CHƯƠNG 3. KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
3.2. PHÂN TÍCH TƯƠNG QUAN VÀ HỒI QUY
3.2.3. Phân tích hồi quy
Theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2005) định nghĩa “Phân tích hồi quy tuyến tính là phương pháp phân tích mối quan hệ giữa biến phụ thuộc với các biến độc lập”.
Bảng 3.7: Kết quả kiểm định độ phù hợp của mô hình Mô
hình (R)
Sai số hiệu chỉnh
Durbin- Watson
1 .713a .509 .495 .61408 1.372
(Nguồn: Tác giả, 2021) Theo lý thuyết, hiệu chỉnh là phản ánh mức độ tác động của biến độc lập lên biến phụ thuộc trong mô hình hồi quy, R hiệu chỉnh ≥ 50% thể hiện mô hình đánh giá tốt. Tuy nhiên, điều này chỉ phù hợp trong một số ít tình huống, R hiệu chỉnh dưới 50% vẫn chấp nhận được. Dựa vào Bảng 3.7 cho thấy, hệ số = 0.509, thể hiện mức độ phù hợp của mô hình tuyến tính là 50.9% và hiệu chỉnh = 0.495 nghĩa là 6 biến độc lập trong mô hình sẽ ảnh hưởng 49.5% sự thay đổi của biến phụ thuộc, và còn lại 50.5% là do sai số ngẫu nhiên hoặc các biến khác ngoài mô hình.
Theo lý thuyết, Trị số thống kê Durbin-Watson dùng để kiểm định tự tương quan của các sai số kề nhau trong hồi quy. Dựa vào kết quả ở Bảng 3.7 cho thấy hệ số này nằm trong khoảng 1< d <3, vậy các sai số không có hiện tượng tự tương quan chuỗi bật nhất với nhau.
Bảng 3.8: Kết quả phân tích ANOVA ANOVAa Mô hình
Tổng bình
phương df
TB bình
phương F Sig.
1
Hồi quy 82.791 6 13.799 36.592 .000b
Phần dư 79.944 212 .377
Tổng 162.735 218
(Nguồn: Tác giả, 2021) Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2005) “Để kiểm tra xem mô hình hồi quy tuyến tính có thể suy rộng và áp dụng cho tổng thể, kết luận tính chất chung của tổng thể từ kết quả đã thu được, cần quan sát kiểm định F trong bảng Anova”.
Dựa vào Bảng 3.8 cho thấy, giá trị F=36.592 ≠0 và giá trị Sig. của kiểm định F = 0.000 <0.05, điều này chứng tỏ mô hình hồi quy là thích hợp với dữ liệu thu thập.
Bảng 3.9: Kết quả phân tích hồi quy
Mô hình
HSHQ chưa chuẩn hóa
HSHQ chuẩn hóa
t Sig.
Kiểm tra đa cộng tuyến B Sai số
chuẩn Beta Dung
sai (VIF)
1 (Constant) .797 .240 3.317 .001
HI -.015 .058 -.017 -.267 .790 .580 1.725
HA .548 .054 .603 10.199 .000 .662 1.511
RR .005 .048 .005 .111 .912 .963 1.039
DS .116 .057 .115 2.026 .044 .716 1.397
HQ .153 .048 .189 3.159 .002 .645 1.550
XH -.081 .062 -.078 -1.305 .193 .654 1.530 (Nguồn: Tác giả, 2021) Đầu tiên xét hệ số VIF, theo lý thuyết giá trị hệ số VIF dùng để kiểm tra xem
có xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến hay không. Nếu giá trị VIF >10, sẽ xảy ra hiện đa cộng tuyến và giá trị VIF càng cao thì khả năng xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến càng cao. Dựa vào Bảng 3.9 cho thấy, các biến HI, HA, RR, HQ, XH đều có hệ số VIF <2 chứng tỏ các biến độc lập này không có hiện tượng đa cộng tuyến.
Kế tiếp là giá trị Sig. của kiểm định t, cụ thể giá trị Sig. của các biến HA, DS, HQ đều <0.05 (có ý nghĩa thông kê) chứng tỏ 3 biến này đều tác động tới ý định sử dụng Internet banking. Giá trị Sig. của các biến HI, RR, XH đều >0.05 không có ý nghĩa thống kê, nhưng không có nghĩa các biến này bị loại bỏ khỏi mô hình hồi quy.
Bởi vì, các biến này chưa phù hợp với mẫu hiện tại, nhưng đối với các mẫu khác cũng có thể phù hợp.
Cuối cùng là hệ số hồi quy chuẩn hóa Beta, biến độc lập nào có Beta càng lớn thì biến đó càng ảnh hưởng đến sự thay đổi của biến phụ thuộc. Trong mô hình nghiên cứu:
- Với β= 0.603, nhân tố “hình ảnh ngân hàng” tác động mạnh nhất và tác động cùng chiều tới ý định sử dụng, nghĩa là hình ảnh ngân hàng càng tăng, thì ý định sử dụng dịch vụ ngân hàng trực tuyến của khách hàng càng lớn.
- Với Hệ số β= 0.189, nhân tố “hiệu quả bản thân” tác động cùng chiều với ý định sử dụng, nghĩa là hiệu quả bản thân càng cao, thì ý định sử dụng dịch vụ ngân hàng trực tuyến của khách hàng càng tăng.
- Với β= 0.115, nhân tố “cảm nhận dễ sử dụng” tác động thấp nhất và tác động cùng chiều với ý định sử dụng, nghĩa là cảm nhận dễ sử dụng càng cao, thì ý định sử dụng dịch vụ ngân hàng trực tuyến của khách hàng càng tăng.
Dựa vào kết quả với mức ý nghĩa Sig. < 0.05, cho ta biết các biến độc lập và biến phụ thuộc có mối quan hệ tương quan tuyến tính ở mức 5% và đạt độ tin cậy 95%, nghĩa là 3 nhân tố trong mô hình đều tác động tích cực tới ý định sử dụng dịch vụ ngân hàng trực tuyến của khách hàng.
Tác giả xây dựng phương trình hồi quy như sau:
YD = 0.603 HA + 0.17 HI + 0.078 XH – 0.05 RR + 0.189 HQ + 0.115 DS Trong đó: