7. Tổng quan tài liệu nghiên cứu
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 0.9 đạt yêu cầu, tuy nhiên GFI = 0.831 <0.9. Có thể thấy hầu hết các chỉ tiêu đánh giá mô hình đều đạt giá trị thỏa mãn, tuy chỉ có chỉ số GFI có giá trị chưa cao nên mô hình xây dựng chỉ khá phù hợp với dữ liệu nghiên cứu.
Bảng 3.7. Mối quan hệ giữa các biến số trong mô hình
Estimate S.E. C.R. P Label
HI <--- DD .376 .068 5.526 *** TD <--- HI .210 .061 3.461 *** TD <--- DD .310 .072 4.295 *** TD <--- TC .084 .067 1.246 .213 TD <--- CQ .282 .060 4.654 *** TD <--- TT .117 .060 1.943 .052 YD <--- TD .142 .053 2.656 .008 YD <--- TT .218 .047 4.615 *** YD <--- CQ .185 .048 3.844 *** YD <--- TC .096 .046 2.075 .038
Từ kết quả trên ta thấy mối quan hệ giữa “Sự tự chủ” và “Thái độ”; “ Tin tưởng” và “ Thái độ” không có ý nghĩa thống kê (P-value >0.05) nên ta loại ra khỏi mô hình hai giả thuyết H6 và H4 này.
Bảng 3.8. Mối quan hệ giữa các biến số trong mô hình chính thức
Estimate S.E. C.R. P Label
HI <--- DD .378 .068 5.536 *** TD <--- HI .218 .062 3.519 *** TD <--- DD .366 .066 5.547 *** TD <--- CQ .324 .059 5.533 *** YD <--- TD .141 .051 2.788 .005 YD <--- TT .220 .047 4.729 *** YD <--- CQ .183 .049 3.777 *** YD <--- TC .098 .045 2.158 .031 Nhìn vào bảng 3.8, ta thấy:
- Nhân tố “Dễ sử dụng cảm nhận” có ảnh hưởng thuận tới “Hữu ích cảm nhận” với độ tin cậy 95% (do P-value <0.05)
- Có 3 nhân tố ảnh hưởng thuận đến “Thái độ” là “Hữu ích cảm nhận”, “Dễ sử dụng cảm nhận”, “Chuẩn chủ quan” với độ tin cậy 95% (do P-value <0.05). Nhân tố “ Sự tự chủ ” và “Tin tưởng” không ảnh hưởng đến “Thái độ” do có P-value >0.05.
- Có 4 nhân tố ảnh hưởng thuận đến “Ý định sử dụng” là “Thái độ”, “Chuẩn chủ quan”, “Tin tưởng”, “Sự tự chủ” với độ tin cậy 95% ( P-value <0.05).
Theo kết quả ước lượng, chỉ số bình phương tương quan bội ( Squared Multiple Correlation) của các biến phụ thuộc như sau:
Bảng 3.9. Hệ số bình phương tương quan bội (R2) của các nhân tố phụ thuộc trong mô hình.
Các nhân tố R2
Hữu ích cảm nhận 0.141
Thái độ 0.421
Ý định sử dụng 0.427
Từ số liệu ở Bảng 3.9 ta có thể kết luận sau:
- Nhân tố “ Dễ sử dụng cảm nhận” chỉ giải thích được 14.1% biến thiên của nhân tố “ Hữu ích cảm nhận”
- Ba nhân tố “Hữu ích cảm nhận”, “Dễ sử dụng cảm nhận”, “Chuẩn chủ quan”, giải thích được 42.1% sự biến thiên của nhân tố “ Thái độ”.
- Bốn nhân tố “Thái độ”, “Tin tưởng”, “Chuẩn chủ quan”, “Sự tự chủ” giải thích được 42.7% sự biến thiên của nhân tố “Ý định sử dụng”.
3.6. KIỂM ĐỊNH ƯỚC LƯỢNG MÔ HÌNH LÝ THUYẾT BẰNG BOOTSTRAP BOOTSTRAP
Bảng 3.10. Kết quả Bootstrap với N = 750
Quan hệ Ước lượng ML Ước lượng Bootstrap
Bias SE-
Bias
Est SE SE SE-SE Mean
HI DD .378 .068 .068 .002 .374 -.002 .002 TD HI .218 .062 .066 .002 .230 .005 .002 TDDD .366 .066 .075 .002 .371 -.005 .003 TD CQ .324 .059 .071 .002 .329 -.001 .003
YD TD .141 .051 .087 .002 .208 -.004 .003 YD TT .220 .047 .088 .002 .331 .003 .003 YD CQ .183 .049 .090 .002 .280 .000 .003 YD TC .098 .045 .081 .002 .147 -.005 .003
Phương pháp Bootstrap được sử dụng để ước lượng lại các tham số của mô hình lý thuyết đã được ước lượng bằng phương pháp ước lượng tối ưu (ML). Lý do theo Anderson và Gerbing, phương pháp phân tích cấu trúc tuyến tính (SEM) thường đòi hỏi kích thước mẫu hớn, vì thế, nếu sử dụng phương pháp ước lượng thông thường việc lấy mẫu mất nhiều thời gian và chi phí lớn. Trong trường hợp này, theo Schumacker và Lomax, Bootstrap là phương pháp thay thế phù hợp, nhờ cách lấy mẫu lặp lại có thay thế, trong đó mẫu ban đầu đóng vai trò là đám đông.
Trong nghiên cứu này, tác giả thực hiện Bootstrap bằng cách lấy mẫu lặp lại với kích thước N = 750. Kết quả ước lượng thể hiện trên bảng 3.10 cho thấy, độ chệch (Bias) và sai số lệch chuẩn của độ chệch (SE-Bias) giữa ước lượng Bootstrap và ước lượng tối ưu ML sử dụng trong nghiên cứu kiểm định có xuất hiện nhưng không lớn ( Bias/ SE-Bias <<2), chứng tỏ kết quả ước lượng của nghiên cứu này là đáng tin cậy.
3.7. KIỂM ĐỊNH CÁC GIẢ THUYẾT CỦA MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU
Từ bảng kết quả kiểm định mối quan hệ giữa các khái niệm nghiên cứu (bảng 3.8) và sự tin cậy của các ước lượng thống kê qua kiểm định ước lượng mô hình lý thuyết bằng Bootstrap (Bảng 3.10), ta có thể thấy các giả thuyết H1, H2, H3, H5, H7, H8, H9, H10 có ý nghĩa thống kê ở độ tin cậy 95% (P<0.05) nên đều được chấp nhận, giả thuyết H4 và H6 bị loại do không có ý nghĩa thống kê (P>0.05). Cụ thể:
- Nhân tố “Dễ sử dụng cảm nhận” có ảnh hưởng thuận chiều tới “Hữu ích cảm nhận” với trọng số chuẩn hóa là 0.375.
- Có 3 nhân tố ảnh hưởng thuận đến “Thái độ” là “Hữu ích cảm nhận”, “Dễ sử dụng cảm nhận”, “Chuẩn chủ quan”, trong đó “Dễ sử dụng cảm nhận” ảnh hưởng nhiều nhất đến “Thái độ” với trọng số chuẩn hóa là 0.322, “Chuẩn chủ quan” cũng ảnh hưởng khá lớn tới “Thái độ” với trọng số chuẩn hóa 0.289, và “Hữu ích cảm nhận” có ảnh hưởng thấp nhất đến “Thái độ” với trọng số chuẩn hóa là 0.219.
- Có 4 nhân tố ảnh hưởng thuận đến “Ý định sử dụng” là “Thái độ”, “Chuẩn chủ quan”, “Tin tưởng”, “Sự tự chủ” trong đó nhân tố “Tin tưởng” ảnh hưởng nhiều nhất đến “Ý định sử dụng” với trọng số chuẩn hóa là 0.322, tiếp theo là nhân tố “Chuẩn chủ quan” với trọng số chuẩn hóa là 0.279, và nhân tố “Thái độ” ảnh hưởng đến “Ý định sử dụng” với trọng số chuẩn hóa là 0.209, và nhân tố “Sự tự chủ” ảnh hưởng ít nhất đến “Ý định sử dụng” với trọng số chuẩn hóa là 0.148.
3.8. PHÂN TÍCH PHƯƠNG SAI (ANOVA)
3.8.1. Giữa các nhóm khách hàng khác nhau về giới tính
Giả thuyết
H0: Không có sự khác biệt về ý định sử dụng Internet banking giữa nam và nữ.
H1: Có sự khác biệt về ý định sử dụng Internet banking giữa nam và nữ.
Kết quả kiểm định Levene cho thấy Sig = 0.918 (>0.05) nên kết quả ở bảng Anova sẽ được sử dụng. Theo kết quả Anova cho thấy Sig = 0.103 (>0.05), do đó kết luận không đủ cơ sở để loại bỏ giả thuyết H0 ở độ tin cậy 95%, có nghĩa là không có sự khác biệt về ý định sử dụng giữa các đối tượng nam và nữ. Hay nói cách khác giới tính không ảnh hưởng đến ý định sử dụng dịch vụ Internet banking.
Bảng 3.11. Phân tích Anova về ý định sử dụng theo giới tính
Test of Homogeneity of Variances
Ydinh
Levene Statistic df1 df2 Sig.
.011 1 237 .918
ANOVA
Ydinh
Sum of Squares Df Mean Square F Sig.
Between Groups .489 1 .489 2.684 .103
Within Groups 43.229 237 .182
Total 43.718 238
3.8.2. Giữa các nhóm khách hàng khác nhau về độ tuổi
Giả thuyết
H0: Không có sự khác biệt về ý định sử dụng Internet banking giữa các nhóm tuổi.
H1: Có sự khác biệt về ý định sử dụng Internet banking giữa các nhóm tuổi. Kết quả kiểm định Levene cho thấy Sig = 0.128 (>0.05) nên kết quả ở bảng Anova sẽ được sử dụng. Theo kết quả Anova cho thấy Sig = 0.821 (>0.05), do đó kết luận không đủ cơ sở để loại bỏ giả thuyết H0 ở độ tin cậy 95%, có nghĩa là không có sự khác biệt về ý định sử dụng giữa các nhóm tuổi.
Bảng 3.12. Phân tích Anova về ý định sử dụng theo độ tuổi
Test of Homogeneity of Variances
Ydinh
Levene Statistic df1 df2 Sig.
1.914 3 235 .128
ANOVA
Ydinh
Between Groups .170 3 .057 .307 .821
Within Groups 43.548 235 .185
Total 43.718 238
3.8.3. Giữa các nhóm khách hàng khác nhau về trình độ học vấn