Hệ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) là một chỉ số dùng để xem xét sự thích hợp của phân tích nhân tố. Trị số của KMO phải đạt giá trị 0.5 trở lên (0.5 ≤ KMO ≤ 1) là điều kiện đủ để phân tích nhân tố là phù hợp.
Biến quan sát 1 2 3 4 5 RR2 014 RR1 0.77 RR3 019 RR4 010 XH4 012 XH3 011 XH1 0.77 XH2 0.72 TM2 014 TM3 011 TM1 0.79 HI2 014 HI3 0.79 64
Dựa vào kết quả phân tích nhân tố, chỉ số KMO = 0.814 > 0,5, kiểm định Bartlett có giá trị Sig.< 0.05. Từ đây có thể kết luận dữ liệu là phù hợp để phân tích nhân tố khám phá. Kết quả phân tích nhân tố lần 1 có tổng phương sai trích là 67.64% > 50%, do đó phân tích nhân tố là phù hợp.
Phân tích nhân tố khám phá EFA lần 1 cho kết quả Các nhân tố đều có hệ số tải nhân tố lớn hơn 0.50 và mỗi biến quan sát có sai biệt về hệ số tải nhân tố giữa các nhân tố đều lớn hơn hoặc bằng 0.30 nên đảm bảo được sự phân biệt giữa các nhân tố.
SD1 0783
SD2 0780
SD3 0757
STT Mã hóa Diễn giải Nhận thức rủi ro
1 RR1 Có thê có rò rỉ thông tin giao dịch trực tuyến.
2
RR2 Có thê đã gây ra gian lận hoặc mất tiên khi sử dụng thanh toán điện tử.
3 RR3 Có thê có lỗi gây ra trong quá trình giao dịch trực tuyến. 4 RR4 Có thê có tin tặc truy cập vào dữ liệu cá nhân trái phép.
Ảnh hưởng của xã hội
5 XH1 Bạn bè của tôi nghĩ rằng tôi nên sử dụng ví điện tử.
6 XH2
Gia đình của tôi nghĩ rằng tôi nên sử dụng ví điện tử.
7 XH3
Tôi đã đọc nhiêu thông tin nói rằng sử dụng ví điện tử là một hình thức thanh toán trực tuyến tốt.
8
XH4
Các phương tiện thông tin đại chúng có ảnh hưởng đến hoạt động sử dụng ví điện tử của tôi.
65
Như vậy, các thang đo ảnh hưởng đến chất lượng dịch vụ khi phân tích nhân tố khám phá EFA thì được giữ nguyên 5 nhân tố với 17 biến quan sát. Các nhân tố được đặt lại tên như sau:
10 TM2 Anh/chị cảm thấy thích thú khi sử dụng ví điện tử. 11 TM3 Anh/chị cảm thấy ví điện tử mang lại nhiều giá trị.
Sự hữu ích
12 HI1 Ví điện tử giúp tiết kiệm thời gian
13 HI2 Ví điện tử giúp nâng cao hiệu quả thanh toán
14 HI3 Ví điện tử có thể thay thế phương thức thanh toán tiền mặt
Tính dễ sử dụng
15 SD1 Ví điện tử dễ sử dụng
16 SD2 Đảm bảo quyền truy cập tài khoản ở bất kỳ đâu 17 SD3 Thuận tiện sử dụng khi đi du lịch (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Sự thỏa mãn
Kết quả phân tích nhân tố khám phá (EFA) cho thấy hệ số KMO = 0.73 nên EFA phù hợp với dữ liệu và thống kê Chi-squares của kiểm định Bertlett đạt giá trị 311.218 với mức ý nghĩa 0.00, do vậy các biến quan sát có tương quan với nhau xét trên phạm vi tổng thể; Phương sai trích được là 76.94% thể hiện rằng nhân tố rút ra được giải thích 76.94% biến thiên của dữ liệu. Do vậy, các thang đo rút ra là chấp nhận được.
4.4. Mô hình nghiên cứu chính thức
Theo phân tích EFA trên mô hình nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến chất lượng dịch vụ như hình 2. Các giả thuyết H1, H2, H3, H4, H5 không thay đổi.
TTS D SD HI RR XH TM Pearson Correlation 1 0.390 ** 0.573** 0.503** 0.0 62 0.248 ** Hình 6: Mô hình nghiên cứu chính thức Các giả thuyết nghiên cứu được tổng hợp như sau:
Giả thuyết H1: Có mối quan hệ âm giữa nhận thức rủi ro và ý định tiếp tục sử dụng ví điện tử.
Giả thuyết H2: Có mối quan hệ dương giữa ảnh hưởng của xã hội và ý định tiếp tục sử dụng ví điện tử.
Giả thuyết H3: Có mối quan hệ dương giữa sự thỏa mãn và ý định tiếp tục sử dụng ví điện tử.
Giả thuyết H4: Có mối quan hệ dương giữa sự hữu ích và ý định tiếp tục sử dụng ví điện tử.
Giả thuyết H5: Có mối quan hệ dương giữa tính dễ sử dụng và ý định tiếp tục sử dụng ví điện tử.
4.5. Phân tích tương quan Pearson
N 44 2 244 244 244 244 244 Pearson Correlation **0.390 1 0.438** 0.495** 0.187 ** 0.277 ** SD Sig. (2-tailed) 0.000 0.000 0.000 03 0.0 0.000 N 244 244 244 244 244 244 Pearson Correlation **0.573 ** 0.438 1 0.568** 0.190 ** 0.290 ** HI Sig. (2-tailed) 0.000 0.000 0.000 0.0 03 0.000 N 244 244 244 244 244 244 Pearson Correlation **0.503 ** 0.495 0.568** 1 4 0.15 * 0.358 ** RR Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .016 .000 N 244 244 244 244 244 244 Pearson Correlation 0.062 ** 0.187 0.190** 0.154* 1 **0.379 XH Sig. (2-tailed) 0.007 0.003 0.003 0.016 0.000 N 244 244 244 244 244 244 Pearson Correlation **0.248 ** 0.277 0.290** 0.358** 0.379 ** 1 TM Sig. (2-tailed) 0.000 0.000 0.000 0.000 0.0 00 N 2 44 244 244 244 244 244
Square Estimate 1______ 624 a .
.
590 ___________.577 _________.43209 __________1.708
Model SquaresSum of df SquareMean F Sig.
Regression 28.350 5 5.670 30.370 . 000b 1 Residual 44.435 2 38 .187 Total _________ 72.785 2 43 69
Từ bảng 5, ta thấy ở hàng thứ nhất có hệ số Sig tương quan Pearson các biến độc lập SD, HI, RR, XH, TM với biến phụ thuộc TTSD đều nhỏ hơn 0.05. Như vậy, có mối liên hệ tuyến tính giữa các biến độc lập này với biến TTSD. Điều này chứng tỏ, các biến độc lập đều có quan hệ cùng chiều với biến phụ thuộc sự hài lòng và các biến độc lập này có khả năng giải thích cho biến phụ thuộc.
→ Các cặp biến độc lập đều có mức tương quan khá yếu với nhau, như vậy, khả năng cao sẽ không có hiện tượng đa cộng tuyến xảy ra.
4.6. Phân tích mô hình hồi qui tuyến tính bội
Bảng 12: Kết quả phân tích hồi qui
Model Summaryb
a. Predictors: (Constant), TM, SD, XH, HI, RR b. Dependent Variable: TTSD
→ Giá trị R2 hiệu chỉnh bằng 0.58 cho thấy biến độc lập đưa vào chạy hồi quy ảnh hưởng 57.77% sự thay đổi của biến phụ thuộc, còn lại 42.33% là do các biến ngoài mô hình và sai số ngẫu nhiên.
→ Hệ số Durbin - Watson = 1.71, nằm trong khoảng 1.5 đến 2.5 nên không có hiện tượng tự tương quan chuỗi bậc nhất xảy ra.
Coefficients Coefficients
B ErrorStd. Beta eToleranc VIF
(Constant ) 101.1 .319 3.475 .001 SD . 111 .062 .108 1.796 .034 707 . 4 1.41 HI 1 444. .070 .405 6.375 .000 636 . 2 1.57 RR -.2 25 .071 -.212 3.176 .002 576 . 6 1.73 XH . 089 .054 .090 1.637 .003 844 . 5 1.18 ________TM 056. .055 _________.059 1.012 .013 ________.756 2 1.32 a. Dependent Variable: TTSD
b. Predictors: (Constant), TM, SD, XH, HI, RR
→ Sig kiểm định F bằng 0.00 < 0.05, như vậy, mô hình hồi quy tuyến tính bội phù hợp với tập dữ liệu và có thể sử đụng được. (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
70
→ Ta thấy, có 5 nhân tố là tính dễ sử dụng, sự hữu ích, nhận thức rủi ro,
ảnh hưởng của xã hội và sự thỏa mãn có quan hệ tuyến tính và cùng chiều với
sự hài lòng của khách hàng với Sig. < 0.05.
→ Hệ số VIF của các biến độc lập đều < 2, không có đa cộng tuyến xảy ra. → Các hệ số hồi quy của các biến SD, HI, XH, TM đều lớn hơn 0; như vậy các biến độc lập này đưa vào phân tích hồi quy đều tác động cùng chiều tới biến phụ thuộc. Riêng biến RR có hệ số hồi quy bé hơn 0, cho thấy biến này có tác động ngược chiều đến 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 TTSD là: HI (0.41) > RR (0.21) > SD (0.11) > XH (0.09) > TM (0.06). Tương ứng với:
- Biến Sự hữu ích tác động mạnh nhất đến ý định tiếp tục sử dụng ví điện tử.
- Biến Nhận thức rủi ro tác động mạnh thứ 2 tới ý định tiếp tục sử dụng ví điện tử.
- Biến Tính dễ sử dụng tác động mạnh thứ 3 tới ý định tiếp tục sử dụng ví điện tử.
- Biến Ảnh hưởng của xã hội tác động mạnh thứ 4 tới ý định tiếp tục sử dụng ví điện tử.
- Biến Sự thỏa mãn tác động yếu nhất tới ý định tiếp tục sử dụng ví điện
tử.
Kết luận, với 5 giả thuyết từ H1 đến H5 chúng ta đã đặt ra ban đầu ở mục Giả thuyết nghiên cứu, cả 5 giả thuyết đều được chấp nhận tương ứng với các biến: Tính dễ sử dụng, Sự hữu ích, Nhận thức rủi ro, Ảnh hưởng của xã hội, Sự thỏa mãn.
Phương trình hồi quy chuẩn hóa:
TTSD = 0.41*HI - 0.21*RR + 0.11SD + 0.09*XH + 0.06*TM + e Ý định tiếp tục sử dụng = 0.41* Sự hữu ích
- 0.21* Nhận thức rủi ro + 0.11* Tính dễ sử dụng + 0.09* Ảnh hưởng của xã hội
+ 0.06* Sự thỏa mãn
a. Kiểm tra vi phạm giả định phân phối chuẩn của phần dư
Histogram
Mean = 3.89E-15
Std. Dev. = 0.988
N = 244
→ Giá trị trung bình Mean = 3.89E -15 gần bằng 0, độ lệch chuẩn là 0.988 gần bằng 1, như vậy có thể nói, phân phối phần dư xấp xỉ chuẩn. Do đó, có thể kết luận rằng, giả định phân phối chuẩn của phần dư không bị vi phạm.
Kiểm định F Mức ý nghĩa (Sig.) Kiểm định t Bậc tự do (df) Mức ý nghĩa Sig. (2- tailed) Phương sai bằng nhau 0.084 0.772 -
1.193 242 34 0.2
Phương sai không bằng nhau -
1.192 239.992 34 0.2
Thống kê
Levene (Levene Statistic)
Bậc tự do (df1) Bậc tự do (df2) Mức ý nghĩa (Sig.) 2.928 3 240 0.004
→ Các điểm phân vị trong phân phối của phần dư tập trung thành 1 đường chéo, như vậy, giả định phân phối chuẩn của phần dư không bị vi phạm. (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
b. Kiểm tra vi phạm giả định liên hệ tuyến tính
→ Phần dư chuẩn hóa phân bổ ngẫu nhiên tập trung xung quanh đường tung độ 0 tạo thành dạng đường thẳng, do vậy giả định quan hệ tuyến tính giữa biến phụ thuộc với các biến độc lập không bị vi phạm.
4.7. Kiểm định ý định tiếp tục sử dụng qua các yếu tố cá nhân
4.7.1. Kiểm định ý định tiếp tục sử dụng qua yếu tố giới tính
Trong các biến định tính được liệt kê ở trên, biến Giới tính có 2 giá trị Nam/Nữ. Như vậy, chúng ta sẽ thực hiện kiểm định Independent Sample T-Test với biến này.
Bảng 15: Kiểm định sự bằng nhau của phương sai theo giới tính
Dựa vào kết quả trên, ta thấy giá trị sig t-test = - 1.19 < 0.05, nên phương sai giữa 2 giới tính là khác nhau. Ta tiếp tục xét đến giá trị Sig = 0.23 ≥ 0.05, như vậy kết luận: Không có sự khác biệt ý nghĩa thống kê về Ý định tiếp tục sử dụng ví điện tử đối với những đối tượng khảo sát có giới tính khác nhau.
4.7.2. Kiểm định ý định tiếp tục sử dụng theo các nhóm nghề nghiệp
(df1) (df2) (Sig.)
Welch . . . .
Thống kê
Levene (Levene Statistic)
Bậc tự do (df1) Bậc tự do (df2) Mức ý nghĩa (Sig.) 2.8 26 4 239 0.026 74
Giá trị Sig. Levene Statistic = 0.004 < 0.05, các nhóm giá trị biến định tính đã bị vi phạm. Nghĩa là phương sai giữa các nhóm nghề nghiệp là không bằng nhau, chúng ta sử dụng bảng Welch trong bảng Robust Tests để nhận xét.
Bảng 17: Phân tích phương sai đồng nhất về nghề nghiệp
Giá trị Sig kiểm định Welch ở bảng Robust Tests < 0.05, chúng ta kết luận: Có sự khác biệt có ý nghĩa thống kê về Ý định tiếp tục sử dụng ví điện tử của những đối tượng khảo sát ở nghề nghiệp khác nhau.
4.7.3. Kiểm định ý định tiếp tục sử dụng theo các nhóm Trình độ
kê
(df1) (df2) (Sig.)
Welch . . . .
Thống kê
Levene (Levene Statistic)
Bậc tự do (df1) Bậc tự do (df2) Mức ý nghĩa (Sig.) 2.078 4 239 0.084 Tổng chênh lệch bình phương (Sum of Squares) Bậc tự do (df) Bình phương trung bình (Mean Square) Kiểm định F Mức ý nghĩa (Sig.) . Giữa các nhóm 0.798 4 0.199 0.662 0.619 Trong nội bộ nhóm 71.987 39 2 0.301 Tổng 72.785 2 43
Giá trị Sig. Levene Statistic = 0.026 < 0.05, các nhóm giá trị biến định tính đã bị vi phạm. Nghĩa là phương sai giữa các nhóm trình độ là không bằng nhau, chúng ta sử dụng kết quả kiểm định Welch trong bảng Robust Tests để nhận xét.
75
Bảng 19: Phân tích phương sai đồng nhất về trình độ
Giá trị Sig kiểm định Welch ở bảng Robust Tests < 0.05, chúng ta kết luận: Có sự khác biệt có ý nghĩa thống kê về Ý định tiếp tục sử dụng ví điện tử của những đối tượng khảo sát ở trình độ khác nhau.
4.7.4. Kiểm định sự hài lòng khác nhau theo các nhóm độ tuổi
Bảng 20: Kết quả kiểm định Levene (theo độ tuổi)
Giá trị Sig. Levene Statistic = 0.084 ≥ 0.05, các nhóm giá trị biến định tính không bị vi phạm. Nghĩa là phương sai giữa các nhóm độ tuổi là bằng nhau, chúng ta sử dụng bảng ANOVA để nhận xét. (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Giá trị Sig kiểm định F ở bảng ANOVA = 0.619 ≥ 0.05, chúng ta kết luận: Không có sự khác biệt có ý nghĩa thống kê về Ý định tiếp tục sử dụng ví điện tử đối với những đối tượng khảo sát có độ tuổi khác nhau.
4.8. Thảo luận kết quả
Kết quả từ cuộc khảo sát với 244 người tiêu dùng ví điện tử đã chỉ ra rằng mô hình này có thể giải thích tác động của các nhân tố đến ý định tiếp tục sử dụng ví điện tử.
Mô hình nghiên cứu đề xuất gồm 06 khái niệm cần được đo lường là tính dễ sử dụng, sự hữu ích, nhận thức rủi ro, ảnh hưởng của xã hội, sự thỏa mãn và ý định tiếp tục sử dụng. Tất cả 17 biến quan sát đo lường các khái niệm nghiên cứu đều đạt yêu cầu về hệ số tin cậy Cronbach’s alpha và sẵn sàng cho các phân tích tiếp theo. Kết quả phân tích EFA cho thấy tất cả các biến đều đạt giá trị hội tụ và giá trị phân biệt.
Kết quả kiểm định mô hình và các giả thuyết nghiên cứu tác động của các nhân tố đến ý định tiếp tục sử dụng ví điện tử được thực hiện trong điều kiện thị trường người tiêu dùng sinh sống tại TP.HCM đã cho thấy những tương đồng và sự khác biệt so với các nghiên cứu trước đây.
Một là, tính hữu ích và dễ sử dụng có tác động dương đến sự hài lòng của người tiêu dùng khi sử dụng ví điện tử. Lợi ích của ví điện tử so với các hình thức thanh toán khác rất quan trọng đối với người tiêu dùng khi họ đưa ra quyết định. Người tiêu dùng sẽ thấy hài lòng hơn nếu sự hữu ích và tính dễ sử dụng về sản phẩm cao hơn. Kết quả nghiên cứu cho thấy tính hữu ích có tác động lớn đến đến sự hài lòng của khách hàng, điều này khá tương đồng với các nghiên cứu đã có từ trước của Lin (2007), Abbad và cộng sự (2011), mô hình TAM của Davis và cộng sự (1989), Amoroso và cộng sự (2012).
Hai là, ảnh hưởng của xã hội có tác động dương đến ý định tiếp tục sử dụng của người tiêu dùng. Trong nghiên cứu này, ảnh hưởng của xã hội được đo lường
bằng 3 chỉ tiêu đó là: ảnh hưởng của bạn bè, gia đình và người quen theo thang đo của Bhattacherjee (2000), thang đo này đã được Lin (2007) kiểm định.
Ba là, nhận thức rủi ro có tác động âm đến ý định tiếp tục sử dụng ví điện tử. Tất cả các khía cạnh trong nhận thức rủi ro đều có tác động không tốt đến việc