Nghiên cứu được tiến hành theo hai giai đoạn là nghiên cứu định tính sơ bộ và nghiên cứu định lượng chính thức.
Nghiên cứu định tính
Nghiên cứu sơ bộ được thực hiện bằng phương pháp định tính qua kỹ thuật phỏng vấn chi tiết một số chuyên gia ngân hàng và các khách hàng thân thiết thường xuyên sử dụng dịch vụ Internet Banking. Bước nghiên cứu này nhằm khám phá ra các yếu tố ảnh hưởng đến việc ra quyết định sử dụng dịch vụ Internet Banking. Bước này gồm hai bước:
Bước 1: bằng việc trực tiếp gặp các chuyên gia và các khách hàng để phỏng vấn (10 người) nhằm xác định được những vấn đề trọng tâm về Internet Banking và những vấn đề khách hàng quan tâm và đánh giá trong quá trình sử dụng. Kết quả này làm cơ sở để hoàn thiện bảng câu hỏi điều tra.
Câu hỏi của Bước 1 là:
- Lý do lựa chọn dịch vụ Internet Banking.
- Các vấn đề gặp phải khi sử dụng dịch vụ Internet Banking.
- Anh, chị đánh giá thế nào về dịch vụ Internet Banking và cho những góp ý.
Bước 2: Để đánh giá sơ bộ các thang đo, tác giả thực hiện phỏng vấn trực tiếp thử nghiệm 20 khách hàng. Kết quả phỏng vấn điều tra là cơ sở để đánh giá mức độ
phù hợp của thang đo lường và điều chỉnh lại một số thang đo có độ tin cậy thấp. Kết quả của nghiên cứu định tính là Phiếu thu thập thông tin sử dụng cho nghiên cứu chính thức.
Nghiên cứu định lượng
Nghiên cứu chính thức được thực hiện bằng phương pháp định lượng thông qua bảng câu hỏi phỏng vấn chính thức. Bước này nhằm đánh giá các thang đo, xác định mức độ quan trọng của các yếu tố ảnh hưởng quyết định sử dụng dịch vụ Internet Banking cũng như kiểm định các giả thuyết đã được nêu ở phần trên.
4.3 Chọn mẫu
4.3.1 Kích thước mẫu
Kích thước mẫu ở mỗi nghiên cứu khác nhau vì mỗi một đề tài nghiên cứu có những nét đặc trưng riêng về cơ sở lý thuyết, phương pháp nghiên cứu. Hơn nữa, xác định kích thước mẫu chính xác là bao nhiêu cho phù hợp vẫn còn nhiều tranh luận với các quan điểm khác nhau. Một số cách chọn mẫu của các tác giả sau:
+ Theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2005) tỷ lệ giữa số mẫu cần thiết và số biến quan sát là 4 hay 5.
+ Theo Hair và cộng sự (2009), để có thể phân tích nhân tố khám phá EFA cần thu thập dữ liệu với ít nhất 5 mẫu trên 1 biến quan sát.
+ Theo Tabachnich và Fidell (1996) cho rằng kích thước mẫu cần đảm bảo theo công thức: n ≥ 8*m + 50, trong đó n là cỡ mẫu, m là số biến độc lập của mô hình. Từ những quan điểm trên, cần đạt trên 165 phiếu khảo sát thu về là đáp ứng tất cả những cách chọn mẫu ở trên.
4.3.2 Mô tả mẫu:
Sau khi gửi đi 250 phiếu khảo sát và chọn lọc thu được 200 phiếu khảo sát hợp lệ để đưa vào mô hình định lượng chính thức. Số mẫu là 200 trong đó cụ thể:
+ Gửi Chi nhánh Đồng Nai là 50 phiếu và còn lại 50 phiếu ở Chi nhánh Bình Dương và Vũng Tàu.
Xem các bảng mô tả chi tiết ở Phụ Lục 2
Bảng 4.1 Đặc điểm của mẫu, giới tính, thu nhập, học vấn và nghề nghiệp
Tần số Tỷ lệ (%) % Lũy kế Giới tính Nam 86 43 43 Nữ 114 57 100 Nhóm tuổi 18-30 117 58.5 58.5 31-40 71 35.5 94 41-50 5 2.5 96.5 Trên 50 7 3.5 100 Thu nhập Dưới 5 triệu 56 28 28 5 – 10 triệu 98 49 77 11 – 20 triệu 43 21.5 98.5 Trên 20 triệu 3 1.5 100 Trình độ học vấn PTTH 6 3 3 Cao đẳng /Trung cấp 40 20 23 Đại học 137 68.5 91.5 Trên đại học 17 8.5 100 Nghề nghiệp
Nghề chuyên môn 31 15.5 15.5 Nhân viên VP 94 47 62.5 Nhân viên KT 21 10.5 73 Buôn bán, KD 20 10 83 Nội trợ 5 2.5 85.5 Công nhân 3 1.5 87 Khác (Sinh viên) 26 13 100
Trong 200 khách hàng cá nhân trả lời hợp lệ về việc có sử dụng dịch vụ IB tại Eximbank . Trong đó giới tính thì tỷ lệ khách hàng nữ 57% cao hơn so với nam chỉ có 43% . Độ tuổi chủ yếu tập trung ở độ tuổi từ 18 đến 30 tuổi chiếm 58.5% và 31 đến 40 chiếm 35.5% cho thấy chủ yếu vẫn là nhóm khách hàng trẻ tuổi có xu hướng sử dụng dịch vụ Internet Banking nhiều hơn. Xét về thu nhập thì đa số có thu nhập dưới 10 triệu chiếm 77%. Trình độ học vấn của nhóm khách hàng trả lời chiếm đa số là trình độ đại học với 68.5%. Nghề nghiệp thì khách hàng là nhân viên văn phòng và nghề chuyên môn chiếm đa số với 62.5%.
4. 4 Đánh giá thang đo:
4.4.1 Phân tích độ tin cậy Cronbach Alpha
Các thang đo được kiểm định độ tin cậy bằng công cụ Cronbach Alpha. Hệ số của Cronbach là một phép kiểm định thống kê về mức độ chặt chẽ mà các mục hỏi trong thang đo tương quan với nhau, giúp loại đi những biến và thang đo không phù hợp. Nhiều nhà nghiên cứu đồng ý rằng khi Cronbach Alpha từ 0,8 trở lên đến gần 1 thì thang đo lường là tốt, từ 0,7 đến gần 0,8 là sử dụng được. Cũng có nghiên cứu đề nghị rằng Cronbach Alpha từ 0,6 trở lên là có thể sử dụng được trong trường hợp khái niệm đang đo lường là mới hoặc mới đối với người trả lời trong bối cảnh nghiên cứu (Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005).
Từ đó, tác giả kiểm định độ tin cậy của thang đo dựa trên cơ sở các biến quan sát có hệ số tương quan biến tổng ( item-total correlation) nhỏ hơn 0,3 sẽ bị loại và tiêu chuẩn chọn thang đo khi Cronbach Alpha từ 0,7 trở lên.
Kết quả kiểm dịnh độ tin cậy của các thang đo cho thấy hầu hết tất cả các thang đo đều đạt độ tin cậy cho phép ngoại trừ biến quan sát XH1, do đó loại biến quan sát XH1, tất cả các biến quan sát còn lại đều được sử dụng trong các bước phân tích EFA và hồi quy tiếp theo (chi tiết xem tại phụ lục 3).
Bảng 4.2: Kết quả phân tích Cronbach’s Alpha
Biến quan sát Trung bình thang đo nếu loại biến
Phương sai thang đo nếu loại biến
Tương quan biến tổng
Cronbach’s Alpha nếu loại biến
Cảm nhận sự hữu ích Cronbach’s Alpha = .843
HI1 16.05 5.701 .677 .804 HI2 16.30 5.988 .656 .811 HI3 16.46 5.908 .609 .822 HI4 15.98 5.572 .647 .813 HI5 16.21 5.621 .662 .808 Cảm nhận dễ sử dụng Cronbach’s Alpha = .829 SD1 15.06 3.976 .601 .802 SD2 15.15 3.776 .674 .781 SD3 15.07 3.930 .642 .790 SD4 15.27 4.128 .555 .815 SD5 14.96 3.973 .660 .786
Ảnh hưởng xã hội Cronbach’s Alpha = .728
XH1 8.11 5.640 .297 .781
XH3 8.81 3.984 .604 .614
XH4 9.22 4.185 .613 .608
Cảm nhận sự tin cậy Cronbach’s Alpha = .795
TC1 15.01 4.472 .348 .830 TC2 15.83 3.803 .670 .724 TC3 15.82 3.880 .641 .734 TC4 15.89 4.078 .645 .736 TC5 15.88 4.016 .608 .745 Sự sẵn sàng hỗ trợ Cronbach’s Alpha = .809 HT1 10,51 3,206 ,551 ,796 HT2 10,71 2,579 ,654 ,748 HT3 10,73 2,630 ,645 ,752 HT4 10,77 2,751 ,669 ,740 Cronbach’s Alpha = .836 HA1 14,56 4,348 ,627 ,807 HA2 14,91 4,006 ,657 ,797 HA3 14,89 4,078 ,628 ,806 HA4 14,61 4,029 ,689 ,789 HA5 15,16 4,025 ,596 ,816 Cronbach’s Alpha = .879 YD1 16,39 6,068 ,750 ,845 YD2 16,16 5,847 ,737 ,847 YD3 16,36 5,891 ,781 ,837 YD4 16,61 6,571 ,571 ,885 YD5 16,41 5,871 ,727 ,850
4.4.2 Phân tích yếu tố khám phá EFA
Phân tích yếu tố khám phá là phương pháp phân tích thống kê dùng để rút gọn một tập hợp nhiều biến quan sát có mối tương quan với nhau thành một tập biến (gọi là các yếu tố) ít hơn để chúng có ý nghĩa hơn nhưng vẫn chứa đựng hầu hết nội dung thông tin của tập biến ban đầu.
Thang đo các yếu tố
Khi thang đo đạt độ tin cậy, các biến quan sát sẽ được sử dụng trong phân tích yếu tố khám phá EFA với các yêu cầu sau:
+ Hệ số KMO (Kaise-Meyer-Olkin) ≥ 0.5 với mức ý nghĩa của kiểm định Barlett ≤0.05 + Hệ số tải yếu tố (Factor loading) ≥ 0.5
+ Thang đo được chấp nhận khi tổng phương sai trích ≥ 50% và hệ số Eigenvalue > 1. + Khác biệt hệ số tải yếu tố của một biến quan sát giữa các yếu tố phải lớn hơn 0.3 để đảm bảo giá trị phân biệt giữa các yếu tố.
Khi phân tích EFA với thang đo các yếu tố trong mô hình, tác giả sử dụng phương pháp trích Principal Component Analysis với phép xoay Varimax và điểm dừng trích các yếu tố có Eigenvalue > 1.
Sau khi phân tích EFA cho 28 biến quan sát, kết quả phân tích yếu tố cho thấy 21 biến quan sát của 6 nhóm đạt các yêu cầu trên được nhóm thành 6 yếu tố. Hệ số KMO = 0.868 nên EFA phù hợp với dữ liệu. Thống kê Chi-square của kiểm định Barlett’s đạt giá trị 2021 với mức ý nghĩa 0.000 do đó các biến quan sát có tương quan với nhau. Phương sai trích đạt 70.364% thể hiện 6 yếu tố giải thích được khoảng 70% biến thiên của dữ liệu, do vậy các thang đo rút ra chấp nhận được. Điểm dừng trích các yếu tố tại yếu tố thứ 6 với Eigenvalue = 1.005. Hệ số tải yếu tố đều lớn hơn 0.5 (trọng số yếu tố nhỏ nhất rơi vào biến quan sát TC2 và SD1 với hệ số tải yếu tố factor loading là 0.625 và 0.622).
Bảng 4.3: Kết quả phân tích EFA thang đo các yếu tố
STT Tên biến Yếu tố Tên yếu tố
1 HI2 ,765 Cảm nhận sự hữu ích 2 HI3 ,741 3 HI4 ,718 4 HI5 ,702 5 HI1 ,685 6 TC5 ,835 Cảm nhận sự tin cậy 7 TC4 ,794 8 TC3 ,650 9 TC2 ,625 10 SD5 ,759 Cảm nhận dễ sử dụng 11 SD3 ,753 12 SD2 ,749 13 SD1 ,622 14 HT3 ,793 Sự sẵn sàng hỗ trợ 15 HT4 ,786 16 HT2 ,741 17 XH3 ,880 Ảnh hưởng xã hội 18 XH4 ,862 19 XH2 ,698 20 HA4 ,832 Hình ảnh ngân hàng 21 HA1 ,790 Eigenvalue 1.005 Phương sai trích 70.364%
+ Yếu tố thứ nhất gồm 5 biến quan sát như sau: HI1, HI2, HI3, HI4, HI5.
+ Yếu tố thứ hai gồm 4 biến quan sát như sau: SD1, SD2, SD3, SD5.
+ Yếu tố thứ ba gồm 3 biến quan sát như sau: XH2, XH3, XH4.
+ Yếu tố thứ tư gồm 4 biến quan sát như sau: TC2, TC3, TC4, TC5.
+ Yếu tố thứ năm gồm 3 biến quan sát như sau: HT2, HT3, HT4.
+ Yếu tố thứ sáu gồm 2 biến quan sát như sau: HA1, HA4.
Các Yếu tố mới được tạo ra này sẽ được đánh giá lại độ tin cậy bằng hệ số Cronbach’s Alpha. Kết quả cho thấy các yếu tố đều đảm bảo hệ số Cronbach’s Alpha và tương quan biến tổng (Xem kết quả cụ thể được trình bày ở Phụ Lục 5)
Thang đo Quyết định sử dụng Internet Banking
Để đảm bảo độ tin cậy và độ kết dính của các yếu tố của Quyết định sử dụng Internet Banking đã đưa ra ở phần cơ sở lý thuyết, chúng ta sẽ tiến hành phân tích yếu tố đối với các yếu tố của Quyết định sử dụng Internet Banking. Mong muốn của chúng ta là các yếu tố này sẽ cùng nhau tạo thành một yếu tố có Eigenvalue lớn hơn, điều đó có nghĩa là năm yếu tố đo lường Quyết định sử dụng Internet Banking có độ kết dính cao và cùng thể hiện một phạm trù Quyết định sử dụng Internet Banking.
Sau khi phân tích EFA, năm biến quan sát của thang đo Quyết định sử dụng Internet Banking thành 1 yếu tố. Không có biến quan sát nào bị loại. EFA phù hợp với hệ số KMO = 0.867, phương sai trích gần bằng 68%; các biến có hệ số tải yếu tố trên 0.5, mức ý nghĩa kiểm định của Bartlett là 0.000.
( Kết quả cụ thể được trình bày ở Phụ lục IV kết quả chạy EFA lần 2)
4.4.3 Phân tích hồi quy
Phân tích hồi quy được thực hiện với 6 biến độc lập gồm: Cảm nhận sự hữu ích (HI trong đó gồm HI1, HI2, HI3, HI4, HI5), Cảm nhận dễ sử dụng (SD trong đố gồm SD1, SD2, SD3, SD5), Ảnh hưởng xã hội (XH trong đó gồm XH2, XH3, XH4), Cảm nhận sự tin cậy (trong đó gồm TC2, TC3, TC4, TC5), Sự sẵn sàng hỗ trợ (trong
đó gồm HT2, HT3, HT4) , Hình ảnh ngân hàng (HA trong đó gồm HA1, HA4) và biến phụ thuộc là Quyết định sử dụng dịch vụ Internet Banking (Y trong đó gồm YD1, YD2, YD3, YD4, YD5)
Kết quả chạy hồi quy cho ta kết quả như sau: (Chi tiết xem tại Phụ Lục 6) Kết quả cho thấy mô hình hồi quy đương đối phù hợp với mức ý nghĩa 0.05. Hệ số R 2 hiệu chỉnh = 0.645 có ý nghĩa là có khoảng 64.5% phương sai Quyết định sử dụng dịch vụ Internet Banking được giải thích bởi 6 biến độc lập là: Cảm nhận sự hữu ích, Cảm nhận dễ sử dụng, Ảnh hưởng xã hội, Cảm nhận sự tin cậy, Sự sẵn sàng hỗ trợ , Hình ảnh ngân hàng. Còn lại 35.5% Quyết định sử dụng dịch vụ Internet Banking được giải thích bằng các yếu tố khác (như pháp luật, độ tuổi, giới tính, thu nhập, trình độ học vấn ....).
Bảng 4.4 đánh giá độ phù hợp của mô hình
Mô hình R R 2 R 2 hiệu chỉnh Sai số dự đoán
Durbin- Watson
1 .810 .655 .645 .36109 2.065
Kiểm định F sử dụng trong bảng phân tích phương sai là phép kiểm định giả thuyết về độ phù hợp của mô hình hồi quy tuyến tính tổng thể. Ý tưởng của kiểm định này về mối quan hệ tuyến tính giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập. Trong bảng phân tích Anova, ta thấy giá trị sig. rất nhỏ (sig. = 0.000), nên mô hình hồi quy phù hợp với tập dữ liệu và có thể sử dụng được.
Bảng 4.5 Phân tích phương sai (hồi quy)
ANOVA Mô hình Tổng các bình phương Df Bình phương trung bình F Sig. 1 Phần hồi quy 47.874 6 7.979 61.196 .000b Phần dư 25.164 193 .130
Tổng cộng 73.038 199
Bảng 4.6 Hệ số hồi quy sử dụng phương pháp Enter
Mô hình Hệ số hồi quy chưa chuẩn hóa
Hệ số hồi quy chuẩn hóa
T Sig. Thống kê đa cộng tuyến B Sai số chuẩn Beta Dung sai VIF Hằng số .055 .247 .223 .824 HI .414 .058 .402 7,198 .000 .572 1.749 SD .171 .068 .143 2,515 .013 .550 1.817 XH -.056 .035 -.073 -1,622 .106 .877 1.141 TC .175 .066 .152 2,654 .009 .541 1.848 HT -.061 .055 -.060 -1,121 .264 .616 1.623 HA .361 .058 .330 6,241 .000 .638 1.568
Trong kết quả trên, nếu sig. < 0.05 tương đương với độ tin cậy 95% và 1< VIF < 3 thì yếu tố đó được chấp nhận, có nghĩa là nó có sự ảnh hưởng đến Quyết định sử dụng dịch vụ Internet Banking (YD). Kết quả hồi quy cho thấy có 4 yếu tố thõa mãn điều kiện là: Cảm nhận sự hữu ích (HI), Cảm nhận dễ sử dụng (SD), Cảm nhận sự tin cậy (TC), Hình ảnh ngân hàng (HA).
Hệ số hồi quy thể hiện dưới hai dạng: (1) chưa chuẩn hóa và (2) chuẩn hóa. Vì hệ số hồi quy chưa chuẩn hóa (B), giá trị nó phụ thuộc vào thang đo cho nên chúng ta không thể dùng chúng để so sánh mức độ ảnh hưởng của các biến độc lập vào biến phụ thuộc trong cùng một mô hình được. Hệ số hồi quy chuẩn hóa (beta) là hệ số chúng ta đã chuẩn hóa các biến. Vì vậy chúng được dùng để so sánh mức độ ảnh hưởng của các biến phụ thuộc vào biến độc lập. Biến độc lập nào có trọng số này càng lớn có nghĩa là biến đó ảnh hưởng mạnh vào biến phụ thuộc.
YD (Quyết định sử dụng IB) = 0.402*HI (Cảm nhận sự hữu ích) + 0.330*HA (Hình ảnh ngân hàng) + 0.152*TC (Cảm nhận sự tin cậy) + 0.143*SD (Cảm nhận dễ sử dụng).
Kết luận: Quyết định sử dụng dịch vụ Internet Banking chịu ảnh hưởng lớn nhất bởi yếu tố Cảm nhận sự hữu ích (Beta = 0.402), khách hàng sẽ không có Quyết định sử dụng dịch vụ IB nếu không cảm thấy hữu ích. Kế đến, hình ảnh ngân hàng tốt sẽ làm tăng khả năng sử dụng dịch vụ IB (beta = 0.330). Tiếp theo là Cảm nhận sự tin cậy và Cảm nhận dễ sử dụng cũng ảnh hưởng đến Quyết định sử dụng dịch vụ IB.
TÓM TẮT CHƯƠNG 4
Chương này cho kết quả khảo sát của mô hình định lượng với việc Kiểm định thang đo các yếu tố xuất hiện trong mô hình nghiên cứu bằng phương pháp độ tin cậy Cronbach’s Alpha và phân tích yếu tố khám phá EFA. Kết quả cho thấy 21 trên 28 biến quan sát đạt yêu cầu, loại ra 7 biến quan sát không phù hợp để tiếp tục chạy