Nghiên cứu quyết định sử dụng ebanking của khách hàng cá nhân tại tỉnh bình dương

1.2 Mục tiêu nghiên cứu Mục tiêu chung của nghiên cứu nhằm xác định các yếu tố tác động đến quyết định sử dụng dịch vụ ngân hàng điện tử của các khách hàng cá nhân tại tỉnh Bình Dương, t

PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

Quy trình nghiên cứu và phương pháp nghiên cứu

Quy trình nghiên cứu của đề tài được thiết kế với 7 bước như sau:

Hình 3.1: Quy trình nghiên cứu

(Nguồn: Đề xuất của tác giả, 2023) Đề tài sử dụng kết hợp phương pháp nghiên cứu định tính với phương pháp nghiên cứu định lượng để trả lời các câu hỏi nghiên cứu cũng như thực hiện các mục tiêu nghiên cứu liên quan đến các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định sử dụng Ebanking của khách hàng cá nhân tại Bình Dương.

Phương pháp nghiên cứu

3.2.1 Phương pháp nghiên cứu định tính

Tác giả sử dụng phương pháp nghiên cứu định tính để tiếp cận và phân tích cơ sở lý thuyết, lược khảo và thảo luận các nghiên cứu thực nghiệm trước, luận giải, thiết kế mô hình nghiên cứu và luận giải đo lường các biến, đưa ra giả thuyết nghiên cứu cho từng biến độc lập, thảo luận kết quả nghiên cứu, rút ra kết luận và đưa ra các gợi ý, khuyến nghị và hàm ý quản trị có liên quan cho các chủ đề

3.2.2 Phương pháp nghiên cứu định lượng

Phương pháp nghiên cứu định lượng được sử dụng để xác định kết quả nghiên cứu của các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định sử dụng Ebanking của khách hàng cá nhân tại Bình Dương, bao gồm các bước xử lý dữ liệu cụ thể như sau:

Kiểm tra độ tin cậy thang đo

Phân tích nhân tố khám phá EFA

Kiểm định tự tương quan Pearson

Phân tích hồi quy tuyến tính

Thiết kế nghiên cứu

Có 04 nhân tố độc lập cấu thành nên quyết định sử dụng ngân hàng điện tử Ebanking bao gồm: cảm nhận sự hữu ích, tính dễ sử dụng, rủi ro sử dụng và hình ảnh ngân hàng Nhân tố phụ thuộc là quyết định sử dụng Tất cả các biến quan sát của các nhân tố đều được đo lường bằng thang đo Linkert 5 điểm, trong đó 1 điểm mang ý nghĩa “hoàn toàn không đồng ý” đến 5 điểm “hoàn toàn đồng ý”

3.3.1.1 Xây dựng thang đo tính dễ sử dụng Đối với thang đo tính dễ sử dụng, thang đo gồm 05 biến quan sát được ký hiệu từ SD1 đến SD5 tác giả xây dựng trên nghiên cứu của Ngô Đức Chiến

(2022), Bùi Thị Thùy Dương (2019), Nguyễn Ngân Hà (2019)

Bảng 3.1: Thang đo tính dễ sử dụng

Mã hóa Thang đo các nhân tố Nguồn

SD1 Sử dụng Ebanking giúp thực hiện những giao dịch theo nhu cầu dễ dàng

SD2 Hệ thống giao dịch Ebanking là linh hoạt

SD3 Có thể dễ dàng thực hiện Ebanking một cách thuần thục

SD4 Việc thực hiện Ebanking là đơn giản và dễ hiểu

SD5 Dễ dàng học cách sử dụng Ebanking

Nguồn: Tác giả tổng hợp (2023)

3.3.1.2 Xây dựng thang đo sự hữu ích Đối với thang đo sự hữu ích, thang gồm 05 biến quan sát được ký hiệu từ HI1 đến HI5, tác giả xây dựng trên nghiên cứu của Ngô Đức Chiến (2022), Bùi Thị Thùy Dương (2019), Nguyễn Ngân Hà (2019)

Bảng 3.2: Thang đo sự hữu ích

Mã hóa Thang đo các nhân tố Nguồn

HI1 Việc sử dụng Ebanking rất hữu ích và thuận tiện

HI2 Giao dịch bằng hệ thống Ebanking dễ dàng như trao đổi bằng tiền mặt

HI3 Sử dụng Ebanking giúp tiết kiệm thời gian hơn

HI4 Sử dụng Ebanking làm tăng năng suất và chất lượng công việc

HI5 Sử dụng Ebanking giúp hoàn thành nhanh chống các công việc liên quan đến ngân hàng

(Nguồn: Tác giả tổng hợp 2023)

3.3.1.3 Xây dựng thang đo sự rủi ro sử dụng

Thang đo rủi ro sử dụng được xây dựng gồm có 05 biến quan sát được ký hiệu từ RR1 đến RR5, tác giả xây dựng thang đo trên nghiên cứu Ngô Đức Chiến

(2022), Bùi Thị Thùy Dương (2019), Nguyễn Ngân Hà (2019)

Bảng 3.3: Thang đo rủi ro

Mã hóa Thang đo các nhân tố Nguồn

RR1 Giao dịch trên hệ thống Ebanking có thể không bảo mật

RR2 Có thể gian lận hoặc thất thoát tiền khi sử dụng Ebanking

RR3 Sử dụng Ebanking có thể không đảm bảo tính riêng tư

RR4 Sử dụng dịch vụ Ebanking thì người khác có thể truy cập vào tài khoản của tôi

RR5 Dịch vụ ngân hàng điện tử có thể thực hiện quá trình thanh toán không chính xác

(Nguồn: Tác giả tổng hợp 2023)

3.3.1.4 Xây dựng thang đo về hình ảnh ngân hàng

Thang đo hình ảnh ngân hàng gồm 06 biến quan sát được tác giả ký hiệu từ HA1 đến HA6, tác giả xây dựng thang đo trên nghiên cứu của Phạm Thanh Hoa, Trần Kiều Nga và Lê Quang Khôi (2020), Lê Châu Phú và Đào Hữu Huân

Bảng 3.4: Thang đo về hình ảnh ngân hàng

Mã hóa Thang đo các nhân tố Nguồn

HA1 Ngân hàng cải tiến chất lượng các sản phẩm và dịch vụ Ebanking

Phạm Thanh Hoa, Trần Kiều Nga và

(2020), Lê Châu HA2 Ngân hàng thực hiện tốt các cam kết về dịch vụ Ebanking với khách hàng

HA3 Ngân hàng cung cấp đầy đủ hướng dẫn và hỗ trợ trực tuyến về Ebanking

Phú và Đào Hữu Huân (2019)

HA4 Người dùng có ấn tượng tốt về ngân hàng cung cấp dịch vụ Ebanking

HA5 Ngân hàng đầu tư nhiều chi phí phát triển

HA6 Hình ảnh nhà cung cấp dịch vụ này trong mắt người dùng tốt hơn nhà cung cấp dịch vụ khác

(Nguồn: Tác giả tổng hợp 2023)

3.3.1.5 Xây dựng thang đo về quyết định sử dụng dịch vụ Đối với thang đo quyết định sử dụng, thang đo gồm 04 biến quan sát được ký hiệu từ QD1 đến QD4, tác giả xây dựng trên nghiên cứu của Ngô Đức Chiến

(2022), Hà Nam Khánh Giao (2020), Lê Châu Phú và Đào Hữu Huân (2019)

Bảng 3.5: Thang đo về quyết định sử dụng

Mã hóa Thang đo các nhân tố Nguồn

QD1 Sẳn sàng giới thiệu cho người khác sử dụng

(2020), Lê Châu Phú và Đào Hữu Huân (2019)

QD2 Sẽ sẵn sàng sử dụng Ebanking nhiều hơn trong tương lai

QD3 Sẽ sử dụng Ebanking trong thời gian tới

QD4 Sẽ sẵn sàng sử dụng Ebanking nhiều hơn khi

Ebanking có thêm các tính năng mới

(Nguồn: Tác giả tổng hợp 2023)

Xây dựng bảng câu hỏi khảo sát

Tác giả xây dựng bảng câu hỏi khảo sát gồm 30 câu hỏi, tập trung vào việc thăm dò ý kiến của khách hàng cá nhân đang sử dụng dịch vụ Ebanking trên địa bàn tỉnh Bình Dương về các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định sử dụng dịch vụ ngân hàng điện tử, bảng câu hỏi được trình bày tại phụ lục 3 với bố cục như sau:

Phần mở đầu: Sàng lọc đối tượng khảo sát, kiểm tra xem đối tượng có đang sử dụng dịch vụ Ebanking không, đồng thời kiểm tra tình hình sử dụng dịch vụ ngân hàng điện tử tại Bình Dương

Phần thứ 2: Sử dụng các câu hỏi khảo sát để thu thập câu trả lời của khách hàng về các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định sử dụng ngân hàng điện tử Nội dung chính của bảng khảo sát gồm 25 câu hỏi được đánh số thứ tự từ 01 đến 25, câu hỏi sử dụng thang đo Likert 5 điểm, trong đó 1 điểm mang ý nghĩa “hoàn toàn không đồng ý”, 2 là “không đồng ý”, 3 là “bình thường”, 4 là “đồng ý”, 5 là

Phần kết thúc gồm các câu hỏi về thông tin cá nhân và đặc điểm nhân khẩu học của đối tượng khảo sát như giới tính, thu nhập, nơi sinh sống, độ tuổi, trình độ Các câu hỏi này nhằm mục địch phụ vụ cho việc mô tả các nhóm đối tượng khách hàng về mặt nhân khẩu học.

Nghiên cứu sơ bộ

3.5.1 Phỏng vấn, tham khảo ý kiến Để kiểm định, chỉnh sửa thang đo nháp và xây dựng bảng câu hỏi nghiên cứu cho phù hợp với chủ đề, phạm vi nghiên cứu, tác giả quyết định nghiên cứu định tính bằng kỹ thuật phỏng vấn nhóm Tác giả đóng vai trò là người hướng dẫn buổi thảo luận và tiến hành thu thập dữ liệu cần thiết thông qua hình thức thảo luận giữa các nhóm đối tượng với nhau (Nguyễn Đình Thọ, 2012) Để khai thác các thông tin phụ vụ nghiên cứu tác giả đưa ra một số câu hỏi phỏng vấn thử như sau:

1 Các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định sử dụng Ebanking của anh/chị là gì?

2 Trong đó các yếu tố nào là quan trọng nhất, hay yếu tố nào sẽ quyết định anh/chị có sử dụng Ebanking hay không?

3 Các hạn chế khi anh/chị sử dụng Ebanking là gì?

4 Khi sử dụng Ebanking anh/chị lo ngại điều gì?

Thành phần những người tham gia thảo luận nhóm được lựa chọn theo một số tiêu chí như sau: đã sử dụng dịch vụ ngân hàng điện tử trong thời gian từ 06 tháng trở lên và trong vòng 06 tháng trở lại đây chưa từng tham gia cuộc thảo luận tương tự và các thành viên chưa quen biết nhau Các tiêu chí trên nhầm để đảm bảo các đối tượng tham gia thảo luận có tính đồng nhất, các thành viên không trao đổi lẫn nhau (Nguyễn Đình Thọ, 2012) Nhóm thảo luận gồm có 04 người chưa từng gặp nhau và đang làm các công việc khác nhau

Buổi thảo luận nhóm được tiến hành thông qua dàn bài được thiết kế sẵn kèm theo thang đo sơ bộ dưới sự hướng dẫn của tác giả Cả 04 người tham gia đều tán thành rằng tất cả 04 yếu tố được nêu ra trong mô hình nghiên cứu đề xuất đều có ảnh hưởng quan trọng tới quyết định của khách hàng trong việc sử dụng ngân hàng điện tử Từ kết quả nêu trên, tác giả hiểu rõ hơn các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định sử dụng dịch vụ ngân hàng điện tử của khách hàng, đồng thời đánh giá được sự quan tâm của khách hàng tới dịch vụ này

3.5.2 Khảo sát thử nghiệm và điều chỉnh thang đo

Trước khi đi vào nghiên cứu chính thức, tác giả tiến hành đánh giá sơ bộ thang đo qua một mẫu nhỏ n` (pilot study), thông qua kiểm định hệ số Cronbach’s Alpha để có được bảng câu hỏi khảo sát hoàn chỉnh, sẵn sàng cho việc thực hiện nghiên cứu chính thức Các đối tượng tham gia thực hiện khảo sát đều hiểu rõ câu hỏi khảo sát và trả lời hoàn toàn khách quan Từ số liệu khảo sát thu thập được, tác giả tiến hành kiểm định độ tin cậy của thang đo bằng hệ số Cronbach’s Alpha cho kết quả đạt có thể thực hiện các bước tiếp theo Vì vậy, bảng khảo sát được tác giả giữ nguyên và tiếp tục được sử dụng cho nghiên cứu chính thức.

Nghiên cứu chính thức

Theo Hair và cộng sự (2014), “kích thước mẫu tối thiểu để sử dụng EFA là

50, tốt hơn là từ 100 trở lên”, “tỷ lệ biến quan sát trên một biến phân tích là 5:1”, vì vậy với 25 biến quan sát bao gồm 21 biến thuộc nhân tố biến độc lập và 04 biến thuộc nhân tố biến phụ thuộc thì đề tài nghiên cứu cần phải có là n=5*255 quan sát

Theo Green (1991) “đối với kích thước mẫu tối thiểu cho phân tích hồi quy với mục đích là đánh giá các yếu tố của từng biến độc lập như kiểm định t”, hệ số hồi quy … thì cỡ mẫu tối thiểu nên là 104+m (với m là số lượng biến độc lập)

Theo Hariris (1985) nếu một bài nghiên cứu sử dụng nhiều phương pháp xử lý thì số lượng lấy mẫu sẽ rất lớn, kích thước mẫu cần thiết để phân tích EFA là 200 Từ các phương pháp trên tác giả chọn số mẫu cần phải quan sát là 200 mẫu, tuy nhiên để đảm bảo đủ số lượng mẫu cho nghiên cứu tác giả lựa chọn khảo sát trên 250 đối tượng khách hàng để lấy mẫu

3.6.2 Phương pháp thu thập thông tin

Vì đối tượng được khảo sát là những người có khả năng tiếp cận internet và sử dụng các công cụ thanh toán điện tử nên tác giả chọn sử dụng phương pháp gửi mẫu khảo sát trực tuyến bằng google form đến đối tượng được khảo sát (phương pháp lấy mẫu gián tiếp).

Phân tích dữ liệu

Sau quá trình thu thập dữ liệu, tác giả tiến hành mã hóa và làm sạch dữ liệu thông qua quá trình sàng lọc các bảng khảo sát phù hợp và đạt yêu cầu để đưa vào phân tích thống kê mô tả Kết quả thống kê mô tả mẫu nghiên cứu được thể hiện dưới hình thức tỷ lệ, cơ cấu theo đặc điểm của khách hàng Trong đó, kết quả thống kê mô tả thang đo chủ yếu tập trung thể hiện giá trị lớn nhất, giá trị nhỏ nhất, giá trị trung bình và độ chênh lệch chuẩn trên từng thang đo của mẫu điều tra

3.7.2 Phân tích hệ số Cronbach’s Alpha

Theo Nguyễn Đình thọ và Nguyễn Thị Mai Trang (2009) thì “việc tiến hành phân tích Cronbach’s Alpha là cần thiết, nó giúp loại bỏ các biến rác, tránh các nhân tố giả để tạo điều kiện cho phân tích EFA” Theo Churchill Jr (1979)

“nếu tất cả các biến trong một thang đo cùng quan sát một cấu trúc duy nhất thì những biến này phải có tương quan cao với nhau”, dựa trên giả định này Churchill Jr (1979) cho rằng “hệ số Cronbach’s Alpha nên là phép đo đầu tiên được sử dụng để đánh giá chất lượng của các biến” Trong phân tích hệ số Cronbach’s Alpha 02 tiêu chí sau đây được quan tâm (Nunnally và Bernstein, 1994):

Tiêu chí 1: “Mức giá trị hệ số Cronbach’s Alpha đảm bảo tiêu chuẩn từ

0.6 trở lên” Hoàng Trọng, Chu Nguyên Mộng Ngọc (2008), các mức tiêu chuẩn của hệ số từ:

❖ Từ 0.8 đến gần bằng 1: thang đo thường rất tốt

❖ Từ 0.7 đến gần bằng 0.8: thang đo lường sử dụng tốt

❖ Từ 0.6 trở lên: thang đo lường đủ điều kiện

Tuy nhiên, trong phạm vi bài nghiên cứu này, tác giả chọn mức chấp nhận độ tin cậy thang đo là 0.6

Tiêu chí 2: Các biến quan sát đều có hệ số tương quan biến tổng Corrected

Item-Total Correlation lớn hơn 0.3 thì biến đó đạt yêu cầu (Nunnally, J., 1978)

Chúng ta cũng cần chú ý đến giá trị của Cronbach’s Alpha của nhóm nếu loại biến đang xem xét Mặc dù đây không phải là một tiêu chuẩn để đánh giá độ tin cậy của thang đo, tuy nhiên nếu giá trị Cronbach’s Alpha If Item Deleted lớn hơn hệ số Cronbach’s Alpha của nhóm thì chúng ta nên cân nhắc xem xét biến quan sát này

3.7.3 Phân tích nhân tố khám phá EFA

Kết thúc bước kiểm định bằng Cronbach’s Alpha, tác giả tiếp tục sử dụng phương pháp phân tích nhân tố khám phá EFA nhằm đánh giá lại các thang đo Đây là phương pháp dùng để trích ra số lượng khái niệm có thể giải thích cho mô hình, đồng thời phân loại các biến quan sát thành các tập hợp nhỏ hơn nhưng vẫn giải thích cho cùng một khái niệm Có 04 kết quả cần xem xét khi phân tích EFA:

Thứ nhất là kết quả kiểm định Barlett và kiểm định MKO (Kaiser-Meyer- Olkin) Hệ số KMO phải đạt từ 0.5 đến 1.0 thì kết quả phân tích EFA mới có ý nghĩa Đối với kiểm định Barlett, hệ số Sig phải bé hơn 0,05 thì kết quả nghiên cứu mới có ý nghĩa thống kê và cho thấy các biến quan sát mới có mối tương quan với nhau trong tổng thể mô hình (Hair và cộng sự, 2010)

Thứ hai là trị số Eigenvalue Theo tiêu chuẩn Kaiser, số lượng nhân tố được trích ra phải có giá trịnh Eigenvalue lớn hơn 1.0, những nhân tố có Eigenvalue nhỏ hơn 1.0 sẽ bị loại bỏ vì không có tác dụng tóm tắt thông tin tốt hơn biến gốc (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008) Ngoài ra, tổng phương sai trích phải lớn hơn 50% (Hair và cộng sự, 2010)

Thứ ba là thực hiện phép xoay nhân tố để sắp xếp các biến quan sát vào các nhóm nhân tố Trong nghiên cứu này, tác giả sử dụng phép quay vuông gốc

Varimax, do đây là phép xoay thường đi chung với phép trích PCA (Meyers, Gamst, Guarino, 2006) Biến quan sát nằm ở nhóm nhân tố mà nó có hệ số tải nhân tố (factor loading) lớn nhất và để đảm bảo tính hội tụ của biến quan sát về cùng một nhóm nhân tố, hệ số tải nhân tố lớn nhất phải có giá trị từ 0.5 trở lên (Hair và cộng sự, 2006) Đồng thời để kiểm tra tính phân biệt giữa các nhân tố, hoặc để đảm bảo biến quan sát giải thích hoàn toàn cho nhóm nhân tố mà nó thuộc về thì khoảng cách giữ hệ số tải nhân số lớn nhất của nó với hệ số này ở các nhóm nhân tố khác nên có giá trị từ 0,3 trở lên Các biến quan sát vi phạm hai điều trên được tác giả cân nhắc xem xét giá trị thể hiện nội dung của biến đó và quyết định loại bỏ khỏi mô hình (Nguyễn Đình Thọ, 2012)

Cuối cùng là đặt nhân tố đại diện theo ý nghĩa của từng nhóm Tác giả xem xét các nhân tố dựa vào cân nhắc giá trị nội dung của biến quan sát và sự thỏa mãn hai điều kiện khi xoay nhân tố như đã nêu trên, từ đó đặt tên nhân tố theo ý nghĩa của biến, sau đó nhân tố đại diện cho từng nhóm để đưa vào phân tích hồi quy Nhân tố đại diện được sử dụng trong nghiên cứu này là giá trị trung bình của các biến quan sát trong nhóm nhân tố

Phân tích tương quan Pearson là phương pháp được tiến hành nhằm mục tiêu kiểm tra mối quan hệ tuyến tính giữa các biến độc lập và phụ thuộc Giá trị tuyệt đối của hệ số Pearson càng đến gần 1.0 thì mối tương quan tuyến tính giữa hai biến ngày càng chặt chẽ Theo Nguyễn Đình Thọ (2012), điều kiện thỏa mãn tính tương quan giữa hai biến số là hệ số Pearson lớn hơn 0.3 ở mức ý nghĩa Sig nhỏ hơn 0.05

3.7.5 Kiểm định hồi quy tuyến tính bội

Sau khi kiểm tra các điều kiện để sử dụng phương pháp hồi quy, tác giả tiến hành phân tích hồi quy để nhận xét mối quan hệ giữa các yếu tố ảnh hưởng và quyết định sử dụng dịch vụ Ebanking tại Bình Dương Nghiên cứu sử dụng mô hình hồi quy tuyến tính bội, trong đó biến phụ thuộc phải chịu ảnh hưởng bởi ít nhất hai biến giải thích Tác giả xây dụng phương trình hồi quy, tiến hành kiểm định giả thuyết về sự phù hợp của mô hình bằng hệ số R 2 hiểu chỉnh nhằm tránh sự phóng đại hệ số R 2 trong mô hình hồi quy đa biến, rồi sau đó tiến hành hồi quy Ngoài ra, để kiểm định các giả thuyết nghiên cứu về mối quan hệ giữa quyết định sử dụng dịch vụ Ebanking và các yếu tố ảnh hưởng, nghiên cứu này sử dụng phép kiểm định F, kiểm định Durbin-Watson và các hệ số phóng đại phương sai VIF

Trong chương 3, tác giả đã trình bày các bước nghiên cứu mà tác giả đã sử dụng cho bài luận Các phương pháp nghiên cứu chính được sử dụng là phương pháp nghiên cứu sơ bộ (bao gồm xây dựng thang đo sơ bộ thông qua phỏng vấn và định lượng sơ bộ nghiên cứu trên mẫu nhỏ nhầm đánh giá độ tin cậy và, điều chỉnh bảng câu hỏi) và phương pháp định lượng chính thức trên quy mô mẫu lớn Tiếp theo, tác giả trình bày phương pháp xác định cỡ mẫu và thu thập, xử lý số liệu nghiên cứu bằng các phương pháp phân tích Sau đó tác giả đánh giá sơ bộ thang đo bằng hệ số kiểm định Cronbach’s Alpha trên mẫu sơ bộ (n`) làm cơ sở cho nghiên cứu chính thức trên mẫu lớn (n 0) ở chương tiếp theo.

KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU

Thống kê tần số

Trước khi tiến hành khảo sát, tác giả đã chuyển dữ liệu sang dạng google form sau đó tiến hành gửi link khảo sát ngẫu nhiên, kết quả thu về được 251 phiếu trả lời Tác giả tiến hành loại bỏ các phiếu trả lời không hợp lệ như các phiếu thiếu thông tin (phiếu đánh dấu cho 05 hoặc 01 đều cho các câu hỏi) kết quả thu được 200 phiếu trả lời được đưa vào xử lý số liệu (số mẫu phù hợp với cỡ mẫu tối thiểu)

Kết quả từ phiếu khảo sát cho các thông tin về nhân khẩu học như sau:

Bảng 4.1: Tổng hợp thông tin mẫu khảo sát

Mô tả Thông tin Số lượng Tỷ lệ (%)

(Nguồn: Tác giả tổng hợp kết quả từ phiếu khảo sát)

Từ bảng tổng hợp trên tác giả đưa ra một số nhận định như sau:

Thứ nhất, về “Giới tính”: Trong 200 phiếu khảo sát hợp lệ tương đương với 200 khách hàng cá nhân, trong đó số khách hàng nam là 111 khách hàng chiếm 55.5% và 89 khách hàng là nữ chiếm tỷ lệ là 44.5% Tỷ lệ nam cao hơn nữ trong kết quả khảo sát thu về

Thứ hai, về “Độ tuổi”: Kết quả cho thấy khách hàng trong độ tuổi từ 30 tuổi đến 45 tuổi chiếm 49.5%, độ tuổi dưới 30 tuổi chiếm 38% và độ tuổi từ trên

45 tuổi chiếm tỷ lệ thấp nhất là 12.5%

Thứ ba, về “Trình độ học vấn”: Tỷ lệ khách hàng có trình độ từ cao đẳng/đại học trở lên chiếm 175 phiếu tương đương 87.5%, theo sau là trình độ sau đại học chiếm 6% và trình độ khác chiếm 6.5%

Thứ tư, về “Thu nhập hàng tháng”: Khảo sát cho thấy nhóm khách hàng có thu nhập dao động từ “5 triệu đến 10 triệu” và nhóm “10 triệu đến 20 triệu” chiếm tỷ lệ gần bằng nhau lần lượt là 35.5% và 36%, do phần lớn khách hàng được khảo sát có độ tuổi từ 30 tuổi đến 45 tuổi nên mức thu nhập từ 5 triệu đến

20 triệu là mức dao động của độ tuổi này Tỷ lệ khách hàng có thu nhập trên 20 triệu là 34 khách hàng chiếm 17% và nhóm khách hàng có thu nhập dưới 5 triệu là 23 khách hàng chiếm 11.5%

Thứ năm, về “Nơi sinh sống”, tỷ lệ nhóm khách hàng sử dụng dịch vụ ở các thị xã trung tâm, nơi có đông dân cư chiếm tỷ lệ cao như: Thủ Dầu Một, Bến Cát, Thuận An, Dĩ An, các vùng còn lại như Dầu Tiếng, Bàu Bàng, Tân Uyên, Bắc Tân Uyên, Phú Giáo chiếm tỷ lệ trung bình thấp và tương đối đồng đều nhau.

Phân tích hệ số Cronbach’s Alpha

Kết quả phân tích hệ số Cronbach’s Alpha cho thang đo chính thức cho thấy, tất cả các yếu tố đã thỏa mãn hai điều kiện đặt tra trong mục 3.4.3.2 Phân tích hệ số Cronbach’s Alpha Cụ thể, tất cả các thang đo bao gồm: Sự hữu ích (HI), tính dễ sử dụng (SD), tính rủi ro (RR), hình ảnh ngân hàng (HA) và quyết định sử dụng Ebanking đều có hệ số Cronbach’s Alpha dao động từ 0.829 đến 0.928 và đều thỏa mãn điều kiện lớn hơn 0.6 Đồng thời hệ số tương quan biến – tổng hiệu chỉnh của tất cả biến quan sát trong từng thang đo đều thỏa mãn điều kiện lớn hơn 0.3 Vì vậy, các thang đo này đều đảm bảo độ tin cậy và tất cả các biến quan sát của thang đo này đều được chấp nhận và sử dụng cho bước phân tích kế tiếp

Kết quả kiểm tra độ tin cây thang đo Nhận thức dễ sử dụng

Kết quả cho thấy tất cả các biến quan sát đều có hệ số tương quan biến – tổng lớn hơn 0.3; hệ số Cronbach’s Alpha tổng là 0.928 > 0.6, như vậy thang đo

“Nhân thức dễ sử dụng” đạt độ tin cậy trong kiểm định của thang đo, không có trường hợp biến quan sát nào bị loại bỏ

Bảng 4.2: Kiểm định độ tin cậy thang đo Nhận thức dễ sử dụng

Thang đo Tương quan biến- Tổng

Cronbach’s Alpha nếu loại biến Cronbach’s Alpha: 0.928

SD1 Sử dụng Ebanking giúp thực hiện những giao dịch theo nhu cầu dễ dàng

SD2 Hệ thống giao dịch Ebanking là linh hoạt

SD3 Có thể dễ dàng thực hiện Ebanking một cách thuần thục

SD4 Việc thực hiện Ebanking là đơn giản và dễ hiểu

SD5 Dễ dàng học cách sử dụng Ebanking 0.802 0.913

(Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu của tác giả)

4.2.1 Kết quả kiểm định độ tin cây thang đo Đo lường sự hữu ích

Kết quả kiểm định cho thấy tất cả các biến quan sát đều có hệ số tương quan biến – tổng lớn hơn 0.3; hệ số Cronbach’s Alpha tổng là 0.829>0.6, như vậy thang đo “Sự hữu ích” đạt độ tin cậy trong kiểm định của thang đo, không có trường hợp biến quan sát nào bị loại bỏ

Bảng 4.3: Kiểm định độ tin cậy thang đo Đo lường sự hữu ích

(Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu của tác giả)

4.2.2 Kết quả kiểm định độ tin cây thang đo Rủi ro sử dụng

Kết quả kiểm định cho thấy tất cả các biến quan sát đều có hệ số tương quan biến – tổng lớn hơn 0.3; hệ số Cronbach’s Alpha tổng là 0.864>0.6, như vậy thang đo “Rủi ro sử dụng” đạt độ tin cậy trong kiểm định của thang đo, không có trường hợp biến quan sát nào bị loại bỏ

Bảng 4.4: Kiểm định độ tin cậy thang đo Rủi ro sử dụng

(Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu của tác giả)

4.2.3 Kết quả kiểm định độ tin cây thang đo Hình ảnh ngân hàng

Kết quả kiểm định cho thấy tất cả các biến quan sát đều có hệ số tương quan biến – tổng lớn hơn 0.3; hệ số Cronbach’s alpha tổng là 0.894>0.6, như vậy thang đo “Hình ảnh ngân hàng” đạt độ tin cậy trong kiểm định của thang đo, không có trường hợp biến quan sát nào bị loại bỏ

Bảng 4.5: Kiểm định độ tin cậy thang đo hình ảnh ngân hàng

(Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu của tác giả)

4.2.4 Kết quả kiểm định độ tin cây thang đo Quyết định sử dụng

Kết quả kiểm định cho thấy tất cả các biến quan sát đều có hệ số tương quan biến – tổng lớn hơn 0.3; hệ số Cronbach’s Alpha tổng là 0.862>0.6, như vậy thang đo “Quyết định sử dụng” đạt độ tin cậy trong kiểm định của thang đo, không có trường hợp biến quan sát nào bị loại bỏ

Bảng 4.6: Kiểm định độ tin cậy thang đo Quyết định sử dụng

(Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu của tác giả)

Phân tích nhân tố khám phá EFA

4.3.1 Phân tích nhân tố EFA-Các biến độc lập

Tiến hành kỹ thuật phân tích nhân tố khám phá EFA cho tổng số 21 biến của thang đo của các nhân tố ảnh hưởng đến quyết định sử dụng Ebanking của khách hàng cá nhân tại Bình Dương cho thấy: kiểm định Barlett với mức ý nghĩa Sig.=0.00050%, như vậy 04 nhân tố giải thích được 68.570% biến thiên dữ liệu của 20 biến quan sát tham gia vào EFA

Tiếp theo là kết quả của ma trận xoay nhân tố

Bảng 4.12: Ma trận xoay nhân tố các biến độc lập

Thành phần (Hệ số tải nhân tố)

(Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu của tác giả)

Hệ số tải Factor loading của các biến quan sát trong ma trận xoay đều lớn hơn 0.5, như vậy các biến quan sát này đều có ý nghĩa đóng góp cho mô hình

4.3.2 Phân tích nhân tố EFA-Các biến phụ thuộc

Thực hiện lại các trình tự phân tích như đã làm cho biến độc lập Kết quả thu được khi thực hiện phân tích EFA đối với thang đo Quyết định sử dụng cho thấy KMO=0.827 >0.5 nên phân tích nhân tố là phù hợp Giá trị Sig.=0.000 (Sig.1

Bảng 4.15: Ma trận xoay nhân tố biến phụ thuộc

Hệ số tải nhân tố

(Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu của tác giả)

Hệ số tải nhân tố của các biến đều lớn hơn 0,5 như vậy các biến quan sát đều có ý nghĩa đóng góp cho mô hình, có thể tiến hành thực hiện các bước phân tích kế tiếp.

Phân tích tương quan

Mục đích của việc phân tích tương quan Pearson là kiểm tra mối tương quan tuyến tính chặt chẽ giữa các biến phụ thuộc với các biến độc lập có tương quan tuyến tính với nhau hay không và sớm nhận diện vấn đề đa cộng tuyến khi các biến độc lập cũng có tương quan mạnh với nhau

Bảng 4.16: Ma trận hệ số tương quan

QD SD HI RR HA

** Mối tương quan có ý nghĩa ở mức 0.01

(Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu của tác giả)

Kết quả phân tích thể hiện tất cả các giá trị Sig giữa các biến độc lập với biến phụ thuộc đều nhỏ hơn 0.05, hệ số tương quan Pearson ≥ 0.5 thể hiện mối tương quan mạnh (theo Andy Field, 2009) như vậy các biến độc lập đều có tương quan tuyến tính với biến phụ thuộc

Giá trị Sig của từng cặp biến độc lập đều nhỏ hơn 0.05 và trị tuyệt đối của hệ số tương quan nhỏ hơn 0.7 kết luận không có hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập (theo Carsten và cộng sự, 2013).

Phân tích hồi quy tuyến tính

Tác giả sử dụng phương pháp bình phương nhỏ nhất OLS là một trong các phương pháp ước lượng hồi quy tuyến tính phổ biến để phân tích, với 04 biến độc lập bao gồm X1: Dễ sử dụng, X2: Sự hữu ích, X3: Rủi ro sử dụng; X4: Hình ảnh ngân hàng và 01 biến phụ thuộc Y là quyết định sử dụng Ebanking được đưa vào phân tích hồi quy tuyến tính đa biến được thực hiện bởi phần mềm SPSS 20.0, phương pháp hồi quy tuyến tính được chọn là phương pháp đưa vào một lượt

Dự vào kết quả tại bảng 4.12: Ma trận xoay các biến nhân tố độc lập cho thấy, các biến quan sát có sự xáo trộn so với thứ tự ban đầu, tiến hành đặt lại tên và đo lường các thang đo mới như sau:

HA= (HA5, HA6, HA2, HA1, HA4, HA3)

SD= (SD2, SD3, SD4, SD1, SD5)

RR= (RR2, RR3, RR4, RR5, RR1)

HI= (HI2, HI4, HI1, HI5)

QD= (QD2, QD1, QD4, QD3)

Như vậy mô hình hồi quy là QD=f(HA, SD, RR, HI)

4.5.1 Đánh giá sự phù hợp của mô hình

Bảng 4.17: Tóm tắt mô hình

Sai số chuẩn của ước lượng

1 0.821 a 0.675 0.688 0.35766 2.048 a Biến độc lập: (Hằng số), HA, RR, HI, SD b Biến phụ thuộc: QD

(Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu của tác giả)

Trong đó, R bình phương hiệu chỉnh là 0.688f.8%, như vậy các biến độc lập đưa vào chạy hồi quy ảnh hưởng tới 66.8% sự thay đổi của biến phụ thuộc

Giá trị Durbin-Watson là 2.408 nằm trong khoảng từ 1.5 đến 2.5 nên kết quả hồi quy không có hiện tượng tự tương quan chuỗi bậc nhất

4.5.2 Kiểm định sự phù hợp của mô hình Để kiểm định độ phù hợp của mô hình hồi quy, phép kiểm định F được sử dụng để kiểm tra sự phù hợp của mô hình hồi quy tuyến tính tổng thể Các kết quả của kiểm định F được lấy từ bảng phân tích phương sai Anova

Mô hình Tổng các bình phương Df Bình phương trung bình F Sig

Tổng 76.680 199 a Biến phụ thuộc: QD b Biến độc lập: (Hằng số), HA, RR, HI, SD

(Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu của tác giả)

Kết quả tại bảng phân tích trên cho thấy, Sig kiểm định F=0.0000 < 0.05, như vậy mô hình hồi quy có ý nghĩa, các biến độc lập có tương quan tuyến tính với biến phụ thuộc

Như vậy, mô hình hồi quy đã thỏa mãn các điều kiện đánh giá và kiểm định độ phù hợp cho việc rút ra các kết quả nghiên cứu

4.5.3 Kết quả mô hình hồi quy và thảo luận

Bảng 4.19: Hệ số hồi quy tuyến tính

Hệ số chưa chuẩn hóa

Hệ số chuẩn hóa T Sig

Thống kê đa cộng tuyến

B Sai số chuẩn Beta Dung sai VIF

HA 196 042 231 4.670 000 196 042 a Biến phụ thuộc: QD

(Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu của tác giả)

Kết quả phân tích hồi quy tuyến tính cho thấy hệ số chuẩn hóa Beta của các biến độc lập đều lớn hơn 0 và giá trị Sig của từng biến độc lập đều nhỏ hơn 0.05, cho thấy tất cả các biến độc lập đều có tác động lên biến phụ thuộc

Chưa chuẩn hoá: QD = 2.527 + 0.098*SD + 0.328*HI - 0.337*RR +

Mô hình hồi quy khi đã chuẩn hóa như sau:

QD = 0.148*SD + 0.334*HI - 0.386*RR + 0.231*HA + ε

Mô hình cho thấy, nhân tố tác động mạnh nhất đến quyết định sử dụng Ebanking trong nghiên cứu này là rủi ro sử dụng, các nhân tố tiếp theo lần lượt là sự hữu ích, hình ảnh ngân hàng và cuối cùng là tính dễ sử dụng

Kết quả nghiên cứu này cũng phù hợp với nghiên cứu của Bùi Thị Thuỳ Dương (2019) “Cảm nhận tính dễ sử dụng, cảm nhận tính hữu ích, hình ảnh ngân hàng, yếu tố cảm nhận chi phí (giá thấp), yếu tố xã hội, tính đổi mới tác động thuận chiều với ý định sử dụng dịch vụ Ebanking” “Yếu tố cảm nhận rủi ro tác động ngược chiều đến ý định sử dụng dịch vụ Ebanking của khách hàng”

Theo Phạm Thanh Hoa và cộng sự (2020) kết luận rằng có 07 nhân tố bao gồm: “tính dễ sử dụng, tính hữu dụng, chuẩn chủ quan, nhận thức kiểm soát hành vi, thái độ, rủi ro trong giao dịch và rủi ro trong giao dịch ảnh hưởng tới quyết định sử dụng dịch vụ Smart banking tại BIDV Hậu Giang”

4.5.4 Kiểm định các giả thuyết nghiên cứu

Kết quả bảng hệ số hồi quy cho thấy hệ số hồi quy chuẩn hóa có 03 dấu dương là 1, 2, 4 và 01 3 có dấu âm nghĩa là có 03 biến độc lập gồm: hình ảnh ngân hàng (HA), tính hữu ích (HI), tính dễ sử dụng (SD) đều có giá trị Sig