6. Ý nghĩa của đề tài:
4.2.1.6 Thang đo chất lƣợng dịch vụ:
Thang đo chất lƣợng dịch vụ gồm 4 biến quan sát là SEQ1, SEQ2, SEQ3, SEQ4. Cả 4 biến này đều có hệ số tƣơng quan biến tổng đều đạt tiêu chuẩn (lớn hơn 0.3) nên đƣợc chấp nhận. Ngoài ra, hệ số tin cậy Cronbach‟s Alpha là 0.825 (lớn hơn 0.6). Do vậy, thang đo này đạt yêu cầu và các biến quan sát của thang đo này đƣợc đƣa vào phân tích nhân tố khám phá EFA tiếp theo.
Bảng 4.9 – Hệ số Cronbach’s Alpha của thang đo “chất lƣợng dịch vụ”
Reliability Statistics Cronbach's Alpha N of Items .825 4 Item-Total Statistics Scale Mean if Item Deleted Scale Variance if Item Deleted Corrected Item- Total Correlation Cronbach's Alpha if Item Deleted Kết quả SEQ1 11.42 4.623 .642 .783 Đạt SEQ2 10.95 4.592 .654 .778 Đạt SEQ3 10.64 4.161 .638 .788 Đạt SEQ4 11.42 4.466 .674 .768 Đạt Thang đo chấp nhận sử dụng : 4.2.1.7
Thang đo chấp nhận sử dụng gồm 4 biến quan sát là BI1, BI2, BI3, BI4. Cả 4 biến này đều có hệ số tƣơng quan biến tổng đều đạt tiêu chuẩn (lớn hơn 0.3) nên đƣợc chấp nhận. Ngoài ra, hệ số tin cậy Cronbach‟s Alpha là 0.824 (lớn hơn 0.6). Do vậy, thang đo này đạt yêu cầu và các biến quan sát của thang đo này đƣợc đƣa vào phân tích nhân tố khám phá EFA tiếp theo.
Bảng 4.10 – Hệ số Cronbach’s Alpha của thang đo “chấp nhận sử dụng”
Reliability Statistics
Cronbach's
Alpha N of Items
Item-Total Statistics Scale Mean if Item Deleted Scale Variance if Item Deleted Corrected Item- Total Correlation Cronbach's Alpha if Item Deleted Kết quả BI1 11.91 2.087 .588 .806 Đạt BI2 11.65 1.999 .714 .749 Đạt BI3 11.35 2.014 .592 .807 Đạt BI4 11.69 2.035 .714 .750 Đạt
Nhƣ vậy, số 35 biến quan sát của tất cả nhân tố trong mơ hình thì có 33 biến đạt tiêu chuẩn và 2 biến khơng đạt tiêu chuẩn ( EE6, PFC2). Do đó, sẽ có 33 biến quan sát đạt tiêu chuẩn đƣợc sử dụng để tiếp tục phân tích nhân tố EFA nhằm đánh giá giá trị bội tụ và giá trị phân biệt của thang đo.
4.2.2 Phân tích nhân tố (EFA):
Phân tích nhân tố cho các biến độc lập :
4.2.2.1
Khi phân tích nhân tố khám phá, các nhà nghiên cứu thƣờng quan tâm đến một số tiêu chuẩn:
- Thứ nhất, hệ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) >=0.5, mức ý nghĩa của kiểm định Barlett <=0.05
- Thứ hai, hệ số tải nhân tố (Factor loading)>= 0.5, nếu có nhân tố nào có hệ số tải nhân tố <0.5 sẽ bị loại
- Thứ ba, thang đo đƣợc chấp nhận khi tổng phƣơng sai trích >50% và - Thứ tƣ, hệ số Eigenvalue có giá trị lớn hơn 1
- Thứ năm, là sự khác biệt hệ số tải nhân tố của một biến quan sát giữa các nhân tố >=0.2 (Hair & ctg, 2010) để đảm bảo giá trị phân biệt giữa các nhân tố.
Kết quả phân tích nhân tố khám phá (EFA) cho các nhân tố độc lập đƣợc trình bày trong bảng sau :
Bảng 4.11 – Kết quả phân tích nhân tố của thang đo các nhân tố độc lập tác động lên sự chấp nhận TCBond
KMO and Bartlett's Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. .845 Bartlett's Test of Sphericity Approx. Chi-Square 3366.775
df 406
Sig. .000
Rotated Component Matrixa
Component 1 2 3 4 5 6 PC6 .782 PC4 .776 PC5 .755 PC7 .737 PC1 .704 PC2 .679 PC3 .663 PE5 .812 PE2 .810 PE4 .738 PE3 .678 EE3 .629 .598 PE1 .603 SI4 .772 SI3 .769 SI2 .729 SI1 .718 SI5 .593 .633 EE2 .823 EE5 .732 EE1 .674 EE4 .673 SEQ1 .798 SEQ4 .798
SEQ3 .780
SEQ2 .774
PFC4 .772
PFC3 .771
PFC1 .745
Extraction Method: Principal Component Analysis. Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization.
a. Rotation converged in 6 iterations.
Trong phân tích nhân tố EFA lần 1, biến quan sát EE3 và SI5 tải lên ở cả hai nhân tố độc lập nên sẽ loại cả 2 biến này và chạy lại phân tích nhân tố EFA lần 2.
Đặt lại giả thuyết Ho‟ : 27 biến quan sát các nhân tố độc lập khơng có sự tƣơng quan với nhau trong tổng thể.
Bảng 4.12 – Kết quả kiểm định KMO and Bartlett's Test của thang đo các nhân tố độc lập lần 2
KMO and Bartlett's Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. .839
Bartlett's Test of Sphericity Approx. Chi-Square 2610.505
df 351
Sig. .000
Ở kết quả chạy lại phân tích lần 2 , kết quả kiểm định KMO và Barlett‟s trong phân tích nhân tố cho thấy giá trị Sig. = 0.000 (<0.05) và KMO=0.839 (>0.5) . Điều này chỉ ra rằng giả thuyết Ho‟ bị bác bỏ và các biến quan sát có mối tƣơng quan với nhau trong tổng thể.
Bảng 4.13 - Kết quả phân tích nhân tố của thang đo các nhân tố độc lập tác động lên sự chấp nhận TCBond lần 2
Total Variance Explained
Componen
Initial Eigenvalues Extraction Sums of Squared Loadings Rotation Sums of Squared Loadings % of Cumulative % of Cumulative % of Cumulative
5 1.606 5.947 55.715 1.606 5.947 55.715 2.398 8.882 53.895 6 1.510 5.591 61.306 1.510 5.591 61.306 2.001 7.410 61.306 7 .844 3.126 64.431 8 .780 2.889 67.320 9 .710 2.630 69.950 10 .703 2.603 72.554 11 .648 2.400 74.953 12 .614 2.275 77.228 13 .595 2.202 79.430 14 .565 2.093 81.523 15 .536 1.987 83.510 16 .493 1.825 85.335 17 .468 1.735 87.069 18 .441 1.635 88.704 19 .434 1.609 90.313 20 .416 1.542 91.855 21 .401 1.485 93.341 22 .357 1.323 94.664 23 .338 1.254 95.917 24 .321 1.189 97.107 25 .281 1.040 98.147 26 .253 .937 99.083 27 .247 .917 100.000
Extraction Method: Principal Component Analysis.
Rotated Component Matrixa
Component 1 2 3 4 5 6 PC6 .781 PC4 .772 PC5 .748 PC7 .742 PC1 .706 PC2 .685 PC3 .675 PE2 .823 PE5 .806 PE4 .735
PE3 .669 PE1 .620 SEQ4 .800 SEQ1 .799 SEQ3 .781 SEQ2 .776 SI4 .801 SI3 .774 SI2 .719 SI1 .701 EE2 .826 EE5 .731 EE4 .701 EE1 .659 PFC3 .775 PFC4 .772 PFC1 .747
Extraction Method: Principal Component Analysis. Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization.
a. Rotation converged in 6 iterations.
Tổng phƣơng sai trích: Rotation Sums of Squared Loadings (Cumulative %) = 61.306% >50%. Điều này chứng tỏ 61.306% biến thiên của dữ liệu đƣợc giải thích bởi 6 nhân tố.
Phân tích nhân tố cho các biến phụ thuộc :
4.2.2.2
Tiến hành phƣơng pháp trích nhân tố Principal component và xoay nhân tố (phép quay Varimax) đã trích ra đƣợc số nhân tố là 6 khớp với mơ hình đề xuất ban đầu với 27 biến quan sát. Hệ số tải nhân tố của các biến quan sát đều thỏa điều kiện là hệ số factor loading > 0.5 nên các biến quan sát đều quan trọng trong nhân tố biến phụ thuộc, chúng có ý nghĩa thiết thực. Hệ số KMO = 0.794 > 0.5 nên phân
tố này giải thích đƣợc 60.062% biến thiên của dữ liệu. Nên thang đo này đạt yêu cầu khi phân tích ở các bƣớc tiếp theo.
Bảng 4.14 - Kết quả kiểm định KMO and Bartlett's Test của thang đo các nhân tố phụ thuộc
KMO and Bartlett's Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. .794 Bartlett's Test of Sphericity Approx. Chi-Square 378.673
df 6
Sig. .000
Total Variance Explained
Component
Initial Eigenvalues Extraction Sums of Squared Loadings Total % of Variance Cumulative % Total % of Variance Cumulative %
1 2.642 66.062 66.062 2.642 66.062 66.062
2 .555 13.872 79.934
3 .498 12.462 92.396
4 .304 7.604 100.000
Extraction Method: Principal Component Analysis.
Component Matrixa Component 1 BI2 .859 BI4 .859 BI3 .765 BI1 .763 Extraction Method: Principal Component Analysis. a. 1 components extracted.
Tóm tắt kết quả phân tích nhân tố (EFA):
Kết quả cho thấy các biến độc lập và biến phụ thuộc trong mơ hình nghiên cứu đều đạt giá trị hội tụ và giá trị phân biệt chấp nhận đƣợc, phân tích EFA là thích hợp với dữ liệu nghiên cứu. Qua phân tích nhân tố EFA, các biến quan sát EE3 “Có thể dễ dàng đăng nhập và thoát khỏi hệ thống TCInvest” và SI5-“Tôi sử dụng
TCBond theo trào lƣu” không đo lƣờng đƣợc độ chính xác của khái niệm nên nhân tố này đã bị loại bỏ khỏi mơ hình nghiên cứu. Nhƣ vậy, mơ hình nghiên đề xuất với 6 nhân tố độc lập gồm PE, EE, PC, PFC, SI, SEQ với 27 biến quan sát nhƣ bảng 4.19 (phân tích EFA) và 1 nhân tố phụ thuộc là BI ( chấp nhận sử dụng TCBond). Các nhân tố đại diện này sẽ đƣợc sử dụng trong bƣớc xây dựng phƣơng trình hồi quy tiếp theo.
4.2.3 Kiểm định mơ hình và các giả thuyết :
Phân tích tương quan Pearson :
4.2.3.1
Hệ số tƣơng quan Pearson để lƣợng hóa mức độ chặt chẽ của mối liên hệ tuyến tính giữa hai biến định lƣợng. Trong phân tích hồi quy các biến nhân tố phải có mối tƣơng quan với nhau, nếu giữa 2 biến có sự tƣơng quan chặt (Pearson > 0,4) thì phải lƣu ý vấn đề đa cộng tuyến khi phân tích hồi quy. Trong phân tích tƣơng quan Pearson, khơng có sự phân biệt giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc mà tất cả đều đƣợc xem xét nhƣ nhau.
Để nhận dạng hiện tƣợng đa cộng tuyến, có thể sử dụng hệ số độ sai lệch cho phép (Tolerance) hoặc hệ số phóng đại phƣơng sai VIF (Variance inflation Factor). Theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2005), khi Tolerance nhỏ thì VIF lớn, quy tắc vƣợt quá 10, đó là dấu hiệu của đa cộng tuyến. Trong q trình phân tích hồi quy bội, đa cộng tuyến đƣợc SPSS chuẩn đoán bằng lựa chọnCollinearity Diagnostic.
Bảng 4.15 - Bảng phân tích tƣơng quan Pearson
Correlations BI PC EE SI SEQ PFC PE BI Pearson Correlation 1 .661** .438** .488** .383** -.388** .532** Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 .000 .000 N 255 255 255 255 255 255 255 PC Pearson Correlation .661** 1 .250** .266** .222** -.305** .234**
SI Pearson Correlation .488** .266** .278** 1 .307** -.272** .228**
Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 .000 .000
N 255 255 255 255 255 255 255
SEQ Pearson Correlation .383** .222** .177** .307** 1 -.220** .209**
Sig. (2-tailed) .000 .000 .004 .000 .000 .001 N 255 255 255 255 255 255 255 PFC Pearson Correlation -.388** -.305** -.236** -.272** -.220** 1 -.252** Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 .000 .000 N 255 255 255 255 255 255 255 PE Pearson Correlation .532** .234** .423** .228** .209** -.252** 1 Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 .001 .000 N 255 255 255 255 255 255 255
**. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).
Kết quả phân tích tƣơng quan Pearson ở bảng 4.20 cho thấy, tất cả các biến độc lập đều có tƣơng quan với biến phụ thuộc với mức ý nghĩa 1% với độ tin cậy 99%. Biến phụ thuộc. Biến phụ thuộc BI ( chập nhận sử dụng) có tƣơng quan mạnh nhất với biến độc lập PC ( nhận thức sự tin cậy ), hệ số Pearson 0.661, và có tƣơng quan yếu nhất với biến PFC ( nhận thức chi phí giao dịch), hệ số Pearson -0.388. Tƣơng quan không loại nhân tơ nào vì sig giữa từng biến độc lập với biến phụ thuộc đều nhỏ hơn 0.05. Sự tƣơng quan chặt này rất đƣợc mong đợi vì chính những mối quan hệ chặt, tuyến tính giữa các biến giải thích đƣợc sự ảnh hƣởng đến kết quả mơ hình. Do đó, các biến độc lập này có thể đƣa vào phân tích hồi quy để giải thích ảnh hƣởng đến kết quả của mơ hình nghiên cứu.
Phân tích hồi quy đa biến :
4.2.3.2
Căn cứ mơ hình nghiên cứu lý thuyết, ta có phƣơng trình hồi quy đa biến diễn tả các nhân tố ảnh hƣởng đến sự chấp nhận sử dụng TCBond là :
Phƣơng trình 4.1 – Xây dựng phƣơng trình hồi quy
BI = Các biến độc lập : PE, EE, PC, PFC, SI, SEQ
Biến phụ thuộc : BI
Hệ số hồi quy riêng phần đã chuẩn hóa của thành phần nào càng lớn thì mức độ ảnh hƣởng của thành phần đó đến biến phụ thuộc càng cao, nếu cùng dấu thì mức đọ ảnh hƣởng cùng chiều và ngƣợc lại. Kết quả phân tích hồi quy thể hiện sau đây.
Về mối quan hệ của biến phụ thuộc và biến độc lập, kiểm định F đƣợc sử dụng để xem xét biến phụ thuộc (chấp nhận sử dụng TCBond) có mối quan hệ tuyến tính với tồn bộ biến hay khơng. Đặt giả thuyết H0 là
. Kết quả kiểm định trị thống kê F từ bảng phân tích phƣơng sai
ANOVA, với già trị sig = 0.000<0.05, suy ra có thể bác bỏ H0.
Bảng 4.16- Kết quả kiểm định trị thống kê F từ bảng phân tích phƣơng sai ANOVA
ANOVAa
Model Sum of Squares df Mean Square F Sig.
1 Regression 37.011 6 6.168 88.909 .000b
Residual 17.206 248 .069
Total 54.217 254
a. Dependent Variable: BI
b. Predictors: (Constant), PE, SEQ, PC, PFC, SI, EE
Về mức độ phù hợp của mơ hình, theo kết quả đƣợc trình bày tại bảng 4.22 trên, ta có hệ số R2 hiệu chỉnh là 0.0675 = 67.5%. Điều này cho thấy có khoảng 55.7% khác biệt về sự chấp nhận TCBond có thể giải thích bởi các biến độc lập. Hay nói cách khác, mơ hình hồi quy đa biến đƣợc xây dựng phù hợp với dữ liệu là 67.5% . Hay nói cách khác, các biến độc lập có mối quan tƣơng quan tuyến tính với biến phụ thuộc.
Bảng 4.17 – Kết quả kiểm định hiện tƣợng đa cộng tuyến
Về kiểm định đa cộng tuyến, việc kiểm tra đƣợc thơng qua nhân tố phóng đại phƣơng sai (VIF), theo quy tắc VIF < 3 là dấu hiệu cho thấy khơng có hiện tƣợng đa cộng tuyến (Hair & ctg, 2010). Kết quả cho thấy tất cả các VIF có giá trị nhỏ hơn mức giới hạn (từ 1.160 đến 1.303) đều đạt yêu cầu. Tuy nhiên, kết quả cho thấy biến PFC khơng có ý nghĩa trong mơ hình do sig kiểm định t là 0.102 (lớn hơn 0.05). Các biến cịn lại đều có sự tác động lên biến phụ thuộc do sig kiểm định t của từng biến độc lập đều nhỏ hơn 0.05. Vậy mơ hình hồi quy đa biến khơng có hiện tƣợng đa cộng tuyến, mối quan hệ giữa các biến độc lập không ảnh hƣởng đến kết quả giải thích của mơ hình.
Bảng 4.18 - Kết quả mơ hình hồi quy
Mặt khác, khi xem xét về giả định về phân phối chuẩn của phần dƣ, theo biểu đồ tần số phần dƣ (đồ thị 4.1) có thể thấy giá trị trung bình của phần dƣ chuẩnhóa là rất nhỏ, gần bằng 0 và có độ lệch chuẩn lớn là 0.988, gần bằng 1. Nhƣ vậy, ta có thể khẳng định giả định về phân phối chuẩn của phần dƣ không bị vi phạm. Coefficientsa Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. Collinearity Statistics
B Std. Error Beta Tolerance VIF
1 (Constant) .492 .219 2.242 .026 PC .375 .032 .464 11.856 .000 .834 1.198 EE .071 .028 .103 2.513 .013 .767 1.303 SI .151 .028 .216 5.437 .000 .810 1.235 SEQ .082 .026 .121 3.131 .002 .862 1.160 PFC -.039 .024 -.064 -1.642 .102 .832 1.203 PE .232 .033 .289 7.125 .000 .776 1.289 a. Dependent Variable: BI
Hình 4.1 - Biểu đồ tần số phần dƣ chuẩn hóa
Ngồi ra, thơng qua biểu đồ tần số P-P (đồ thị 4.2) ta cũng thấy rằng các chấm phân bổ tƣơng đối sát với đƣờng chéo. Hơn thế nữa, theo biểu đồ phân tán (đồ thị 4.3), ta có thể thấy ta có thể thấy phần dƣ phân tán ngẫu nhiên xung quanh đƣờng đi qua tung độ 0 và không tạo ra một hình dạng nào khác. Điều này chứng tỏ giả địnhphƣơng sai khơng đổi của mơ hình hồi quy tuyến tính khơng bị vi phạm.
Hình 4.2 -– Biểu đồ tần số P-P
Hình 4.3 – Biểu đồ phân tán
Nhƣ vậy, căn cứ vào các kết quả kiểm định trên có thể khẳng định rằng các giả định về hồi quy tuyến tính khơng bị vi phạm và mơ hình xây dựng phù hợp với tổng thể.
Qua kết quả phân tích hồi quy, chúng ta có quy trình đa biến của mơ hình sau khi đã chuẩn hóa nhƣ sau :
Phƣơng trình 4.2 – Phƣơng trình hồi quy chuẩn hóa
BI= 0.289*PE + 0.103*EE + 0.464*PC – 0.064*PFC + 0.216*SI + 0.121*SEQ
Căn cứ kết quả phân tích hồi quy đa biến nhƣ trên, kết luận cho các giả thiết nghiên cứu mơ hình nhƣ sau :
Giả thiết
Nội dung Kết luận
H1 Nếu hiệu quả mong đợi về dịch vụ TCBond tăng ( giảm )
thì ý định sử dụng dịch vụ cũng tăng ( giảm ) theo Chấp nhận H2 Nếu nhận thức sử dụng dễ dàng tăng ( giảm ) thì ý định
sử dụng dịch vụ cũng tăng ( giảm ) theo
Chấp nhận H3 Nếu sự tin cậy tăng (giảm) thì ý định sử dụng dịch vụ
cũng tăng (giảm) theo.
Chấp nhận H4 Nếu chi phí giao dịch tăng ( giảm ) thì ý định sử dụng
dịch vụ cũng tăng ( giảm ) theo Bác bỏ
H5 Nếu ảnh hƣởng xã hội của ngƣời sử dụng dịch vụ TCBond đƣợc tác động tích cực tăng (giảm) thì ý định sử dụng dịch vụ cũng tăng (giảm) theo
Chấp nhận
H6 Chất lƣợng dịch vụ có tác động tích cực đến ý định sử