5. Kết cấu đề tài
2.2.5. Phân tích hồi quy tuyến tính
Để đánh giá mức độ, thứ tự quan trọng ảnh hưởng của các nhân tố đến xu hướng sử dụng dịch vụ TGTK của khách hàng cá nhân tại ngân hàng tôi sử dụng mô hình hồi quy bội trong đó 6 biến độc lập chính đó là 6 nhân tố X1, X2, X3, X4, X5 và X6. Như vậy, mô hình được viết dưới dạng hàm số như sau:
Y = β0 + β1X1 + β2X2 + β3X3 + β4X4 + β5X5 + β6X6 Trong đó:
Y: Giá trị của biến phụ thuộc là Xu hướng sử dụng
X1: Giá trị của biến độc lập thứ 1 là Yếu tố nhân viên.
X2: Giá trị của biến độc lập thứ 2 là Cơ sở vật chất và yếu tố tiện lợi.
X3: Giá trị của biến độc lập thứ 3 là Yếu tố lãi suất.
X4: Giá trị của biến độc lập thứ 4 là Vai trò cá nhân ảnh hưởng.
X5: Giá trị của biến độc lập thứ 5 là Chương trình khuyến mãi.
X6: Giá trị của biến độc lập thứ 6 là Uy tín thương hiệu. Các giả thuyết được đưa ra:
H0: Không có sự tương quan giữa các nhân tố đối với xu hướng sử dụng dịch vụ TGTK tại ngân hàng.
H1: Nhóm các yếu tố thuộc về “Yếu tố nhân viên” có tương quan với xu hướng sử dụng dịch vụ TGTK tại ngân hàng.
H2: Nhóm các yếu tố thuộc về “Cơ sở vật chất và yếu tố tiện lợi” có tương quan với xu hướng sử dụng dịch vụ TGTK tại ngân hàng.
H3: Nhóm các yếu tố thuộc về “Yếu tố lãi suất” có tương quan với xu hướng sử dụng dịch vụ TGTK tại Ngân hàng.
H4: Nhóm các yếu tố thuộc về “Vai trò cá nhân ảnh hưởng” có tương quan với xu hướng sử dụng dịch vụ TGTK tại ngân hàng.
xu hướng sử dụng dịch vụ TGTK tại ngân hàng.
H6: Nhóm các yếu tố thuộc về “Uy tín thương hiệu” có tương quan với xu hướng sử dụng dịch vụ TGTK tại ngân hàng.
Bảng 13: Kết quả phân tích hồi quy
Mô hình Hệ số chưa chuẩn hóa
Hệ số
chuẩn hóa Thống kê Student
Mức ý nghĩa
Hệ số kiểm định cộng tuyến
B Sai số chuẩn Beta Tolerance VIF
Hằng số -3,804E-17 0,062 0.000 1.000 X1 0,244 0,062 0,244 3,911 0,000 1,000 1,000 X2 0,770 0,062 0,770 1,230 0,221 1,000 1,000 X3 0,159 0,062 0,159 2,549 0,012 1,000 1,000 X4 0,219 0,062 0,219 3,502 0,010 1,000 1,000 X5 -0,39 0,062 -0,39 -0,628 0,531 1,000 1,000 X6 0,676 0,062 0,676 10,827 0,000 1,000 1,000 R = 0,773 (R2 = 0,598) F = 25,531 Sig. F = 0,000 R2 điều chỉnh = 0,575 Durbin-Watson = 1,964
(Nguồn: Kết quả xử lý số liệu trên phần mềm SPSS)
Dựa vào bảng kết quả phân tích hồi quy cho thấy, các nhân tố X1, X3, X4, và X6 có mức ý nghĩa sig < 0,05 tức là chấp nhận các đối thiết H1, H3, H4 và H6. Các nhân tố này có sự tương quan đối với xu hướng sử dụng dịch vụ TGTK tại ngân hàng. Nhân tố X2 và X5 có mức ý nghĩa sig >0,05 tức là nhân tố này không có tương quan với xu hướng sử dụng dịch vụ TGTK tại ngân hàng, nên sẽ loại biến này ra khỏi mô hình hồi quy.
Ta có R2 hiệu chỉnh = 0,575 nghĩa là 57,5% sự biến động của biến phụ thuộc được giải thích bởi mối liên hệ tuyến tính với 4 nhân tố. Ngoài ra, ta nhận thấy giá trị R2 hiệu chỉnh = 0,575 nghĩa là mô hình hồi quy được xây dựng phù hợp với mức 57,5% > 50%
< 2.6) tức là mô hình không xảy ra hiện tượng tự tương quan. Các hệ số phóng đại phương sai đều = 1 < 10 nên mô hình không xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến.
Kiểm định sự phù hợp của mô hình:
Việc đánh giá độ phù hợp của mô hình chỉ cho kết luận trên mẫu nghiên cứu mà chưa thể cho phép ta có thể suy rộng ra tổng thể nghiên cứu. Để có thể suy diễn mô hình của mẫu điều tra thành mô hình của tổng thể, ta phải kiểm định sự phù hợp của mô hình hồi quy tổng thể với giả thiết đặt ra:
H0: Hệ số xác định R2 =0 (các nhóm nhân tố không ảnh hưởng đến xu hướng sử dụng dịch vụ TGTK)
H1: Hệ số xác định R2 ≠ 0 (có ít nhất một nhóm nhân tố ảnh hưởng đến xu hướng sử dụng dịch vụ TGTK)
Bảng 14: Kiểm định ANOVA về sự phù hợp của mô hình Model Tổng bình phuơng Df Trung bình bình phuơng F Mức ý nghĩa Regression 65,176 6 10,863 25,531 0,000 Residual 43,824 103 0,425 Total 109.000 109
(Nguồn: Kết quả xử lý số liệu trên phần mềm SPSS)
Nhận xét: Sig. của F bé hơn 0.05, nên ta bác bỏ giả thiết: Hệ số xác định của tổng thể R2= 0, tức là mô hình hồi quy này sau khi suy rộng ra cho tổng thể, thì mức độ phù hợp của nó đã đuợc kiểm chứng. Hay nói cách khác, có ít nhất một biến độc lập có ảnh huởng đến biến phụ thuộc mà ta đã đưa vào trong mô hình.
Từ những phân tích trên, ta có được phương trình mô tả sự biến động của các nhân tố ảnh hưởng đến xu hướng sử dụng dịch vụ tiền gửi tiết kiệm tại Ngân hàng của khách hàng cá nhân.
Y = 0,244X1 + 0,159X3 + 0,219X4 + 0,676X6
+ Hệ số β1 = 0,244: có nghĩa là Nhân tố “Yếu tố nhân viên” thay đổi 1 đơn vị khi các nhân tố khác không thay đổi thì xu hướng sử dụng dịch vụ tiền gửi tiết kiệm tại ngân hàng của khách hàng cá nhân cũng thay đổi cùng chiều 0,244đơn vị.
+ Hệ số β3 = 0,159: có nghĩa là Nhân tố “Yếu tố lãi xuất” thay đổi 1 đơn vị khi các nhân tố khác không thay đổi thì xu hướng sử dụng dịch vụ tiền gửi tiết kiệm tại ngân hàng của khách hàng cá nhân cũng thay đổi cùng chiều 0,159 đơn vị.
+ Hệ số β4 = 0,219: có nghĩa là Nhân tố “Vai trò cá nhân ảnh hưởng” thay đổi 1 đơn vị khi các nhân tố khác không thay đổi thì xu hướng sử dụng dịch vụ tiền gửi tiết kiệm tại ngân hàng của khách hàng cá nhân cũng thay đổi cùng chiều 0,219đơn vị.
+ Hệ số β6 = 0,676: có nghĩa là Nhân tố “Uy tín thương hiệu” thay đổi 1 đơn vị khi các nhân tố khác không thay đổi thì xu hướng sử dụng dịch vụ tiền gửi tiết kiệm tại ngân hàng của khách hàng cá nhân cũng thay đổi cùng chiều 0,676 đơn vị.
thấy rằng nhân tố “Uy tín thương hiệu” là nhân tố có tác động lớn nhất đến xu hướng sử