7. Tổng quan về tài liệu nghiên cứu
4.2.KIỂM ĐỊNH VÀ ĐÁNH GIÁ THANG ĐO
4.2.1. Phân tích nhân tố khám phá EFA a. Phân tích nhân tố cho các biến độc lập
- Kết quả EFA lần 1:
Chỉ số KMO = 0. 872, Sig. = 0.000, chứng tỏ dữ liệu phù hợp với phân tích EFA. 27 biến quan sát được trích rút thành 6 nhân tố tại Eigenvalues > 1 và tổng phương sai trích đạt 62.951% (Phụ lục 4.1.1) . Tuy nhiên, hai biến quan sát là TD3: “Sử dụng thẻ TDQT TPBank giúp nâng cao được giá trị của bản thân” và biến CP1: “ Chi phí sử dụng thẻ TDQT TPBank thấp hơn so với lợi ích tôi nhân được”, có hệ số tải nhân tố < 0.5, không đáp ứng tiêu chuẩn
hệ số tải nhân tố Factor loading. Do đó, tác giả quyết đinh loại bỏ biến TD3 và CP1 ra khỏi mô hình và thực hiện EFA lần 2.
- Kết quả EFA lần 2:
Kết quả EFA lần 2, chỉ số KMO = 0. 867, Sig. = 0.000, chứng tỏ dữ liệu phù hợp với phân tích EFA. 25 biến quan sát được trích rút thành 6 nhân tố tại Eigenvalues >1 và tổng phương sai trích đạt 65.770 (Phục lục 4.1.2). Biến quan sát CS5: “TPBank có đội ngũ nhân viên tư vấn và làm thủ tục phát hành thẻ TDQT chuyên nghiệp và tận tình” không đáp ứng tiêu chuẩn hệ số tải nhân tố Factor loading vì có hệ số tải nhân tố <0, 5. Do đó, tác giả quyết định loại bỏ biến quan sát CS5 ra khỏi mô hình và tiến hành thực hiện EFA lần 3.
- Kết quả EFA lần 3
Kết quả EFA lần 3, chỉ số KMO = 0.862, Sig. = 0.000, chứng tỏ dữ liệu phù hợp với phân tích EFA, 24 biến quan sát được trích rút thành 6 nhân tố tại Eigenvalues >1 và tổng phương sai trích đạt 66.622 %> 50% và các biến quan sát đều có hệ số Factor loading > 0.5, và mỗi biến quan sát đều đảm bảo được hệ số tải nhân tố > 0.5 (Phụ lục 4.1.3). Kết quả phân tích nhân tố khám phá lần 3, cho thấy các nhân tố trong mô hình nghiên cứu đều đạt giá trị hội tụ và giá trị phân biệt chấp nhận được.
Bảng 4.2: Kết quả phân tích EFA sau khi loại biến (lần 3)
Biến quan sát Nhân tố 1 2 3 4 5 6 HT1 0.764 HT2 0.761 HT3 0.733 HT4 0.766 CCQ1 0.822
CCQ2 0.729 CPQ3 0.825 CCQ4 0.795 TD1 0.866 TD2 0.803 TD4 0.871 TD5 0.624 NT1 0.73 NT2 0.753 NT3 0.664 NT4 0.657 CS1 0.757 CS2 0.745 CS3 0.753 CS4 0.532 CP2 0.597 CP3 0.814 CP4 0.729 Eigenvalues 7.458 2.633 1.757 1.743 1.273 1.125 Phương sai trích (%) 31.075 10.971 7.322 7.264 5.302 4.687 Sig. 0.00 KMO 0.862
Từ bảng phân tích nhân tố trên ta thấy các biến quan sát đưa vào EFA được phân tích thành 6 nhân tố và có 24 biến quan sát (sau khi loại bỏ 3 biến
b.Phân tích nhân tố cho các biến phụ thuộc
Tiếp tục thực hiện phân tích nhân tố khám phá EFA cho biến phụ thuộc gồm các biến quan sát YD1, YD2, YD3 bằng phương pháp rút trích Pincipal conponents và phép xoay Varimax. Kết quả phân tích trình bày ở bảng 4.3.
Bảng 4.3: Kết quả phân tích nhân tố cho biến phụ thuộc:
Biến quan sát Ý định sử dụng YD1 .768 YD2 .650 YD3 .843 Eigenvalues 1.723 Phương sai trích (%) 77.441 Sig. 0,000 KMO 0.585
Kiểm định Barlett: Sig = 0,000 < 5%: các biến quan sát trong phân tích EFA là có tương quan nhau trong tổng thể.
Trị số KMO= 0.585> 0.5: phân tích nhân tố là thích hợp cho dữ liệu phân tích.
-Giá trị Eigenvalues của nhân tố > 1: đạt yêu cầu. Phân tích nhân tố đã
rút trích được 1 nhân tố với phương sai trích là 77,889% > 50% : đạt yêu cầu. - Các biến quan sát có hệ số tải > 0,5: đạt yêu cầu
- Giá trị tổng phương sai trích = 77.441% (> 50%): phân tích nhân tố EFA đạt yêu cầu. Có thể nói rằng nhân tố được trích này giải thích 77.441% biến thiên của dữ liệu.
Kết quả phân tích nhân tố cho thấy các biến độc lập và biến phụ thuộc trong mô hình nghiên cứu đều đạt giá trị hội tụ và giá trị phân biệt chấp nhận được. Phân tích EFA là thích hợp với dữ liệu nghiên cứu. Có 7 nhân tố được trích rút ra từ kết quả phân tích gồm 27 biến quan sát.
4.2.2. Phân tích Cronbach’s Alpha
Kết quả phân tích Cronbach’s Alpha cho các biến quan sát được mô tả trong bảng sau:
Bảng 4.4: Kết quả phân tích Cronbach’s Alpha
Biến quan sát Giá trị trung bình Hệ số tương quan biến-tổng Hệ số Cronbach’s Alpha nếu loại bỏ biến
1. Biến độc lập
Thái độ với hành vi sử dụng thẻ, Cronbach’s Alpha = 0.784
TD1 10.7 0.764 0.731
TD2 10.66 0.642 0.789
TD4 10.76 0.787 0.717 (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
TD5 10.77 0.446 0.867
Chi phí sử dụng thẻ, Cronbach’s Alpha = 0.762
CP2 7.25 0.557 0.72
CP3 7.12 0.638 0.643
CP4 7.12 0.606 0.679
Nhận thức về kiểm soát hành vi sử dụng thẻ, Cronbach’s Alpha = 0.750
NT1 10.11 0.59 0.67
NT2 10.28 0.576 0.675
NT3 9.95 0.52 0.707
NT4 10.02 0.501 0.718
Chuẩn chủ quan , Cronbach’s Alpha = 0.878
CCQ1 10.87 0.745 0.84
CCQ2 10.74 0.691 0.861
CCQ3 10.87 0.784 0.824
Khả năng đáp ứng hệ thống của ngân hàng, Cronbach’s Alpha = 0.850 HT1 13.39 0.675 0.816 HT2 13.25 0.707 0.807 HT3 13.37 0.668 0.818 HT4 13.36 0.625 0.828 HT5 13.2 0.63 0.827
Chính sách Marketing của Ngân hàng, Cronbach’s Alpha = 0.776
CS1 10.59 0.662 0.682 CS2 10.63 0.607 0.709 CS3 10.81 0.607 0.709 CS4 10.6 0.457 0.785 2. Biến phụ thuộc: Ý định sử dụng (CC), Cronbach’s Alpha = 0 .726 YD1 6.85 0.636 0.727 YD2 7.08 0.531 0.657 YD3 6.91 0.55 0.655
Kết quả kiểm tra độ tin cậy của thang đo trên cho thấy tất cả các biến quan sát đều có hệ số tương quan biến tổng lớn hơn 0,3 nên được chấp nhận. Ngoài ra, hệ số Cronbach’s Alpha của tất cả các thang đo trong mô hình đều lớn hơn 0,7. Do đó, tất cả các biến quan sát được đưa vào thực hiện kiểm định tiếp.
4.3. KIỂM ĐỊNH MÔ HÌNH VÀ CÁC GIẢ THUYẾT NGHIÊN CỨU 4.3.1. Phân tích tương quan 4.3.1. Phân tích tương quan
Bảng 4.5: Kết quả phân tích tương quan giữa các biến trong mô hình: Thái độ Chuẩn chủ quan Nhận thức Chi phí Khả năng đáp ứng hệ thống của Ngân hàng Chính sách marketing Ý định sử dụng Thái độ 1 0.103 0.325 0.001 0.233 0.269 0.465 Chuẩn chủ quan 0.103 1 0.373 0.053 0.342 0.388 0.407 Nhận thức 0.325 0.373 1 0.079 0.389 0.43 0.506 Chi phí -0.001 0.053 0.079 1 0.036 0.169 -0.175 Hệ thống ngân hàng 0.233 0.342 0.389 0.036 1 0.397 0.356 Chính sách marketing 0.269 0.388 0.43 0.169 0.397 1 0.502 Ý định sử dụng 0.465 0.407 0.506 -0.455 0.356 0.502 1
Ma trận này cho biết mối quan hệ giữa biến phụ thuộc – ý định sử dụng với từng biến độc lập trong mô hình và đồng thời cho biết mối quan hệ giữa các biến độc lập với nhau. Với ma trận này, môí tương quan giữa ý định sử dụng với các biến độc lập khác trong mô hình là Thái độ đói với hành vi sử dụng thẻ (TD), Chuẩn chủ quan (CCQ), Nhận thức về kiểm soát hành vi sử dụng thẻ (NT), Chính sách Marketing của ngân hàng (CS), và Khả năng đáp ứng hệ thống của ngân hàng (HT) có mối tương quan cùng chiều và tương đối chặt chẽ, với hệ số tương quan đều lớn hơn 0.3 Trong đó, biến Khả năng đáp ứng hệ thống của ngân hàng (HT) có hệ số tương quan ít nhất đối với ý định sử dụng là 0.356, và biến Nhận thức về kiểm soát hành vi sử dụng thẻ (NT) có hệ số tương quan cao nhất là 0.506. Biến Chi phí liên quan đến sử dụng thẻ (CP) có mối tương quan ngược chiều với biến phụ thuộc.
Tuy nhiên, ta cần lưu ý có sự tương quan giữa các biến độc lập với nhau, đặc biệt là Chính sách Marketing với hệ thống của ngân hàng, Nhận thức với
chính sách Marketing, giữa Nhận thức với Hệ thống của ngân hàng. Nhưng các hệ số tương quan giữa các biến đều < 0.8. Do đó chưa thể kết luận về hiện tượng đa cộng tuyến trong mô hình.
Như vậy, việc sử dụng phân tích hồi quy tuyến tính là phù hợp. Mức độ tác động của từng yếu tố lên ý định sử dụng sẽ được xác định cụ thể thông qua phân tích hồi quy tuyến tính bội.
4.3.2. Phân tích hồi quy:
Phân tích hồi quy được tiến hành với 6 biến độc lập là: Thái độ với hành vi sử dụng thẻ (TD), Chuẩn chủ quan (CCQ), Nhận thức hành vi kiểm soát sử dụng thẻ(NT), Chi phí sử dụng thẻ (CP), Khả năng đáp ứng hệ thống của ngân hàng (HT), Chính sách marketing của ngân hàng (CS) và một biến phụ thuộc là ý định sử dụng (YD). Xây dựng mô hình hồi quy nhằm chỉ rõ mối quan hệ giữa các biến độc lập đến bijến phụ thuốc.
- Hồi quy cho Biến “Ý định sử dụng - YD” với 6 biến độc lập (TD,CCQ, NT, CP, HT, CS) bằng phương pháp Enter.
- Phương trình hồi quy tuyến tính đa biến có dạng như sau:
YD = β0 + β1*TD + β2*CCQ + β3*NT +β4*CP+ β5*HT+ β6*CS + ε
Bảng 4.6 : Tóm tắt mô hình hồi quy: (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Mô hình R R2 R2 hiệu chỉnh Ước lượng độ lệch chuẩn
1 .723a .523 .512 .35097
Như vậy, mô hình nghiên cứu có R2 hiệu chỉnh là 0.512, nghĩa là 51,2% sự biến thiên của ý định sử dụng (YD) được giải thích bởi sự biến thiên của các thành phần như: Thái độ với hành vi sử dụng thẻ (TD), Chuẩn chủ quan (CCQ), Nhận thức hành vi kiểm soát sử dụng thẻ (NT), Chi phí sử dụng thẻ (CP), Khả năng đáp ứng hệ thuộc của ngân hàng (HT), Chính sách marketing của ngân hàng (CS)
Bảng 4.7. Kiểm định độ phù hợp của mô hình
ANOVAa
Mô hình Tổng bình phương Df bình phương Trung bình F Sig.
Hồi quy 36.846 6 6.141 49.854 .000b
Phân dư 33.628 273 .123
Tổng 70.475 279
Giả thuyết H0: β1= β2= β3= β4= β5= β6= 0 (tất cả hệ số hồi quy riêng
đều bằng 0).
Giá trị sig(F)=0,000 < 0,05, Giả thuyết H0 bị bác bỏ. Điều đó có nghĩa
là sự kết hợp của các biến độc lập hiện có trong mô hình có thể giải thích được sự biến thiên của biến phụ thuộc. Mô hình hồi quy tuyến tính đã xây dựng phù hợp với tập dữ liệu hiện có.
Bảng 4.8. Kết quả phân tích hồi quy
Coefficientsa Mô hình Hệ số hồi quy chưa chuẩn hóa Hệ số hồi quy chuẩn hóa T Sig.
Đo lường đa cộng tuyến B Độ lệch chuẩn Beta Độ chấp nhận VIF (Constant) .847 .227 3.730 .000 Thái độ .278 .044 .287 6.363 .000 .860 1.163 Chuẩn chủ quan .162 .042 .183 3.843 .000 .770 1.299 Nhận thức .210 .046 .229 4.558 .000 .691 1.447 Chi phí sử dụng thẻ -.192 .033 -.252 -5.922 .000 .968 1.034 Khả năng đáp ứng hệ thống của ngân hàng .031 .045 .033 .693 .489 .754 1.327 CS Marketing .258 .046 .285 5.634 .000 .684 1.461
Kiểm tra đa cộng tuyến: Các giá trị hệ số phóng đại phương sai VIP thấp
(< 10): Điều này cho thấy các biến độc lập trong mô hình nghiên cứu không
có quan hệ chặt chẽ với nhau nên không xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến. Do đó, mối quan hệ giữa các biến độc lập không ảnh hưởng đến kết quả giải thích của mô hình hồi quy.
Tiếp tục kiểm tra việc có hay không sự vi phạm các giả định trong mô hình hồi quy bội về hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập trong mô hình nghiên cứu. Ta có các kết quả sau: Sử dụng kiểm định t đối với các hệ số hồi quy riêng phần βi. Với kết quả phân tích như trên, ta thấy rằng biến Khả năng đáp ứng hệ thống của Ngân hàng bị loại ra khỏi mô hình, vì Sig (β5) của biến HT=0.489 > 0.05. Tất cả các giá trị Sig tương ứng với các biến TD (Thái độ đối với hành vi sử dụng thẻ ), CCQ (Chuẩn chủ quan), nhận thức về kiểm soát hành vi sử dụng thẻ (NT), CP (Chi phí sử dụng thẻ), CS (Chính sách marketing của Ngân hàng) đều < 0.05 nên các biến này có ý nghĩa về mặt thống kế với mức ý nghĩa 5%.
Phương trình hồi quy tuyến tính bội về các nhân tố ảnh hưởng đến ý định sử dụng thẻ TDQT TPBank được thể hiện như sau:
YD = 0,847 + 0.287*TD + 0.183*CCQ + 0.229*NT -0.252 *CP + 0.285CS Dựa vào kết quả hồi quy ở trên, tác giả kết luận có 5 nhân tố tác động đến ý định sử dụng thẻ TDQT TPBank: Thái độ với hành vi sử dụng thẻ (TD), Chuẩn chủ quan (CCQ), Nhận thức về kiểm soát hành vi sử dụng thẻ (NT), Chi phí sử dụng thẻ (CP), Chính sách marketing của ngân hàng (CS). Thứ tự tầm quan trọng của từng yếu tố phụ thuộc vào giá trị tuyệt đối của hệ số Beta. Nhân tố nào có trị tuyệt đối của hệ số Beta càng lớn thì ảnh hưởng càng quan trọng đến biến phụ thuộc. Trong các nhân tố trên, nhân tố thái độ đối với hành vi sử dụng với hệ số hồi quy là 0,287 là có tác động lớn nhất, nhân tố chuẩn chủ quan với hệ số hồi quy là 0,183 có tác động nhỏ nhất.
4.3.3. Kiểm định các giả thuyết
-Giả thuyết H1: Thái độ đối với hành vi sử dụng thẻ có tác động cùng chiều lên ý định sử dụng thẻ TDQT TPBank.
Ta thấy giả thuyết này có t = 6.363, có Sig. = 0.000 < 0.05 (bảng 4.8). Giả thuyết này được chấp nhận.
Kết quả phân tích hồi quy cho thấy mối quan hệ thuận chiều giữa Thái độ đối với hành vi sử dụng thẻ và ý định sử dụng (YD) là 0.287; tức là khi Thái độ đối với hành sử dụng thẻ tăng lên 1 đơn vị ý định sử dụng (YD) tăng lên 0.287 đơn vị. Như vậy, Thái độ đối với hành vi sử dụng thẻ là một trong những nhân tố có ảnh hưởng đến ý định sử dụng, khi người sử dụng nhận thấy được thẻ TDQT TPBank có nhiều tiện ích và mang lại lợi ích cho công việc và cuộc sống của họ thì họ sẽ có ý định sử dụng.
- Giả thuyết H2: Chuẩn chủ quan có tác động cùng chiều với ý định sử dụng thẻ TDQT TPBank.
Ta thấy giả thuyết này có t = 3.843, có Sig. = 0.000 < 0.05 (bảng 4.8). Giả thuyết này được chấp nhận.
Kết quả phân tích hồi quy cho thấy mối quan hệ cùng chiều chuẩn chủ quan (CCQ) và ý định sử dụng (YD) là 0.183. Nếu mức độ ủng hộ của người thân, gia đình, bạn bè, đồng nghiệp… càng tăng thì khách hàng càng có ý định sử dụng thẻ TDQTTPBank càng cao.
- Giả thuyết H3: Nhận thức với kiểm soát hành vi sử dụng thẻ có tác động cùng chiều với ý định sử dụng thẻ TDQT TPBank (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Ta thấy giả thuyết này có t = 4.558, có Sig. = 0.000 < 0.05 (bảng 4.8). Giả thuyết này được chấp nhận với β3 = 0.229
Khi người sử dụng nhận thức về hành vi kiểm sóat sử dụng thẻ cao như khả năng kiểm soát chi tiêu, sử dụng thẻ tín dụng TPBank dễ dàng và thuận tiện đối với họ thì họ sẽ có ý định sử dụng dịch vụ cao.
- Giả thuyết H4: Chí phí sử dụng thẻ có tác động ngước chiều với ý định sử dụng thẻ TDQT TPBank
Ta thấy giả thuyết này có t = -5.922, có Sig. = 0.000 < 0.05 (bảng 4.8). Giả thuyết này được chấp nhận với β4 = -0.252
Kết quả phân tích hồi quy cho thấy mối quan hệ ngược chiều giữa chi phí (CP) và ý định sử dụng (YD) là - 0,252, tức là khi chi phi sử dụng thẻ tăng lên 1 đơn vị ý định sử dụng (YD) giảm xuống 0.252 đơn vị. Như vậy, khi khách hàng nhận thấy việc sử dụng thẻ TDQT TPBank có quá nhiều chi phí phải bỏ ra thì họ sẽ không có ý định sử dụng.
- Giả thuyết H5: Khả năng đáp ứng hệ thống của ngân hàng có tác động tích cực đến ý định sử dụng thẻ TDQT TPBank
Ta thấy giả thuyết này có t = 0.693, có Sig. = 0.489 > 0.05 (bảng 4.8). Giả thuyết này bị bác bỏ. Tức là khả năng đáp ứng hệ thống của ngân hàng không có tác động đển ý định sử dụng thẻ.
- Giả thuyết H6: Chính sách Marketing của ngân hàng có tác động cùng chiều đến ý định sử dụng thẻ TDQT TPBank
Ta thấy giả thuyết này có t = 5.634, có Sig. = 0.00 < 0.05 (bảng 4.8). Giả thuyết này được chấp nhân, với β6 = 0.285
Kết quả phân tích hồi quy cho thấy có sự tương quan dương giữa Chính
sách Marketing của ngân hàng (CS) và ý định sử dụng (YD), hệ số hồi quy là
0,285 nên khi ngân hàng có những chính sách Marketing tốt như quảng bá hình ảnh, các chính sách khuyến mãi tốt thì khách hàng sẽ có ý định sử dụng thẻ TDQT TPBank cao.
4.4. PHÂN TÍCH ANOVA
Việc phân tích ANOVA nhằm kiểm định ảnh hưởng của các biến định