Ký hiệu Biến quan sát
Tương quan biến – tổng Cronbach’s Alpha nếu loại biến Cronbach’s Alpha tổng PU 0,894
PU1 Việc sử dụng ngân hàng số giúp cho giao
dịch của tôi nhanh hơn 0,690 0,882
PU2
Việc sử dụng ngân hàng số là tiết kiệm thời
gian 0,713 0,877
PU3
Sử dụng hệ thống thông tin NHS giúp cải thiện hiệu suất các giao dịch trong tài khoản ngân hàng của tôi.
0,770 0,864
PU4
Việc sử dụng ngân hàng số cho phép tôi
kiểm sốt giao dịch của mình 0,788 0,860
PU5 Ngân hàng số cung cấp tất cả các dịch vụ tôi
mong đợi 0,741 0,871
Cronbach’s Alpha tổng PEOU 0,843
PEOU1 Tơi có thể học cách sử dụng hệ thống ngân
hàng số dễ dàng. 0,645 0,816
PEOU2 Tôi sẽ dễ dàng sở hữu một tài khoản ngân
hàng số để thực hiện các giao dịch trực tuyến 0,689 0,797
PEOU3
Sự tương tác của tôi với hệ thống ngân hàng
số rõ ràng và dễ hiểu. 0,664 0,807
PEOU4
Tôi thấy hệ thống ngân hàng số linh hoạt dễ
tương tác. 0,720 0,784
Cronbach’s Alpha tổng PCRED 0,906
PCRED1
Ngân hàng số cung cấp đúng như những gì
đã hứa 0,754 0,890
PCRED2 Nhìn chung, tơi tin tưởng ngân hàng số 0,802 0,874
PCRED3
Bất cứ khi nào tôi mắc lỗi khi sử dụng hệ thống ngân hàng số, tôi sẽ phục hồi dễ dàng và nhanh chóng
0,812 0,870
PCRED4
Hệ thống ngân hàng số cung cấp các thông
báo lỗi cho tôi biết cách khắc phục sự cố 0,787 0,879
Cronbach’s Alpha tổng PP 0,905
PP1 Tôi sử dụng ngân hàng số vì nó thuận tiện 0,776 0,881
PP2
Ngân hàng số tối giản các bước( thực hiện ít thao tác) có thể để thực hiện những gì tơi muốn làm.
0,806 0,871
PP3 Ngân hàng số làm cho các giao dịch dễ dàng
thực hiện hơn 0,774 0,882
PP4
Ngân hàng số cho phép tơi kiểm sốt nhiều hơn đối với các giao dịch trong tài khoản ngân hàng của mình
0,794 0,875
Cronbach’s Alpha tổng SIT 0,717
SIT1 Bạn bè xung quanh có ảnh hưởng đến quyết
định của tơi 0,423 0,702
SIT2 Cơng ty, tổ chức ảnh hưởng đến quyết định
của tôi 0,559 0,619
SIT3 Tơi sử dụng vì mọi người nghĩ tơi nên sử
dụng 0,622 0,578
SIT4
Ngân hàng số tương thích với lối sống của
tơi 0,422 0,700
Cronbach’s Alpha tổng ADOP 0,863
ADOP1 Dễ sử dụng 0,652 0,897
ADOP2 Tin tưởng và ủng hộ 0,812 0,739
ADOP3 Bảo mật giao dịch tốt 0,811 0,743
(Nguồn: Xử lý số liệu bằng spss)
Qua Bảng 2.11, cho thấy hệ số tương quan của một biến quan sát với biến tổng đều lớn hơn 0,3. Tất cả các hệ số Cronbach’s Alpha nếu loại biến đều không lớn hơn Cronbach’s Alpha. Kết quả trên đã đáp ứng yêu cầu cho việc đánh giá một thang đo có độ tin cậy.
2.3.1.3 Phân tích nhân tố khám phá (EFA)
a, Phân tích nhân tố biến độc lập
Theo Hair & ctg (1998)11, phân tích nhân tố khám phá là một phương pháp phân tích thống kê dùng để rút gọn một tập gồm nhiều biến quan sát phụ thuộc lẫn nhau thành một tập biến (gọi là các nhân tố) ít hơn để chúng có ý nghĩa hơn nhưng vẫn chứa đựng hầu hết nội dung thông tin của tập biến ban đầu. Phân tích nhân tố khám phá dùng để thu nhỏ và tóm tắt dữ liệu.
Để kiểm tra xem mẫu điều tra có đủ lớn và có đủ điều kiện để tiến hành phân tích nhân tố hay khơng, tác giả tiến hành kiểm định Kaiser- Meyer- Olkin và kiểm định Bartlett's. Điều kiện cần để phân tích EFA là giữa các biến quan sát phải có mối quan hệ đủ lớn. Ta đặt giả thuyết H0: giữa các biến quan sát khơng có mối quan hệ
Với kết quả kiểm định KMO là 0,643 lớn hơn 0,5 và Sig của kiểm định Bartlett's bé hơn 0,05 (các biến quan sát tương quan với nhau trong tổng thể), do đó bác bỏ H0. Ta có thể kết luận được rằng dữ liệu khảo sát được đảm bảo các điều kiện để tiến hành phân tích nhân tố khám phá EFA và có thể sử dụng các kết quả đó.