Phân tích nhân tố khám phá EFA (Exploratory Factor Analysis) là một kỹ thuật phân tích nhằm thu nhỏ và tóm tắt các dữ liệu rất có ích cho việc xác định các tập hợp, các biến cần thiết cho vấn đề nghiên cứu. Mỗi một biến quan sát sẽ được tính một tỷ số gọi là hệ số tải nhân tố (Factor Loading). Hệ số này cho người nghiên cứu biết được mỗi biến đo lường thuộc về nhân tố nào.
Trong phân tích nhân tố, yêu cầu cần thiết như sau:
- Hệ số KMO (Kaiser –Meyer – Olkin) phải có giá trị 0.5 trở lên (0.5≤KMO≤1) thể hiện nhân tố phù hợp
–Kiểm định Bartlett (Bartlett’s test) có ý nghĩa thống kê (sig <0.05) chứng tỏ các biến quan sát có tương quan với tổng thể. (Theo Hoàng Trọng, Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2007, Phân tích dữ liệu nghiên cứu với SPSS, NXB Hồng Đức, Tp.HCM).
- Với cỡ mẫu 14 yêu cầu hệ số tải nhân tố (Factor Loading) là chỉ tiêu đảm bảo mức ý nghĩa thiết thực của EFA >=0.5 (theo Hair & ctg, (1998,111), Multivariate Data Analysis Prentice Hall Internation). –
- Eigenvalue (đại diện cho phần biến thiên được giải thích bởi mỗi nhân tố) >1 thì nhân tố rút ra có ý nghĩa tóm tắt thông tin tốt nhất.
Kết quả phân tích nhân tố được thực hiện qua 2 lần. Mỗi lần loại bớt một số biến có hệ số nhân tố không phù hợp, cứ như vậy đến lúc không còn biến nào bị loại.
• Phân tích nhân tố cho biến độc lập: Lần chạy 1: Ta được bảng kết quả:
Bảng 3.1. Bảng phương sai trích khi phân tích nhân tố lần 1
Giá trị Eigenvalue = 1.213, các biến quan sát được nhóm lại thành 3 nhân tố, tổng phương sai trích = 61,329% >50% cho biết 4 nhân tố này giải thích được 61,329% biến thiên của các biến quan sát.
Bảng 3.2. Kết quả kiểm định KMO và Bartlett của biến độc lập lần 1.
KMO and Bartlett's Test.
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy.
.848
Bartlett's Test of Sphericity Approx. Chi-Square
1071.317
Df
105
Sig.
.000
Kiểm định Bartlett’s cho thấy giữa các biến trong tổng thể có mối tương quan với nhau (Sig
=0.000) và h s KMO b ng 0.848 thệ ố ằ ỏa mãn điều kiện (0.5≤KMO≤1) chứng t s ỏ ự thích hợp c a EFA. ủ
Bảng 3.3. Kết quả phân tích EFA lần 1. Rotated Component Matrixa
Component 1 2 3 HT2 .783 SD2 .708 HT1 .702 HT3 .698 HD4 .667 SD3 .589 HD1 .788 HD2 .729 SD4 .682 BM2 .609 .558 BM3 .598 XH1 .759 HD3 .719 XH3 .643 XH2 .596
Extraction Method: Principal Component Analysis. Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization.
a. Rotation converged in 8 iterations.
-Từ b ng k t qu ta có th ả ế ả ểthấy: Bi n BM2 là bi n c n phế ế ầ ải loại do: các bi n t i lên ế ả ở nhân t BM2 (có chênh lố ệch hệ ố ả s t i nhỏhơn 0.3) vi phạm tính độc lập trong ma tr n ậ xoay.
Lần chạy 2: Ta được bảng kết quả
Bảng 3.4. Bảng phương sai trích khi phân tích nhân tố ầ l n 2
Giá trịEigenvalue = 1.184, các biến quan sát được nhóm lại thành 4 nhân tố, tổng phương sai trích = 61,553% >50% cho biết 4 nhân tố này giải thích được 61,553% biến thiên của các biến quan sát.
Bảng 3.5. Kết quả kiểm định KMO và Bartlett của biến độc lập lần 2.
KMO and Bartlett's Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. .838 Bartlett's Test of Sphericity Approx. Chi-Square 946.032
Df 91
Sig. .000
Kiểm định Bartlett’s cho thấy giữa các biến trong tổng thể có mối tương quan với nhau (Sig =0.000) và hệ số KMO bằng 0.928 thỏa mãn điều kiện (0.5≤KMO≤1) chứng tỏ sự thích hợp của EFA.
Bảng 3.6. Kết qủa phân tích EFA lần 2.
Rotated Component Matrixa
Component 1 2 3 HT2 .819 HT1 .716 HT3 .710 SD2 .666 HD4 .643 SD3 HD1 .801 HD2 .773 SD4 .747 BM3 .511 XH1 .777 HD3 .708 XH3 .674 XH2 .624
Extraction Method: Principal Component Analysis. Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization.
a. Rotation converged in 6 iterations.
Từ bảng kết quả ta có thể thấy: Biến SD3 là biến cần phải loại do: Không tải lên ở nhân tố nào, vi phạm tính độc lập trong ma trận xoay.
-Từ 5 nhân tố, các biến hỏi giờ đây đang có xu hướng hồi quy lại còn 3 nhân tố chính. Lần chạy 3: Ta được kết quả
Bảng 3.7. Bảng phương sai trích khi phân tích nhân tố lần 3
Giá trị Eigenvalue = 1.184, các biến quan sát được nhóm lại thành 4 nhân tố, tổng phương sai trích = 62,943% >50% cho biết 4 nhân tố này giải thích được 62,943% biến thiên của các biến quan sát.
Bảng 3.8. Kết quả kiểm định KMO và Bartlett của biến độc lập lần 3
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy.
.834
Bartlett's Test of Sphericity Approx. Chi-Square 846.220
Df
78
Sig.
.000
Bảng 3.9. Kết qủa phân tích EFA lần 3
Rotated Component Matrixa
Component 1 2 3 HT2 .830 HT1 .720 HT3 .710 SD2 .664 HD4 .636 HD1 .809 HD2 .772 SD4 .740 BM3 .527 XH1 .781 HD3 .710 XH3 .670 XH2 .623
Extraction Method: Principal Component Analysis. Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization.
a. Rotation converged in 6 iterations.
Từ bảng kết quả ta thấy 21 biến hỏi được gom còn 3 nhân tố hoàn toàn không có sự vi phạm về tính độc lập và hệ số tải Factor loading đều lớn hơn 0.5.
Thực hiện phân tích EFA cho biến phụ thuộc
Tương tự với các thao tác trên biến độc lập, tiến hành thực hiện phân tích nhân tố khám phá EFA cho biến phụ thuộc.
Bảng 3.10. Kết quảkiểm định KMO và Bartlett c a bi n phủ ế ụ thuộc
KMO and Bartlett's Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. .500
Bartlett's Test of Sphericity Approx. Chi-Square 52.929
Df 1
Sig. .000
Bảng 3.11. Bảng phương sai trích khi phân tích nhân tố
Total Variance Explained
Component
Initial Eigenvalues Extraction Sums of Squared Loadings
Total % of Variance Cumulative % Total % of Variance Cumulative %
1 1.565 78.263 78.263 1.565 78.263 78.263
2 .435 21.737 100.000
Extraction Method: Principal Component Analysis.
Bảng 3.12. Kết qủa phân tích EFA Component Matrixa Component 1 CN1 .885 CN2 .885
Extraction Method: Principal Component Analysis.
a. 1 components extracted.
Theo kết quả b ng ma tr n xoay l n cu i cùng, chúng ta có các nhân tả ậ ầ ố ốđược định nghĩa lại như sau:
STT Tên bi n ế Các bi n quan sát ế Loại
1 HD HD1,HD2,SD4,BM3 Độ ậc l p
2 HT HT1,HT2,HT3,SD2,HD4 Độ ậc l p
4 CN CN1,CN2 Phụ thu c ộ Tổng số lượng biến quan sát độ ập 13 biến quan sát. c l
Tổng số lượng biến quan sát phụ thuộc là 2 biến quan sát.
• Hiệu chỉnh mô hình nghiên cứu
Kết luận: Từ kết quả phân tích lần 3 ta thấy các biến hỏi hoàn toàn độc lập với các nhân tố, từ 5 nhân tố sau quá trình xử lí chỉ còn 3 nhân tố chính. Đây sẽ là cơ sở cho phần giải thích kết quả mô hình mới cho nghiên cứu phía sau, đồng thời là phát hiện quan trọng để hình thành kết luận đề tài.
Hình 3.1. Mô hình hi u ch nh. ệ ỉ IV. TƯƠNG QUAN PEARSON VÀ HỒI QUY TUYẾN TÍNH BỘI 1. Tương quan Pearson.
Bảng 4.1 Kết quảphân tích tương quan Pearson.
Correlations Hiệu qu h ả ệ thống Cảm nh n hậ ữu dụng ảnh hướng xã hội Chấp nh n s ậ ử dụng Hiệu qu hả ệ thống Pearson Correlation 1 .613** .507** .737** Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 N 140 140 140 140 Cảm nh n hậ ữu dụng Pearson Correlation .613** 1 .547** .573** Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 Hiệu quả hệ thống Cảm nh n hậ ữu d ng ụ Ảnh hưởng xã hội Sự hài lòng
N 140 140 140 140
ảnh hướng xã hội Pearson Correlation .507** .547** 1 .429**
Sig. -tailed) (2 .000 .000 .000
N 140 140 140 140
Chấp nh n s dậ ử ụng Pearson Correlation .737** .573** .429** 1
Sig. (2-tailed) .000 .000 .000
N 140 140 140 140
**. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).
Với bảng kết quảtương quan Pearson ở trên, Sig kiểm định t tương quan Pearson giữa các biến độc lập: HT,HD,XH với biến phụ thuộc CN đều nhỏhơn 0.05. Như vậy có mối liên hệ tuyến tính giữa các biến độc lập với biến ph ụthuộc.
Giữa HT và CN có mối tương quan mạnh nhất với hệ sốtương quan Pearson là 0.737 Giữa HD và CN có mối tương quan là 0.573
Giữa XH và CN có mối tương quan là 429
Cả 3 biến độc lập đều có tương quan tuyến tính chặt chẽ và m nh m vạ ẽ ới biến ph ụ thuộc.
2. Kiểm định lại mô hình và gi thuyả ết bằng phương pháp hồi quy:
Bảng 4.2 Đánh giá sự phù h p c a mô hình hợ ủ ồi quy đa biến
Model Summaryb Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate Durbin-Watson 1 .753a .567 .557 .73054 2.083
a. Predictors: (Constant), ảnh hướng xã h i, Hi u qu h ộ ệ ả ệthống, C m nh n h u ả ậ ữ dụng
b. Dependent Variable: Ch p nh n s d ng ấ ậ ử ụ
Giá trị R2 hi u ch nh b ng 0,567 cho th y biệ ỉ ằ ấ ến độc lập đưa vào chạy hồi quy ảnh hưởng 55,7% sựthay đổi của biến ph thu c. Hụ ộ ệ số Durbin – Waston = 2.083 nằm trong khoảng 1.5 đến 2.5 nên không có hiện tượng tư tưởng quan chuỗ ậi b c nhất x y ả ra.
Bảng 4.3 Kết quả phân tích hồi quy đa biến ANOVA
Giá trị F= 59,370 với Sig.=0.000 < 0.05 → mô hình hồi quy tuy n tính xây dế ựng được là phù hợp vớ ổi t ng th . ể
Bảng 4.4 Kiểm định giả thuyết vềđộ phù hợp với tổng thể của mô hình
Từ bảng trên ta rút ra được một số ế k t luận như sau:
-Biến “Hiệu qu hả ệ thống” và “Cảm nhận h u dữ ụng”có sựtác động lên bi n ph ế ụ thuộc vì Sig < 0.05
-Biến “Ảnh hưởng xã hội” không có sựtác động lên bi n ph thu c vì Sig > 0.05 ế ụ ộ Dựa vào độ l n cớ ủa hệ ố ồ s h i quy chu n hóa Beta (giá tr tuyẩ ị ệt đối), th t mứ ự ức độtác động từ mạnh nhất tới yếu nhất của các biến độc lập t i biớ ến phụ thuộc là Hiệu quả hệ thống (0.614)>Cảm nhận h u d ng (0.189). ữ ụ )
Hệ s VIF nhố ỏhơn 10 do vậy không có hiện tượng đa cộng tuy n x y ra. ế ả Như vậy, phương trình chuẩn hoá là:
CN= 0.614*HT + 0.189*HD
Chấp nh n s dậ ử ụng=0.614*Hiệu qu h ả ệthống + 0.189*Cảm nhận h u d ng ữ ụ
ANOVAa
Model Sum of Squares df Mean Square F Sig.
1 Regression 95.054 3 31.685 59.370 .000b
Residual 72.581 136 .534
Total 167.636 139
a. Dependent Variable: Ch p nh n s d ng ấ ậ ử ụ
CHƯƠNG V: KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ
I. Kết Luận
1. Nh ng phát hiữ ện của đềtài
Kết qu nghiên c u cho th y, Ni m tin cả ứ ấ ề ủa người dùng có ảnh hưởng mạnh m ẽ hơn đến hành vi s dử ụng ví điện tử của người dùng Việt Nam so v i Kh ớ ả năng đổi m i sáng tớ ạo của cá nhân trong lĩnh vực công ngh thông tin. K t qu nghiên cệ ế ả ứu này khá tương đồng với các công trình nghiên cứu trước đây, nên mộ ầt l n n a khữ ẳng định tác động của hai yếu t này lên Hành vi s dố ử ụng ví điện t cử ủa người dùng t i Viạ ệt Nam… Điều dễ nhận thấy là khi khảnăng và trình độ ể hi u bi t v các công ngh m i c a m t cá nhân cao ế ề ệ ớ ủ ộ hơn, thì sự thích nghi và dễ dàng chấp nhận những thay đổi mới trong cách thức mua sắm, tiêu dùng hay thanh toán… cũng trở nên thoải mái hơn.
Thanh toán không ti n mề ặt được coi là xu hướng tất yếu và là m t trong nh ng chiộ ữ ến lược quan tr ng cọ ủa nước ta hi n nay, chính vì v y việ ậ ệc thúc đẩy người tiêu dùng thanh toán qua ví điện t ửtrở thành vấn đề quan trọng đối v i các nhà cung ớ ứng d ch v Nghiên ị ụ cứu đã xác định được các nhân t ố ảnh hưởng đến hành vi s dử ụng ví điện tử trong thanh toán c a khách hàng cá nhân. K t qu cho thủ ế ả ấy ý định s dử ụng ví điện t c a khách ử ủ hàng bịảnh hưởng b i các nhân t ở ố “Ảnh hưởng xã hội” , “Điều kiên thu n lậ ợi” , “Hiệu quả kỳ vọng” thông qua hành vi dựđịnh, ngoài ra thói quen s dử ụng các phương tiện thanh toán điện tửcũng chính là một nhân tố quan trọng trong việc thúc đẩy hành vi sử dụng ví điện tử trong thanh toán của người tiêu dùng.
2. Nh ng h n ch cữ ạ ế ủa đề tài
Tuy nhiên thì bài nghiên c u v n còn m t s h n ch , do nh ng h n ch vứ ẫ ộ ố ạ ế ữ ạ ế ề thời gian, khảnăng nên đề tài mới chỉ nghiên c u mứ ột số các yế ốu t cơ bản, có th vể ẫn chưa phát hiện đầy đủ các yếu tố có khảnăng tác động đến cảm nhận của người dùng về chất lượng d ch vị ụví điện tử, vì vậy tôi đề xuất hướng nghiên cứu tiếp theo nên tham kh o ả thêm nhi u mô hình nghiên cề ứu khác và thang đo cần ti p tế ục được hoàn thiện đểđạt được độ tin cậy cao.
Mỗi nghiên c u có m t s h n chứ ộ ố ạ ếđể có th tìm ra k t qu hoàn h o, giể ế ả ả ống như trong nghiên c u này có mứ ột số ạ h n ch và rào c n ế ả như sau:
+ Nh ng gi i h n vữ ớ ạ ề thời gian cũng tạo ra h n ch trong nghiên c u. Nghiên c u này ạ ế ứ ứ bị h n ch b i quy mô và nguạ ế ở ồn l c d ki n yêu c u th c hi n nhiự ự ế ầ ự ệ ều hơn những gì đã đề xuất.
+ Đề tài chỉ nghiên cứu những khách hàng đã sử dụng qua dịch vụ của Momo, vì thế sẽ có h n ch trong viạ ế ệc đưa ra các giải pháp nâng cao chất lượng d ch vị ụkhi chưa có sự so sánh với dịch vụví điện t c a các nhà cung c p dử ủ ấ ịch v khác trong và ngoài ụ nước.
+ Kích thước mẫu nhỏ. Cách chọn mẫu trong nghiên cứu được chọn chủ yếu theo phương pháp thuận tiện, vì vậy tính đại diện sẽ không cao.
3. Mô hình nghiên cứu mới:
Sau khi ti n hành x lý, phân tích sế ử ố liệ ừ ảu t b ng kh o sát b ng ph n m m SPSS (s p ả ằ ầ ề ắ xếp và lo i b các bi n không tin c y), mô hình nghiên c u c a nhóm nghiên cạ ỏ ế ậ ứ ủ ứu đã có sựthay đổi căn bản.
II. Kiến Ngh ị
1. Những g i ý cho nhà qu n lý ợ ả
Trong nghiên cứu đã tìm ra được một số ế k t quả ẽ s là nh ng hàm ý qu n lý h u ích ữ ả ữ cho các ví điện t ửhiện nay. Các nhà cung c p d ch vấ ị ụví điện tử khi phát tri n nên xem ể xét m t s k t qu liên quan c a nghiên cộ ố ế ả ủ ứu. Đểđược đánh giá là cung cấp d ch v ví ị ụ điện tử tốt, theo quan điểm của khách hàng hiệu quả là một yếu tố quan trọng. Đó là lý do tại sao người qu n lý nên m r ng vi c thuy t ph c các nhà bán l , các website ả ở ộ ệ ế ụ ẻ thương mại điện t ửchấp nhận là điểm thanh toán đểđáp ứng nhu cầu đa dạng c a khách ủ hàng. Và vấn đề ả b o mật cũng là một yếu tố quan trọng mà người dùng quan tâm. Việc tăng cường mở rộng, liên kết với các ngân hàng giúp tăng hiệu quả sử dụng ví điện tử đồng th i ờ cũng tạo sựtin tưởng của người dùng.
Đố ới người v i dùng Momo thì s tin c y và cam kự ậ ết đã được Momo ch ng minh ứ bằng việc đạt tiêu chu n B o m t toàn cẩ ả ậ ầu PCI DSS đượ ổc t chức tài chính hàng đầu thế gi i tuân th , b o m t kép v i mã OTP và m t kh u 6 ch sớ ủ ả ậ ớ ậ ẩ ữ ố, đường truyền b o mả ật theo chu n GlobalSign, ti n trong Ví có giá tr 100% là ti n thẩ ề ị ề ật, được b o ch ng bả ứ ởi Vietcombank. Chính vì vậy người dùng Momo cho r ng tính hi u qu s giúp nâng cao ằ ệ ả ẽ chất lượng dịch vụ của ví Momo, để làm được điều này Momo hiện cũng đang tăng cường m rở ộng khảnăng chấp nhận thanh toán, từ các siêu th lị ớn như Coopmart cho đến các cửa hàng nh , tỏ ạp hóa, quán ăn v.v…
2. Các giải pháp đóng góp giải quyết vấn đề:
K t lu n c a các nghiên cế ậ ủ ứu trước đây vẫn còn nh ng s khác bi t. M t trong nh ng ữ ự ệ ộ ữ