6. Tổng quan tài liệu nghiên cứu
3.1.3. Đánh giá độ tin cậy của thang đo:
Phân tích hệ số Cronbach’s npha đƣợc sử dụng để đánh giá độ tin cậy của thang đo trong nghiên cứu. Tiêu chuẩn chọn thang đo phải có độ tin cậy từ 0,6 trở lên và biến có hệ số tƣơng quan biến tổng nhỏ hơn 0,3 sẽ bị loại. Kết quả phân tích hệ số Cronbach’s npha của 7 yếu tố tác động đến ý định sử dụng EB đƣợc thể hiện ở Bảng 3.10.
Bảng 3.2. Kết quả hệ số Cronbach’s Anpha
Biến quan
sát
Giá trị trung bình nếu biến bị loại
Độ lệch chuẩn nếu biến bị loại Hệ số tƣơng quan biến - tổng Cronbach Alpha nếu biến
bị loại Nhận thức sự hữu ích: Cronbach’s Alpha = 0,862
HI1 21,8161 8,584 0,582 0,853 HI2 21,5935 8,805 0,711 0,832 HI3 21,7032 8,695 0,692 0,833 HI4 21,8677 8,238 0,689 0,833 HI5 22,0871 8,177 0,620 0,848 HI6 21,7387 8,601 0,674 0,836
Ảnh hƣởng xã hội: Cronbach’s Alpha = 0,723
AH1 6,8806 3,659 0,549 0,630 AH2 6,4161 3,978 0,632 0,544 AH3 7,0194 4,013 0,467 0,730 Nhận thức tính dễ sử dụng: Cronbach’s Alpha = 0,813 SD1 12,0774 4,829 0,635 0,766 SD2 12,1419 4,472 0,514 0,835 SD3 11,9419 4,417 0,729 0,721 SD4 11,9645 4,539 0,689 0,740
Chi phí sử dụng: Cronbach’s Alpha = 0,833
CP1 11,3194 4,458 0,759 0,742 CP2 11,2419 5,090 0,684 0,781 CP3 11,2774 5,094 0,611 0,811 CP4 11,3839 5,001 0,603 0,816
Tính linh động: Cronbach’s Alpha = 0,846
LD1 12,4161 4,755 0,665 0,815 LD2 12,3032 4,581 0,785 0,757 LD3 12,2323 4,820 0,723 0,786 LD4 12,1032 5,970 0,580 0,847
Tính bảo mật, an toàn: Cronbach’s Alpha = 0,892
BM1 10,5839 6,969 0,710 0,881 BM2 10,3516 6,759 0,837 0,833 BM3 10,3452 6,945 0,727 0,874 BM4 10,4194 7,118 0,781 0,855
Sự quan tâm của ngân hàng: Cronbach’s Alpha = 0,796
QT1 10,0419 6,377 0,569 0,765 QT2 9,5194 6,937 0,576 0,761 QT3 9,8355 5,892 0,667 0,714 QT4 9,7581 6,203 0,622 0,737 Ý định sử dụng: Cronbach’s Alpha = 0,859 YD1 8,1645 2,054 0,749 0,794 YD2 8,3516 1,840 0,778 0,760 YD3 8,5161 1,804 0,687 0,854
(Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu điều tra của tác giả)
Yếu tố Nhận thức tính hữu ích: Yếu tố nhận thức tính hữu ích có hệ số Cronbach’s npha là 0,862; hệ số tƣơng quan biến – tổng đều lớn hơn 0,3; biến nhỏ nhất là 0,582 (HI1). Vì vậy 6 biến quan sát này đƣợc sử dụng trong phân tích EFA tiếp theo.
Yếu tố Ảnh hƣởng xã hội: Yếu tố ảnh hƣởng xã hội có hệ số Cronbach’s npha là 0,723; hệ số tƣơng quan biến – tổng đều lớn hơn 0,3;
biến nhỏ nhất là 0,467 (XH3). Vì vậy 3 biến quan sát này đƣợc sử dụng trong phân tích EFA tiếp theo.
Yếu tố Nhận thức tính dễ sử dụng: Yếu tố nhận thức tính dễ sử dụng có hệ số Cronbach’s npha là 0,813; hệ số tƣơng quan biến – tổng đều lớn hơn 0,3; biến nhỏ nhất là 0,514 (SD2). Vì vậy 4 biến quan sát này đƣợc sử dụng trong phân tích EFA tiếp theo.
Yếu tố Chi phí sử dụng: Yếu tố chi phí sử dụng có hệ số Cronbach’s Anpha là 0,833; hệ số tƣơng quan biến – tổng đều lớn hơn 0,3; biến nhỏ nhất là 0,603 (CP4). Vì vậy 4 biến quan sát này đƣợc sử dụng trong phân tích EFA tiếp theo.
Yếu tố Tính linh động: Yếu tố tính linh động có hệ số Cronbach’s Anpha là 0,846; hệ số tƣơng quan biến – tổng đều lớn hơn 0,3; biến nhỏ nhất là 0,580 (LD4). Vì vậy 4 biến quan sát này đƣợc sử dụng trong phân tích EFA tiếp theo.
Yếu tố Tính bảo mật, an toàn: Yếu tố tính bảo mật, an toàn có hệ số Cronbach’s npha là 0,892, hệ số tƣơng quan biến – tổng đều lớn hơn 0,3, biến nhỏ nhất là 0,710 (BM1). Vì vậy 4 biến quan sát này đƣợc sử dụng trong phân tích EFA tiếp theo.
Yếu tố Sự quan tâm của ngân hàng: Yếu tố sự quan tâm của ngân hàng có hệ số Cronbach’s npha là 0,796; hệ số tƣơng quan biến – tổng đều lớn hơn 0,3; biến nhỏ nhất là 0,569 (QT1). Vì vậy 4 biến quan sát này đƣợc sử dụng trong phân tích EFA tiếp theo.
Yếu tố ý định sử dụng: Yếu tố ý định sử dụng có hệ số Cronbach’s Anpha là 0,859; hệ số tƣơng quan biến – tổng đều lớn hơn 0,3; biến nhỏ nhất là 0,687 (YD3). Vì vậy 3 biến quan sát này đƣợc sử dụng trong phân tích EFA tiếp theo.
3.1.4 Phân tích nhân tố khám phá ( FA):
Các thang đo khái niệm trong m hình đạt yêu cầu trong đánh giá độ tin cậy sẽ đƣợc tiến hành sử dụng trong phân tích nhân tố khám phá EFA. Khi phân tích nhân tố EFA, các nhà nghiên cứu thƣờng quan tâm đến một số tiêu chuẩn nhƣ sau:
- Phân tích nhân tố là thích hợp khi hệ số KMO > 0,5 và mức ý nghĩa Barlett < 0,05.
- Hệ số tải nhân tố phải ≥ 0,5 để đảm bảo mức ý nghĩa thiết thực của EFA.
- Tổng phƣơng sai trích đƣợc ≥ 50%
- Điểm dừng khi trích các yếu tố có EigenValues ≥ 1
- Khác biệt hệ số tải nhân tố của một biến quan sát giữa các nhân tố ≥ 0,3 để đảm bảo giá trị phân biệt giữa các nhân tố.
a. Kết quả phân tích EFA cho các biến độc lập: Bảng 3.3. KMO and và kiểm định Bartlett
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. 0,897
Bartlett’s Test of Sphericity
Approx. Chi-Square 4664,792
df 406
Sig. 0,000
(Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu điều tra của tác giả)
Bảng 3.4. Kết quả phân tích nhân tố EFA
Biến quan sát Nhân tố 1 2 3 4 5 6 7 Nhận thức sự hữu ích HI2 0,799 HI3 0,765 HI4 0,762 HI6 0,726
Biến quan sát Nhân tố 1 2 3 4 5 6 7 HI1 0,682 HI5 0,630 BM4 0,861 Tính bảo mật, an toàn BM2 0,853 BM3 0,781 BM1 0,745 Chi phí sử dụng CP1 0,840 CP4 0,761 CP2 0,730 CP3 0,649 Tính linh động LD2 0,861 LD3 0,798 LD1 0,742 LD4 0,532 Sự quan tâm của ngân hàng QT3 0,829 QT4 0,737 QT1 0,731 QT2 0,679 Nhận thức tính dễ sử dụng SD3 0,723 SD2 0,722 SD4 0,715 SD1 0,632 Ảnh hƣởng xã hội AH2 0,764 AH3 0,745 AH1 0,668
Kiểm định Bartlett có sig = 0,000 < 5% và kiểm định KMO có chỉ số KMO = 0,897 > 0,70. Theo Kaiser (1974) thì chỉ số O ≥ 0,70 là đƣợc. Theo kết quả kiểm định KMO và Barlett thì sử dụng phân tích nhân tố khám phá EFA là phù hợp. Hệ số tải nhân tố của các biến quan sát (xem Bảng 4.12 đều lớn hơn 0,5 là đạt yêu cầu.
Thông qua bảng tổng phƣơng sai đƣợc giải thích (Phụ lục 3.2) cho thấy có 7 yếu tố trích lại tại Eigenvalue là 1,124 > 1 và phƣơng sai trích đƣợc là 67,860% > 50% . Vì thế, việc phân tích nhân tố là đạt yêu cầu.
b. Kết quả phân tích EFA cho biến phụ thuộc:
Bảng 3.5. KMO and và kiểm định Bartlett biến phụ thuộc
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. 0,721
Bartlett’s Test of Sphericity
Approx. Chi-Square 450,397
df 3
Sig. 0,000
(Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu điều tra của tác giả)
Bảng 3.6. Kết quả phân tích nhân tố EFA biến phụ thuộc
Biến quan sát Component
1 Ý định sử dụng YD2 0,910 YD1 0,894 YD3 0,854 Eigenvalue 2,357 Phƣơng sai trích 78,556%
(Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu điều tra của tác giả)
Kết quả phân tích EF trích đƣợc 1 nhân tố. Số nhân tố trích đƣợc bằng với giả thuyết về số lƣợng nhân tố ban đầu là 1 nhân tố.
KMO = 0,721 > 0,70. Theo Kaiser (1974) thì chỉ số O ≥ 0,70 là đƣợc. Theo kết quả kiểm định KMO và Barlett thì sử dụng phân tích nhân tố khám phá EFA là phù hợp.
Hệ số tải nhân tố của các biến quan sát đều lớn hơn 0,5 là đạt yêu cầu. Tổng phƣơng sai trích đƣợc là 78,556% lớn hơn 50%, đạt yêu cầu. Giá trị Eigenvalues của nhân tố lớn hơn 1 là đạt yêu cầu.
Kết luận:
Nhƣ vậy, ta thấy có 8 nhân tố đƣợc trích sau khi đƣợc phân tích nhân tố bằng phƣơng pháp Principal Components với phép quay Varimax. Số lƣợng các nhân tố đƣợc trích này phù hợp với các thành phần ban đầu của thang đo, chứng tỏ phân tích EFA cho việc nhóm các biến quan sát này lại với nhau là thích hợp. Và kết quả này đƣợc đƣa vào phân tích hồi quy tuyến tính đa biến (nhân tố).
3.1.5 Phân tích hồi quy tuyến tính đa biến
Sau khi tiến hành phân tích nhân tố đã tìm ra đƣợc 7 thành phần đo lƣờng các nhân tố có ảnh hƣởng đến ý định sử dụng EB của khách hàng tại Gia Lai. Để đƣa ra đƣợc những kết luận và các chính sách phù hợp cho nhà quản trị các ngân hàng, chúng ta cần kiểm định độ phù hợp của mô hình nghiên cứu.
Các biến nhân tố trong nghiên cứu đƣợc tổng hợp nhƣ sau: HI = Mean (HI1, HI2, HI3, HI4, HI5, HI6)
AH = Mean (AH1, AH2, AH3) SD = Mean (SD1, SD2, SD3, SD4) CP = Mean (CP1, CP2, CP3, CP4) LD = Mean (LD1, LD2, LD3, LD4) BM = Mean (BM1, BM2, BM3, BM4) QT = Mean (QT1, QT2, QT3, QT4)
YD = Mean (YD1, YD2, YD3)
Kết quả phân tích tƣơng quan và phân tích hồi quy sẽ cho biết mức độ ảnh hƣởng của từng yếu tố đối với ý định sử dụng dịch vụ EB của khách hàng tại Gia Lai.
a. Phân tích tương quan
Phân tích tƣơng quan đƣợc thực hiện giữa biến phụ thuộc với các biến độc lập: Nhận thức sự hữu ích (HI), Ảnh hƣởng xã hội (AH), Nhận thức tính dễ sử dụng (SD), Chi phí sử dụng CP , Tính linh động (LD), Tính bảo mật an toàn (BM), Sự quan tâm của ngân hàng (QT) và giữa các biến độc lập với nhau, nhằm phát hiện những mối tƣơng quan chặt chẽ giữa các biến độc lập, vì những tƣơng quan nhƣ vậy có thể ảnh hƣởng lớn đến kết quả của phân tích hồi quy nhƣ gây ra hiện tƣợng đa cộng tuyến.
Bảng 3.7. Bảng phân tích hệ số tương quan giữa các biến
YD HI AH SD CP LD BM QT Pearson Correlation YD 1,000 HI 0,604 1,000 AH 0,393 0,327 1,000 SD 0,534 0,591 0,326 1,000 CP 0,546 0,412 0,408 0,459 1,000 LD 0,543 0,476 0,306 0,447 0,400 1,000 BM 0,385 0,300 0,372 0,403 0,416 0,441 1,000 QT 0,388 0,181 0,435 0,251 0,352 0,350 0,385 1,000 Mẫu N = 310 Sig ≤ 0,001
(Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu điều tra của tác giả)
Đối với mối quan hệ tƣơng quan giữa hầu hết các biến độc lập với biến phụ thuộc, hệ số tƣơng quan tuyến tính giữa các biến khá tốt, giá trị tuyệt đối
của hệ số tƣơng quan nằm trong khoảng 0,385 đến 0,604.
Đối với mối quan hệ tƣơng quan giữa các biến độc lập với nhau, giá trị tuyệt đối của hệ số này nằm trong khoảng từ 0,181 đến 0,591. Dự báo có khả năng xảy ra hiện tƣợng đa cộng tuyến giữa các biến.
b. Phân tích hồi quy
Kết quả phân tích hồi quy đƣợc trình bày nhƣ sau:
Bảng 3.8. Kết quả hồi quy sử dụng phương pháp Enter của mô hình
Model R R2 R 2 hiệu chỉnh Sai số chuẩn ƣớc lƣợng 1 0,739a 0,546 0,536 0,45372
(Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu điều tra của tác giả)
Bảng 3.9. Phân tích phương sai ANOVA trong phân tích hồi quy
Model Sum of Squares df Mean Square F Sig. 1 Phần biến thiên do hồi quy 74,877 7 10,697 51,962 ,000 b Phần biến thiên
không do hồi quy 62,169 302 0,206
Tổng cộng 137,047 309
Bảng 3.10. Phân tích hệ số hồi quy Nhân tố Hệ số chƣa chuẩn hóa Hệ số đã chuẩn hóa t Sig.<5% Thống kê đa cộng tuyến B Sai số chuẩn Beta Độ chấp nhận 2 < VIF 1 (Constant) 0,181 0,216 0,839 0,402 HI 0,365 0,059 0,316 6,152 0,000 0,570 1,753 AH 0,032 0,034 0,045 0,965 0,335 0,696 1,437 SD 0,107 0,050 0,111 2,135 0,034 0,558 1,791 CP 0,205 0,045 0,221 4,593 0,000 0,648 1,544 LD 0,177 0,045 0,193 3,964 0,000 0,631 1,584 BM -0,002 0,037 -0,002 -0,047 0,962 0,669 1,494 QT 0,114 0,038 0,139 3,040 0,003 0,714 1,400
(Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu điều tra của tác giả)
Kiểm định các giả định cần thiết trong hồi quy tuyến tính:
- Giả định không có hiện tƣợng đa cộng tuyến:
Trong mô hình hồi quy tuyến tính bội, giả định giữa các biến độc lập của mô hình không có hiện tƣợng đa cộng tuyến. Hiện tƣợng này có thể phát hiện thông qua hệ số phóng đại VIF. Nếu VIF > 10 thì hiện tƣợng đa cộng tuyến nghiêm trọng. Qua Bảng 3.10, các giá trị VIF đều nhỏ hơn 2 là chấp nhận đƣợc.
- Giả định phƣơng sai của phần dƣ không đổi:
Xem xét đồ thị của phần dƣ chuẩn hóa theo giá trị dự báo của biến phụ thuộc để kiểm tra có hiện tƣợng phƣơng sai thay đổi hay kh ng. Quan sát đồ thị phân tán ở Hình 3.11, nhận thấy phần dƣ phân tán ngẫu nhiên theo đƣờng hoành độ 0. Nhƣ vậy, phƣơng sai của phần dƣ kh ng đổi.
Hình 3.1. Đồ thị phân tán
(Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu điều tra của tác giả)
- Giả định về phân phối chuẩn của phần dư:
Phần dƣ có thể không tuân theo phân phối chuẩn vì nhiều lý do nhƣ: sử dụng m hình kh ng đúng, phƣơng sai kh ng phải là hằng số, số lƣợng phần dƣ kh ng đủ nhiều để phân tích (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005). Trong phần này sử dụng biểu đồ Histogram và P-P để xem xét.
Hình 3.2. Biểu đồ tần số của phần dư chuẩn hóa
(Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu điều tra của tác giả)
Hình 3.3. Biểu đồ tần số P-P
Nhìn vào Hình 3.12, phân phối phần dƣ xấp xỉ chuẩn Std.Dev = 0,989 tức gần bằng 1. Thêm vào đó, Hình 3.13 cho thấy các điểm quan sát không phân tán quá xa đƣờng thẳng kỳ vọng mà phân tán dọc theo, gần sát đƣờng kỳ vọng. Vì vậy, có thể kết luận giả định về phân phối chuẩn không bị vi phạm.
- Kiểm định sự phù hợp của mô hình:
Kết quả hồi quy tuyến tính (Bảng 3.10) có hệ số xác định R2 là 0,546 và hệ số xác định R2 điều chỉnh là 0,536. Điều này nói lên rằng độ phù hợp của m hình là 53,6% hay nói cách khác là 53,6% độ biến thiên của biến ý định sử dụng EB của khách hàng (YD đƣợc giải thích bởi các biến trong mô hình, có thể thấy, mức độ phù hợp của m hình là tƣơng đối tốt. Tuy nhiên sự phù hợp này chỉ đúng với dữ liệu mẫu. Để kiểm định xem có thể suy diễn mô hình cho tổng thể thực hay không ta phải kiểm định độ phù hợp của mô hình.
Trong bảng phân tích phƣơng sai NOV Bảng 3.9), trị số thống kê F đƣợc tính từ giá trị R2
có giá trị sig. rất nhỏ (sig. = 0,000) cho thấy sự thích hợp của mô hình hồi qui tuyến tính với tập dữ liệu phân tích.
-Ý nghĩa các hệ số hồi quy riêng phần trong mô hình:
Hệ số hồi quy trong m hình dùng để kiểm định vai trò quan trọng của các biến độc lập tác động thế nào đến biến phụ thuộc. Kiểm định F phải có giá trị sig. nhỏ hơn 0.05 để kiểm chứng mức độ phù hợp của mô hình hồi quy với tổng thể bởi vì chúng ta nghiên cứu mục đích là để đánh giá tổng thể các phần tử.Cụ thể hơn, các hệ số trong mô hình cho biết mức độ ảnh hƣởng của các biến.
Thông qua hệ số beta chuẩn hóa trong Bảng 3.10 ta có nhận xét sau: Nhận thức sự hữu ích là nhân tố có ảnh hƣởng (+) lớn nhất đến ý định sử dụng EB của khách hàng tại Gia Lai. Dấu (+) cho thấy nhân tố nhận thức sự hữu ích có mối quan hệ cùng chiều với ý định sử dụng EB, tức là khi khách hàng nhận thức sự hữu ích càng cao thì ý định sử dụng EB càng cao.
Từ kết quả hồi quy ta có hệ số hồi quy chuẩn hóa β = 0,316; sig. = 0,000 < 5%, nghĩa là khi tăng sự nhận thức sự hữu ích lên 1 đơn vị thì ý định sử dụng EB sẽ tăng thêm 0,316 đơn vị.
Nhận thức tính dễ sử dụng là yếu tố có ảnh hƣởng + đến ý định sử dụng EB của khách hàng tại Gia Lai. Dấu (+) cho thấy yếu tố nhận thức tính dễ sử dụng có mối quan hệ cùng chiều với ý định sử dụng EB, tức là khi khách hàng nhận thức tính dễ sử dụng càng cao thì ý định sử dụng EB càng cao. Từ kết quả hồi quy ta có hệ số hồi quy chuẩn hóa β = 0,111; sig. = 0,034 < 5%, nghĩa là khi tăng sự nhận thức tính dễ sử dụng lên 1 đơn vị thì ý định sử dụng EB sẽ tăng thêm 0,111 đơn vị.
Chi phí sử dụng là yếu tố có ảnh hƣởng + đến ý định sử dụng EB của khách hàng tại Gia Lai. Dấu (+) cho thấy chi phí sử dụng có mối quan hệ cùng chiều với ý định sử dụng EB, tức là chi phí sử dụng dịch vụ EB càng hợp lý thì khách hàng ý định sử dụng EB càng nhiều. Từ kết quả hồi quy ta có hệ số hồi quy chuẩn hóa β = 0,221; sig. = 0,000 < 5%, nghĩa là khi tăng sự hợp lý của chi phí sử dụng lên 1 đơn vị thì ý định sử dụng EB sẽ tăng thêm