Đánh giá bằng Cronbach Alpha
Bảng 4.2: Kết quả đánh giá thang đo bằng Cronbach Alpha
Biến quan sát Trung bình thang đo nếu
loại biến
Phương sai thang đo nếu
loại biến
Hệ số tương quan biến –
tổng
Cronbach Alpha nếu loại
biến Thang đo dễ sử dụng (D) : Alpha = 0.942
D1 16.56 6.542 0.857 0.927
D2 16.77 6.612 0.822 0.933
D3 16.61 6.174 0.860 0.926
D4 16.71 6.747 0.816 0.934
D5 16.52 6.594 0.865 0.925
Thang đo hữu ích (I) : Alpha = 0.966
I1 16.25 8.965 0.857 0.965
I2 16.15 8.707 0.924 0.955
I3 16.23 9.063 0.897 0.959
I4 16.14 8.462 0.915 0.956
Thang đo giảm rủi ro (R) : Alpha =0.850
R1 11.83 2.750 0.651 0.825
R2 11.70 2.749 0.700 0.808
R3 11.80 2.435 0.729 0.792
R4 11.64 2.397 0.691 0.811
Thang đo về sự tin cậy (T) : Alpha =0.763
T1 15.05 4.919 0.487 0.736
T2 15.00 4.407 0.585 0.701
T3 15.05 4.684 0.579 0.706
T4 14.84 4.760 0.493 0.734
T5 14.64 4.408 0.524 0.725
Thang do về ảnh hưởng xã hội (H) : Alpha =0.782
H1 6.36 1.338 0.511 0.816
H2 6.54 1.122 0.703 0.614
H3 6.60 1.093 0.658 0.664
Thang đo thái độ (A) : Alpha =0.956
A1 12.48 3.947 0.863 0.951
A2 12.60 3.496 0.887 0.945
A3 12.54 3.564 0.921 0.933
A4 12.55 3.690 0.906 0.938
Thang đo quyết định (Q) : Alpha =0.924
Q1 12.14 2.779 0.794 0.911
Q2 11.96 2.581 0.809 0.909
Q3 12.03 2.646 0.863 0.888
Q4 12.05 2.978 0.855 0.897
Kết quả đánh giá Cronbach Alpha cho thấy các thang đo đều có hệ số Cronbach Alpha đạt yêu cầu > 0.7 (thấp nhất là thang đo độ tin cậy có Alpha = 0.763 và cao nhất là thang đo dễ sử dụng có Alpha = 0.966) và tất cả các biến quan sát đều có hệ số tương quan với biến tổng > 0.3, do đó đạt yêu cầu để thực hiện tiếp phân tích yếu tố khám phá EFA.
Phân tích yếu tố khám phá EFA
Kết quả chạy EFA lần thứ nhất
Bảng 4.3: Hệ số KMO và kiểm định Bartlett Hệ số KMO và kiểm định Bartlett
Hệ số KMO 0.911
Ước lượng Chi- bình phương 3564.571
Df 231 Kiểm định Barlett Sig. 0.000 (Nguồn: Phụ lục 4) Bảng 4.4: Ma trận xoay các nhân tố Nhân tố 1 2 3 4 5 I5 Sử dụng IB rất hữu ích 0.915 I4 Sử dụng IB giúp tôi kiểm soát tài chính
tốt hơn
0.861
I3 Sử dụng IB giúp tôi nâng cao hiệu quả công việc
0.851
I2 Tôi có thể giao dịch với ngân hàng bất cứ khi nào, ở đâu
0.848
I1 Tôi tiết kiệm được thời gian khi sử dụng IB
0.806
D2 Tôi có thể sử dụng IB mà không cần có sự hỗ trợ
0.888
D3 Các thao các giao dịch trên IB rất đơn giản
D1 Tôi thấy hướng dẫn sử dụng IB rất dễ hiểu
0.872
D4 Tôi nhanh chóng sử dụng thành thạo IB
0.845
D5 Tôi dễ dàng sử dụng IB 0.758
R2 Tôi yên tâm về sự bảo mật của IB 0.881
R3 Tôi ít bị nhầm lẫn khi sử dụng IB 0.836
R4 Thông tin, giao dịch của tôi không bị tiết lộ ra ngoài khi sử sụng IB
0.757
R1 Tôi cảm thấy an tâm về công nghệ của IB
0.685
T3 Sự hướng dẫn nhiệt tình, chu đáo, rõ ràng của nhân viên ngân hàng khiến tôi tin tưởng hơn khi sử dụng IB
0.818
T2 Tôi tin tưởng vào dịch vụ IB mà ngân hàng cung cấp
0.799
T1 Danh tiếng của ngân hàng làm tôi yên tâm hơn khi sử dụng IB
0.733
T5 Chất lương kết nối, phản hồi nhanh chóng khi giao dịch IB làm tôi yên tâm hơn
0.572 0.305
T4 Sự giới thiệu của bạn bè, người thân làm tôi tin tưởng hơn vào IB
0.550
H3 Tôi sẽ sử dụng IB nếu bạn bè nghĩ tôi nên sử dụng
0.868
H2 Tôi sẽ sử dụng IB nếu nhiều người xung quanh sử dụng nó 0.864 H1 Gia đình có thể ảnh hưởng đến ý định sử dụng IB của tôi 0.736 (Nguồn: phụ lục 4)
Kết quả chạy EFA thang đo các yếu tố ảnh hưởng đến thái độ đối với sử dụng dịch vụ IB của khách hàng tại Nha Trang cho thấy:
- Chỉ số KMO = 0.911 với giá trị Sig = 0.000, chứng tỏ dữ liệu phân tích phù hợp để phân tích EFA.
- 22 biến quan sát được trích thành 5 nhân tố có Eigenvalues > 1 và tổng phương trích đạt 73.687% > 50% đạt yêu cầu (Phụ lục 4).
- Bảng ma trận xoay các yếu tố sau khi đã làm ẩn các giá trị có hệ số tải Factor loading < 0.4 cho ta thấy rõ sự hội tụ của các biến quan sát, tuy nhiên tại biến T5 Chất lương kết nối, phản hồi nhanh chóng khi giao dịch IB làm tôi yên tâm hơn lại không đạt được giá trị phân biệt, ta cần loại biến T5 ra khỏi mô hình.
Kết quả chạy EFA lần thứ hai : sau khi loại biến T5 ra khỏi mô hình
Bảng 4.5: Hệ số KMO và kiểm định Bartlett (sau khi loại biến T5)
Hệ số KMO và kiểm định Bartlett
Hệ số KMO 0.915
Ước lượng Chi- bình phương 3451.964
Df 210
Kiểm định Barlett
Sig. 0.000
(Nguồn: Phụ lục 4)
Bảng 4.6: Ma trận xoay các nhân tố (sau khi loại biến T5)
Yếu tố
1 2 3 4 5
I5 Sử dụng IB rất hữu ích 0.931 I4 Sử dụng IB giúp tôi kiểm soát tài chính
tốt hơn
0.871
I3 Sử dụng IB giúp tôi nâng cao hiệu quả công việc
0.876
I2 Tôi có thể giao dịch với ngân hàng bất cứ khi nào, ở đâu
I1 Tôi tiết kiệm được thời gian khi sử dụng IB 0.839 D2 Tôi có thể sử dụng IB mà không cần có sự hỗ trợ 0.885
D3 Các thao các giao dịch trên IB rất đơn giản
0.875
D1 Tôi thấy hướng dẫn sử dụng IB rất dễ hiểu
0.870
D4 Tôi nhanh chóng sử dụng thành thạo IB
0.848
D5 Tôi dễ dàng sử dụng IB 0.759
R2 Tôi yên tâm về sự bảo mật của IB 0.878
R3 Tôi ít bị nhầm lẫn khi sử dụng IB 0.840
R4 Thông tin, giao dịch của tôi không bị tiết lộ ra ngoài khi sử sụng IB
0.783
R1 Tôi cảm thấy an tâm về công nghệ của IB
0.692
T3 Sự hướng dẫn nhiệt tình, chu đáo, rõ ràng của nhân viên ngân hàng khiến tôi tin tưởng hơn khi sử dụng IB
0.840
T2 Tôi tin tưởng vào dịch vụ IB mà ngân hàng cung cấp
0.794
T1 Danh tiếng của ngân hàng làm tôi yên tâm hơn khi sử dụng IB
0.755
T4 Sự giới thiệu của bạn bè, người thân làm tôi tin tưởng hơn vào IB
0.496
H3 Tôi sẽ sử dụng IB nếu bạn bè và người thân nghĩ tôi nên sử dụng
0.874
H2 Tôi sẽ sử dụng IB nếu nhiều người xung quanh sử dụng nó 0.869 H1 Gia đình và bạn bè có thể ảnh hưởng đến ý định sử dụng IB của tôi 0.745 (Nguồn: Phụ lục 4)
Kết quả EFA lần thứ hai cho thấy:
- Chỉ số KMO = 0.915 với giá trị Sig = 0.000, chứng tỏ dữ liệu phân tích phù hợp để phân tích EFA.
- 21 biến quan sát được trích thành 5 nhân tố có Eigenvalues > 1 và tổng phương trích đạt 75.096% > 50% đạt yêu cầu (Phụ lục 4).
- Bảng ma trận xoay các yếu tố sau khi đã làm ẩn các giá trị có hệ số tải Factor loading < 0.4 cho ta thấy rõ sự hội tụ của các biến quan sát và các biến quan sát đều đạt được giá trị phân biệt.
Kết quả chạy EFA cho biến phụ thuộc và biến trung gian
Bảng 4.7: Hệ số KMO và kiểm định Bartlett cho biến trung gian Thái độ đối với sử dụng IB
Hệ số KMO và kiểm định Bartlett
Hệ số KMO 0.872
Ước lượng Chi- bình phương 901.675
Df 6
Kiểm định Barlett
Sig. 0.000
(Nguồn: Phụ lục 4)
Bảng 4.8: Hệ số KMO và kiểm định Bartlett cho biến phụ thuộc Quyết định sử dụng dịch vụ IB
Hệ số KMO và kiểm định Bartlett
Hệ số KMO 0.854
Ước lượng Chi- bình phương 648.088
Df 6
Kiểm định Barlett
Sig. 0.000
(Nguồn: Phụ lục 4)
Cả hai biến đều có hệ số KMO > 0.5 và giá trị Sig = 0, chứng tỏ dữ liệu phân tích phù hợp để phân tích EFA. Bảng kết quả chi tiết ở phụ lục 4 cho thấy cả hai biến trung gian và phụ thuộc chỉ rút trích được một phần nên nó là thang đo đơn hướng, thích hợp để phân tích hồi quy.
Như vậy:
Các biến D1, D2, D3, D4, D5 đo lường cho yếu tố: Cảm nhận về dễ sử dụng (D) Các biến I1, I2, I3, I4, I5 đo lường cho yếu tố: Cảm nhận về hữu ích (I)
Các biến R1, R2,R3,R4 đo lường cho yếu tố: Cảm nhận về sự giảm rủi ro (R) Các biến T1, T2, T3, T4 đo lường cho yếu tố : Cảm nhận về tin cậy (T) Các biến H1, H2, H3 đo lường cho yếu tố : Ảnh hưởng xã hội (H)
Các biến A1, A2, A3, A4 đo lường cho yếu tố :Thái độ đối với việc sử dụng IB (A) Các biến Q1, Q2, Q3, Q4 đo lường cho yếu tố: Quyết định sử dụng IB (Q)
Trong đó, các yếu tố D, I, R, T, H A, Q được tính bằng trung bình cộng của các biến số của từng yếu tố:
D = Mean (D1, D2, D3, D4, D5) T = Mean (T1, T2, T3, T4) I = Mean (I1, I2, I3, I4, I5) R = Mean (R1, R2, R3, R4) H = Mean (H1, H2, H3) A = Mean (A1, A2, A3, A4) Q = Mean (Q1, Q2, Q3, Q4)