CHƯƠNG 2. PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
3.3. Phân tích các nhân tố ảnh hưởng đến quyết định lựa chọn dịch vụ thanh toán không dùng tiền mặt tại ngân hàng TMCP Công Thương Việt Nam
3.3.4. Phân tích hồi quy
Sau khi thực hiện phân tích ma trận hệ số tương quan tác giả nhận thấy, các biến trong mô hình nghiên cứu đã đủ điều kiện để thực hiện phân tích hồi quy tuyến tính bội. Mô hình hồi quy tuyến tính bội trong bài được thể hiện qua phương trình dưới đây:
QD= βo+β1*SD+ β2*HI+ β3*AH+ β4*GRR+ β5*CP+ β6*AHCV + ei βi: Các hệ số hồi quy (i > 0);
β0: Hằng số.
ei: Sai số.
Đánh giá sự phù hợp của mô hình
R2 điều chỉnh = 0,603 có ý nghĩa là: các biến độc lập trong mô hình giải thích 60,3% sự biến thiên của biến phụ thuộc và còn lại sự biến thiên của biến phụ thuộc
không được giải thích bởi các biến độc lập trong mô hình, hay nói cách khác do các nhân tố ngoài mô hình.
Ngoài ra, kiểm định từ bảng phân tích phương sai ANOVA, giá trị F= 92,953 giá trị Sig. = 0,000 rất nhỏ (< 0,05), từ kết quả này cho thấy tồn tại ít nhất một biến độc lập giải thích có ý nghĩa thống kê đối với biến phụ thuộc.
Mô hình hồi quy hoàn toàn phù hợp
Bên cạnh đó, tác giả tiến hành các phân tích tiếp theo để dò tìm sự vi phạm giả thuyết trong mô hình hồi quy quyến tính.
Kiểm định phân phối chuẩn của phần dƣ
Phần dư có thể không tuân theo phân phối chuẩn vì những lý do như sử dụng sai mô hình, phương sai không phải hằng số, số lượng các phần dư không đủ nhiều để phân tích. Tác giả tiến hành khảo sát phân phối của phần dư bằng phương pháp xây dựng biểu đồ tần số phần dư chuẩn hóa (Histogram).
Hình 3.3. Biểu đồ tần số của phần dƣ chuẩn hóa
Nguồn: Kết xuất SPSS, 2022 Hình 3.3. cho thấy biểu đồ có dạng hình chuông (hình phân phối chuẩn). Giá trị trung bình mean gần bằng 0 và độ lệch chuẩn Std.Dev là 0,992 gần bằng 1. Như vậy có thể kết luận phân phối của phần dư là xấp xỉ chuẩn.
Kiểm định về liên hệ tuyến tính phương sai bằng nhau
Chúng ta xem xét đồ thị phân tán giữa giá trị phần dư đã chuẩn hóa và giá trị dự đoán đã chuẩn hóa mà hồi quy cho ra để kiểm tra giả định liên hệ tuyến tính và phương sai không đổi có thỏa mãn hay không.
Hình 3.4. Biểu đồ tần số P - Plot
Nguồn: Kết xuất SPSS, 2022 Kết quả Hình 3.4 cho thấy các biến quan sát nằm không xa đường thẳng hồi quy ước lượng bằng phương pháp OLS được kẻ trên đồ thị phân tán của các biến quan sát có hồi quy chuẩn hoá trung bình = 0 và độ lệch chuẩn =1, nghĩa là các biến quan sát càng gần trên đường thẳng thì ước lượng cho beta càng chính xác không thiên lệch. Như vậy, từ kết quả kiểm tra trên cho thấy mô hình hồi quy được xây dựng không vi phạm các giả định cần thiết trong hồi quy tuyến tính.
Kiểm tra hiện tƣợng đa cộng tuyến
Ngoài ra để đảm bảo mô hình có ý nghĩa, ta cần tiến hành kiểm tra thêm về đa cộng tuyến. Để dò tìm hiện tượng đa cộng tuyến ta căn cứ trên độ chấp nhận của biến (Tolerance) và hệ số VIF. Kết quả phân tích hồi quy sử dụng phương pháp Enter, cho thấy hệ số phóng đại phương sai VIF nhỏ hơn 3 và độ chấp nhận của biến (Tolerance) lớn hơn 0,1 nên có thể bác bỏ giả thuyết mô hình bị đa cộng tuyến.
Kết quả bảng 3.14 cho thấy, hệ số VIF đều nhỏ hơn 3, độ chấp nhận biến lớn
hơn 0,1. Điều này cho thấy mô hình hồi quy không có hiện tượng đa cộng tuyến.
Như vậy mô hình hồi quy xây dựng là đảm bảo độ phù hợp, các biến độc lập có thể giải thích tốt cho biến phụ thuộc trong mô hình.
Bảng 3.14. Kiểm tra đa cộng tuyến
Mô hình
Thống kê đa cộng tuyến Độ chấp nhận
của biến
Hệ số phóng đại phương sai (VIF)
SD 0,806 1,240
HI 0,880 1,136
AH 0,597 1,675
GRR 0,615 1,626
CP 0,937 1,067
AHCV 0,780 1,281
Nguồn: Kết xuất SPSS, 2021 Kết quả mô hình hồi quy được thể hiện cụ thể như sau:
Bảng 3.15. Kết quả phân tích hồi quy
Nhân tố
Hệ số hồi quy chƣa chuẩn hóa
Hệ số hồi quy
chuẩn hóa Giá trị kiểm định t
Mức ý nghĩa
B Sai số
chuẩn Beta
Hằng số 0,192 0,172 1,119 0,264
SD 0,123 0,036 0,127 3,444 0,001
HI 0,138 0,029 0,166 4,707 0,000
AH 0,255 0,039 0,282 6,587 0,000
GRR 0,221 0,036 0,259 6,138 0,000
CP 0,113 0,023 0,167 4,883 0,000
AHCV 0,159 0,029 0,208 5,546 0,000
Biến phụ thuộc: Quyết định sử dụng phương thức TTKDTM tại VietinBank
Nguồn: Kết xuất SPSS, 2022
Kết quả phân tích hồi quy Bảng 3.15 cho thấy, tất cả các biến độc lập đều tác động đến quyết định sử dụng phương thức TTKDTM tại VietinBank
Mô hình hồi quy chƣa chuẩn hóa đƣợc viết nhƣ sau:
QD = 0,192 + 0,123*SD + 0,138*HI + 0,225*AH + 0,221*GRR + 0,113*CP + 0,159*AHCV
Mô hình hồi quy dạng chuẩn hóa đƣợc viết nhƣ sau:
QD = 0,127*SD + 0,166*HI + 0,282*AH + 0,259*GRR + 0,167*CP + 0,208*AHCV
Hình 3.5. Mô hình hồi quy các nhân tố ảnh hưởng đến quyết định sử dụng phương thức TTKDTM tại VietinBank
Nguồn: Tổng hợp từ kết quả mô hình hồi quy, 2022 Dễ sử dụng (SD)
Nhận thức sự hữu ích (HI)
Ảnh hưởng xã hội (AH)
Nhận thức sự giảm rủi ro (GRR)
Chi phí sử dụng (CP)
Quyết định sử dụng phương thức TTKDTM tại
VietinBank
Ảnh hưởng công việc (AHCV)
0,123
0,138
0,255
0,221
0,113
0,159
Kết quả phân tích hồi quy cho thấy:
Bảng 3.16. Kiểm định các giả thuyết thống kê
Giả thuyết Hệ số hồi
quy
Chấp nhận/
Không chấp nhận Giả thuyết H1: Nhận thức tính dễ sử dụng có tác
động cùng chiều đến quyết định sử dụng dịch vụ TTKDTM tại VietinBank
0,123
(Sig. = 0,001) Chấp nhận Giả thuyết H2: Nhận thức sự hữu ích có tác động
cùng chiều đến quyết định sử dụng dịch vụ TTKDTM tại VietinBank
0,138
(Sig. = 0,000) Chấp nhận Giả thuyết H3: Ảnh hưởng xã hội có tác động cùng
chiều đến quyết định sử dụng dịch vụ TTKDTM tại VietinBank.
0,255
(Sig. = 0,000) Chấp nhận Giả thuyết H4: Nhận thức sự giảm rủi ro có tác
động cùng chiều đến quyết định sử dụng dịch vụ TTKDTM tại VietinBank.
0,221
(Sig. = 0,000) Chấp nhận Giả thuyết H5: Chi phí sử dụng có tác động cùng
chiều đến quyết định sử dụng dịch vụ TTKDTM tại VietinBank
0,113
(Sig. = 0,000) Chấp nhận Giả thuyết H6: Ảnh hưởng của công việc có tác
động cùng chiều đến quyết định sử dụng dịch vụ TTKDTM tại VietinBank.
0,159