Các yếu tố 1 2 3 4 5 6 7 PR5 0,753 PR2 0,717 PR6 0,693 PR1 0,686 PR4 0,675 PR3 0,670 PU1 0,778 PU4 0,733 PU2 0,712 PU6 0,704
PU5 0,696 PU3 0,677 ATT4 0,823 ATT5 0,791 ATT1 0,747 ATT3 0,714 ATT6 0,641 PEU1 0,791 PEU3 0,782 PEU2 0,763 PEU5 0,715 PEU4 0,702 IB5 0,789 IB2 0,779 IB1 0,752 IB4 0,739 IB3 0,721 PBC1 0,860 PBC3 0,856 PBC2 0,828 SN1 0,882 SN3 0,852 SN2 0,845
Nguồn: Tổng hợp từ kết quả phân tích của tác giả
Như vậy, mặc dù các biến quan sát có thay đổi vị trí khi đưa vào phân tích EFA, tuy nhiên không có sự biến đổi của các biến quan sát trong từng thang đo. Vì vậy qua phân tích EFA vẫn giữ được 33 biến quan sát ban đầu, đồng thời kiểm định Bartlett’s (mức ý nghĩa nhỏ hơn 0,05) cho thấy các biến trong tổng thể có mối quan hệ với nhau và kiểm định KMO = 0,823>0,5 cho thấy phân tích EFA nhóm các biến quan sát lại với nhau là hợp lý. Kết quả từ phân tích EFA là có 7 nhân tố với tổng phương sai
trích là 62,136%, có ý nghĩa là khả năng sử dụng 7 nhân tố này để giải thích cho 33 biến quan sát là 62,136%.
4.4.2.2 Phân tích nhân tố với biến phụ thuộc
Đặt giả thuyết H0: giữa các biến quan sát của thang đo Quyết định sử dụng dịch vụ NHĐT không có mối quan hệ.
Kiểm định KMO : 0,709 >0,5
Kiểm định Bartlett’s có mức ý nghĩa sig. =0.000 < 0,05
Nên bác bỏ H0: giữa các biến quan sát của thang đo có mối quan hệ lớn.
Các nhân tố rút ra có hệ số tải nhân tố lớn hơn 0,5 có nghĩa là các biến trong cùng một nhóm đều tải mạnh trên nhân tố mà nó đó lường, do đó không có yếu tố nào bị loại. Tổng phương sai trích là 72,596% lớn hơn 50%, chứng tỏ ý nghĩa giải thích rất cao, Eigenvalue lớn hơn 1, không có sự tách ra hay dịch chuyển các nhân tố. Như vậy kết quả phân tích EFA của biến phụ thuộc cho phép rút ra 1 nhân tố.
4.4.3 Phân tích tương quan
Hệ số tương quan Pearson dùng để lượng hóa mức độ chặt chẽ của mối liên hệ tuyến tính giữa các biến định lượng. Nếu giữa các biến có mối quan hệ chặt chẽ thì chú ý đến vấn đề đa cộng tuyến trong phân tích hồi quy. Phân tích tương quan hệ số Pearson sẽ không có sự phân biệt giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập mà tất cả đều như nhau (Xem phụ lục).
Trong ma trận hệ số tương quan, có thể thấy giữa biến phụ thuộc Quyết định sử dụng dịch vụ NHĐT và các biến độc lập có hệ số tương quan khá cao, thấp nhất cũng là 0,209. Qua đó có thể kết luận những biến độc lập này là khá phù hợp có thể đưa vào mô hình để giải thích cho biến phụ thuộc.
4.4.4 Phân tích hồi quy
Bước tiếp theo sau khi phân tích nhân tố, nghiên cứu tiến hành phân tích hồi quy. Mô hình hồi quy trong bài nghiên cứu là mô hình hồi quy đa biến nhằm xem xét
mối quan hệ giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc. Kết quả phân tích hồi quy sẽ cho thấy mức tác động của từng yếu tố và mức giải thích của các biến độc lập.
Phân tích hồi được thực hiện với 7 nhân tố độc lập và biến phụ thuộc là Quyết định sự dụng dịch vụ Ebanking, phương pháp được dùng để phân tích hồi quy là phương pháp đưa vào một lượt (phương pháp Enter). Giá trị của các biến dùng để chạy hồi quy là giá trị trung bình của những biến quan sát, mô hình được viết lại như sau:
UE = β + β1*PU + β2* PEU + β3*SN+ β4*PBC +β5*ATT + β6*PR + β7*IB + ε
Trong đó :
UE : Quyết định sử dụng dịch vụ NHĐT PU : Nhận thức sự hữu ích
PEU : Nhận thức sự dễ dàng sử dụng SN : Chuẩn chủ quan
PBC : Nhận thức kiểm soát hành vi ATT : Thái độ
PR : Cảm nhận rủi ro IB : Hình ảnh ngân hàng
βi : các hệ số hồi quy i>0 β : hằng số
Các giả thuyết của mô hình nghiên cứu
H1: Nhận thức sự hữu ích tác động đồng biến đến quyết định sử dụng dịch vụ NHĐT
H2: Nhận thức sự dễ dàng sử dụng tác động đồng biến đến quyết định sử dụng dịch vụ NHĐT
H3: Chuẩn chủ quan tác động đồng biến đến quyết định sử dụng dịch vụ NHĐT H4: Nhận thức kiểm soát hành vi tác động đồng biến đến quyết định sử dụng dịch vụ NHĐT
H5: Thái độ tác động đồng biến đến quyết định sử dụng dịch vụ NHĐT
H6: Cảm nhận rủi ro tác động nghịch biến đến quyết định sử dụng dịch vụ NHĐT
NHĐT
Đánh giá độ phù hợp của mô hình hồi quy
Đánh giá độ phù hợp của mô hình ta xem xét hệ số R bình phương hiệu chỉnh. Kết quả chạy hồi quy cho thấy mô hình có R bình phương bằng 0,519 và R bình phương hiệu chỉnh là 0,507. Điều này có nghĩa là 7 biến độc lập trong mô hình giải thích được 50,7% độ biến thiên của biến phụ thuộc hay nói cách khác độ thích hợp của mô hình là 50,7%. Với giá trị này thì độ phù hợp của mô hình trong bài nghiên cứu là chấp nhận được.