PHẦN II. NỘI DUNG VÀ K ẾT QUẢ NGHIÊN C ỨU
2.2. Kết quả nghiên cứu các y ếu tố ảnh hưởng đến quy ết định sử dụng của khách hàng cá nhân đối với dịch vụ Internet Banking tại Ngân hàng TMCP Đông Nam Á
2.2.2. Đánh giá tác động của các y ếu tố đến quyết định lựa chọn dịch vụ Internet Banking của Ngân hàng SeABank – Chi nhánh Hu
2.2.2.3. Xây d ựng mô hình hồi quy ước lượng mức độ ảnh hưởng các nhân t ố tới quyết định sử dụng dịch vụ Internet Banking của Ngân hàng SeABank Hu ế
Kiểm định mối tương quan giữa biến độc lập và bi ến phụ thuộc Bảng 2.11. Phân tích tương quan Pearson
QD Tương quan
Pearson
SVTH: Ngô Th ục Trinh 64 Khóa lu ận tốt nghiệp
Sig. (2 – tailed)
Nguồn: Kết quả điều tra, phân tích năm 2020 Dựa vào kết quả phân tích ở bảng trên, ta thấy:
- Mức ý ngh ĩa của các nhân t ố “Sự tin tưởng cảm nhận”, “Ảnh hưởng xã h ội”,
“Nhận thức sự hữu ích”, “Nhận thức dễ sử dụng”, “Thái độ” đều có giá tr ị Sig. (2 – tailed) nhỏ hơn mức ý ngh ĩa α = 0,05, cho thấy sự tương quan giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc là có ý ngh ĩa. Có 1 biến “Sự tự chủ” có giá tr ị S g. (2 – tailed) lớn hơn mức ý ngh ĩa α
= 0,05, cho thấy biến này không có s ự tương quan có ý ngh ĩa đối với biến phụ thuộc như các nhân tố khác. Vì vậy có th ể loại biến “Sự tự chủ” khỏi mô hình nghiên
cứu.
- Hệ số tương quan Pearson khá cao (có 5 n ân tố lớn hơn 0,5 và 1 nhân tố thấp hơn 0,5) nên có th ể kết luận rằng các biến độc lập sau khi điều chỉnh có th ể giải thích cho biến phụ thuộc “Quyết định sử dụng”.
Đánh giá độ phù h ợp c ủ a mô hình
Bảng 2.121 . ánh giá độ phù h ợp của mô hình Mô hình
1
Dựa vào bảng kết quả phân tích, mô hình 6 biến độc lập có giá tr ị R2
0,690 tức là: độ phù h ợp của mô hình là 69%. Mô hình hồi quy tuyến tính đã xây d ựng phù h ợp với tập dữ liệu đến 69% và mô hình này gi ải thích rằng 69% sự thay đổi của biến phụ thuộc “Quyết định sử dụng” là do sự biến động của 5 biến độc lập. Bên cạnh đó,
SVTH: Ngô Th ục Trinh 65
Khóa lu ận tốt nghiệp GVHD: ThS. Tống Viết Bảo Hoàng
Kiểm định sự phù h ợp của mô hình
Để suy diễn mô hình của mẫu điều tra thành mô hình của tổng thể, ta phải kiểm định sự phù h ợp của mô hình hồi quy tổng thể với giả thuyết đặt ra trước là hệ số xác đị nh c ủa tổng thể R2 = 0.
Tiến hành kiểm định F thông qua phân tích phương sai, ta có bảng sau:
Bảng 2.13. Kiểm định ANOVA
Mô hình
Tương quan
1 Phần dư
Tổng Nguồn: Kết quả điều tra, phân tích năm 2020 Kết quả từ bảng ANOVA cho thấy giá trị
Sig. của F = 0,000 < 0,05, cho phép nghiên cứu bác bỏ giả thuyết “Hệ s ố xác định R2 = 0”, tức là mô hình hồi quy này sau khi suy rộng ra cho tổng thể thì mức độ phù h ợp của nó đã được kiểm chứng. Hay nói cách khác, các biến độc lập đã đưa vào trong mô hình giải thích được phần lớn sự thay đổi của biến phụ thuộc “Quyết định sử dụng”.
Xem xét tự tương quan
Tự tương quan là hiện tượng các sai số ngẫu nhiên có m ối liên hệ tương quan nhau, khi đó có thể xảy ra hiện tượng tự tương quan.
Hậu quả của tự tương quan của các phần dư:
- Các ước lượng OLS (Ordinary Least Square) vẫn là các ước lượng tuyến tính không ch ệch nhưng không hiệu quả (vì phương sai không nhỏ nhất).
- Phương sai của các ước lượng là các ước lượng chệch, vì vậy các kiểm định T và F không còn hi ệu quả.
Khóa lu ận tốt nghiệp GVHD: ThS. Tống Viết Bảo Hoàng
- Các dự báo về biến phụ thuộc không chính xác.
Đại lượng Durbin – Watson được dùng để kiểm định tương quan của các sai số kề nhau. Dựa vào kết quả thực hiện phân tích hồi quy cho thấy, giá trị Durbin – Watson là 1,706 thuộc trong khoảng chấp nhận (từ 1,6 đến 2,6).
Kết luận: không có hi ện tượng tư tương quan giữa các phần dư trong mô hình, mô hình có ý ngh ĩa.
Xem xét đa cộng tuyến
Mô hình hồi quy vi phạm hiện tượng đa cộng tuyến khi có giá tr ị ệ số phóng đại phương sai VIF (Variance Inflation Factor) lớn hơn hay bằ ng 10.
Từ kết quả phân tích hồi quy ở trên, có th ể thấy giá trị VIF của mô hình là nhỏ (trong khoảng từ 1 đến 2) nên nghiên c ứu kết luận rằng mô hình hồ i quy không vi ph ạm hiện tượng đa cộng tuyến.
Xây d ựng mô hình hồi quy
Các nhân t ố được trích ra trong phân tích nhân tố được sử dụng cho phân tích hồi quy đa biến để kiểm định mô hình nghiên cứu đề xuất và các gi ả thuyết kèm theo của đề tài nghiên cứu. Các kiểm định gi ả thuyết thống kê đều áp dụng mức ý ngh ĩa α = 0,05. Sau khi kết luận là hai biến có m ố i liên hệ tuyến tính thì có thể mô hình hoá mối quan hệ nhân quả của hai biến này bằ hồ i quy tuyến tính. Độ chấp nhận của biến (Tolerance) và hệ số phóng đại phương sai VIF (Variance Inflation Factor) được dùng để phát hiện hiện tượng đa cộng tuyến, dấu hiệu là khi VIF > 10 (Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005). Nghiên cứu thực hiện hồi quy đa biến theo phương pháp Enter: tất cả các biến được đưa vào một lần và xem xét các k ết quả thống kê liên quan.
Mô hình hồi quy của đề tài nghiên c ứu được xây dựng với 1 biến phụ thuộc là “Quyết định sử dụng” (QD) và 6 biến độc lập được rút trích từ phân tích nhân tố khám phá EFA:
“Sự tin tưởng cảm nhận” (TT), “Ảnh hưởng xã h ội” (AH), “Sự tự chủ” (TC), “Nhận thức sự hữu ích” (HI), “Nhận thức dễ sử dụng” (SD) và “Thái độ” (TD) với các hệ số β tương ứng lần lượt là β1, β2, β3, β4, β5, β6.
Mô hình hồi quy được xây dựng như sau:
SVTH: Ngô Th ục Trinh
QD = β0 + β1TT + β2AH + β3TC + β4HI + β5SD + β6TD + ei
Dựa vào hệ số β chuẩn hoá với mức ý ngh ĩa Sig. tương ứng để xác định các biến độc lập có ảnh hưởng với mức độ ra sao, theo chiều hướng nào đến biến phụ thuộc trong mô hình. Từ đó làm căn cứ để kết luận chính xác hơn và đưa ra giải pháp mang tính thuyết phục cao. Kết quả của mô hình hồi quy sẽ giúp xác định chiều hướng, mức độ ảnh hưở ng của các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định sử dụng của khách hà ng cá nhân đố i với dịch vụ Internet Banking tại Ngân hàng SeABank – Chi nhánh Huế.
Trong giai đoạn phân tích hồi quy, nghiên cứu chọn phương pháp E ter, chọn lọc dựa trên tiêu chí chọn những nhân tố có m ức ý ngh ĩa Sig. < 0,05. Những nhân tố nào có giá tr ị Sig. > 0,05 sẽ bị loại khỏi mô hình và không ti ếp tục nghiên c ứ u nhân tố đó.
Kết quả phân tích hồi quy được thể hiện qua bảng sau:
Hệ số chưa chuẩn hoá B
(Hằng số) TT AH TC HI SD TD
Nguồn: Kết quả điều tra, phân tích năm 2020 Giá trị Sig. tại các phép ki ểm định của các biến độc lập được đưa vào mô hình: “Sự tin tưởng cảm nhận”, “Ảnh hưởng xã h ội”,
“Nhận thức sự hữu ích”, “Nhận thức dễ sử dụng” và “Thái độ” có giá tr ị Sig. < 0,05 chứng tỏ các biến này có ý ngh ĩa thống kê trong mô hình. Riêng biến “Sự tự chủ” đã bị loại khỏi mô hình ở bước kiểm định sự tương
SVTH: Ngô Th ục Trinh 68
quan giữa biến độc lập và biến phụ thuộc. Ngoài ra thì có hằng số β có giá tr ị Sig. = 0,613 > 0,05 nên cũng bị loại khỏi mô hình.
Như vậy có th ể xác định được phương trình hồi quy thể hiện các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định sử dụng của khách hàng theo các bi ến độc lập: “Sự tin tưởng cảm nh ận”,
“Ảnh hưởng xã h ội”, “Nhận thức sự hữu ích”, “Nhận thức dễ sử dụng” và “Thái độ”
như sau:
QD = 0,160TT + 0,135AH + 0,252HI + 0,257SD + 0,358TD + e
i Đề tài tiến hành giải thích ý nghĩa của các hệ số β như sau:
- Hệ số β1 = 0,160 có ý ngh ĩa khi biến “Sự tin tưởng c ả m nhận” thay đổi 1 đơn vị trong khi các biến khác không đổi thì “Quyết định sử dụng ” sẽ biến đổi cùng chi ều 0,160 đơn vị.
- Hệ số β2 = 0,135 có ý ngh ĩa khi biến “Ảnh hưởng xã h ội” thay đổi 1 đơn vị trong khi các biến khác không đổi thì “Quyết định s ử dụng” sẽ biến đổi cùng chi ều 0,135 đơn vị.
- Hệ số β3 = 0,252 có ý ngh ĩa khi biến “Nhận thức sự hữu ích” thay đổi 1 đơn vị trong khi các biến khác không đổi thì “Quyết định sử dụng” sẽ biến đổi cùng chi ều 0,252 đơn vị.
- Hệ số β4 = 0,257 có ý n h ĩa khi biến “Nhận thức dễ sử dụng” thay đổi 1 đơn vị trong khi các biến khác khô g đổi thì “Quyết định sử dụng” sẽ biến đổi cùng chi ều 0,257 đơn vị.
- Hệ số β5 = 0,358 có ý ngh ĩa khi biến “Thái độ” thay đổi 1 đơn vị trong khi các biến khác không đổi thì “Quyết định sử dụng” sẽ biến đổi cùng chi ều 0,358 đơn vị.
Từ mô hình nghiên cứu đã xây d ựng được, có th ể rút ra m ột số nhận xét như sau:
- Các biến độc lập có ảnh hưởng đến biến phụ thuộc “Quyết định sử dụng”, quyết định sử dụng của khách hàng đối với dịch vụ Internet Banking sẽ thay đổi khi một trong các yếu tố độc lập này thay đổi. Điều này cho thấy Ngân hàng SeABank Hu ế cần phải nghiên cứu, xây dựng những chính sách, dịch vụ để làm tăng mức độ của các yếu tố liên
SVTH: Ngô Th ục Trinh 69
Khóa lu ận tốt nghiệp GVHD: ThS. Tống Viết Bảo Hoàng quan này, từ đó giúp nhiều khách hàng l ựa chọn sử dụng dịch vụ Internet Banking của ngân hàng hơn.
- Hệ số Beta chuẩn hoá của biến “Thái độ” có giá trị là 0,358. Đây là nhân tố ảnh hưởng mạnh nhất đến quyết định sử dụng của khách hàng cá nhân t ại Thành phố Hu ế đối với dịch vụ Internet Banking, ngoài ra biến “Nhận thức dễ sử dụng” và “Nhận th ứ c sự hữu ích” cũng có mức ảnh hưởng khá lớn với hệ số Beta tương ứng lần lượ là 0,257 và 0,252.
- Các biến còn l ại như “Sự tin tưởng cảm nhận” và “Ảnh hưở g xã h ội” cũng sẽ được khách hàng xem xét khi quy ết định sử dụng với h ệ s ố Beta lần lượt là 0,160 và 0,135.
- Kết quả phân tích hồi quy khá hợp lý so v ới thự t ế khi mà sự phát triển của Internet hiện nay đang ngày càng tăng, người dùng có nhu c ầu cao hơn về các dịch vụ giúp h ọ tiết kiệm thời gian, đặc biệt là dịch v ụ Internet Banking để có nh ững trải nghiệm mới, những tiện ích khi sử dụng hàng ngày.