• Kiểm định độ phù hợp của mô hình
Tiến hành phép kiểm định F về độ phù hợp của mô hình hồi quy tuyến tính tổng thể, xem biến phụ thuộc có liên hệ tuyến tính với toàn bộ tập hợp các biến độc lập hay không. Giả thuyết H0 được đặt ra là: β1 = β2 = β3 = β4= β5= β6= 0. Kết quả phân tích ANOVA cho thấy giá trị kiểm định F=61,161 có mức ý nghĩa sig = 0,000 < 0,05. Điều này cho phép bỏ giả thuyết H0, nghĩa là các biến trong mô hình có thể giải thích được sự thay đổi của biến phụ thuộc. Như vậy mô hình hồi quy tuyến tính được xây dựng phù hợp với tổng thể dữ liệu nghiên cứu.
1 ,743a ,552 ,543 ,50917 1,821
Nguồn: Kết quả xử lý số liệu trên phần mềm SPSS • Mức độ giải thích của mô hình
Sử dụng hệ số xác định R2 (R-Square) được chứng minh là hàm không giảm theo biến số độc lập đưa vào mô hình. Như vậy, R2 có khuynh hướng là một ước lượng lạc quan của thước đo sự phù hợp của mô hình đối với dữ liệu có hơn một biến được giải thích trong mô hình. Kết quả hồi quy tuyến tính bội cho thấy R2 (R-Square) = 0,552, điều này chứng tỏ các biến độc lập đưa vào mô hình là phù hợp, tương quan khá chặt chẽ. Giá trị R2 hiệu chỉnh (Adjusted R-Square) = 0,543 cho thấy mức độ phù hợp của mô hình là 54,3% hay nói cách khác mô hình giải thích được 54,3% sự biến thiên của biến phụ thuộc được giải thích được bởi 6 biến độc lập.
Giả định liên hệ tuyến tính:
Sử dụng đồ thị phân tán phần dư chuẩn hóa để kiểm tra vấn đề liên hệ tuyến tính. Hình 4.1 cho thấy các phần dư phân tán ngẫu nhiên xung quanh đường thẳng đi qua tung độ bằng 0 mà không tuân theo một quy luật nào. Do vậy, ta có thể kết luận mô hình hồi quy trên không vi phạm giả định liên hệ tuyến tính.
Hình 4.1: Đồ thị phần dư chuẩn hóa
Giả định phân phối chuẩn của phần dư:
Biểu đồ tần số phần dư chuẩn hóa được sử dụng để đánh giá giả định này. Biểu đồ tần số phần dư chuẩn hóa Histogram cho thấy phần dư phân phối sắp sửa chuẩn hóa (trung bình Mean = -1,34E - 14 = 0 và độ lệch chuẩn Std.Dev = 0,990 sắp xỉ bằng 1). Do đó có thể kết luận rằng giả thuyết phân phối chuẩn không vi phạm. Ngoài ra, theo biểu đồ P-P plots các điểm quan sát không phân tán quá xa đường thẳng kỳ vọng nên có thể kết luận giả thuyết về phân phối chuẩn của phần dư không bị vi phạm.
Hình 4.2: Phân phối của phần dư chuẩn hóa
thuyết hóa định
Hình 4.3: Điểm phân vị của phân phối của biến độc lập
Nguồn: Kết quả phân tích SPSS
Hiện tượng đa cộng tuyến:
Sử dụng hệ số nhân tử phóng đại phương sai (VIF) để phát hiện đa cộng tuyến giữa các biến độc lập. Kết quả phân tích tại Bảng 4.14 cho thấy hệ số VIF lớn nhất bằng 1,679 < 2 nên có thể kết luận không có hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
Giả định phương sai của sai số không đổi:
Theo biểu đồ Scatterplot ở Hình 4.1, các sai số hồi quy phân bố tương đối đều ở cả hai phía của đường trung bình (trung bình của các sai số bằng 0) và không theo một quy luật rõ ràng nào. Điều đó cho thấy giả thiết sai số của mô hình hồi quy không đổi là phù hợp. Hơn nữa, kết quả kiểm định Spearman ở phụ lục cho thấy không có khả năng tồn tại phương sai của phần dư thay đổi.
Giả định hiện tượng tự tương quan giữa các phần dư:
Thực hiện thống kê Durbin - Watson để kiểm định tương quan gia các sai số kề nhau (tương quan chuỗi bậc nhất). Kết quả kiểm định cho thấy hệ số Durbin- Watson = 1,821 (Bảng 4.16). Theo điều kiện hồi quy, giá trị Durbin - Watson phải nằm trong khoảng 1 < d < 3. Giá trị d tính được rơi vào miền chấp nhận giả thuyết không có tự tương quan. Như vậy mô hình không vi phạm giả định về hiện tượng tự tương quan.
4.9 Kiểm định các giả thuyết của mô hình nghiên cứu
Với các kết quả kiểm định trên ta thấy mô hình hồi quy là phù hợp và có ý nghĩa thống kê. Từ kết quả hồi quy cho thấy tất cả 6 nhân tố trên ảnh hưởng đến quyết định sử dụng ví điện tử của sinh viên trường Đại học Ngân hàng Thành phố Hồ Chí Minh.
tử của sinh viên trường Đại học Ngân hàng Thành phố Hồ Chí Minh H2 Dễ sử dụng mong đợi (SD) có tác động cùng chiều (+) đến quyết định sử dụng ví
điện tử của sinh viên trường Đại học Ngân hàng Thành phố Hồ Chí Minh
+0,111 0,026 Chấpnhận
H3
Ảnh hưởng xã hội (AH) có tác động cùng
chiều (+) đến quyết định sử dụng ví điện tử của sinh viên trường Đại học Ngân hàng Thành phố Hồ Chí Minh
+0,097 0,027 Chấp nhận
H4
Điều kiện thuận lợi (DK) có tác động cùng chiều (+) đến quyết định sử dụng ví (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
điện tử của sinh viên trường Đại học Ngân hàng Thành phố Hồ Chí Minh
định
H5
Tin cậy cảm nhận (TC) có tác động cùng
chiều (+) đến quyết định sử dụng ví điện tử của sinh viên trường Đại học Ngân hàng Thành phố Hồ Chí Minh
+0,118 0,017 Chấpnhận
H6
Chi phí cảm nhận (CP) có tác động cùng chiều (+) đến quyết định sử dụng ví điện tử của sinh viên trường Đại học Ngân hàng Thành phố Hồ Chí Minh
độc lập trong mô hình (Nguyễn Đình Thọ, 2011). Tùy vào mục tiêu của đề tài mà lựa chọn beta chuẩn hóa, hoặc beta chưa chuẩn hóa để đưa vào mô hình hồi quy. Để xác định tầm quan trọng của các yếu tố tác động đến quyết định sử dụng ví điện tử của sinh viên trường Đại học Ngân hàng Thành phố Hồ Chí Minh, đề tài này căn cứ vào hệ số β chuẩn hóa. Hệ số β càng lớn thì yếu tố đó tác động đến Quyết định sử dụng ví điện tử của sinh viên trường Đại học Ngân hàng Thành phố Hồ Chí Minh càng cao. Dựa vào kết quả hồi quy ở bảng 4.14, phương trình hồi quy có dạng như sau:
QD_Y = 0,294*HI + 0,111*SD + 0,097AH + 0,164*DK + 0,118*TC + 0,334*CP
+ Nhân tố ảnh hưởng mạnh nhất đến quyết định sử dụng ví điện tử của sinh viên trường Đại học Ngân hàng Thành phố Hồ Chí Minh là chi phí cảm nhận (CP) vì có hệ số β6 = 0,334 và Sig. = 0,000 (có ý nghĩa thống kê). Điều này có nghĩa là khi các yếu tố khác không đổi, nếu tăng lên 1 đơn vị thì quyết định sử dụng ví điện tử của sinh viên trường Đại học Ngân hàng Thành phố Hồ Chí Minh tăng lên 0,334 đơn vị.
Kết quả này giống với kết quả nghiên cứu của Phạm Thị Thu Hiền (2019) trong cùng lĩnh vực Fintech, qua đó có thể thấy, việc áp dụng những chiến lược giá hợp lý đối với VĐT sẽ làm tăng ý định sử dụng dịch vụ này đối với khách hàng.
+ Nhân tố ảnh hưởng mạnh thứ hai là hữu ích mong đợi (HI) (βι = 0,294 và Sig. = 0,000). Điều này có nghĩa là khi các yếu tố khác không đổi, nếu chi phí cảm nhận (HI) tăng lên 1 đơn vị thì quyết định sử dụng ví điện tử của sinh viên trường Đại học Ngân hàng Thành phố Hồ Chí Minh tăng lên 0,294 đơn vị. Kết quả này phù hợp với kết quả của Amin (2009), Vũ Văn Điệp và các cộng sự (2019),..
+ Nhân tố ảnh hưởng mạnh thứ ba là điều kiện thuận lợi (DK) (β4 = 0,164 và Sig. = 0,000). Điều này có nghĩa là khi các yếu tố khác không đổi, nếu điều kiện thuận lợi (DK) tăng lên 1 đơn vị thì quyết định sử dụng ví điện tử của sinh viên trường Đại học Ngân hàng Thành phố Hồ Chí Minh tăng lên 0,164 đơn vị. Điều này phù hợp với kết quả nghiên cứu của Đào Thị Thu Hường (2019) và Trần Nhật Tân (2019).
+ Nhân tố ảnh hưởng thứ tư là tin cậy cảm nhận (TC) (β5 = 0,118 và Sig. = 0,017). Điều này có nghĩa là khi các yếu tố khác không đổi, nếu tin cậy cảm nhận (TC) tăng lên 1 đơn vị thì quyết định sử dụng ví điện tử của sinh viên trường Đại học Ngân hàng Thành phố Hồ Chí Minh tăng lên 0,118 đơn vị. Kết quả này phù hợp với nghiên cứu của Bùi Thành Khoa và Nguyễn Minh Hà (2019).
+ Nhân tố ảnh hưởng thứ năm là dễ sử dụng mong đợi (SD) (β2 = 0,111 và Sig. = 0,026). Điều này có nghĩa là khi các yếu tố khác không đổi, nếu dễ sử dụng mong đợi (SD) tăng lên 1 đơn vị thì quyết định sử dụng ví điện tử của sinh viên trường Đại học Ngân hàng Thành phố Hồ Chí Minh tăng lên 0,111 đơn vị. Điều này phù hợp với kết quả nghiên cứu của Lê Châu Phú và các cộng sự (2019).
+ Nhân tố ảnh hưởng yếu nhất là ảnh hưởng xã hội (AH) (β3 = 0,097 và Sig. = 0,027). Điều này có nghĩa là khi các yếu tố khác không đổi, nếu ảnh hưởng xã hội (AH) tăng lên 1 đơn vị thì quyết định sử dụng ví điện tử của sinh viên trường Đại học Ngân hàng Thành phố Hồ Chí Minh tăng lên 0,097 đơn vị. Điều này phù hợp với kết quả nghiên cứu của Nguyễn Thị Minh Châu và các cộng sự (2020).
4.10 Kiểm định sự khác biệt giữa các biến kiểm soát với sự tác động đến Quyết định sử dụng ví điện tử của sinh viên trường Đại học Ngân hàng Thành phố Hồ Chí Minh
4.10.1 Kiểm định khác biệt theo giới tính
Phân tích phương sai ANOVA để kiểm định sự khác biệt về giới tính đối với quyết định sử dụng ví điện tử của sinh viên trường Đại học Ngân hàng Thành phố Hồ Chí Minh kết quả như sau:
- Với Sig của Levene Test là 0,031 < 0,05 (phụ lục 8.1), do đó phương sai giữa các nhóm có sự khác biệt, không đủ điều kiện để phân tích ANOVA, đi vào kiểm định Welch cho trường hợp vi phạm giả định phương sai đồng nhất.
- Với kết quả phân tích kiểm định Welch ở bảng Robust Tests thì Sig là 0,000 < 0,05, có thể kết luận có sự khác biệt có ý nghĩa về mặt thống kê theo giới tính đối với Quyết định sử dụng ví điện tử của sinh viên trường Đại học Ngân hàng Thành phố Hồ Chí Minh.
4.10.2 Kiểm định khác biệt theo độ tuổi
Phân tích phương sai ANOVA để kiểm định sự khác biệt về độ tuổi đối với Quyết định sử dụng ví điện tử của sinh viên trường Đại học Ngân hàng Thành phố Hồ Chí Minh kết quả như sau:
- Với Sig của thống kê levene là 0,452 > 0,05 (phụ lục 8.2), cùng với kết quả phân tích ANOVA thì Sig của phân tích ANOVA là 0,016 < 0,05, có thể kết luận có sự khác biệt có ý nghĩa về mặt thống kê theo độ tuổi đối với Quyết định sử dụng ví điện tử của sinh viên trường Đại học Ngân hàng Thành phố Hồ Chí Minh.
4.10.3 Kiểm định khác biệt theo thu nhập
Phân tích phương sai ANOVA để kiểm định sự khác biệt về thu nhập đối với quyết định sử dụng ví điện tử của sinh viên trường Đại học Ngân hàng Thành phố Hồ Chí Minh kết quả như sau:
Với Sig của thống kê Levene là 0,257 > 0,05 (phụ lục 8.3), cùng với kết quả phân tích ANOVA thì Sig là 0,002 < 0,05, có thể kết luận có sự khác biệt có ý nghĩa
về mặt thống kê theo thu nhập đối với quyết định sử dụng ví điện tử của sinh viên trường Đại học Ngân hàng Thành phố Hồ Chí Minh.
4.10.4 Kiểm định khác biệt theo chi tiêu (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Phân tích phương sai ANOVA để kiểm định sự khác biệt về chi tiêu đối với quyết định sử dụng ví điện tử của sinh viên trường Đại học Ngân hàng Thành phố Hồ Chí Minh kết quả như sau:
Với Sig của thống kê Levene tests là 0,002 < 0,05 (phụ lục 8.4), không đủ điều kiện phân tích ANOVA
- Với kết quả phân tích kiểm định Welch ở bảng Robust Tests thì Sig là 0,008 < 0,05, có thể kết luận có sự khác biệt có ý nghĩa về mặt thống kê theo chi tiêu đối với quyết định sử dụng ví điện tử của sinh viên trường Đại học Ngân hàng Thành phố Hồ Chí Minh.
4.10.5 Kiểm định khác biệt theo tần suất sử dụng dịch vụ
Phân tích phương sai ANOVA để kiểm định sự khác biệt theo tần suất sử dụng dịch vụ đối với quyết định sử dụng ví điện tử của sinh viên trường Đại học Ngân hàng Thành phố Hồ Chí Minh kết quả như sau:
Với Sig của thống kê levene là 0,346 > 0,05 (phụ lục 8.5), cùng với kết quả phân tích ANOVA ở bảng Robust Tests thì Sig là 0,001 < 0,05, có thể kết luận có sự khác biệt có ý nghĩa về mặt thống kê theo tần suất sử dụng dịch vụ đối với quyết định sử dụng ví điện tử của sinh viên trường Đại học Ngân hàng Thành phố Hồ Chí Minh.
4.10.5 Kiểm định khác biệt theo phương pháp thanh toán khác
Phân tích phương sai ANOVA để kiểm định sự khác biệt theo phương pháp thanh toán khác đối với quyết định sử dụng ví điện tử của sinh viên trường Đại học Ngân hàng Thành phố Hồ Chí Minh kết quả như sau:
Với Sig của thống kê levene là 0,446 > 0,05 (phụ lục 8.6), cùng với kết quả phân tích ANOVA thì Sig là 0,037 < 0,05, có thể kết luận có sự khác biệt có ý nghĩa về mặt thống kê theo phương pháp thanh toán khác đối với quyết định sử dụng ví điện tử của sinh viên trường Đại học Ngân hàng Thành phố Hồ Chí Minh.
Tóm tắt chương 4
Sau khi tiến hành nghiên cứu định lượng với mẫu sau khi loại là 305, thực hiện xử lý và phân tích dữ liệu bằng phần mềm SPSS. Đánh giá độ tin cậy bằng hệ số Cronbach’s Alpha cho thấy biến TC5 bị loại.
Nghiên cứu tiếp tục với phân tích khám phá nhân tố EFA, kết quả chạy cho thấy không có biến nào bị loại. Mô hình nghiên cứu giải thích được 72,661% > 50% mô hình giải thích được sự biến động trong quá trình ra quyết định sử dụng VĐT của sinh viên trường Đại học Ngân hàng TP.HCM. Như vậy, sau quá trình chạy EFA thì nghiên cứu còn 6 nhân tố với 24 biến quan sát.
Phân tích hồi quy tuyến tính và kiểm định ANOVA, cho thấy mô hình hồi quy tuyến tính đang xét phù hợp tới 54,3% (các biến giải thích được 54,3% trong khi 45,7% là yếu tố khác mà mô hình chưa giải quyết được. Nghiên cứu chỉ ra, yếu tố chi phí cảm nhận tác động lớn nhất. Kiểm định ANOVA cho thấy, có sự khác biệt về giới tính, độ tuổi, thu nhập, chi tiêu, tần suất sử dụng và phương thức thanh toán khác đối với quyết định sử dụng VĐT của sinh viên trường Đại học Ngân hàng TP.HCM
CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ HÀM Ý QUẢN TRỊ 5.1 Ket luận
Tác giả thực hiện nghiên cứu “Các nhân tố ảnh hưởng đến quyết định sử dụng ví điện tử của sinh viên trường Đại học Ngân hàng TP.HCM” được đề xuất dựa trên mô hình chấp nhận và sử dụng công nghệ (UTAUT) với 6 nhân tố: Hữu ích mong đợi, Dễ sử dụng mong đợi, Ảnh hưởng xã hội, Điều kiện thuận lợi, Tin cậy cảm nhận và Chi phí cảm nhận. Kết quả nghiên cứu định lượng cho thấy 6 nhân tố trên điều ảnh hưởng đến quyết định sử dụng ví điện tử của sinh viên trường Đại học Ngân hàng TP.HCM mức độ ảnh hưởng được thể hiện qua phương trình hồi qui tuyến tính.
QD_Y = 0,294*HI + 0,111*SD + 0,097AH + 0,164*DK + 0,118*TC + 0,334*CP
Trong đó “chi phí cảm nhận (CP)” thể độ mức độ tác động mạnh nhất đến quyết định sử dụng ví điện tử của sinh viên trường Đại học Ngân hàng TP.HCM, kế đến là “hữu ích mong đợi (HI)” có thể thấy nó phù hợp với nhu cầu sử dụng sản phẩm công nghệ của sinh viên. Kết quả nghiên cứu cũng chỉ ra các nhân tố “điều kiện thuận lợi (DK)”, “tin cậy cảm nhận (TC)”, “dễ sử dụng mong đợi (SD)”, “ảnh hưởng xã hội (AH)” cũng có ảnh hưởng đến quyết định sử dụng ví điện tử của sinh viên trường Đại