- Các yếu tố ảnh hưởng đến việc sử dụng dịch vụ internet banking tác giả đề xuất tại mô hình nghiên cứu gồm (1) Hiệu quả kỳ vọng, (2) Nỗ lực kỳ vọng, (3) Ảnh hưởng xã hội, (4) Điều kiện thuận lợi, (5) An toàn và bảo mật, (6) Chi phí sử dụng là những yếu tố chính ảnh hưởng đến việc sử dụng dịch vụ internet banking của khách hàng cá nhân tại BIDV Nam Gia Lai.
- Các biến quan sát (29 biến) để ảnh hưởng đến quyết định sử dụng được tác giả đề xuất trên cơ bản đã phản ánh được thuộc tính của 06 yếu tố ảnh hưởng cần đo lường, tuy nhiên cần bỏ đi biến quan sát XH5: Những người sử dụng internet bank-
ing là biểu hiện sự sành điệu về công nghệ. Theo ý kiến của nhóm thảo luận thì thực
tế khách hàng không sử dụng vì sự sành điệu công nghệ mà vì đam mê công nghệ, những ứng dụng hữu ích của công nghệ hay như một trào lưu; nên biến quan sát XH5 không phù hợp.
Như vậy, sau kết quả thảo luận nhóm, mô hình nghiên cứu đề xuất tại Chương 2 gồm 06 yếu tố ảnh hưởng được giữ nguyên. Bộ thang đo hiệu chỉnh được dùng để xây dựng Bảng câu hỏi gồm 28 biến quan sát, giảm bớt 01 biến quan sát so với ban đầu.
Tiến hành thiết kế Bảng câu hỏi khảo sát khách hàng phục vụ nghiên cứu thực nghiệm tại Chi nhánh BIDV Nam Gia Lai. Bảng câu hỏi sẽ gồm hai phần: phần một là phần thông tin của khách hàng gồm các yếu tố: họ tên, giới tính, tuổi, nghề nghiệp, trình độ học vấn, thu nhập; phần hai gồm các câu hỏi thiết kế theo thang đo Likert. Chi tiết bảng câu hỏi khảo sát xem ở phụ lục 2.
3.3. Nghiên cứu định lƣợng 3.3.1. Mục tiêu nghiên cứu
Nghiên cứu định lượng được thực hiện bằng cách phân tích dữ liệu thu thập từ phiếu khảo sát khách hàng sử dụng dịch vụ internet banking tại BIDV Nam Gia Lai nhằm đánh giá sự phù hợp của thang đo, phân tích dữ liệu khảo sát thu thập được, từ đó rút ra kết quả nghiên cứu.
3.3.2. Các bƣớc nghiên cứu
Xác định cỡ mẫu: Theo Hair và cộng sự (006) để thực hiện EFA, kích thước mẫu tốt là 100 và tỷ lệ quan sát (observation)/ biến đo lường (item) là 5:1. Với số biến quan sát của mô hình nghiên cứu theo bộ thang đo hiệu chỉnh trên là 31, cỡ mẫu là 155. Tuy nhiên, kích thước mẫu càng lớn thì càng tốt nên tác giả dự kiến kích thước mẫu tối thiểu là 200 (=140x1,29). Mặc khác, để bù cho các Phiếu khảo sát thiếu thông tin, hoặc không đáng tin cậy, kích thước mẫu được tác giả xác định để khảo sát thực tế là 300 (tăng 50% so với kích thước mẫu tối thiểu).
Khảo sát khách hàng: Tiến hành khảo sát khách hàng bằng hình thức phát
bảng câu hỏi trực tiếp cho khách hàng đến quầy giao dịch, qua email trực tiếp và gửi link câu hỏi khảo sát trên Google drive.
Phân tích dữ liệu: Tiến hành thu thập phiếu khảo sát và thực hiện phân tích
dữ liệu thu thập được bằng phần mềm SPSS để cho ra kết quả nghiên cứu.
3.3.3. Phân tích dữ liệu
Phân tích dữ liệu: Tiến hành thu thập Phiếu khảo sát từ các đơn vị trực thuộc BIDV Nam Gia Lai, thực hiện phân tích dữ liệu thu thập được bằng phần mềm SPSS để cho ra kết quả nghiên cứu.
Các bước thực hiện phân tích dữ liệu như sau:
Đánh giá thang đo Cronbach’s alpha
Công cụ Cronbach’s Alpha được sử dụng để đánh giá độ tin cậy của các biến quan sát trong mô hình nghiên cứu, giúp loại bỏ các biến quan sát không đủ độ tin cậy. Nhiều nhà nghiên cứu cho rằng Cronbach’s Alpha từ 0,8 trở lên đến gần 1 thì thang đo là tốt. Tuy nhiên, trường hợp khái niệm nghiên cứu là mới thì hệ số Cronbach’s Alpha ≥ 0,6 là chấp nhận được (Nunnally và Bernstein, 1994).
Mặt khác, để tránh hiện tượng trùng lắp trong đo lường, bên cạnh hệ số Cronbach’s Alpha, sử dụng kết hợp hệ số tương quan biến-tổng hiệu chỉnh (correct-
ed item-total correlation), nếu một biến đo lường có hệ số tương quan biến tổng ≥ 0,3 thì đạt yêu cầu (Nunnally & Bernstein, 1994).
Phân tích yếu tố khám phá EFA
Sau khi đánh giá độ tin cậy của thang đo bằng Cronbach’s Alpha, bước tiếp theo là kiểm định giá trị thang đo (giá trị hội tụ, giá trị phân biệt) bằng phương pháp phân tích yếu tố khám phá EFA (Exploratory Factor Analysis). EFA dùng để rút gọn một tập k biến quan sát ban đầu thành một tập F (F<k) các yếu tố có ý nghĩa hơn, phù hợp hơn trong mô hình nghiên cứu. Các tiêu chuẩn được áp dụng trong EFA:
Hệ số KMO ≥ 0,5: dùng để so sánh độ lớn của hệ số tương quan giữa hai biến với độ lớn của hệ số tương quan từng phần của chúng (Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
Mức ý nghĩa kiểm định Bartlett (kiểm định sự tương quan giữa các biến trong tổng thể) ≤ 0,05: từ chối giả thuyết Ho (các biến không có tương quan với nhau), nghĩa là các biến có tương quan với nhau trong tổng thể. (Nguyễn Đình Thọ 2013).
Hệ số tải yếu tố (Factor Loading) ≥ 0,5, Eigenvalue ≥1 (đại diện cho phần biến thiên được giải thích bởi mỗi yếu tố), và phương sai trích ≥ 50%.
Sử dụng phương pháp rút trích yếu tố chính (Principal components) với phép xoay vuông góc các yếu tố (Varimax procedure) khi trích các yếu tố có Eigenvalue ≥ 1.
Phân tích hồi quy
Các bước thực hiện phân tích hồi quy tuyến tính bội:
Kiểm tra sự tương quan giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc bằng ma trận hệ số tương quan Pearson, lưu ý hiện tượng đa cộng tuyến.
Phương trình hồi quy tuyến tính có dạng: Y = β0 + β1 X1i + β2 X2i +…+ βn Xni + ε
- Y: Biến phụ thuộc (Quyết định sử dụng dịch vụ của khách hàng). - Xi: Các biến độc lập (là các yếu tố ảnh hưởng).
- β0: Hằng số hồi quy; βi: Hệ số hồi quy riêng phần đo lường sự thay đổi của biến phụ thuộc khi biến độc lập Xi thay đổi trong điều kiện các biến độc lập còn lại không đổi.
- ε là sai số ngẫu nhiên.
- Để ước lượng các tham số trong mô hình, sử dụng phương pháp Enter trong SPSS để đưa cùng lúc các biến độc lập, biến phụ thuộc vào mô hình.
(ii) Đánh giá sự phù hợp của mô hình: Sử dụng R2
hiệu chỉnh (Adjusted R square) thay thế cho R2 để đánh giá mức độ phù hợp của mô hình hồi quy (R2 hiệu chỉnh thường < R2
), dùng nó để đánh giá độ phù hợp của mô hình sẽ an toàn hơn vì nó không thổi phồng mức độ phù hợp của mô hình (Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008)
(iii) Kiểm định sự phù hợp của mô hình:
- Để lựa chọn mô hình tối ưu, thực hiện kiểm định F bằng phương pháp phân tích phương sai ANOVA, nếu giá trị Sig<0,05: bác bỏ giả thuyết Ho (B1=B2=B3=…=Bn=0, hay không có mối liên hệ giữa các biến độc lập với biến phụ thuộc trong mô hình), có nghĩa các biến độc lập Xi trong mô hình giải thích được sự thay đổi của biến phụ thuộc Y.
- Mặt khác, để kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến, sử dụng hệ số phóng đại phương sai VIF (Variance Inflation Factor). Thông thường, nếu VIF của biến độc lập Xi > 10 thì biến này không có giá trị giải thích biến thiên của Y trong mô hình (Hair và cộng sự, 2006). Tuy nhiên, nếu VIF > 2 cần lưu ý vì hiện tượng đa cộng tuyến có thể xảy ra trong mô hình hồi quy.
Đánh giá tác động khác nhau của các biến nhân khẩu học đến quyết định sử dụng dịch vụ internet banking của khách hàng
Kiểm định T Test: dùng để kiểm tra sự tác động khác nhau của biến giới
tính đến quyết định sử dụng dịch vụ.
Trường hợp Sig Levene statistic lớn hơn hoặc bằng 0.05: nghĩa là phương sai giữa 2 giới tính là không khác nhau, chúng ta sử dụng giá trị T Test ở Equalvari- ances assumed để nhận xét.
Sig T Test <0.05: có sự khác biệt có ý nghĩa thống kê về quyết định sử dụng giữa 2 giới tính khác nhau.
Sig T Test >=0.05: không có sự khác biệt có ý nghĩa thống kê về quyết định sử dụng giữa 2 giới tính khác nhau.
Trường hợp Sig Levene statistic nhỏ hơn 0.05: nghĩa là phương sai giữa 2 giới tính là khác nhau, chúng ta sử dụng giá trị T Test ở Equalvariances not as- sumed để nhận xét.
Sig T Test <0.05: có sự khác biệt có ý nghĩa thống kê về quyết định sử dụng giữa 2 giới tính khác nhau.
Sig T Test >=0.05: không có sự khác biệt có ý nghĩa thống kê về quyết định sử dụng giữa 2 giới tính khác nhau.
Kiểm định One ANOVA: dùng để kiểm tra sự tác động khác nhau của biến nhân khẩu học còn lại đến quyết định sử dụng dịch vụ.
Trường hợp Sig Levene statistic lớn hơn hoặc bằng 0.05: nghĩa là phương sai giữa các nhóm của biến nhân khẩu học là không khác nhau, chúng ta sử dụng bảng ANOVA để nhận xét.
Sig F <0.05: có sự khác biệt có ý nghĩa thống kê về quyết định sử dụng giữa các nhóm khác nhau của biến định tính.
Sig F >=0.05: không có sự khác biệt có ý nghĩa thống kê về quyết định sử dụng giữa các nhóm khác nhau của biến định tính.
Trường hợp Sig Levene statistic nhỏ hơn 0.05: nghĩa là phương sai giữa các nhóm của biến định tính là khác nhau, chúng ta sử dụng bảng Robust Test of Equal- ity of Means để nhận xét.
Sig Welch <0.05: có sự khác biệt có ý nghĩa thống kê về quyết định sử dụng giữa các nhóm khác nhau của biến định tính.
Sig Welch >=0.05: không có sự khác biệt có ý nghĩa thống kê về quyết định sử dụng giữa các nhóm khác nhau của biến định tính.
Kết luận chương 3:
Chương 3 của bài luận văn trình bày năm bước của quy trình nghiên cứu, cách thiết kế nghiên cứu, các phương pháp nghiên cứu (kiểm định độ tin cậy, phân tích yếu tố khám phá, phân tích tương quan và phân tích hồi quy) và dữ liệu nghiên cứu.
CHƢƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU 4.1. Mô tả mẫu
Theo Hair và cộng sự (2006) để thực hiện EFA, kích thước mẫu tốt là 100 và tỷ lệ quan sát (observation)/ biến đo lường (item) là 5:1.Nghiên cứu này gồm có 31 thang đo như vậy cần có ít nhất 155 quan sát. Trong tổng số 300 bảng khảo sát được gửi đi thì tác giả thu về 252 bảng khảo sát (chiếm 84% tổng số phiếu khảo sát), tuy nhiên, chỉ có 210 phiếu khảo sát là hợp lệ (chiếm 83,33% số phiếu khảo sát thu về).
Các thông tin cá nhân trong bảng câu hỏi khảo sát gồm giới tính, tuổi, nghề nghiệp, trình độ học vấn và mức thu nhập.
Về giới tính: trong số những người được khảo sát có 145 người là nữ
(chiếm 69%), còn lại 65 người là nam (chiếm 31%).
Bảng 4. 1: Thống kê giới tính khách hàng
GIOITINH
Frequency Percent Valid Percent
Cumulative Per- cent
Valid Nữ 145 69.0 69.0 69.0
Nam 65 31.0 31.0 100.0
Total 210 100.0 100.0
Về độ tuổi: những người có độ tuổi từ 35 tuổi trở xuống chiếm 33,8% trên
tổng số người có phiếu hợp lệ thu về; cụ thể là 71 người. Những người từ 36 tuổi trở lên là 139 người (chiếm 66,2%).
Bảng 4. 2: Thống kê độ tuổi khách hàng
TUOI
Frequency Percent Valid Percent
Cumulative Percent
Valid Dưới 25 tuổi 9 4.3 4.3 4.3
Từ 36 – 45 tuổi 42 20.0 20.0 53.8
Trên 45 tuổi 97 46.2 46.2 100.0
Total 210 100.0 100.0
Về trình độ học vấn: mẫu quan sát này c ó t r ì n h đ ộ h ọ c v ấ n k h á
đ a d ạ n g v à p h o n g p h ú có 44,3% (93 người) đều tốt nghiệp trung cấp/cao đẳng/đại học và sau đại học trở lên; còn lại 55,7% (117 người) là trình độ phổ thông trung học trở xuống.
Bảng 4. 3: Thống kê trình độ học vấn khách hàng
HOCVAN
Frequency Percent Valid Percent
Cumulative Percent
Valid Phổ thông cơ sở 18 8.6 8.6 8.6
Trung học phổ
thông 99 47.1 47.1 55.7
Đại học 80 38.1 38.1 93.8
Trên đại học 13 6.2 6.2 100.0
Total 210 100.0 100.0
Về nghề nghiệp: mẫu quan sát đa dạng, phong phú về nghề nghiệp; trong
đó chiếm nhiều nhất (40,5%) là những người cán bộ công chức nhân viên văn phòng và tự kinh doanh chiếm thứ hai (29,5%). Điều này khá phù hợp với thực tế rằng những người này thường không có nhiều thời gian đến quầy để giao dịch nên họ thích sử dụng dịch vụ Internet Banking hơn.
Bảng 4. 4: Thống kê nghề nghiệp khách hàng NGHENGHIEP Frequency Percent Valid Per- cent Cumulative Percent Valid Cán bộ công chức/ NV văn phòng 85 40.5 40.5 40.5 Tự kinh doanh 62 29.5 29.5 70.0 Nội trợ, nghỉ hưu 46 21.9 21.9 91.9 Khác 17 8.1 8.1 100.0 Total 210 100.0 100.0
Về thu nhập:mẫu quan sát đa dạng, phong phú về thu nhập; mức thu nhập từ dưới 15 triệu trở xuống chiếm 69,5%; còn lại mức thu nhập từ 15 triệu trở lên chiếm chỉ 30,5% mẫu. Điều này cũng khá phù hợp với nghề nghiệp mà khách hàng đến khảo sát.
Bảng 4. 5: Thống kê thu nhập của khách hàng
THUNHAP Frequency Percent Valid Per- cent Cumulative Percent
Valid Dưới 8 triệu đồng 70 33.3 33.3 33.3
Từ 8 đến dưới 15 triệu đồng 76 36.2 36.2 69.5 Từ 15 đến dưới 22 triệu đồng 36 17.1 17.1 86.7 Từ 22 triệu đồng trở lên 28 13.3 13.3 100.0 Total 210 100.0 100.0
4.2. Kiểm định độ tin cậy của thang đo – Cronbach’s alpha
Hệ số Cronbach’s alpha là một phép kiểm định thống kê dùng để kiểm tra sự chặt chẽ và tương quan giữa các biến quan sát. Điều này liên quan đến hai khía cạnh là tương quan giữa bản thân các biến và tương quan của các điểm số của từng biến với điểm số toàn bộ các biến của mỗi người trả lời.
Phương pháp này cho phép người phân tích loại bỏ những biến không phù hợp và hạn chế các biến rác trong mô hình nghiên cứuvì nếu không chúng ta không thể biết được chính xác độ biến thiên cũng như độ lỗi của các biến. Theo đó, chỉ những biến có Hệ số tương quan tổng biến phù hợp (Corrected Item-Total Correla- tion) lớn hơn 0.3 và có Hệ số Alpha lớn hơn 0.6 mới được xem là chấp nhận được và thích hợp đưa vào phân tích những bước tiếp theo (Nunnally và BernStein,1994). Cũng theo nhiều nhà nghiên cứu, nếu Cronbach’s alpha đạt từ 0,8 trở lên thì thang đo lường là tốt và mức độ tương quan sẽ càng cao hơn..
4.2.1. Thang đo các biến độc lập
Ta có bảng thống kê hệ số cronbach’s alpha như sau:
Bảng 4. 6: Thang đo cronbach’s alpha biến độc lập
Biến quan sát Corrected Item-Total Correlation Cronbach's Alpha if Item Deleted Hiệu quả kỳ vọng HQ1 .702 .798 HQ2 .671 .811 HQ3 .648 .819 HQ4 .716 .790 Cronbach's Alpha =.846 An toàn bảo mật AT1 .579 .731 AT2 .566 .735 AT3 .496 .759 AT4 .595 .725 AT5 .541 .745 Cronbach's Alpha =.780 Ảnh hƣởng xã hội XH1 .701 .825 XH2 .740 .808 XH3 .750 .803 XH4 .644 .847 Cronbach's Alpha =.860 Nỗ lực kỳ vọng NL1 .762 .825 NL2 .747 .829 NL4 .788 .818 NL5 .634 .871 Cronbach's Alpha =.872 Chi phí sử dụng CP1 .595 .833 CP2 .779 .751 CP3 .730 .777 CP4 .613 .828 Cronbach's Alpha =.842 Điều kiện thuận lợi
DK1 .467 .715
DK3 .550 .671
DK4 .595 .641
Cronbach's Alpha =.739
Nguồn: Dữ liệu nghiên cứu của tác giả
Thang đo Hiệu quả kỳ vọng (HQ) có hệ số Cronbach's Alpha đạt 0,69 (>0,6) đạt yêu cầu và hệ số tương quan biến tổng của 4 biến quan sát từ HQ1 đến HQ4 đều >0,3; tuy nhiên hệ số tương quan biến tổng của biến quan sát HQ5 =0,132<0,3; vì vậy ta tiến hành loại biến HQ5 thì hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha của yếu tố hiệu quả kỳ vọng đạt 0,837( tăng 0,156), do đó ta loại biến này ra khỏi mô hình.
Thang đó An toàn bảo mật (AT) các biến quan sát đều có Hệ số tương quan tổng biến phù hợp >0,3 và Hệ số Cronbach’s Alpha >0,6 (0,78) nên đạt yêu cầu về độ tin cậy có thể đưa vào phân tích nhân tố.
Thang đó Ảnh hưởng xã hội (XH) các biến quan sát đều có Hệ số tương quan tổng biến phù hợp >0,3 và Hệ số Cronbach’s Alpha >0,6 (0,86) nên đạt yêu cầu về độ tin cậy có thể đưa vào phân tích nhân tố.
Thang đo Nỗ lực kỳ vọng (NL) có hệ số Cronbach's Alpha đạt 0,765 (>0,6) đạt yêu cầu và hệ số tương quan biến tổng của 4 biến quan sát NL1,NL2,NL4,NL5