sai số (phần dư) không đổi:
Hiện tượng phương sai thay đổi làm cho ước lượng các hệ số hồi quy không bị chệch nhưng không phải ước lượng hiệu quả nhất dẫn đến đánh giá sai lệch chất lượng của mơ hình hồi quy tuyến tính (Hồng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
Sử dụng kiểm định tương quan hạng Pearman để kiểm định giả thuyết phương sai của sai số không thay đổi hay hệ số tương quan hạng của tổng thể bằng 0. Từ kết quả phân tích tương quan hạng cho thấy phần dư sau khi lấy giá trị tuyệt đối với các biến độc lập có giá trị sig của các biến lớn hơn mức ý nghĩa của nó nên khơng có cơ sở bác bỏ giả thuyết phương sai sai số (phần dư) khơng thay đổi. Mơ hình khơng vi phạm giả định.
(Xem phụ lục 8 trang xxv)
+ Giả định về phân phối chuẩn phần dư:
Sử dụng biểu đồ tần suất của phần dư để kiểm định giả định về phân phối chuẩn phần dư. Theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008) cho rằng không hợp lý khi kỳ vọng các phần dư quan sát có phân phối chuẩn hồn tồn vì ln có những chênh lệch do lấy mẫu. Như vậy nếu mẫu đủ lớn có thể xem phân phối của phần dư như tiệm cận chuẩn.
Theo như kết quả nghiên cứu này ta có một đường cong phân phối chuẩn trên đồ thị có giá trị trung bình rất nhỏ (xấp xỉ bằng 0) và độ lệch chuẩn=0.992 xem như xấp xỉ bằng 1. Do đó phân phối chuẩn của phần dư được xem như phân phối chuẩn nên không vi phạm giả định ban đầu.
(Xem phụ lục 8 trang xxv)
+ Giả định về tính độc lập của sai số:
Sử dụng hệ số Durbin-Watson để kiểm định tương quan giữa các sai số kề nhau. Với giả thuyết Ho: hệ số tương quan tổng thể của các phần dư bằng 0. Hệ số này có giá trị từ 0 đến 4.
- Nếu các phần dư khơng có tương quan chuỗi bậc nhất với nhau thì hệ số này sẽ gần bằng 2.
- Nếu hệ số này thấp (và nhỏ hơn 2) thì các phần dư gần nhau có tương quan thuận.
- Nếu hệ số này lớn hơn 2 (và gần 4) thì các phần dư gần nhau có tương quan nghịch (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
Kết quả phân tích từ nghiên cứu này có hệ số Durbin-Watson =1.948 (xấp xỉ 2) nên có thể kết luận khơng có tương quan chuỗi bậc nhất với nhau hay các phần dư trong mơ hình độc lập với nhau.
(Xem phụ lục 8 trang xxv)
Hiện tượng cộng tuyến là trạng thái trong đó các biến độc lập có tương quan chặt chẽ với nhau. Sử dụng hệ số phóng đại phương sai VIF để kiểm tra.
- Nếu VIF > 10 thì biến này hầu như khơng có giá trị giải thích biến thiên của biến phụ thuộc trong mơ hình hồi quy bội (MLR).
- Nếu VIF > 2 thì trong thực tế cũng cần phải thận trọng trong việc diễn giải các hệ số hồi quy (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
Trong kết quả nghiên cứu này VIF lớn hơn 1 và nhỏ hơn 10 nên không xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến.
(Xem phụ lục 8 trang xxv)
4.5.2. Kiểm định mơ hình các thành phần ý định sử dụng của khách hàng 4.5.2.1. Phân tích tương quan: 4.5.2.1. Phân tích tương quan:
Trong nghiên cứu này chúng ta sử dụng hồi quy đơn (SLR) để kiểm định mơ hình, hệ số hồi quy chính là hệ số tương quan đơn giữa thái độ (CA) và Ý định sử dụng (ITU). Kết quả thể hiện trong bảng 4.20 như sau:
Bảng 4.22 Kết quả tương quan giữa CA và ITU
CA ITU
CA
Tương quan Pearson 1 .720**
Sig. (2 phía) .000
N 315 315
ITU
Tương quan Pearson .720** 1
Sig. (2 phía) .000
N 315 315
**. Tương quan có mức ý nghĩa 1% (2 phía)
(Nguồn: Kết quả được trích dẫn phụ lục 10, trang xxxvii)
Hệ số tương quan đạt tương đối cao (+0,720) biến trung gian thái độ khách hàng (CA) này có thể đưa vào mơ hình hồi quy đơn giải thích cho biến phụ thuộc ý định sử dụng (ITU).
4.5.2.2. Phân tích hồi quy đơn:
Qua phân tích tương quan, mơ hình được chọn là mơ hình hồi quy tuyến tính đơn, được thể hiện ở phương trình sau:
ITU = β0+ β1CA + ε
Trong đó: β0, β1 là các hằng số và ε là sai số
Kết quả bảng 4.21 cho thấy hệ số xác định R2 là 0,518 và R2 sau hiệu chỉnh là 0,517. Hệ số R2 hiệu chỉnh cho biết độ thích hợp của mơ hình là 51,7%, tức là 51,7% độ biến thiên của biến phụ thuộc ý định sử dụng ITU được giải thích bởi biến trung gian (CA) trong mơ hình.
Bảng 4.23 Kết quả hệ số xác định và kiểm định Durbin-watson
Mơ hình R R2 R
2 Hiệu chỉnh
Sai số chuẩn của ước lượng
Durbin-Watson
1 .720a .518 .517 .44133 1.822
a. Biến trung gian: CA b. Biến phụ thuộc: ITU
Hệ số Durbin-Watson =1.822 nên có thể kết luận khơng có tương quan chuỗi bậc nhất với nhau hay các phần dư trong mơ hình độc lập với nhau.
Bảng 4.24. Kết quả phân tích ANOVA cho hồi quy đơn
Mơ hình Tổng bình phương Bậc tự do (df) Trung bình bình phương F Sig. 1 Hồi quy 65.564 1 65.564 336.625 .000b Phần dư 60.963 313 .195 Tổng cộng 126.526 314
a. Biến phụ thuộc: ITU b. Biến trung gian: CA
Bảng 4.25. Kết quả phân tích hồi quy đơn
Mơ hình Biến chưa chuẩn hóa Biến chuẩn hóa t Sig. Phân tích đa cộng tuyến B Std.
Error Beta Tolerance
VIF
1 Hằng số .729 .167 4.357 .000
CA .823 .045 .720 18.347 .000 1.000 1.000
a. Biến phụ thuộc: ITU
Kiểm định F cho giá trị F = 336.625 và Sig.=0,000 cho thấy mơ hình phân tích là thích hợp. Biến CA đạt yêu cầu về mức ý nghĩa (Sig. < 0,50). Phương trình hồi quy tuyến tính của mơ hình có dạng:
ITU = 0.729 + 0.823CA (2)
4.5.2.3. Dị tìm các vi phạm giả định cần thiết trong hồi quy đơn
+ Giả định liên hệ tuyến tính:
Theo như kết quả nghiên cứu, đồ thị phân tán được vẽ giữa giá trị chuẩn đoán (Standardized predicted value) và phần dư chuẩn hóa (Standardized residual) cho thấy phần dư phân tán ngấu nhiên tung độ 0. Như vậy giả định liên hệ tuyến tính khơng bị vi phạm.
(Xem phụ lục 10 trang xxxvii)
+ Kiểm định giả định phương sai của sai số (phần dư) không đổi:
Sử dụng kiểm định tương quan hạng Pearman để kiểm định giả thuyết phương sai của sai số không thay đổi hay hệ số tương quan hạng của tổng thể bằng 0. Từ kết quả phân tích tương quan hạng cho thấy phần dư sau khi lấy giá trị tuyệt đối với các biến độc lập có giá trị sig. của các biến lớn hơn mức ý nghĩa của nó nên khơng có cơ sở bác bỏ giả thuyết phương sai sai số (phần dư) không thay đổi. Mơ hình khơng vi phạm giả định.
(Xem phụ lục 10 trang xxxvii)
+ Giả định về phân phối chuẩn phần dư:
Theo như kết quả nghiên cứu này ta có một đường cong phân phối chuẩn trên đồ thị có giá trị trung bình rất nhỏ (xấp xỉ bằng 0) và độ lệch chuẩn=0.998 xem như xấp xỉ bằng 1. Do đó phân phối chuẩn của phần dư được xem như phân phối chuẩn nên không vi phạm giả định ban đầu.
(Xem phụ lục 10 trang xxxvii)
Kết quả phân tích từ nghiên cứu này có hệ số Durbin-Watson =1.822 (xấp xỉ 2) nên có thể kết luận khơng có tương quan chuỗi bậc nhất với nhau hay các phần dư trong mơ hình độc lập với nhau.
(Xem phụ lục 10 trang xxxvii)
+ Kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến:
Trong kết quả nghiên cứu này VIF < 10 nên không xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến. (Xem phụ lục 10 trang xxxvii)
4.5.2.4. Phân tích đường dẫn Path:
Phân tích đường dẫn (Path) được tính như sau: Hệ số xác định mơ hình chung:
R2M = 1-(1-R21)( 1-R22) = 1-(1-0,393)(1-0,518) = 0.7074 Phân tích đường dẫn cho thấy hệ số xác định tổng thể R2
M của mơ hình là 0.7074 Điều đó có nghĩa là các biến độc lập của mơ hình đã giải thích được 70,74% sự biến thiên của biến phụ thuộc.
4.6. Kiểm định các giả thuyết của mơ hình
Với mức ý nghĩa 5%, các kết quả kiểm định các giả thuyết nghiên cứu H1, H2, H3, H4, H6, H7 được chấp nhận, giả thuyết H5 bị loại bỏ trong giai đoạn nghiên cứu sơ bộ vì khơng đảm bảo độ tin cậy.
Như vậy sau khi thực hiện các phân tích và kiểm định mơ hình MLR và SLR từ kết quả của bảng 4.21 và bảng 4.25 ta có kết quả kiểm định các giả thuyết nghiên cứu. Các giả thuyết có mức độ tác động tích cực và tiêu cực đến thái độ và ý định sử dụng dịch vụ ngân hàng trực tuyến của khách hàng, trong đó giả thuyết H6 có tác động tiêu cực (-0.114) và H4 có mức độ ảnh hưởng lớn nhất (+0.350) trong tất cả các nhân tố.
Bảng 4.26 Kết quả kiểm định các giả thuyết nghiên cứu
Giả
thuyết Phát biểu các giả thuyết
Giá trị P Kết quả kiểm định H1 Sự hữu ích cảm nhận (PU) có tác động tích cực đến thái độ của khách hàng P<0.05 Chấp nhận H2 Dễ sử dụng cảm nhận (PEOU) có tác động tích cực đến thái độ của khách hàng P<0.05 Chấp nhận H3 Sự thú vị cảm nhận (PE) có tác động tích cực đến thái độ của khách hàng P<0.05 Chấp nhận H4 Sự tín nhiệm cảm nhận (PC) có tác động tích cực đến thái độ của khách hàng P<0.05 Chấp nhận H5 Chi phí cảm nhận (PCST) có tác động tiêu cực đến thái độ của khách hàng
Loại trong giai đoạn nghiên cứu sơ bộ H6 Rủi ro cảm nhận (PR) có tác động tiêu cực đến thái độ của khách hàng P<0.05 Chấp nhận H7 Thái độ khách hàng (CA) có tác động tích cực đến ý định dụng dịch vụ (ITU) của khách hàng P<0.05 Chấp nhận
Theo kết quả của bảng 4.26, mơ hình nghiên cứu chính thức được khái qt qua hình 4.1 như sau:
Hình 4.1 Mơ hình kết quả nghiên cứu
4.7. Các kiểm định sự khác biệt
4.7.1. Kiểm định sự khác biệt trung bình mẫu theo nhóm giới tính của khách hàng
Theo bảng 4.9 Mơ tả về giới tính ta thấy có 194 mẫu là nam giới chiếm 61.6%, còn lại 121 là nữ chiếm 38.4%, hai nhóm độc lập, định tính nên ta sử dụng phép kiểm định Independent – Sample T – Test.
Giả thuyết Ho: Khơng có sự khác biệt về giá trị trung bình của tổng thể giữa nam và nữ.
Kết quả bảng trong phụ lục 11 trang xl cho thấy:
- Kiểm định Levene, giá trị Sig.=0.105>0.05 thì phương sai giữa 2 nhóm giới tính của khách hàng bằng nhau.
Kết luận có sự khác nhau giữa nhóm khách hàng nam và nhóm khách hàng nữ trong việc đánh giá các yếu tố ảnh hưởng đến thái độ và ý định sử dụng dịch vụ