Sau khi tổng hợp được đủ cỏc phiếu điều tra trả lời của khỏch hàng, tỏc giả tiến hành loại cỏc phiếu trả lời khụng đỳng chuẩn thụng tin, mó húa thụng tin trong bảng cõu hỏi, nhập dữ liệu và phõn tớch dữ liệu bằng phần mềm SPSS phiờn bản 16. Sau đú tiến hành cỏc bước: (1) Thống kờ mụ tả dữ liệu thu thập được, (2) Phõn tớch yếu tố chung, (3) Kiểm định thang đo, (4) Phõn tớch hồi quy đơn biến và đa biến.
2.2.4.1. Thống kờ mụ tả mẫu
Trong nghiờn cứu, đặc điểm cỏ nhõn được đề cập đến bảy vấn đề: giới tớnh, tuổi, sở hữu mỏy tớnh, truy cập internet, trỡnh độ học vấn, sử dụng dịch vụ Internet banking. Thống kờ đặc điểm của mẫu nghiờn cứu được thể hiện chi tiết trong bảng 2.2, bảng 2.3.
Theo giới tớnh cú 50,4% số người trả lời là nam và 49,6% số người trả lời là nữ. Ta thấy tỷ lệ nam nữ là tương đối cõn bằng. Thống kờ chi tiết đặc điểm của mẫu nghiờn cứu về giới tớnh được thể hiện trong bảng 2.2.
Bảng 2.2: Thống kờ đặc điểm của mẫu nghiờn cứu theo giới tớnh
Giới tớnh Số lượng Tỉ lệ % Tỉ lệ % lũy kế
Nam 118 50.4 50.4
Nữ 116 49.6 100.0
Tổng 234 100.0
Theo độ tuổi, 101 người trả lời phiếu điều tra cú độ tuổi nằm trong khoảng từ 31 đến 40 chiếm đến 43,2%, 73 người trả lời cú độ tuổi từ 18 đến 30 chiếm 31,2 %, cũn lại là 2 nhúm cú độ tuổi từ 41 đến 50 và từ 51 tuổi trở lờn chiếm lần lượt là 16,2% và 9,4%. Như vậy, khỏch hàng cú độ tuổi trẻ và đó cú cụng việc ổn định sẽ quan tõm nhiều đến tiện ớch của Internet banking để phục vụ cho nhu cầu bản thõn & cụng việc của mỡnh. Chỉ 25,6 % là khỏch hàng trung niờn ớt quan tõm đến Internet banking do thúi quen thớch đến trực tiếp ngõn hàng để giao dịch. Thống kờ chi tiết đặc điểm của mẫu nghiờn cứu theo độ tuổi được thể hiện trong bảng 2.3
Bảng 2.3: Thống kờ đặc điểm của mẫu nghiờn cứu theo độ tuổi
Độ tuổi Số lượng Tỉ lệ % Tỉ lệ % lũy kế
18 đến 30 73 31.2 31.2
31 đến 40 101 43.2 74.4
Trờn 50 22 9.4 100.0
Tổng 234 100.0
Hầu hết người trả lời phiếu điều tra đều cú mỏy tớnh chiếm đến 92,7 %, cũn lại 7,3% là khụng cú mỏy tớnh.Trong số những người cú mỏy tớnh thỡ chỉ cú 83,3 % cú truy cập Internet ở nhà, cũn lại 16,7% khụng truy cập Internet tại nhà. Điều này cho thấy đõy là một trong những điều kiện thuận lợi để giới thiệu dịch vụ Internet banking đến khỏch hàng do chỉ cần ngồi tại nhà khỏch hàng vẫn cú thể giao dịch ngõn hàng trực tuyến rất thuận lợi. Thống kờ chi tiết đặc điểm của mẫu nghiờn cứu theo độ tuổi được thể hiện trong bảng 2.4 và 2.5.
Bảng 2.4: Thống kờ đặc điểm của mẫu nghiờn cứu sở hữu mỏy tớnh
Sở hữu mỏy tớnh Số lượng Tỉ lệ % Tỉ lệ % lũy kế
Cú 217 92.7 92.7
Khụng 17 7.3 100.0
Tổng 234 100.0
Bảng 2.5: Thống kờ đặc điểm của mẫu nghiờn cứu truy cập Internet ở nhà
Truy cập Internet Số lượng Tỉ lệ % Tỉ lệ % lũy kế
Cú 195 83.3 83.3
Khụng 39 16.7 100.0
Tổng 234 100.0
Theo trỡnh độ học vấn cú 84,2 % Đại học & Cao đẳng, 13,2% Trung học , cũn lại 2,6% số người trả lời cú trỡnh độ học vấn sau đại học, khụng cú khỏch hàng nào cú trỡnh độ tiểu học. Tỷ lệ trỡnh độ học vấn sau đại học chiếm thiểu số. Với số liệu này cho thấy, khỏch hàng cú trỡnh độ học vấn từ Cao đẳng & Đại học trở lờn sẽ dễ dàng học cỏch sử dụng Internet banking cũng như tiếp cận cỏc cụng nghệ mới
một cỏch dễ dàng hơn. Thống kờ chi tiết đặc điểm của mẫu nghiờn cứu theo trỡnh độ học vấn được thể hiện trong bảng 2.6.
Bảng 2.6: Thống kờ đặc điểm của mẫu nghiờn cứu theo trỡnh độ học vấn
Trỡnh độ học vấn Số lượng Tỉ lệ % Tỉ lệ % lũy kế (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Trung học 31 13.2 13.2
Cao đẳng & Đại học 197 84.2 97.4
Sau đại học 6 2.6 100.0
Tổng 234 100.0
Điều tra về khỏch hàng đó sử dụng dịch vụ Internet banking chưa thỡ hầu hết khỏch hàng đều chưa sử dụng chiếm đến 82,1 %, chỉ cú 17,9 % cũn lại đó sử dụng dịch vụ Internet banking nhưng của cỏc ngõn hàng thương mại khỏc. Điều này cho thấy Internet banking vẫn cũn khỏ mới mẻ với khỏch hàng, chưa thể thay thế được ngõn hàng truyền thống như hiện nay. Thống kờ chi tiết đặc điểm của mẫu nghiờn cứu về sử dụng dịch vụ Internet banking được thể hiện trong bảng 2.7.
Bảng 2.7: Thống kờ đặc điểm của mẫu nghiờn cứu về sử dụng dịch vụ IB
Sử dụng Internet banking Số lượng Tỉ lệ % Tỉ lệ % lũy kế
Rồi 42 17.9 17.9
Chưa 192 82.1 100.0
Tổng 234 100.0
2.2.4.2. Phõn tớch yếu tố chung (EFA)
Phương phỏp phõn tớch yếu tố chung EFA (Explorator Factor Analysis) là tờn chung của một nhúm cỏc thủ tục được sử dụng chủ yếu để thu nhỏ và túm tắt cỏc dữ liệu. Trong nghiờn cứu, chỳng ta cú thể thu thập được một số lượng biến khỏ lớn và hầu hết cỏc biến này cú liờn hệ với nhau và số lượng của chỳng phải được giảm bớt xuống đến một lượng mà chỳng ta cú thể sử dụng được. Núi cỏch khỏc, EFA là tập hợp cỏc kỹ thuật phõn tớch thống kờ cú liờn hệ nhau dựng để rỳt gọn một tập K biến quan sỏt thành một tập F (F<K) cỏc yếu tố cú ý nghĩa hơn. Liờn hệ giữa cỏc nhúm biến cú liờn hệ qua lại lẫn nhau được xem xột và trỡnh bày dưới dạng một số ớt cỏc
yếu tố cơ bản. Cơ sở của việc rỳt gọn này dựa vào mối quan hệ của cỏc yếu tố với cỏc biến quan sỏt nguyờn thủy.
Để dễ dàng diễn giải kết quả EFA, người ta thường dựng phương phỏp quay nhõn tố để diễn giải kết quả. Để xỏc định sự thớch hợp của phõn tớch yếu tố EFA, cú thể dựng kiểm định KMO (Kaiser-Meyer-Olkin). KMO là một chỉ số dựng để xem xột sự thớch hợp của phõn tớch nhõn tố. Trị số của KMO lớn (giữa 0.5 và 1) là điều kiện đủ để phõn tớch yếu tố EFA là thớch hợp với dữ liệu, cũn nếu trị số này nhỏ hơn 0.5 thỡ phõn tớch nhõn tố cú khả năng khụng thớch hợp với cỏc dữ liệu. Mặt khỏc, cỏc biến quan sỏt cần cú trọng số factor loading (hệ số tải nhõn tố) là những hệ số tương quan đơn giữa cỏc biến và cỏc nhõn tố lớn hơn 0.5 sẽ được chọn. Ngoài ra hệ số Eigenvalue chỉ ra rằng chỉ cú những nhõn tố nào cú eigenvalue lớn hơn hoặc bằng 1 đối với mỗi yếu tố mới được giữ lại trong mụ hỡnh phõn tớch và kiểm tra tổng phương sai trớch lớn hơn hoặc bằng 50% là đạt yờu cầu (Hoàng Trọng, 2008).
2.2.4.3. Kiểm định thang đo
Sau khi tiến hành phương phỏp phõn tớch yếu tố chung EFA. Bước tiếp theo là đỏnh giỏ độ tin cậy của thang đo thụng qua hệ số Cronbach’s Alpha. Hệ số α của Cronbach là một phộp kiểm định thống kờ về mức độ chặt chẽ mà cỏc mục hỏi trong thang đo tương quan với nhau. Phương phỏp Cronbach’s Alpha dựng để đỏnh giỏ độ tin cậy của thang đo và loại bỏ cỏc biến quan sỏt khụng phự hợp.
Hệ số Cronbach Alpha cú giỏ trị biến thiờn từ 0 đến 1, hệ số này cho biết cỏc mức độ chấp nhận của cỏc yếu tố, hệ số Cronbach’s Alpha đạt từ 0.6 trở lờn thỡ thang đo được chấp nhận (Hoàng Trọng, 2008). Nhiều nhà nghiờn cứu đồng ý rằng khi Cronbach alpha từ 0.8 trở lờn đến gần 1 thỡ thang đo lường là tốt, từ 0.7 đến gần 0.8 là sử dụng được. Cũng cú nhà nghiờn cứu đề nghị rằng Cronbach Alpha từ 0.6 trở lờn là cú thể sử dụng được trong trường hợp khỏi niệm đang đo lường là mới hoặc mới đối người trả lời trong bối cảnh nghiờn cứu (Nunnally,1978; Peterson, 1994; Slater, 1995). Hệ số tương quan giữa cỏc biến quan sỏt với biến tổng cho biết biến quan sỏt nào cần bỏ đi và biến quan sỏt nào được giữ lại, biến quan sỏt được
chấp nhận khi hệ số tương quan giữa biến quan sỏt đú và biến tổng đạt từ 0.3 trở lờn (Hoàng Trọng, 2008).
2.2.4.4. Phõn tớch hồi quy
Sau khi phõn tớch yếu tố chung EFA và kiểm định thang đo Cronbach Alpha, ta tiến hành tớnh trung bỡnh cộng của cỏc biến quan sỏt thuộc yếu tố tương ứng. Cỏc giỏ trị này được sử dụng trong phõn tớch hồi quy để kiểm định mụ hỡnh nghiờn cứu và cỏc giả thuyết kốm theo.
a. Phõn tớch hồi qui đơn biến: xem xột mối liờn hệ giữa một biến phụ thuộc và một biến độc lập. Mụ hỡnh được xõy dựng từ dữ liệu mẫu cú dạng:
i
Y = B0 + B1*Xi
Trong đú:
i
Y : giỏ trị dự đoỏn thứ i của biến phụ thuộc.
i
X : giỏ trị quan sỏt thứ i của biến độc lập B0 : Hằng số
B1 : Hệ số hồi quy b. Phõn tớch hồi qui bội:
Nghiờn cứu thực hiện hồi quy đa biến theo phương phỏp Enter: tất cả cỏc biến được đưa vào một lần và xem xột cỏc kết quả thống kờ liờn quan. (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Phương trỡnh hồi quy đa biến cho mụ hỡnh nghiờn cứu đề xuất ban đầu như sau:
i
Y = òo + ò1*X1i+ ò 2*X2i+...+ òp*Xpi+ ei
Trong đú:
• Yi : giỏ trị dự đoỏn thứ i của biến phụ thuộc
• Xpi : biểu hiện giỏ trị của biến độc lập thứ p tại quan sỏt thứ i
• B0 : Hằng số
• òp : Hệ số hồi quy riờng phần của cỏc yếu tố
và phương sai khụng đổi ϭ
KẾT LUẬN CHƯƠNG 2
Trong chương 2, tỏc giả đó trỡnh bày tổng quan về Agribank CN Thăng Long cũng như tỡnh hỡnh triển khai sử dụng Internet banking tại chi nhỏnh;
Tiếp đú, tỏc giả nờu lờn phương phỏp nghiờn cứu nhằm kiểm định mụ hỡnh và giả thuyết đó nờu ra với cỏc bước tiến hành nghiờn cứu định lượng từ chọn mẫu và đặc điểm mẫu, đo lường, thu thập số liệu, và nội dung phõn tớch dữ liệu. Đõy là những cơ sở quan trọng cho việc xử lý số liệu thu thập được và trỡnh bày kết quả nghiờn cứu ở chương tiếp theo.
Chương 3
KẾT QUẢ NGHIấN CỨU
Trong chương 3, tỏc giả sẽ lần lượt trỡnh bày kết quả nghiờn cứu trờn cơ sở phõn tớch những dữ liệu đó thu thập được. Chương này bao gồm cỏc nội dung: (1) Phõn tớch yếu tố chung, (2) Kiểm định thang đo, (3) Thống kờ mụ tả, (4) Phõn tớch hồi quy và (5) Kiểm định giả thuyết nghiờn cứu.
3.1. Phõn tớch yếu tố chung EFA
Mụ hỡnh nghiờn cứu ban đầu cú 10 nhúm yếu tố với 42 biến quan sỏt kỳ vọng ảnh hưởng đến việc sử dụng Internet - banking . Sau khi khảo sỏt, dựng phương phỏp phõn tớch yếu tố chung EFA với phộp quay Varimax để phõn tớch 42
biến quan sỏt được tỏch thành cỏc nhúm nhỏ. Sử dụng phương phỏp kiểm định KMO & Bartlett để kiểm định mối tương quan của cỏc biến với nhau ( Ho: cỏc biến khụng cú tương quan với nhau trong tổng thể). Nếu giả thuyết Ho được bỏc bỏ thỡ phõn tớch nhõn tố cú khả năng thớch hợp.
Tiếp đú ta tiến hành xoay cỏc nhõn tố (Rotated Component Matrix) với phương phỏp Varimax được tỏc giả lựa chọn sẽ giỳp ta giải thớch cỏc biến dựa trờn cơ sở nhận ra cỏc biến cú hệ số (factor loading) lớn ở cựng một nhõn tố. Như vậy nhõn tố này cú thể được giải thớch bằng cỏc biến cú hệ số lớn đối với bản thõn nú. Để phõn tớch yếu tố chung EFA được xem là quan trọng và cú ý nghĩa thiết thực, chỉ giữ lại cỏc biến quan sỏt cú trọng số nhõn tố lớn hơn 0.5 (Hoàng Trọng, 2008), như vậy ta loại dần cỏc biến quan sỏt cú trọng số nhõn tố nhỏ hơn 0,5.
Từ việc phõn tớch như trờn tỏc giả tiến hành kiểm định cỏc biến theo từng nhúm biến ta thu được kết quả như sau:
Bảng 3.1: Kiểm định KMO and Bartlett's cỏc biến PU, PEOU, SP
KMO and Bartlett's Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. .797 Bartlett's Test of Sphericity Approx. Chi-Square 1.095E3
df 78
Sig. .000
Hệ số KMO = 0.797 >0.5 và Sig = 0.000 < 0.05 nờn giả thuyết H0 trong phõn tớch này sẽ bị bỏc bỏ, điều này cú nghĩa là cỏc biến quan sỏt PU, PEOU, SP cú tương quan với nhau trong tổng thể và phõn tớch yếu tố chung EFA là thớch hợp (Hoàng Trọng, 2008).
Kết quả thu được sau khi tỏc giả tiến hành xoay cỏc nhõn tố PU, PEOU, SP.
Bảng 3.2: Bảng phõn tớch yếu tố chung EFA cỏc biến PU, PEOU, SP
Rotated Component Matrixa
Component (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
1 2 3
SP1 .869
SP5 .813
Rotated Component Matrixa SP2 .794 SP4 .792 SP3 .688 PEOU1 .847 PEOU2 .748 PEOU3 .716 PU1 .787 PU2 .752 PU4 .616 PU3 .561
Extraction Method: Principal Component Analysis. Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization. a. Rotation converged in 5 iterations.
Theo như kết quả ở trờn thỡ khụng cú biến quan sỏt nào bị loại bỏ do cỏc trọng số của biến quan sỏt đều lớn hơn 0.5.
Tiếp đú tỏc giả kiểm định KMO & Bartlett cho biến SCE, GS, TS thu được kết quả như sau:
Bảng 3.3: Kiểm định KMO and Bartlett's cỏc biến SCE, GS, TS
KMO and Bartlett's Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. .712 Bartlett's Test of Sphericity Approx. Chi-Square 865.632
df 120
Sig. .000
Hệ số KMO = 0.712 > 0.5 và Sig = 0.000 < 0.05 nờn giả thuyết H0 bị bỏc bỏ, điều này cú nghĩa là cỏc biến quan sỏt SCE, GS, TS cú tương quan với nhau trong tổng thể và phõn tớch yếu tố chung EFA là thớch hợp. (Hoàng Trọng, 2008)
Bảng 3.4: Bảng phõn tớch yếu tố chung EFA cỏc biến SCE, GS, TS
Rotated Component Matrixa
Component 1 2 3 4 5 SCE3 .818 SCE4 .770 SCE5 .760 SCE2 .684 SCE1 .588 TS1 .843 TS2 .830 TS3 .732 GS1 .814 GS3 .780 GS2 .591 SCE9 .834 SCE10 .824 SCE8 .762 SCE7 .683 SCE6 .582
Extraction Method: Principal Component Analysis. Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization.
Theo như bảng phõn tớch yếu tố chung EFA ở trờn thỡ khụng cú biến quan sỏt nào bị loại bỏ vỡ cỏc biến quan sỏt này đều cú trọng số lớn hơn 0.5%.
Cũng dựa vào kết quả phõn tớch yếu tố chung EFA, ta thấy tớnh hiệu quả của mỏy tớnh (SCE) trong việc sử dụng Internet banking đó tỏch ra thành 3 nhúm yếu tố. Trong đú, từ SCE1 đến SCE 5 kết hợp với nhau thành 1 nhúm yếu tố mụ tả khả năng sử dụng mỏy tớnh khi được trợ giỳp vỡ vậy tỏc giả đặt tờn yếu tố này là tớnh hiệu quả trợ giỳp. Mặt khỏc, SCE6, SCE7, SCE8 kết hợp với nhau thành 1 nhúm yếu tố mụ tả sự khả năng sử dụng mỏy tớnh khi cú cỏc cụng cụ trợ giỳp đi kốm do đú tỏc giả đặt tờn cho yếu tố này là tớnh hiệu quả điều kiện. Cũn lại, SCE 9, SCE10 kết hợp với nhau thành 1 nhúm yếu tố mụ tả khả năng sử dụng mỏy tớnh khi khụng cú cỏc cụng cụ trợ giỳp, do vậy tỏc giả đặt tờn cho yếu tố này là tớnh hiệu quả độc lập. Do vậy, cỏc giả thuyết của đề tài nghiờn cứu được điều chỉnh lại như sau:
Giả thuyết 9: Tớnh hiệu quả của mỏy vi tớnh cú ảnh hưởng tớch cực đến việc kiểm soỏt hành vi cú nhận thức của người tiờu dựng đối với việc sử dụng ngõn hàng qua Internet. Giả thuyết này sẽ được tỏch thành 3 giả thuyết như sau:
•Giả thuyết 9a: Tớnh hiệu quả hỗ trợ cú ảnh hưởng tớch cực đến kiểm soỏt hành vi cú nhận thức của người tiờu dựng đối với việc sử dụng ngõn hàng qua Internet.
•Giả thuyết 9b: Tớnh hiệu quả điều kiện cú ảnh hưởng tớch cực đến kiểm soỏt hành vi cú nhận thức của người tiờu dựng đối với việc sử dụng ngõn hàng qua Internet.
•Giả thuyết 9c: Tớnh hiệu quả độc lập cú ảnh hưởng tớch cực đến kiểm soỏt hành vi cú nhận thức của người tiờu dựng đối với việc sử dụng ngõn hàng qua Internet.
Bảng 3.5: Kiểm định KMO and Bartlett's cho biến ATT, PC, NS
KMO and Bartlett's Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. .668 Bartlett's Test of Sphericity Approx. Chi-Square 489.984
df 45
Sig. .000
KMO > 0.5 và sig = 0.000 < 0.05 nờn giả thuyết Ho bị bỏc bỏ do đú cỏc biến
(adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});