Thang đo danh nghĩa là loại thang đo sử dụng các ký tự hoặc con số (chỉ mang tính chất mã hóa) để phân biệt đối tượng theo giới tính, tuổi tác, công việc, hay thu nhập. Thang đo này được sử dụng như biến giả trong thống kê và phân tích hồi quy mục đích để phân tích sự khác nhau về quyết định, dự định và thái độ sử dụng dịch vụ giữa các nhóm nghiên cứu.
Ngoài ra, tất cả các thang đo lường trong bài nghiên cứu đều sử dụng thang đo do Rennis Likert (1932) giới thiệu là loại thang đo 5 mức độ phổ biến: “1= hoàn toàn không đồng ý; 2 = không đồng ý; 3 = bình thường; 4 = đồng ý; 5 = hoàn toàn đống ý”. Với phân cấp theo mức điểm tăng dần từ 1 đến 5, người trả lời sẽ phản hồi ý kiến đánh giá bằng cách tích vào các ô điểm phù hợp.
HI2 Dùng dịch vụ giúp thanh toán mọi lúc mọi nơi
HI3 Mobile banking giúp thực hiện đa dạng giao dịch (Chuyển tiền, Thanh toán, Tiết kiệm, Truy vấn tài khoản...)
HI4 Dùng dịch vụ mobile banking giúp quản lý tốt tài chính cá nhân
Ký hi
ệu Mô tả
DD1 Dễ dàng học cách dùng dịch vụ mobile banking
DD2 Đăng nhập tài khoản dễ dàng
DD3 Giao diện đơn giản, thực hiện giao dịch có hướng dẫn cụ thể
DD4 Thành thạo dùng thiết bị công nghệ thông tin
DD5 Thường xuyên dùng thiết bị công nghệ và mạng internet
Ký hi
ệu Mô tả
AT1 Thông tin cá nhân, thông tin tài kho ản được đảm bảo tính bảo mật cao
AT2 Giao dịch ít gặp trục trặc kỹ thuật, được bảo đảm an toàn.
AT3 Nếu sự cố xảy ra sẽ được xử lý kịp thời, tốc độ nhanh chóng
Thang đo “Nhận thức dễ sử dụng và sự tự chủ của khách hàng”
Ký hi
ệu Mô tả
CP1
Tốn nhiều chi phí hơn để tiếp cận và sử dụng dịch vụ mobile banking so với phương pháp giao dịch trực tiếp
CP2 Rào cản tài chính (phải trả tiền mua điện thoại và mạng internet)
Ký hi
ệu Mô tả
AH1 Đồng nghiệp, cơ quan giới thiệu và khuyến khích tôi dùng dịch vụ mobile banking
AH2 Gia đình, người thân giới thiệu tôi dùng dịch vụ mobile banking
AH3 Bạn bè giới thiệu và khuyến khích tôi dùng mobile banking
Ký hi
ệu Mô tả
DK1 Tôi có tài nguyên c ần thiết (điện thoại và internet) để dùng mobile banking
DK2 Tôi có kiến thức cơ bản để dùng mobile banking
DK3
Nếu tôi gặp khó khăn khi dùng dịch vụ mobile banking, sẽ có chuyên viên tư vấn giúp tôi
Ký hi
ệu Mô tả
QD1 Có dự định dùng dịch vụ mobile banking - ngân hàng qua điện thoại
QD2 Tôi thích dùng dịch vụ mobile banking - ngân hàng qua điện thoại
QD3 Sẽ khuyến khích bạn bè, người thân dùng mobile banking Thang đo “cảm nhận chi phí tài chính của khách hàng”
Thang đo “ảnh hưởng xã hội của khách hàng”:
Thang đo “điều kiện thuận lợi”
Đối tượng khảo sát Số lượng khảo sát phát ra Số lượng khảo sát thu về Phần trăm
Đối tượng của dịch vụ mobile banking 115 105 91,3%
Nội dung Số lượng Tỷ l ệ (%)
Giới tính Nam 40 40
Nữ 60 60
Tuổi < 18 tuổi 4 4
Từ 18 đến 24 tuổi 82 82
23
CHƯƠNG 3: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU 3.1. Thống kê mẫu nghiên cứu
3.1.1. Phương pháp lấy mẫu và số liệu thu thập
115 bảng khảo sát đước phát ra cho các nhóm là khách hàng hiện tại và khách hàng tiềm năng của dịch vụ mobile banking - ngân hàng qua điện thoại để thu thập số liệu.
B ảng 3.1: Ket quả thu thập khảo sát
Với 105 bảng khảo sát này chỉ có 100 bảng hợp lệ và 5 bảng không hợp lệ phải loại bỏ. Các bảng bị loại bỏ là các bảng có ô để trống và có các câu trả lời theo đường thẳng thể hiện sự không trung thực.
3.1.2. Thông tin về mẫu
Phần thông tin đối tượng khảo sát của bảng hỏi (câu 1-6) được dưa ra cho người tham gia khảo sát nhằm mục đích thu thập thông tin nhân khẩu học để có được cái nhìn sâu sắc và toàn diện đối với các nhóm khách hàng của mobile banking. Những thông tin chi tiết này bao gồm giới tính, tuổi tác, công việc và thu nhập của đối tượng khảo sát được biểu hiện trong bảng thống kê mẫu khảo sát sau đây:
Từ 25 đến 45 tuổi 14 14
> 45 tuổi 0 0
Nghề nghiệp
Học sinh sinh viên 77 77
Nhân viên doanh nghiệp 16 16
Công nhân, viên chức nhà nước 5 5
Nội trợ 2 2 Thu nhập < 5 triệu VNĐ 66 66 Từ 5 đến dưới 10 triệu VNĐ 24 24 Từ 10 đến dưới 20 triệu VNĐ 7 7 > 20 triệu VNĐ 3 3
Nguồn: Phân tích số liệu SPSS của tác giả
Biểu đồ 1: Phân bố giới tính của mẫu nghiên cứu
■Nữ ■Nam
về giới tính: Trong 100 mẫu trả lời, có 60 nữ (tức 60%) và 40 nam (40%). Số lượng nữ tham gia khảo sát nhiều hơn nam vì trong cuộc sống cá nhân và gia đình, phụ nữ thường quan tâm đến các dich vụ thanh toán chi tiêu hơn nam giới. Do vậy, khảo sát về dịch vụ mobile banking cũng được phái nữ quan tâm nhiều hơn nam.
Biểu đồ 2. Phân bố độ tuổi của mẫu nghiên cứu
■Dưới 18 tuổi BTừ 18 đến dưới 25 tuổi ■ Từ 25 tuổi đến 45 tuổi BTren 45 tuổi
về độ tuổi: Độ tuổi chủ yếu của mẫu khảo sát trong kho ảng từ 18 đến 24 tuổi chiếm 82% số khảo sát thu được. Đối tượng của độ tuổi này chủ yếu là sinh viên ho ặc người mới đi làm nên đã có sự quan tâm hơn về các sản phẩm của ngân hàng, bao gồm sản phẩm, dịch vụ mobile banking. Sau đó là độ tuổi trên 25 dưới 45, là những người đã đi làm được một khoảng thời gian lâu, họ đã hình thành và có những thói quen sử dụng dịch vụ từ trước. Cuối cùng là độ tuổi dưới 18 tuổi chủ yếu là học sinh cấp 3, cụ thể là học sinh lớp 12 đã bắt đầu có mối quan tâm về mobile banking.
Biểu đồ 3. Phân bố nghề nghiệp của mẫu nghiên cứu
về nghề nghiệp: Câu 5 phần 3 trong bảng khảo sát giúp thu thập điều tra thông tin về nghề nghiệp của các đối tượng tham gia trả lời câu hỏi. Đối tượng tham gia khảo sát trong mẫu chủ yếu là học sinh sinh viên, chiếm tỷ trọng 77%. Đây là nhóm đối tượng mà tác giả dễ tiếp cận khảo sát. Sau đó đến nhân viên doanh nghiệp chiếm 16%.
Biểu đồ 4. Phân bố thu nhập của mẫu nghiên cứu
■Dưới 5 triệu BTừ 5 dến dưới 10 triệu ■Từ 10 đến dưới 20 triệu BTren 20 triệu
về thu nhập:
Phần lớn khách hàng tham gia khảo sát có thu nhập dưới 5 triệu VNĐ/tháng chiếm 66%. Điều này là hợp lý vì đối tượng trả lời chủ yếu là học sinh sinh viên.
Tiếp đến thứ hai là hách hàng có thu nhập từ 5 đến dưới 10 triệu VNĐ/tháng chiếm 24% số lượng điều tra. Như đã phân tích bên trên, độ tuổi của mẫu nghiên cứu chủ yếu từ 18 đến dưới 25 tuổi, đối tượng lại là học sinh, sinh viên mới ra trường nên thu nhập còn chưa cao.
Sau đó là đối tượng có thu nhập từ 10 triệu đến 20 triệu VNĐ chiếm 7% và đối tượng có thu nhập trên 20 triệu chiếm 3% thuộc nhóm đối tượng lớn tuổi hơn và đã đi làm một thời gian khá lâu.
3.2. Đánh giá độ tin cậy của thang đo - Cronbach’ Alpha
Để đảm bảo tính hợp lệ của nội dung các thang đo được sử dụng, các biến quan sát (câu hỏi) phải thể hiện khái niệm xung quanh, khái quát hóa nhân tố.
Nhóm nhân tố Bi ến quan sát Tương quan bi ến điều chỉ nh - Tổng Cronbach’s Alpha nếu loại
biến HI: Nhận thức, cảm nhận tính hữu ích dịch vụ Cronbach’s Alpha = 0.907 HI1 0.811 0.873 HI2 0.847 0.859 HI3 0.846 0.860 HI4 0.670 0.925 DD: Nhận thức dễ dàng sử dụng và sự tự chủ Cronbach’s Alpha = 0.886 DD1 0.762 0.853 DD2 0.753 0.856 DD3 0.727 0.862 DD4 0.733 0.861 DD5 0.660 0.876
AT: An toàn và bảo mật AT1 0.683 0.798
Theo cuốn Phân tích dữ liệu với SPSS năm 2008 của tác giả Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc: “Phân tích Cronbach’s Alpha là phép kiểm định thống kê để kiểm định về độ tin cậy của thang đo, mức độ chặt chẽ của nhóm các biến quan sát trong thang đo. Dựa vào kết quả kiểm định Cronbach’s Alpha ta vứt được các biến không thích hợp trong mô hình và loại bỏ biến rác không có nghĩa trong nghiên cứu. Hệ số Cronbach’s Alpha có giá trị từ 0,8 đến gần 1,0 là thang đo rất tốt; từ 0,7 đến gần 0,8 là thang đo tốt; từ 0,6 trở lên là thang đo sử dụng được”.
Theo Nunnally, J (1978), Psychometric Theory, New York, McGraw Hill: “Nếu một biến đo lường có hệ số tương quan biến điều chỉnh - tổng lớn hơn 0.4 thì biến đó đạt yêu cầu.”
Cronbach’s Alpha = 0.839 AT2 0.772 0.715 AT3 0.660 0.818 CP: Nhận thức cảm nhận về chi phí tài chính Cronbach’s Alpha = 0.735 CP1 0.582 . CP2 0.582 .
AH: Anh hưởng xã hội Cronbach’s Alpha = 0.848
AH1 0.691 0.817
AH2 0.754 0.751
AH3 0.714 0.795
DK: Điều kiện thuận lợi Cronbach’s Alpha = 0.807 DK1 0.706 0.684 DK2 0.761 0.627 DK3 0.518 0.881 QD: Quyết định, dự định của khách hàng Cronbach’s Alpha = 0.856 QD1 0.693 0.833 QD2 0.813 0.718 QD3 0.687 0.840 28
Nguồn: Phân tích số liệu SPSS của tác giả
Nhận xét kiểm định phân tích độ tin cậy thang đo:
“HI: Nhân tố nhận thức cảm nhận sự hữu ích” với 4 biến quan sát phù hợp điều kiện hệ số tương quan biến điều chỉnh - tổng lớn hơn 0.4.
Cronbach’s Alpha của nhóm nhân tố này bằng 0.907 và nếu loại biến quan sát HI4 thì hệ số này sẽ đạt 0.925 tăng không đáng kể nên tác giả đã giữ biến HI4 lại để tiếp tục nghiên cứu các phần sau.
Đối với biến còn lại HI1, HI2, HI3 có hệ số Cronbach’s Alpha nếu loại biến lần lượt đều bé hơn 0.907 - hệ số Cronbach’s Alpha, nên các biến quan sát này là tin cậy.
Trong đó, biến HI2 và HI3 có đóng góp lớn cho khái niệm chung để đo lường nhận thức sự hữu ích đến quyết định, dự định dùng dịch vụ mobile banking - ngân hàng qua điện thoại của khách hàng.
“DD: nhân tố nhận thức dễ dàng sử dụng và sự tự chủ” với 5 biến quan sát DD1 tới DD5 đều phù hợp với điều kiện hệ số tương quan biến điều chỉnh - tổng ≥ 0.4 và hệ số Cronbach’s Alpha nếu loại biến nhỏ hơn giá trị 0.886 là thang đo tốt. Cả 5 nhân tố đều có mối liên hệ chặt chẽ với nhau để đo lường nhân tố cảm nhận dễ dùng tác động thế nào đến quyết định, dự định dùng mobile banking. Nhận xét được là hai biến DD1, DD2 có đóng góp nhiều cho việc đo lường của khái niệm nhân tố cảm nhận dễ dùng của khách hàng đối với sản phẩm mobile banking.
“AT: Nhân tố cảm nhận an toàn và bảo mật” có 3 biến quan sát thu được hệ số Cronbach’s Alpha nếu loại biến đều lớn hơn 0,6 và nhỏ hơn 0.839 - Cronbach’s Alpha. Cùng với đó, hệ số tương quan biến tổng đều lớn hơn 0,4 hoản toàn thỏa mãn. Như vậy, ta kết luận được các biến đều là thang đo tin cậy và các đo lường nhân tố cảm nhận an toàn và bảo mật có liên kết với nhau. Biến AT2 được coi là biến đóng góp vai trò quan trọng nhất cho thang đo chung.
“CP: nhân tố cảm nhận chi phí tài chính của khách hàng” với 2 biến quan sát CP1, CP2 thu được hệ số Cronbach’s Alpha là 0.735 lớn hơn 0.6 được coi là phù hợp. Để đo lường cảm nhận chi phí tài chính thì có thể sử dụng được thang đo này.
“AH: nhân tố ảnh hưởng xã hội” có 3 biến quan sát với hệ số Cronbach’s Alpha nếu loại đều lớn hơn 0.6 và nhỏ hơn 0.848. Đồng thời hệ số tương quan của 3 biến tổng thỏa mãn lớn hơn 0,4. Do vậy, thang đo được tạo nên từ tập hợp các biến quan sát này là tin cậy. Các biến có liên kết với nhau trong đo lường yếu tố ảnh hưởng xã hội ảnh hưởng đến dự định của khách hàng dùng dịch vụ ngân hàng điện thoại - mobile banking. Trong 3 biến quan sát thì biến AH2 có ảnh hưởng đóng góp nhất cho khái niệm nghiên cứu nhân tố ảnh hưởng xã hội.
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. .812
“DK: nhân tố điều kiện thuận lợi” có hệ số tương quan biến- tổng lớn hơn 0.4 chứng tỏ các biến đều có ý nghĩa cho việc đo lường khái niệm nghiên cứu nhân tố điều kiện thuận lợi.
Hệ số Cronbach’s Alpha là 0.807. Nhận thấy, nhân tố điều kiện thuận lợi nếu loại bỏ biến quan sát DK3 sẽ cho hệ số này tốt hơn. Tuy nhiên, các item (câu hỏi đo lường) đều được trải qua giai đoạn tìm tòi, quá trình nghiên c ứu, khảo sát, rất khó để có số liệu, và biến DK3 có ý nghĩa. Vì vậy, biến DK3 được tác giả giữ lại tiếp tục nghiên cứu.
Hai biến DK1 và DK2 có hệ số Cronbach’s Alpha nếu loại biến lần lượt là 0.684 và 0.627 nhỏ hơn 0.807 được coi là thang đo đo lường tin cậy cho nhân tố điều kiện thuận lợi.
“QD: Nhân tố thái độ, quyết định, dự định của khách hàng” với 3 mục hỏi có hệ số tương quan của 3 biến - tổng đều lớn hơn 0,4. Đồng thời, hệ số Cronbach’s Alpha là 0,856. Tập hợp các biến quan sát này có hệ số Cronbach’s Alpha nếu loại biến đều lớn hơn 0.6 và nhỏ hơn 0.856. Do đó, các biến này đều là thang đo có tin cậy cao, các đo lường có mối liên hệ chặt chẽ lẫn nhau có ý nghĩa cho khái niệm nghiên cứu quyết định, dự định dùng dịch vụ sản phẩm mobile banking của khách hàng. Trong đó, biến quan sát QD2 có giá trị ý nghĩa nhiều nhất cho thang đo chung.
Tóm lại, kết quả phân tích thu được hệ số Cronbach’s Alpha của các nhóm (trừ nhóm chi phí) đều lớn hơn 0.8 chứng tỏ thang đo rất tốt, các biến quan sát trong mô hình đều có nghĩa, các câu hỏi đều đo lường chính xác khái niệm nghiên cứu và được giữa lại để thực hiện phân tích nhân tố khám phá EFA ở bước tiếp theo.
3.3. Phân tích nhân tố khám phá EFA
Theo cuốn Phân tích dữ liệu với SPSS năm 2008 của tác giả Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc: “Phân tích nhân tố sử dụng chủ yếu là để thu nhỏ và tóm tắt các dữ liệu cụ thể là liên hệ giữa các nhóm biến có liên hệ qua lại lẫn nhau được xem xét và trình bày dưới dạng một số ít các nhân tố cơ bản. Hệ số KMO dùng để xem xét sự thích hợp cùa phân tích nhân tố. Trị số KMO lớn hơn 0,5 nhỏ hơn 1 là điều kiện để phân tích
nhân tố là thích hợp. Tiếp đến, xem xét nếu hệ số tương quan giữa các biến nhỏ, phân tích nhân tố có thể không thích hợp. Chúng ta có thể sử dụng Barlett’s Test of Sphericity để kiểm định giả thuyết Ho là các biến không có tương quan với nhau trong tổng thể. Khi đại lượng chi -square có giá trị càng lớn thì ta càng có nhiều khả năng bác bỏ giả thuyết Ho này.”
Theo Hair & ctg (1998,111), Multivariate Data Analysis, Prentice - Hall Internatonal: “Factor Loading - hệ số tải nhân tố là chỉ tiêu để đảm bảo mức ý nghĩa thiết thực cuả EFA, giá trị này biểu thị mối quan hệ tương quan giữa biến quan sát với nhân tố, hệ số này càng cao nghĩa là tương quan giữa biến quan sát đó với nhân tố càng lớn. Nếu cỡ mẫu nghiên cứu khoảng 100 thì nên chọn hệ số tải nhân tố Factor Loading ở mức 0,55”. Do đó, tác giả đã chọn Factor Loading ở 0,55 và thu được bảng sau:
Phân tích nhân tố khám phá cho biến độc lập