Kiểm định mô hình hồi quy tuyến tính bội

CHƯƠNG 2: PHÂN TÍCH CÁC NHÂN TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN QUYẾT ĐỊNH GỬI TIỀN TIẾT KIỆM CỦA KHÁCH HÀNG CÁ NHÂN TẠI NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI CỔ PHẦN Á CHÂU

2.5 Kết quả nghiên cứu

2.5.3 Kiểm định mô hình hồi quy tuyến tính bội

Sau khi phân tích nhân tố EFA, có 5 nhân tố được đưa vào để kiểm định mô hình.

- Hệ số tương quan Pearson

Kiểm định hệ số tương quan Pearson dùng để kiểm tra mối liên hệ giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc.

Bảng 2.24: Ma trận hệ số tương quan

Correlations

F_TH F_LS F_KPP F_CLDV F_HM F_QD

F_TH

Pearson Correlation 1 .171* .325** .134 -.072 .440**

Sig. (2-tailed) .014 .000 .055 .308 .000

N 205 205 205 205 205 205

F_LS

Pearson Correlation .171* 1 .159* .337** .275** .506**

Sig. (2-tailed) .014 .023 .000 .000 .000

N 205 205 205 205 205 205

F_KPP

Pearson Correlation .325** .159* 1 .168* .025 .438**

Sig. (2-tailed) .000 .023 .016 .718 .000

N 205 205 205 205 205 205

F_CLDV

Pearson Correlation .134 .337** .168* 1 .392** .465**

Sig. (2-tailed) .055 .000 .016 .000 .000

N 205 205 205 205 205 205

F_HM

Pearson Correlation -.072 .275** .025 .392** 1 .360**

Sig. (2-tailed) .308 .000 .718 .000 .000

N 205 205 205 205 205 205

F_QD

Pearson Correlation .440** .506** .438** .465** .360** 1

Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 .000

N 205 205 205 205 205 205

*. Correlation is significant at the 0.05 level (2-tailed).

**. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).

Kết quả bảng 2.24 cho thấy các biến độc lập TH, LS, KPP, CLDV, HM không có tương quan với nhau vì 5 nhân tố này đều có giá trị Sig. <0.05 (mức ý nghĩa 5%). Tất cả các hệ số tương quan đều dương, vì vậy các biến độc lập này đề ảnh hưởng cùng chiều đến biến phụ thuộc QD.

- Đánh giá độ phù hợp của mô hình Bảng 2.25: Kết quả đánh giá R2

hiệu chỉnh Model Summary

Model R R2 R2

hiệu chỉnh Sai số chuẩn của ước lượng

1 .748a .560 .549 .53587

a. Predictors: (Constant), F_HM, F_KPP, F_LS, F_TH,F_CLDV Hệ số R2

= 0.560 và R2

hiệu chỉnh = 0.549 nghĩa là mô hình hồi quy tuyến tính bội đã xây dựng phù hợp với tập dữ liệu đến mức 54.9% hay 54.9% khác biệt của biến quyết định gửi tiết kiệm (QD) có thể giải thích bởi sự khác biệt của của các biện độc lập TH, LS, KPP, CLDV, HM.

- Kiểm định độ phù hợp của mô hình

Để kiểm định giả thuyết, nghiên cứu dùng đại lượng F. Kiểm định F sử dụng là phép kiểm định độ phù hợp của mô hình tuyến tính tổng thể. Ý tưởng của kiểm

định này về mối quan hệ tuyến tính giữa biến phụ thuộc và biến độc lập. Giá trị F được lấy từ bảng phương sai ANOVA.

Bảng 2.26: Bảng kiểm định độ phù hợp của mô hình ANOVAa Model Tổng bình

phương

df Trung bình bình phương

F Mức ý nghĩa

Hồi quy 72.607 5 14.521 50.570 .000b

Phần dư 57.144 199 .287

Tổng 129.751 204

a.Biến phụ thuộc: Quyết định gửi tiết kiệm

b. Dự báo: (Hằng số), Chính sách hậu mãi(HM), Kênh phân phối (KPP), Chất lượng dịch vụ (CLDV), Thương hiệu ngân hàng (TH), Lãi suất tiết kiệm (LS).

Kết quả kiểm định cho thấy F=50.570 với giá trị Sig = 0.000. Như vậy mô hình hồi quy tuyến tính được xây dựng phù hợp với tập dữ liệu, các biến độc lập trong mô hình có quan hệ với biến phụ thuộc => mô hình có thể sử dụng được.

- Ý nghĩa các hệ số hồi quy riêng phần trong mô hình Bảng 2.27: Kết quả hồi quy sử dụng bằng phương pháp Enter

Variables Entered/Removeda Model Variables

Entered

Variables Removed

Method

F_HM, F_KPP, F_LS, F_TH, F_CLDVb

. Enter

a. Dependent Variable: F_QD b. All requested variables entered.

Coefficientsa

Biến độc lập

Hệ số hồi quy chưa chuẩn hóa

Hệ số hồi quy chuẩn

hóa

t Sig.

Thống kê đa cộng tuyến

B Sai số chuẩn

Beta Độ chấp

nhận của biến

VIF

Hằng số -1.112 .289 -3.845 .000

Thương hiệu ngân hàng (TH)

.219 .038 .296 5.828 .000 .858 1.165

Lãi suất (LS) .318 .057 .287 5.573 .000 .835 1.197

Kênh phân phối (KPP) .314 .061 .258 5.118 .000 .874 1.144

Chất lượng dịch vụ (CLDV)

.173 .046 .200 3.729 .000 .768 1.303

Hậu mãi (HM) .236 .057 .217 4.139 .000 .802 1.248

a. Biến phụ thuộc: Quyết định gửi tiết kiệm

Với dữ liệu nghiên cứu được thì phương trình hồi quy tuyến tính bội thể hiện các nhân tố ảnh hưởng đến quyết định gửi tiết kiệm của khách hàng tại ACB là:

QD = -1.112+ 0.296* TH + 0.287* LS + 0.258*KPP+ 0.200*CLDV+0.217 *HM Hiện tượng đa cộng tuyến không ảnh hưởng đến kết quả giải thích mô hình vì VIF của mỗi biến độc lập đều < 10. VIF vượt quá 10 đó là dấu hiệu của hiện tượng đa cộng tuyến (Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).

- Kết quả kiểm định các giả thiết

Kết quả phân tích hồi quy cho thấy giá trị Sig của các biến độc lập TH, LS, KPP, CLDV, HM đều nhỏ hơn .005. Từ kết quả này, có cơ sở nhận định rằng các biến độc lập TH, LS, KPP, CLDV, HM đều ảnh hưởng đến quyết định gửi tiết kiệm của khách hàng tại ACB. Hệ số hồi quy của các biến TH, LS, KPP, CLDV, HM lần

lượt là: 0.296; 0.287; 0.258; 0.200; 0.217. Điều này cho thấy tác động của nhân tố Thương hiệu ngân hàng đến quyết định gửi tiết kiệm là lớn nhất, kế tiếp là nhân tố Lãi suất tiết kiệm, Kênh phân phối, Chính sách hậu mãi và cuối cùng là Chất lượng dịch vụ. Tất cả các nhân tố TH, LS, KPP, CLDV, HM đều ảnh hưởng cùng chiều đến QD.

Bảng 2.28: Kết quả kiểm định các giả thiết

Các giả thiết Kết quả

kiểm định H1: Thương hiệu ngân hàng có tác động cùng chiều đến

quyết định gửi tiết kiệm của khách hàng

Chấp nhận

H2: Lãi suất tiết kiệm có tác động cùng chiều đến quyết định gửi tiết kiệm của khách hàng

Chấp nhận

H3: Kênh phân phối có tác động cùng chiều đến quyết định gửi tiết kiệm của khách hàng

Chấp nhận

H4: Chất lượng dịch vụ có tác động cùng chiều đến quyết định gửi tiết kiệm của khách hàng

Chấp nhận

H5: Chính sách hậu mãi có tác động cùng chiều đến quyết định gửi tiết kiệm của khách hàng

Chấp nhận

Dựa vào bảng 2.28, các giả thiết H1, H2, H3, H4, H5 đều được chấp nhận.

Điều này nghĩa là khi gia tăng các yếu tố này sẽ làm tăng khả năng quyết định gửi tiết kiệm của khách hàng.

Kết quả phân tích cũng cho thấy, mô hình lý thuyết đề xuất thích hợp với nghiên cứu và dữ liệu nghiên cứu. Các giả thiết nghiên cứu đều được chấp nhận.

- Kết quả phân tích mô hình hồi quy

Kếtquảphân tích hồi quy cho thấy nhân tố ảnh hưởng mạnh nhất đến Quyết định gửi tiết kiệm của khách hàng là nhân tốThương hiệu ngân hàng (TH), tiếp đến lần lượt là nhân tố Lãi suất tiết kiệm (LS), nhân tố Kênh phân phối (KPP), nhân tố Chất lượng dịch vụ (CLDV), và cuối cùng là nhân tố Chính sách hậu mãi (HM). Và

mô hình hồi quy giải thích được đến 54.9 % sự biến thiên của quyết định gửi tiết kiệm của khách hàng.

- Kiểm định sự khác biệt của các nhân tố ảnh hưởng đến quyết định gửi tiết kiệm của khách hàng bằng kiểm định Anova

Phân tích Anova để xem xét mối quan hệ giữa giới tính, tuổi, trình độ, nghề nghiệp, thu nhập có ảnh hưởng như thế nào đến quyết định gửi tiết kiệm của khách hàng.

Các giả thiết Ho được đề ra:

- Ho: Không có sự khác về quyết định gửi tiết kiệm giữa các nhóm khách hàng nam và nữ.

- Ho: Không có sự khác về quyết định gửi tiết kiệm giữa các nhóm khách hàng có độ tuổi khác nhau.

- Ho: Không có sự khác về quyết định gửi tiết kiệm giữa các nhóm khách hàng có trình độ khác nhau.

- Ho: Không có sự khác về quyết định gửi tiết kiệm giữa các nhóm khách hàng có nghề nghiệp khác nhau.

- Ho: Không có sự khác về quyết định gửi tiết kiệm giữa các nhóm khách hàng có thu nhập khác nhau

Bảng 2.29: Kết quả phân tích Anova

Sum of Squares

df Mean

Square

F Sig.

Giới tính