Kiểm định sự phù hợp của mô hình

SVTH: Nguyễn ThịNhị 51 dễ sử dụng” và “chuẩn chủ quan”được rút trích lại còn 1 biến độc lập“nhận thức hành động”với 6 biến quan sát.

2.3.5 Kiểm định độtin cậy của thang đo sau phân tích nhân tốkhám phá EFA

SVTH: Nguyễn ThịNhị 52 Dựa vào kết quảphân tích trên, ta thấy:

- Giá trịSig.(2-tailed) của các nhân tốmới đều bé hơn mức ý nghĩa α= 0,05, cho thấy sự tương quan cóý nghĩa giữa các biến độc lập và biến phụthuộc.

- Hệsố tương quan Pearson cũng khá cao (có 4 nhân tố lớn hơn 0,5, và 1 nhân tốxấp xỉ0,5) nên ta có thểkết luận rằng các biến độc lập sau khi điều chỉnh có thểgiải thích cho biến phụthuộc“quyết định sử dụng”.

2.3.6.2 Xây dựng mô hình hồi quy

Sau khi tiến hành phân tích nhân tố khám phá EFA đểkhám phá các nhân tố mới cóảnh hưởng đến biến phụthuộc “quyết định sửdụng”, nghiên cứu tiến hành hồi quy mô hình tuyến tính để xác định được chiều hướng và mức độ ảnh hưởng của các nhân tốmới này đến quyết định sửdụng .

Mô hình hồi quy được xây dựng gồm biến phụthuộc là“quyết định sử dụng”

(QD) và các biến độc lập được rút trích từphân tích nhân tốkhám phá EFA gồm 5 biến:“nhận thức hành động”(NTHD), “Thái độ”(TD), “Cảm nhận về giá cả”(GC),

“Nhận thức hữu dụng” (HD), “Cảm nhận về chất lượng”(CL) với các hệ sốBê-ta tương ứng lần lượt làβ1,β2,β3,β4,β5

Mô hình hồi quy được xây dựng như sau:

QD= β0 + β1NTHD + β2TD+ β3GC+ β4HD +β5CL + ei

Dựa vào hệsốBê-ta chuẩn hóa với mức ý nghĩa Sig. tương ứng để xác định các biến độc lập nào cóảnh hưởng đến biển phụthuộc trong mô hình vàảnh hưởng với mức độra sao, theo chiều hướng nào. Từ đó, làm căn cứ đểkết luận chính xác hơn và đưa ra giải pháp mang tính thuyết phục cao. Kết quảcủa mô hình hồi quy sẽgiúp ta xác định được chiều hướng, mức độ ảnh hưởng của các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định sửdụng của khách hàng tại Thành phốHuế đối với dịch vụInternet Banking của Ngân hàng Agribank–chinhánh Nam sông Hương

2.3.6.3 Phân tích hồi quy

Phân tích hồi quy tuyến tính sẽgiúp chúng ta biết được chiều hướng vàcường độ ảnh hưởng của các biến độc lập lên biến phụthuộc. Trong giai đoạn phân tích hồi quy, nghiên cứu chọn phương pháp Enter, chọn lọc dựa trên tiêu chí chọn những nhân

Trường Đại học Kinh tế Huế

SVTH: Nguyễn ThịNhị 53 tốcó mức ý nghĩa Sig. < 0,05. Những nhân tốnào có giá trịSig. > 0,05 sẽbịloại khỏi mô hình và không tiếp tục nghiên cứu nhân tố đó.

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

Bảng 2.18: Hệsốphân tích hồi quy Hệsố chưa chuẩn hóa Hệsốchuẩn hóa

t Sig. VIF

B Độlệch chuẩn Beta

Hằng số 0,424 0,321 1,320 0,190

NTHD -0,111 0,094 -0,097 -1,190 0,237 1,899

TD 0,407 0,078 0,443 5,194 0,000 2,071

HD 0,195 0,079 0,184 2,470 0,015 1,587

GC 0,284 0,077 0,287 3,694 0,000 1,724

CL 0,171 0,084 0,156 2,037 0,044 1,668

(Nguồn: Kết quả điều tra xử lý của tác giả năm 2019) Giá trịSig. tại các phép kiểm định của các biến độc lập được đưa vào mô hình:

“thái độ”, “cảm nhận về giá cả”, “nhận thức hữu dụng”, “cảm nhận về chất lượng”

đều nhỏ hơn 0,05 chứng tỏcác biến độc lập này có ý nghĩa thống kê trong mô hình.

Riêng đối với biến độc lập“nhận thức hành động”có giá trịSig. là 0,230 > 0,05 nên bịloại khỏi mô hình hồi quy. Ngoài ra, hằng sốtrong mô hình có giá trịSig. là 0,086 >

0,05 nên cũng sẽbịloại.

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

QD= 0,443TD + 0,287GC + 0,184HD + 0,156CL + ei

Nhìn vào mô hình hồi quy, ta có thể xác định rằng: có 4 nhân tố đó là“thái độ”, “cảm nhận về giá cả”, “nhận thức hữu dụng”, “cảm nhận về chất lượng”ảnh hưởng đến “quyết định sử dụng” của khách hàng tại Thành phốHuế đối với dịch vụ Internet Banking của Ngân hàng Agribank - chi nhánh Huế.

Đềtài tiến hành giải thích ý nghĩa các hệsốbê-ta như sau:

Hệsố β2= 0,443 có nghĩa là khi biến“Thái độ”thay đổi 1 đơn vịtrong khi các biến khác không đổi thì“Quyết định sử dụng” biến động cùng chiều 0,443 đơn vị.

Tương tựvới các biến còn lại cũng giải thích như vậy. Hệsố β3 = 0,287 có nghĩa là khi biến“Cảm nhận về giá cả”thay đổi 1 đơn vịtrong khi các biến khác không đổi thì

Trường Đại học Kinh tế Huế

SVTH: Nguyễn ThịNhị 54

‘Quyết định sử dụng’ biến động cùng chiều 0,287 đơn vị. Hệsố β3 = 0,184 có nghĩa là khi biến“Nhận thức hữu dụng”thay đổi 1 đơn vịtrong khi các biến khác không đổi thì‘Quyết định sử dụng’ biến động cùng chiều 0,184 đơn vị. Hệ số β4 = 0,156 có nghĩa là khi biến“Cảm nhận về chất lượng”thay đổi 1 đơn vịtrong khi các biến khác không đổi thì‘Quyết định sử dụng’ biến động cùng chiều 0,156 đơn vị. Có một điểm chung của các biến độc lập này là đềuảnh hưởng thuận chiều đến biến phụthuộc là

“Quyết định sử dụng”,quyết định sửdụng của kháchhàng 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 nhánhNam Sông Hươngcần phải có những động thái nhằm kiểm soát các yếu tốnày một cách cẩn thận hơn.

Dựa vào mô hình hồi quy, ta có hệsốBê-ta chuẩn hóa của biến “Thái độ” có giá trị là 0,443. Đây là nhân tố ảnh hưởng mạnh nhất đến quyết định sử dụng của khách hàng tại thành phố Huế đối với dịch vụ Internet Banking của Ngân hàng Agribank - chi nhánhNam sông Hương, ngoài ra biến“Cảm nhận về giá cả”cũng có mứcảnh hưởng khá lớn với hệ sốBê-ta tương ứng là 0,287. Các biến còn lại như

“Nhận thức hữu dụng”và“Cảm nhận về chất lượng”cũng sẽ được khách hàng xem xét khi quyết định sử dụng với hệsốBê-ta lần lượt là 0,184 và 0,156. Kết quảphân tích hồi quy cũng khá hợp lý so với thực tế khi mà xu hướng phát triển của dịch vụ Internet Banking của Ngân hàng Agribank - chi nhánhNam sông Hương người dùng càng ngày càng có nhu cầu cao hơn vềdịch vụ. Họ có xu hướng cân nhắc kĩ lưỡnghơn vềcác yếu tố này đểtối đa hóa lợi ích của họkhi sửdụng dịch vụInternet Banking của Ngân hàng Agribank - chi nhánhNam sông Hương.

2.3.6.4 Đánh giá độphù hợp của mô hình

Bảng 2.19: Đánh giá độphù hợp của mô hình

Model R R

Square

Adjusted R Square

Std. Error of the Estimate

Durbin -Watson

1 0,808 0,653 0,635 0,32211 1,695

(Nguồn: Kết quả điều tra xử lý của tác giả năm 2019) Dựa vào bảng kết quảphân tích, mô hình 4 biến độc lập có giá trịR Square hiệu chỉnh là 0,635 tức là: độphù hợp của mô hình là 63,5%. Hay nói cách khác, 63,5%độ

Trường Đại học Kinh tế Huế

SVTH: Nguyễn ThịNhị 55 biến thiên của biến phụthuộc“quyết định sử dụng”được giải thích bởi 4 yếu tố được đưa vào mô hình. Bên cạnh đó, ta nhận thấy giá trịR Square hiệu chỉnh là 0,653 khá là cao ( > 50%), nghĩa là mối quan hệgiữa biến độc lập và biến phụthuộc được coi là gần chặt chẽ.

2.3.6.5 Kiểm định sựphù hợp của mô hình Bảng 2.20: Kiểm định ANOVA

ANOVA

Model Sum of Squares df Mean Square F Sig.

1

Regression 19,299 5 3,860 37,201 0,000

Residual 10,272 99 0,104

Total 29,570 104

(Nguồn: Kết quả điều tra xử lý của tác giả năm 2019) Kết quảtừbảng 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 sử dụng”.