Có 06 khái ni m d ng bi n ti m n đ c s d ng trong nghiên c u này, các khái ni m d ng bi n ti n n nh : Nh n th c s h u ích, Chu n ch quan, Ki m soát hành vi, Chi phí chuy n đ i, C m nh n s thích thú và Tính b o m t, an toàn
Các thang đo s d ng đ đo l ng các khái ni m ti m n trên đ c xây d ng d a vào lý thuy t b i các công trình nghiên c u trong và ngoài n c đã đ c ki m ch ng và quá trình nghiên c u s b . Các thang đo đ c k th a có s ch n l c và đi u ch nh đ
phù h p v i b i c nh, l nh v c nghiên c u c a đ tài.
Các thang đo đ c đo l ng d ng Likert 5 đi m, trong đó: 1: Hoàn toàn không
đ ng ý và 5: Hoàn toàn đ ng ý. 2.5.3.1 Thang đo l ng Nh n th c s h u ích B ng 2.3 Thang đo l ng Nh n th c s h u ích Tên bi n Thang đo l ng Nh n th c s h u ích NNgguu nngg cc TTááccggii
HU1 S d ng IB giúp tôi giao d ch v i Ngân hàng
đ c d dàng h n TAM Davis, 1985, tr. 24, trích trong Chutter M.Y., 2009, tr. 2
HU2 S d ng IB giúp tôi th c hi n các giao d ch
đ c nhanh chóng
HU3 S d ng IB giúp tôi thu n ti n trong công vi c c a mình
HU5 S d ng IB giúp tôi ti t ki m đ c th i gian
Ngu n: Lý thuy t TAM, Davis, 1985
2.5.3.2 Thang đo l ng Chu n ch quan
B ng 2.4 Thang đo l ng Chu n ch quan Tên Tên
bi n
Thang đo l ng Chu n ch quan NNgguu nngg cc TTááccggii
CQ1 Gia đình ng h tôi s d ng d ch v IB TPB Ajzen, I., The theory of planned behaviour, 1991, tr. 182 CQ2 B n bè, đ ng nghi p, đ n v công tác,... ng h tôi s d ng d ch v IB CQ3 Tôi s d ng d ch v IB vì nh ng ng i xung quanh tôi s d ng nó
Ngu n: Lý thuy t TPB, Ajzen, 1991
2.5.3.3 Thang đo l ng Ki m soát hành vi B ng 2.5 Thang đo l ng Ki m soát hành vi B ng 2.5 Thang đo l ng Ki m soát hành vi Tên bi n Thang đo l ng Ki m soát hành vi NNgguu nngg cc TTááccggii HV1 i v i tôi, vi c s d ng d ch v IB là d dàng TPB
Ajzen, I., The theory of
planned behaviour, 1991,
tr. 182 HV2 Vi c s d ng d ch v IB hoàn toàn do tôi
quy t đnh
HV3 Tôi ch đ ng liên h v i Ngân hàng đ đ ng kí d ch v
Ngu n: Lý thuy t TPB, Ajzen, 1991
2.5.3.4 Thang đo l ng Chi phí chuy n đ i
B ng 2.6 Thang đo l ng Chi phí chuy n đ i Tên Tên
bi n
Thang đo l ng Chi phí chuy n đ i NNgguu nngg cc TTááccggii
CP1 Tôi cho r ng chi phí đ s d ng d ch v IB là h p lý B sung m i CP2 Tôi s n sàng t n chi phí đ s d ng d ch v IB CP3 Tôi s n sàng dành th i gian đ tìm hi u vi c s d ng d ch v IB Ngu n: xu t c a tác gi 2.5.3.5 Thang đo l ng C m nh n s thích thú B ng 2.7 Thang đo l ng C m nh n s thích thú Tên bi n Thang đo l ng C m nh n s thích thú NNgguu nngg cc TTááccggii TT1 Các ch c n ng mà d ch v IB cung c p đ u đáp ng nhu c u c a tôi B sung m i TT2 Các ti n ích c a d ch v IB đã th c s kích thích tôi TT3 Tôi có th th c hi n các giao d ch IB c a mình b t c n i đâu TT4 Tôi có th th c hi n các giao d ch IB c a mình b t c th i gian nào Ngu n: xu t c a tác gi
2.5.3.6 Thang đo l ng Tính b o m t, an toàn (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
B ng 2.8 Thang đo l ng Tính b o m t, an toàn Tên Tên
bi n
Thang đo l ng Tính b o m t, an toàn NNgguu nngg cc TTááccggii
BM1 S d ng IB là an toàn trong khi tôi giao d ch v i Ngân hàng
B sung m i
BM2 S d ng IB đ m b o bí m t v các thông tin giao d ch c a tôi
BM3 M i ng i s không bi t tôi đang th c hi n giao d ch gì khi s d ng IB Ngu n: xu t c a tác gi 2.5.3.7 Thang đo l ng Quy t đnh s d ng B ng 2.9 Thang đo l ng Quy t đ nh s d ng Tên bi n Thang đo l ng Quy t đ nh s d ng NNgguu nngg cc TTááccggii QD1 Tôi s ti p t c s d ng s d ng d ch v IB trong th i gian t i. TAM, TPB Taylor và Todd, 1995 Davis, 1985, Ajzen, I., 1991 QD2 Tôi s s d ng d ch v IB th ng xuyên h n n a trong ph m vi có th
QD3 Tôi s gi i thi u cho ng i thân/ b n bè/
đ ng nghi p/ ... s d ng d ch v IB
Ngu n: xu t c a tác gi
2.5.4 Phép ki m đnh Cronbach’s Alpha
H s c a phép ki m đnh Cronbach’s là m t phép ki m đ nh th ng kê v m c
đ ch t ch và t ng quan gi a các bi n quan sát, hay nói cách khác nó đo l ng tính kiên đnh n i t i xuyên su t t p h p các bi n quan sát c a các câu tr l i. Ph ng pháp
này cho phép ng i phân tích lo i b nh ng bi n không phù h p và h n ch các bi n rác trong mô hình nghiên c u, t c là lo i b nh ng bi n quan sát (m c h i) làm gi m s t ng quan gi a các m c h i. Trong ki m đnh Cronbach’s Alpha, các bi n quan sát có h s t ng quan gi a bi n và t ng (Corrected Item-Total Correlation) nh h n 0,3 s b lo i b ((Nunnally & Burnstein, 1994); tiêu chu n ch n thang đo khi có h s Cronbach’s Alpha l n h n 0,6 (Nunnally & Burnstein, 1994) là có th s d ng đ c trong tr ng h p khái ni m đang đo l ng là m i ho c m i đ i v i ng i tr l i trong b i c nh nghiên c u (Nunnally, 1978; Peterson, 1994; Slater, 1995); khi đó thang đo l ng đ c xem là ch p nh n đ c và thích h p đ đ a vào nh ng b c phân tích ti p theo. C ng theo nhi u nhà nghiên c u, n u Cronbach’s Alpha đ t t 0,8 tr lên thì thang đo l ng là t t và m c đ
t ng quan s càng cao; t 0,7 đ n 0,8 là s d ng đ c. Tuy nhiên, n u Cronbach’s Alpha quá cao (> 0,95) thì thang đo l ng đó c ng không t t vì các bi n đo l ng h u nh là m t (Bagozzi & Edwards, De Vellis, 1991)ho c có kh n ng xu t hi n bi n th a (Redundant Items) trong thang đo, khi đó các bi n th a nên đ c lo i b . Phép ki m
đnh Cronbach’s Alpha góp ph n gi i quy t m c tiêu đó là, nghiên c u xây d ng thang đo l ng các nhân t tác đ ng đ n quy t đnh s d ng d ch v IB c a khách hàng trên đa bàn Tp H Chí Minh.
2.5.5 Phân tích nhân t khám phá (EFA – Exploratory Factor Analysis)
Phân tích nhân t khám phá đ c s d ng trong tr ng h p m i quan h gi a các bi n quan sát và bi n ti m n là không rõ ràng hay không ch c ch n. Phân tích EFA theo
đó đ c ti n hành theo ki u khám phá đ xác đnh xem ph m vi, m c đ t ng quan gi a các bi n quan sát và các nhân t c s , c ng nh s phân bi t rõ ràng gi a các nhân t , làm n n t ng cho m t t p h p các phép đo đ rút g n hay gi m b t s bi n quan sát t i lên các nhân t c s . Các nhân t c s là t h p tuy n tính c a các bi n mô t b ng h ph ng trình sau:
F1 = 11x1 + 12x2 + 13x3 + …. + 1PxP F2 = 21x1 + 22x2 + 23x3 + …. + 2PxP
S d ng ph ng pháp trích nhân t Principal Axis Factoring v i phép quay Promax (đ i v i các thang đo l ng đa h ng – các bi n tác đ ng) vì theo Gerbing & Anderson (1988), ph ng pháp trích Principal Axis Factoring v i phép xoay Promax (Oblique) s ph n ánh c u trúc d li u chính xác h n ph ng pháp trích Principal Components v i phép xoay Varimax (Orthogonal). Tuy nhiên v i thang đo l ng đ n h ng – bi n b tác đ ng thì nên s d ng ph ng pháp trích Principal Component Analysis vì ph ng pháp trích này s làm cho t ng ph ng sai trích t t h n. Thang đo l ng đ c ch p nh n khi th a mãn các đi u ki n sau:
T ng ph ng sai trích t 0,5 tr lên (Gerbing & Anderson, 1988).
H s t i nhân t (Factor loading) l n nh t c a m i bi n (Item) ph i l n h n ho c b ng 0,5 vì theo Hair & ctg (1998), h s t i nhân t là ch tiêu đ đ m b o m c ý ngh a thi t th c c a phân tích EFA (Ensuring Practical Significance). Factor loading l n h n 0,3 đ c xem là đ t m c t i thi u; Factor loading l n h n 0,4 đ c xem là quan tr ng; Factor loading l n h n ho c b ng 0,5 đ c xem là có ý ngh a th c ti n. Tác gi này c ng có l i khuyên nh sau: n u ch n tiêu chu n Factor loading l n h n 0,3 thì c m u ít nh t ph i là n = 350; n u c m u kho ng 100 thì nên ch n tiêu chu n Factor loading l n h n 0,55; n u c m u kho ng 50 thì Factor loading ph i l n h n 0,75. C m u nghiên c u c a
đ tài là n = 206 nên tiêu chu n c a Factor loading đ c s d ng là t 0,5 tr lên.
ng th i, t i m i bi n quan sát (Item) chênh l ch gi a h s t i nhân t (Factor loading) l n nh t và h s t i nhân t b t k ph i t 0,3 tr lên (Jabnoun & Al-Tamimi, 2003).
H s KMO (Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy) là ch tiêu s d ng đ xem xét s thích h p c a phân tích EFA, khi 0,5 ≤ KMO ≤ 1 thì phân tích nhân t là thích h p.
Ki m đnh Bartlett xem xét gi thuy t v đ t ng quan gi a các bi n quan sát b ng không trong t ng th . N u ki m đnh này có ý ngh a th ng kê (Sig. < 0,05) (Hair & ctg, 2006) thì các bi n quan sát có t ng quan v i nhau trong t ng th (Tr ng & Ng c,
2008). Phân tích nhân t khám phá s gi i quy t đ c m c tiêu nghiên c u đó là, xây d ng thang đo l ng (đã qua phép ki m đnh Cronbach’s Alpha).
2.5.6 Phân tích h i quy tuy n tính đa bi n
Mô hình h i quy tuy n tính đa bi n cho bi t m i t ng quan gi a t ng bi n đ c l p (khái ni m nghiên c u) v i bi n ph thu c (vi c ra quy t đnh) c ng nh m i t ng quan gi a các bi n đ c l p. Mô hình nghiên c u có d ng h i qui t ng quát nh sau: (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Y = + 1X1 + 2X2 + …+ nXn + Trong đó: Y là bi n ph thu c; 1, 2,…, n là các h s h i quy; X1, X2,…, Xn là các bi n đ c l p; là sai s .
D a vào mô hình t ng quát trên và các nhân t nh h ng đ n vi c ra quy t đ nh s d ng d ch v IB c a khách hàng, ta xây d ng mô hình h i qui nh sau:
Y = 0 + 1X1 + 2X2 + 3X3 + 4X4 + 5X5 + 6X6+ Trong đó, tên bi n và ký hi u đ c gi i thích qua b ng 2.10 nh sau:
B ng 2.10 Tên bi n và ký hi u bi n đ c gi i thích Tên bi n Ký hi u Gi i thích bi n Tên bi n Ký hi u Gi i thích bi n Ra quy t đnh Y Bi n ph thu c Nh n th c s h u ích X 1 Bi n đ c l p Chu n ch quan X 2 Bi n đ c l p Ki m soát hành vi X 3 Bi n đ c l p Chi phí chuy n đ i X 4 Bi n đ c l p C m nh n s thích thú X 5 Bi n đ c l p Tính b o m t, an toàn X 6 Bi n đ c l p Ngu n: xu t c a tác gi
K t qu phân tích h i quy tuy n tính đa bi n s bác b gi thi t H0, t đó gi i quy t m c tiêu nghiên c u đó là, đánh giá s nh h ng c a các y u t quy t đnh đ n vi c quy t đnh s d ng d ch v IB c a khách hàng trên đa bàn Tp H Chí Minh.
2.6 Phân tích s li u
2.6.1 Xây d ng d li u, làm s ch và x lý d li u
D li u sau khi thu th p đ c thi t k , mã hóa và nh p li u thông qua công c ph n m m SPSS 20.0, sau đó ti n hành làm s ch. Lý do: d li u sau khi thu th p đ c lo i b nh ng phi u tr ng nhi u và phi u không h p l , sau đó đ c ti n hành nh p thô vào máy, trong quá trình th c hi n th ng có nh ng m u đi u tra b sai l ch, thi u sót ho c không nh t quán; m t s m u do đánh sai, thi u sót x y ra trong quá trình nh p li u; do v y c n ti n hành làm s ch s li u đ đ m b o yêu c u, s li u đ a vào phân tích ph i
đ y đ , th ng nh t. Theo đó, vi c phân tích s li u s giúp đ a ra nh ng thông tin chính xác có đ tin c y cao.
Ph ng pháp th c hi n: s d ng b ng t n s đ rà soát t t c các bi n quan sát nh m tìm ra các bi n có thông tin b sai l ch hay thi u sót b ng công c ph n m m SPSS 20.0.
K t h p v i vi c rà soát t t c các bi n quan sát qua b ng t n s , không tìm th y bi n nào có thông tin sai l ch. D li u đã đ c làm s ch đ ti p t c đ a vào b c ki m
đnh thang đo.
2.6.2 Mô t m u
Nghiên c u này ch n m u ng u nhiên v i 08 thu c tính ki m soát: T n su t t i Ngân hàng giao d ch; M c đích; Trình đ h c v n; Ngh nghi p; Thu nh p; Gi i tính; Tu i; Th i gian s d ng d ch v IB nh sau:
̇ T n su t t i Ngân hàng giao d ch
Trong 206 m u nghiên c u, có 102 m u là hi m khi t i Ngân hàng giao d ch (49,5%), 104 m u th ng xuyên t i Ngân hàng giao d ch (50,5%).
Trong 206 m u nghiên c u, có 45 m u t i Ngân hàng v i m c đích vay (21,8%), 78 m u m c đích g i ti n và chuy n kho n (37,9%), 66 m u có m c đích thanh toán hóa
đ n (32,0%), 17 m u có m c đích khác (8,3%).
̇ Trình đ h c v n
Trong 206 m u nghiên c u, có 27 m u có trình đ ph thông (13,1%), 79 m u có trình đ trung c p và cao đ ng (38,4%), 61 m u đ i h c (29,6%), 25 m u trên đ i h c (12,1%), 14 m u khác (6,8%).
̇ Ngh nghi p
Trong 206 m u nghiên c u, có 43 m u là h c sinh/ sinh viên (20,9%), 93 m u là công nhân viên (45,1%), 39 m u là doanh nhân/ nhà qu n lý (18,9%), 31 m u có ngh khác (15,1%).
̇ Thu nh p
Trong 206 m u nghiên c u, có 32 m u thu nh p d i 2 tri u (15,5%), 54 m u thu nh p t 2 tri u đ n d i 5 tri u (26,2%), 71 m u thu nh p t 5 tri u đ n d i 10 tri u (34,5%), 49 m u thu nh p trên 10 tri u (23,8%).
̇ Gi i tính
Theo k t qu kh o sát, có 122 ng i tham gia là n chi m 59,2%, 84 ng i tham gia là nam chi m 40,8%.
̇ Tu i
Có 8 ng i có đ tu i nh h n 18 chi m 3,90%, 100 ng i trong đ tu i t 18 đ n 30 chi m 48,50%, 51 ng i t đ tu i 31đ n 45 chi m 24,80%, 38 ng i t đ tu i 46
đ n 60 chi m 18,40% và có 9 ng i trên 60 tu i chi m 4,40%.
̇ i t ng (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Trong 206 m u nghiên c u, có 69 m u đ i t ng s d ng IB d i 1 n m (33,5%), 87 m u đ i t ng s d ng t 1 t i d i 3 n m (42,2%), 39 m u đ i t ng s d ng t 3 t i d i 5 n m (18,9%) và 11 m u đ i t ng s d ng trên 5 n m (5,4%).
2.6.3 ánh giá đ tin c y c a thang đo b ng h s Cronbach’s Alpha
Phép ki m đnh Cronbach’s Alpha cho phép ng i phân tích lo i b nh ng bi n