2.2. Đo lường về nhân tố ảnh hưởng tới ý định chấp nhận sử dụng dịch vụ thanh toán bằng phương thức quét mã QR của NTD tại Việt Nam
2.2.4. Tương quan và hồi quy
2.2.4.3. Kiểm định mô hình hồi quy
• Kiểm định sự phù hợp của mô hình
Bảng 2.8 : Kết quả phân tích ANOVA
Mô hình Tổng bình
phương
df Trung bình bình phương
F Sig.
64 1
Hồi quy 20.905 6 3.484 61.848 .000b
Phần dư 13.126 233 .056
Tổng 34.031 239
Ta kiểm định giả thuyết:
H0: Tập hợp các biến độc lập không có mối liên hệ với biến phụ thuộc (βi = 0) H1: Tập hợp các biến độc lập có mối liên hệ với biến phụ thuộc (βi ≠ 0)
Kết quả phân tích ANOVA thể hiện trong bảng 2.8 cho thấy giá trị kiểm định F = 61.848 có ý nghĩa thống kê vì Sig = 0,000 < 0,05. Do đó ta bác bỏ giả thuyết H0 nghĩa là các biến độc lập có liên hệ với biến phụ thuộc . Vì thế, mô hình hồi quy là phù hợp với dữ liệu nghiên cứu.
• Hiện tượng đa cộng tuyến
Đa cộng tuyến là hiện tượng có sự tương quan phụ thuộc lẫn nhau giữa các biến độc lập.
Khi xảy ra hiện tượng này sẽ dẫn đến các hệ số không ổn định khi thêm biến vào mô hình hồi quy.
Để phát hiện hiện tượng đa cộng tuyến, tác giả dựa vào hệ số phóng đại phương sai VIF.
Theo kết quả ở bảng 2.7 ta thấy hệ số phóng đại phương sai VIF (Variance Inflation Factor - VIF) rất nhỏ (nhỏ hơn 10) cho thấy các biến độc lập này không có quan hệ chặt chẽ với nhau nên không có hiện tượng đa cộng tuyến xảy ra. Do đó mối quan hệ giữa các biến độc lập không ảnh hưởng đáng kể đến kết quả giải thích của mô hình hồi quy.
• Mức độ giải thích của mô hình
Bảng 2.9 : Mức độ giải thích của mô hình
Mode R R bình
phương
R bình phương hiệu chỉnh
Sai số chuẩn Durbin-Watson
1 .784a .614 .604 .23735 1.937
65
Từ bảng 3.9 ta có hệ số R bình phương hiệu chỉnh bằng 0.604 nghĩa là mô hình hồi quy tuyến tính bội đã xây dựng phù hợp với tập dữ liệu là 60.4%. Nói cách khác 60.4% Ý định hành vi có thể được giải thích bởi sự tác động của 6 nhân tố: TĐMCN, THI, TDSD, TTT, TDGD, TLQ
• Kiểm định phần dư của mô hình
Kiểm tra phần dư cho thấy phân phối phần dư xấp xỉ chuẩn với trung bình Mean = 0 và độ lệch chuẩn Std. Deviation = 0.987 (xấp xỉ bằng 1) do đó có thể kết luận rằng giả thiết phân phối chuẩn không bị vi phạm khi sử dụng phương pháp hồi quy bội.
Bảng 2.10 : Bảng thống kê giá trị phần dư Nhỏ nhất Lớn nhất Trung
Bình
Độ lệch chuẩn N
Predicted Value 2.8011 4.3228 3.8115 .29575 240
Residual -.61080 .49608 .00000 .23435 240
Std. Predicted Value -3.416 1.729 .000 1.000 240
Std. Residual -2.573 2.090 .000 .987 240
a. Dependent Variable: Ý định hành vi
66
Biểu đồ 2.15: Đồ thị phân phối phần dư của mô hình hồi quy
Mặt khác, bằng hình ảnh trực quan ta thấy phần dư của mô hình có dạng đồ thị hình chuông úp xuống khá cân đối, nên có thể kết luận phần dư của mô hình có phân phối chuẩn.
67
Biểu đồ 2.16: Biểu đồ P-P plot phần dư của mô hình hồi quy
Ngoài ra, theo biểu đồ P-P plots (Biểu đồ 2.15), các điểm quan sát không phân tán quá xa đường thẳng kỳ vọng nên có thể kết luận giả thuyết về phân phối chuẩn của phần dư không bị vi phạm.
68
Kiểm định giả thuyết các sai số ngẫu nhiên của mô hình có phương sai không đổi
Theo biểu đồ Scatterplot (Biểu đồ 2.16), các sai số hồi quy phân bố tương đối đều ở cả hai phía của đường trung bình (trung bình của các sai số bằng 0) và không theo một quy luật rõ ràng nào. Điều đó cho thấy giả thiết sai số của mô hình hồi quy không đổi là phù hợp.
Biểu đồ 2.17: Biểu đồ Scatterplot phần dư của mô hình hồi quy
Vậy, với các kết quả kiểm định trên ta thấy mô hình hồi quy là phù hợp và có ý nghĩa thống kê. Ta có mô hình hồi quy với hệ số beta chưa chuẩn hóa là:
YDHV = 0.026 + 0. 212 THI + 0.173 TDSD + 0.293 TTT + 0.122 TDGD + 0.117 TLQ + 0.093 TĐMCN
Ý nghĩa của hệ số hồi quy chưa chuẩn hóa:
69
- β1 = 0. 212, tức là với điều kiện các yếu tố khác không đổi khi nhân tố THI tăng/giảm 1 điểm thì Ý định hành vi tăng/giảm 0. 212 điểm (so với thang điểm 5) - β2 = 0. 173, tức là với điều kiện các yếu tố khác không đổi khi nhân tố TDSD
tăng/giảm 1 điểm thì Ý định hành vi tăng/giảm 0. 173 điểm (so với thang điểm 5) - β3 = 0. 293, tức là với điều kiện các yếu tố khác không đổi khi nhân tố TTT
tăng/giảm 1 điểm thì Ý định hành vi tăng/giảm 0. 293 điểm (so với thang điểm 5) - β 4 = 0. 122, tức là với điều kiện các yếu tố khác không đổi khi nhân tố TDGD
tăng/giảm 1 điểm thì Ý định hành vi tăng/giảm 0. 122 điểm (so với thang điểm 5) - β5 = 0. 117, tức là với điều kiện các yếu tố khác không đổi khi nhân tố TLQ
tăng/giảm 1 điểm thì Ý định hành vi tăng/giảm 0. 117 điểm (so với thang điểm 5) - β6 = 0. 093, tức là với điều kiện các yếu tố khác không đổi khi nhân tố TĐMCN
tăng/giảm 1 điểm thì Ý định hành vi giảm/tăng 0. 093 điểm (so với thang điểm 5) Tuy nhiên, phương trình hồi quy chưa chuẩn hóa mang ý nghĩa toán học hơn là ý nghĩa kinh tế vì nó chỉ phản ánh sự thay đổi của biến phụ thuộc khi từng biến độc lập thay đổi trong điều kiện các biến độc lập còn lại phải cố định.
Như vậy, để xem xét mức độ tác động hay thứ tự ảnh hưởng của các biến độc lập lên biến phụ thuộc. Dựa vào phương trình hồi quy chuẩn hóa, chúng ta sẽ biết được biến độc lập nào nào ảnh hưởng mạnh hay yếu đến biến phụ thuộc căn cứ vào hệ số hồi quy chuẩn hóa, hệ số càng lớn thì tầm quan trọng của biến độc lập đó đối với biến phụ thuộc càng lớn.
Ta xét phương trình hồi quy với beta chuẩn hóa:
YDHV = 0.288 THI + 0.435 TDSD + 0.356 TTT + 0.167 TDGD + 0.166 TLQ + 0.106 TĐMCN
Ta thấy: β2>β3>β1>β4>β5>β6 do đó các yếu tố tác động đến Ý định hành vi lần lượt mạnh nhất là TDSD > TTT > THI > TDGD > TLQ > TĐMCN