Phân tích mô tả

Phương pháp n y được sử ng đối với những c u hỏi nhằm khảo sát mẫu như: thời gian giao ch với ng n h ng các loại sản ph m giao ch mức độ nhận iết v sử ng I lý o khách h ng chưa sử ng I thời gian mật độ v các ứng ng sử ng I của khách h ng để thấy được r r ng v số lượng v sự khác iệt trong cơ cấu mẫu. ên cạnh đó phương pháp thống kê m tả c n được sử ng để thống kê ý kiến của khách h ng để đánh giá mức độ đ ng ý đối với từng iến quan sát có trong các nhóm nh n tố. Kết quả của ph n t ch m tả sẽ l cơ sở để người đi u tra đưa ra nhận đ nh an đầu v tạo n n tảng để đ xuất các giải pháp sau n y.

3.2.2 Phương pháp đánh giá độ tin cậy của thang đo

Kiểm đ nh độ tin cậy của thang đo ằng kiểm đ nh ron ach‟s lpha đối với từng iến quan sát trong từng nh n tố.

Theo nhi u nh nghiên cứu mức độ đánh giá các iến th ng qua hệ số ron ach‟s lpha được đưa ra như sau:

Những iến có hệ số tương quan iến tổng orrecte Item Total orrelation lớn hơn 0 3 v có hệ số ron ach‟s lpha lớn hơn 0.6 sẽ được chấp nhận v đưa v o những ước ph n t ch xử lý tiếp theo. thể l :

Hệ số ron ach‟s lpha lớn hơn 0.8: Hệ số tương quan cao.

Hệ số ron ach‟s lpha từ 0.7 đến 0.8: Chấp nhận được.

Theo đó những biến có hệ số tương quan iến tổng (Item- total correlation) nhỏ hơn 0 3 là những biến không phù hợp hay những biến rác sẽ b loại ra khỏi mô hình.

Theo Hoàng Trọng và cộng sự (2008), hệ số ron ach‟s lpha chỉ cho biết các biến quan sát nào cần giữ lại và biến quan sát nào cần bỏ đi. Khi đó việc tính toán hệ số tương quan biến và hệ số tương quan tổng giúp loại đi iến quan sát kh ng đóng góp nhi u cho sự mô tả của các khái niệm cần đo.

3.2.3 Phân tích nhân tố khám phá Explore Factor Analysis (EFA)

ể tiến hành phân tích nhân tố EF đ tài thực hiện kiểm đ nh KMO and artlett‟s Test. Sau đó tiến hành phân tích nhân tố EFA, các biến quan sát có hệ số tải <0.5 sẽ b loại bỏ. Từ đó rút tr ch được các nhóm nhân tố thích hợp.

Theo Mayers và cộng sự (2000), trong phân tích nhân tố phương pháp tr ch Pricipal Components Analysis cùng với phép xoay Varimax là cách thức được sử d ng phổ biến và chính xác nhất. i u kiện để sử d ng EFA là hệ số tải nhân tố hay trọng số nhân tố (Factor loading), KMO (Kaiser meyer olkin), kiểm đ nh Bartlett và phần trăm phương sai to n ộ percentage of variance . Trong đó:

Hệ số tải nh n tố hay trọng số nh n tố Factor loa ing :

 Theo Hair v cộng sự 1989 đ y l chỉ tiêu để đảm ảo mức ý ngh a thiết thực của EF .

 ác mức độ của hệ số Factor loa ing:

o Factor loa ing > 0.3: được xem đạt mức độ tối thiểu o Factor loa ing > 0.4: được xem quan trong

o Factor loa ing > 0.5: được xem có ý ngh a thực tiễn

KMO (Kaiser meyer olkin): là chỉ số ùng để xem xét sự thích hợp trong phân tích nhân tố 0.5< KMO <1 thì phân tích nhân tố là thích hợp

Kiểm đ nh artlett : ùng để xem xét các biến kh ng có tương quan trong tổng thể. Kiểm đ nh n y có ý ngh a thống kê khi Sig <0 5 đ ng thời các biến trong mô hình có mối tương quan với nhau trong tổng thể

Formatted: Space Before: 0 pt, After: 0 pt

Phần trăm phương sai to n ộ Percentage of variance : ùng để đo độ phù hợp của nh n tố n v nó cho iết phương sai t nh cho một nh n tố. o vậy đi u kiện ùng để quyết đ nh số nh n tố l ựa trên Eigenvalue từ 1 trở lên hoặc tổng phương sai tr ch của các nh n tố đạt 60% trở lên.

3.2.4 Phân tích hồi quy tuyến tính

 Phân tích tƣơng quan:

Kiểm đ nh mối tương quan tuyến tính giữa các biến trong mô hình, giữa biến ph thuộc với biến độc lập và giữa các biến độc lập với nhau. Trong mô hình nghiên cứu, kỳ vọng có mối tương quan tuyến tính chặt chẽ giữa biến ph thuộc và các biến độc lập và xem xét mối tương quan giữa các biến độc lập với nhau để nhận biết hiện tượng đa cộng tuyến.

 Phân tích hồi quy đa iến:

Ph n t ch h i quy được thực hiện ằng phương pháp Enter với phần m m SPSS. Mô hình h i quy có dạng như sau:

Yi = 0 + 1X1i + 2X2i + + pXni + i Trong đó:

Yi : Biến ph thuộc : Mức độ hài lòng của khách hàng v L V T 0 : Hệ số chặn.

i : Hệ số h i quy thứ i (i = 1,n). i : Sai số biến độc lập thứ i. Xi: Biến độc lập ngẫu nhiên.

3.2.5 Kiểm định mô hình

Kiểm định độ phù hợp của mô hình

Kiểm đ nh F trong bảng ph n t ch phương sai l phép kiểm đ nh v độ phù hợp của mô hình h i quy tuyến tính tổng thể, xem xét biến ph thuộc có liên hệ tuyến tính với toàn bộ tập hợp các biến độc lập hay không.

Cặp giả thiết nghiên cứu:

Formatted: Space Before: 0 pt, After: 0 pt

Ho: Không có mối quan hệ giữa các biến độc lập và biến ph thuộc H1: T n tại mối quan hệ giữa các biến độc lập và biến ph thuộc

Mức ý ngh a kiểm đ nh là 5%

Nguyên tắc chấp nhận giả thiết:

Nếu Sig <= 0 05: ác ỏ giả thiết Ho

Sig > 0 05: hưa có cơ sở ác ỏ giả thiết Ho.

Kiểm định đa cộng tuyến

Cộng tuyến là trạng thái trong đó các iến độc lập có tương quan chặt chẽ với nhau. Vấn đ của hiện tượng cộng tuyến là chúng cung cấp cho mô hình những thông tin rất giống nhau, và rất khó tách rời ảnh hưởng của từng biến một đến biến ph thuộc. Hiệu ứng khác của sự tương quan khá chặt giữa các biến độc lập l nó l m tăng độ lệch chu n của các hệ số h i quy, và làm giảm tr thống kê của kiểm đ nh ý ngh a của chúng.

Dấu hiệu nhận biết đa cộng tuyến:

- Hệ số phóng đại phương sai VIF vượt quá 10

- Hệ số tương quan giữa các biến độc lập cao, nếu > 0,8 thì chắc chắn có đa cộng tuyến. - Dấu của hệ số h i quy khác với dấu kỳ vọng.

- Kiểm đ nh sự tương quan hệ số Durbin Wastion.

TÓM TẮT CHƢƠNG 3

hương 3 tr nh y phương pháp nghiên cứu được thực hiện để xây dựng đánh giá các thang đo v m h nh lý thuyết v các yếu tố tác động đến Quyết định lựa chọn sử dụng IB qua

đánh giá của khách h ng. Phương pháp nghiên cứu được thực hiện qua 2 ước g m nghiên cứu sơ ộ và nghiên cứu chính thức. Nghiên cứu sơ ộ sử d ng phương pháp nghiên cứu đ nh tính thông qua thảo luận nhóm, qua ước nghiên cứu n y các thang đo lường các khái niệm cũng được xây dựng để ph c v cho nghiên cứu chính thức. Nghiên cứu chính thức sử d ng phương pháp nghiên cứu đ nh lượng thông qua kỹ thuật phỏng vấn trực tiếp khách hàng với cỡ mẫu là 150. hương tiếp theo sẽ trình bày kết quả phân tích thông tin qua phần m m SPSS 20.0.

Tr nh y phương pháp ph n t ch ữ liệu: đánh giá sơ ộ thang đo ằng hệ số tin cậy

ron ach‟s lpha ph n t ch nh n tố khám phá EFA và phân tích h i quy tuyến tính, kiểm đ nh trung bình tổng thể ph n t ch phương sai để kiểm đ nh sự khác biệt v mức độ đánh giá theo các đặc điểm cá nhân.

CHƢƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU 4.1 THỐNG KÊ MÔ TẢ CÁC BIẾN VÀ MÔ TẢ MẪU NGHIÊN CỨU 4.1.1 ặc điểm mẫu quan sát

Biểu đồ 4.1: Biểu đồ mô tả giới tính và độ tuổi

Trong 150 bảng hỏi được khảo sát với 150 khách hàng, có 84 khách hàng nam chiếm tỷ lệ 56% và 66 khách hàng nữ chiếm tỷ lệ 44%. Ta nhận thấy không có sự chênh lệch đáng kể v giới tính giữa hai nhóm khách hàng nam và khách hàng nữ.

Trong số 150 phiếu khảo sát th chiếm tỷ lệ lớn nhất l khách h ng có độ tuổi từ 18 đến 30 tuổi trong 150 khách h ng được đi u tra th có 60 người trong độ tuổi n y chiếm tỷ lệ 40%. hiếm tỷ lệ cao thứ 2 v cũng kh ng có sự chênh lệch nhi u so với nhóm chiếm cao nhất l nhóm khách h ng có độ tuổi từ 31 đến 45 tuổi có 45 người chiếm tỷ lệ 30% đ y l 2 nhóm khách h ng thuộc tầng lớp trẻ v trung niên họ l những người có nhu cầu giao ch với Ng n h ng nhi u. o đó Ng n h ng nên chú ý hơn đến 2 nhóm độ tuổi n y v đ y l 2 nhóm khách h ng ch nh của Ng n h ng. ộ tuổi từ >45 tuổi có 36 người chiếm tỷ lệ 24% nhóm độ tuổi có ti m năng rất lớn đa số l những người có cuộc sống thu nhập ổn đ nh thậm ch c n có ngu n ự trữ t i sản lớn. o đó Ng n h ng cũng cần quan t m đến nhóm khách h ng n y ằng cách triển khai các ch v phù hợp với nhóm khách h ng n y đặc iệt Ng n h ng nên cho nhóm

khách h ng n y ần l m quen với ch v Internet anking. Nhóm khách h ng cuối cùng chiếm một tỷ lệ rất thấp l nhóm khách h ng có độ tuổi <18 tuổi. hỉ có 9 người thuộc nhóm tuổi n y chiếm 6% họ chủ yếu l những người học sinh sinh viên.

Biểu đồ 4.2: Biểu đồ mô tả nghề nghiệp, trình độ học vấn và thu nhập

Trong tổng số 150 phiếu khảo sát, phần lớn khách hàng làm kinh doanh với 81 người chiếm tỷ lệ 54%. Nhóm ngh nghiệp có số lượng lớn thứ 2 là cán bộ công chức với 36 người chiếm tỷ lệ 24%. y l 2 nhóm đối tượng chính của Ngân hàng. Họ là những người có tiếp xúc với Internet Banking thông qua việc nhận lương qua Ng n h ng hay đang sử d ng d ch v thấu chi tại Ngân hàng. Tiếp đến là nhóm học sinh, sinh viên và những người thuộc nhóm khác với lần lượt là 24 và 9 người chiếm tỷ lệ lần lượt là 16% và 6%. y l 2 nhóm đối tượng chưa có nhi u nhu cầu giao d ch với Ngân hàng.

Xét v tr nh độ học vấn, số khách h ng có tr nh độ học vấn l đại học chiếm tỷ lệ cao nhất là 36% và 14% khách h ng có tr nh độ sau đại học. i u này cho thấy tr nh độ học vấn của khách h ng đến giao d ch với ngân hàng Agribank khá cao. Khách hàng có tr nh độ cao đẳng, trung cấp là 26%. Tỷ lệ khách h ng tr nh độ trung học phổ thông là 4% và cuối cùng nhóm khách hàng thuộc nhóm khác chiếm 20% tổng số khách h ng đã khảo sát.

56% trong tổng số khách h ng được hỏi nằm trong nhóm đối tượng có thu nhâp trên 10 triệu. Chiếm tỷ lệ cao thứ 2 là nhóm khách hàng có thu nhập từ 5 đến 10 triệu, chiếm 30%. i u này cho thấy rằng thu nhập của khách hàng giao d ch với ng n h ng l tương đối cao. Và những nhóm đối tượng có thu nhập khá cao lại có xu hướng giao d ch với ngân hàng nhi u hơn các nhóm đối tượng khác.

Biểu đồ 4.3: Biểu đồ mô tả mục đích sử dụng và mức độ sử dụng

Qua kết quả đi u tra ta thấy rằng khách h ng thường xuyên sử ng I để chuyển khoản v thanh toán khi có đến 69 lượt người lựa chọn để chuyển khoản chiếm tỷ lệ 46% v 34% tức l 51 người lựa chọn để thanh toán đ y cũng l 2 h nh thức giao ch thường xuyên của khách h ng khi giao ch với Ng n h ng. Ngo i ra 2 tiêu ch l sử ng I để tra cứu số ư v xem th ng tin t i khoản l 2 tiêu ch được lựa chọn cao thứ a v thứ tư. Ng n h ng hiện đang triển khai ch v Sử ng I tra cứu th ng tin giao ch cho khách h ng. hỉ với một chiếc máy t nh có kết nối I v có t i khoản I tại Ng n h ng ạn đã có thể thực hiện đi u n y. Nhận thấy ch lợi của ch v n y khá nhi u khách h ng đã sử ng ch v n y.

Trong tổng số 150 người được hỏi th có sử ng th có đến 66 người trả lời rằng họ sử ng Internet anking từ 1 đến 2 lần/ng y chiếm tỷ lệ 44%. y l một tỷ lệ khá cao nó cho ta thấy rằng khách h ng l thường xuyên sử ng Internet anking để ph c v cho nhu cầu của m nh. ên cạnh đó ta cũng nhận thấy được tỷ lệ sử ng Internet anking trên 4–5 lần/tuần cũng tương đối cao khi có đến 36 người lựa chọn chiếm tỷ lệ 24%.

4.1.2 Thống ê mô tả các iến Bảng 4.1: Thống ê mô tả các iến Trung bình Trung v Mode ộ lệch chu n Sự tin tƣởng cảm nhận (Trung ình = 2,75)

TT1 Tin tưởng v o c ng nghệ m Ng n h ng đang

sử ng để phát triển Internet anking 2.43 2.00 2 0.878 TT2 Tin tưởng gri ank ảo mật tốt th ng tin

khách hang 2.88 3.00 2 1.009

TT3 Agri ank cung cấp ch v Internet anking đáng tin cậy 2.92 3.00 3 0.973 TT4 Agri ank l nh cung cấp ch v Internet

Banking uy t n v tiếng tăm 2.69 3.00 3 0.963

Sự rủi ro cảm nhận (Trung ình = 3,63)

RR1 Sử ng Internet anking l m tăng khả năng

t i khoản cá nh n mất cắp ti n 3.31 3.00 3 0.882 RR2 Rủi ro của việc sử ng Internet anking l

quá cao so với lợi ch của nó 3.57 4.00 4 0.893 RR3 Kh ng an t m v c ng nghệ 3.85 4.00 4 0.712 RR4 Internet anking có thể l m lộ mật cá nh n 3.75 4.00 4 0.843 RR5 Lo lắng v pháp luật liên quan đến Internet

Banking 3.59 4.00 4 0.828

Sự tiện lợi (Trung ình = 3,02)

TL1 Sử ng Internet Banking giúp tôi hoàn thành

giao ch ng n h ng một cách nhanh chóng 2.51 2.00 2 1.104