3.1.1 Thang đo sơ bộ
Thang đo sơ bộ được xây dựng dựa trên các mô hình lý thuyết và các nghiên cứu liên quan. Thang đo gồm 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 26 câu hỏi đại diện cho 26 biến quan sát. Thang đo được sử dụng trong nghiên cứu là thang đo Likert 5 mức độ:
(1) Hoàn toàn không đồng ý (2) Không đồng ý
(3) Không ý kiến (4) Đồng ý
(5) Hoàn toàn đồng ý
Dễ sử dụng mong đợi Nguyễn Thị Linh Phương 2013 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
Ảnh hưởng xã hội
XH1 Những người quan trọng với tôi nghĩ rằng nên sử dụng VĐT để TTTT
Nguyễn Thị Linh Phương
2013 XH2 Bạn bè/đồng nghiệp của tôi nghĩ rằngnên sử dụng VĐT để TTTT
XH3 Những người có uy tín đối với tôi chorằng nên sử dụng VĐT để TTTT
XH4
Nhân viên của doanh nghiệp cung ứng VĐT rất nhiệt tình giới thiệu và thuyết phục tôi sử dụng VĐT Điều kiện thuận lợi DK1 Tôi có máy tính/ĐTDĐ có thể sử dụng VĐT Nguyễn Thị Linh Phương 2013 DK2
Tôi có kiến thức cần thiết để sử dụng VĐT
DK3 VĐT tương thích với các công nghệ khác mà tôi đang sử dụng
DK4
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 dịch 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)
Aydin và Burnaz 2016 30
TT2 Tôi nghĩ rằng VĐT không tương thíchvới lối sống 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
TT4 Sử dụng VĐT rất tương thích với hành vi mua sắm của tôi
Nhận thức kiểm soát
hành vi
HV1 (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Tôi có các tài nguyên cần thiết để sử dụng VĐT thực hiện giao dịch trực tuyến
Persada và các cộng sự 2021 HV2 Tôi có kiến thức cần thiết để sử dụngVĐT thực hiện giao dịch trực tuyến
HV3 Tôi có khả năng sử dụng VĐT thực hiện giao dịch trực tuyến
Ý định sử dụng
YD1 Tôi có cân nhắc đến việc sử dụng VĐTtrong tương lai
Nguyễn Thị Linh Phương
2013 YD2 Tôi nghĩ rằng tôi sẽ sử dụng VĐTtrong
tương lai
YD3 Tôi có kế hoạch sử dụng VĐT trongtương lai 31
hiệu Biến quan sát hiệu
Hữu ích mong đợi HI1 Tôi thấy rằng VĐT là phương thức
TTTT rất hữu ích
HI1 Không thay đổi
HI2 VĐT giúp tôi quản lý và kiểm soátcác giao dịch TTTT hiệu quả hơn HI2 Không thay đổi HI3 TTTT bằng VĐT giúp tôi biết tiết
kiệm thời gian và công sức
HI3 Không thay đổi
HI4 Tôi thấy sử dụng VĐT mang lại
nhiều lợi ích 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 SD
1
Học cách sử dụng VĐT sẽ rất dễ
dàng đối với tôi 1SD Không thay đổi
SD 2 Tôi có thể dễ dàng sử dụng VĐT một cách thành thạo SD
2 Không thay đổi
Nguồn: Tác giả tự tổng hợp
3.1.2 Thang đo chính thức (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
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 sửdụng VĐT DK1 Không thay đổi DK2 Tôi có kiến thức cần thiết để sửdụng
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 (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
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 tươngthích với lối sống của tôi TT2 Sử dụng VĐT phù hợp vớicách 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 dụngVĐT trong tương lai YD1 Không thay đổi YD2
Tôi nghĩ rằng tôi sẽ sử dụng VĐT
trong tương lai YD2 (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Tôi nghĩ rằng, tôi sẽ tiếp tục sử dụng VĐT
YD3 Tôi có kế hoạch sử dụng VĐT trongtương 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 (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
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 (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
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 (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
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