CHƯƠNG 4 KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.4.2.Kiểm định sự phù hợp của mô hình
4.4. Phân tích hồi quy tuyến tính
4.4.2.Kiểm định sự phù hợp của mô hình
Sau khi kết luận được các biến có mối quan hệ tuyến tính thì có thể mô hình hoá mối quan hệ nhân quả này bằng hồi quy tuyến tính (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2007). Nghiên cứu thực hiện hồi quy đa biến theo phương pháp Enter: tất cả các biến được đưa vào một lần và xem xét các kết quả thống kê liên quan. Đánh giá mức độ phù hợp của mô hình hồi quy đa biến thông qua R2 và R2 hiệu chỉnh, kiểm định ANOVA.
Hệ số R2 (R Square) và R2 hiệu chỉnh. Hai giá trị này dùng đo sự phù hợp của mô hình hồi quy, còn gọi là hệ số xác định (coefficient of determination) nghĩa là các biến (nhân tố) độc lập giải thích được bao nhiêu phần trăm (%) biến thiên của biến phụ thuộc. Giá trị R2 dao động từ 0 đến 1. R2 càng gần 1 thì mô hình đã xây dựng càng phù hợp với bộ dữ liệu dùng chạy hồi quy. R2 càng gần 0 thì mô hình đã xây dựng càng kém phù hợp với bộ dữ liệu dùng chạy hồi quy. Thông thường, R2 > 50% mô hình phù hợp.
Kiểm định ANOVA được sử dụng để kiểm định mức độ phù hợp của mô hình tương quan, tức là có hay không có mối quan hệ giữa các biến độc lập hay biến phụ thuộc. Thực chất của kiểm định ANOVA đó là kiểm định xem biến phụ thuộc có liên hệ tuyến tính với toàn bộ tập hợp các biến độc lập hay không, và giả thuyết H0 được đưa ra là Hệ số xác định R = 0. Giá trị Sig. nhỏ hơn mức ý nghĩa kiểm định (thường < 5%) sẽ giúp khẳng định sự phù hợp của mô hình hồi quy (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2007).
3.4.4.3. Kiểm tra sự vi pphạm các giả định của mô hình
Mô hình tuyến tính được thực hiện bằng phương pháp ước lượng tổng bình phương nhỏ nhất (OLS) với một số giả định và mô hình chỉ thực sự có ý nghĩa khi các giả định này được đảm bảo. Do vậy để đảm bảo độ tin cậy của mô hình, cần dò tìm sự vị phạm các giả định cần thiết.
51
Kiểm định hiện tượng liên hệ tuyến tính giữa các biến thông qua biểu đồ phân tán Scatterplot. Ta cần chú ý đến phần dư chuẩn hoá (Regression Standardized Residual) và giá trị dự đoán chuẩn hoá (Regression Standardized Predicted Value).
Kiểm định phân phối chuẩn phần dư thông qua đồ thị Histogram về mặt lí thuyết phân phối chuẩn là phân phối có trung bình bằng 0, phương sai bằng 1. Kiểm định phương sai sai số thay đổi: đây là hiện tượng phương sai của các số hạng không giống nhau kiểm định thông qua phương pháp Spearman
Kiểm định hiện tượng tự tương quan: đây là một dạng vi phạm các giả thuyết cơ bản số hạng nhiễu, thông qua Durbin - Watson để kiểm tra tương quan chuỗi bậc nhất.
Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến: Đa cộng tuyến là một hiện tượng trong có các biến độc lập có tương quan chặt chẽ với nhau. Vấn đề của hiện tượng đa cộng tuyến là chúng cung cấp cho mô hình những thông tin giống nhau và rất khó tách ảnh hưởng của từng biến một. Thông qua hệ số phóng đại phương sai VIF (Variance Inflation Factor) để kiểm tra vấn đề trên. Nếu VIF ≥ 10 thì có hiện tượng đa cộng tuyến (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2007).
3.4.4.4. Kiểm định các giả thuyết hồi quy
Tiêu chuẩn kiểm định sử dụng thống kê t và giá trị Sig. Giá trị Sig. được so sánh trực tiếp với giá trị 0.05 để kết luận chấp thuận hay bác bỏ giả thuyết nghiên cứu. Từ đó đưa ra kết luận biến có ý nghĩa thống kê hay không.
3.4.4.5. Kiểm định sự khác biệt trung bình
Ngoài ra, đề tài kiểm định sự khác biệt trung bình giữa các biến định tính và biến phụ thuộc điều này giúp xác định xem có sự khác biệt trung bình biến định lượng đối với các giá trị khác nhau của một biến định tính hay không.
52
Kiểm định sự khác biệt giữa trung bình hai đám đông T-test với trường hợp chọn 2 mẫu độc lập (gồm một biến định lượng và một biến định tính có hai phân loại): trước tiên cần kiểm định phương sai của hai mẫu định tính bằng cách kiểm định Levene. Nếu Sig. trong kiểm định Leneve ≥ 0.05 thì phương sai hai tổng thể bằng nhau vì vậy ta sẽ đọc kết quả kết quả ở dòng Equal variances assumed. Nếu giả sử giả định phương sai đồng nhất không được chấp nhận (Sig. < 0.05) chúng ta đọc kết quả so sánh hai trung bình ở dòng Equal variances not assumed. Giá trị sig T-test < 0.05 chúng ta kết luận có sự khác biệt mang ý nghĩa thống kê hoặc ngược lại Sig. T-test ≥ 0.05 không có sự khác biệt có ý nghĩa thống kê.
Đối với trường hợp so sánh trung bình từ ba đám đông trở lên ta dùng phương pháp phân tích phương sai ANOVA (Analysis of Variance). Nghiên cứu dùng phương pháp ANOVA 1 chiều (One-Way ANOVA). Trước tiên kiểm định Levene, Sig. Leneve ≥ 0.05 thì phương sai giữa các lựa chọn của biến định tính không khác nhau, xem kết quả bảng ANOVA nếu Sig. < 0.05 thì có sự khác biệt có ý nghĩa thống kê còn ngược lại sẽ không có sự khác biệt mang ý nghĩa thống kê. Nếu Sig. Leneve < 0.05 thì phương sai giữa các lựa chọn của biến định tính không bằng nhau ta cần kiểm định Krusskal-Wallis.
Các đặc điểm cá nhân Tần số % % Giá trị hợp lệ % Tích lũy Giới tính Nam 144 48.0 48.0 48.0 Nữ 156 520 520 100.0 Độ tuổi Từ 18-25 tuổi 171 570 570 57.0 Từ 26-30 tuổi 88 293 293 863 Từ 31-40 tuổi 31 103 10.3 96.7 Trên 40 tuổi 10 3.3 3.3 100.0 Thu nhập Dưới 5 tr 47 157 157 157 5-10 tr 159 53.0 53.0 687 10-15 tr 58 19.3 19.3 88.0 53 TÓM TẮT CHƯƠNG 3
Chương 3 đã trình bày cụ thể về quy trình nghiên cứu, cách xây dựng thang đo cũng như thiết kế bảng câu hỏi. Trong đó, nghiên cứu sơ bộ được tiến hành thông qua nghiên cứu định tính thảo luận với một thạc sĩ, sau đó tiến hành phỏng vấn trực tiếp 05 khách hàng đang sử dụng dịch vụ Ngân hàng số tại ngân hàng TMCP Tiên Phong. Một số phát biểu trong thang đo lý thuyết cũng được điều chỉnh lại câu từ cho rõ ràng, dễ hiểu và phù hợp với tình hình nghiên cứu. Bảng câu hỏi được thiết kế ba phần để sàng lọc những đáp viên phù hợp nhất. Ngoài ra, trình bày phương pháp chọn mẫu ngẫu nhiên, thu thập dữ liệu qua hai giai đoạn và một số phương pháp phân tích dữ liệu. Quy mô mẫu trong nghiên cứu chính thức là 310 mẫu nhưng chỉ có 300 bảng câu hỏi phản hồi đạt yêu cầu được đưa vào phân tích dữ liệu.
54
CHƯƠNG 4. KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
Chương 4 sẽ trình bày kết quả thực hiện nghiên cứu bao gồm thống kê mô tả các biến quan sát, kiểm định và đánh giá các thang đo, kiểm định sự phù hợp của mô hình nghiên cứu, kiểm định các giả thuyết trong mô hình, từ đó đưa ra mô hình hồi quy đã chuẩn hoá.
4.1. Phân tích thống kê mô tả
Thống kê mô tả là mô tả tổng quan về đặc điểm của mẫu nghiên cứu và kết quả khảo sát. Nghiên cứu chính thức thu về 310 bảng khảo sát trong đó có 10 bảng khảo sát không hợp lệ đã bị loại. Kết quả là có 300 quan sát đạt yêu cầu để đưa vào mã hoá, làm sạch dữ liệu, nhập liệu và phân tích thông qua phần mềm SPSS 20.0.
4.1.1. Thống kê mô tả các biến định tỉnh
Trên 15 tr 36 12.0 12.0 100.0 Tần suất sử dụng 1-2 lần/ tháng 95 317 31.7 31.7 3-5 lần/ tháng 114 38.0 38.0 69.7 6-10 lần/ tháng 50 16.7 16.7 86.3 Trên 10 lần/ tháng 41 13.7 13.7 100.0 Tổng cộng 300 100.0 100.0 55
Thang đo Biến quan sát Giá trị nhỏ nhất Giá trị lớn nhất Giá trị trung bình Độ lệch chuẩn Tính hữu PU1 ĨÕÕ 57ÕÕ 3.3967 0.93214
(Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu bằng phần mềm SPSS)
về giới tính, trong 300 mẫu khảo sát cho thấy nhóm giới tính nam xuất hiện
144 lần chiếm tỉ lệ 48%, trong khi đó nhóm giới tính nữ xuất hiện 156 lần và chiếm 52%. Điều này hoàn toàn phù hợp vì không có sự chênh lệch quá lớn giữa số lượng khách hàng nam và nữ đang sử dụng các dịch Ngân hàng số tại TP Bank.
về độ tuổi, kết quả bảng 4.1 cho thấy nhóm khách hàng có độ tuổi từ 18-25
xuất hiện 171 lần chiếm tỉ lệ lớn nhất trong nhóm đối tượng khảo sát, với 57%. Trong khi đó nhóm khách hàng từ 26-30 tuổi xuất hiện 88 lần với tỉ lệ 29.3%. Với tỉ lệ 10.3%, nhóm khách hàng có độ tuổi từ 31-40 tuổi xuất hiện 31 lần. Còn lại là nhóm khách hàng trên 40 tuổi với tỉ lệ 3.3% (xuất hiện 10 lần). Điều này hoàn toàn hợp lý vì những người trẻ thường sẽ có xu hướng tiếp cận với công nghệ nhiều hơn.
về thu nhập, kết quả khảo sát cho thấy nhóm khách hàng có thu nhập dưới 5
triệu xuất hiện 47 lần với tỉ lệ 15.7%. Nhóm khách hàng có thu nhập từ 5 đến 10 triệu chiếm tỉ lệ nhiều nhất với 53%, xuất hiện 159 lần. Trong khi đó nhóm
56
khách hàng có thu nhập từ 10-15 triệu chiếm tỉ lệ 19.3%, tương đương xuất hiện
58 lần. Còn lại là nhóm thu nhập trên 15 triệu với 36 người chiếm tỉ lệ 12%.
về tần suất sử dụng, khi khảo sát 300 người có 31.7% khách hàng có tần suất
sử dụng Ngân hàng số từ 1-2 lần/ tháng (xuất hiện 95 lần), nhóm khách sử dụng 3-5 lần/ tháng chiếm tỉ lệ lớn nhất với 38% (114 người), còn lại là 16.7% (50 lần) và 13.7% (41 lần) là tỷ lệ phần trăm lần lượt của nhóm khách hàng có tần suất sử dụng từ 6-10 lần/ tháng và trên 10 lần/ tháng.
4.1.2. Thống kê mô tả các biến định lượng
Bảng câu hỏi sử dụng thang đo Likert 5 mức độ để đo lường, chính vì thế tác giả sử dụng kỹ thuật thống kê trung bình cho các biến định lượng để đánh giá khái quát về nhận định của đối tượng khảo sát đối với các câu hỏi trong thang đo.
ích PU2 ĨÕÕ 5.00 3.5900 0.99928 PU3 ĨÕÕ 57ÕÕ 3.4933 0.99998 PU4 ĨÕÕ 57ÕÕ 3.4433 0.93615 Tính dễ sử dụng PEU1 ĨÕÕ 57ÕÕ 3.0933 1.07477 PEU2 ĨÕÕ 57ÕÕ 3.2500 1.03815 PEU3 ĨÕÕ 57ÕÕ 3.0733 1.12197 PEU4 ĨÕÕ 57ÕÕ 3.2500 1.08540 Độ bảo mật IS1 ĨÕÕ 57ÕÕ 4.0667 0.74660
IS2 1.00 5.00 4.1400 0.89615 IS3 1.00 5.00 3.9833 0.82785 IS4 1.00 5.00 4.0533 0.81611 Sự tiện lợi CON1 1.00 5.00 3.9367 0.94284 CON2 1.00 5.00 3.9033 0.91109 CON3 1.00 5.00 3.7633 0.91840 CON4 1.00 5.00 3.9233 1.02679 Sự tin tưởng TRU1 1.00 5.00 4.0233 0.95874 TRU2 1.00 5.00 3.9967 0.99999 TRU3 1.00 5.00 3.9833 1.01645 TRU4 1.00 5.00 3.9767 0.95174 Hình ảnh doanh nghiệp IMG1 1.00 5.00 3.3867 0.99016 IMG2 1.00 5.00 3.1233 0.98558 IMG3 1.00 5.00 3.2800 0.99241 IMG4 1.00 5.00 3.1300 1.03441 Ảnh hưởng từ xã hội Sĩĩ 1.00 5.00 3.4933 0.90148 SI2 1.00 5.00 3.3833 1.00985 SI3 1.00 5.00 3.2733 0.98753 SI4 1.00 5.00 3.5100 0.92706 Nhận thức rủi RIS1 1.00 5.00 2.8167 1.09562 57
ro RIS2 1.00 5.00 2.7633 1.13944 RIS3 Ẽẽõ Ãõô 2.6933 1.08160 RIS4 ĩõõ Ãõỡ 2.7400 1.13285 Ý định sử dụng INTl ĩõõ Ãõỡ 3.8533 0.97038 INT2 ĩõõ Ãõỡ 3.7833 1.02953 INT3 ĩõõ Ãõô 3.8433 1.00772 INT4 ĩõõ Ãõỡ 3.8067 0.95165 58
Cronbach’ s Alpha =
0.874
Trung bình thang đo nếu
loại biến
Phương sai thang đo nếu
loại biến Tương quan biến tổng Alpha nếu loại biến PU1 10.5267 6.605 .708 .847 PU2 10.3333 6.183 /742 .834 PU3 10.4300 6.172 /744 .833 PU4 10.4800 6.518 /726 .840
(Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu bằng phần mềm SPSS)
Kết quả bảng 4.2 cho thấy trong tổng số 300 khách hàng đang sử dụng các dịch vụ Ngân hàng số của TP Bank tham gia khảo sát thì có sự giao động rất lớn trong quan điểm về mức độ quan trọng của các yếu tố với điểm nhỏ nhất là 1 (rất không đồng ý) và điểm cao nhất là 5 (rất đồng ý). Sự giao động này đã tạo ra 7 yếu tố có giá trị trung bình đều xoay từ 3 - 5 (hay từ bình thường cho đến rất đồng ý), điều này hoàn toàn phù hợp giả thuyết ban đầu về dấu dương trong mô hình. Đồng thời, yếu tố Nhận thức rủi ro có giá trị trung bình đều xoay từ 1 - 3 cũng hoàn toàn phù hợp giả thuyết ban đầu là dấu âm hay nói cách khác độ lệch chuẩn nằm trong giới hạn cho phép. Như vậy, bước đầu cho thấy mức độ đánh giá của khách hàng trong việc sử dụng các dịch vụ Ngân hàng số ở TP Bank ở mức khá tốt.
4.2. Kiểm tra độ tin cậy của thang đo - Cronbach’s Alpha
Kết quả kiểm định độ tin cậy của thang đo thông qua hệ số Cronbach’s Alpha của biến độc lập và biến phụ thuộc trong mô hình nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến ý định sử dụng các dịch vụ Ngân hàng số của khách hàng tại TP Bank với hai giá trị cần lưu ý. Một là giá trị hệ số Cronbach’s Alpha trên 0.6 là thang đo đủ điều kiện và trên 0.7 là
59
thang đo sử dụng tốt đến rất tốt (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008) và hai là hệ số tương quan biến tổng của các biến quan sát phải lớn hơn hoặc bằng 0.3 thì biến đó đạt yêu cầu.
Cronbach’ s
Alpha = 0.828
Trung bình thang đo nếu
loại biến
Phương sai thang đo nếu
loại biến Tương quan biến tổng Alpha nếu loại biến PEU1 9.5733 7.282 .671 .776 PEU2 9.4167 7.555 .648 .787 PEU3 9.5933 7.172 .649 .787 PEU4 9.4167 7.321 .652 .785 Cronbach’ s Alpha = 0.807 Trung bình thang đo nếu
loại biến
Phương sai thang đo nếu
loại biến Tương quan biến tổng Alpha nếu loại biến IS1 12.1767 4.440 .594 .772 IS2 12.1033 3.825 .639 .752 IS3 12.2600 4.026 .649 .745
(Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu bằng phần mềm SPSS)
Kết quả bảng 4.3 cho thấy biến độc lập “Tính hữu ích” được đo lường bằng 4 biến quan sát PU1 đến PU4, kết quả kiểm định độ tin cậy của thang đo cho thấy hệ số Cronbach’s Alpha bằng 0.874 > 0.6, các hệ số tương quan biến tổng của các biến quan sát lớn hơn 0.3. Nếu bỏ đi biến nào trong thang đo thì hệ số Cronbach’s Alpha đều giảm nên thang đo này đạt yêu cầu và tất cả các biến quan sát của thang đo đều được đưa vào phân tích nhân tố khám phá EFA tiếp theo.
60
Bảng 4.4. Kiểm tra độ tin cậy của thang đo Tỉnh dễ sử dụng
(Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu bằng phần mềm SPSS)
Kết quả bảng 4.4 cho thấy biến độc lập “Tính dễ sử dụng” được đo lường bằng 4 biến quan sát PEU1 đến PEU4, kết quả kiểm định độ tin cậy của thang đo cho thấy hệ số Cronbach’s Alpha bằng 0.828 > 0.6, các hệ số tương quan biến tổng của các biến quan sát lớn hơn 0.3. Nếu bỏ đi biến nào trong thang đo thì hệ số Cronbach’s Alpha đều giảm nên thang đo này đạt yêu cầu và tất cả các biến quan sát của thang đo đều được đưa vào phân tích nhân tố khám phá EFA tiếp theo.
IS4 12.1900 4.154 .615 .761 Cronbach’ s Alpha = 0.870 Trung bình thang đo nếu
loại biến
Phương sai thang đo nếu
loại biến Tương quan biến tổng Alpha nếu loại biến CON1 11.5900 6.022 .758 .821 CON2 11.6233 6.416 .687 .849 CON3 11.7633 6.295 111 .839 CON4 11.6033 5.718 .742 .828 61
(Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu bằng phần mềm SPSS)
Ket quả bảng 4.5 cho thấy biến độc lập “Độ bảo mật” được đo lường bằng 4 biến quan sát IS1 đến IS4, kết quả kiểm định độ tin cậy của thang đo cho thấy hệ số Cronbach’s Alpha bằng 0.807 > 0.6, các hệ số tương quan biến tổng của các biến quan sát lớn hơn 0.3. Nếu bỏ đi biến nào trong thang đo thì hệ số Cronbach’s Alpha đều giảm nên thang đo này đạt yêu cầu và tất cả các biến quan sát của thang đo đều được đưa vào phân tích nhân tố khám phá EFA tiếp theo.
Cronbach’ s Alpha =
0.880
Trung bình thang đo nếu
loại biến
Phương sai thang đo nếu
loại biến Tương quan biến tổng Alpha nếu loại biến TRU1 11.9567 6.831 /720 .855 TRU2 11.9833 6.572 .738 .848 TRU3 11.9967 6.291 .791 .826 TRU4 12.0033 6.880 .715 .856 Cronbach’ s Alpha = 0.757