Sau khi phân tích hệ số tin cậy Cronbach's Alpha, các thang đo được đánh giá tiếp theo bằng phương pháp phân tích nhân tố khám phá EFA. Kết quả Cronbach's Alpha cho thấy có 19 biến quan sát của 5 thành phần đo lường ý định nhận lương hưu bằng hình thức ATM đủ yêu cầu về độ tin cậy. Vì vậy, 19 biến quan sát của thang đo này được tiếp tục đánh giá bằng EFA.
Trong phân tích EFA, kiểm định KMO và Barlett‟s test of sphericity các biến quan sát trong tổng thể có mối tương quan với nhau và chứng tỏ các biến không phải là ma trận đơn vị phải thoả điều kiện trị số KMO >=0.5 và và Sig = 0.000. 4.2.2.1. Phân tích nhân tố khám phá EFA biến độc lập.
Bảng 4.17 Kết quả KMO và Bartlett
Nguồn: Kết quả xử lý SPSS của tác giả
.867
Approx. Chi-Square 2551.805
df 171
Sig. 0
KMO and Bartlett's Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy.
Bartlett's Test of Sphericity
Bảng 4.18 Tổng phƣơng sai trích
Nguồn: Kết quả xử lý SPSS của tác giả
Total % of Variance Cumulative % Total % of Variance
1 6.983 36.754 36.754 6.983 36.754 2 2.318 12.199 48.953 2.318 12.199 3 1.844 9.705 58.658 1.844 9.705 4 1.435 7.553 66.211 1.435 7.553 5 1.069 5.624 71.836 1.069 5.624 6 .700 3.684 75.519 7 .686 3.611 79.130 8 .546 2.874 82.004 9 .466 2.452 84.456 10 .434 2.282 86.738 11 .418 2.200 88.938 12 .376 1.977 90.915 13 .360 1.894 92.809 14 .310 1.630 94.44 15 .292 1.538 95.978 16 .247 1.299 97.277 17 .212 1.115 98.391 18 .163 .858 99.249 19 .143 .751 100.000
Total Variance Explained
Component
Initial Eigenvalues Extraction Sums of Squared Loadings
Nguồn: Kết quả xử lý SPSS của tác giả
Bảng 4.19 Ma trận xoay các thành phần
Nguồn: Kết quả xử lý SPSS của tác giả
Extraction Sum s of Squared Loadings
Cum ulative % Total % of Variance Cum ulative %
1 36.754 3.287 17.298 17.298 2 48.953 3.234 17.021 34.319 3 58.658 2.471 13.006 47.325 4 66.211 2.405 12.656 59.981 5 71.836 2.252 11.855 71.836 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19
Total Variance Explained
Com ponent
Rotation Sum s of Squared Loadings
1 2 3 4 5 HI1 .309 .600 HI2 .294 .266 .696 HI3 .832 HI4 .802 .272 SD1 .777 .270 SD2 .865 SD3 .872 CQ1 .837 CQ2 .874 CQ3 .235 .825 CQ4 .296 .722 .256 TN1 .719 TN2 .222 .205 .727 TN3 .403 .356 .580 TN4 .255 .295 .669 CP1 .819 CP2 .866 .203 .209 CP3 .818 .280 CP4 .726 .380 .246
Rotated Component Matrixa
Kết quả phân tích EFA cho thấy, hệ số KMO= 0.867, thỏa mãn điều kiện 0.5 < KMO < 1 và phương sai trích tích lũy được là 71.836% (> 50%) nhưng khoảng cách chênh lệch giữa 2 trọng số giá trị phân biệt của biến TN3< 0.3, với giá trị này cho thấy biến TN3 không có ý nghĩa thống kê. Vì vậy phải thực hiện loại biến TN3 và đánh giá lại thang đo bằng EFA khi loại biến này.
Bảng 4.20 Kết quả KMO và Bartlett lần 2
Nguồn: Kết quả xử lý SPSS của tác giả
Bảng 4.21 Tổng phƣơng sai trích lần 2
.86
Approx. Chi-Square 2346.745
df 153
Sig. 0
KMO and Bartlett's Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy.
Bartlett's Test of Sphericity
Total % of Variance Cumulative % Total % of Variance
1 6.469 35.940 35.940 6.469 35.940 2 2.311 12.839 48.779 2.311 12.839 3 1.844 10.242 59.021 1.844 10.242 4 1.416 7.868 66.889 1.416 7.868 5 1.021 5.673 72.561 1.021 5.673 6 .700 3.887 76.448 7 .639 3.548 79.996 8 .539 2.994 82.990 9 .455 2.530 85.520 10 .428 2.378 87.899 11 .391 2.173 90.072 12 .375 2.086 92.158 13 .315 1.750 93.908 14 .309 1.718 95.626 15 .247 1.371 96.997 16 .219 1.214 98.212 17 .169 .938 99.150 18 .153 .850 100.000
Total Variance Explained
Component Initial Eigenvalues
Extraction Sums of Squared Loadings
Nguồn: Kết quả xử lý SPSS của tác giả
Nguồn: Kết quả xử lý SPSS của tác giả
Bảng 4.22 Ma trận xoay các thành phần lần 2
Nguồn: Kết quả xử lý SPSS của tác giả
Extraction Sum s of Squared Loadings
Cum ulative % Total % of Variance Cum ulative %
1 35.940 3.176 17.646 17.646 2 48.779 3.151 17.504 35.150 3 59.021 2.462 13.678 48.828 4 66.889 2.408 13.378 62.206 5 72.561 1.864 10.355 72.561 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18
Total Variance Explained
Com ponent Rotation Sum s of Squared Loadings
1 2 3 4 5 HI1 .312 .597 HI2 .293 .265 .700 HI3 .830 HI4 .804 .268 SD1 .779 .261 SD2 .866 SD3 .877 CQ1 .839 CQ2 .876 CQ3 .237 .829 CQ4 .300 .727 .241 TN1 .782 TN2 .241 .219 .674 TN4 .275 .202 .303 .661 CP1 .823 CP2 .872 .209 .205 CP3 .821 .279 CP4 .731 .386 .220
Rotated Component Matrixa
Kết quả phân tích EFA lần 2 cho thấy, hệ số KMO= 0.86, thỏa mãn điều kiện 0.5 < KMO < 1 và phương sai trích tích lũy được là 72.561% (> 50%), giá trị phân biệt các biến đều đạt yêu cầu, giá trị phân biệt của biến HI=0.285 0.3 nên tác giả vẫn giữ biến này
4.2.2.2 Phân tích nhân tố khám phá EFA biến phụ thuộc
Trong phân tích nhân tố EFA, khi sử dụng phép quay vuông góc thì không được đưa biển phụ thuộc vào chung với biến độc lập vào cùng lúc để thực hiện EFA. Bởi khi sử dụng phép quay vuông gốc, các nhân tố phải không có mối tương quan với nhau, nghĩa là không có sự định nghĩa độc lập với phụ thuộc (Nguyễn Đình Thọ, 2013) [14]. Do vậy, nếu chúng ta sử dụng phép quay Varimax hay bất kỳ phép quay vuông góc nào thì cần phân tích EFA riêng giữa độc lập và phụ thuộc, không được đưa tất cả 2 nhóm biến này vào phân tích chung 1 lần.
Bảng 4.23 Kiểm định KMO và Bartlett
Nguồn: Kết quả xử lý SPSS của tác giả
Bảng 4.24 Tổng phƣơng sai trích
.761
Approx. Chi-Square 335.582
df 6
Sig. 0
KMO and Bartlett's Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy.
Bartlett's Test of Sphericity
Total % of Variance Cumulative % Total % of Variance
1 2.527 63.172 63.172 2.527 63.172
2 .767 19.163 82.335
3 .387 9.679 92.014
4 .319 7.986 100.000
Total Variance Explained
Component Initial Eigenvalues
Extraction Sums of Squared Loadings
Nguồn: Kết quả xử lý SPSS của tác giả
Bảng 4.25 Ma trận xoay các thành phần
Nguồn: Kết quả xử lý SPSS của tác giả
Kết quả phân tích EFA biến phụ thuộc cho thấy, hệ số KMO = 0.761, thỏa mãn điều kiện 0.5 < KMO < 1 và phương sai trích tích lũy được là 63.0172% (> 50%), các hệ số tải nhân tố của các biến quan sát đều lớn hơn 0.5=> Thang đo đạt yêu cầu. Các biến đo lường thành phần Ý định đều được sử dụng trong các phân tích tiếp theo. Biến phụ thuộc sẽ nhận giá trị trung bình của các biến quan sát tương ứng để sử dụng cho các phân tích tiếp theo.
4.2.3 Phân tích hồi quy
Trên cơ sở thanh đo các nhân tó ánh hưởng đến ý định nhận lương hưu bằng hình thức ATM đã được xem xét mối tương quan tuyết tính, tiếp tục sử dụng phân tích hồi quy để thấy mối quan hệ giữa các yếu tố ảnh hưởng tác động đến ý định nhận lương hưu bằng hình thức ATM.
Extraction Sums of Squared Loadings Cumulative %
1 63.172
2 3 4
Total Variance Explained
Component Com ponent 1 YD1 .823 YD2 .855 YD3 .868 YD4 .605 Component Matrixa
Bảng 4.26 Tóm tắt mô hình
Nguồn: Kết quả xử lý SPSS của tác giả
Giá trị hệ số R2
hiệu chỉnh nó phản ánh mức độ ảnh hưởng của các biến độc lập lên biến phụ thuộc. Cụ thể trong mô hình này, R2=0.466 nghĩa là có 5 biến độc lập đưa vào ảnh hưởng 46.6% biến phụ thuộc, 53.4% còn lại là do các biến ngoài mô hình và do sai số ngẫu nhiên
Bảng 4.27 Kết quả phân tích ANOVA
Nguồn: Kết quả xử lý SPSS của tác giả
Trong bảng phân tích phương sai (Bảng 4.27), cho thấy trị số F có mức ý nghĩa với Sig. = 0.000 < 0,05) có nghĩa mô hình hồi quy tuyến tính đưa ra là phù hợp với dữ liệu thực tế thu thập được và các biến đưa vào đều có ý nghĩa trong thống kê với mức ý nghĩa 5%.
Model R R Square Adjusted R
Square
Std. Error of the
Estimate Durbin-Watson
1 .683a .466 .455 .47629 1.634
Model Summaryb
Sum of Squares df Mean Square F Sig.
Regression 45.994 5 9.199 40.55 .000b Residual 52.629 232 .227 Total 98.623 237 ANOVAa Model 1
Bảng 4.28 Hệ số hồi quy β
Nguồn: Kết quả xử lý SPSS của tác giả
Giá trị sig. kiểm định t từng biến độc lập SD có giá trị 0.131 > 0.05. Điều này cho thấy biến độc lập SD không có sự tác động lên biến phụ thuộc. Vì vậy phải loại biến SD và thực hiện phân tích hồi qui lại.
Bảng 4.29 Tóm tắt mô hình lần 2
Nguồn: Kết quả xử lý SPSS của tác giả
Kết quả cho giá trị hệ số R2
hiệu chỉnh nó phản ánh mức độ ảnh hưởng của các biến độc lập lên biến phụ thuộc. Cụ thể trong mô hình này, R2=0.461 nghĩa là có 4 biến độc lập đưa vào ảnh hưởng 46.1% biến phụ thuộc, 53.9% còn lại là do các biến ngoài mô hình và do sai số ngẫu nhiên.
Bảng 4.30 Kết quả phân tích ANOVAlần 2
Nguồn: Kết quả xử lý SPSS của tác giả
Standardized Coefficients B Std. Error Beta (Consta nt) 0.649 0.234 2.777 .006 HI 0.186 0.050 0.204 3.708 .000 SD 0.075 0.050 0.084 1.517 .131 CQ 0.219 0.045 0.281 4.841 .000 TN 0.223 0.062 0.213 3.572 .000 CP 0.145 0.052 0.170 2.778 .006 Coefficientsa Model Unstandardized Coefficients t Sig. 1
Model R R Square Adjusted R
Square
Std. Error of the
Estimate Durbin-Watson
1 .679a .461 .452 .47761 1.635
Model Summaryb
Sum of Squares df Mean Square F Sig.
Regression 45.472 4 11.368 49.835 .000b Residual 53.151 233 .228 Total 98.623 237 ANOVAa Model 1
Trong bảng phân tích phương sai (Bảng 4.30), cho thấy trị số F có mức ý nghĩa với Sig. = 0,000 < 0.05) có nghĩa mô hình hồi quy tuyến tính đưa ra là phù hợp với dữ liệu thực tế thu thập được và các biến đưa vào đều có ý nghĩa trong thống kê với mức ý nghĩa 5%.
Bảng 4.31 Hệ số hồi quy β lần 2
Nguồn: Kết quả xử lý SPSS của tác giả
Giá trị sig. kiểm định t từng biến độc lập tất cả đều <0.05. Điều này cho thấy tất cả các biến đều có nghĩa trong mô hình.
Giá trị hệ số hồi quy chuẩn hóa β trong 4 biến độc lập đều có ý nghĩa ảnh hưởng đến biến phụ thuộc trong mô hình, giá trị β lớn nhất là 0.295 là biến CQ, tiếp đến là biến TN có giá trị β = 0.248, tiếp đến là biến HI có giá trị β = 0.204 và nhỏ nhất là là biến CP có giá trị β = 0.165. Như vậy các giả thuyết H1, H3, H4, H5 đều được chấp nhận với độ tin cậy 95% và phương trình hồi quy chuẩn hóa là:
Standardized Coefficients B Std. Error Beta (Constant ) .780 .218 3.582 .000 HI .186 .050 .204 3.711 .000 CQ .230 .045 .295 5.133 .000 TN .261 .058 .248 4.527 .000 CP .141 .052 .165 2.699 .007 Coefficientsa Model Unstandardized Coefficients t Sig. 1 YD = 0.295*CQ + 0.248*TN + 0.204*HI + 0.165*CP
Hình 4.5 Đồ thị biểu diễn phân phối chuẩn phần dƣ
Nguồn: Kết quả xử lý SPSS của tác giả
Quan sát biểu đồ tần số của phần dư chuẩn hóa (Hình 4.5) cho thấy phân phối chuẩn của phần dư xấp xỉ chuẩn có giá trị trung bình gần bằng 0 và độ lệch chuẩn Std. Dev = 0,992 (độ lệch chuẩn gần bằng 1). Do đó có thể kết luận giả thuyết phân phối chuẩn của phần dư không bị sai phạm.
Hình 4.6 Đồ thị biểu diễn phân phối chuẩn phần dƣ chuẩn hóa
Nguồn: Kết quả xử lý SPSS của tác giả
Biểu đổ tần số PP (Hình 4.6) cũng cho thấy các điểm của phần dư chuẩn hóa không cách xa mà phân tán ngẫu nhiên xung quanh đường chéo (đường thẳng kỳ vọng), do đó giả định về phân phối chuẩn của phần dư được thỏa mãn.
Hình 4.7 Đồ thị biểu diễn phân phối chuẩn phần dƣ phân tán
Nguồn: Kết quả xử lý SPSS của tác giả
Quan sát đổ thị phân tán (Hình 4.7) ta thấy có sự phân tán đều. Như vậy, giả định phương sai không đổi của mô hình hồi quy không bị vi phạm.
Ngoài ra, kiểm định Durbin - Watson cho thấy kết quả d = 1.635 (1<d < 3) nên ta có thể kết luận các phần dư là độc lập với nhau.
4.2.4 Kiểm định sự khác biệt. 4.2.4.1 Kiểm định Sample T-test. 4.2.4.1 Kiểm định Sample T-test.
Kiểm định này dùng cho biến nhân khẩu học có 2 nhóm: 1 và 2 là biến “NOICUTRU”
Bảng 4.32 Kết quả kiểm định sample-T-test
Nguồn: Kết quả xử lý SPSS của tác giả
Equal variances assumed .026 .872 .397 236 Equal variances not assumed .396 235.381 YD
Independent Samples Test
Levene's Test for Equality of
Variances t-test for Equality of Means
Kết quả kiểm định Levene„s Test cho thấy Sig=0.82 > 0.5, chứng tỏ phương sai là không đổi.
Nguồn: Kết quả xử lý SPSS của tác giả
Kết quả cho thấy kiểm định t có Sig. = 0.692 >0.05 cho thấy không có sự khác biệt giữa trung bình của hai nhóm. Điều này có thể kết luận không có khác biệt về nơi cư trú giữa trong nội ô thành phố và ngoại ô thành phố của người hưởng hưu trí. 4.2.4.2 Kiểm định One-Way ANOVA.
a) Biến “DOTUOI”
Bảng 4.33 Kiểm định tính đồng nhất của phƣơng sai, ANOVA
Nguồn: Kết quả xử lý SPSS của tác giả
95% Confidence Interval of the Difference Lower Equal variances assumed .692 .03323 .08378 -.13183 Equal variances not assumed .692 .03323 .08381 -.13188 YD
Independent Samples Test
t-test for Equality of Means
Sig. (2-tailed) Mean Difference Std. Error Difference
Levene Statistic df1 df2 Sig.
1.496 3 234 0.216
Test of Homogeneity of Variances
Nguồn: Kết quả xử lý SPSS của tác giả
Kết quả kiểm định Levene„s Test có sig.=0.216 >0.05. Do đó, có thể kết luận phương sai giữa các nhóm tuổi trong biến DOTUOI không có sự khác biệt. Phân tích ANOVA có giá trị Sig. = 0.115>0.05 trong kiểm định F cho phép chúng ta kết luận không có sự khác biệt về ý định hành vi đối với các nhóm tuổi khác nhau.
b) Biến “MUCLUONG”
Bảng 4.34 Kiểm định tính đồng nhất của phƣơng sai, ANOVA
Nguồn: Kết quả xử lý SPSS của tác giả
Nguồn: Kết quả xử lý SPSS của tác giả
Kết quả số liệu có sig.=0.561 >0.05. Do đó, có thể kết luận phương sai giữa các nhóm mức lương trong biến MUCLUONG không có sự khác biệt. Phân tích ANOVA có giá trị Sig. = 0.727>0.05 trong kiểm định F cho phép chúng ta kết luận
Sum of Squares df Mean Square F Sig.
Between Groups 2.464 3 0.821 1.998 0.115
Within Groups 96.159 234 0.411
Total 98.623 237
ANOVA
không có sự khác biệt về ý định hành vi với những người có mức lương khác nhau khác nhau.
Kết luận chƣơng 4
Trong chương này, tác giả tiến hành mô tả, kiểm định thang đo Cronbach‟s Alpha, phân tích nhân tố EFA, phân tích hồi quy để loại các biến để tìm ra mô hình với nhân tố ảnh hưởng đến ý định nhận lương hưu bằng hình thức ATM của người hưởng chế độ hưu trí trên địa bàn thành phố Mỹ Tho. Kết quả qua kiểm định phân tích nhân tố EFA loại 1 biến quan sát TN3, phân tích hồi quy loại 1 nhân tố SD. Tác giả kết luận mô hình nghiên cứu hồi quy chuẩn hóa gồm 4 nhân tố biến độc lập (với 15 biến quan sát) ảnh hưởng đến 1 nhân tố biến phụ thuộc ( với 4 biến quan sát).
CHƢƠNG 5 KẾT LUẬN VÀ HÀM Ý QUẢN TRỊ
Ở chương 4, nghiên cứu đã xác định những yếu tố có ảnh hưởng dương với Ý định nhận lương hưu bằng hình thức ATM. Vì vậy, để nâng cao ý định này của đối tượng hưu trí trên đại bàn thành phố Mỹ Tho cần phải có những hàm ý quản trị cho từng nhóm.
Kết quả nghiên cứu cho thấy các thang đo trong mô hình có 5 nhân tố đạt độ tin cậy và độ giá trị. Nghiên cứu cũng đã xác định được mô hình các nhân tố thành phần có ảnh hưởng đến ý định nhận lương hưu bằng hình thức ATM tại thành phố Mỹ Tho, có tổng cộng 4 nhân tố ảnh hưởng đến ý định sử dụng theo các mức độ tác động khác nhau: Nhận thức về hữu ích, Nhận thức về sự tín nhiệm, Chuẩn chủ quan và Chi phí.
Nghiên cứu cũng đã đánh giá được sự ảnh hưởng hay không của từng nhóm hưu trí phân theo độ tuổi, nơi cư trú đăng kí nhận lương hưu và mức lương hưu