Số phiếu khảo sát phát ra là 300 phiếu, thu về 300 phiếu, trong đó có 18 phiếu không hợp lệ, 282 phiếu hợp lệ dùng để nghiên cứu chính thức trong bài. Các thông tin về đặc điểm của mẫu nghiên cứu sẽ đƣợc trình bày cụ thể trong các mục sau đây.
Giới tính: Trong 293 khách hàng đƣợc phỏng vấn, có 119 khách hàng nam chiếm
42.2% và 163 khách hàng nữ, chiếm 56.8%. Điều này chứng tỏ trên thực tế khách hàng cá nhân đến giao dịch tại ngân hàng là nữ giới nhiều hơn so với nam giới. Đặc điểm giới tính đƣợc thể hiện qua Hình 4.1:
Hình 4.1: Biểu đồ thống kê mô tả giới tính
Độ tuổi: Cơ cấu độ tuổi trong mẫu đƣợc khảo sát cho thấy, nhóm tuổi từ 18-29 là 97 khách hàng chiếm tỷ lệ 34.4%; nhóm từ 30 đến dƣới 45 tuổi là 127 khách hàng, chiếm tỷ lệ cao nhất 45.0%; cuối cùng là nhóm trên 45 tuổi có 58 khách hàng, chiếm tỷ lệ 20.6%. Nhƣ vậy, đa số các khách hàng giao dịch với ngân hàng là những ngƣời đang trong độ tuổi lao động, có khả năng tiếp nhận những sản phẩm dịch vụ công nghệ cao, đƣợc kỳ vọng sẽ là đối tƣợng khách hàng mục tiêu.
Hình 4.2: Biểu đồ thống kê mô tả độ tuổi
Nguồn: Số liệu điều tra của tác giả
Trình độ học vấn: Trình độ học vấn của khách hàng đƣợc chia thành 5 nhóm, trong đó: nhóm dƣới THPT là 23 khách hàng, chiếm tỷ lệ 8.2 % trong mẫu nghiên cứu; nhóm PTTH là 84 khách hàng, chiếm tỷ lệ 29.8%; nhóm Trung cấp - Cao Đẳng là 98 khách hàng, chiếm tỷ lệ 34.8%; nhóm Đại học là 62 khách hàng, chiếm tỷ lệ 22% và cuối cùng là nhóm Trên đại học là 15 khách hàng, chiếm tỷ lệ 5.3%. Kết quả này cho thấy các khách hàng đến giao dịch với ngân hàng chủ yếu là những ngƣời có trình độ học vấn từ PTTH đến Đại Học. Vì ngƣời dân Lâm Đồng làm nghề nông và tiểu thƣơng là chủ yếu và trình độ chung của dân cƣ không cao, sự am hiểu về công nghệ ngân hàng còn khá hạn chế.
Hình 4.3: Biểu đồ thống kê mô tả trình độ học vấn
Nguồn: Số liệu điều tra của tác giả
Nghề nghiệp: Nghề nghiệp của khách hàng trong mẫu khảo sát đƣợc chia thành 5
nhóm. Trong 282 ngƣời tham gia khảo sát thì phần lớn là làm việc khu vực tƣ nhân, khu vực nhà nƣớc và tự do kinh doanh. Số ngƣời không đi làm và làm việc tự do chiếm tỷ lệ nhỏ. Trong đó: nhóm không đi làm có 9 khách hàng, chiếm tỷ lệ 3.2% trong mẫu nghiên cứu; nhóm làm trong khu vực Nhà nƣớc là 88 khách hàng, chiếm tỷ lệ 31.2%; nhóm làm trong khu vực tƣ nhân là 65 khách hàng, chiếm tỷ lệ 23.0%; nhóm Tự kinh doanh là 80 khách hàng, chiếm tỷ lệ 28.4%; và cuối cùng là nhóm Tự do với 40 khách hàng, chiếm tỷ lệ 14%. Nhƣ vậy, nghề nghiệp của khách hàng đến giao dịch với ngân hàng rất đa dạng. Lƣợng khách hàng là cán bộ viên chức chiếm tỷ lệ khá lớn, tiếp theo đó là lƣợng khách hàng tự kinh doanh, đây là hai nhóm dân cƣ có nhu cầu giao dịch ngân hàng cao.
Hình 4.4: Biểu đồ thống kê mô tả nghề nghiệp
4.1. Phân tích sự khác biệt về quyết định sử dụng Internet Banking theo đặc điểm nhân khẩu học
Mục đích của việc phân tích này là tìm ra sự khác biệt về quyết định sử dụng Internet Banking theo đặc điểm nhân khẩu học của các cá nhân tham gia khảo sát. Ở phần này kỹ thuật phân tích phƣơng sai ANOVA và kiểm định trung bình mẫu độc lập T-Test đƣợc tác giả sử dụng để tìm ra sự khác biệt về đặc điểm của cá nhân trong ý định sử dụng IB.
4.2.1. Sự khác biệt về quyết định sử dụng Internet Banking theo giới tính
Ta kiểm định 2 giả thuyết là H0: Không có sự khác biệt về quyết định sử dụng Internet Banking theo giới tính và H1: Có sự khác biệt về quyết định sử dụng Internet Banking theo giới tính.
Bảng 4.2: Kết quả kiểm định sự khác biệt theo giới tính
Kiểm định mẫu độc lập
Kiểm định Levene t-test
F Sig. t df Sig. (2- tailed) Trung bình khác biệt Sai số chuẩn 95% độ tin cậy của sự khác biệt Phía dƣới Phía trên Y Phƣơng sai bằng nhau 1.401 .238 .927 191 .355 .05357 .05777 -.06037 .16752 Phƣơng sai không bằng nhau .918 130.821 .360 .05357 .05837 -.06190 .16905 Nguồn: Số liệu điều tra của tác giả
Theo kết quả Bảng 4.2, trong kiểm định t có giá trị sig = 0.355 > 0.05. Với mức ý nghĩa 5% chƣa đủ cơ sở để bác bỏ giả thuyết H0, do đó có thể kết luận: không có sự khác biệt về quyết định sử dụng Internet Banking theo giới tính. Cụ thể, căn cứ và cột mean Bảng 4.2 có thể thấy giữa nam và nữ thì đều có ý định sử dụng IB gần bằng nhau.
Bảng 4.3: Trung bình quyết định sử dụng IB theo giới tính
Phân tích nhóm Giới tính N Trung
bình
Độ lệch chuẩn Sai số chuẩn
DMS Nam 67 3.6975 .39054 .04771
Nữ 126 3.6439 .37749 .03363
Nguồn: Số liệu điều tra của tác giả
4.2.2. Sự khác biệt về quyết định sử dụng Internet Banking theo độ tuổi
Ta kiểm định 2 giả thuyết là H0: Không có sự khác biệt về quyết định sử dụng Internet Banking theo độ tuổi và H1: Có sự khác biệt về quyết định sử dụng Internet Banking theo độ tuổi.
Bảng 4.4: Kết quả kiểm định sự khác biệt theo độ tuổi
Tổng bình phƣơng df Trung bình bình phƣơng F Sig. Giữa các nhóm 5.313 2 2,656 22.242 .000 Trong các nhóm 22.692 190 .119 Tổng 28.004 192
Nguồn: Số liệu điều tra của tác giả
Kết quả Bảng 4.4 cho thấy trong kiểm định F = 22.242, giá trị sig = 0.000 < 0.05, do đó có thể bác bỏ giả thuyết H0 và kết luận là có sự khác biệt về quyết định sử dụng Internet Banking theo độ tuổi. Cụ thể, sự dao động là từ 3.4753 đến 3.8269, có sự chênh lệch nhẹ và dựa vào Bảng 4.5 có thể kết luận những ngƣời độ tuổi 30- 45 thì có ý định sử dụng IB cao nhất.
Bảng 4.5: Trung bình quyết định sử dụng IB theo độ tuổi
Độ tuổi N Mức ý nghĩa alpha = 0.05
1 2
18-29 70 3.4753
Trên 45 27 3.5633
30-45 96 3.8269
4.2.3. Sự khác biệt về quyết định sử dụng Internet Banking theo học vấn
Ta kiểm định 2 giả thuyết: H0: Không có sự khác biệt về quyết định sử dụng Internet Banking theo học vấn và H1: Có sự khác biệt về quyết định sử dụng Internet Banking theo học vấn.
Bảng 4.6: Kết quả kiểm định sự khác biệt theo học vấn
Tổng bình phƣơng df Trung bình bình phƣơng F Sig. Giữa các nhóm 6.197 3 2.066 17.902 .000 Trong các nhóm 21.808 189 .115 Tổng 28.004 192
Nguồn: Số liệu điều tra của tác giả
Kết quả Bảng 4.6 cho thấy trong kiểm định F = 17.902, giá trị sig = 0.000 < 0.05, có thể bác bỏ giả thuyết H0, do đó có thể kết luận là có sự khác biệt về quyết định sử dụng Internet Banking theo học vấn. Cụ thể, dao động từ 3.2981 đến 4.0733, mức dao động này khá lớn và dựa vào Bảng 4.7 có thể kết luận là những ngƣời có trình độ học vấn càng cao thì càng quan tâm tới công nghệ ngân hàng hơn và khả năng họ sử dụng dịch vụ IB cũng cao hơn.
Bảng 4.7: Trung bình quyết định sử dụng IB theo học vấn
Học vấn N Mức ý nghĩa alpha = 0.05 1 2 3 THPT 21 3.2981 Trung cấp – Cao đẳng 95 3.6121 Đại học 62 3.7637 Trên Đại học 15 4.0733
4.2.4. Sự khác biệt về quyết định sử dụng Internet Banking theo nghề nghiệp
Ta kiểm định giả thuyết: H0: Không có sự khác biệt về quyết định sử dụng Internet
Banking theo nghề nghiệp và H1: Có sự khác biệt về quyết định sử dụng Internet
Banking theo nghề nghiệp.
Bảng 4.8: Kết quả kiểm định sự khác biệt theo nghề nghiệp
Tổng bình phƣơng df Trung bình bình phƣơng F Sig. Giữa các nhóm 5.299 4 1.325 13.072 .000 Trong các nhóm 19.052 188 .101 Tổng 24.351 192
Nguồn: Số liệu điều tra của tác giả
Kết quả Bảng 4.8 cho thấy trong kiểm định F = 13.072 , giá trị sig = 0.000 < 0.05 nên có thể bác bỏ giả thuyết H0, do đó có thể kết luận là có sự khác biệt về quyết định sử dụng Internet Banking theo nghề nghiệp. Cụ thể, mức dao động từ 2.952 đến 4.057 là khá lớn và dựa vào Bảng 4.9 có thể thấy ý định sử dụng IB phân thành 2 nhóm: nhóm có khả năng quyết định sử dụng cao là nhóm ngƣời làm việc trong khu vực tƣ nhân, tự kinh doanh, nhà nƣớc, còn nhóm có khả năng quyết định sử dụng thấp là nhóm làm việc tự do hoặc không đi làm.
Bảng 4.9: Trung bình quyết định sử dụng IB theo nghề nghiệp
Nghề nghiệp N Mức ý nghĩa alpha = 0.05
1 2 Không đi làm 2 2.952 Tự do 2 3.007 Khu vực tƣ nhân 61 3.857 Tự kinh doanh 45 3.908 Khu vực nhà nƣớc 83 4.057
4.3. Kết quả phân tích hồi quy
4.3.1. Kiểm định thang đo bằng hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha
Kiểm định Cronbach’s Alpha đƣợc sử dụng để xem xét mức độ chặt chẽ mà các biến quan sát trong thang đo tƣơng quan với nhau. Kết quả kiểm định Cronbach’s Alpha của năm biến chính sẽ đƣợc tóm tắt trong Bảng 4.10.
Bảng 4.10: Tóm tắt kết quả kiểm định Cronbach’s Alpha
Biến Quan Sát Trung bình thang đo nếu loại biến
Phƣơng sai thang đo nếu
loại biến
Tƣơng quan biến tổng
Cronbach's Alpha nếu loại biến
HI với Cronbach’s Alpha = 0.763
HI1 12.0671 2.787 .503 .744
HI3 12.1097 2.878 .521 .730
HI4 11.8933 2.850 .576 .701
HI5 12.3226 2.808 .670 .656
SD với Cronbach’s Alpha = 0.789
SD1 7.41 1.432 .668 .672
SD2 7.44 1.519 .652 .692
SD3 7.51 1.545 .573 .775
CQ với Cronbach’s Alpha = 0.817
CQ1 8.04 1.410 .668 .753
CQ2 8.06 1.314 .646 .774
CQ3 8.02 1.250 .700 .717
TD với Cronbach’s Alpha = 0.834
TD1 7.49 1.133 .700 .766
TD2 7.40 1.094 .717 .749
TD3 7.41 1.161 .669 .796
TI với Cronbach’s Alpha = 0.874
TI1 7.81 1.489 .766 .816
TI2 7.84 1.372 .781 .803
TI3 7.80 1.527 .731 .847
Cảm nhận mức độ hữu ích (HI): Tiến hành kiểm định Cronbach’s Anpha cho 5 biến quan sát HI1, HI2, HI3, HI4, HI5, kết quả cho thấy hệ số Cronbach’s Alpha bằng 0.662 > 0.6 và hệ số tƣơng quan biến tổng (Corrected Item-Total Correlation) của các biến HI1, HI3, HI4, HI5 đều lớn hơn 0.3, tuy nhiên biến HI2 có hệ số tƣơng quan biến tổng nhỏ hơn 0.3, vì vậy loại bỏ biến HI2 và tiến hành kiểm định Cronbach’s Alpha lần 2.
Tiếp tục đƣa các biến quan sát còn lại sau khi đã loại HI2vào tiến hành kiểm định. Kết quả cho thấy hệ số Cronbach’s Alpha bằng 0.763 > 0.6 và hệ số tƣơng quan biến tổng (Corrected Item-Total Correlation) của các biến trong đều lớn hơn 0.3 nên đảm bảo bốn biến quan sát có mối tƣơng quan với nhau và phù hợp để tiếp tục nghiên cứu (Phụ lục 3.1).
Cảm nhận về mức độ dễ sử dụng của IB (SD): Tiến hành kiểm định Cronbach’s
Anpha cho 3 biến quan sát SD1, SD2, SD3, kết quả cho thấy hệ số Cronbach’s Alpha bằng 0.789 > 0.6 và hệ số tƣơng quan biến tổng (Corrected Item-Total Correlation) của các biến trong đều lớn hơn 0.3 nên đảm bảo các biến quan sát có mối tƣơng quan với nhau phù hợp để tiếp tục nghiên cứu (Phụ lục 3.2).
Chuẩn chủ quan (CQ): Tiến hành kiểm định Cronbach’s Anpha cho 3 biến quan
sát CQ1, CQ2, CQ3, kết quả cho thấy hệ số Cronbach’s Alpha bằng 0.817 > 0.6 và hệ số tƣơng quan biến tổng (Corrected Item-Total Correlation) của các biến trong đều lớn hơn 0.3 nên đảm bảo các biến quan sát có mối tƣơng quan với nhau phù hợp để tiếp tục nghiên cứu (Phụ lục 3.3).
Thái độ đối với IB (TD): Tiến hành kiểm định Cronbach’s Anpha cho 3 biến quan
sát TD1, TD2, TD3, kết quả cho thấy hệ số Cronbach’s Alpha bằng 0.834 > 0.6 và hệ số tƣơng quan biến tổng (Corrected Item-Total Correlation) của các biến trong đều lớn hơn 0.3 nên đảm bảo các biến quan sát có mối tƣơng quan với nhau phù hợp để tiếp tục nghiên cứu (Phụ lục 3.4).
Biến Sự tin tƣởng vào IB (TI): Tiến hành đƣa 3 biến quan sát TI1, TI2, TI3 vào
hệ số tƣơng quan biến tổng (Corrected Item-Total Correlation) của các biến trong đều lớn hơn 0.3 nên đảm bảo các biến quan sát có mối tƣơng quan với nhau phù hợp để tiếp tục nghiên cứu (Phụ lục 3.5).
Kết quả kiểm định sơ bộ thang đo bằng hệ số Cronbach’s Alpha, còn lại 16 biến quan sát đƣợc đánh giá là phù hợp để tiếp tục phân tích. Các biến này sẽ đƣợc đƣa sang bƣớc tiếp theo là phân tích nhân tố EFA để đánh giá giá trị hội tụ của thang đo.
4.3.2. Phân tích nhân tố khám phá
Từ kết quả phân tích độ tin cậy của thang đo ở phần trên, việc phân tích nhân tố khám phá EFA đƣợc tiến hành trên 16 biến quan sát của các biến độc lập ảnh hƣởng đến quyết định sử dụng dịch vụ Internet Banking của khách hàng cá nhân tại tỉnh Lâm Đồng (theo mô hình đề xuất).
Kết quả đạt đƣợc hệ số KMO = 0.737 > 0.7 với mức ý nghĩa Sig = 0.000 < 0.05, cho thấy các biến quan sát thuộc cùng một nhân tố có tƣơng quan chặt chẽ với nhau. Đồng thời tổng phƣơng sai trích là 72.027% > 50%, nghĩa là 5 nhân tố này giải thích đƣợc 72.027% sự biến thiên của tập dữ liệu và giá trị Eigenvalue = 1.391>1 đủ tiêu chuẩn phân tích nhân tố (Phụ lục 4.1).
Bảng 4.11: Kiểm định KMO và Barlett’s nhóm biến độc lập
Chỉ số KMO .737
Kiểm định Barlett’s 1261.152
Df 120
Sig. .000
Nguồn: Số liệu điều tra của tác giả
Dựa vào Bảng 4.12, ta thấy các hệ số tải nhân tố đều lớn hơn 0.5, các biến quan sát đƣợc phân bổ về 5 nhóm rõ ràng, các biến quan sát đạt giá trị hội tụvà độ tin cậy để tiếp tục các bƣớc phân tích tiếp theo.
Bảng 4.12: Kết quả phân tích nhân tố khám phá nhóm biến độc lập Hệ số tải nhân tố 1 2 3 4 5 TI2 .883 TI1 .880 TI3 .867 HI5 .827 HI4 .771 HI3 .730 HI1 .701 TD2 .878 TD1 .866 TD3 .862 CQ3 .868 CQ1 .850 CQ2 .806 SD2 .855 SD1 .847 SD3 .797
Nguồn: Số liệu điều tra của tác giả
4.3.3. Phân tích tƣơng quan và hồi quy đa biến
4.3.3.1. Xem xét ma trận tƣơng quan giữa các biến trong mô hình
Trƣớc khi tiến hành phân tích hồi qui tuyến tính bội, mối tƣơng quan tuyến tính giữa các biến cần phải đƣợc xem xét. Kiểm tra hệ số tƣơng quan cho kết quả ở Bảng 4.13 với mức ý nghĩa 0.01 (độ tin cậy 99%) và 0.05 ( độ tin cậy 95%), nghĩa là tất cả các biến độc lập đều có mối tƣơng quan tích cực đến ý định sử dụng IB nên có thể đƣa vào thực hiện hồi quy). Bảng 4.13 cho thấy các biến độc lập SD, CQ, TD, HI và TI đều có tƣơng quan khá chặt chẽ với biến phụ thuộc (giá trị Sig = 0.000 < 0.001). Vì thế phân tích phân tích hồi quy đa biến với biến phụ thuộc là Y và các biến độc lập SD, CQ, TD, HI, và TI là phù hợp. Kết quả cho thấy biến TI và HI
cũng có tƣơng quan với TD, điều này cũng phù hợp với kết quả của các nghiên cứu đƣợc trình bày tại chƣơng 2. Vì vậy, từ mô hình lý thuyết cho thấy có thể phân tích hồi quy đa biến giữa biến TD và các biến HI, TI. Các hệ số tƣơng quan của các biến độc lập với biến phụ thuộc đều lớn hơn 0, điều này cho thấy đây là mối tƣơng quan thuận. Nghĩa là, khi giá trị của các biến độc lập tăng thì giá trị của biến phụ thuộc cũng tăng theo và ngƣợc lại. Tuy nhiên kết quả phân tích tƣơng quan cũng cho thấy còn có những hệ số tƣơng quan giữa các biến độc lập với nhau ở mức tƣơng quan khá mạnh nên cần quan tâm đến hiện tƣợng đa cộng tuyến khi phân tích hồi quy đa