6. Tổng quan tài liệu nghiên cứu
2.4.6. Thang đo lƣờng Tính bảo mật, an toàn:
Bảng 2.6. Thang đo lường Tính bảo mật, an toàn
Tên
biến Thang đo lƣờng Tính bảo mật, an toàn Nguồn gốc
Tài liệu tham khảo
BM1 Tôi cảm giác an toàn hơn khi sử dụng EB so với các hình thức khác của Ngân hàng
ThS Lê Thị Kim Tuyết (2011) BM2 Dịch vụ EB đảm bảo bí mật về các thông
tin giao dịch của tôi
BM3 Mọi ngƣời sẽ không biết t i đang thực hiện giao dịch gì khi sử dụng EB
BM4 Tôi thấy giao dịch qua EB mang tính bảo mật, an toàn cao
2 4 7 Thang đo lƣờng Sự quan tâm của ngân hàng
Bảng 2.7. Thang đo lường Sự quan tâm của ngân hàng
Tên biến
Thang đo lƣờng Sự quan tâm của ngân hàng
Nguồn gốc
Tài liệu tham khảo
QT1 Ngân hàng có nhiều ƣu đãi, khuyến mãi cho khách hàng sử dụng EB
ThS Lê Thị Kim Tuyết (2011) QT2 Các nhân viên ngân hàng tận tình giúp
đỡ tôi cách thức sử dụng EB
QT3 Ngân hàng liên tục gửi t i các chƣơng trình ƣu đãi, tiện ích khi tham gia sử dụng EB
QT4 Nhân viên ngân hàng thƣờng chào mời, giới thiệu tôi sử dụng EB khi tôi đến giao dịch tại quầy
2 4 8 Thang đo lƣờng ý định sử dụng
Bảng 2.8. Thang đo lường ý định sử dụng
Tên
biến Thang đo lƣờng ý định sử dụng Nguồn gốc
Tài liệu tham khảo
YD1 Tôi sẽ tiếp tục sử dụng dịch vụ EB trong thời gian tới.
TAM, TBP, UTAUT Davis, (1985); Ajzen, I. (1991). YD2 Tôi sẽ sử dụng dịch vụ EB thƣờng
xuyên hơn nữa trong phạm vi có thể YD3 Tôi sẽ giới thiệu cho ngƣời thân/bạn
CHƢƠNG 3
ẾT QUẢ NGHIÊN CỨU C C NH N TỐ T C ĐỘNG ĐẾN Ý ĐỊNH SỬ ỤNG ỊCH VỤ AN ING
TRÊN ĐỊA ÀN TỈNH GIA LAI 3 1 PH N TÍCH SỐ LIỆU
3.1 1 Xây dựng dữ liệu, làm sạch và xử lý dữ liệu
Mẫu đƣợc thu thập theo phƣơng pháp thuận tiện dƣới hình thức bảng câu hỏi khảo sát bằng giấy. Sau khi loại bỏ các bảng câu hỏi trả lời không hợp lệ, còn lại 310 bảng câu hỏi hợp lệ đƣợc đƣa vào phân tích định lƣợng.
Bảng 3.1. Số liệu dữ liệu thu nhập
Hình thức thu thập dữ liệu Số lƣợng phát hành Số lƣợng phản hồi Tỷ lệ hồi đáp Số lƣợng hợp lệ In và phát bảng câu hỏi trực tiếp 500 410 82,00% 310 Tổng cộng 500 410 310
(Nguồn: Kết quả khảo sát của tác giả)
Dữ liệu sau khi thu thập đƣợc thiết kế, mã hóa và nhập liệu thông qua công cụ phần mềm SPSS 20.0, sau đó tiến hành làm sạch. Lý do: dữ liệu sau khi thu thập đƣợc loại bỏ những dữ liệu trống nhiều và dữ liệu không hợp lệ, sau đó đƣợc tiến hành nhập thô vào máy tính, trong quá trình thực hiện thƣờng có những mẫu điều tra bị sai lệch, thiếu sót hoặc không nhất quán, một số mẫu do đánh sai, thiếu sót xảy ra trong quá trình trả lời câu hỏi; do vậy cần tiến hành làm sạch số liệu để đảm bảo yêu cầu, số liệu đƣa vào phân tích phải đầy đủ, thống nhất. Theo đó, việc phân tích số liệu sẽ giúp đƣa ra những th ng tin chính xác có độ tin cậy cao.
Phƣơng pháp thực hiện: Sử dụng bảng tần số để rà soát tất cả các biến quan sát nhằm tìm ra các biến có thông tin bị sai lệch hay thiếu sót bằng công cụ phần mềm SPSS 20.0.
Kết hợp với việc rà soát tất cả dữ liệu qua bảng tần số, không tìm thấy biến nào có thông tin sai lệch. Dữ liệu đã đƣợc làm sạch để tiếp tục đƣa vào bƣớc kiểm định thang đo.
3.1.2. Mô tả đối tƣợng
Nghiên cứu này chọn mẫu ngẫu nhiên với 09 thuộc tính kiểm soát: Tần suất đến ngân hàng giao dịch; Mục đích giao dịch; Sử dụng EB; Trình độ học vấn; Nghề nghiệp; Thu nhập; Giới tính; Tuổi; Thời gian sử dụng dịch vụ EB nhƣ sau:
Tần suất đến ngân hàng giao dịch: Trong 310 mẫu nghiên cứu, có 114 mẫu là hiếm khi tới ngân hàng giao dịch (36,8%), 196 mẫu thƣờng xuyên tới ngân hàng giao dịch (63,2%).
Mục đích giao dịch: Trong 310 mẫu nghiên cứu, có 34 mẫu tới ngân hàng với mục đích vay 10,8%), 194 mẫu có mục đích gửi tiền và chuyển khoản (62,7%), 71 mẫu có mục đích thanh toán hóa đơn 22,9% , 11 mẫu có mục đích khác 3,5% .
Sử dụng EB: Trong 310 mẫu nghiên cứu, có 310 mẫu là đã sử dụng EB của ngân hàng trên địa bàn Gia Lai (100%).
Trình độ học vấn : Trong 310 mẫu nghiên cứu, có 4 mẫu có trình độ trung học phổ thông (1,3%), 14 mẫu có trình độ trung cấp và cao đẳng (4,5%), 227 mẫu có trình độ đại học (73,2%), 64 mẫu có trình độ trên đại học (20,6%), 1 mẫu có trình độ khác (0,3%).
Nghề nghiệp: Trong 310 mẫu nghiên cứu, có 7 mẫu là học sinh/sinh viên (2,3%), 3 mẫu là công nhân (1,0%), 288 mẫu là nhân viên văn phòng 92,9% , 9 mẫu là doanh nhân/nhà quản lý (2,9%), 3 mẫu có nghề là khác (1,0%).
Thu nhập: Trong 310 mẫu nghiên cứu, có 2 mẫu thu nhập dƣới 2 triệu (0,6%), 20 mẫu thu nhập từ 2 triệu đến dƣới 5 triệu (6,5%), 162 mẫu thu nhập từ 5 triệu đến dƣới 10 triệu (52,3%), 104 mẫu thu nhập từ 10 triệu đến 20 triệu (33,5%) và 22 mẫu thu nhập trên 20 triệu (7,1 %).
Giới tính:Trong 310 mẫu nghiên cứu, có 117 ngƣời khảo sát là nam chiếm 37,7%, 193 ngƣời tham gia là nữ chiếm 62,3%.
Tuổi: Trong 310 mẫu nghiên cứu, có 101 ngƣời có tuổi từ 18 tuổi đến 25 tuổi 32,6% , 173 ngƣời có tuổi từ 26 tuổi đến 35 tuổi 55,8% , 36 ngƣời có tuổi từ 36 tuổi đến 45 tuổi (11,6%).
Thời gian sử dụng EB: Trong 310 mẫu nghiên cứu, có 45 mẫu đối tƣợng sử dụng EB dƣới 1 năm 14,5% , 137 mẫu đối tƣợng sử dụng EB từ 1 năm tới dƣới 3 năm 44,2% , 108 mẫu đối tƣợng sử dụng EB từ 3 năm tới dƣới 5 năm 34,8% và 20 mẫu đối tƣợng sử dụng trên 5 năm 6,5% .
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