6. Kết cấu của đề tài
3.4.3. Phân tích hồi quy tuyến tính bội
Nếu kết luận đƣợc là các biến độc lập và biến phụ thuộc có tƣơng quan tuyến tính với nhau qua hệ số tƣơng quan Pearson, đồng thời giả định rằng chúng ta đã cân nhắc kỹ bản chất của mối liên hệ tiềm ẩn giữa các biến và xem nhƣ đã xác định đúng hƣớng của một mối quan hệ nhân quả giữa chúng, thì chúng ta có thể mô hình hóa mối quan hệ nhân quả của chúng bằng mô hình hồi qui tuyến tính bội, trong đó một biến đƣợc gọi là biến phụ thuộc và biến còn lại gọi là các biến độc lập (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008). Tiếp theo, ta thực hiện một số bƣớc nhằm kiểm định các thành phần của mô hình nhƣ sau:
- Kiểm định độ phù hợp của mô hình: kiểm định F trong bảng phân tích phƣơng sai là một phép kiểm định về độ phù hợp của mô hình hồi quy tuyến tính tổng thể.
- Kiểm định ý nghĩa của các hệ số hồi quy: kiểm định t trong bảng các thông số thống kê của từng biến độc lập dùng để kiểm định ý nghĩa của các hệ số hồi quy. Trong đó, tác giả sử dụng phƣơng pháp Enter, SPSS để xử lý tất cả các biến đƣa vào một lần và đƣa ra các thông số thống kê liên quan đến các biến.
- Đánh giá độ phù hợp của mô hình hồi quy tuyến tính bội bằng hệ số R² và hệ số R² điều chỉnh. Hệ số R² đã đƣợc chứng minh là hàm không giảm theo số biến độc lập đƣợc đƣa vào mô hình, càng đƣa thêm nhiều biến độc lập vào mô hình thì R² càng tăng.
- Hiệu chỉnh mô hình lý thuyết là bƣớc cuối cùng đƣợc thực hiện. Sau khi hoàn tất việc hiệu chỉnh mô hình, viết phƣơng trình hồi quy tuyến tính bội, ta dựa vào các hệ số hồi quy riêng phần để xác định mức độ tác động đến ý định sử dụng IB. Theo đó, hệ số hồi quy riêng phần của nhân tố nào càng lớn thì mức độ ảnh hƣởng của nhân tố đó đến ý định sử dụng IB càng cao, nếu cùng dấu thì mức độ ảnh hƣởng theo chiều thuận và ngƣợc lại.
3.4.4 Kiểm định giả thuyết về mối quan hệ.
Kiểm định trị trung bình T-test cho phép ta so sánh hai trị trung bình của hai mẫu độc lập rút ra từ hai tổng thể này trong tổng thể.chung. Nếu muốn so sánh trị trung bình của nhiều hơn 2 tổng thể độc lập trong tổng thể chung thì phƣơng pháp phân tích phƣơng sai ANOVA cho phép thực hiện điều đó.(Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
Tóm tắt chƣơng 3
Chƣơng 3 đã trình bày phƣơng pháp nghiên cứu gồm hai bƣớc chính: (1) phƣơng pháp nghiên cứu định tính thực hiện qua thảo luận tay đôi và khảo sát thử. (2) Nghiên cứu định lƣợng đƣợc thực hiện thông qua bảng khảo sát. Kết quả nghiên cứu định lƣợng sẽ đƣợc trình bày trong chƣơng tiếp theo.
Chƣơng 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
Chƣơng 3 đã trình bày thiết kế nghiên cứu, quy trình nghiên cứu, tiến độ thực hiện nghiên cứu, kết quả nghiên cứu định tính và số lƣợng mẫu hồi đáp hợp lệ theo khu vực. Chƣơng 4 sẽ trình bày kết quả nghiên cứu định lƣợng thông qua phƣơng pháp đánh giá độ tin cậy Cronbach’s alpha và phân tích nhân tố khám phá EFA. Mô hình và các giả thuyết đƣợc kiểm định bằng hồi qui tuyến tính bội.
4.1 Mô tả mẫu khảo sát
Để đạt đƣợc mẫu n = 202, 250 bảng khảo sát đƣợc phát ra. Có 16 bảng không hợp lệ do trả lời cùng một mức độ cho tất cả các mục hỏi, đánh chéo hoặc bị thiếu nhiều thông tin trong tổng số 218 bảng khảo sát thu về. Kết quả là 202 bảng khảo sát hợp lệ (xem phụ lục 5) đƣợc sử dụng để làm dữ liệu cho nghiên cứu. Dữ liệu đƣợc nhập, mã hóa, làm sạch và phân tích thông qua phần mềm SPSS 16.0
Về giới tính: có 131 đáp viên là nam (chiếm 64.9%) và 71 đáp viên là nữ
(chiếm 35.1%) trong tổng số 202 hồi đáp hợp lệ.
Về độ tuổi: có 122 đáp viên có độ tuổi từ 18 - 32 (chiếm 60.4%), có 68 đáp
viên có độ tuổi từ 33 - 45 (chiếm 33.7%) và có 12 đáp viên có độ tuổi trên 45 (chiếm 5.9%) trong tổng số 202 hồi đáp hợp lệ.
Về số ngƣời đã sử dụng : có 160 đáp viên chƣa sử dụng IB (chiếm 79.2%),
có 64 đáp viên đã sử dụng IB (chiếm 20.8%) trong tổng số 202 hồi đáp hợp lệ. Bảng 4.1: Thông tin mẫu nghiên cứu
Đặc điểm mẫu: n = 202 Số lƣợng Tỉ lệ (%) Giới tính Nam 131 64.9 Nữ 71 35.1 Độ tuổi 18 – 32 122 60.4 33 – 45 68 33.7 Trên 45 12 5.9
Tình hình sử dụng IB của các đáp viên
Chƣa sử dụng IB 160 79.2
Đã sử dụng IB 42 20.8
4.2 Phân tích hệ số Cronbach’s alpha
Đánh giá độ tin cậy của thang đo thông qua hệ số Cronbach’s Alpha cho phép ngƣời phân tích loại bỏ các biến không phù hợp và hạn chế các biến rác trong quá trình nghiên cứu. Các biến quan sát có hệ số tƣơng quan biến tổng (item-total correlation) nhỏ hơn 0.3 sẽ bị loại và thang đo đƣợc chọn khi hệ số Cronbach’s Alpha từ 0.6 trở lên. (Nunnally và Burnstein, 1994)
4.2.1 Phân tích Cronbach’s alpha thang đo thành phần ảnh hƣởng đến ý định sử dụng IB
Thang đo nhân tố hữu dụng cảm nhận gồm 4 biến quan sát (HD1, HD2, HD3, HD4) có hệ số Cronbach’s alpha là 0.887 và các hệ số tƣơng quan biến tổng của các biến đo lƣờng nhân tố này đều đạt tiêu chuẩn cho phép (lớn hơn 0.3). Do đó, các biến đo lƣờng nhân tố này sẽ đƣợc đƣa vào phân tích nhân tố.
Thang đo nhân tố sự tin cậy gồm 4 biến quan sát (TC1, TC2, TC3, TC4) có hệ số Cronbach’s alpha là 0.866 và các hệ số tƣơng quan biến tổng của các biến đo lƣờng nhân tố này đều đạt tiêu chuẩn cho phép (lớn hơn 0.3). Do đó, các biến đo lƣờng nhân tố này sẽ đƣợc đƣa vào phân tích nhân tố.
Thang đo nhân tố kỹ năng gồm 3 biến quan sát (KN1, KN2, KN3) có hệ số Cronbach’s alpha là 0.739 và các hệ số tƣơng quan biến tổng của các biến đo lƣờng nhân tố này đều đạt tiêu chuẩn cho phép (lớn hơn 0.3). Do đó, các biến đo lƣờng nhân tố này sẽ đƣợc đƣa vào phân tích nhân tố.
Thang đo nhân tố tiện nghi gồm 3 biến quan sát (TN1, TN2, TN3) có hệ số Cronbach’s alpha là 0.782 và các hệ số tƣơng quan biến tổng của các biến đo lƣờng nhân tố này đều đạt tiêu chuẩn cho phép (lớn hơn 0.3). Do đó, các biến đo lƣờng nhân tố này sẽ đƣợc đƣa vào phân tích nhân tố.
Thang đo nhân tố quy chuẩn chủ quan gồm 4 biến quan sát (QC1, QC2, QC3, QC4) có hệ số Cronbach’s alpha là 0.889 và các hệ số tƣơng quan biến tổng của các biến đo lƣờng nhân tố này đều đạt tiêu chuẩn cho phép (lớn hơn 0.3). Do đó, các biến đo lƣờng nhân tố này sẽ đƣợc đƣa vào phân tích nhân tố.
Thang đo nhân tố tính dễ sử dụng gồm 3 biến quan sát (PE1, PE2, PE3) có hệ số Cronbach’s alpha là 0.917 và các hệ số tƣơng quan biến tổng của các biến đo lƣờng nhân tố này đều đạt tiêu chuẩn cho phép (lớn hơn 0.3). Do đó, các biến đo lƣờng nhân tố này sẽ đƣợc đƣa vào phân tích nhân tố.
Bảng 4.2: Hệ số Cronbach’s alpha các nhân tố ảnh hƣởng đến ý định dùng IB
Biến Quan sát
Trung bình thang
đo nếu loại biến Phƣơng sai thang đo nếu loại biến Tƣơng quan biến tổng Cronbach’s alpha nếu loại biến
Thang đo hữu dụng cảm nhận: Cronbach’s Alpha = 0.887
HD1 11.4653 3.096 .793 .839
HD2 11.5000 2.948 .757 .854
HD3 11.4901 3.097 .756 .853
HD4 11.5545 3.303 .707 .871
Thang đo sự tin cậy: Cronbach’s Alpha = 0.866
TC1 11.2030 6.869 .687 .841
TC2 10.9950 6.692 .757 .813
TC3 11.3713 6.344 .789 .798
TC4 10.8663 7.350 .636 .860
Thang đo kỹ năng: Cronbach’s Alpha = 0.739
KN1 5.7772 2.930 .702 .499
KN2 6.3069 3.259 .392 .869
KN3 6.0248 2.979 .637 .569
Thang đo tính tiện nghi: Cronbach’s Alpha = 0.782
TN1 7.6139 1.203 .666 .652
TN2 7.7228 1.256 .596 .731
TN3 7.5842 1.339 .599 .726
Thang đo quy chuẩn chủ quan: Cronbach’s Alpha = 0.889
QC1 11.7178 6.015 .775 .852
QC3 11.6881 6.773 .745 .862
QC4 11.5149 6.788 .757 .858
Thang đo tính dễ sử dụng: Cronbach’s Alpha = 0.917
PE1 6.9059 2.722 .858 .859
PE2 6.9950 2.900 .843 .873
PE3 6.9802 2.845 .799 .908
4.2.2 Phân tích hệ số Cronbach’s alpha thang đo thành phần ý định
Thành phần ý định gồm 3 biến quan sát (YD1, YD2, YD3) có hệ số Cronbach’s alpha là 0.853 và các hệ số tƣơng quan biến tổng của các biến đo lƣờng thành phần này đều đạt tiêu chuẩn cho phép (lớn hơn 0.3). Do đó, các biến đo lƣờng thành phần này sẽ đƣợc đƣa vào phân tích nhân tố.
Bảng 4.3: Hệ số Cronbach’s alpha của thành phần ý định
Biến quan sát
Trung bình thang
đo nếu loại biến Phƣơng sai thang đo nếu loại biến Tƣơng quan biến tổng Cronbach’s alpha nếu loại biến
Thang đo ý định sử dụng IB: Cronbach’s Alpha = 0.853
YD1 7.2822 1.547 .740 .792
YD2 7.4604 1.683 .784 .737
YD3 7.5644 2.098 .679 .844
4.3 Phân tích nhân tố khám phá EFA
Mục đích của phân tích nhân tố khám phá để thu nhỏ và gom các biến lại nhằm đạt đƣợc giá trị hội tụ của các biến quan sát theo từng nhân tố và giá trị phân biệt giữa các nhân tố.
Điều kiện cần và đủ để áp dụng phân tích nhân tố là khi kiểm định Bartlett (Bartlett’s test of sphericity) với sig. < 0.05 và chỉ số KMO lớn hơn 0.5.
Trong phân tích nhân tố, phƣơng pháp Principal components analysis đi cùng với phép xoay varimax thƣờng đƣợc sử dụng. Sau khi xoay các nhân tố, hệ số tải nhân tố > 0.5 đƣợc xem là có ý nghĩa thực tiễn. Phƣơng sai trích phải đạt từ 50% trở lên. Ngoài ra, trị số Eigenvalues phải lớn hơn 1. Những nhân tố có Eigenvalues nhỏ hơn 1 sẽ không có tác dụng tóm tắt thông tin tốt hơn một biến gốc. (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
4.3.1 Phân tích nhân tố khám phá thang đo các thành phần ảnh hƣởng đến ý định sử dụng IB
Các thang đo tác động đến ý định sử dụng IB gồm 6 thành phần đƣợc đo bằng 21 biến quan sát sau khi đạt độ tin cậy Cronbach’s alpha tiếp tục đƣợc đƣa vào phân tích nhân tố.
Kết quả phân tích nhân tố lần thứ nhất:
Kết quả kiểm định Bartlett (Bartlett’s test of sphericity) trong bảng kiểm định KMO và Bartlett's (bảng số 8, phụ lục 5) với sig = 0.000 và chỉ số KMO = 0.861 > 0.5 đều đáp ứng đƣợc yêu cầu.
Tại các mức giá trị Eigenvalues lớn hơn 1, phân tích nhân tố đã trích đƣợc 5 nhân tố từ 21 biến quan sát và với phƣơng sai trích là 72.694 % (lớn hơn 50%) đạt yêu cầu (bảng số 9, phụ lục 5). Dựa trên phân tích của bảng ma trận xoay nhân tố (bảng số 10, phụ lục 5), biến KN2 bị loại do có hệ số tải nhân tố chƣa đạt yêu cầu (nhỏ hơn 0.5). Do đó, việc phân tích nhân tố lần thứ hai đƣợc thực hiện với việc loại biến KN2 này ra.
Kết quả phân tích nhân tố lần thứ hai:
Kết quả kiểm định kiểm định Bartlett's và KMO (bảng số 11, phụ lục 5) với sig = 0.000 và chỉ số KMO = 0.866 đều đáp ứng đƣợc yêu cầu.
Tại các mức giá trị Eigenvalues = 1.177, phân tích nhân tố đã trích đƣợc 5 nhân tố và với phƣơng sai trích là 75.109% (> 50%) đạt yêu cầu (bảng số 12, phụ lục 5). Kết quả tại bảng 4.4 (xem thêm bảng số 13, phụ lục 5) cho thấy hệ số tải nhân tố
của các biến này đều lớn hơn 0.5 (đạt yêu cầu).
Bảng 4.4: Ma trận xoay nhân tố lần thứ hai
Component 1 (DD) 2 (HD) 3 (TC) 4 (QC) 5 (TN) PE2 .889 KN1 .884 PE1 .883 PE3 .875 KN3 .849 HD1 .832 HD3 .810 HD4 .807 HD2 .770 TC3 .830 TC1 .796 TC2 .778 TC4 .745 QC1 .851 QC4 .787 QC3 .774 QC2 .742 TN1 .819 TN2 .774 TN3 .750 Eigenvalues 7.060 3.523 1.900 1.362 1.177 Phƣơng sai trích (%) 35.299 17.614 9.502 6.812 5.883 Cronbach Alpha 0.929 0.887 0.866 0.889 0.782
Dựa trên phân tích của bảng ma trận xoay nhân tố tại bảng 4.4, kết quả có tổng cộng 5 nhân tố đƣợc rút trích từ 20 biến quan sát nhƣ sau:
Nhân tố thứ nhất gồm 5 biến quan sát (KN1, KN3, PE1, PE2, PE3): đƣợc
gom từ 2 nhân tố là kỹ năng và dễ sử dụng cảm nhận. Nhân tố này vẫn mang đặc trƣng của dễ sử dụng cảm nhận nên đƣợc đặt tên là nhân tố dễ dùng. 5 biến quan sát này đƣợc nhóm lại và ký hiệu là (DD) bằng lệnh Transform/Compute Variable/mean. Nhân tố này cũng đƣợc kiểm tra lại hệ số tin cậy Cronbach Alpha là 0.929 (bảng số 17, phụ lục 5).
Nhân tố thứ hai gồm 4 biến (HD1, HD2, HD3, HD4) đƣợc nhóm lại bằng
lệnh Transform/Compute Variable/mean và đặt tên là nhân tố hữu dụng cảm nhận ký hiệu là (HD).
Nhân tố thứ ba gồm 4 biến (TC1, TC2, TC3, TC4) đƣợc nhóm lại bằng lệnh
Transform/Compute Variable/mean và đặt tên là nhân tố tin cậy, ký hiệu là (TC).
Nhân tố thứ tƣ gồm 4 biến (QC1, QC2, QC3, QC4) đƣợc nhóm lại bằng lệnh Transform/Compute Variable/mean và đặt tên là nhân tố quy chuẩn chủ quan, ký hiệu là (QC).
Nhân tố thứ năm gồm 3 biến (TN1, TN2, TN3) đƣợc nhóm lại bằng lệnh
Transform/Compute Variable/mean và đặt tên là nhân tố tiện nghi, ký hiệu là (HD).
4.3.2 Phân tích nhân tố khám phá thang đo ý định sử dụng IB
Kết quả kiểm định Bartlett (Bartlett’s test of sphericity) trong bảng kiểm định KMO và Bartlett's (bảng số 14, phụ lục 5) với sig = 0.000 và chỉ số KMO = 0.717 đều đáp ứng đƣợc yêu cầu.
Tại mức giá trị Eigenvalues = 2.337 (bảng số 15, phụ lục 5), đã trích đƣợc một nhân tố từ ba biến quan sát và với phƣơng sai trích là 77.893 % (lớn hơn 50%) đạt yêu cầu. Ba biến YD1, YD2, YD3 đều có hệ số tải nhân tố lớn hơn 0.5 đều phù hợp.
Bảng 4.5: Kết quả phân tích nhân tố cho thành phần ý định. Nhân tố 1 YD2 .910 YD1 .885 YD3 .852 Eigenvalues 2.337 Phƣơng sai trích (%) 77.893
Ba biến YD1, YD2, YD3 thuộc nhân tố ý định sử dụng IB đƣợc nhóm lại bằng lệnh Transform/Compute Variable/mean và đặt tên là nhân tố ý định sử dụng IB, ký hiệu là (YD).
Bảng 4.6: Diễn giải các thành phần sau khi xoay nhân tố.
STT Mã hóa Diễn giải Nhân tố dễ dùng (DD)
Nhân
tố
1
PE1 Tôi thấy việc sử dụng IB là đơn giản
PE2 Tôi thấy không có khó khăn gì trong việc tìm hiểu và sử dụng IB PE3 Tôi thấy các quy định về sử dụng IB là dễ hiểu
KN1 Tôi tự tin về kỹ năng thao tác với thiết bị hỗ trợ và sử dụng dịch vụ Internet
KN3 Tôi có thể sử dụng dịch vụ IB mà không cần sự hỗ trợ thêm của ngân hàng
Nhân tố hữu dụng cảm nhận (HD)
Nhân
tố
2
HD1 Sử dụng IB nhanh hơn việc đến giao dịch tại quầy HD2 IB cho phép tôi thực hiện giao dịch ở bất cứ đâu
HD3 Tôi cho rằng sử dụng IB cho nhu cầu giao dịch của tôi dễ dàng hơn HD4 IB mang lại nhiều hữu ích hơn so với các phƣơng thức thực hiện giao
Nhân tố sự tin cậy (TC)
Nhân
tố
3
TC1 Tôi tin hệ thống an ninh mạng của ngân hàng rất tốt.
TC2 Tôi tin rằng thông tin cá nhân của tôi đƣợc bảo vệ an toàn
TC3 Tôi tin rằng việc giao dịch qua IB là an toàn
TC4 Tôi tin ngân hàng sẽ bảo vệ quyền lợi hợp pháp của tôi khi giao dịch
Nhân tố quy chuẩn chủ quan (QC)
Nhân
tố
4
QC1 Bạn bè, đồng nghiệp… khuyên tôi nên sử dụng dịch vụ IB
QC2 Nhận xét, đánh giá của những ngƣời xung quanh tác động đến ý định sử dụng dịch vụ IB của tôi
QC3 Quảng cáo, hƣớng dẫn chi tiết của ngân hàng có thể ảnh hƣởng đến y định sử dụng IB của tôi QC4 Khi mọi ngƣời đều sử dụng IB, tôi có thể sử dụng IB
Nhân tố tiện nghi (TN)
Nhân
tố
5
TN1 Tôi có sẵn những trang thiêt bị cần thiết để sử dụng dịch vụ IB TN2 Tôi có sự am hiểu cần thiết để thực hiện giao dịch qua IB
TN3 Tôi cho rằng chi phí liên quan đến thiết bị, dịch vụ hỗ trợ IB có ảnh hƣởng đến việc sử dụng IB của tôi
Nhân tố ý định dùng IB (YD)
Nhân
tố
6
YD1 Tôi dự định sử dụng dịch vụ IB trong tƣơng lai