Bây giờ, ta cần nhóm các biến quan sát lại thành các biến đại diện để chuẩn bị cho phân tích tương quan Pearson. Phân tích này sẽ làm rõ các mối quan hệ giữa biến độc lập với biến phụ thuộc cũng như mối quan hệ giữa các biến độc lập với nhau.
Hệ số tương quan Pearson (r) được sử dụng để đo lường sự chặt chẽ của mối quan hệ tuyến tính giữa các biến độc lập và phụ thuộc. Giá trị tuyệt đối của r càng cao cho thấy tính tương quan giữa hai biến càng lớn. Một vấn đề khác là nếu các biến độc lập có tính tương quan chặt chẽ với nhau thì phải lưu ý vấn đề đa cộng tuyến khi phân tích hồi quy.
Hệ số tương quan Pearson (r) khi xuất hiện trên bảng kết quả phân tích nằm trong khoảng -1 đến +1. Để phân tích tương quan có ý nghĩa buộc giá trị Sig. thỏa mãn điều
kiện Sig. < 0.05. Nếu r càng tiến về +1 có nghĩa là tương quan càng mạnh. Ngược lại, r càng tiến về 0 có nghĩa là tương quan càng yếu.
• r < 0 cho thấy mối tương quan không cùng chiều giữa các biến, vì vậy khi có sự tăng lên trong giá trị của một biến thì sẽ có sự giảm sút trong giá trị của biến còn lại.
• r > 0 cho thấy mối tương quan cùng chiều (thuận) giữa các biến, vì vậy khi có sự tăng lên trong giá trị của một biến thì sẽ có sự tăng lên trong giá trị của biến còn lại.
• r = 0 cho thấy rằng hai biến này không có sự tương quan.
Phân tích tương quan được thực hiện giữa biến phụ thuộc là quyết định sử dụng ví điện tử Momo (QDSD) và các biến độc lập: Ảnh hưởng xã hội (AHXH), Cảm nhận hữu dụng (CNHD), Cảm nhận Dễ dàng sử dụng (DDSD), Sự tin cậy (STC).
Nhận xét: Nhìn bảng trên ta có thể thấy đa phần các biến độc lập đều thể hiện mối tương quan nhất định với biến phụ thuộc, ta có hệ số tương quan trải dài từ 0.265 - 0.740 và các hệ số tương quan đều có ý nghĩa thống kê với sig. < 0.05. Tất cả các biến độc lập đều có mối quan hệ cùng chiều (thuận) đối với quyết định sử dụng ví điện tử Momo. Các biến độc lập cũng thể hiện mối tương quan với nhau ở mức trung bình. Tuy nhiên, chúng tôi vẫn nên chú ý đến hiện tượng đa cộng tuyến trong quá trình thực hiện phân tích hồi quy tiếp theo.
4.4.2. Phân tích hồi quy
Phân tích hồi quy được tiến hành với 4 biến độc lập Ảnh hưởng xã hội (AHXH), Cảm nhận hữu dụng (CNHD), Cảm nhận Dễ dàng sử dụng (DDSD), Sự tin cậy (STC) và biến phụ thuộc quyết định sử dụng ví điện tử Momo (QDSD), chúng tôi sử dụng phương pháp enter trong phân tích hồi quy. Có nghĩa là ta đưa dữ liệu vào phần mềm SPSS một lần để xử lý. Phương trình hồi quy có dạng:
QDST = ß0 + ß1*AHXH + ß2*CNHD + ß3*DDSD + ß4*STC Kết quả phân tích hồi quy lần 1.
Bảng 4.10. Bảng tóm tắt mô hình lần 1 Model Summaryb Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of
the Estimate Durbin-Watson
1 ,795a ,632 ,627 ,419 1,866
a. Predictors: (Constant), STC, AHXH, DDSD, CNHD b. Dependent Variable: QDSD
Bảng 4.11. ANOVA lần 1
Model Sum of Squares df Mean Square F Sig. 1 Regression 80,364 4 20,091 114,685 ,000b Residual 46,774 267 ,175 Total 127,139 271 a. Dependent Variable: QDSD
b. Predictors: (Constant), STC, AHXH, DDSD, CNHD
Bảng 4.12. Trọng số hồi quy lần 1 Coefficientsa Model Unstandardiz ed Coefficients Standardi zed Coefficie nts t Sig. Collinearity Statistics B Std. Error
Beta Tolerance VIF
1 (Constant) ,294 ,186 1,582 ,115
AHXH -,050 ,035 -,062 -1,454 ,047 ,761 1,313
CNHD ,578 ,064 ,513 9,100 ,000 ,434 2,307
DDSD -,012 ,053 -,012 -,219 ,827 ,453 2,207
a. Dependent Variable: QDSD
Sau khi thực hiện phân tích ANOVA, ta có Sig.= 0 < 0.05 nên ta có thể bác bỏ giả thiết Ho (ß = 0). Kết luận mức độ phù hợp của mô hình hồi quy tuyến tính là có thể chấp nhận được.
Tuy nhiên, trong khi 03 nhân tố Cảm nhận hữu dụng (CNHD), Sự tin cậy (STC) và Ảnh hưởng xã hội (AHXH) có hệ số Sig. < 0.05 thì Cảm nhận Dễ dàng sử dụng (DDSD) có Sig. = 0,827 > 0.05. Vì vậy biến độc lập này sẽ bị loại bỏ ra khỏi mô hình hồi quy.
Sau khi loại bỏ biến DDSD, ta tiếp tục thực hiện phân tích hồi quy lần 2. Kết quả của phân tích hồi quy lần thứ 2 như sau:
Bảng 4.13. Bảng tóm tắt mô hình lần 2 Model Summaryb Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate Durbin-Watson 1 ,795a ,632 ,628 ,418 1,864
a. Predictors: (Constant), STC, AHXH, CNHD b. Dependent Variable: QDSD Bảng 4.14. ANOVA lần 2 ANOVAa Model Sum of Squares df Mean Square F Sig. 1 Regression 80,356 3 26,785 153,442 ,000b Residual 46,783 268 ,175
Total 127,139 271 a. Dependent Variable: QDSD
b. Predictors: (Constant), STC, AHXH, CNHD
Bảng 4.15. Trọng số hồi quy lần 2 Coefficientsa Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. Collinearity Statistics
B Std. Error Beta Tolerance VIF
1 (Constant ) ,294 ,186 1,585 ,114 AHXH -,052 ,033 ,064 1,561 ,020 ,812 1,231 CNHD ,573 ,060 ,509 9,570 ,000 ,485 1,860 STC ,383 ,050 ,385 7,700 ,000 ,549 1,820 a. Dependent Variable: QDSD
Ta phân tích được: Hệ số Sig. trong bảng 4.15 của 3 biến độc lập có giá trị < 0.05, các biến này đều có ý nghĩa giải thích cho biến phụ thuộc, vậy nên chúng được giữ lại.
Với mức ý nghĩa 5%, số biến độc lập là 3 và tổng số biến quan sát là 15, tra bảng DW ta được DL = 1,791, DU = 1,831. Ta có DW = 1,864 sau khi tra bảng tóm tắt lần 2. Vì thế, chúng ta không thể kết luận được sự tương quan chuỗi bậc nhất trong mô hình.
Các biểu đồ trong phân tích hồi quy.
1. Biểu đồ tần số phần dư chuẩn hóa Histogram. Hình 4.5. Biểu đồ tần số Histogram
Biểu đồ mang một đường cong hình chuông có phân phối chuẩn đè lên trên biểu đồ tần số. Giá trị Mean ~ 0, độ lệch chuẩn = 0,996 ~ 1, vì vậy ta đi đến kết luận: phân phối phần dư xấp xỉ phân phối chuẩn. Vì vậy, giả thiết phân phối chuẩn của phần dư không bị vi phạm.
2. Biểu đồ Scatter Plot kiểm tra giả định liên hệ tuyến tính.
Biểu đồ phân tán Scatter Plot có chức năng giúp chúng ta dò tìm xem, dữ liệu hiện tại có vi phạm giả định liên hệ tuyến tính hay không.
Đồ thị cho thấy các điểm phân bố của phần dư nằm xung quanh đường ngang 0. Vì thế giả định quan hệ tuyến tính không bị vi phạm.
3. Biểu đồ phần dư chuẩn hóa Normal P-P Plot.
P-P Plot cũng là một loại biểu đồ hay được dùng để giúp nhận diện sự vi phạm giả định phần dư chuẩn hóa.
Biểu đồ tần số P-P Plot cho ta thấy các điểm quan sát tập trung quanh đường chéo, do đó, giả định phân phối chuẩn của phần dư không bị vi phạm.
Hình 4.7. Biểu đồ tần số P-P Plot
Tóm lại, mô hình hồi quy đã đáp ứng được hết 3 loại biểu đồ đã nêu ở trên về giả định phân phối chuẩn của phần dư.
Nhận xét:
1. Độ phù hợp của mô hình.
Mô hình nghiên cứu có hệ số R2 hiệu chỉnh đạt 0,628, nghĩa là 62,8% sự biên thiên ý nghĩa của quyết định sử dụng ví điện tử Momo (QDSD) được giải thích do sự biến thiên của 3 nhân tố độc lập: Cảm nhận hữu dụng (CNHD), Sự tin cậy (STC) và Ảnh hưởng xã hội (AHXH). Còn lại 37,2% là bởi những biến không thuộc mô hình cùng với sai số ngẫu nhiên.
Sau khi phân tích ANOVA lần 2, ta có trị số F = 153,442 và giá trị Sig. = 0.000 < 0.05. Có thể đưa ra kết luận rằng các biến độc lập trong mô hình có thể tác động đến biến
phụ thuộc và giải thích nó theo chiều dương với mức ý nghĩa kiểm định là 5%. Vậy nên mô hình mà nhóm đưa ra là phù hợp với tập dữ liệu và có thể sử dụng được.
Sig (ß1), Sig (ß2), Sig (ß3) < 5% nên những biến độc lập tương ứng là Cảm nhận hữu dụng (CNHD), Sự tin cậy (STC) và Ảnh hưởng xã hội (AHXH) có hệ số hồi quy phần có ý nghĩa về mặt thống kê ở mức ý nghĩa 5%.
Hiện tượng đa cộng tuyến: Hệ số VIF (1,231 - 1,860) < 2. Do vậy không xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến. Mối quan hệ giữa các biến độc lập không ảnh hưởng đến kết quả giải thích mô hình.
4.3.3. Phương trình hồi quy.
Do giá trị Sig. của Constant > 0,05 nên không thêm vào phương trình hồi quy. QDSD = 0,481*CNHD + 0,386*STC + 0,064*AHXH
Các biến độc lập: Cảm nhận hữu dụng (CNHD), Sự tin cậy (STC) và Ảnh hưởng xã hội (AHXH)
Biến phụ thuộc: Quyết định sử dụng ví điện tử Momo (QDSD).
Ta có hệ số ß của CNHD, STC và AHXH đều dương, chứng tỏ rằng ba nhân tố này có tương quan cùng chiều (thuận) đối với biến phụ thuộc Quyết định sử dụng (QDSD). Yếu tố ảnh hưởng lớn nhất là Cảm nhận hữu dụng (CNHD) (ß = 0,481), thứ hai là Sự tin cậy (STC) (ß = 0,386) và cuối cùng là Ảnh hưởng xã hội (AHXH) (ß = 0,064).
4.4. Kiểm định các giả thuyết:
Từ kết quả phân tích hồi quy nghiên cứu tìm ra 3 yếu tố có tác động đến quyết định sử dụng ví điện tử Momo của khách hàng, cụ thể ở đây là nhóm sinh viên trên địa bàn TP. Hồ Chí Minh.
1. H1: Ảnh hưởng xã hội tác động thuận đến quyết định sử dụng ví điện tử Momo.
ßadj = 0,064 > 0 (dương), sig = 0,020. Do đó, giả thuyết H1 không bị loại bỏ. Ảnh hưởng xã hội có tác động nhẹ đến quyết định sử dụng ví điện tử Momo.
2. H2: Cảm nhận hữu dụng tác động thuận đến quyết định sử dụng ví điện tử Momo.
ßadj = 0,481 > 0 (dương), sig = 0,000. Do đó giả thuyết H2 không bị loại bỏ. Cảm nhận hữu dụng mong đợi khi mua hàng trực tuyến có ảnh hưởng mạnh đến quyết định của sinh viên trong việc sử dụng ví điện tử Momo. Khi càng để ý đến mức độ hữu dụng thì quyết định sử dụng ví điện tử Momo càng cao
ßadj = 0,386 > 0 (dương), sig = 0,000. Do đó giả thuyết H4 không bị loại bỏ. Như vậy nếu như sinh viên đã cảm nhận được niềm tin với ví điện tử Momo thì quyết định sử dụng sẽ được đưa ra nhanh hơn.
Bảng 4.16. Kết quả kiểm định các giả thuyết
Giả
thuyết Nội dung Sig. VIF Kết quả
H1 Ảnh hưởng xã hội có tác động cùng chiều đến quyết định sử dụng ví điện tử Momo 0.020 1,231 Chấp nhận H2 Cảm nhận hữu dụng có tác động cùng chiều đến quyết định sử dụng ví điện tử Momo 0,000 1,820 Chấp nhận H3 Cảm nhận dễ dàng sử dụng có tác động cùng chiều đến quyết định sử dụng ví điện tử Momo Bác bỏ H4 Sự tin cậy có tác động cùng chiều đến quyết định sử dụng ví điện tử Momo 0,000 1,820 Chấp nhận Tóm tắt chương 4
Qua Chương 4 này, chúng ta đã thực hiện nhiều phân tích khác nhau như phân tích thống kê mô tả về tổng số mẫu đã khảo sát, đánh giá độ tin cậy của các thang đo, phân tích nhân tố khám phá EFA, phân tích tương quan Pearson, và cuối cùng là phân tích hồi quy đa biến.
Dữ liệu thu thập cho thấy, hiện nay sinh viên thành phố Hồ Chí Minh hầu hết đều đã sử dụng ví điện tử và đã từng có kinh nghiệm sử dụng các tính năng tích hợp trên ví điện tử Momo.
Các biến độc lập có tác động đến quyết định sử dụng ví điện tử Momo theo thứ tự mức độ ảnh hưởng là Cảm nhận hữu dụng (CNHD), Sự tin cậy (STC) và Ảnh hưởng xã hội (AHXH).
Chương 5: KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ 5.1. Ý nghĩa và đóng góp của nghiên cứu:
Nghiên cứu này đã xây dựng mô hình và các thang đo để nghiên cứu về Quyết định sử dụng ví điện tử của sinh viên tại thành phố Hồ Chí Minh, dựa trên lý thuyết hợp nhất về chấp nhận và sử dụng công nghệ (UTAUT) của Venkatesh et al. (2003). Đa số các nghiên cứu trước đây đều sử dụng mô hình chấp nhận công nghệ (TAM) – là một trong tám mô hình tiền thân của mô hình hợp nhất UTAUT. Ngoài 3 nhân tố là Cảm nhận hữu dụng (CNHD), Cảm nhận dễ sử dụng (DDSD) và Ảnh hưởng xã hội (AHXH), sau quá trình nghiên cứu lý thuyết, trong nghiên cứu này có 1 nhân tố được bổ sung vào mô hình để xem xét mối tương quan và mức độ tác động đến Quyết định sử dụng ví điện tử là Sự tin cậy (STC).
Thông qua quá trình nghiên cứu, nhóm đã tìm ra một số yếu tố tác động đến quyết định sử dụng ví điện tử Momo trên địa bàn TP.HCM. Kết quả cho thấy Cảm nhận hữu dụng (CNHD) là nhân tố độc lập có tác động mạnh nhất đến quyết định sử dụng ví điện tử Momo với Beta chuẩn hóa bằng 0,481. Có nghĩa là khi người dùng càng mong đợi về những hữu ích họ nhận được khi dùng vì vậy khi mong đợi về độ hữu dụng của người tiêu dùng tăng thì quyết định sử dụng cũng tăng theo, điều này cũng hoàn toàn dễ hiểu và hợp lý khi một trong các yếu tố thu hút sinh viên đến với thương mại điện tử là từ sự hữu dụng. Ngoài ra, Sự tin cậy (STC) (Beta chuẩn = 0,386) cũng đóng một vai trò tuy kém quan trọng hơn, nhưng vẫn không thể thiếu đối với mỗi sinh viên khi lựa chọn sử dụng ví điện tử Momo. Kết quả kiểm định mô hình hồi quy cho thấy 3 nhân tố CNHD, STC và AHXH có tác động đến Quyết định sử dụng ví điện tử Momo của sinh viên trên địa bàn thành phố Hồ Chí Minh với mức độ giải thích đạt 62,8%.
5.2. Kiến nghị đối với ví Momo:
5.2.1. Giải pháp liên quan đến Cảm nhận hữu dụng của người dùng:
Qua kết quả nghiên cứu, nhóm thấy rằng Cảm nhận hữu dụng là nhân tố có tác động mạnh mẽ đến quyết định sử dụng Ví điện tử Momo của sinh viên tại Việt Nam nói chung và Thành phố Hồ Chí Minh nói riêng. Do thế, để khách hàng có thể cảm nhận được
sự hữu ích của Ví điện tử Momo đem lại một cách toàn diện thì M_Service cải thiện sản phẩm của mình như:
- Tăng cường tính hiệu quả: sự tiện lợi tối ưu nhất về giao diện, cách thức hoạt động của các chức năng và đồng thời phải nắm bắt được nhu cầu của khách hàng về mua sắm, các hoạt động vui chơi, giải trí,… để từ đó công ty có thể tích hợp thêm nhiều chức năng mới cho ví điện tử. Mặc dù, các Momo đã tích hợp nhiều chức năng như: thanh toán hoá đơn điện, nước, nạp thẻ với chính sách chiết khấu, mua vé máy bay,… nhưng nó vẫn còn chưa đựa ưa chuộng.Do vậy mà Momo nên tăng cường chính sách khuyến mãi để tiết kiệm tiền bạc đó cũng là một phương thức quảng cáo cho chính nhà sản xuất và cải thiện thanh toán nhanh chóng để tăng được lượng khách hàng trung thành.
- Quan trọng nhất vẫn là Ví điện tử Momo nên thêm vào các chức năng đề xuất giúp cho khách hàng có thể sử dụng thuận tiện và nhanh chóng để tiết kiệm thời gian cho khách hàng một cách tối đa.
- Tăng các dịch vụ chăm sóc khách hàng, lắng nghe những đóng góp của khách hàng, tích cực tạo chương trình truyền thông để mọi người được biết đến và sử dụng dịch vụ. Giúp khách hàng hiểu thêm về ví điện tử và duy trì được những cảm nhận hữu dụng cho khách hàng một cách tốt nhất.
5.2.2. Giải pháp liên quan đến Sự tin cậy của người dùng:
Sự tin cậy là nhân tố có tác động mạnh mẽ thứ hai sau cảm nhận hữu dụng, nó có quyết định đáng kể đối với quyết định sử dụng Momo của sinh viên tại Sài Gòn (Thành phố Hồ Chí Minh). Qua đó, M_Service nên cải thiện và nâng cao độ bảo mật đối với ví điện tử của mình, đồng thời thực hiện các chương trình tuyên truyền về cách thức sử dụng, cách vận hành của Momo để cho khách hàng hiểu rõ về cơ chế bảo mật và nâng cao sự tin tưởng lẫn lòng trung thành của khách hàng. Chi tiết là:
- Chuẩn hóa việc rút tiền theo bảo mật hai lớp OTP (vừa mật khẩu, vừa xác nhận số điện thoại chính chủ); nâng cao, cải thiện và không ngừng cập nhật về hệ thống bảo mật đang sử dụng theo chứng chỉ PCI DSS.
- Đồng thời, Momo phải tăng cường cải thiện các dịch vụ chuyển tiền trong hệ