ATU2 Là một hoạt động tiện lợi và hữu dụng 0.813
ATU3 Cảm thấy an tâm 0.730
Chỉ số KMO Sig.
0.667 0.000
Bảng 4.11: Kết quả kiểm định KMO và Barlett’s Test nhân tố thái độ
Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu của tác giả.
Ba biến quan sát của nhân tố “thái độ” đưa vào phân tích EFA. Ket quả trích được một nhân tố. KMO = 0.651 (>0.5) vượt qua kiểm định Bartlett's ở mức ý nghĩa 0.000 <0.05. Do đó, phân tích nhân tố cho mô hình nghiên cứu là phù hợp.
Bảng 4.12: Kết quả phân tích nhân tố các biến phụ thuộc của nhân tố thái độ
Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu của tác giả.
Kết quả phân tích nhân tố các biến phụ thuộc của nhân tố thái độ cho thấy hệ số tải nhân tố các biến quan sát đều trên 0.5, giá trị tổng phương sai trích = 63.259% > 50%, tỷ lệ này đạt yêu cầu, có thể nói rằng 1 nhân tố này giải thích được 63.259% sự biến thiên của dữ liệu. Và giá trị hệ số Eigenvalues của nhân tố lớn hơn 1, thang đo ban đầu đạt yêu cầu, các biến quan sát của thang đo được giữ nguyên.
Nhân tố thái độ sử dụng (ATU) thuộc thành phần nhận định về thái độ đối với
ý định sử dụng trang web Booking.com, bao gồm ba biến quan sát như thang đo xây dựng ban đầu: (ATU1) Cảm thấy thích thú với dịch vụ đặt phòng của Booking.com, (ATU2) Cảm thấy đặt phòng trên Booking.com là một hoạt động tiện lợi và hữu dụng, (ATU3) Cảm thấy an tâm khi đặt phòng trên trang web Booking.com .
BI2 Có ý định đặt phòng 0.784
BI3 Sẽ xem xét ý định đặt phòng 0.767
Bảng 4.3: Kết quả kiểm định KMO và Barlett’s Test nhân tố ý định sử dụng
Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu của tác giả.
Bảng “kết quả kiểm định KMO và Barlett’s Test nhân tố ý định sử dụng” cho thấy,
hệ số KMO = 0.667 > 0.5, kiểm định Barlett’s Test có ý nghĩa thống kê với sig = 0.000 <0.05 nên các biến quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể, vì vậy dữ liệu dùng để phân tích nhân tố là hoàn toàn thích hợp.
^^2 Nhận thức rủi ro ^PR 4 PR1, PR2, PR3, PR4
^3 Nhận thức tính hữu dụng ^PU 5 PU1, PU2, PU3, PU4, PU5
4 Hệ thống thanh toán PAY 4 PAY1, PAY2, PAY3, PAY4
5 Sự tin tưởng TRUST TRUST1, TRUST2, TRUST3
^6 Thái độ sử dụng ATU ATU1, ATU2, ATU3
~ĩ Ý định đặt phòng BI 1 BI1, BI2, BI3
r
Λ
Nhân thức
tính hữu dụng
⅛-
Bảng 4.14: Kết quả phân tích nhân tố các biến phụ thuộc của nhân tố ý định sử dụng
Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu của tác giả. (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Kết quả phân tích nhân tố các biến phụ thuộc của nhân tố ý định sử dụng cho thấy hệ số tải nhân tố các biến quan sát đều trên 0.5, giá trị tổng phương sai trích = 61.917% > 50%, tỷ lệ này đạt yêu cầu, có thể nói rằng 1 nhân tố này giải thích được 61.917% sự biến thiên của dữ liệu. Và giá trị hệ số Eigenvalues của nhân tố lớn hơn 1, thang đo ban đầu đạt yêu cầu, các biến quan sát của thang đo được giữ nguyên.
Nhân tố ý định sử dụng (BI) thuộc thành phần nhận định về ý định sử dụng đối
với trang web Booking.com, bao gồm ba biến quan sát như thang đo xây dựng ban đầu: (BI1) Chắc chắn đặt phòng trên trang Booking.com khi đi du lịch, (BI2) Có ý định đặt phòng trên trang Booking.com, (BI3) Sẽ xem xét ý định đặt phòng trên trang Booking.com khi đi du lịch.
Như vậy, sau phần phân tích nhân tố này, tác giả chọn ra được 5 nhân tố tác động đến thái độ và ý định sử dụng trang web Booking.com, đó là: (1) Nhận thức tính dễ sử dụng, (2) Nhận thức rủi ro, (3) Nhận thức tính hữu dụng, (4) Hệ thống thanh toán, (5) Sự tin tưởng để đưa vào phân tích hồi quy.
4.3.3. Điều chỉnh mô hình nghiên cứu
Các khái niệm với các thang đo đã qua kiểm định độ tin cậy và phân tích nhân tố khám phá được tình bày trong bảng dưới đây.
Bảng 4.15: Thang đo các nhân tố đã qua kiểm định Cronbach’s Alpha và EFA
Nguồn: Tổng hợp từ dữ liệu điều tra.
Sau khi đánh giá thang đo của các khái niệm bằng kiểm định độ tin cậy và phân tích nhân tố khám phá, mô hình nghiên cứu ban đầu có sự điều chỉnh như sau:
Nhận thúc tính dễ sứ dụng
541 N 126 126 126 126 126 Hệ thống thanh toán Thái độ * hướng đền sử dụng Ý định sứ dụng Sự tin tưởng
Hình 4.1: Mô hình nghiên cứu điều chỉnh 4.4. Kiểm định mô hình và các giả thuyết
4.4.1. Kiểm định tương quan Pearson
Phân tích tương quan được thực hiện giữa biến phụ thuộc là thái độ sử dụng (ATU) và các biến độc lập như: (PEU) Nhận thức tính dễ sử dụng, (PR) Nhận thức rủi ro, (PU) Nhận thức tính hữu dụng, (PAY) Hệ thống thanh toán, (TRUST) Sự tin tưởng.
Bảng 4.16: Kết quả phân tích tương quan Pearson
Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu của tác giả.
Dựa vào bảng kết quả trên ta thấy được các biến độc lập PU (Nhận thức tính hữu dụng), PEU (Nhận thức tính dễ sử dụng), TRUST (sự tin tưởng), PAY (Hệ thống thanh toán) đều có sự tương quan với biến phụ thuộc ATU (Thái độ sử dụng) với hệ số tương quan thấp nhất là 0.266 và tất cả Sig. < 0.05. Riêng biến PR (Nhận thức rủi ro) không có sự tương quan với biến phụ thuộc “Thái độ” vì có Sig > 0.05 nên phải loại biến này ra khỏi mô hình hồi quy ở phần tiếp theo.
4.4.2. Phân tích hồi quy đa biến
Nhằm xem xét 5 nhân tố trong mô hình: (PEU) Nhận thức tính dễ sử dụng, (PR) Nhận thức rủi ro, (PU) Nhận thức tính hữu dụng, (PAY) Hệ thống thanh toán, (TRUST) Sự tin tưởng có ảnh hưởng đến ý định sử dụng trang web Booking.com hay không cũng như mức độ ảnh hưởng của các nhân tố này đến ý định sử dụng Booking.com ta tiến hành phân tích hồi quy đa biến. Biến “Thái độ” được xem là biến phụ thuộc trung gian cùng với các biến độc lập bên ngoài là điều kiện thuận lợi có tác động trực tiếp đến ý định sử dụng trang web Booking.com. Ta sử dụng mô hình hồi quy tuyến tính đa biến có dạng sau:
Y = β0 + β1*F1 + β2*F2 + β3*F3 + β4*F4 + β5*F5 Trong đó: Y: ATU - Thái độ sử dụng F1: PEU - Nhận thức tính dễ sử dụng F2: PR - Nhận thức rủi ro F3: PU - Nhận thức tính hữu dụng F4: PAY - Hệ thống thanh toán F5: TRUST - Sự tin tưởng
4.4.2.1. Phân tích hồi qui đa biến về tác động của các yếu tố đối với thái độ sử dụng
Dựa vào cơ sở lý thuyết và kết quả phân tích tương quan, ta đưa bốn biến độc lập trong mô hình điều chỉnh là PU (Nhận thức tính hữu dụng), PEU (Nhận thức tính dễ sử dụng), TRUST (sự tin tưởng), PAY (Hệ thống thanh toán) vào phân tích hồi để chọn lọc dựa trên tiêu chí chọn những biến có mức ý nghĩa nhỏ hơn 0.05. ❖ Ket quả phân tích hồi quy lần thứ nhất:
~PU 0.651 0.060 0.703 10.914 0.000 0.593 1.687 PEU 0.113 0.049 0.138 2.298 0.023 0.678 1.475 TRUST 0.099 0.038 0.142 2.615 0.010 0.836 1.196 PAY - 0.041 0.046 -0.047 -0.878 0.382 0.863 1.159 ^R2 0.702 R2 hiệu chỉnh 0.693 Durbin-Watson 2.054 ^F 71.416
Mô hình Hệ số chưa chuẩn hoá Hệ số chuẩn hoá (β) Giá trị kiểm định (t) Mức ý nghĩa (Sig.) Dung sai Hệ số phóng đại (VIF) B Độ lệchchuẩn Hằng số 0.517 0.221 2.341 0.021
Kết quả phân tích hồi quy cho thấy các giá trị thống kê đánh giá sự phù hợp của mô hình như R, R2 (R square), R2 điều chỉnh (Adjusted R Square) đều đạt yêu cầu với R2 = 0.702 và R2 hiệu chỉnh = 0.693 có ý nghĩa là 69.3% sự biến thiên của biến phụ thuộc thái độ sử dụng (ATU) được giải thích bởi sự biến thiên của các thành phần biến độc lập như: nhận thức tính dễ sử dụng (PEU), nhận thức tính hữu dụng (PU), sự tin tưởng (TRUST), hệ thống thanh toán (PAY).
Hệ số Durbin - Watson D = 2.054, điều này cho thấy mô hình không có hiện tượng tự tương quan.
Phân tích ANOVA đối với mô hình hồi quy đa biến ở Bảng cho thấy giá trị kiểm định F = 71.416 có ý nghĩa ở mức thống kê cao (Sig. = 0.000). Chứng tỏ mô hình hồi quy tuyến tính đã xây dựng phù hợp với bộ dữ liệu thu thập được.
Trong bảng hồi quy sử dụng phương pháp Enter:
+ Hệ số phóng đại phương sai VIF < 2 cho thấy các biến độc lập này không có mối quan hệ chặt chẽ với nhau, điều này chứng tỏ không có hiện tượng đa cộng tuyến xảy ra.
+ Mức ý nghĩa (Sig) của các biến “Nhận thức tính hữu dụng (PU)”, “Nhận thức tính dễ sử dụng (PEU)”, “Nhận thức niềm tin trong giao dịch trực tuyến (TRUST)” đều đạt yêu cầu là Sig < 0,05 cho thấy ba biến này có ý nghĩa trong mô hình, nghĩa là sự biến thiên tăng hay giảm hệ số của từng biến này đều có ảnh hưởng đến thái độ sử dụng, còn biến “Hệ thống thanh toán (PAY)” bị loại do có Sig= 0,382 > 0,05. (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Như vậy, kết quả cho thấy chỉ còn ba biến có tác động đến thái độ sử dụng trang web Booking.com và được giữ lại trong mô hình, đó là: (1) Nhận thức tính hữu dụng (PU), (2) Nhận thức tính dễ sử dụng (PEU) và (3) Nhận thức niềm tin trong giao dịch trực tuyến (TRUST).
Thiết lập mô hình hồi quy mới có hệ số chuẩn hóa β'nlιu sau:
ATU = β,+ β,*F1 + β,*F3 + β,*F5
^R2 0.701
R2 hiệu chỉnh 0.693
Durbin-Watson 2.019
hồi quy lớn hơn 0 và giá trị Sig. < mức ý nghĩa 5%. Mô hình nghiên cứu có R2 hiệu chỉnh = 0.693 có ý nghĩa là 69.3% sự biến thiên của biến phụ thuộc thái độ sử dụng (ATU) được giải thích bởi sự biến thiên của các thành phần biến độc lập như: nhận thức tính dễ sử dụng (PEU), nhận thức tính hữu dụng (PU), sự tin tưởng (TRUST). Mô hình này sử dụng được cho “hàm ý quản trị” do sai số tương đối nhỏ (30.7%). Hệ số Durbin - Watson D = 2.019, điều này cho thấy mô hình không có hiện tượng tự tương quan.
Giả thuyết H0: β1 = β2 = β3 = 0 (tất cả hệ số hồi quy riêng phần bằng 0).
Phân tích ANOVA đối với mô hình hồi quy đa biến cho thấy giá trị F= 95.144 có ý nghĩa ở mức thống kê cao (Sig= 0.000), giả thuyết H0 bị bác bỏ. Chứng tỏ mô hình hồi quy tuyến tính đã xây dựng phù hợp với bộ dữ liệu thu thập được.
Kết quả phân tích các hệ số hồi quy cho thấy mối quan hệ tương quan của các nhân tố đã chọn không có hiện tượng đa cộng tuyến, do hệ số phóng đại phương sai (VIF) của các biến độc lập đêu nhỏ hơn 2.