Kiểm định sự phù hợp của mô hình

Dựa vào hệsốBê- ta chuẩn hóa với mức ý nghĩa Sig. tương ứng để xác định các biến độc lập nào có ảnh hưởng đến biến phụ thuộc trong mô hình và ảnh hưởng với mức độra sao, theo chiều hướng nào. Từ đó, làm căn cứ để kết luận chính xác hơn và đưa ra giải pháp mang tính thuyết phục cao. Kết quả của mô hình hồi quy sẽ giúp ta xác định được chiều hướng, mức độ ảnh hưởng của các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định sử dụng của khách hàng tại thành phố Huế đối với dịch vụ TTKDTM của Ngân hàng Agribank chi nhánh Huế.

Phân tích hồi quy tuyến tính sẽ giúp chúng ta biết được chiều hướng và cường độ ảnh hưởng của các biến độc lập lên biến phụ thuộc. Trong giai đoạn phân tích hồi quy, nghiên cứu chọn phương pháp Enter, chọn lọc dựa trên tiêu chí chọn những nhân tố có mức ý nghĩa Sig. < 0,05. Những nhân tố nào có giá trị Sig. > 0,05 sẽ bị xóa bỏ khỏi mô hình và không tiếp tục nghiên cứu nhân tố đó.

Kết quảphân tích hồi quy được thểhiện qua các bảng sau:

Bảng 2. 16 Kết quảphân tích mô hình hồi quy các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định sửdụng dịch vụTTKDTM của khách hàng tại chi nhánh Nam sông Hương

Hệsố chưa chuẩn hóa Hệsốchuẩn hóa

t Sig. VIF

B Độlệch

chuẩn Beta

Hằng số -0,233 0,401 - -0,582 0,562

-SD 0,184 0,073 0,207 2,502 0,014 1,665

HI 0,263 0,082 0,226 3,207 0,002 1,207

XH 0,039 0,065 0,041 0,603 0,548 1,143

RR 0,258 0,078 0,268 3,299 0,001 1,607

CP 0,131 0,065 0,167 2,024 0,045 1,656

CV 0,176 0,082 0,156 2,143 0,034 1,293

(Nguồn: Kết quả điều tra xửlý của tác giả năm 2020)

Trường Đại học Kinh tế Huế

Giá trị Sig. tại các phép kiểm định của các biến độc lập được đưa vào mô hình:

“Nhận thức tính dễ sửdụng”, “Nhận thức sự hữu ích”, “Nhận thức sự giảm rủi ro”,

“Chi phí sử dụng”,”Ảnh hưởng của công việc” đều nhỏ hơn 0,05 chứng tỏ các biến độc lập này có ý nghĩa thống kê trong mô hình. Riêng đối với biến độc lập “Ảnh hưởng xã hội” có giá trị Sig. là 0,548 > 0,05 nên bị loại khỏi mô hình hồi quy. Ngoài ra, hằng sốtrong mô hình có giá trịSig. là 0,562 > 0,05 nên cũng sẽbịloại.

Như vậy, phương trình hồi quy được xác định như sau:

QD = 0,207SD + 0,226HI + 0,268RR + 0,167CP + 0,156CV + ei

Nhìn vào mô hình hồi quy, có thể khẳng định: có 5 nhân tố đó là “nhận thức tính dễ sử dụng”, “nhận thức sự hữu ích”, “nhận thức sự giảm rủi ro”, “chi phí sử dụng” và “ảnh hưởng của công việc”của khách hàng tại Thành phốHuế đối với dịch vụTTKDTM của Agribank– Chi nhánh Nam sông Hương

Kết quảphân tích cho thấy:

Hệsốβ₁= 0,207 có nghĩa là khi biến “nhận thức tính sử dụng”thay đổi 1 đơn vị trong khi các biến khác không đổi thì “Quyết định sử dụng” biến động cùng chiều 0,207 đơn vị. Tương tự với các biến còn lại cũng giải thích như vậy. Hệsốβ₂= 0,226 có nghĩa là khi biến“Nhận thức sựhữu ích” thayđổi 1 đơn vịtrong khi các biến khác không đổi thì “Quyết định sử dụng” biến động cùng chiều 0,226 đơn vị. Hệ số β₄= 0,268 có nghĩa là khi biến“Nhận thức sựgiảm rủi ro” thay đổi 1 đơn vụtrong khi các biến khác không đổi thì“Quyết định sửdụng” biến động cùng chiều 0,268 đơn vị. Hệ số β₅ = 0,167 có nghĩa là khi biến “chi phí sử dụng” thay đổi 1 đơn vịtrong khi các biến khác không đổi thì“Quyết định sửdụng” biến động cùng chiều 0,167 đơn vị. Hệ sốβ₆= 0,156 có nghĩa là khi biến“Ảnh hưởng của công việc”thay đổi 1 đơn vị trong khi các biến khác không đổi thì“Quyết định sửdụng”biến động cùng chiều 0,156 đơn vị. Có một điểm chung của các biến độc lập này là đều ảnh hưởng thuận chiều đến biến phụ thuộc là “Quyết định sử dụng”, quyết định sửdụng của khách hàng đối với dịch vụcủa công ty sẽ được nâng cao khi những yếu tố ảnh hưởng này tăng. Điều này cho thấy Ngân hàng Agribank chi nhánh Huế cần phải có những động thái nhằm kiểm soát các yếu tốnày một cách cẩn thận hơn.

Trường Đại học Kinh tế Huế

Dựa vào mô hình hồi quy, ta có hệsố Bê-ta chuẩn hóa của biến “Nhận thức sự giảm rủi ro” có giá trị 0,268. Đây là nhân tố ảnh hưởng mạnh nhất đến quyết định sử dụng của khách hàng tại thành phố Huế đối với dịch vụ TTKDTM của Ngân hàng Agribank, ngoài ra biến “Nhận thức sựhữu ích” cũng có mức độ ảnh hưởng khá lớn với hệ số Bê-ta tương ứng là 0,226. Các biến còn lại như “Nhận thức tính dễ sử dụng”, “chi phí sử dụng”và “ảnh hưởng của công việc” cũng sẽ được khách hàng xem xét khi quyết định sửdụng với hệ số Bê-ta lần lượt là 0,207; 0,167 và 0,156. Kết quả phân tích hồi quy cũng khá hợp lý so với thực tế khi mà xu hướng phát triển của dịch vụ TTKDTM, người sửdụng càng cân nhắc kĩ lưỡng hơn về độ rủi ro xảy ra và đồng thời tối đa hóa lợi nhuận dịch vụ TTKDTM để đáp ứng nhu cầu.

2.3.5.3Đánh giá độphù hợp của mô hình

Bảng 2. 17Đánh giá độphù hợp của mô hình

Model R R Square Adjusted R

Square

Std. Error of the Estimate

Durbin -Watson

1 0,732 0,536 0,512 0,40835 2,020

(Nguồn: Kết quả điều tra xửlý của tác giả năm 2020)

Dựa vào bảng kết quả phân tích, mô hình 5 biến độc lập có giá trị R Square hiệu chỉnh là 0,512 tức là: độ phù hợp của mô hình là 51,2%. Hay nói cách khác, 51,2% độ biến thiên của biến phụthuộc “quyết định sử dụng” được giải thích bởi 5 yếu tố được đưa vào mô hình. Bên cạnh đó, ta nhận thấy giá trị R Square hiệu chỉnh là 0,512 cũng khá cao ( > 50%), nghĩa là mối quan hệ giữa biến độc lập và biến phụthuộc được coi

là gần chặt chẽ.

Trường Đại học Kinh tế Huế

2.3.5.4 Kiểm định sựphù hợp của mô hình

Bảng 2. 18: Kiểm định ANOVA ANOVA

Model Sum of

Squares df Mean

Square F Sig.

1 Regression 21,800 6 3,633 21,789 0,000

Residual 18,843 113 0,167 -

-Total 40,644 119 - -

-(Nguồn: Kết quả điều tra xửlý của tác giả năm2020)

Kết quả từbảng ANOVA cho thấy giá trịSig. = 0,000 rất nhỏ, cho phép nghiên cứu bác bỏgiảthiết rằng “ Hệsố xác định R bình phương = 0” tức là mô hình hồi quy phù hợp. Như vậy mô hình hồi quy thu được rất tốt, các biến độc lập giải thích được khá lớn sự thay đổi của biến phụthuộc “quyết định sửdụng”.