7. Tổng quan tài liệu nghiên cứu
2.7.6. Phân tích nhân tố khẳng định CFA
Sử dụng thích hợp khi nhà nghiên cứu có sẵn một số kiến thức về cấu trúc biến tiềm ẩn cơ sở. Trong đó mối quan hệ hay giả thuyết giữa biến quan sát và nhân tố cơ sở thì được các nhà nghiên cứu mặc nhiên thừa nhận trước khi tiến hành kiểm định thống kê. Như vậy CFA là bước tiếp theo của EFA nhằm kiểm định xem có một mô hình lý thuyết có trước làm nền tảng cho một tập hợp các quan sát không và thực hiện trên mô hình đo lường để loại các biến có hệ số tải nhân tố tiềm ẩn thấp. Khi xây dựng CFA, các biến quan sát cũng là các biến chỉ báo trong mô hình đo lường, bởi vì chúng cùng “tải” lên khái niệm lý thuyết cơ sở.
Để đo lường mức độ thích hợp của mô hình với dữ liệu, sử dụng các chỉ tiêu Chi-Square (x2), tỷ số Chi-Square/bậc tự do (x2/df), GFI, CFI, TLI và RMSEA. Sự phù hợp của toàn bộ mô hình trên thực tế được đánh giá thông qua các tiêu chí về mức độ phù hợp như sau:
1. Kiểm định Chi-Square: biểu thị mức độ phù hợp tổng quát của toàn bộ mô hình tại mức ý nghĩa pv = 0.05 (Joserkog &Sorbom, 1989). Điều này thực tế rất khó xảy ra bởi vì x2 rất nhạy với kích thước mẫu lớn và độ mạnh của kiểm định, nên thực tế người ta dùng chỉ số x2/df để đánh giá.
2. Tỷ số Chi-Square/bậc tự do: dùng để đo mức độ phù hợp một cách chi tiết của cả mô hình. Một số tác giả đề nghị 1< x2/df < 3 (Hair & ctg,1998), một số khác đề nghị x2 càng nhỏ càng tốt (Segar, Grover,1993).
3. Các chỉ số liên quan khác: GFI, TLI, CFI,… có giá trị > 0.9 được xem là mô hình phù hợp tốt. Nếu các giá trị này bằng 1, ta nói mô hình là hoàn hảo. (Segar, Grover,1993) & (Chin & Todd,1995)
RMSEA: là một chỉ tiêu quan trọng, nó xác định mức độ phù hợp của mô hình so với tổng thể.
Trong tạp chí nghiên cứu IS, các tác giả cho rằng chỉ số RMSEA <0.05 thì mô hình phù hợp tốt. Trong mọt số trường hợp giá trị này <0.08 mô hình được chấp nhận. (Taylor, Sharland, Cronin và Bullard, 1993).
4. Mức xác suất: giá trị > 0.05 được xem là mô hình phù hợp tốt (Arbuckle và Wothke, 1999, Rupp và Segal, 1989). Điều này có nghĩa rằng không thể bác bỏ giả thuyết H0 (là giả thuyết mô hình tốt), tức là không tìm kiếm được mô hình nào tốt hơn mô hình hiện tại.
Ngoài ra các quan hệ riêng lẻ cũng được đánh giá tốt dựa trên các mức ý nghĩa thống kê. Trong các nghiên cứu thuộc lĩnh vực khoa học xã hội, tất cả các mối quan hệ nhân quả đề nghị có độ tin cậy ở mức 95% (p=0.05) (Conhen, 1988).
2.7.7. Kiểm định sự phù hợp của mô hình lý thuyết bằng mô hình SEM
Một trong những kỹ thuật phức hợp và linh hoạt nhất sử dụng để phân tích mối quan hệ phức tạp trong mô hình nhân quả là mô hình mạng SEM. Mô hình SEM đã được sử dụng rộng rãi trong các lĩnh vực nghiên cứu như tâm lý học (Anderson & Gerbing, 1988), xã hội học (Lavee, 1988, Lorence và Mortimer, 1985), nghiên cứu sự phát triển của trẻ em ( Anderson, 1987) và trong lĩnh vực quản lý (Tharenou, Latimer và Conroy, 1994).
Mô hình SEM là sự mở rộng của mô hình tuyến tính tổng quát cho phép nhà nghiên cứu kiểm định một tập hợp phương trình hồi quy cùng một lúc.
SEM có thể cho một mô hình phức hợp phù hợp với dữ liệu như các bộ dữ liệu khảo sát trong dài hạn, phân tích nhân tố khẳng định (CFA), các mô hình không chuẩn hóa, cơ sở dữ liệu có cấu trúc sai số tự tương quan, dữ liệu với các biến số không chuẩn (Non-Normality), hay dữ liệu bị thiếu (missing data).
Đặc biệt, SEM sử dụng để ước lượng các mô hình đo lường (Mesurement Model) và mô hình cấu trúc (Structure Model) của bài toán lý thuyết đa biến.
Mô hình đo lường chỉ rõ quan hệ giữa các biến tiềm ẩn (Latent Variables) và các biến quan sát (observed variables). Nó cung cấp thông tin về thuộc tính đo lường của biến quan sát (độ tin cậy, độ giá trị).
Mô hình cấu trúc chỉ rõ mối quan hệ giữa các biến tiềm ẩn với nhau. Các mối quan hệ này có thể mô tả những dự báo mang tính lý thuyết mà các nhà nghiên cứu quan tâm.
Mô hình SEM phối hợp được tất cả các kỹ thuật như hồi quy đa biến, phân tích nhân tố và phân tích mối quan hệ giữa các phần tử trong sơ đồ mạng
để cho phép chúng ta kiểm tra mối quan hệ phức hợp trong mô hình, SEM ưu việt hơn so với các kỹ thuật nghiên cứu trước đây ở các nội dung phân tích như “phân tích nhân tố”, phân tích hồi qui…nhờ tính linh hoạt của nó, đặc biệt đối với việc mô hình hóa mối quan hệ giữa các biến độc lập và phụ thuộc, xây dựng các biến tiềm ẩn trung gian, mô hình hóa các sai lệch khi đo lường các biến quan sát, kiểm định việc đo lường và mô hình được xây dựng thông qua dữ liệu thu thập được.
CHƯƠNG 3. KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU 3.1. PHÂN TÍCH MÔ TẢ
Tổng số phiếu được phát ra là 250 phiếu. Số phiếu thu về là 250 phiếu. Trong đó, có 11 phiếu không hợp lệ do thiếu nhiều thông tin. Sau khi tiến hành nhập liệu và làm sạch dữ liệu, 239 phiếu hợp lệ còn lại được sử dụng làm dữ liệu phục vụ cho việc nghiên cứu.
Dữ liệu thu thập được trình bày tóm tắt thông qua bảng 3.1
Bảng 3.1. Bảng thống kê mô tả mẫu nghiên cứu
Mô tả mẫu Tần suất Phần trăm (%)
Giới tính Nam 162 67,8 Nữ 77 32,2 Tuổi Dưới 23 tuổi 2 8 Từ 23 đến 29 tuổi 136 56,9 Từ 30 đến 40 tuổi 85 35,6 Trên 40 tuổi 16 6,7 Trình độ học vấn Dưới THPT 0 0 THPT 0 0 TCCN-CĐ 40 16,7 Đại học 167 69,9 Sau Đại học 32 13,4 Loại hình công việc Không việc làm 7 2,9 Khu vực công 92 38,5
Khu vực tư nhân 112 46,9
Sở hữu cá nhân 13 5,4
Tự do 15 6,3
dụng dịch vụ Internet Banking Có ý định sử dụng 67 28 Không sử dụng 0 0
Thông tin về tình trạng sử dụng dịch vụ Internet banking của khách hàng
Trong tổng số 239 khách hàng được phỏng vẫn có: 172 người đang sử dụng dịch vụ Internet banking chiếm tỷ lệ 72%, 67 người có ý định sử dụng dịch vụ Internet banking chiếm tỷ lệ 28%. Phần lớn mẫu khảo sát là những khách hàng đang sử dụng dịch vụ Internet banking. Điều này sẽ ảnh hưởng đến cảm nhận của họ đối với dịch vụ Internet banking.
Thông tin chung về khách hàng được phỏng vấn - Về giới tính, nam chiếm 67,8 %, nữ chiếm 32,2%.
- Về tuổi, tác giả chia đối tượng khách hàng nghiên cứu thành 4 nhóm: (1) Nhóm những người dưới 23 tuổi chiếm 8%, đây là nhóm tuổi học sinh, sinh viên, đó là những người chưa có thu nhập, sống nhờ và sự trợ cấp của gia đình hoặc có thu nhập thấp. Tuy nhiên, đây là nhóm thích khám phá, tìm hiểu những kiến thức, công nghệ mới. (2) Nhóm những người từ 23 đến 29 tuổi chiếm 56,9 %, đây là nhóm tuổi những người đi làm, tuy nhiền công việc và thu nhập chưa thật sự ổn định, có nhiều sự thay đổi, nhưng đây cũng là nhóm người có kiến thức và dễ chấp nhận cái mới. (3) Nhóm những người có độ tuổi 30 đến 40 tuổi chiếm 35,6 %, đây là những người đã có việc làm và thu nhập tương đối ổn định, và có khả năng chấp nhận những cái mới. (4) Nhóm những người trên 40 tuổi chiếm 6,7%, những người có thu nhập và công việc ổn định, có vị thế xã hội, những người này thuộc nhóm khó chấp nhận cái mới, công nghệ mới.
- Về trình độ chuyên môn, có 40 người thuộc trình TCCC-CĐ chiếm 16,7%, 32 người có trình độ sau đại học chiếm 13,4% và có 167 người có trình độ đại học chiếm 69,9%, không có đối tượng THPT và dưới THPT.
- Về loại hình công việc, có 7 người chưa đi làm chiếm 2,9%, 13 người thuộc sở hữu cá nhân chiếm 5,4%, 15 người làm việc tự do chiếm 6,3%, 92 người làm việc trong khu vực công chiếm 38,5% và 112 người làm việc khu vực tư nhân chiếm 46,9%.
3.2. PHÂN TÍCH NHÂN TỐ KHÁM PHÁ (EFA)
3.2.1. Kết quả phân tích EFA cho các biến độc lập.
Kết quả phân tích nhân tố ở bảng 3.2 cho thấy, trị số KMO = 0.874 > 0.5 với mức ý nghĩa của kiểm định Barlett’s nhỏ hơn 5% (Sig = 0.000), cho thấy các biến này có tương quan với nhau trong tổng thể và phân tích EFA là thích hợp.
Tại các mức giá trị Eigenvalue lớn hơn 1, có 5 nhân tố được rút trích ra với tổng phương sai trích = 76.635% (>50%, cho biết các nhân tố rút trích ra giải thích được 76.635% biến thiên của dữ liệu), do đó kết quả EFA là phù hợp với ý nghĩa thống kê.
Kết quả phân tích EFA cho thấy, không có sự thay đổi các mục hỏi qua lại giữa các khái niệm cần đo, không có mục hỏi nào bị loại bỏ vì lý do không đóng góp và việc đo lường khái niệm cần đo, không phát sinh thêm các khái niệm mới hay nhân tố mới. Vì vậy tên gọi các khái niệm ban đầu vẫn được giữ nguyên, cụ thể:
- Nhân tố tin tưởng: Bao gồm 4 biến TT1, TT2, TT3, TT4.
- Nhân tố hữu ích cảm nhận: Bao gồm 6 biến HI1, HI2, HI3, HI4, HI5, HI6. - Nhân tố sự tự chủ: Bao gồm 5 biến TC1, TC2, TC3, TC4, TC5
- Nhân tố dễ sử dụng cảm nhận: Bao gồm 5 biến DD1, DD2, DD3, DD4, DD5.
Bảng 3.2. Phân tích nhân tố biến độc lập
Biến quan sát Nhân tố
1 2 3 4 5 HI6 .907 HI4 .874 HI2 .871 HI1 .845 HI5 .833 HI3 .819 CQ3 .931 CQ2 .922 CQ4 .906 CQ1 .808 TC2 .883 TC3 .856 TC1 .798 TC4 .752 TC5 .720 TT1 .914 TT4 .904 TT2 .895
TT3 .862 DD5 .879 DD4 .781 DD1 .767 DD2 .758 DD3 .737 Eigenvalue 6.992 3.809 3.115 2.696 1.781 Tổng phương sai trích (%) = 76,635 29.134 15.872 12.977 11.233 7.419 KMO = 0.874 Sig = 0.000
3.3.2. Kết quả phân tích EFA cho biến trung gian “Thái độ”
Tiến hành EFA cho nhân tố thái độ với 3 biến quan sát. Kết quả thể hiện ở bảng 3.6 cho thấy giá trị KMO = 0.717> 0.5 (cho thấy phân tích EFA là thích hợp), Sig = 0.000 <0.05( cho thấy 3 biến này có tương quan với nhau trong tổng thể), có một nhân tố được rút trích ra với tổng với sai trích = 77.880> 50% (cho biết các nhân tố rút trích ra giải thích được 77.880 % biến thiên của dữ liệu). Hệ số tải nhân tố Factor loading của các biến đều lớn hơn 0.5 (đạt yêu cầu), do đó kết quả EFA là phù hợp với ý nghĩa thống kê. Như vậy các biến quan sát của nhân tố Thái độ đạt yêu cầu để tiếp tục các phân tích nhân tố khẳng định CFA tiếp theo.
Bảng 3.3. Kết quả EFA nhân tố Thái độ
Biến quan sát Nhân tố
1 TT1 .911 TT2 .876 TT3 .859 KMO = 0.717 Sig = 0.000 Eigenvalue 2.336 Phương sai trích (%) 77.880
3.3.3. Kết quả phân tích EFA cho biến phụ thuộc “Ý định sử dụng”
Tiến hành EFA cho nhân tố ý định với 3 biến quan sát. Kết quả thể hiện ở bảng 3.7 cho thấy giá trị KMO = 0.681> 0.5 (cho thấy phân tích EFA là thích hợp), Sig = 0.000 <0.05( cho thấy 3 biến này có tương quan với nhau trong tổng thể), có một nhân tố được rút trích ra với tổng với sai trích = 67.022> 50% (cho biết các nhân tố rút trích ra giải thích được 67.022% biến thiên của dữ liệu). Hệ số tải nhân tố Factor loading của các biến đều lớn hơn 0.5 (đạt yêu cầu), do đó kết quả EFA là phù hợp với ý nghĩa thống kê. Như vậy các biến quan sát của nhân tố ý định đạt yêu cầu để tiếp tục các phân tích nhân tố khẳng định CFA.
Bảng 3.4. Kết quả EFA nhân tố Ý định sử dụng
Biến quan sát Nhân tố
1 YD1 .839 YD2 .839 YD3 .776 KMO = 0.681 Sig = 0.000 Eigenvalue 2.011 Phương sai trích (%) 67.022
3.3. ĐÁNH GIÁ THANG ĐO BẰNG HỆ SỐ TIN CẬY CRONBACH’S ALPHA
Kết quả phân tích Cronbach’s Alpha cho các biến quan sát được mô tả trong bảng 3.2.
Bảng 3.5. Phân tích Cronbach’s Alpha cho các biến độc lập và phụ thuộc
Biến quan sát Giá trị trung bình
Hệ số tương quan Biến –
Tổng
Cronbach’s Alpha nếu loại
biến Nhận thức sự hữu ích (HI), Cronbach’s Alpha = 0.937
HI1 4.06 0.798 0.927
HI2 4.18 0.833 0.922
HI3 4.02 0.779 0.930
HI5 4.15 0.780 0.929 HI6 4.17 0.890 0.916 Nhận thức dễ sử dụng (DD), Cronbach’s Alpha = 0.876 DD1 3.92 0.716 0.847 DD2 3.86 0.669 0.859 DD3 3.87 0.641 0.865 DD4 3.91 0.697 0.852 DD5 3.99 0.815 0.824
Tin tường (TT), Cronbach’s Alpha = 0.924
TT1 3.87 0.842 0.895 TT2 3.90 0.827 0.906 TT3 3.83 0.781 0.918 TT4 3.96 0.855 0.892 Sự tự chủ (TC), Cronbach’s Alpha = 0.894 TC1 3.74 0.740 0.869 TC2 3.81 0.814 0.855 TC3 3.91 0.805 0.856 TC4 3.68 0.676 0.886 TC5 3.90 0.663 0.888
Chuẩn chủ quan (CQ), Cronbach’s Alpha = 0.929
CQ1 3.69 0.736 0.945
CQ3 3.89 0.890 0.890
CQ4 3.89 0.845 0.905
Thái độ (TD), Cronbach’s Alpha = 0.857
TD1 3.63 0.691 0.837
TD2 3.71 0.719 0.812
TD3 3.75 0.784 0.750
Ý định (YD), Cronbach’s Alpha = 0.742
YD1 4.25 0.599 0.621
YD2 4.16 0.606 0.632
YD3 4.28 0.526 0.728
Từ kết quả phân tích Cronbach’s ta thấy các thang đo đều đạt mức độ tin cậy, tất cả đều có hệ số Cronbach’s Alpha lớn hơn 0.6 và hệ số tương quan biến – tổng lớn hơn 0.3. Ngoài ra, hệ số Cronbach’s Alpha của tất cả các thang đo trong mô hình đều lớn hơn 0.7, chứng tỏ đây là một thang đo tốt.
3.4. PHÂN TÍCH NHÂN TỐ KHẲNG ĐỊNH (CFA)
Từ kết quả của EFA cho ta thấy có 7 khái niệm chính sử dụng trong mô hình nghiên cứu này, bao gồm:
- “Sự hữu ích cảm nhận” được đo lường bởi các biến quan sát từ HI1 đến HI6. - “ Sự dễ sử dụng cảm nhận” được đo lường bởi các biến quan sát từ DD1 đến DD5.
- “Tin tường” được đo lường bởi các biến quan sát từ TT1 đến TT4. - “ Sự tự chủ” được đo lường bởi các biến quan sát từ TC1 đến TC 5.
- “ Chuẩn chủ quan” được đo lường bởi các biến quan sát từ CQ1 đến CQ4. - “Thái độ” được đo lường bởi các biến quan sát từ TD1 đến TD3
- “Ý định” được đo lường bởi các biến quan sát từ YD1 đến YD3. Ta có mô hình:
Hình 3.1. Kết quả phân tích CFA
Nhận xét:
Mô hình nhận được các giá trị TLI = 0.916, CFI = 0.926 đều lớn hơn 0.9; Cmin/df = 2.005<3, RMSEA = 0.065 <0.08 nên mô hình phù hợp với dữ liệu thị trường.
Theo bảng các trọng số đã chuẩn hóa thì các trọng số chuẩn hóa đều lớn hơn 0.5 và có ý nghĩa thống kê nên ta có các thang đo đạt giá trị hội tụ.
Đánh giá độ tin cậy của các thang đo
Đánh giá độ tin cậy của thang đo thông qua 2 chỉ số: Độ tin cậy tổng hợp, tổng phương sai trích.
Độ tin cậy tổng hợp (pc) (Joreskog, 1971) và tổng phương sai trích (pvc) (Fornell & Larcker, 1981) được tính theo công thức sau:
Bảng 3.6. Kết quả đánh giá độ tin cậy của thang đo
STT Biến số Pc Pvc 1 Hữu ích cảm nhận 0.939 0.720 2 Dễ sử dụng cảm nhận 0.880 0.596 3 Tin tưởng 0.926 0.759 5 Chuẩn chủ quan 0.934 0.781 6 Sự tự chủ 0.896 0.636 7 Thái độ 0.858 0.674
8 Ý định sử dụng 0.755 0.510
Với bảng kết quả trên, ta thấy rằng độ tin cậy tổng hợp của các biến số lớn hơn 0.7. Tổng phương sai trích của các biến số lớn hơn 0.5 đạt yêu cầu.
3.5. KIỂM ĐỊNH MÔ HÌNH LÝ THUYẾT BẰNG MÔ HÌNH SEM
Kết quả ước lượng của mô hình đề xuất được thể hiện trên hình 3.2. Mô hình có 389 bậc tự do, Chi-bình phương/ bậc tự do (chi-square/df ) = 1.995 <3, RMSEA = 0.065 <0.08, các giá trị TLI = 0.917 và CFA = 0.926 lớn hơn