Biến quan sát Hệ số tải nhân tố
ADOP1 0.918 ADOP2 0.918 ADOP3 0.830 Eigenvalues 2.374 Phương sai trích 79.136 (Nguồn: Xử lý số liệu bằng spss)
Các nhân tố rút ra có hệ số đều lớn hơn 0,5. Hệ số tải nhân tố đều cực kỳ cao, các biến trong cùng một nhóm đều thực sự tải mạnh trên nhân tố mà nó đo lường, nhỏ nhất là 0,830. Do đó, khơng có một yếu tố thành phần nào bị bỏ đi.
Tổng phương sau trích được là 79,136 > 50%, chứng tỏ phần giải thích được rất cao. Kết quả cũng cho thấy có 1 nhân tố được rút ra và Eigenvalue > 1. Khơng có sự tách ra hay dịch chuyển của các nhân tố nên khơng có thay đổi về số nhân tố.
Tóm lại, kết quả phân tích nhân tố khám phá cho phép ta rút ra 1 nhân tố. Nhân tố này được đo lường bởi 3 biến quan sát:
ADOP1: Dễ sử dụng
ADOP2: Tin tưởng và ủng hộ ADOP3: Bảo mật giao dịch tốt
Cá yếu tố thành phần đo lường khả năng áp dụng ngân hàng số như dê sử dụng, tạo được sự tin tưởng, bảo mật tốt… nên nhân tố này được đặt tên là Khả năng chấp nhận, ký hiệu làADOP.
2.3.1.4Phân tích hồi quy
a,Phân tích hệ số tương quan Pearson
Bước đầu tiên khi phân tích hồi quy tuyến tính ta sẽ xem xét các mối tương quan tuyến tính giữa các biến phụ thuộc và từng biến độc lập, cũng như giữa các biến độc lập với nhau. Hệ số tương quan giữa biến độc lập và biến phụ thuộc càng lớn chứng tỏ mối quan hệ tuyến tính càng lớn và phân tích hồi quy tuyến tính có thể phù hợp. Mặt khác, nếu giữa các biến độc lập cũng có tương quan lớn với
nhau thì đó cũng là dấu hiệu cho biết giữa chúng có thể xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến trong mơ hình ta đang xét.