Đặc điểm mẫu Tần số Tần suất %
Giới tính Nam 136 48.6 Nữ 144 51 Tổng 280 100 Độ tuổi 18-22 42 15.0 23-30 194 69.3 31-45 40 14.3 46-55 4 1.4 Tổng 280 100.0 Nghề nghiệp HSSV 41 14.6
phòng Kinh doanh 74 26.4 Khác 18 6.4 Tổng 280 100.0 Thu nhập 2-5 triệu 27 9.6 5-8 triệu 33 11.8 >8 triệu 220 78.6 Tổng 280 100 Số lượng khách hàng có tài khoản
thanh tốn tại VietinBank Có 271 96.8 Không 9 3.2 Tổng 280 100 Số lượng khách hàng sử dụng dịch vụ IB của VietinBank Chưa sử dụng 30 10.7 Đã và đang sử dụng 250 89.3 Tổng 280 100
Nguồn: kết quả xử lí dữ liệu của tác giả
Giới tính: Tổng cộng có 280 mẫu trong đó 136 khách hàng nam chiếm 48.6%
và 144 khách hàng nữ chiếm tỉ lệ 51.4%
Độ tuổi: Trong 280 mẫu nghiên cứu có 42 mẫu có độ tuổi từ 18 đến 22 tuổi (15%), 194 mẫu có độ tuổi từ 23 đến 30 tuổi (69.3%), 40 mẫu từ 41 đến 55 tuổi (1.4%).
Nghề nghiệp: Trong 280 mẫu nghiên cứu có 41 mẫu là học sinh sinh viên (14.6%), 147 mẫu là nhân viên văn phòng (52.5%), 74 mẫu là kinh doanh (26.4%), nghề nghiệp khác có 28 mẫu là nghề khác (6.4%)
Thu nhập : trong 280 mẫu nghiên cứu có 27 mẫu có thu nhập từ 2-5 triệu (9.6%), 33 mẫu có thu nhập từ 5-8 triệu (11.8%), 220 mẫu có thu nhập lớn hơn 8 triệu (78.6%).
Số lượng khách hàng có tài khoản thanh toán tại Vietinbank: Trong 280 mẫu nghiên cứu có 271 khách hàng có tài khoản thanh toán chiếm 96,8%, khách hàng khơng có tài khoản là 9 người chiếm 3,2 %.
Sử dụng IB: trong 280 mẫu nghiên cứu có 250 mẫu là đã và đang sử dụng dịch vụ IB của VietinBank chiếm tỷ lệ là 89.3 %, có 30 khách hàng chưa sử dụng dịch vụ IB chiếm tỷ lệ 10.7%.
4.3. Đánh giá độ tin cậy của thang đo
Có các cách khác nhau để kiểm tra độ tin cậy, cách phổ biến là sử dụng phân tích nhân tố khám phá Cronbach Alpha. Cơng cụ Cronbach’s Alpha của chương trình phần mềm SPSS được sử dụng để kiểm tra độ tin cậy của từng thành phần trong thang đo ảnh hưởng đến ý định sử dụng dịch vụ IB của khách hàng cá nhân tại VietinBank.
Hệ số Cronbanh’s Alpha kiểm định mức độ chặt chẽ của các câu hỏi trong thang đo tương quan với nhau. Phương pháp này giúp người phân tích loại bỏ biến không phù hợp và hạn chế biến rác trong mơ hình.
Thang đo đạt độ tin cậy khi Cronbach alpha đạt khoảng giá trị từ 0.7 đến 0.8. Tuy nhiên, khi Cronbach Alpha ≥ 0.6 thì thang đo được coi là đạt độ tin cậy (Nunnally và ctg, 1994; Nguyễn Đình Thọ, 2011). Trong phân tích Cronbach Alpha cho từng khái niệm đơn hướng, các biến đo lường có tương quan biến tổng nhỏ hơn 0.3 sẽ bị loại. Kết quả đánh giá độ tin cậy thang đo 7 khái niệm thành phần bằng Cronbach Alpha được tổng hợp ở bảng 4.2
Bảng 4.2. Kết quả hệ số Cronbach’s Anpha Biến Biến
quan sát
Trung bình thang đo nếu
loại biến (Scale Mean if
Item Deleted)
Phương sai thang đo nếu loại
biến (Scale Variance if Item Deleted) Tương quan biến tổng (Corrected Item Total Correlation) Cronbach’s Alpha nếu loại biến
(Cronbach's Alpha if Item Deleted)
Hiệu quả mong đợi: Cronbach Alpha = .764
HQ3 16.60 5.102 .616 .691
HQ4 16.64 5.249 .533 .723
HQ5 16.54 5.927 .552 .721
Nỗ lực mong đợi: Cronbach Alpha = .821
NL1 11.07 2.802 .665 .765
NL2 10.99 2.828 .622 .786
NL3 11.07 2.874 .650 .772
NL4 11.05 2.980 .641 .777
Ảnh hưởng xã hội: Cronbach Alpha = .701
AH1 11.72 2.682 .402 .696
AH2 11.71 2.550 .505 .625
AH3 11.72 2.698 .457 .655
AH4 11.58 2.840 .632 .576
Điều kiện thuận lợi: Cronbach Alpha = .663
DK1 12.22 2.283 .414 .624
DK2 12.25 2.194 .481 .572
DK3 12.28 2.461 .485 .571
DK4 12.27 2.795 .425 .616
Hình ảnh ngân hàng: Cronbach Alpha = .822
HI1 11.96 4.002 .670 .765
HI2 11.96 4.020 .625 .786
HI3 11.99 4.100 .623 .787
HI4 11.96 3.966 .666 .767
Nhận thức rủi ro: Cronbach Alpha = .864
RR1 9.31 7.620 .740 .815 RR2 9.39 7.694 .727 .821 RR3 8.98 8.243 .621 .863 RR4 9.39 7.365 .766 .804 Ý định sử dụng: Cronbach Alpha = .818 YD1 7.35 .975 .659 .761 YD2 7.37 1.015 .657 .763 YD3 7.36 .928 .697 .722
Nguồn: kết quả xử lí dữ liệu của tác giả
Kết quả kiểm định độ tin cậy Cronbach’s alpha các thang đo cho thấy tất cả các thang đo đều đạt độ tin cậy cụ thể như sau: thang đo hiệu quả mong đợi (HQ) có
Cronbach’s alpha là 0.764, thang đo nỗ lực mong đợi (NL) có Cronbach’s alpha là 0.821, thang đo ảnh hưởng xã hội (AH) có Cronbach’s alpha là 0.701, thang đo điều kiện thuận lợi
(DK) có Cronbach’s alpha là 0.663, thang đo nhận thức rủi ro (RR) có Cronbach’s alpha là 0.864, thang đo hình ảnh ngân hàng (HI) có Cronbach’s alpha là 0.882, thang đo ý định sử dụng (YD) có Cronbach’s alpha là 0.818. Các biến quan sát đều có hệ số tương quan biến tổng đều lớn hơn 0.3 nên các biến này sẽ được đưa vào phân tân nhân tố khám phá EFA.
4.4. Phân tích nhân tố khám phá EFA
Các thang đo khái niệm trong mơ hình đạt u cầu trong đánh giá độ tin cậy sẽ được tiến hành sử dụng trong phân tích nhân tố khám phá EFA. Khi phân tích nhân tố EFA chúng ta sẽ phân tích nhân tố khám phá cho các biến độc lập và biến phụ thuộc đồng thời quan tâm đến một số tiêu chuẩn sau:
- Phân tích nhân tố là thích hợp khi hệ số KMO > 0.5 và mức ý nghĩa Bartlett < 0.05.
- Hệ số tải nhân tố phải ≥ 0.5 để đảm bảo mức ý nghĩa của EFA - Tổng phương sai trích được ≥ 50%
- Điểm dừng khi trích các yếu tố có Eigen Values ≥1
- Khác biệt hệ số tải nhân tố của một biến quan sát giữa các nhân tố ≥ 0.3 để đảm bảo giá trị phân biệt giữa các nhân tố.
4.4.1. Kết quả phân tích nhân tố khám phá biến độc lập Bảng 4.3 KMO and Bartlett's Test Bảng 4.3 KMO and Bartlett's Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. .810
Bartlett's Test of Sphericity
Approx. Chi-Square 2759.986
Df 300
Sig. .000
Nguồn: kết quả xử lí dữ liệu của tác giả
Kết quả kiểm định Bartlett’s trong bảng 4.3 kiểm định KMO và Bartlett’s Test với Sig= 0.000 ≤ 0.05 và chỉ số KMO = 0.810 > 0.5 cho thấy phân tích nhân tố là thích hợp.
Bảng 4.4 Kết quả phân tích nhân tố EFA lần thứ nhất
Biến quan sát Component 1 2 3 4 5 6 HI4 .784 HI1 .772 HI2 .754 HI3 .727 DK4 .611 RR4 .872 RR1 .864 RR2 .855 RR3 .764 NL2 .772 NL4 .762 NL3 .756 NL1 .735 HQ3 .775
HQ4 .761 HQ2 .749 HQ5 .627 .536 HQ1 .593 AH2 .729 AH3 .690 AH1 .685 AH4 .610 .624 DK2 .780 DK1 .685 DK3 .531 .535
Extraction Method: Principal Component Analysis. Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization. a. Rotation converged in 6 iterations.
Nguồn: kết quả xử lí dữ liệu của tác giả
Bảng 4.5 Tổng phương sai trích
Total Variance Explained
Component Initial Eigenvalues Extraction Sums of Squared Loadings
Rotation Sums of Squared Loadings
Total % of Varianc e Cumulativ e % Total % of Varianc e Cumulative % Total % of Variance Cumulative % 1 5.554 22.214 22.214 5.554 22.214 22.214 3.546 14.184 14.184 2 2.911 11.643 33.858 2.911 11.643 33.858 2.896 11.584 25.768 3 2.758 11.030 44.888 2.758 11.030 44.888 2.704 10.817 36.585 4 1.745 6.980 51.867 1.745 6.980 51.867 2.591 10.365 46.949 5 1.492 5.967 57.835 1.492 5.967 57.835 2.119 8.477 55.426 6 1.306 5.223 63.058 1.306 5.223 63.058 1.908 7.632 63.058 7 .842 3.368 66.426 8 .796 3.185 69.610 9 .745 2.981 72.591 10 .683 2.731 75.321 11 .609 2.435 77.757 12 .606 2.426 80.183
13 .586 2.344 82.527 14 .537 2.147 84.674 15 .501 2.004 86.678 16 .463 1.851 88.529 17 .444 1.777 90.305 18 .409 1.635 91.941 19 .381 1.525 93.466 20 .337 1.350 94.815 21 .306 1.224 96.040 22 .285 1.139 97.179 23 .256 1.025 98.204 24 .250 .999 99.203 25 .199 .797 100.000 Extraction Method: Principal Component Analysis.
Thơng qua bảng tổng phương sai trích cho thấy có 6 yếu tố trích tại mức giá trị Eigenvalues lớn hơn 1 với phương pháp rút trích Pricipal components và phép xoay Varimax, phân tích nhân tố đã rút ra được 6 nhân tố từ 25 biến quan sát với tổng phương sai trích là 63.058% (lớn hơn 50%) đạt yêu cầu tuy nhiên ta phải loại biến
HQ5, AH4, DK3 do biến này tải lên ở cả 2 nhân tố. Biến HQ5 xây dựng để đo lường
“hiệu quả mong đợi” nhưng kết quả EFA cho thấy HQ5 vừa hội tụ tại “hiệu quả mong đợi” và “điều kiện thuận lợi. Tương tự biến AH4 đo lường vừa “ ảnh hưởng xã hội” vừa đo lường “hình ảnh ngân hàng” và biến DK3 vừa đo lường yếu tố “hình ảnh ngân hàng” và vừa đo lường “điều kiện thuận lợi”.Đồng thời chênh lệch trọng số nhân tố của cả ba biến HQ5, AH4, DK3 đều nhỏ hơn 0.1 không đạt giá trị hội tụ và giá trị phân biệt.
Như vậy kết quả phân tích nhân tố khám phá lần 1 loại bỏ 3 biến quan sát HQ5, AH4 và DK3 nên phải chạy lại lần 2 cho kết quả như sau:
Bảng 4.6 KMO and Bartlett's Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. .817
Bartlett's Test of Sphericity
Approx. Chi-Square 2057.292
Df 231
Sig. .000
Bảng 4.7 Kết quả EFA thang đo các nhân tố tác động
Rotated Component Matrixa
Biến quan sát Nhân tố 1 2 3 4 5 6 HI1 .802 HI4 .789 HI2 .766 HI3 .736 DK4 .610 RR4 .873 RR1 .864 RR2 .855 RR3 .764 NL4 .781 NL2 .768 NL3 .756 NL1 .735 HQ2 .799 HQ3 .771 HQ4 .737 HQ1 .595 AH2 .728 AH1 .715 AH3 .671 DK2 .766 DK1 .747
Extraction Method: Principal Component Analysis. Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization. a. Rotation converged in 6 iterations.
Kiểm định Bartlett tại bảng 4.5 có Sig. = 0.000 (sig. < 0.05) chứng tỏ các biến quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể và kiểm định KMO có chỉ số KMO = 0.817≥
0.7 nên phân tích nhân tố khám phá EFA là phù hợp.
Eigenvalues = 1.014 > 1 đại diện cho phần biến thiên được giải thích bởi mỗi nhân tố, thì nhân tố rút ra có ý ghĩa tóm tắt thơng tin tốt nhất.
Hệ số tải nhân tố của các biến quan sát đều lớn hơn 0.5 là đạt yêu cầu.
Tổng phương sai trích: Rotation Sums of Squared Loadings (Cumulative %) = 63.487% > 50 %. Điều này chứng tỏ 63.487% biến thiên của dữ liệu được giải thích bởi 6 nhân tố. (phụ lục 2)
4.4.2. Phân tích nhân tố khám phá EFA cho biến phụ thuộc
Theo kết quả phân tích nhân tố khám phá cho thấy 3 biến quan sát trong thành phần của thang đo ý định hành vi vẫn được giữ nguyên. Hệ số KMO =0.715 > 0.5 nên phân tích EFA phù hợp với dữ liệu nghiên cứu, kiểm định Bartlett với sig= 0.000 ≤ 0.05 do vậy các biến quan sát là tương quan nhau phương sai trích đạt được là 73.305% đạt yêu cầu. Giá trị Eigenvalues của nhân tố lớn hơn 1 là đạt yêu cầu.( Phụ
lục 2)
4.4.3. Phân tích tương quan
Xét ma trận tương quan giữa biến phụ thuộc (YD: ý định sử dụng) và các biến độc lập( HI, HQ, NL, AH, RR, DK) cho thấy các hệ số tương quan đều có ý nghĩa thống kê, tương quan khơng loại nhân tố nào vì sig giữa từng biến độc lập với biến phụ thuộc đều nhỏ hơn 0.05. Cụ thể như sau mối tương quan giữa YD và HI là 0.506, mối tương quan giữa YD và HQ là 0.363, YD và NL là 0.56 , YD và AH là 0.329, YD và RR là – 0.323, YD và DK là 0.485. Như vậy tất cả các biến độc lập đều có quan hệ tương quan tuyến tính với biến phụ thuộc.( Phụ lục 3)
4.5. Phân tích hồi quy
Mơ hình nghiên cứu được điều chỉnh sau khi được đánh giá độ tin cậy và phân tính nhân tố khám phá EFA, và các giả thuyết nghiên cứu cần được kiểm định lại bằng phương pháp phân tích hồi quy. Kết quả phân tích hồi quy cho thấy
Hệ số R2 hiệu chỉnh trong mơ hình này là 0.602. Như vậy các biến độc lập đưa vào chạy hồi quy ảnh hưởng tới 60.2% sự thay đổi của biến phụ thuộc hay nói cách khác là 60.2% sự biến thiên của ý định sử dụng IB được giải thích bởi 6 biến trên.
(Phụ lục 4)
Phân tích Anova cho thấy thơng số F có Sig.= 0 chứng tỏ mơ hình hồi quy được xây dựng là phù hợp với dữ liệu thu thập được. (Phụ lục 4)
Phân tích hồi quy cho thấy 5 biến độc lập: hiệu quả sử dụng, nỗ lực mong đợi, điều kiện thuận lợi, hình ảnh ngân hàng và nhận thức rủi ro có ý nghĩa thống kê, ảnh hưởng đến ý định sử dụng dịch vụ do Sig kiểm định t của từng biến độc lập đều nhỏ hơn 0.05. Đối với biến ảnh hưởng xã hội do sig kiểm định t = 0.06 lớn hơn 0.05 nên khơng có ý nghĩa trong mơ hình.
Trong đó biến có ảnh hưởng mạnh nhất đến ý định sử dụng là hình ảnh ngân hàng và hiệu quả mong đợi (β hình ảnh ngân hàng=0.315; β hiệu quả mong đợi =0.290).Tiếp theo là yếu tố điều kiện thuận lợi và nỗ lực mong đợi với hệ số (β điều kiện thuận lợi =0.227; β nỗ lực mong đợi= 0.218). Yếu tố nhận thức rủi ro có quan hệ nghịch biến với ý định sử dụng do hệ số β âm (β nhận thức rủi ro= -0.24) nên có tác động ngược chiều theo hướng rủi ro càng cao thì sẽ làm giảm ý định sử dụng dịch vụ IB của khách hàng. (Phụ lục 4)
Vậy hàm hồi quy sẽ là:
Kết quả hồi quy của mơ hình cho thấy nếu hình ảnh ngân hàng tăng lên 1% thì ý định sử dụng dịch vụ tăng lên 31.5%, hiệu quả mong đợi từ sử dụng IB tăng lên 1% thì làm tăng ý định sử dụng tăng lên 29.0%, điều kiện thuận lợi tăng và nỗ lực mong đợi tăng lên 1% thì làm tăng ý định sử dụng lần lượt là 22.7% và 21.8%, nhận thức những rủi ro khi sử dụng dịch vụ IB tăng 1% thì ý định sử dụng dịch vụ IB giảm 24 %.
Từ kết quả hồi quy đề tài đưa ra kết quả kiểm định giả thuyết sau:
Bảng 4.8 Tóm tắt kết quả kiểm định giả thuyết
Giả thuyết Nội dụng Kết quả kiểm định
H1 Hiệu quả mong đợi có tác động dương đến ý định sử dụng IB của khách hàng cá nhân.
Chấp nhận H1
H2 Nỗ lực mong đợi có tác động dương ý định sử dụng IB của khách hàng cá nhân.
Chấp nhận H2
H3 Ảnh hưởng xã hội có tác động dương đến ý
định sử dụng IB của khách hàng cá nhân
Bác bỏ H3
H4 Điều kiện thuận lợi có tác động dương ý định sử dụng IB của khách hàng cá nhân. Chấp nhận H4 H5 Hình ảnh ngân hàng có tác động dương đến ý định sử dụng IB của khách hàng cá nhân. Chấp nhận H5 H6 Nhận thức rủi ro có tác động âm đến ý định sử dụng IB của khách hàng cá nhân. Chấp nhận H6
4.6. Phân tích sự khác biệt trong ý định sử dụng giữa các nhóm khách hàng
Nghiên cứu các yếu tố định tính để tìm ra sự khác biệt về ý định sử dụng dịch vụ IB giữa các nhóm, sự phân biệt dựa trên các yếu tố về nhân khẩu học về giới tính, độ tuổi, thu nhập, nghề nghiệp và tình trạng sử dụng dịch vụ IB.
Đối với các yếu tố chỉ có 2 nhóm mẫu như giới tính và tình trạng sử dụng IB đề tài sẽ sử dụng kiểm định Independent sample T-test (kiểm định trung bình giữa hai tổng thể). Các yếu tố cịn lại có từ 3 nhóm mẫu trở lên là: độ tuổi, nghề nghiệp, thu nhập thì đề tài áp dụng phương pháp phân tích phương sai (Analysis of variances- ANOVA) vì khi kiểm định tất cả các nhóm mẫu cùng một lúc thì khả năng sai lầm chỉ là 5% ( Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
Sự khác biệt theo giới tính
Kiểm định Levene được tiến hành với giả thuyết là phương sai của hai tổng thể ngang bằng nhau cho kết quả kết quả kiểm định có kết quả Sig Levene’s Test bằng 0.304 >0.05. Sig kiểm định t bằng 0.510 > 0.05. Kết quả nghiên cứu này cho rằng khơng có sự khác biệt về giới tính ảnh hưởng đến ý định sử dụng dịch vụ IB của khách hàng cá nhân tại Vietinbank CN Bình Dương. (Phụ lục 5)