- Đề nghiên cứu có ý nghĩa và độ chính xác cao, tác giả lần lượt tiến hành các kiểm định như One simple TTest, One Way ANOVA với một số yếu tố trong nội dung nghiên
2. Phân theo trình độ
2.2.4. Định lượng vai trò của các nhân tố đến đánh giá chung động cơ sử dụng IB tại Ngân hàng của khách hàng cá nhân
dụng IB tại Ngân hàng của khách hàng cá nhân
Sau khi tiến hành phân tích nhân tố khám phá, nhóm các biến theo từng yếu tố, tác giả tiếp tục tiến hành phân tích hồi quy. Mô hình hồi quy mà nghiên cứu áp dụng là mô hình hồi quy đa biến ( mô hình hồi quy bội). Tác giả muốn đo lường xem mức độ quan trọng của các nhân tố đến đánh giá chung về động cơ sử dụng IB của khách hàng tại Ngân hàng bằng phân tích hồi quy dựa trên việc đo lường sự ảnh hưởng của các nhân tố được rút trích.
Trong mô hình phân tích hồi quy, biến phụ thuộc là biến “ĐÁNH GIÁ CHUNG ĐỘNG CƠ SỬ DỤNG IB ”, các biến độc lập là các nhân tố được rút trích ra từ các biến quan sát từ phân tích nhân tố EFA. Mô hình hồi quy như sau:
ĐGC = β0 + β1LĐ + β2GRR + β3TH + β4HI + β5CP +β6QT + β7AHXH + β8CV + β9HB
• Trong đó:
• ĐGC: Giá trị của biến phụ thuộc là đánh giá chung về động cơ sử dụng dịch vụ Internet Banking của khách hàng tại Ngân hàng.
• LĐ: Giá trị của biến độc lập thứ nhất tính linh động của dịch vụ IB
• GRR: Giá trị của biến độc lập thứ hai là khả năng giảm rủi ro cho giao dịch khi sử dụng IB
• TH: Giá trị của biến độc lập thứ ba là tính tương hợp khi sử dụng IB
• HI: Giá trị của biến độc lập thứ tư là tính hữu ích của IB đối vói khách hàng
• CP: Giá trị của biến độc lập thứ năm là sự tiết kiệm chi phí cho khách hàng khi sử dụng IB của Ngân hàng.
• QT: Giá trị của biến độc lập thứ sáu là sự quan tâm từ phía ngân hàng khi sử dụng IB
• AHXH: Giá trị của biến độc lập thứ bảy là ảnh hưởng xã hội đến việc sử dụng IB của khách hàng.
• CV: Giá trị của biến độc lập thứ tám là sự ảnh hưởng của tính chất công việc đến đánh giá chung động cơ sử dụng IB
• HB: Giá trị của biến độc lập thứ chín là sự hiểu biết ảnh hưởng đến đánh giá chung động cơ sử dụng IB của khách hàng.
• Các giả thuyết:
H0: Các nhân tố chính không có mối tương quan với đánh giá chung về động cơ sử dụng Internet Banking tại Ngân hàng của khách hàng.
H1: Nhân tố “LĐ” có tương quan với đánh giá chung về động cơ sử dụng dịch vụ IB tại Ngân hàng của khách hàng.
H2: Nhân tố “GRR” có tương quan với sự đánh giá chung về động cơ sử dụng dịch vụ IB tại Ngân hàng của khách hàng.
H3: Nhân tố “TH” có tương quan với đánh giá chung về động cơ sử dụng vụ IB tại Ngân hàng của khách hàng.
H4: Nhân tố “HI” có tương quan với đánh giá chung về động cơ sử dụng dịch vụ IB tại Ngân hàng của khách hàng.
H5: Nhân tố “CP” có tương quan với đánh giá chung về động cơ sử dụng dịch vụ IB tại Ngân hàng của khách hàng.
H6: Nhân tố “QT” có tương quan với đánh giá chung về động cơ sử dụng dịch vụ IB tại Ngân hàng của khách hàng.
H7: Nhân tố “AHXH” có tương quan với đánh giá chung về động cơ sử dụng dịch vụ IB tại Ngân hàng của khách hàng.
H8: Nhân tố “CV” có tương quan với đánh giá chung về động cơ sử dụng dịch vụ IB tại Ngân hàng của khách hàng.
H9: Nhân tố “HB” có tương quan với đánh giá chung về động cơ sử dụng dịch vụ IB tại Ngân hàng của khách hàng.
Trước khi tiến hành hồi quy các nhân tố độc lập với nhân tố “ĐÁNH GIÁ CHUNG ĐỘNG CƠ SỬ DỤNG IB”, tác giả đã tiến hành xem xét mối tương quan tuyến tính giữa các biến. Kết quả kiểm tra cho thấy “Hệ số tương quan” giữa biến phụ
thuộc với các nhân tố cao nhất là 0,339 (thấp nhất là 0,076). Sơ bộ có thể kết luận rằng các biến độc lập này có thể đưa vào mô hình để giải thích cho biến phụ thuộc. Ngoài ra hệ số tương quan giữa các biến độc lập đều bằng 0; Hệ số phóng đại phương sai VIF (Variance inflation fator) đều nhỏ hơn 10, do vậy, khẳng định rằng mô hình hồi quy không xảy ra hiện tượng Đa cộng tuyến. Thêm vào đó, các điều kiện khác cần để việc phân tích hồi quy tuyến tính có ý nghĩa cũng được đảm bảo. ( Xem phụ lục)
Từ kết quả các bảng dưới đây, ta thấy rằng kiểm định F cho giá trị p – value (Sig.) < 0,05, chứng tỏ là mô hình phù hợp và cùng với đó là R2 hiệu chỉnh có giá trị bằng 0,631; có nghĩa là mô hình hồi quy giải thích được 63,1% sự biến thiên của biến phụ thuộc. Như vậy, mô hình có giá trị giải thích ở mức khá cao.
Bảng 2.15 : Phân tích hồi quy các nhân tố ảnh hưởng đến đánh giá chung động cơ sử dụng IB tại Ngân hàng của khách hàng cá nhân
Model R R2 R2 hiệu chỉnh Std. Error of
the Estimate
1 0,795(a) 0,631 0,631 0,62292502
a. Các yếu tố dự đoán: (Hằng số), LĐ,GRR,TH,HI,CP,QT,AHXH,CV,HB. (Nguồn: Kết quả xử lý số liệu trên phần mềm SPSS)
Bảng 2.16: Phân tích ANOVA Mô hình bình phươngTổng Df Trung bình bình phương F Sig. 1
Hồi quy 114,258 9 12,695 32,717 0,000(a)
Số dư 66,742 172 0,388
Tổng 181 181
a. Các yếu tố dự đoán: (Hằng số), LĐ,GRR,TH,HI,CP,QT,AHXH,CV,HB.
(Nguồn: Kết quả xử lý số liệu trên phần mềm SPSS) Ngoài ra, Hệ số tương quan dưới đây cho thấy rằng, kết quả kiểm định hầu hết các nhân tố đều cho kết quả p – value (Sig.) < 0,05; điều này chứng tỏ rằng có đủ bằng chứng thống kê để bác bỏ giả thuyết H0 đối với các nhân tố này, hay các giả thuyết H1, H2, H3, H4, H5, H6, H7, H8 được chấp nhận ở mức ý nghĩa là 95%.
Bảng 2.17: Hệ số tương quan
Mô hình
Hệ số hồi quy chưa chuẩn hoá Hệ số hồi quy chuẩn hoá T Sig. B Std. Error Beta 1 Hằng số -3,44.10E-16 0,46 0 1 Tính linh động của dịch vụ IB 0,260 0,46 0,260 5,607 0,000 Giảm rủi ro khi giao dịch bằng IB 0,250 0,46 0,250 5,395 0,000 Tính tương hợp khi sử dụng IB 0,335 0,46 0,335 7,232 0,000
Tính hữu ích của IB 0,294 0,46 0,294 6,339 0,000
Tiết kiệm chi phí khi sử dụng IB 0,339 0,46 0,339 7,325 0,000 Sự quan tâm từ phía Ngân hàng 0,225 0,46 0,225 4,853 0,000 Ảnh hưởng xã hội đến sử dụng IB 0,263 0,46 0,263 5,677 0,000 Tính chất công việc ảnh hưởng đến
việc sử dụng IB 0,251 0,46 0,251 5,412 0,000
Sự hiểu biết thúc đẩy sử dụng IB 0,076 0,46 0,076 1,643 0,102
Biến phụ thuộc: SỰ LỰA CHỌN DỊCH VỤ INTERNET BANKING
H1H5 H5 H6 H7 H8 H3 H4 H2