Thang đo chính thức

Thang đo chính thức được xây dựng lại dựa trên phương pháp thảo luận nhóm với

các bạn SV trường Đại học Ngân hàng TP. Hồ Chí Minh đã và đang sử dụng VĐT nhằm để hoàn thiện thang đo. Do tình hình dịch bệnh Covid-19 nên cuộc thảo luận được tiến hành bằng hình thức trực tuyến, dàn bài thảo luận nhóm sẽ được gửi qua thư điện tử cá nhân. Nội dung của buổi thảo luận sẽ làm cơ sở để hiệu chỉnh, bổ sung

câu từ, cách diễn diễn đạt nhằm tạo nên thang đo chính thức và bảng khảo sát hoàn chỉnh hơn. Ket quả thang đo sau khi được hiệu chỉnh là biến quan sát HI4, XH3, TT1,

TT2, TT3 được chỉnh sửa lại về mặt câu chữ; bổ sung thêm các biến quan sát mới là HI5, SD5, HV4, YD4; biến quan sát TT4 cũ được thay thế bằng TT4 mới. Bảng hiệu chỉnh thang đo sẽ được thể hiện cụ thể qua bảng 3.2._{Bảng 3.2 Hiệu chỉnh thang đo}

SD3

Tôi thấy các bước thanh toán bằng VĐT được hướng dẫn cụ thể và dễ hiểu

SD3

Không thay đổi

SD4 ^{Tôi thấy TTTT bằng VĐT rất đơn}

giản ^{SD4 Không thay đổi}

SD5 ^{Tài liệu hướng dẫn sử dụng} VĐT được cung cấp đầy đủ Ảnh hưởng xã hội

XH1

Những người quan trọng với tôi nghĩ

rằng nên sử dụng VĐT để TTTT

XH1 Không thay đổi XH2

Bạn bè/đồng nghiệp của tôi nghĩ

rằng nên sử dụng VĐT để TTTT ^{XH2 Không thay đổi}

XH3

Những người có uy tín đối với tôi cho rằng nên sử dụng VĐT để TTTT

XH3

Tôi sử dụng VĐT vì chịu ảnh hưởng của phương tiện truyền thông

XH4

Nhân viên của doanh nghiệp cung ứng VĐT rất nhiệt tình giới thiệu và thuyết phục tôi sử dụng VĐT

XH4 Không thay đổi Điều kiện thuận lợi

DK1 ^{Tôi có máy tính/ĐTDĐ có thể sử}_{dụng VĐT} DK1 Không thay đổi DK2 ^{Tôi có kiến thức cần thiết để sử}dụng

VĐT

DK2 Không thay đổi

DK3 ^{VĐT tương thích với các công nghệ}

khác mà tôi đang sử dụng ^DK3

Tôi luôn nhận được sự hỗ trợ, quan tâm, chăm sóc KH từ ĐVCƯDV VĐT

DK4

Tôi sẽ luôn tìm được sự giúp đỡ nếu tôi gặp khó khăn, thắc mắc trong khi

sử dụng VĐT

DK4 Không thay đổi 33

TT1

vụ thanh toán VĐT tại nhà hàng/quán cà phê/quá bar thay cho các phương thức thanh toán thay thế (thẻ tín dụng, TM)

TT1

dụng VĐT để thanh toán thay cho các phương thức thanh toán truyền thống

TT2 ^{Tôi nghĩ rằng VĐT không tương}_{thích với lối sống của tôi} TT2 ^{Sử dụng VĐT phù hợp với}_{cách quản lý tài chính của} tôi

TT3

Sử dụng VĐT tại nhà hàng/quán cà phê/quá bar rất phù hợp với cách tôi muốn mua sản phẩm và dịch vụ

TT3

Thanh toán bằng VĐT dễ dàng như thanh toán bằng TM, thẻ tín dụng

TT4

Sử dụng VĐT rất tương thích với

hành vi mua sắm của tôi ^TT4

Việc cài đặt ƯD VĐT phù hợp với ĐTDĐ của tôi Nhận thức kiểm soát hành vi

HV1

Tôi có các tài nguyên cần thiết để sử

dụng VĐT thực hiện giao dịch trực tuyến

HV1 Không thay đổi

HV2

Tôi có kiến thức cần thiết để sử dụng

VĐT thực hiện giao dịch trực tuyến

HV2 Không thay đổi HV3 ^{Tôi có khả năng sử dụng VĐT thực}

hiện giao dịch trực tuyến ^{HV3 Không thay đổi} HV4

Tôi có thể kiểm soát quá trình sử dụng VĐT Ý định sử dụng

YD1 ^{Tôi có cân nhắc đến việc sử dụng}_{VĐT trong tương lai} YD1 Không thay đổi YD2

Tôi nghĩ rằng tôi sẽ sử dụng VĐT

trong tương lai ^YD2

Tôi nghĩ rằng, tôi sẽ tiếp tục sử dụng VĐT

YD3 ^{Tôi có kế hoạch sử dụng VĐT trong}_{tương lai} YD3 ^{Không thay đổi} YD4

Tôi sẽ khuyến khích mọi người sử dụng VĐT

Nhân tố ^Ký

hiệu ^{Biến quan sát}

Hữu ích mong đợi

HI1 Tôi thấy rằng VĐT là phương thức TTTT rất hữu ích HI2

VĐT giúp tôi quản lý và kiểm soát các giao dịch TTTT

hiệu quả hơn

HI3 TTTT bằng VĐT giúp tôi biết tiết kiệm thời gian và công sức

HI4 Sử dụng VĐT giúp tôi có cơ hội nhận mã ưu đãi, mã giảm giá,...

HI5 Thanh toán bằng VĐT có thể thực hiện bất cứ khi nào và bất kỳ đâu

Dễ sử dụng mong đợi

SD1 Học cách sử dụng VĐT sẽ rất dễ dàng đối với tôi SD2 Tôi có thể dễ dàng sử dụng VĐT một cách thành thạo SD3

Tôi thấy các bước thanh toán bằng VĐT được hướng dẫn cụ thể và dễ hiểu

SD4 Tôi thấy TTTT bằng VĐT rất đơn giản 35

Nguồn: Tác giả tự tổng hợp

Thang đo chính thức sau khi khi được hiệu chỉnh gồm có 6 biến độc lập: Hữu ích mong đợi, Dễ sử dụng mong đợi, Ảnh hưởng xã hội, Điều kiện thuận lợi, Khả năng tương thích, Nhận thức kiểm soát hành vi; một biến phụ thuộc: Ý định sử dụng và 30 câu hỏi đại diện 30 biến quan sát.

Ảnh hưởng xã hội

XH 1

Những người quan trọng với tôi nghĩ rằng nên sử dụng

VĐT để TTTT XH

2

Bạn bè/đồng nghiệp của tôi nghĩ rằng nên sử dụng VĐT để TTTT

XH 3

Tôi sử dụng VĐT vì chịu ảnh hưởng của phương tiện truyền thông

XH 4

Nhân viên của doanh nghiệp cung ứng VĐT rất nhiệt tình giới thiệu và thuyết phục tôi sử dụng VĐT

Điều kiện thuận lợi

DK 1

Tôi có máy tính/ĐTDĐ có thể sử dụng VĐT DK

2 ^{Tôi có kiến thức cần thiết để sử dụng VĐT} DK

3

Tôi luôn nhận được sự hỗ trợ, quan tâm, chăm sóc KH

từ ĐVCƯDV VĐT DK

4

Tôi sẽ luôn tìm được sự giúp đỡ nếu tôi gặp khó khăn,

thắc mắc trong khi sử dụng VĐT

Khả năng tương thích

TT1 ^{Tôi đánh giá cao việc sử dụng VĐT để thanh toán} thay

cho các phương thức thanh toán truyền thống

TT2 ^{Sử dụng VĐT phù hợp với cách quản lý tài chính của} tôi

TT3 ^{Thanh toán bằng VĐT dễ dàng như thanh toán bằng} TM, thẻ tín dụng

TT4 Việc cài đặt ƯD VĐT phù hợp với ĐTDĐ của tôi

Nhận thức kiểm soát hành vi

HV 1

Tôi có các tài nguyên cần thiết để sử dụng VĐT thực hiện giao dịch trực tuyến

HV 2

Tôi có kiến thức cần thiết để sử dụng VĐT thực hiện giao dịch trực tuyến

HV3 ^{Tôi có khả năng sử dụng VĐT thực hiện giao dịch} _trực tuyến

HV4 Tôi có thể kiểm soát quá trình sử dụng VĐT

Ý định sử dụng

YD1 Tôi có cân nhắc đến việc sử dụng VĐT trong tương lai

YD2 Tôi nghĩ rằng, tôi sẽ tiếp tục sử dụng VĐT YD3 Tôi có kế hoạch sử dụng VĐT trong tương lai YD4 Tôi sẽ khuyến khích mọi người sử dụng VĐT

3.2.1 Thiết kế mẫu

Mau trong nghiên cứu được chọn theo phương pháp chọn mẫu thuận tiện là một trong các hình thức chọn mẫu phi xác suất. Đây được xem là hình thức mà nhà nghiên

cứu có thể tiếp cận với các đối tượng nghiên cứu bằng phương pháp thuận tiện. Có nghĩa là nhà nghiên cứu có thể chọn bất kỳ đối tượng nghiên cứu nào mà họ tiếp cận được (Nguyễn Đình Thọ, 2013). Như vậy, bất kỳ SV hiện đang học tại trường Đại học Ngân hàng TP. Hồ Chí Minh có hiểu biết, đã và đang sử dụng VĐT đều có thể tham gia vào mẫu của nghiên cứu.

Xác định kích thước mẫu: Nghiên cứu này gồm 7 biến trong đó có 6 biến độc lập và 1 biến phụ thuộc:

Green (1991) đã nghiên cứu và tổng hợp về kích cỡ mẫu phù hợp để phân tích hồi quy tối thiểu là N = 50 + 8m (với m là số biến độc lập). Đối với nghiên cứu này có 6 biến độc lập, số mẫu tối thiểu cần là N = 50 + 8*6 = 98 mẫu.

Kích thước mẫu tối thiểu để phân tích nhân tố khám phá EFA là 50 nhưng tốt hơn là 100 và tỷ số biến quan sát trên một biến đo lường là 5:1, một biến đo lường cần tối thiểu 5 biến quan sát (Hair và ctg 2006). Trong nghiên cứu này, tổng số biến quan sát

38

Dựa vào các nghiên cứu về kích thước mẫu như trên, nghiên cứu dự kiến có kích thước mẫu tối thiểu 150 mẫu.

3.2.2 Quy trình xử lý dữ liệu

Sau khi quá trình thu thập dữ liệu hoàn tất, tác giả sẽ làm sạch, mã hóa dữ liệu. Tiếp theo dữ liệu được đưa vào phần mềm SPSS 28.0 để tiến hành phân tích dữ liệu qua các bước sau:

Thống kê mô tả mẫu nghiên cứu: Mô tả tổng quát về đặc điểm của mẫu nghiên cứu và kết quả khảo sát có được bằng các công cụ như: tần số, tỷ lệ phần trăm,...

Kiểm định hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha: Trích dẫn nghiên cứu của Nunnally và Bernstein vào năm 1994: “Hệ số tương quan biến tổng hiệu chỉnh (corrected item-

total correlation) lấy tương quan của biến đo lường xem xét với tổng các biến còn lại của thang đo (không tính biến đang xem xét). Nếu một biến đo lường có hệ số tương quan biến tổng (hiệu chỉnh) ≥ 0.30 thì biến đó đạt yêu cầu. Một thang đo có độ tin cậy tốt khi nó biến thiên trong khoảng [0.75 - 0.95]2. Nếu Cronbach α ≥ 0.60 là thang

đo có thể chấp nhận được về mặt độ tin cậy” (Nguyễn Đình Thọ, 2013, trang 365).

Phân tích nhân tố khám phá EFA: Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008b) có đề cập đến các tham số thống kê trong phân tích nhân tố bao gồm:

Chỉ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin measure of sampling adequacy): dùng để xem xét sự thích hợp của phân tích nhân tố. Trị số KMO lớn (giữa 0.5 và 1) thì đủ điều kiện để phân tích nhân tố là thích hợp. Còn nếu trị số KMO nhỏ hơn 0.5 thì phân tích nhân

tố có khả năng không thích hợp với các dữ liệu.

Kiểm định Bartlett: dùng để xem xét giả thuyết các biến không có tương quan trong tổng thể, phân tích chỉ có nghĩa khi giá trị của Sig nhỏ hơn 0.05 (Hair và ctg 2006).

Chỉ số Eigenvalue: đại diện cho phần biến thiên được giải thích của mỗi nhân tố. Những nhân tố có chỉ số Eigenvalue lớn hơn 1 mới được giữ lại trong mô hình, những

nhân tố có chỉ số Eigenvalue nhỏ hơn 1 sẽ bị loại khỏi mô hình (Hair và ctg 2006). Hệ số tải nhân tố (Factor loading): là những hệ số tương quan giữa các nhân tố và các

biến. Các biến có hệ số tải nhân tố được chấp nhận khi lớn hơn 0.5 và bị loại khỏi mô

hình khi nhỏ hơn 0.5 (Hair và ctg 2006).

Kiểm định hệ số tương quan: Kiểm định hệ số tương quan Pearson nhằm mục đích lượng hoá mức độ chặt chẽ của mối quan hệ tuyến tính giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc. Nếu Sig. ≤ 0.05 thì giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc có tương quan với nhau. Hệ số tương quan Pearson được ký hiệu là r: -1 ≤ r ≤ +1 (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc 2008a).

Giá trị tuyệt đối của r càng tiến gần đến 1 khi hai biến có mối tương quan tuyến tính chặt chẽ.

Giá trị r = 1: khi tất cả điểm phân tán xếp thành một đường thẳng trên đồ thị Scatter.

Giá trị r = 0: khi hai biến không có mối quan hệ tuyến tính. Khi đó sẽ xảy ra hai trường hợp, một là không có mối quan hệ giữa hai biến, hai là hai biến có mối quan hệ nhưng hệ số r nhỏ gần bằng 0 gọi là phi tuyến.

Phân tích hồi quy tuyến tính:

Hệ số phóng đại phương sai (Variance Inflation Factor - VIF): để kiểm tra hiện tượng

đa cộng tuyến của các biến độc lập. Nếu VIF của một biến độc lập > 10 sẽ xảy ra hiệnTự tương quan dương: 0 < d < 1

40

Tự tương quan âm: 3 < d < 4

Phân tích sự khác biệt của các biến:

Kiểm định trung bình hai mẫu độc lập (Independent-Sample T-Test): kiểm định sự khác biệt trung bình trong trường hợp biến định tính có hai giá trị (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc 2008a):

Nếu giá trị Sig. của kiểm định Levene < 0.05 thì phương sai sẽ khác nhau, ta sẽ sử dụng kết quả kiểm định T-Test ở mục giả định phương sai không bằng nhau. Nếu giá trị Sig. của kiểm định Levene ≥ 0.05 thì phương sai sẽ không khác nhau, ta sẽ sử dụng kết quả kiểm định T-Test ở mục giả định phương sai bằng nhau.

Nếu giá trị Sig. của kiểm định T-Test < 0.05 thì ta kết luận có sự khác biệt có ý nghĩa thống kê. Nếu giá trị Sig. của kiểm định T-Test ≥ 0.05 thì ta kết luận không có sự khác biệt có ý nghĩa thống kê.

Phương pháp phân tích phương sai một yếu tố (ANOVA): kiểm định sự khác biệt trung bình trong trường hợp các biến định tính có từ 3 nhóm trở lên (Hoàng Trọng và

Chu Nguyễn Mộng Ngọc 2008a):

Nếu giá trị Sig. ≥ 0.05 thì ta kết luận không có sự khác biệt có ý nghĩa thống kê giữa các nhóm trong biến quan sát.

Nếu giá trị Sig. < 0.05 thì ta kết luận có sự khác biệt có ý nghĩa thống kê giữa các nhóm trong biến quan sát.

TÓM TẮT CHƯƠNG 3

Trong chương này tác giả đã trình bày về quy trình nghiên cứu và xây dựng khái niệm

cho các giả thuyết bao gồm Hữu ích mong đợi, Dễ sử dụng mong đợi, Ảnh hưởng xã hội, Điều kiện thuận lợi, Khả năng tương thích, Nhận thức kiểm soát hành vi và Ý định sử dụng. Bên cạnh đó, tác giả đã hoàn chỉnh được thang đo chính thức nhằm đến

Tần số Tỷ lệ (%) Giới tính Nam 65 33.0 % ^Nu 132 67.0 % Tổng 197 100 %

Độ tuổi Dưới 20 tuổi 25 12.7

%

Chương tiếp theo, tác giả sẽ trình bày về kết quả của nghiên cứu: thống kê mô tả mẫu

nghiên cứu, kiểm định thang đo, kiểm định mô hình hồi quy và phân tích sự khác biệt

CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN

Trong chương 4 sẽ tiến hành phân tích dữ liệu thu được nhằm đưa ra kết quả nghiên cứu: kiểm định thang đo bằng hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha, phân tích nhân tố khám phá EFA, kiểm định hệ số tương quan, phân tích hồi quy tuyến tính, phân tích sự khác biệt giữa các biến. Bên cạnh đó, tác giả cũng kiểm định mô hình hình nghiên

cứu và các giả thuyết nghiên cứu đã đề xuất về các nhân tố ảnh hưởng đến ý định sử dụng VĐT của SV trường Đại học Ngân hàng TP. Hồ Chí Minh.

4.1 Thống kê mô tả mẫu nghiên cứu

Nghiên cứu tiến hành khảo sát các nhân tố ảnh hưởng đến ý định sử dụng VĐT của SV trường Đại học Ngân hàng TP. Hồ Chí Minh, SV của trường có đặc điểm là SV thuộc khối ngành kinh tế, được trang bị kiến thức nhất định, do đó có những hiểu biết nhất định tài chính và có khả năng sử dụng các hình thức thanh toán mới. Chính vì vậy, nghiên cứu được tiến hành nhằm đánh giá sự ảnh hưởng của các nhân tố Hữu ích mong đợi, Dễ sử dụng mong đợi, Ảnh hưởng xã hội, Điều kiện thuận lợi, Khả năng tương thích, Nhận thức kiểm soát hành vi đến Ý định sử dụng VĐT của SV.

theo chỉ thị giãn cách của nhà nước, nghiên cứu được thực hiện 100% thông qua hình

thức gián tiếp được tiến hành khảo sát trực tuyến bằng cách gửi đường dẫn bảng khảo

sát Google Form: https://bitly.com.vn/sw4h2j đến các bạn SV. Sau quá trình khảo sát và làm sạch dữ liệu thu được 197 phiếu khảo sát đầy đủ thông tin và đạt yêu cầu để

Từ 21 đến 22 tuổi 16 3 ^82.7% Từ 23 đến 24 tuổi 9 4.6 % Trên 25 tuổi 7 0% Tổng 19 7 100 % Trình độ học vấn Đại học chính quy 19 2^ ^97.5% Sau đại học 5 2.5 % Tổng 19 7 100 % Thu nhập Chưa có thu nhập 1Õ7 54.3 % Dưới 5 triệu 77 39.1 % Từ 5 đến 10 triệu 7 4.6 % Trên 10 triệu 4 ^ ^2.0% Tổng ĩ9 7 ¹⁰⁰% 43

sát _{loại biến loại biến} tổng _biến Hữu ích mong đợi (HI), Cronbach’s Alpha = 0.842

HI1 ^{13.01 12.837 0.658 0.808}

HI2 13.06 13.124 0.636 0.814

HI3 12.94 14.139 0.582 0.827

HĨ4 13.11 14.800 0.607 0.822

HĨ5 12.98 12.597 0.770 0.775

Dễ sử dụng mong đợi (SD), Cronbach’s Alpha = 0.921

SD1 ^{14.37 11.122 0.733 0.916}

SD2 ^{14.19 10.225 0.823 0.898}

SD3 14.35 10.035 0.802 0.903

Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu

về giới tính, trong 197 người tham gia khảo sát có 65 người tham gia là nam chiếm

tỉ lệ 33.0%, người tham gia nữ là 132 người chiếm tỉ lệ 67.0%.

về độ tuổi, trong 197 người tham gia khảo sát, tỉ lệ nhóm từ 21 đến 22 tuổi tham gia nhiều nhất với 163 người chiếm tỉ lệ cao nhất 82.7%, tiếp đó là nhóm dưới 20