Thang đo là công cụ dùng để quy ước (mã hóa) các tình trạng hay mức độ của các đơn vị khảo sát theo các đặc trưng được xem xét. Thang đo được tác giả xây dựng là gồm 3 loại: thang đo định danh, thang đo thứ bậc, thang đo khoảng.
Thang đo định danh (Nominal Scale): là sự phân loại và đặt tên cho các biểu hiện và ấn định cho chúng một ký số tương ứng. Những phép toán có thể sử dụng được với thang đo định danh là: đếm, tính tần suất của một biểu hiện nào đó, xác định giá trị mode và thực hiện một số phép kiểm định. Căn cứ vào tính chất đó và mục tiêu của tác giả là thống kê mô tả về số lượng khách hàng tham gia phỏng vấn nên tác giả đã sử dụng thang đo định danh để đặt các câu hỏi phỏng vấn.
33
Thang đo thứ bậc (Ordinal Scale): có những tính chất của thang đo định danh nhưng các con số được sắp xếp theo một thứ bậc hơn kém và không có khoảng cách giữa chúng.
Thang đo khoảng (Interval Scale): một trong những hình thức đo lường sử dụng phổ biến nhất trong nghiên cứu định lượng là thang đo Likert. Nó bao gồm 5 cấp độ phổ biến từ 1 đến 5 để tìm hiểu mức độ đánh giá của người trả lời. Vì vậy, bảng câu hỏi đã được thiết kế từ 1 là “hoàn toàn không đồng ý” đến 5 là “hoàn toàn đồng ý”.
Kế thừa các biến quan sát mà tác giả cảm thấy phù hợp và đã được kiểm nghiệm trong các nghiên cứu trước đây, tác giả đã xây dựng thang đo nháp để sử dụng cho nghiên cứu sơ bộ định tính (Phụ lục 02). Hầu hết các thang đo của các nghiên cứu liên quan đều được thiết kế cho thị trường nước ngoài vì thế có sự khác biệt về các yếu tố văn hóa, xã hội và kinh tế, hành vi tiêu dùng của khách hàng so với thị trường Việt Nam đặc biệt là thị trường nông thôn. Thang đo được tác giả xây dựng khoảng gồm 23 biến quan sát đo lường 5 biến độc lập (tính hữu ích (HI), tính dễ sử dụng (DSD), tính ít rủi ro (RR), ảnh hưởng xã hội (AH), chi phí giao dịch (CP)) và 1 biến phụ thuộc.
NHẬN THỨC TÍNH HỮU ÍCH
HI1 Tôi cảm thấy ví điện tử rất hữu íchtrong cuộc sống
Venkatesh và cộng sự (2003), Wang và cộng sự (2003), Davis và cộng sự HI2 Tôi cảm thấy ví điện tử giúp mìnhtiết kiệm được rất nhiều thời gian
HI3 Tôi cảm thấy ví điện tử giúp tôi thựchiện giao dịch bất cứ khi nào HI4 Tôi cảm thấy ví điện tử giúp chuyển
tiền dễ dàng (1992)
HI5
Sử dụng ví điện tử sẽ cải thiện hiệu suất của tôi trong việc thực hiện các giao dịch thanh toán
NHẬN THỨC TÍNH DỄ SỬ DỤNG DSDl
Sử dụng ví điện tử không đòi hỏi
chuyên môn cao Davis và cộng
sự (1992), Nysveen và cộng sự (2005), Wang và cộng sự (2003) DSD2
Các thao tác thực hiện trên ví điện tử rất đơn giản, dễ hiểu
DSD3
Thực hiện các giao dịch bằng ví điện tử trên điện thoại cá nhân nên tôi có thể sử dụng thông thường
DSD4 Tôi sẽ dễ dàng trở nên thành thạo vớiviệc sử dụng ví điện tử
NHẬN THỨC TÍNH ÍT
RỦI RO
RRl Ví điện tử ít phát sinh lỗi khi thựchiện giao dịch
Baganzi và Lau (2017) RR2
Khi thực hiện giao dịch trên ví điện tử, nếu bị lỗi sẽ được đền bù thích đáng
RR3
Người khác không thể giả mạo thông tin liên quan đến các giao dịch trên ví điện tử
RR4
Tiền của tôi sẽ không bị ăn cắp khi sử dụng ví điện tử ẢNH HƯỞNG XÃ HỘI AHl Những người có ảnh hưởng đến hành
vi của tôi (lãnh đạo, thầy, cô giáo...) Venkatesh và cộng sự (2003) AH2
Những người quan trọng với tôi (gia đình, bạn bè, người thân.)
AH3 Những người trên mạng xã hội Davis và cộng 34
AH4
Hầu hết những người xung quanh tôi
đều sử dụng sự (1989)
CHI PHÍ GIAO DỊCH
CPl Phí giao dịch của ví điện tử rẻ
Luarn & Lin, (2005) CP2 Giá cả sử dụng ví điện tử hợp lý CP3 Dịch vụ ví điện tử đáng trả tiền Ý ĐỊNH SỬ DỤNG
Yl Nếu có nhu cầu thanh toán tôi sẽ sửdụng ví điện tử
Lê Phan Thị Diệu Thảo, Nguyễn Minh Sáng (2012) Y2 Tiếp tục sử dụng ví điện tử trongtương lai
Y3
Giới thiệu cho gia đình, bạn bè, người thân và mọi người xung quanh cùng sử dụng
3.4. PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU3.4.1. Phương pháp phân tích định tính 3.4.1. Phương pháp phân tích định tính
Nghiên cứu định tính được thực hiện trong giai đoạn xây dựng bảng câu hỏi cấu trúc gồm hai phần chính. Phần đầu tiên thu thập thông tin liên quan đến đặc điểm nhân khẩu học cơ bản như giới tính, trình độ học vấn, thu nhập... của người trả lời để phục vụ cho việc phân tích, so sánh sau này.
3.4.2. Phương pháp phân tích định lượng
Các dữ liệu được thu thập thông qua các cuộc thăm dò, bảng khảo sát câu hỏi hoặc đã được thu thập trước đó. Các dữ liệu đó sẽ được tiến hành mã hóa thang đo - lượng hóa thành các số liệu cụ thể và có thể tính toán được bằng các công thức toán học để dự đoán, đo lường, biểu hiện mối quan hệ tác động qua lại giữa các biến để giải thích cho vấn đề vấn đề, hiện tượng cần tìm.
Phần mềm SPSS 20.0 được sử dụng như là công cụ để phục vụ cho quá trình mã hóa thang đo. Quá trình mã hóa thang đo được thực hiện bằng 4 phương pháp:
36
+ Mô hình hệ số tương quan Cronbach’s Alpha. + Phương pháp phân tích EFA.
+ Mô hình hồi quy.
3.5. PHƯƠNG PHÁP THU THẬP DỮ LIỆU VÀ CHỌN MẪU3.5.1. Phương pháp thu thập dữ liệu thứ cấp 3.5.1. Phương pháp thu thập dữ liệu thứ cấp
Nghiên cứu dựa trên các dữ liệu đã được công bố đáng tin cậy từ các trang tin điện tử từ các tổ chức Ngân hàng Nhà Nước Việt Nam (SBV), World Bank (WB), và các công trình nghiên cứu trong và ngoài nước được công bố trên các trang báo kinh tế, các tạp chí chuyên ngành từ năm 2009 đến năm 2021. Các dữ liệu thứ cấp được sử dụng nhằm củng cố các có sở lý luận về khái niệm ví điện tử trong thực tiễn đồng thời xác định các nhân tố tác động ảnh hưởng đến ý định sử dụng ví điện tử trên địa bàn tỉnh Vĩnh Long.
3.5.2. Phương pháp thu thập dữ liệu sơ cấp
Bên cạnh đó các dữ liệu sơ cấp cũng được thu thập thông qua hình thức khảo sát trực tuyến bằng việc phát phiếu câu hỏi. Đối với việc khảo sát trực tuyến, các dữ liệu thường được thông qua các thiết bị điện tử cá nhân có kết nối Internet và người tham gia khảo sát sẽ hoàn toàn ẩn danh đồng thời câu trả lời sẽ có độ tin cậy cao vì người đó sẽ đưa ra chính xác quan điểm cá nhân của mình mà không bị tác động bởi đám đông. Các câu trả lời sẽ được thiết kế theo hình thức bắt buộc phải hoàn thành mới có thể chuyển sang câu hỏi tiếp theo.
Nội dung câu hỏi: 23 câu hỏi.
Đối tượng khảo sát: các cá nhân đang sinh sống và làm việc trên địa bàn tỉnh Vĩnh Long.
Cách chọn mẫu: Chọn mẫu thuận tiện (Convenience Sampling). Bảng câu hỏi khảo sát được tác giả gửi cho 270 cá nhân ngẫu nhiên mà tác giả có thể tiếp cận được và dưới sự hỗ trợ của gia đình, bạn bè, người thân trên địa bàn tỉnh Vĩnh Long
37
thông qua Google Forms gửi qua email và zalo trực tiếp của các cá nhân đang sinh sống tại Vĩnh Long, đồng thời tác giả cũng in bảng khảo sát giấy để gửi cho những người hàng xóm gần nhà khảo sát trong thời gian từ tháng 10/2021 đến tháng 11/2021. Các khách hàng trả lời theo bảng câu hỏi đã được tác giả thiết kế sẵn, sau khi thực hiện xong các bảng câu hỏi sẽ được tác giả thu về, làm sạch và xử lý. Kết quả thu về 224 phiếu, sau khi xử lý xong còn lại 212 phiếu.
Dự kiến số lượng khách hàng tham gia khảo sát: Mô hình nghiên cứu này bao gồm 5 biến độc lập với 20 biến quan sát và một biến phụ thuộc với 3 biến quan sát. Như vậy cỡ mẫu ước lượng tối thiểu là 23*5 = 115 mẫu. Để đảm bảo cho quá trình nghiên cứu với số lượng mẫu tối thiểu là 115, tác giả đã phát ra 270 phiếu.
Số phiếu thu về là: 224 phiếu. Số phiếu hợp lệ là: 212 phiếu. Số phiếu không hợp lệ là: 12 phiếu.
Số khách hàng sử dụng dịch vụ ví điện tử: 139 phiếu. Số khách hàng không sử dụng dịch vụ ví điện tử: 73 phiếu.
3.6. PHƯƠNG PHÁP KIỂM ĐỊNH MÔ HÌNH
Sau khi đã xây dựng thang đo và lập được bảng khảo sát chính thức, nghiên cứu tiến hành thực hiện các cuộc thăm dò trực tuyến thông các thiết bị kết nối Internet với cỡ mẫu là 212. Các dữ liệu sau khi đã thu thập sẽ được lượng hóa thành các số liệu cụ thể. Tác giả sử dụng các công cụ hỗ trợ như phần mềm Excel, SPSS 20.0 để xử lý dữ liệu và phân tích kết quả.
3.6.1. Phương pháp thống kê mô tả (Descriptive Statistics)
Mô tả dữ liệu là một phần thiết yếu của phân tích thống kê nhằm cung cấp một bức tranh hoàn chỉnh về dữ liệu trước khi chuyển sang các phương pháp nâng cao. Loại phương pháp thống kê được sử dụng cho mục đích này được gọi là thống kê mô tả. Chúng bao gồm cả số (ví dụ: trung bình, chế độ, phương sai...) và các công
38
cụ đồ họa (ví dụ: biểu đồ, boxplot...) cho phép tóm tắt một tập hợp dữ liệu và trích xuất thông tin quan trọng như xu hướng trung tâm và phân tán. Hơn nữa, chúng ta có thể sử dụng chúng để mô tả sự liên kết giữa một số biến.
3.6.1.1. Phân tích thống kê mô tả
Phân tích thống kê mô tả là quá trình xử lý một tập dữ liệu thô thành các hệ số mô tả ngắn gọn, tóm tắt một tập dữ liệu nhất định. Thống kê mô tả được chia thành các biện pháp của xu hướng trung tâm và các biện pháp biến đổi (lây lan). Các biện pháp của xu hướng trung tâm bao gồm giá trị trung bình, trung vị và chế độ, trong khi các biện pháp biến thiên bao gồm độ lệch chuẩn, phương sai, các biến tối thiểu và tối đa, và độ nhiễu và độ lệch. Tuy nhiên, thống kê mô tả không cho phép đưa ra kết luận ngoài dữ liệu đã phân tích hoặc đưa ra kết luận về bất kỳ giả thuyết nào.
3.6.1.2. Phân tích tần số (Frequency Table)
Bảng tần số thường được sản xuất trên các biến riêng lẻ. Đối với dữ liệu phân loại, bảng ghi lại số lượng quan sát (tần số) cho mỗi giá trị duy nhất của biến. Đối với dữ liệu liên tục, bạn phải chỉ định một tập hợp các khoảng. Bảng tần số ghi lại số lượng quan sát rơi trong mỗi khoảng.
3.6.2. Phương pháp hệ số tin cậy Cronbach Alpha
Kiểm định Cronbach’s Alpha là kiểm định nhằm phân tích, đánh giá độ tin cậy của thang đo.
Hệ số tương quan biến tổng là hệ số cho biến mức độ “liên kết” giữa một biến quan sát trong nhân tố với các biến còn lại. Nó phản ánh mức độ đóng góp vào giá trị khái niệm của nhân tố của một biến quan sát cụ thể. Tiêu chuẩn để đánh giá một biến có thực sự đóng góp giá trị vào nhân tố hay không là hệ số tương quan biến tổng phải lớn hơn 0,3. Nếu biến quan sát có hệ số tương quan biến tổng nhỏ hơn 0,3 thì phải loại nó ra khỏi nhân tố đánh giá.
39
Hệ số Cronbach’s Alpha là hệ số cho phép đánh giá xem nếu đưa các biến quan sát nào đó thuộc về một biến nghiên cứu (biến tiềm ẩn, nhân tố) thì nó có phù hợp không. Hair et al (2006) đưa ra quy tắc đánh giá như sau:
C/A < 0,6: Thang đo nhân tố là không phù hợp (có thể trong môi trường nghiên cứu đối tượng không có cảm nhận về nhân tố đó)
0,6 < C/A < 0,7: Chấp nhận được với các nghiên cứu mới 0,7 < C/A< 0,8: Chấp nhận được
0,8 <C/A< 0,95: Tốt
C/A ≥ 0,95: Chấp nhận được nhưng không tốt, nên xét các biến quan sát có thể có hiện tượng “trùng biến”. Tức là có khả năng xuất hiện biến quan sát thừa ở trong thang đo. Nó tương tự như trường hợp đa cộng tuyến trong hồi quy, khi đó biến thừa nên được loại bỏ.
3.6.3. Phân tích nhân tố khám phá EFA
Mô hình hồi quy tuyến tính phân tích nhân tố khám phá (EFA) là một phương pháp thống kê đa biến được thiết kế để tạo thuận lợi cho việc định nghĩa các biến tiềm ẩn được cho là nền tảng và đưa ra các mô hình tương quan trong các miền mới của các biến số biểu hiện. Khả năng trí tuệ, đặc điểm tính cách và thái độ xã hội là các lớp nổi tiếng của các biến tiềm ẩn là sản phẩm của nghiên cứu phân tích nhân tố. EFA sử dụng nhiều lý thuyết hồi quy và tương quan từng phần để mô hình các bộ biến số biểu hiện hoặc quan sát theo các hàm tuyến tính của các bộ biến khác tiềm ẩn hoặc không quan sát được.
Lấy kết quả mô hình Cronbach’s Alpha tiến hành đánh giá mức độ tương quan của các biến bằng cách tiến hành chạy SPSS 20.0 lần nữa.
- Hệ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin): 0,5 ≤ KMO ≤ 1, phân tích nhân tố thích hợp với dữ liệu nghiên cứu.
40
- Hệ số tải nhân tố (Factor Loading) > 0,4, nếu biến quan sát nào có hệ số nhỏ hơn 0,4 sẽ bị loại.
- Phần trăm phương sai toàn bộ (Percentage of variance) >50%: đạt yêu cầu và giải thích rằng 1 nhân tố này phải thích cho % biến thiên của dữ liệu.
3.6.4. Phân tích hồi quy đa biến
Phân tích hồi quy đa biến được thực hiện sau đó để xác định các nhân tố ảnh hưởng đến ý định sử dụng dịch vụ ví điện tử trên địa bàn tỉnh Vĩnh Long, đồng thời kiểm định các giả thuyết nghiên cứu. Để nhận diện các nhân tố mô hình hồi quy bội được xây dựng có dạng:
Y = f(f1, f2, ..., fn) Trong đó:
• Biến phụ thuộc (Y là ý định sử dụng ví điện tử trên địa bàn tỉnh Vĩnh Long • f1, f2, ..., fn là biến độc lập, đại diện cho nhóm các nhân tố ảnh hưởng đến ý
định sử dụng dịch vụ ví điện tử trên địa bàn tỉnh Vĩnh Long.
Các kiểm định tự tương quan, đa cộng tuyến, phương sai thay đổi được thực hiện nhằm xác định mô hình thu được tốt nhất. Kiểm định hệ số hồi quy được thực hiện để kiểm định các giả thuyết nghiên cứu.
Tần số Tần suất
Giới tính Nam ^55 39,6%
'Nữ ~84 60,4%
Tổng cộng 139 100%
Độ tuổi Dưới 22 tuổi ^^55 39,6%
Từ 22 đến 35 tuổi ^34 24,5% Từ 36 đến 50 tuổi 78 34,5% Trên 50 tuổi ~2 1,4% Tổng cộng 739 100% Trình độ học vấn Trung học ^25 18,0% Trung cấp/Cao đẳng 75 10,8% 41 TÓM TẮT CHƯƠNG 3
Trong chương này, tác giả trình bày về giả thuyết nghiên cứu, mô hình nghiên cứu và quy trình nghiên cứu. Đã xây dựng được thang đo và chỉ ra các phương pháp nghiên cứu. Bài nghiên cứu thu thập dữ liệu sơ cấp và thứ cấp với quy mô mẫu tối thiểu n = 115 phiếu với cách thức chọn mẫu thuận tiện được tác giả sử dụng trong nghiên cứu. Việc xây dựng thang đo và bảng câu hỏi cùng phương pháp xử lý dữ liệu sẽ được chạy bằng phần mềm SPSS 20.0. Thang đo Likert 5 cấp độ được tác giả xây dựng với 20 biến quan sát và 5 biến độc lập, 1 biến phụ thuộc với 3 biến quan sát. Cách thức kiểm định thang đo bằng độ tin cậy Cronbach’s Alpha, phương pháp EFA để tìm sự tương quan, cách thức xây dựng mô hình hồi quy và kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến của mô hình cũng được nêu ra trong chương này.
42
CHƯƠNG 4. KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU 4.1. MÔ TẢ MẪU
Theo Hair và cộng sự (2006) để thực hiện EFA, kích thước mẫu tốt là 100 và tỷ lệ quan sát (observation)/ biến đo lường (item) là 5:1. Nghiên cứu này gồm có 23 thang đo như vậy cần có ít nhất 115 quan sát. Để đạt được kích thước là 115 mẫu thì