Kết quảphân tích hồi quy

Một phần của tài liệu Ảnh hưởng của các yếu tố rủi ro cảm nhận đến ý định chấp nhận sử dụng dịch vụ ngân hàng trực tuyến của khách hàng tại TP.HCM Luận văn thạc sĩ (Trang 64)

Phân tích hồi quy được thực hiện với 6 biến độc lập bao gồm: rủi ro hiệu năng, rủi ro bảo mật, rủi ro tài chính, rủi ro thông tin cá nhân, rủi ro xã hội và rủi ro thời gian.

Bảng 4.17 Bảng đánh giá độ phù hợp của mô hình theo R2

Model R R2 R Square hiệu chỉnh Sai số ước lượng

Thống kê sự thay đổi R2 Thay

đổi F Thay đổi df1 df2 Thay đổi Sig. F 1 .752a .565 .552 .31207 .565 42.725 6 197 .000 a. Biến độc lập: (Constant), TG, BM, TTCN, XH, TC, HN

b. Biến phụ thuộc: YDCN

Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu của tác giả

Từ kết quả trên cho thấy mô hình có R2 hiệu chỉnh =0.552. Kết quả này cho thấy độ thích hợp của mô hình là 55.2% hay có 55.2% sự biến thiên của ý định chấp nhận sử dụng ngân hàng trực tuyến được giải thích bởi các biến rủi ro thời gian, rủi ro bảo mật, rủi rothông tin cá nhân, rủi rotài chính, rủi roxã hội và rủi rohiệu năng.

Kiểm định F sử dụng trong bảng phân tích phương sai (ANOVA) là phép kiểm định giả thuyết về độ phù hợp của mô hình hồi quytuyến tính tổng thể.

Bảng 4.18 Bảng kết quả kiểm định ANOVA

ANOVAb

Model Tổng bình phương df Bình phương trung bình F Sig. 1 Hồi quy 24.965 6 4.161 42.725 .000a

Phần dư 19.185 197 .097 Tổng 44.150 203

a. Biến độc lập: (Hằng số), TG, BM, TTCN, XH, TC, HN b. Biến phụ thuộc: YDCN

Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu của tác giả

Kết quả phân tích cho thấy giá trị sig. = 0.000, chứng tỏ mô hình hồi quy xây dựng là phù hợp với dữ liệu thu thập được với mức ý nghĩa 5%.

Bảng 4.19 Kết quả phân tích hồi quy

Coefficientsa Mô hình Hệ số hồi quy chưa điều chỉnh Hệ số hồi quy điều chỉnh t Sig. Thống kê đa cộng tuyến B Error Std. Beta Tolerance VIF 1 (Hằng số) 5.913 .255 23.142 .000 HN -.230 .027 -.417 -8.354 .000 .887 1.128 BM -.168 .036 -.231 -4.657 .000 .895 1.118 TC -.210 .032 -.324 -6.641 .000 .924 1.082 TTCN -.241 .032 -.370 -7.606 .000 .933 1.072 XH -.039 .029 -.065 -1.351 .178 .944 1.059 TG .054 .032 .081 1.670 .097 .941 1.063 a. Biến phụ thuộc:YDCN

Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu của tác giả

Kết quả phân tích các hệ số hồi quy cho thấy, các giá trị sig. của các biến độc lập: rủi ro hiệu năng, bảo mật, tài chính, thông tin cá nhân đều nhỏ hơn 0.05 (với

mức ý nghĩa 5%), riêng sig. của biếnrủi ro thời gian là 0.097 (> 0.05) và biến rủi ro xã hội là 0.178 (>0.05). Do đó, trong tập dữ liệu này, chưa kết luận được biến rủi ro thời gian và rủi ro xã hội có tác động ý nghĩa lên biến ý định chấp nhận sử dụng ngân hàng trực tuyến của khách hàng.

Bảng 4.20. Kết quả kiểm định các giả thuyết

Giả thuyết Nội dung giả thuyết Kết quả kiểm

định

H1

Rủi ro hiệu năng có quan hệ ngược chiều với ý định chấp nhận sử dụng dịch vụ ngân hàng trực tuyến

Chấp nhận

H2 Rủi ro bảo mật có quan hệ ngược chiều với ý định

chấp nhận sử dụng dịch vụ ngân hàng trực tuyến Chấp nhận

H3 Rủi ro tài chính có quan hệ ngược chiều với ý định

chấp nhận sử dụng dịch vụ ngân hàng trực tuyến Chấp nhận

H4

Rủi ro về thông tin cá nhân có quan hệ ngược chiều với ý định chấp nhận sử dụng dịch vụ ngân hàng trực tuyến

Chấp nhận

H5 Rủi ro thời gian có quan hệ ngược chiều với ý định

chấp nhận sử dụng dịch vụ ngân hàng trực tuyến Bác bỏ

H6 Rủi ro xã hội có quan hệ ngược chiều với ý định

chấp nhận sử dụng dịch vụ ngân hàng trực tuyến Bác bỏ

Một phần của tài liệu Ảnh hưởng của các yếu tố rủi ro cảm nhận đến ý định chấp nhận sử dụng dịch vụ ngân hàng trực tuyến của khách hàng tại TP.HCM Luận văn thạc sĩ (Trang 64)

Tải bản đầy đủ (PDF)

(98 trang)