4.1. Phân tích kết quả nghiên cứu
4.1.3. Kiểm định độ tin cậy Cronbach’s Alpha và phân tích nhân tố khám phá EFA
EFA
Kiểm định độ tin cậy Cronbach’s Alpha
Bảng 4.3. Kết quả phân tích Cronbach’s Alpha
Biến quan sát Hệ số tương quan
biến – tổng
Cronbach’s Alpha nếu loại biến Nhân tố HT – Chất lượng hệ thống (Cronbach's Alpha = 0,812)
HT1 Ứng dụng OMNI dễ dàng sử dụng 0,620 0,770
HT2 Ứng dụng OMNI có giao diện trực quan
thu hút 0,641 0,760
HT3 Ứng dụng OMNI dễ dàng điều hướng 0,597 0,780
HT4 Ứng dụng OMNI hoạt động ổn định 0,672 0,746
Nhân tố TT – Chất lượng thông tin (Cronbach's Alpha = 0,781)
Biến quan sát Hệ số tương quan biến – tổng
Cronbach’s Alpha nếu loại biến
TT2 Thông tin thể hiện trên OMNI được cập
nhật kịp thời 0,602 0,722
TT3 Thông tin thể hiện trên OMNI dễ hiểu 0,649 0,672
Nhân tố DV – Chất lượng dịch vụ (Cronbach's Alpha = 0,818)
DV1 Thời gian phản hồi, xử lý giao dịch trên
OMNI nhanh 0,686 0,736
DV2 Phương pháp xác thực giao dịch trên
OMNI là phù hợp 0,683 0,737
DV3 Thông tin hướng dẫn sử dụng OMNI hữu
ích 0,645 0,777
Nhân tố YD – Ý định sử dụng (Cronbach's Alpha = 0,824)
YD1 Dự định sử dụng OMNI thường xuyên 0,680 0,758
YD2 Sẽ sử dụng OMNI khi có cơ hội 0,694 0,743
YD3 Sẽ giới thiệu OMNI đến người khác 0,666 0,772
Nhân tố HL – Sự hài lòng (Cronbach's Alpha = 0,823)
HL1 Dịch vụ OMNI đáp ứng được các nhu cầu 0,739 0,693
HL2 Giao dịch trên OMNI là hiệu quả 0,654 0,780
HL3 Dịch vụ OMNI thiết thực 0,644 0,790
Nhân tố SD – Sử dụng thật sự (Cronbach's Alpha = 0,807)
SD1 Sử dụng OMNI thường xuyên 0,646 0,745
SD2 Sử dụng OMNI nhiều lần trong tuần 0,665 0,724
SD3 Có nhiểu giao dịch để thực hiện trên
OMNI hàng tuần 0,652 0,738
Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu trên SPSS
Kết quả kiểm định độ tin cậy của các thang đo về các thành phần của chất lượng hệ thống, chất lượng thông tin, chất lượng dịch vụ, ý định sử dụng, sự hài lòng và sử dụng thật được thể hiện trong Bảng 4.3.
Cụ thể, Cronbach’s Alpha của các thang đo lần lượt là: chất lượng hệ thống (HT) là 0,812; chất lượng thông tin (TT) là 0,781; chất lượng dịch vụ (DV) là 0,818; ý định sử dụng (YD) là 0,824; sự hài lòng (HL) là 0,823; sử dụng thật sự (SD) là 0,807. Một thang đo có độ tin cậy tốt khi hệ số Cronbach’s Alpha biến thiên trong khoảng từ 0,75 đến 0,95 (Nguyễn Đình Thọ, 2013). Theo kết quả phân tích trên, ta thấy các hệ số Cronbach’s Alpha đều nằm trong khoảng từ 0,781 đến 0,824, điều này chứng tỏ thang đo sử dụng có độ tin cậy tốt.
Bên cạnh đó, hệ số tương quan biến – tổng nhỏ hơn 0,3 sẽ được xem xét loại ra khỏi thang đo do khơng đóng góp vào sự mơ tả khái niệm thang đo (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008). Kết quả phân tích cho thấy các hệ số tương quan biến – tổng đều lớn hơn 0,3, do đó các biến quan sát thể hiện được tính chất của khái niệm cần đo.
Vì vậy, tất cả các thang đo đều đạt yêu cầu về độ tin cậy và các biến quan sát đưa vào mơ hình nghiên cứu đều phù hợp.
Phân tích nhân tố khám phá EFA
Bảng 4.4. Ma trận nhân tố đã xoay của các biến độc lập
Tiêu chí
Nhân tố
1 2 3
HT1 Ứng dụng OMNI dễ dàng sử dụng 0,732
HT2 Ứng dụng OMNI có giao diện trực quan thu hút 0,786
HT3 Ứng dụng OMNI dễ dàng điều hướng 0,630
HT4 Ứng dụng OMNI hoạt động ổn định 0,745
TT1 Thơng tin thể hiện trên OMNI chính xác 0,709
TT2 Thông tin thể hiện trên OMNI được cập nhật kịp thời 0,700
TT3 Thông tin thể hiện trên OMNI dễ hiểu 0,817
DV1 Thời gian phản hồi, xử lý giao dịch trên OMNI nhanh 0,783
Tiêu chí
Nhân tố
1 2 3
DV3 Thông tin hướng dẫn sử dụng OMNI hữu ích 0,743
Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu trên SPSS
Sau khi xem xét độ tin cậy của thang đo, các khái niệm của biến độc lập (chất lượng hệ thống, chất lượng thông tin, chất lượng dịch vụ) được đưa vào phân tích nhân tố khám phá EFA để kiểm định giá trị hội tụ và giá trị phân biệt.
Với cỡ mẫu gồm 100 quan sát thì hệ số tải nhân tố (factor loading) > 0,55 để các biến quan sát được xem là đạt giá trị hội tụ (Hair và cộng sự, 2010). Kết quả factor loading thể hiện tại Bảng 4.4, các hệ số này đều lớn hơn 0,55 cho thấy có mối tương quan giữa các biến quan sát trong một nhân tố và khơng có phát sinh giá trị tại các nhân tố khác để tạo sự chênh lệch. Do đó, các biến quan sát trong ma trận xoay đều đạt giá trị hội tụ và giá trị phân biệt.
Bảng 4.5. Ma trận nhân tố đã xoay của các biến phụ thuộc
Tiêu chí
Nhân tố
4 5 6
YD1 Dự định sử dụng OMNI thường xuyên 0,781
YD2 Sẽ sử dụng OMNI khi có cơ hội 0,813
YD3 Sẽ giới thiệu OMNI đến người khác 0,752
HL1 Dịch vụ OMNI đáp ứng được các nhu cầu 0,947
HL2 Giao dịch trên OMNI là hiệu quả 0,699
HL3 Dịch vụ OMNI thiết thực 0,701
SD1 Sử dụng OMNI thường xuyên 0,739
SD2 Sử dụng OMNI nhiều lần trong tuần 0,816
SD3 Có nhiểu giao dịch để thực hiện trên OMNI hàng tuần 0,746
Tiếp theo, các khái niệm của biến phụ thuộc (ý định sử dụng, sự hài lòng và sử dụng thật sự) cũng được đưa vào phân tích nhân tố khám phá EFA để kiểm định giá trị hội tụ và giá trị phân biệt.
Kết quả hệ số tải nhân tố của các biến quan sát thể hiện tại Bảng 4.5, các hệ số này cũng đều lớn hơn 0,55 cho thấy có mối tương quan giữa các biến quan sát trong một nhân tố và khơng có phát sinh giá trị tại các nhân tố khác để tạo sự chênh lệch. Do đó, các biến quan sát trong ma trận xoay đều đạt giá trị hội tụ và giá trị phân biệt.
Bảng 4.6. Bảng tổng hợp kết quả kiểm định Cronbach’s Alpha và phân tích nhân tố khám phá EFA Nhân tố Cronbach's Alpha Tương quan biến – tổng nhỏ nhất Hệ số tải nhân tố nhỏ nhất Eigen- values Hệ số KMO Kiểm định Bartlett (Sig.) Tổng phương sai trích tích lũy Biến độc lập HT 0,812 0,597 0,630 3,839 0,709 0,000 59,559 TT 0,781 0,602 0,700 1,524 DV 0,818 0,645 0,743 2,131 Biến phụ thuộc YD 0,824 0,666 0,752 1,970 HL 0,823 0,644 0,699 2,499 SD 0,807 0,646 0,739 1,714
Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu trên SPSS
Tổng hợp kết quả phân tích tại Bảng 4.6, các thang đo đều đủ điều kiện độ tin cậy (Cronbach’s Alpha đều lớn hơn 0,75) và sự phù hợp của các biến cho mơ hình nghiên cứu (hệ số tương quan biến - tổng nhỏ nhất đều lớn hơn 0,3).
Về kiểm định KMO và Barlett trong phân tích cho thấy: hệ số KMO bằng 0,709 đảm bảo được giá trị trong khoảng từ 0.5 đến 1 cho phân tích nhân tố là phù hợp. Đồng thời, Sig. = 0,000 <0.05 có ý nghĩa thơng kê (bác bỏ giả thiết H0), chứng tỏ các biến quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể.
Thang đo được thể hiện tổng cộng qua 06 nhân tố với 19 biến quan sát, số lượng nhân tố trích được dừng khi nhân tố có hệ số Eigenvalue ≥ 1. Biến quan sát có hệ số
tải nhân tố nhỏ nhất đều lớn hơn 0,55 đảm bảo được giá trị hội tụ và giá trị phân biệt như đã phân tích ở phần trên tại ma trận xoay.
Tổng phương sai trích tích lũy (Cumulative % Variance) là 59,559% (> 50%) nên thang đo được chấp nhận. Điều này giải thích rằng phân tích nhân tố của các biến giải thích được 59,559% sự biến thiên.
Kết quả phân tích EFA cho thấy thang đo thỏa mãn giá trị hội tụ (các biến quan sát hội tụ về cùng một nhân tố) và đảm bảo giá trị phân biệt (các biến quan sát thuộc về nhân tố này và phân biệt với nhân tố khác).
4.1.4. Phân tích nhân tố khẳng định CFA và kiểm định các giả thuyết bằng mơ hình SEM
Hình 4.1. Kết quả CFA dạng sơ đồ đã chuẩn hóa
Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu trên AMOS
Mơ hình tới hạn có 137 bậc tự do được trình bày như Hình 4.1. Kết quả phân tích CFA như sau: Chi-square = 120,808 với giá trị p = 0,000 < 0,05, nếu điều chỉnh theo bậc tự do thì Chi-square/df = 0,882 < 2, đạt yêu cầu cho độ tương thích. Các chỉ số như GFI = 0,905, TLI = 1,028, CFI = 1,000 đều lớn hơn 0,9, RMSEA = 0,000 < 0,05. Vì vậy có thể kết luận mơ hình phân tích phù hợp với dữ liệu thị trường.
Xem kết quả CFA dạng bảng số liệu tại Bảng 4.7 ta thấy, các trọng số đã chuẩn hóa đều lớn hơn 0,5 và các trọng số chưa chuẩn hóa đều có ý nghĩa thống kê nên thang đo đạt được giá trị hội tụ.
Kiểm định các giả thuyết bằng mơ hình cấu trúc SEM
Hình 4.2. Kết quả SEM cho mơ hình lý thuyết đã chuẩn hóa
Các chỉ số của mơ hình SEM trong Hình 4.2 như Chi-square/df = 0,919 < 2, TLI = 1,019, CFI = 1,000 đều lớn hơn 0,9 và RMSEA = 0,000 < 0,05 cho thấy mơ hình này phù hợp với dữ liệu thị trường.
Bảng 4.8. Kết quả SEM dạng bảng số liệu
Regression Weights: (Group number 1 - Default model)
Hypotheses Estimate S.E. C.R. P
H1b: Chất lượng hệ thống Sự hài lòng HL <--- HT .357 .169 2.110 .035 H2b: Chất lượng thông tin Sự hài lòng HL <--- TT .080 .139 .574 .566 H3b: Chất lượng dịch vụ Sự hài lòng HL <--- DV -.163 .128 -1.274 .203 H1a: Chất lượng hệ thống Ý định sử dụng YD <--- HT .284 .152 1.872 .061 H2a: Chất lượng thông tin Ý định sử dụng YD <--- TT .189 .126 1.499 .134 H3a: Chất lượng dịch vụ Ý định sử dụng YD <--- DV .118 .113 1.047 .295 H4: Sự hài lòng Ý định sử dụng YD <--- HL .120 .102 1.172 .241 H5a: Ý định sử dụng Sử dụng thật sự SD <--- YD .117 .107 1.086 .278 H5b: Sự hài lòng Sử dụng thật sự SD <--- HL .139 .099 1.405 .160
Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu trên AMOS
Kết quả mơ hình SEM tại Bảng 4.8 cho thấy, với độ tin cậy 90% thì các giả thuyết sau bị bác bỏ:
₋ Giả thuyết H2a, H2b vì “Chất lượng thơng tin” khơng có ý nghĩa thống kê với “Ý định sử dụng” (β = 0,189, p = 0,134 > 0,1) và “Sự hài lòng” (β = 0,080, p = 0,566 > 0,1);
₋ Giả thuyến H3a, H3b vì “Chất lượng dịch vụ” khơng có ý nghĩa thống kê với “Ý định sử dụng” (β = 0,118, p = 0,295 > 0,1) và “Sự hài lòng” (β = -0,163, p = 0,203 > 0,1);
₋ Giả thuyến H4 vì “Sự hài lịng” khơng có ý nghĩa thống kê với “Ý định sử dụng” (β = 0,120, p = 0,241 > 0,1);
₋ Giả thuyến H5a, H5b vì “Ý định sử dụng” khơng có ý nghĩa thống kê với “Sử dụng thật sự” (β = 0,117, p = 0,278 > 0,1) và “Sự hài lịng” khơng có ý nghĩa thống kê với “Sử dụng thật sự” (β = 0,139, p = 0,160 > 0,1).
Các nhân tố khơng có ý nghĩa thống kê sẽ được loại ra khỏi mơ hình. Kết quả mơ hình SEM mới như sau:
Hình 4.3. Kết quả SEM cho mơ hình điều chỉnh đã chuẩn hóa
Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu trên AMOS
Kiểm tra lại các chỉ số của mơ hình SEM tại Hình 4.3: Chi-square/df = 1,056 < 2, GFI = 0,945, TLI = 0,994, CFI = 0,995 đều lớn hơn 0,9 và RMSEA = 0,022 < 0,05 cho thấy mơ hình này phù hợp với dữ liệu thị trường.
Bảng 4.9. Kết quả SEM dạng bảng số liệu cho mơ hình điều chỉnh
Regression Weights: (Group number 1 - Default model)
Hypotheses Estimate S.E. C.R. P
H1a: Chất lượng hệ thống Ý định sử dụng YD <--- HT .357 .151 2.366 .018 H1b: Chất lượng hệ thống Sự hài lòng HL <--- HT .343 .169 2.030 .042 HT1 <--- HT 1.000 HT2 <--- HT 1.041 .157 6.649 *** HT3 <--- HT 1.009 .165 6.103 *** HT4 <--- HT 1.315 .196 6.714 *** HL1 <--- HL 1.000 HL2 <--- HL .832 .108 7.705 *** HL3 <--- HL .818 .109 7.473 *** YD1 <--- YD 1.000 YD2 <--- YD 1.081 .143 7.551 *** YD3 <--- YD .982 .132 7.439 ***
Standardized Regression Weights: (Group number 1 - Default model)
Hypotheses Estimate
H1a: Chất lượng hệ thống Ý định sử dụng YD <--- HT .273 H1b: Chất lượng hệ thống Sự hài lòng HL <--- HT .236
Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu trên AMOS
Xem bảng Regression Weights (Bảng 4.9), nhân tố “Chất lượng hệ thống” ảnh hưởng cùng chiều đến “Ý định sử dụng” và “Sự hài lịng” và có ý nghĩa thống kê (H1a: p = 0,018, H1b: p = 0,042 đều nhỏ hơn 0,1).
Xem bảng Standardized Regression Weights (Bảng 4.9), các trọng số đã chuẩn hóa và trị tuyệt đối của các trọng số này càng lớn thì nhân tố độc lập càng tác động mạnh đến nhân tố phụ thuộc. Trong trường hợp này, “Chất lượng hệ thống” tác động
mạnh đến “Ý định sử dụng” hơn là tác động đến “Sự hài lịng” với trọng số hồi quy đã chuẩn hóa lần lượt là 0,273 và 0,236.
Vì vậy ta chấp nhận giả thuyết:
₋ H1a: Chất lượng hệ thống quan hệ đồng biến với ý định sử dụng dịch vụ Internet Banking.
₋ H1b: Chất lượng hệ thống quan hệ đồng biến với sự hài lòng về dịch vụ Internet Banking.
4.2. Phân tích các yếu tố tác động đến sự hài lịng về dịch vụ Ngân hàng Điện tử tại OCB
Từ kết quả phân tích ở mục 4.1 cho thấy, mơ hình nghiên cứu được đề xuất kiểm tra trong nghiên cứu này phù hợp để đánh giá các giả thuyết đặt ra với độ tin cậy, giá trị thích hợp của thang đo và các chỉ số nằm trong giới hạn cho phép.
Dựa vào kết quả của mơ hình, ta nhận thấy:
Chất lượng hệ thống là yếu tố quan trọng ảnh hưởng tích cực đến ý định sử dụng dịch vụ OMNI và sự hài lòng của khách hàng khi sử dụng dịch vụ này.
Giá trị ảnh hưởng tương ứng lần lượt là 0,273 và 0,236, ngụ ý rằng việc tập trung vào chất lượng hệ thống như nâng cao tính ổn định, sự điều hướng phù hợp, mức độ dễ dàng sử dụng, giao diện càng trực quan thu hút, bố cục rõ ràng sẽ làm tăng ý định sử dụng dịch vụ OMNI và sự hài lòng của khách hàng.
Nghiên cứu của Gao và Waechter (2015) đã cung cấp hỗ trợ hơn nữa về vai trò của chất lượng hệ thống trong việc tạo nên ý định sử dụng của người dùng. Người dùng mong đợi việc giao dịch trực tuyến được thực hiện mọi lúc mọi nơi. Do đó, nếu hệ thống chất lượng thấp sẽ làm giảm ý định sử dụng của họ, chẳng hạn như tình trạng khơng có dịch vụ hoặc gián đoạn trong khi giao dịch vì hệ thống khơng ổn định; giao diện thiết kế không trực quan, hấp dẫn hay điều hướng phức tạp sẽ là người dùng cảm thấy khó khăn và nhàm chán khi sử dụng. Kết quả nghiên cứu thực nghiệm này cũng phù hợp với một
số nghiên cứu thực hiện trước đây trong nghiên cứu vận dụng mơ hình IS (DeLone và McLean, 2003; Sujeet và Manisha, 2018).
Kết quả này cũng phù hợp với thực tế tại OCB. Như đã đề cập trong Chương 2, OCB vừa mới chính thức triển khai cơng nghệ hợp kênh, giai đoạn 1 trên môi trường số (2018) - đây là thay đổi rất quan trọng đến hệ thống của dịch vụ OMNI khi chuyển từ nền tảng công nghệ cũ sang nền tảng công nghệ mới. Việc thay đổi hệ thống và truyền thông sự thay đổi này càng tạo sự quan tâm chú ý, đánh giá của khách hàng.
Hơn thế nữa, các khách hàng được khảo sát trong nghiên cứu này hầu hết là khách hàng trẻ, có trình độ, dễ dàng tiếp cận với khoa học kỹ thuật nên sẽ đòi hỏi cao về chất lượng hệ thống để đáp ứng nhu cầu sử dụng của họ.
Chất lượng thông tin của dịch vụ OMNI không ảnh hưởng đến ý định sử dụng và sự hài lòng của khách hàng khi sử dụng dịch vụ này.
Các yếu tố đại diện cho chất lượng thông tin của dịch vụ OMNI bao gồm tính chính xác, được cập nhật kịp thời và dễ hiểu. Các kết quả thực nghiệm của nghiên cứu này đã