4.3.1. Ket quả phân tích nhân tố cho các biến độc lập
Bảng 4.6. Hệ số KMO và kiểm định Bartlett’s của các biến độc lập
Nguồn: Kết quả trích từ phân tích của tác giả trong SPSS
Kết quả bảng 4.6 cho ta thấy hệ số KMO của mô hình là 0.778 lớn hơn hệ số KMO tiêu chuẩn là 0.5 và vượt qua kiểm định Bartlett’ ở mức ý nghĩa Sig = 0.000 < 0.05. Do đó, phân tích nhân tố cho mô hình nghiên cứu là phù hợp, các biến chọn trong mô
Nhân tố 1 2 3 4 5 HD1 .838 HD5 .833 HD2 .820 HD3 .794 HD4 .750 SD2 .865 SD3 .858 SD1 .828 SD4 .722 ÃT2 .862 ÃTĨ .859 ÃT3 .758 AT4 .737 XH1 .861 XH3 .711 XH2 .656 XH4 .527 KM2 .809 KM2 .808 KM1 .788
Nguồn: Kết quả trích từ phân tích của tác giả trong SPSS
36
Bảng 4.7 cho thấy, phân tích nhân tố khám phá EFA trích ra được 5 nhân tố đại diện cho 20 biến quan sát với tiêu chuẩn Eigenvalues là 1.390 lớn hơn 1. Bảng phương sai tích lũy cho thấy giá trị phương sai trích là 67.822%. Điều này có nghĩa là các nhân tố đại diện giải thích được 67.822% mức độ biến động của 20 biến quan sát trong các thang đo. Đúng với giả thuyết ban đầu, mô hình nghiên cứu gồm 5 biến độc lập.
0.677 Kiểm định Bartlett’s Giá trị Chi bình phương xấp xỉ 181.855
df 3
Mức ý nghĩa Sig. 0.000
Tổng phương sai trích
Nhân tố Eigenvalues khởi tạo
Tổng Phần trăm của phương sai Phần trăm tích lũy
1 2.102 70.070 70.070
2 .556 18.545 88.615
3 .342 11.385 100.000
Nguồn: Kết quả trích từ phân tích của tác giả trong SPSS
37
Kết quả bảng 4.8 cho thấy sau khi thực hiện xoay nhân tố bằng phương pháp Varimax
thì 20 biến quan sát đã tạo thành các nhóm hội tụ với hệ số tải các nhân tố (Factor Loading) đều lớn hơn tiêu chuẩn tối thiểu là 0.5. Tất cả các biến quan sát hội tụ đúng theo trật tự của từng biến và có ý nghĩa thống kê tốt.
Bảng 4.9. Hệ số KMO và kiểm định Bartlett’s của biến phụ thuộc
Nguồn: Kết quả trích từ phân tích của tác giả trong SPSS
Kết quả bảng 4.9 cho ta thấy hệ số KMO của mô hình là 0.677 nằm trong hệ số KMO
tiêu chuẩn từ 0.5 đến 1 và vượt qua kiểm định Bartlett’s ở mức ý nghĩa Sig = 0.000 < 0.05. Do đó, phân tích nhân tố cho mô hình nghiên cứu là phù hợp và biến phụ thuộc được chọn trong mô hình là đáng để nghiên cứu.Bảng 4.10. Tổng phương sai trích và hệ số Eigenvalues của biến phụ thuộc
Nhân tố 1
QD2 18^
QD1 .846
QD3 .783
Nguồn: Kết quả trích từ phân tích của tác giả trong SPSS
Kết quả bảng 4.10 cho thấy phân tích nhân tố khám phá EFA trích ra được 1 nhân tố đại diện cho 3 biến quan sát trong thang đo quyết định sử dụng ví điện tử của khách hàng với tiêu chuẩn Eigenvalues là 2.102 lớn hơn 1. Cột phương sai tích lũy trong Bảng 4.11 cho thấy giá trị phương sai trích là 70.070%. Điều này có nghĩa là nhân tố
38
đại diện cho quyết định sử dụng ví điện tử của khách hàng giải thích được 70.070% mức độ biến động của 3 biến quan sát trong các thang đo. Do vậy, mô hình này đúng với giả thuyết ban đầu, mô hình nghiên cứu có 1 biến phụ thuộc.
HD Tương quan Pearson Sig. .543** .000 SD Tương quan Pearson Sig. .431** .000 .271** .000
Nguồn: Kết quả trích từ phân tích của tác giả trong SPSS
Kết quả bảng 4.11 cho thấy sau khi thực hiện xoay nhân tố bằng phương pháp Varimax thì 3 biến quan sát đã tạo thành các nhóm hội tụ với hệ số tải nhân tố đều lớn hơn tiêu chuẩn tối thiểu là 0.5. Do đó, đây là kết quả cuối cùng để đưa vào thu gọn biến ở phần tiếp theo.
4.4. PHÂN TÍCH TƯƠNG QUAN PEARSON
Sau khi phân tích nhân tố khám phá EFA, tác giả nhận thấy có 5 nhân tố tác động đến
quyết định sử dụng ví điện tử của khách hàng cá nhân tại TP.HCM là: - Nhân tố 1: Gồm các biến về Nhận thức sự hữu ích - Nhân tố 2: Gồm các biến vềMức độ dễ dàng sử dụng - Nhân tố 3: Gồm các biến về An toàn/Bảo mật
- Nhân tố 4: Gồm các biến về Khuyến mãi - Nhân tố 5: Gồm các biến về Ảnh hưởng xã hội
5 nhân tố tương ứng với với các chỉ báo sẽ được kiểm định mối tương quan với quyết
39
AT Tương quan Pearson Sig. .253** .000 .144* .042 .166** .019 KM Tương quan Pearson Sig. .291** .000 .293** .000 -.050 .477 .043** .543 XH Tương quan Pearson Sig. .430** .000 .374** .000 .225** .001 .065 .359 .304** .000
Mô hình R R2 R2 hiệu chỉnh lượng Durbin-Watson 1 .679a .461 .447 .52932 1.922 Mô hình F Sig. 1 Hồi quy 33.365 .000b Phần dư Tổng
Nguồn: Kết quả trích từ phân tích của tác giả trong SPSS
Kết quả bảng 4.12 cho thấy, các biến độc lập Nhận thức sự hữu ích (HD); Mức độ dễ dàng sử dụng (SD); An toàn/Bảo mật (AT); Khuyến mãi (KM); Ảnh hưởng xã hội (XH) đều có giá trị Sig. là 0.000 < 0.05. Điều đó có nghĩa là các biến này đều có ý nghĩa thống kê đối với biến phụ thuộc Quyết định sử dụng ví điện tử (QD). Các biến độc lập HD; SD; AT; KM; XH có mối tương quan dương tại mức ý nghĩa 1% với biến
phụ thuộc QD. Như vậy, các nhân tố Nhận thức sự hữu ích; Mức độ dễ dàng sử dụng;
An toàn/Bảo mật; Khuyến mãi; Ảnh hưởng xã hội có tương quan dương với Quyết 40
4.5. PHÂN TÍCH HỒI QUY
4.5.1. Kết quả kiểm định mô hình hồi quy
Bảng 4.13. Tóm tắt mô hình
Nguồn: Kết quả trích từ phân tích của tác giả trong SPSS
Kết quả bảng 4.13 cho thấy hệ số R bình phương hiệu chỉnh = 0.461, tức là các yếu tố trong mô hình có thể giải thích được 46.1% quyết định sử dụng ví điện tử của khách hàng cá nhân, 53.9% còn lại là ảnh hưởng của sai số tự nhiên và biến ngoài mô hình. Hệ số Durbin - Watson = 1.922, nằm trong khoảng 1.5 đến 2.5 nên không có hiện tượng tự tương quan chuỗi bậc nhất xảy ra.
Mô hình
Hệ số chuẩn hoá
Giá trị
t Sig. Thống kê cộng tuyến
Beta Dung sai
(Tolerance) VIF 1 (Hằng số) -.088 .930 HD .333 5.564 .000 .775 1.298 SD .282 4.987 .000 .881 1.157 AT .140 2.615 .010 .956 1.040 KM .145 2.523 .012 .849 1.187 XH .188 3.193 .002 .802 1.261
Nguồn: Kết quả trích từ phân tích của tác giả trong SPSS
Dựa vào kết quả Bảng 4.14 hệ số Sig. = 0,000 < 0,01 với F = 33.365 cho thấy mô hình
hồi quy tuyến tính bội phù hợp với tập dữ liệu và có thể sử đụng được. Hay nói cách khác, các biến độc lập có tương quan tuyến tính với biến phụ thuộc ở mức độ tin cậy 99%.
41
4.5.2. Kết quả ước lượng mô hình hồi quy Bảng 4.15. Hệ số hồi quy
Kết quả bảng 4.15 cho thấy, hiện tượng đa cộng tuyến trong mô hình được đo lường thông qua hệ số VIF. Trong nghiên cứu thực nghiệm, nếu VIF nhỏ hơn 5 thì mô hình được cho là không có hiện tượng đa cộng tuyến. Ngược lại, VIF lớn hơn 5 thì mô hình
được cho là có hiện tượng đa cộng tuyến. Theo kết quả Bảng 4.16 sau khi kiểm định cho thấy các biến trong mô hình đều có hệ số VIF nhỏ hơn 5 nên mô hình không có xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến.
Mức ý nghĩa Sig kiểm định t hệ số hồi quy của các biến độc lập đều nhỏ hơn 0.05, do
42
4.5.3. Kiểm định các vi phạm giả thuyết của mô hình hồi quy Scatterplot Dependent Variable: QD 1Λ ụ 2- -2 -4 -2 Q 2
Regression Standardized Predicted Value
Nguồn: Kết quả phân tích của tác giả trong SPSS
Bảng 4.1. Đồ thị phân tán Scatterplot
Dựa theo hình 4.1, có thể nhận thấy rằng các điểm phân vị nằm phân tán ngẫu nhiên và tập trung xung quanh đường trục số 0 và nằm trong biên độ từ -2 đến +2 nên có thể kết luận rằng giả định liên hệ tuyến tính giữa biến độc lập và biến phụ thuộc của mô hình không bị vi phạm.
Levene's Test T-Test Sig Sig. (2-tailed) QD
Phương sai Cân bằng được giả định /713 .940
Phương sai Cân bằng không được giả định .940 Histog ram Dependent Variable: QD α> 40- SO- 20- Mean = 2.66E 15 Std. Dev. - 0.987 N = 201 T--- -2 0 2 4
Regression standardized Residual
Nguồn: Kết quả phân tích của tác giả trong SPSS
Hình 4.2. Biểu đồ tần số Histogram
Hình 4.2 cho thấy giá trị trung bình (Mean = 2.66E - 15), tiến gần về 0 và độ lệch chuẩn tiến dần về 1 (Std.Dev. = 0.987). Bên cạnh đó, các giá trị cũng tập trung phần lớn từ -2 đến +2 và nằm hội tụ nhiều nhất xung quanh trục số 0. Vi vậy, có thể kết luận rằng phần dư của mô hình phân phối xấp xỉ chuẩn.
Normal P-P Plot of Regression Standardized Residual Dependent Variable: QD
0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0
Observed Cum Prob
Nguồn: Kết quả phân tích của tác giả trong SPSS
Hình 4.3. Biểu đồ P-Plot
Dựa vào hình 4.3, có thể thấy rằng các điểm phân vị của mô hình nằm bám sát hoặc bám không quá xa so với đường thẳng kỳ vọng nên tác giả kết luận rằng giả thuyết phân phối phần dư của mô hình không bị vi phạm.
4.6. PHÂN TÍCH T-TEST VÀ ANOVA
Biến định tính Levene’s test Giá trị Sig. ANOVA
Độ tuổi 0.406 0.019
Công việc 0.370 0.616
Thu nhập 0.562 0.155
Nguồn: Kết quả phân tích của tác giả trong SPSS
45
Bảng 4.16 cho thấy rằng giá trị Levene’s Test có mức ý nghĩa Sig. = 0.713 > 0.05, vì vậy xét đến kết quả của Phương sai Cân bằng được giả định có Sig. T-Test bằng 0.940 lớn hơn 0.05 nên tác giả kết luận rằng không có sự khác biệt về ý nghĩa thống kê giữa nam và nữ về Quyết định sử dụng ví điện tử.
thuyết Kết luận
H1
Nhận thức sự hữu ích có tác động tích cực đối với Quyết định sử dụng ví điện tử Chấp nhận H2 Mức độ dễ dàng sử dụng có tác động tích cực đến Quyết định sử dụng ví điện tử Chấp nhận H3 An toàn/Bảo mật có tác động tích cực đến Quyết định sử dụng ví điện tử Chấp nhận
H4 Khuyến mãi có tác động tích cực đến Quyết định sử
dụng ví điện tử Chấp nhận
H5
Ảnh hưởng xã hội có tác động tích cực đến Quyết định
sử dụng ví điện tử.
Chấp nhận
Nguồn: Kết quả phân tích của tác giả trong SPSS
Kết quả bảng 4.17 cho thấy:
Biến độ tuổi
Giá trị Levene’s test có mức ý nghĩa Sig. = 0.406 > 0.05, nên tác giả xét đến giá trị Sig. ANOVA = 0.019 < 0.05. Như vậy, tác giả kết luận rằng có sự khác biệt trung bình về mức độ tác động của các nhóm tuổi với quyết định sử dụng ví điện tử của khách hàng. Điều đó có nghĩa rằng có sự khác biệt về quyết định sử dụng ví điện tử của khách
hàng có độ tuổi khác nhau.
Biến công việc
Giá trị Levene’s test = 0.370 > 0.05 và xét tiếp đến giá trị Sig. ANOVA = 0.616 > 0.05. Như vậy, tác giả kết luận rằng không có sự khác biệt trung bình về mức độ tác động của các nhóm công việc với quyết định sử dụng ví điện tử của khách hàng. Điều này cho thấy không có sự khác biệt trung bình về quyết định sử dụng ví điện tử đối với
những khách hàng có công việc khác nhau.
Biến thu nhập
Giá trị Levene’s test có mức ý nghĩa Sig = 0.562 > 0.05, nên xét đến giá trị Sig. ANOVA = 0.155 > 0.05. Như vậy, tác giả kết luận rằng không có sự khác biệt trung
46
khách hàng. Điều đó có nghĩa không có sự khác biệt trung bình về quyết định sử dụng ví điện tử đối với những khách hàng có mức thu nhập khác nhau.
4.7. KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN
Nguồn: Kết quả tổng hợp từ tác giả
Dựa vào bảng 4.15, các hệ số hồi quy đều lớn hơn 0. Như vậy tất cả các biến độc lập đưa vào phân tích hồi quy đều tác động cùng chiều (+) tới biến phụ thuộc. Dựa vào độ lớn của hệ số hồi quy chuẩn hóa Beta, thứ tự mức độ tác động từ mạnh nhất tới yếu nhất của các biến độc lập tới biến phụ thuộc là: HD (0.333) > SD (0.282) > XH (0.188) > KM (0.145) > AT (0.140). Tương ứng với:
- Biến Nhận thức sự hữu ích tác động mạnh nhất tới Quyết định sử dụng ví điện tử.
- Biến Mức độ dễ sử dụng tác động mạnh thứ 2 tới Quyết định sử dụng ví điện tử.
Kết luận,với 5 giả thuyết từ H1 đến H5 đã đặt ra ban đầu ở mục Giả thuyết nghiên cứu (mục 3.2.2), tất cả 5 giả thuyết được chấp nhận là: H1, H2, H3, H4, H5 tương ứng với các biến: Nhận thức sự hữu ích; Mức độ dễ dàng sử dụng; An toàn/Bảo mật; Khuyến mãi; Ảnh hưởng xã hội. Mô hình các nhân tố ảnh hưởng đến quyết định sử dụng ví điện tử của khách hàng cá nhân tại TP.HCM được xây dựng có dạng:
QD = 0.333×HD + 0.282×SD + 0.188×XH + 0.145×KM + 0.140×AT + e Đối với nhân tố Nhận thức sự hữu ích, hệ số Beta của biến là 0.333 đồng nghĩa với việc nhân tố này có tác động dương với Quyết định sử dụng ví điện tử của khách hàng
cá nhân. Điều này cho thấy các khách hàng lựa chọn nhân tố Nhận thức sự hữu ích là nhân tố quan trọng nhất liên quan đến Quyết định sử dụng ví điện tử. Bởi vì thế giới đang dần phát triển, cuộc sống có xu hướng nhanh hơn để bắt kịp với tốc độ phát triển
của công nghệ. Mọi người bận rộn hơn và họ cần một cái gì đó để giúp họ hoàn thành
công việc hàng ngày của họ một cách nhanh chóng. Các ví điện tử sẽ giúp ta rút ngắn lại thời gian để hoàn thành các công việc đó. Ngoài ra, ứng dụng ví điện tử nào càng có nhiều chức năng, càng thực hiện được nhiều nhiệm vụ thì ví điện tử đó sẽ thu hút và giữ chân được nhiều khách hàng hơn. Kết quả nghiên cứu này phù hợp với nghiên cứu của Bhattacherjee(2001); Amit Kumar Nag & Bhumiphat Gilitwala (2019).
Đối với nhân tố Mức độ dễ dàng sử dụng, hệ số Beta của biến là 0.282 nghĩa là
nhân tố này có tác động dương với Quyết định sử dụng ví điện tử của khách hàng cá nhân. Điều này cho thấy khách hàng tin rằng nếu ví điện tử càng dễ sử dụng như thiết
kế giao diện hiệu quả, các bước đăng nhập và các bước thanh toán dễ hiểu, dễ sử dụng
thì sẽ thu hút được nhiều người tiêu dùng hơn. Kết quả này phù hợp với nghiên cứu của Amin(2009); Swilley (2010); Amit Kumar Nag & Bhumiphat Gilitwala (2019); Chin, Seong & Khin (2020).
48
hướng ngày nay mọi người ai cũng sử dụng ví điện tử như một phương thức thuận tiện cho công việc, nên không tránh khỏi việc sử dụng ví điện tử theo phong trào, điều
này cũng góp phần ảnh hưởng tới quyết định sử dụng ví điện tử. Ket quả này phù hợp
với nghiên cứu của Venkatesh (2003); Chin, Seong & Khin (2020); Amit Kumar Nag & Bhumiphat Gilitwala (2019); Martins & cộng sự (2014); Yu (2012); Abrahao & cộng sự (2016); Khan & Alshare (2015).
Đối với nhân tố Khuyến mãi, hệ số Beta là 0.145, nhân tố này có tác động dương
với Quyết định sử dụng ví điện tử của khách hàng cá nhân, phù hợp với kết quả