3.2.5.1 Cronbach’s alpha
Cronbach’s Alpha là phép kiểm định thống kê về mức độ chặt chẽ của tập hợp các biến quan sát thông qua hệ số Cronbach’s Alpha. Phương pháp này cho phép người phân tích loại bỏ các biến không phù hợp, hạn chế các biến rác trong quá trình nghiên cứu và đánh giá độ tin cậy của thang đo thông qua hệ số Cronbach’s alpha. Nhiều nhà nghiên cứu đồng ý rằng khi Cronbach’s Alpha từ 0,8 trở lên đến gần 1 là thang đo tốt, thang đo có Cronbach’s alpha từ 0,6 đến 0,8 là sử dụng được. Bên cạnh hệ số Cronbach’s Alpha người ta còn sử dụng hệ số tương quan biến – tổng (Corrected Item – Total correlation). Những biến có hệ số tương quan biến tổng nhỏ hơn 0,3 sẽ bị loại.
3.2.5.2 Phân tích nhân tố khám phá EFA
Sau khi đánh giá độ tin cậy của thang đo bằng hệ số Cronbach’s alpha và loại đi các biến số không đảm bảo độ tin cậy thì chúng ta sẽ tiến hành phân tích nhân tố.
Phân tích nhân tố khám phá (EFA) là tên chung của một nhóm thủ tục được sử dụng chủ yếu để thu nhỏ và tóm tắt các dữ liệu. Việc thu thập và tóm tắt dữ liệu nhằm mục đích:
- Nhận dạng các nhân tố để giải thích mối quan hệ giữa các biến.
- Nhận dạng các biến mới thay thế cho các biến gốc ban đầu trong phân tích hồi quy đa biến.
Tiêu chuẩn áp dụng và chọn biến đối với phân tích nhân tố khám phá EFA bao gồm:
- Tiêu chuẩn Bartlett và trị số KMO (Kaiser – Meyer – Olkin)
Tiêu chuẩn này dùng để đánh giá sự thích hợp của EFA. Phân tích nhân tố khám phá được xem là thích hợp khi 0,5 ≤ KMO ≤ 1, còn nếu giá trị này nhỏ hơn 0,5
xem xét giả thuyết về mức độ tương quan giữa các biến quan sát bằng 0 trong tổng thể, nếu kiểm định này có ý nghĩa thống kê (Sig ≤ 0,05) thì các biến quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể.
- Tiêu chuẩn rút trích nhân tố gồm chỉ số Eigenvalue và chỉ số Cumulative
Chỉ số Eigenvalue đại diện cho lượng biến thiên được giải thích bởi các yếu tố. Chỉ số Cumulative cho biết phân tích nhân tố giải thích được bao nhiêu % và bao nhiêu % bị thất thoát. Các nhân tố chỉ được rút trích tại Eigenvalue > 1 và được chấp nhận khi tổng phương sai trích > 50%. Tuy nhiên, trị số Eigenvalue và phương sai trích là bao nhiêu còn phụ thuộc vào phương pháp trích và phép xoay yếu tố. Thực hiện xoay các nhân tố sẽ giúp ta nhận thấy biến quan sát thuộc nhân tố nào. Ở đây tác giả sử dụng phương pháp xoay Varimax.
- Tiêu chuẩn hệ số tải nhân tố (Factor loadings)
Tiêu chuẩn này biểu thị tương quan đơn giữa các biến với các nhân tố. Đây là chỉ tiêu dùng để đánh giá mức ý nghĩa thiết thực của phân tích nhân tố EFA. Theo như các nghiên cứu trước đây, Factor loading > 0,3 được xem là đạt mức tối thiểu; Factor loading > 0,4 được xem là quan trọng; Factor loading > 0,5 được xem là có ý nghĩa thực tiễn.
Trong nghiên cứu này, tác giả quyết định giữ lại các thang đo có hệ số Cronbach’s Alpha ≥ 0,7 và các biến quan sát có hệ số tương quan biến – tổng ≥ 0,3. Trong quá trình phân tích nhân tố EFA, tác giả sử dụng phương pháp trích Principal Components với phép xoay Varimax, loại bỏ các biến có hệ số tải nhân tố (factor loading) ≤ 0,5.
3.2.5.3 Phân tích hồi quy
Phương pháp hồi quy bội được Pearson sử dụng lần đầu tiên vào năm 1908. Phân tích hồi quy là phương pháp thống kê nghiên cứu mối liên hệ của một biến (gọi là biến phụ thuộc hay biến được giải thích) với một hay nhiều biến khác (gọi là biến độc lập hay giải thích). Mục đích của phân tích hồi quy là ước lượng giá trị của biến phụ thuộc trên cơ sở giá trị của biến độc lập đã cho. Vận dụng phương pháp hồi quy bội vào nghiên cứu các yếu tố đi qua 4 bước sau:
Bước 1: Kiểm tra tương quan giữa các biến độc lập với nhau và với biến phụ thuộc thông qua ma trận hệ số tương quan.
Điều kiện để phân tích hồi quy là phải có tương quan chặt chẽ giữa các biến độc lập với nhau và với biến phụ thuộc. Tuy nhiên, khi hệ số tương quan lớn thì cần xem xét vai trò của các biến độc lập vì có thể xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến (một biến độc lập này được giải thích bằng một biến khác).
Bước 2: Xây dựng mô hình hồi quy
- Lựa chọn các biến đưa vào mô hình hồi quy
- Đánh giá độ phù hợp của mô hình bằng hệ số xác định R2 (R Square) hoặc R2 điều chỉnh (Adjusted R Square). Đa số các nghiên cứu trước đây sử dụng hệ số R2 điều chỉnh để đánh giá mức độ phù hợp của mô hình hồi quy bội vì nó không phụ thuộc vào số lượng biến đưa thêm vào mô hình.
- Sử dụng trị số thống kê Durbin – Watson để kiểm tra hiện tượng tự tương quan trong phần dư của phép hồi quy. Durbin – Watson nằm trong khoảng từ 1 đến 3 là phù hợp, chứng tỏ mô hình hồi quy không có sự tự tương quan trong phần dư.
- Sử dụng phương pháp phân tích ANOVA kiểm định sự phù hợp của mô hình để lựa chọn mô hình tối ưu bằng cách kiểm định giả thuyết Ho: không có mối liên hệ tuyến tính giữa biến phụ thuộc với tập hợp các biến độc lập. Nếu trị số thống kê F có Sig rất nhỏ (<0,05) thì giả thuyết Ho bị bác bỏ, khi đó chúng ta kết luận tập hợp của các biến độc lập trong mô hình có thể giải thích cho sự biến thiên của các biến phụ thuộc. Nghĩa là mô hình đư ợc xây dựng phù hợp với tập dữ liệu, có thể sử dụng được.
- Kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến bằng việc xem xét hệ số phóng đại phương sai (VIF – Variance Inflation Factor).
- Xác định các hệ số của phương trình hồi quy bội (βk), đây là hệ số hồi quy riêng phần đo lường sự thay đổi trung bình của biến phụ thuộc khi biến độc lập Xk thay đổi 1 đơn vị trong khi các biến độc lập khác được giữ nguyên.
Bước 3: Kiểm định sự khác biệt
Công cụ sử dụng là phân tích phương sai (ANOVA). Phương pháp thực hiện là kiểm định có hay không sự khác biệt giữa các nhóm tổng thể được xác định theo các đặc điểm cá nhân của khách hàng.
Bước 4: Kết luận về mức độ ảnh hưởng và dự đoán các mức độ của biến phụ thuộc trong tương lai.
TÓM TẮT CHƯƠNG 3 (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Trong chương 3, luận văn đi vào phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến việc sử dụng dịch vụ NHĐT tại Vietcombank Quảng Ngãi. Dựa vào đánh giá thực trạng hoạt động dịch vụ NHĐT tại ngân hàng, một số các yếu tố được xem xét đưa vào mô hình nghiên cứu; cùng với sự kế thừa có chọn lọc các yếu tố của mô hình TPB, TAM và các nghiên cứu trên thế giới, tác giả đề xuất mô hình nghiên cứu của luận văn và các giả thuyết nghiên cứu. Quy trình nghiên cứu được thiết lập bao gồm nghiên cứu sơ bộ và nghiên cứu chính thức. Các phương pháp thống kê sử dụng trong nghiên cứu được phân tích và xác định phục vụ cho việc thực hiện kết quả nghiên cứu ở chương sau.
CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN
4.1 KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ CÁC KIỂM ĐỊNH
Sau khi tiến hành nghiên cứu định tính, 6 yếu tố của mô hình nghiên cứu về các yếu tố tác động đến việc sử dụng dịch vụ NHĐT được đồng tình và có thể sử dụng cho nghiên cứu tiếp theo là nghiên cứu định lượng. Thang đo được hiệu chỉnh như sau:
Bảng 4.1: Thang đo các yếu tố ảnh hưởng đến việc sử dụng dịch vụ NHĐT (mã hóa)
STT MÃ HÓA DIỄN GIẢI
SỰ DỄ SỬ DỤNG
1 SDSD1 Dễ học cách sử dụng dịch vụ NHĐT 2 SDSD2 Thao tác giao dịch trên NHĐT đơn giản
3 SDSD3 Dễ dàng sử dụng dịch vụ NHĐT để thực hiện các giao dịch ngân hàng
4 SDSD4 NHĐT nhìn chung dễ sử dụng
ÍCH LỢI CẢM NHẬN
5 ILCN1 Sử dụng dịch vụ NHĐT giúp thực hiện các giao dịch NH nhanh chóng hơn
6 ILCN2 Sử dụng dịch vụ NHĐT giúp thực hiện các giao dịch dễ dàng hơn
7 ILCN3 Nhìn chung dịch vụ NHĐT rất hữu ích
RỦI RO CẢM NHẬN
8 RRCN1 Dịch vụ NHĐT có thể được thực hiện không chính xác và tiến hành chi trả sai
9 RRCN2 Lo lắng không nhận được đền bù của ngân hàng khi có lỗi xảy ra trong quá trình giao dịch
10 RRCN3 Lo bị người khác biết thông tin khi có sự gian lận hoặc xâm nhập của tội phạm mạng
11 RRCN4 Học cách sử dụng dịch vụ NHĐT mất nhiều thời gian 12 RRCN5 Lo người khác giả mạo thông tin
GIÁ CẢ CẢM NHẬN
14 GCCN2 Mức phí thường niên và phí sử dụng dịch vụ NHĐT hợp lý 15 GCCN3 Nhìn chung, các loại phí dịch vụ hợp lí
TIÊU CHUẨN CHỦ QUAN
16 TCCQ1 Những người quan trọng với KH nghĩ rằng nên sử dụng dịch vụ NHĐT
17 TCCQ2 Những người mà ý kiến có giá trị đối với KH nghĩ rằng nên sử dụng dịch vụ NHĐT
18 TCCQ3 Những người ảnh hưởng đến quyết định của KH nghĩ rằng nên sử dụng dịch vụ NHĐT
KIỂM SOÁT HÀNH VI
19 KSHV1 KH có các nguồn lực cần thiết cho việc sử dụng dịch vụ NHĐT 20 KSHV2 KH có những kiến thức cần thiết cho việc sử dụng dịch vụ
NHĐT
21 KSHV3 KH có khả năng sử dụng dịch vụ NHĐT
SỬ DỤNG DỊCH VỤ NHĐT (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
22 SDDV1 Khách hàng tiếp tục sử dụng dịch vụ NHĐT của NH
23 SDDV2 Khách hàng sẽ giới thiệu cho bạn bè và đồng nghiệp sử dụng dịch vụ NHĐT tại ngân hàng
24 SDDV3 KH sử dụng thêm nhiều sản phẩm dịch vụ NHĐT khác của NH Sau khi tiến hành nghiên cứu sơ bộ, tác giả hoàn thiện được thang đo để đo lường các khái niệm trong mô hình nghiên cứu. Thang đo đề xuất gồm 24 biến quan sát để đo lường 7 thành phần của mô hình nghiên cứu.
4.1.1 Phân tích mô tả
Cuộc khảo sát được thực hiện trong giai đoạn từ đầu tháng 8 đến cuối tháng 9 năm 2014, kết quả như sau:
- Tổng số mẫu gửi đi: 350 mẫu - Số mẫu thu về: 350 mẫu - Số mẫu không hợp lệ: 44 mẫu - Số mẫu hợp lệ 306 mẫu
4.1.1.1 Mô tả mẫu
Biểu đồ 4.1: Thành phần giới tính của mẫu
(Nguồn: Từ kết quả khảo sát của tác giả)
Bảng thông tin đối tượng phỏng vấn cho thấy giới tính của khách hàng khá đồng đều, không có sự chênh lệch lớn với số lượng nam 147 người chiếm 47,2% trong tổng mẫu khảo sát, nữ là 159 người chiếm 52,8% trong tổng mẫu khảo sát.
Biểu đồ 4.2: Thành phần nhóm tuổi của mẫu
(Nguồn: Từ kết quả khảo sát của tác giả)
Độ tuổi của đối tượng được khảo sát: khách hàng có độ tuổi từ 25 - <35 chiếm tỷ lệ cao nhất (49,67%) trên tổng mẫu 306 người, kế tiếp là độ tuổi < 25 chiếm 24,84%, đối tượng khách hàng trên 50 tuổi chiếm tỉ lệ thấp nhất (7,19%).
Tỷ trọng độ tuổi của đối tượng khảo sát phù hợp với thực tế vì sản phẩm dịch vụ NHĐT là loại sản phẩm mới, ứng dụng internet nên chủ yếu giới trẻ và độ tuổi trung niên – độ tuổi mà thường công việc và thu nhập ổn định, xu hướng cập nhật những ứng dụng công nghệ hiện đại cao hơn và phát sinh nhiều giao dịch với ngân
47,18% 52,82% GIỚI TÍNH NAM NỮ 24,84% 49,67% 18,30% 7,19% ĐỘ TUỔI < 25 25 → < 35 35 → < 50 >50
Biểu đồ 4.3: Thành phần thu nhập của mẫu
(Nguồn: Từ kết quả khảo sát của tác giả)
Theo tiêu chí thu nhập hàng tháng, tỉ lệ mẫu có mức thu nhập từ 5-10 triệu chiếm tỉ lệ cao nhất là 54,58%, kế tiếp là thu nhập từ 10-15 triệu chiếm 21,57%. Như vậy đối tượng nghiên cứu chủ yếu tập trung ở những người có thu nhập khá, điều này là phù hợp với nghiên cứu này vì những người có thu nhập quá ít sẽ ít có nhu cầu sử dụng các giao dịch tài khoản, đặc biệt là giao dịch qua NHĐT.
Biểu đồ 4.4: Thành phần trình độ học vấn của mẫu
(Nguồn: Từ kết quả khảo sát của tác giả)
Bảng số liệu trên cho thấy những người trả lời bảng câu hỏi có trình độ đại học chiếm tỷ lệ cao: 61,44 %. Kế tiếp là trình độ trung cấp, cao đẳng và trên đại học. Điều này là hoàn toàn hợp lý vì ở trình độ này họ có hiểu biết và có kỹ năng về ứng dụng công nghệ thông tin.
11,44% 54,58% 21,57% 12,42% THU NHẬP < 5 5 - 10 10 - 15 > 15 6,21% 18,63% 61,44% 13,73% TRÌNH ĐỘ HỌC VẤN Phổ thông Trung cấp/Cao đẳng Đại học Trên đại học
Biểu đồ 4.5: Kênh thông tin tìm hiểu
(Nguồn: Từ kết quả khảo sát của tác giả)
Qua kết quả thống kê cho thấy các đối tượng khảo sát biết đến dịch vụ NHĐT của ngân hàng chủ yếu thông qua nhân viên của ngân hàng (49,35%). Đối tượng tìm hiểu qua internet cũng tương đối nhiều (26,14%), tiếp đến là thông qua sự giới thiệu của người khác. Điều này là hợp lý vì trên thực tế sự giới thiệu trực tiếp của nhân viên có ảnh hưởng lớn nhất đến khách hàng và sau đó là lời khuyên của những người thân, người có liên quan.
4.1.1.2 Đánh giá sơ bộ về thang đo các yếu tố ảnh hưởng đến việc sử dụngdịch vụ NHĐT dịch vụ NHĐT
a. Yếu tố sự dễ sử dụng
Bảng 4.2: Kết quả thống kê mô tả các thang đo của yếu tố “Sự dễ sử dụng” Thang đo Giá trị thấp nhất Giá trị cao nhất Trung bình
SDSD1 2 5 3.56
SDSD2 2 5 3.71 (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
SDSD3 1 5 3.62
SDSD4 2 5 3.71
(Nguồn: Từ kết quả khảo sát của tác giả)
Các thang đo được sử dụng để đo lường yếu tố này được khách hàng đánh giá khá tốt với điểm bình quân từ 3,56 đến 3,71 thể hiện ngân hàng đã làm khá tốt trong việc tạo niềm tin với khách hàng. Tuy nhiên vẫn còn một số khách hàng gặp khó khăn trong việc sử dụng dịch vụ.
26,14% 19,93% 49,35%
4,58%
KÊNH THÔNG TIN TÌM HIỂU
Internet
Người khác giới thiệu Nhân viên ngân hàng Khác
b. Yếu tố ích lợi cảm nhận
Bảng 4.3: Kết quả thống kê mô tả các thang đo của yếu tố “Ích lợi cảm nhận”
Thang đo Giá trị thấp nhất Giá trị cao nhất Trung bình
ILCN1 2 5 3.76
ILCN2 2 5 3.71
ILCN3 2 5 3.80
(Nguồn: Từ kết quả khảo sát của tác giả)
Thang đo yếu tố ích lợi cảm nhận được khách hàng đánh giá khá tốt chứng tỏ khách hàng đã nhận thức được những lợi ích mà NHĐT mang lại. Tuy nhiên còn có những tiện ích của dịch vụ chưa thực sự làm khách hàng cảm thấy thuận tiện như giờ giao dịch chuyển tiền, mở/tất toán sổ tiết kiệm trên Internet banking chỉ thực hiện vào giờ hành chính.
c. Yếu tố rủi ro cảm nhận
Bảng 4.4: Kết quả thống kê mô tả các thang đo của yếu tố “Rủi ro cảm nhận” Thang đo Giá trị thấp nhất Giá trị cao nhất Trung bình
RRCN1 1 5 3.21
RRCN2 2 5 3.33
RRCN3 1 5 3.20
RRCN4 1 5 3.20
RRCN5 1 5 3.16
(Nguồn: Từ kết quả khảo sát của tác giả)
Thang đo cho yếu tố rủi ro cảm nhận ở mức trên trung bình cho thấy tuy khách hàng vẫn lo lắng có những rủi ro xảy ra trong quá trình thực hiện những giao dịch điện tử nhưng mức độ không cao. Có kết quả này là nhờ vào quá trình thực hiện các hoạt động NHĐT của VCB đã dần tạo được niềm tin đối với khách hàng.
d. Yếu tố giá cả cảm nhận
Bảng 4.5: Kết quả thống kê mô tả các thang đo của yếu tố “Giá cả cảm nhận”
Thang đo Giá trị thấp nhất Giá trị cao nhất Trung bình
GCCN1 2 5 3.67 (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
GCCN2 2 5 3.69
GCCN3 1 5 3.66
(Nguồn: Từ kết quả khảo sát của tác giả)
Thang đo giá cả cảm nhận có số điểm trên trung bình nhưng không nhiều, chứng tỏ khách hàng chỉ tương đối hài lòng với giá cả dịch vụ phải chi trả. Điều này cũng dễ hiểu khi tâm lý khách hàng luôn muốn sản phẩm dịch vụ tối ưu với mức giá