Kiểm định Cronbach Alpha được sử dụng để kiểm tra độ tin cậy từng thành phần của thang đo, kiểm tra sự chặt chẽ và tương quan của các biến quan sát. Điều kiện là hệ số Cronbach Alpha của biến phải lớn hơn 0.6 và Tương quan với biến tổng (Corrected Item – Total Correlation) phải lớn hơn hoặc bằng 0.3.
Bảng 4.2: Kết quả kiểm định Cronbach Alpha các thang đo
STT Thang đo Số biến quan sát Cronbach Alpha (Đk : >0.6) Hệ số tương quan giữa biến -
tổng nhỏ nhất (Đk > 0.3 ) 1 Cảm nhận sự hữu ích (PU) 4 0.832 0.633 2 Cảm nhận sự dễ sử dụng (PE) 4 0.908 0.770 3 Cảm nhận sự tín nhiệm (PT) 4 0.897 0.689 4 Cảm nhận về chi phí (PC) 4 0.832 0.638 5 Cảm nhận về rủi ro (PR) 4 0.853 0.623 Nguồn: Kết quả spss tổng hợp từ dữ liệu khảo sát của tác giả [Phụ lục 3].
61
Theo Tác giả Hoàng Trọng (2008) thì hệ số Cronbach Alpha tốt nhất là nằm trong khoảng: 0.7 ≤ Cronbach Alpha ≤ 0.95 . Qua bảng tổng hợp kết quả kiểm định Cronbach Alpha các thang đo ta thấy các thang đo đều có hệ số Cronbach Alpha > 0.7. Cụ thể, thang đo Cảm nhận sự hữu ích (PU) có CronBach Alpha là 0.832 ; Thang đo Cảm nhận sự dễ sử dụng có CronBach Alpha là 0.908 ; Thang đo Cảm nhận sự tín nhiệm có CronBach Alpha là 0.897 ; Thang đo Cảm nhận về chi phí có CronBach Alpha là 0.832 và cuối cùng thang đo Cảm nhận về rủi ro có CronBach Alpha là 0.853.
Về Tương quan giữa biến – tổng (Corrected item – total correlation) thì ta thấy tất cả các biến trên đều có hệ số tương quan đạt điều kiện là > 0.3 do đó tất cả các biến đều được đưa vào phân tích nhân tố khám phá (EFA) trong bước tiếp theo
4.2.2 Phân tích nhân tố khám phá (EFA)
Phân tích nhân tố khám phá (EFA) được sử dụng để khám phá các nhân tố ảnh hưởng đến ý định chấp nhận sử dụng dịch vụ của khách hàng, để giảm bớt hay tóm tắt các dữ liệu và tính độ tin cậy (Sig) của các biến quan sát có quan hệ chặt chẽ với nhau hay không. Một số các tiêu chuẩn trong phân tích nhân tố khám phá (EFA) như sau :
- Hệ số KMO (Kaiser-Mayer-Olkin) ≥ 0.5 và mức ý nghĩa của kiểm định Bartlett ≤ 0.05 ( Sig ≤ 0.05) (1*)
- Hệ số tải nhân tố (Factor loading) > 0.4 (2*)
- Thang đo được chấp nhận khi tổng phương sai trích ≥ 50% - Hệ số eigenvalue > 1 (Gerbing và Anderson, 1998)
___________________________________________________________
1* KMO là một chỉ tiêu dùng để xem xét sự thích hợp của EFA, phân tích nhân tô khám phá (EFA) thích hợp khi 0.5 ≤ KMO ≤ 1. Kiểm định Bartlett xem xét giả thiết vê độ tương quan giữa các biến quan sát trong tổng thể, nếu kiểm định này có ý nghĩa thống kê ( sig≤ 0.05) thì các biên quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể [Hoàng Trọng và Mộng Ngọc, 2008]. 2* Theo Hair (1998, 111), Hệ số tải nhân (Factor loading) là chỉ tiêu để đảm bảo mức ý nghĩa thiết thực của EFA. Hệ số tải nhân tố EFA > 0.3 được xem là đạt mức tối thiểu, Hệ số tải nhân tố EFA > 0.4 được xem là quan trọng, Hệ số tải nhân tố EFA > 0.5 được xem là có ý nghĩa thực tiễn.
62 Biến quan sát Nhân tố 1 Dễ sử dụng 2 Tín nhiệm 3 Rủi ro 4 Chi phí 5 Hữu ích PE2 0.845 PE1 0.829 PE3 0.813 PE4 0.798 PT3 0.872 PT2 0.865 PT4 0.837 PT1 0.719 PR2 0.839 PR3 0.834 PR4 0.780 PR1 0.768 PC1 0.804 PC2 0.802 PC4 0.798 PC3 0.792 PU1 0.849 PU2 0.818 PU3 0.618 PU4 0.543 Eigen-value 6.764 2.967 2.305 1.477 1.020 Phương sai trích (%) 33.820 48.657 60.181 67.566 72.665 Cronbach Alpha 0.908 0.897 0.853 0.832 0.832 Kaiser-Meyer-Olkin (KMO) 0.875
Bartlett's Test Sig. 0.000
63
Trong phân tích nhân tố khám phá của luận văn này tác giả đã sử dụng phương pháp phân tích thành phần nhân tố chính (Principal Componet Analysis) với phép xoay Varimax và điểm dừng khi trích các yếu tố có Eigenvalue > 1.
Kết quả phân tích nhân tố khám phá (EFA) cho thấy tất cả 20 biến quan sát trong 5 thành phần của thang đo vẫn giữ nguyên 5 nhân tố, với Factor Loading của các nhân tố đều > 0.5; Hệ số KMO = 0.875 (đạt điều kiện KMO> 0.5); Giá trị Sig của Bartlett's Test = 0.000 (đạt điều kiện Sig < 0.05) nên phân tích nhân tố là phù hợp và đạt yêu cầu, các biến quan sát có tương quan với nhau trong phạm vi tổng thể.
Kết quả EFA trích được 5 nhân tố, phương sai trích được là 72.665 thể hiện rằng 5 nhân tố trích được giải thích 72,6% biến thiên của dữ liệu tại hệ số Eigenvalue=1,020. Do vậy, các thang đo rút ra là chấp nhận được, kết quả cũng đạt yêu cầu về độ tin cậy.
4.3 PHÂN TÍCH HỒI QUY MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU
Để phân tích tác động của 5 nhân tố độc lập vừa rút ra từ kết quả kiểm định ở trên đến Quyết định sử dụng Mobile Banking của khách hàng tác giả sử dụng mô hình hồi quy với chương trình tính toán phân tích SPSS 20.0. Có 2 phương trình hồi quy cần thực hiện như sau:
Phương trình hồi quy thứ nhất (hồi quy đa biến) nhằm đánh giá vai trò tác động của từng nhân tố đến Ý định sử dụng dịch vụ Mobile Banking của khách hàng. Các nhân tố: PU (cảm nhận sự hữu ích), PE (cảm nhận sự hữu dụng), PT (cảm nhận sự tín nhiệm), PC (cảm nhận về chi phí), PR (cảm nhận về rủi ro) là các biến độc lập và Ý định sử dụng dịch vụ Mobile Banking của khách hàng (YĐSD) là biến phụ thuộc.
Phương trình hồi quy thứ hai (hồi quy đơn biến) nhằm xác định tác động của yếu tố Ý định sử dụng dịch vụ Mobile Banking của khách hàng đến Quyết định sử dụng dịch
vụ Mobile Banking của khách hàng. Trong đó nhân tố Ý định sử dụng dịch vụ Mobile
Banking của khách hàng (YĐSD) là biến độc lập và Quyết định sử dụng dịch vụ Mobile Banking của khách hàng (QĐSD ) là biến phụ thuộc.
Để đánh giá sự phù hợp của mô hình nghiên cứu, ta sử dụng hệ số xác định R² hiệu chỉnh. Để kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến tác giả sử dụng Tolerance và hệ số phóng đại phương sai VIF (VIF < 2.5). Bên cạnh đó, cần kiểm tra hiện tượng tự tương quan bằng hệ số Durbin –Watson (1< Durbin-Watson < 3 ). Hệ số
64
Beta được dùng để đánh giá mức độ quan trọng của từng nhân tố, hệ số Beta càng cao thì mức độ tác động của biến đó càng lớn. [Hoàng trọng, Mộng Ngọc – 2008]
4.3.1 Hồi quy 5 biến độc lập tác động đến Ý định sử dụng Mobile Banking Bảng 4.4: Kết quả hồi quy bội – hệ số Beta, VIF Bảng 4.4: Kết quả hồi quy bội – hệ số Beta, VIF
a. Biến phụ thuộc YĐSD
Nguồn: Kết quả spss tổng hợp được từ dữ liệu khảo sát của tác giả [Phụ lục 3]
Từ bảng 4.3 cho thấy cả 5 nhân tố đều có mức ý nghĩa Sig < 0.05 nên cả 5 nhân tố đều có tác động đến Ý định sử dụng dịch vụ Mobile Banking của khách hàng. Phương trình hồi quy có dạng:
YĐSD = 0.310*PE + 0.141*PT + 0.125*PU – 0.164*PR – 0.101*PC (1)
Trong đó : - YĐSD : Ý định sử dụng dịch vụ Mobile Banking của khách hàng - PE : Cảm nhận về sự dễ sử dụng
- PT : Cảm nhận về sự tín nhiệm - PU : Cảm nhận về sự hữu ích - PR : Cảm nhận về rủi ro - PC : Cảm nhận về chi phí
Kết quả này là hợp lý và phù hợp với các giả thiết dự kiến trong chương 3, tất cả 5 biến đều có tác động đến Ý định sử dụng dịch vụ Mobile Banking và dấu kỳ vọng của
Mô hình 1 Hệ số chưa chuẩn hóa Hệ số đã chuẩn hóa t Sig. Thống kê đa cộng tuyến B Sai số chuẩn Độ chấp nhận VIF Hằng số 2.004 0.335 5.644 0.000 PU 0.146 0.070 0.125 2.087 0.038 0.554 1.804 PE 0.363 0.74 0.310 4.917 0.000 0.500 1.998 PT 0.148 0.056 0.141 2.622 0.009 0.689 1.451 PC -0.178 0.52 -0.164 -3.437 0.001 0.877 1.140 PR -0.094 0.047 -0.101 -2.007 0.046 0.780 1.282
65
giả thiết cũng đúng kỳ vọng trong mô hình phân tích, vậy có thể kết luận mô phân tích các nhân tố đề nghị ở chương 3 là phù hợp. So sánh kết quả nghiên cứu này với một số đề tài nghiên cứu về Mobile Banking gần đây nhất đã trình bày trong chương 2 ta thấy cũng cho kết quả tương tự:
- Tại Singapore: Bong- Jeong & Tom E Yoon (2012) – Mô hình nghiên cứu cũng có các nhân tố ảnh hưởng đến Mobile Banking là Sự hữu ích, dễ sử dụng, sự tín nhiệm.
- Tại Việt Nam: tác giả Nguyễn Minh Sáng (2011), – Nghiên cứu 4 biến: dễ sử
dụng, hữu ích, rủi ro và chi phí và kết quả là 4 biến đều có ảnh hưởng đến ý định sử
dụng Mobile Banking
- Tại Thái Lan: Jiraporn - Mathupayas (2011), -nghiên cứu cho kết quả là các nhân tố: Sự hữu ích, dễ sử dụng, sự rủi ro và chi phí có ảnh hưởng đến ý định sử dụng Mobile Banking.
Mô hình hồi quy (1) trên cho thấy 3 nhân tố: cảm nhận về sự dễ sử dụng (PE), cảm nhận về sự tín nhiệm (PT), cảm nhận về sự hữu ích (PU) có tác động tỷ lệ thuận với ý định sử dụng Mobile Banking (YĐSD) và 2 nhân tố: Cảm nhận về rủi ro (PR), cảm nhận về chi phí (PC) có tác động tỷ lệ nghịch với YĐSD. Trong đó nhân tố PE là có tác động mạnh nhất với Beta = 0.310 (tác động thuận chiều); nhân tố PR là có tác động mạnh thứ hai với Beta = - 0.164 (tác động ngược chiều); nhân tố PT là có tác động mạnh thứ ba với Beta = 0.141(tác động thuận chiều) ; nhân tố PU là có tác động mạnh thứ tư với Beta = 0.125 (tác động thuận chiều); nhân tố PC là có tác động yếu nhất với Beta = - 0.101 (tác động ngược chiều)
Trong nghiên cứu sâu hơn ở phần sau đối với các mẫu được phân chia theo đối tượng: Đã sử dụng dịch vụ và Chưa sử dụng dịch vụ Mobile Banking. Tác giả cũng đã nghiên cứu và đưa vào phần mềm SPSS cho ra các kết quả khác nhau đối với các đối tượng khách hàng khác nhau. Cụ thể đối với:
- Khách hàng đã sử dụng Mobile Banking: yếu tố Hữu ích, Chi phí và Rủi ro mới có tác động đến ý định sử dụng Mobile Banking.
- Khách hàng chưa sử dụng Mobile Banking: yếu tố Dễ sử dụng và Tín nhiệm lại là yếu tố tác động chính đến ý định sử dụng Mobile Banking của khách hàng.
66
Hệ số Durbin –Watson = 1.612 nằm trong giới hạn cho phép ( 1< Durbin- Watson < 3 ) cho thấy không có hiện tượng tự tương quan giữa các biến.
Trị số thống kê F đạt giá trị 35.067 với mức ý nghĩa Sig = 0.000 ; Tolerance < 1 và hệ số phóng đại phương sai VIF < 2 cho thấy không có hiện tượng đa cộng tuyến giữa 5 nhân tố: PU, PE, PT, PR, PC.
Hệ số xác định R² (R-quare) là 0.348 và R² hiệu chỉnh (Adjusted R-quare) là 0.338 nghĩa là mô hình tuyến tính đã xây dựng phù hợp với tập dữ liệu đến mức 33,8% hay mô hình đã giải thích được 33,8% biến thiên của biến phụ thuộc Ý định sử dụng dịch vụ Mobile Banking của khách hàng.
Bảng 4.5: Kết quả hồi quy bội – hệ số R Square, Anova
Mô hình R R² R² hiệu chỉnh Độ lệch chuẩn Durbin-Watson 1 0.590a 0.348 0.338 0.682 1.612
(a) Biến độc lập PR, PU, PC, PT, PE (b) Biến phụ thuộc YĐSD
ANOVAa Model Tổng các bình phương Bậc tự do (df) Trung bình các bình phương F Sig. 1 Hồi quy 81.655 5 16.331 35.067 0.000b Phần dư 152.752 328 0.466 Tổng 234.407 333
(a) Biến độc lập PR, PU, PC, PT, PE (b) Biến phụ thuộc YĐSD
67
Bảng 4.6: Kết quả hồi quy bội – Phần dư (Residuals)
Residuals Statisticsa Giá trị Nhỏ nhất Lớn nhất Trung bình Sai số chuẩn Cỡ mẫu Phần dư -3.110 1.864 0.000 0.677 334
Giá trị phần dư chuẩn -4.557 2.732 0.000 0.992 334 a. Dependent Variable: YĐSD
Phần dư có trung bình =0 và sai số chuẩn = 0.992 (gần bằng 1), biểu đồ phân bố phần dư có dạng hình chuông đều 2 bên. Biểu đồ P-P plot so sánh giữa phân phối tích lũy của phần dư quan sát trên trục hoành và phân phối tích lũy kỳ vọng trên trục tung có các điểm đều nằm gần đường chéo do đó phân phối phần dư được coi như gần chuẩn. Như vậy giả định phần dư có phân phối chuẩn không bị vi phạm. Các trị phần dư phân tán ngẫu nhiên quanh giá trị zero (đường ngang) thì coi như phương sai không thay đổi.
68
4.3.2 Hồi quy đơn biến đánh giá tác động của Ý định sử dụng Mobile Banking đến Quyết định sử dụng dịch vụ Mobile Banking Banking đến Quyết định sử dụng dịch vụ Mobile Banking
Từ bảng 4.6 cho thấy hệ số xác định R² hiệu chỉnh = 0.643 ; mức ý nghĩa Sig=0.000 ; hệ số Durbin –Watson = 2.070 nằm trong giới hạn cho phép, nghĩa là mô hình đã giải thích được 64,3% biến thiên của biến phụ thuộc Quyết định sử dụng dịch vụ Mobile Banking của khách hàng. Còn lại hơn 35% quyết định sử dụng Mobile Banking chưa được giải thích là do các nguyên nhân khác chưa được xem xét trong mô hình. Các nguyên nhân có thể có như: ảnh hưởng xã hội (thấy người khác sử dụng nên cũng sử dụng để chứng tỏ bản thân, bị ảnh hưởng của bạn bè, người thân, gia đình, công ty…), bị yêu cầu phải sử dụng (theo yêu cầu của công ty, bạn bè, gia đình..), hoặc đơn giản là đăng ký sử dụng một cách không có chủ đích (đánh dấu vào mẫu lúc đăng ký mở thẻ ATM mà không hiểu đó là dịch vụ gì, có tiện ích gì )….
Bảng 4.8: Kết quả hồi quy đơn biến – hệ số Beta, VIF
a. Biến phụ thuộc QĐSD
Bảng 4.7: Kết quả hồi quy đơn – hệ số R Square
Mô hình R R² R² hiệu chỉnh Độ lệch chuẩn Durbin-Watson 1 0.803a 0.644 0.643 0.512 2.070
(a) Biến độc lập YĐSD (b) Biến phụ thuộc QĐSD Mô hình 1 Hệ số chưa chuẩn hóa Hệ số đã chuẩn hóa t Sig. Thống kê đa cộng tuyến B Sai số chuẩn Độ chấp nhận VIF Hằng số 0.635 0.127 4.987 0.000 YĐSD 0.820 0.033 0.803 24.521 0.000 1.000 1.000
69 Phương trình hồi quy có dạng:
QĐSD = 0.635 + 0.820* YĐSD (2)
Trong đó : - YĐSD : Ý định sử dụng dịch vụ Mobile Banking của khách hàng - QĐSD : Quyết định sử dụng dịch vụ Mobile Banking của khách hàng Từ phương trình (2) trên cho thấy Ý định sử dụng dịch vụ Mobile Banking của khách hàng (YĐSD) có tác động dương đến Quyết định sử dụng dịch vụ Mobile Banking của khách hàng (QĐSD) với hệ số β = 0.820 ; mức ý nghĩa Sig = 0.000 ( khoảng 1%). Trong phương trình này có tồn tại hệ số chặn 0.635 có nghĩa là không phải tất cả quyết định sử dụng Mobile Banking đều có ý định sử dụng Mobile Banking trước đó mà còn tùy thuộc vào các nhân tố khác. Điều này có thể do một số cá nhân không có hoặc chưa có ý định - thậm chí chưa biết về Mobile Banking nhưng vẫn sử dụng do những nguyên nhân khác như đã nêu ở trên.
4.3.3 Phân tích cảm nhận của khách hàng về các nhân tố ảnh hưởng đến ý định và quyết định sử dụng Mobile Banking định và quyết định sử dụng Mobile Banking
Để xác định tầm quan trọng của các nhân tố: PU, PE, PT, PR, PC ta căn cứ vào hệ số Beta. Dựa vào kết quả theo bảng 4.5 ta thấy tất cả các biến đều đạt yêu cầu về độ tin cậy (có Sig < 0.05).
Xét theo hệ số Beta chuẩn hóa thì:
- Nhân tố Cảm nhận sự dễ sử dụng (PE) có tác động mạnh nhất đến ý định sử dụng dịch vụ Mobile Banking của khách hàng với hệ số β = 0.310 , điều này có nghĩa là khi khách hàng cảm nhận sự dễ sử dụng tăng thêm 1 đơn vị thì ý định sử dụng dịch vụ của khách hàng sẽ tăng 0.31 đơn vị.
- Nhân tố Cảm nhận về chi phí (PC) có tác động mạnh thứ 2 đến ý định sử dụng dịch vụ Mobile Banking của khách hàng với hệ số β = - 0.164 , điều này có nghĩa là khi khách hàng cảm nhận sự chi phí tăng thêm 1 đơn vị thì ý định sử dụng dịch vụ của khách hàng sẽ giảm 0.164 đơn vị.
70
- Nhân tố Cảm nhận sự tín nhiệm (PR) - Cảm nhận sự hữu ích (PU) có tác động yếu hơn với hệ số Beta lần lượt là β = 0.141 , β = 0.125
- Nhân tố Cảm nhận sự rủi ro (PR) có tác động yếu nhất với hệ số β = - 0.101, điều này cho thấy Cảm nhận sự rủi ro có ảnh hưởng rất ít nhất đến ý định sử dụng dịch