Tôi sẽ đo lường mức độ tin cậy của các biến quan sát. Khi đó, với những biến quan sát có hệ số tương quan biến tổng phù hợp lớn hơn 0,3 (Hair at al. theo Võ Đức Chín). Hệ số Cronbach’s Alpha lớn hơn 0,6 được xem là có thể sử dụng để đưa vào phân tích ở bước tiếp theo vì khái niệm đang đo lường tương đối mới trong bối cảnh nghiên cứu (Nunally, Perterson, Slater theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008). Hệ số Cronbach’s Alpha từ 7 đến gần 8 là sử dụng được và từ 8 đến gần 1 là tốt. Đối với các mục hỏi không phù hợp sẽ được loại khỏi mô hình để đạt được hệ số Cronbach’s Alpha đủ tiêu chuẩn.
Đối với biến Mức độ dễ dàng khi sử dụng: Tương quan biến tổng thấp nhất là 0.585. Hệ số Cronbach’s Alpha là 0.847 được đánh giá là đo lường tốt (Bảng 4.4). Đối với biến Mức độ hữu dụng: Tương quan biến tổng thấp nhất là 0.619. Hệ số Cronbach’s Alpha là 0.823 được đánh giá là đo lường tốt (Bảng 4.4).
Đối với biến Mức độ tin tưởng: Đánh giá bằng hệ số Cronbach’s Alpha (lần I) cho
Bảng 4.2: Phân tích Cronbach’s Alpha của biến “Mức độ tin tưởng” 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
Mức độ tin tưởng: Alpha = .751
MDTT1 11.2842 5.652 .410 .761
MDTT2 11.2842 4.780 .645 .640
MDTT3 11.5053 4.912 .509 .715
MDTT4 10.8947 4.436 .636 .639
Từ kết quả phân tích cho thấy nếu loại bỏ biến MDTT1 thì sẽ có mức độ tin cậy cao hơn với hệ số Cronbach’s Alpha là 0.761 cao hơn so với hệ số hiện tại 0.751. Tác giả thực hiện loại bỏ biến MDTT1. Thực hiện kiểm định độ tin cậy thang đo lần II, thu được kết quả hệ số Cronbach’s Alpha là 0.761 và tương quan biến tổng thấp nhất là 0.551 (Bảng 4.4). Như vậy, sau khi loại bỏ MDTT1 thang đo được đánh giá
là sử dụng được.
Đối với biến thông tin: Tương quan biến tổng thấp nhất là 0.602. Hệ số Cronbach’s Alpha là 0.776 được đánh giá là sử dụng được (Bảng 4.4).
Đối với biến Khả năng ứng dụng CNTT của người sử dụng: Kết quả phân tích không phù hợpvì hệ số Cronbach’s Alpha là 0.488 nhỏ hơn 0.6 và tương quan biến tổng tương đối thấp cao nhất là 0.366. Tôi thực hiện loại bỏ biến quan sát này khỏi mô hình vì thang đo không đáng tin cậy (Bảng 4.3).
Bảng 4.3: Phân tích Cronbach’s Alpha của biến “Khả năng ứng dụng công nghệ mới của người sử dụng”
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
Khả năng sử dụng công nghệ mới: Alpha = 0.488
KN1 7.1579 2.922 .258 .469
KN2 6.9684 2.925 .366 .308
Đối với biến Yếu tố Xã hội: Tương quan biến tổng thấp nhất là 0.554. Hệ số Cronbach’s Alpha được đánh giá là sử dụng được (0.742) (Bảng 4.4).
Đối với biến Quyết định sử dụng: Kết quả phân tích hệ số Cronbach’s Alpha cho
thấy thang đo là tốt (0.886) và hệ số tương quan biến tổng phù hợp thấp nhất là
0.744. Thực hiện loại bỏ bất cứ biến quan sát nào thì đều đạt được một hệ số
Cronbach’s Alpha thấp hơn (Bảng 4.4).
Sau khi phân tích Tôi thực hiện loại bỏ các biến quan sát có độ tin cậy thang đo sau: MDTT1, KN1, KN2, KN3. Như vậy, chỉ còn lại các biến có độ tin cậy sử dụng được và tốt. Đưa các biến phù hợp vào phân tích thu được bảng tổng hợp đánh giá độ tin cậy của thang đo sử dụng phân tích bằng hệ số Cronbach’s Alpha của tất cả các biến.
Bảng 4.4: Phân tích Cronbach’s Alpha của tất cả các biến sau khi đã loại bỏ các biến không phù hợp
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 Dễ dàng khi sử dụng: Alpha = 0.847 DD1 16.2632 5.983 0.585 0.835 DD2 16.2947 5.274 0.738 0.792 DD3 16.2105 5.955 0.687 0.809 DD4 16.1895 5.751 0.681 0.809 DD5 16.3053 6.108 0.594 0.831 Hữu dụng: Alpha = 0.823 HD1 7.9684 4.456 0.655 0.787 HD2 7.9053 3.363 0.785 0.640 HD3 7.4737 3.805 0.619 0.822
Mức độ tin tưởng: Alpha = 0.761
MDTT2 7.5789 2.948 0.616 0.659
MDTT3 7.8000 2.843 0.551 0.728
MDTT4 7.1895 2.645 0.616 0.653
Thông tin: Alpha = 0.776
TT1 7.5158 2.529 .618 .697
TT3 7.4211 2.842 .602 .709 Yếu tố Xã hội: Alpha = 0.742
XH1 8.0316 3.01 0.592 .626 XH2 8.2211 2.876 0.554 .677 XH3 7.7474 3.34 0.562 .667 Quyết định sử dụng: Alpha = 0.886 QD1 8.0553 3.295 0.776 .839 QD2 8.4211 3.313 0.744 .869 QD3 8.4 3.391 0.816 .807
Kết quả sau khi kiểm tra độ tin cậy ta loại bỏ 4 biến đó là: KN1, KN2, KN3 và MDTT1. Tất cả các biến còn lại đều có mức độ tin hệ số tương quan biến tổng phù hợp (lớn hơn 0,3 và hệ số Cronbach’s Alpha lớn hơn 0,7). Vậy 20 biến còn lại phù hợp cho việc thực hiện phân tích nhân tố ở bước tiếp theo.
