STT Mã
Hóa DIỄN GIẢI
Thang đo hữu dụng cảm nhận
1 HD1 Sử dụng IB nhanh hơn việc đến giao dịch tại quầy
2 HD2 IB cho phép tôi thực hiện giao dịch ở bất cứ đâu
3 HD3 Tôi cho rằng sử dụng IB giúp cho việc giao dịch của tôi dễ dàng hơn
4 HD4 IB mang lại nhiều hữu ích hơn so với các phƣơng thức thực hiện giao
dịch khác
Thang đo sự tin cậy
1 TC1 Tôi tin hệ thống an ninh mạng của ngân hàng rất tốt.
2 TC2 Tôi tin rằng thông tin cá nhân của tôi đƣợc bảo vệ an tồn
3 TC3 Tơi tin rằng việc giao dịch qua IB là an toàn
4 TC4 Tôi tin ngân hàng sẽ bảo vệ quyền lợi hợp pháp của tôi khi giao dịch
Thang đo kỹ năng
1 KN1 Tôi tự tin về kỹ năng thao tác với thiết bị hỗ trợ và sử dụng dịch vụ
Internet
3 KN3 Tơi có thể sử dụng dịch vụ IB mà không cần sự hỗ trợ thêm của ngân hàng
Thang đo tính tiện nghi
1 TN1 Tơi có sẵn những trang thiêt bị cần thiết để sử dụng dịch vụ IB
2 TN2 Tơi có sự am hiểu cần thiết để thực hiện giao dịch qua IB
3 TN3 Tôi cho rằng chi phí liên quan đến thiết bị, dịch vụ hỗ trợ IB có ảnh
hƣởng đến việc sử dụng IB của tôi
Thang đo quy chuẩn chủ quan
1 QC1 Bạn bè, đồng nghiệp… khuyên tôi nên sử dụng dịch vụ IB
2 QC2 Nhận xét, đánh giá của những ngƣời xung quanh tác động đến ý định
sử dụng dịch vụ IB của tôi
3 QC3 Quảng cáo, hƣớng dẫn chi tiết của ngân hàng có thể ảnh hƣởng đến ý
định sử dụng IB của tôi
4 QC4 Khi mọi ngƣời đều sử dụng IB, tơi có thể sử dụng IB
Thang đo tính dễ sử dụng
1 PE1 Tôi thấy việc sử dụng IB là đơn giản
2 PE2 Tơi thấy khơng có khó khăn gì trong việc tìm hiểu và sử dụng IB
3 PE3 Tôi thấy các quy định về sử dụng IB là dễ hiểu
Thang đo ý định sử dụng IB
1 YD1 Tôi sẽ sử dụng dịch vụ IB trong tƣơng lai
2 YD2 Chắc chắn trong tƣơng lai tơi sẽ sử dụng nếu có nhu cầu
3 YD3 Tôi cho rằng những ngƣời khác cũng sử dụng IB
3.3.2 Thiết kế mẫu nghiên cứu
Dữ liệu đƣợc thu thập thông qua phƣơng pháp phỏng vấn mặt đối mặt kết hợp với công cụ là bảng câu hỏi định lƣợng (xem phụ lục 4). Việc lấy mẫu đƣợc
thực hiện theo phƣơng pháp thuận tiện. Cá nhân có sử dụng dịch vụ của ngân hàng Phƣơng Nam đƣợc chọn vào mẫu nghiên cứu. Phƣơng pháp chọn mẫu thuận tiện là phƣơng pháp chọn mẫu phi xác suất trong đó nhà nghiên cứu tiếp cận với phần tử mẫu bằng phƣơng pháp thuận tiện. Nghĩa là nhà nghiên cứu có thể chọn những phần tử nào mà họ có thể tiếp cận. (Nguyễn Đình Thọ và Nguyễn Thị Mai Trang, 2011). Ƣu điểm của phƣơng thức này là dễ tiếp cận đối tƣợng nghiên cứu và thƣờng sử dụng khi bị giới hạn về thời gian và chi phí. Tuy nhiên, nhƣợc điểm của phƣơng thức này là không xác định đƣợc sai số do lấy mẫu.
Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008) cho rằng phân tích nhân tố khám phá (EFA) thì cần ít nhất 5 mẫu trên 1 biến quan sát. Trong nghiên cứu này có 24 biến quan sát, vậy cỡ mẫu cần thiết cho phân tích nhân tố khám phá ít nhất là n ≥ 120 (24 x 5). Theo Tabachnick & Fidel, (1996) phân tích hồi qui một cách tốt nhất thì cỡ mẫu cần thiết phải là: n ≥ 8m + 50. Trong đó: n là cỡ mẫu, m là biến số độc lập của mơ hình. Cỡ mẫu cần thiết cho phân tích hồi qui là: n = 8 x 6 + 50 = 98. Ngoài ra, trong nghiên cứu này phƣơng pháp phân tích nhân tố EFA đƣợc sử dụng để rút trích nhân tố do đó cần ít nhất 200 quan sát (Gorsuch, 1983).
Nghiên cứu này đƣợc thực hiện với kích thƣớc mẫu n ≥ 200, để đạt đƣợc kích thƣớc mẫu này, tác giả đề xuất phỏng vấn 250 khách hàng có tiêu chuẩn nhƣ trên.
3.4 Kế hoạch phân tích dữ liệu.
Dữ liệu đƣợc nhập, mã hóa, thống kê mơ tả và phân tích thơng qua phần
mềm thống kê SPSS 16.0.
3.4.1 Phân tích hệ số Cronbach alpha
Phân tích hệ số Cronbach alpha để loại bỏ các biến không phù hợp, hạn chế các biến rác trong quá trình nghiên cứu. Các biến quan sát có hệ số tƣơng quan biến tổng nhỏ hơn 0.3 sẽ bị loại và tiêu chuẩn chọn thang đo khi hệ số Cronbach alpha từ 0.6 trở lên (Nunnally & Burnstein, 1994).
Mục đích của phân tích nhân tố khám phá là để thu nhỏ và gom các biến lại nhằm đạt đƣợc giá trị hội tụ của các biến quan sát theo từng nhân tố và giá trị phân biệt giữa các nhân tố. Điều kiện cần và đủ để áp dụng phân tích nhân tố là khi kiểm định Bartlett (Bartlett’s test of sphericity) với sig. < 0.05 và chỉ số KMO > 0.5.
Trong phân tích nhân tố, phƣơng pháp Principal components analysis đi cùng với phép xoay varimax thƣờng đƣợc sử dụng. Sau khi xoay các nhân tố, hệ số tải nhân tố > 0.5 đƣợc xem là có ý nghĩa thực tiễn. Phƣơng sai trích phải đạt từ 50% trở lên. Ngồi ra, trị số Eigenvalues phải lớn hơn 1. Những nhân tố có Eigenvalues nhỏ hơn 1 sẽ khơng có tác dụng tóm tắt thơng tin tốt hơn một biến gốc. (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
3.4.3 Phân tích hồi quy tuyến tính bội
Nếu kết luận đƣợc là các biến độc lập và biến phụ thuộc có tƣơng quan tuyến tính với nhau qua hệ số tƣơng quan Pearson, đồng thời giả định rằng chúng ta đã cân nhắc kỹ bản chất của mối liên hệ tiềm ẩn giữa các biến và xem nhƣ đã xác định đúng hƣớng của một mối quan hệ nhân quả giữa chúng, thì chúng ta có thể mơ hình hóa mối quan hệ nhân quả của chúng bằng mơ hình hồi qui tuyến tính bội, trong đó một biến đƣợc gọi là biến phụ thuộc và biến còn lại gọi là các biến độc lập (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008). Tiếp theo, ta thực hiện một số bƣớc nhằm kiểm định các thành phần của mơ hình nhƣ sau:
- Kiểm định độ phù hợp của mơ hình: kiểm định F trong bảng phân tích phƣơng sai là một phép kiểm định về độ phù hợp của mơ hình hồi quy tuyến tính tổng thể.
- Kiểm định ý nghĩa của các hệ số hồi quy: kiểm định t trong bảng các thông số thống kê của từng biến độc lập dùng để kiểm định ý nghĩa của các hệ số hồi quy. Trong đó, tác giả sử dụng phƣơng pháp Enter, SPSS để xử lý tất cả các biến đƣa vào một lần và đƣa ra các thông số thống kê liên quan đến các biến.
- Đánh giá độ phù hợp của mơ hình hồi quy tuyến tính bội bằng hệ số R² và hệ số R² điều chỉnh. Hệ số R² đã đƣợc chứng minh là hàm không giảm theo số biến độc lập đƣợc đƣa vào mơ hình, càng đƣa thêm nhiều biến độc lập vào mơ hình thì R² càng tăng.
- Hiệu chỉnh mơ hình lý thuyết là bƣớc cuối cùng đƣợc thực hiện. Sau khi hoàn tất việc hiệu chỉnh mơ hình, viết phƣơng trình hồi quy tuyến tính bội, ta dựa vào các hệ số hồi quy riêng phần để xác định mức độ tác động đến ý định sử dụng IB. Theo đó, hệ số hồi quy riêng phần của nhân tố nào càng lớn thì mức độ ảnh hƣởng của nhân tố đó đến ý định sử dụng IB càng cao, nếu cùng dấu thì mức độ ảnh hƣởng theo chiều thuận và ngƣợc lại.
3.4.4 Kiểm định giả thuyết về mối quan hệ.
Kiểm định trị trung bình T-test cho phép ta so sánh hai trị trung bình của hai mẫu độc lập rút ra từ hai tổng thể này trong tổng thể.chung. Nếu muốn so sánh trị trung bình của nhiều hơn 2 tổng thể độc lập trong tổng thể chung thì phƣơng pháp phân tích phƣơng sai ANOVA cho phép thực hiện điều đó.(Hồng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
Tóm tắt chƣơng 3
Chƣơng 3 đã trình bày phƣơng pháp nghiên cứu gồm hai bƣớc chính: (1) phƣơng pháp nghiên cứu định tính thực hiện qua thảo luận tay đôi và khảo sát thử. (2) Nghiên cứu định lƣợng đƣợc thực hiện thông qua bảng khảo sát. Kết quả nghiên cứu định lƣợng sẽ đƣợc trình bày trong chƣơng tiếp theo.
Chƣơng 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
Chƣơng 3 đã trình bày thiết kế nghiên cứu, quy trình nghiên cứu, tiến độ thực hiện nghiên cứu, kết quả nghiên cứu định tính và số lƣợng mẫu hồi đáp hợp lệ theo khu vực. Chƣơng 4 sẽ trình bày kết quả nghiên cứu định lƣợng thông qua phƣơng pháp đánh giá độ tin cậy Cronbach’s alpha và phân tích nhân tố khám phá EFA. Mơ hình và các giả thuyết đƣợc kiểm định bằng hồi qui tuyến tính bội.
4.1 Mơ tả mẫu khảo sát
Để đạt đƣợc mẫu n = 202, 250 bảng khảo sát đƣợc phát ra. Có 16 bảng không hợp lệ do trả lời cùng một mức độ cho tất cả các mục hỏi, đánh chéo hoặc bị thiếu nhiều thông tin trong tổng số 218 bảng khảo sát thu về. Kết quả là 202 bảng khảo sát hợp lệ (xem phụ lục 5) đƣợc sử dụng để làm dữ liệu cho nghiên cứu. Dữ liệu đƣợc nhập, mã hóa, làm sạch và phân tích thơng qua phần mềm SPSS 16.0
Về giới tính: có 131 đáp viên là nam (chiếm 64.9%) và 71 đáp viên là nữ
(chiếm 35.1%) trong tổng số 202 hồi đáp hợp lệ.
Về độ tuổi: có 122 đáp viên có độ tuổi từ 18 - 32 (chiếm 60.4%), có 68 đáp
viên có độ tuổi từ 33 - 45 (chiếm 33.7%) và có 12 đáp viên có độ tuổi trên 45 (chiếm 5.9%) trong tổng số 202 hồi đáp hợp lệ.
Về số ngƣời đã sử dụng : có 160 đáp viên chƣa sử dụng IB (chiếm 79.2%),
có 64 đáp viên đã sử dụng IB (chiếm 20.8%) trong tổng số 202 hồi đáp hợp lệ. Bảng 4.1: Thông tin mẫu nghiên cứu
Đặc điểm mẫu: n = 202 Số lƣợng Tỉ lệ (%) Giới tính Nam 131 64.9 Nữ 71 35.1 Độ tuổi 18 – 32 122 60.4 33 – 45 68 33.7 Trên 45 12 5.9
Tình hình sử dụng IB của các đáp viên
Chƣa sử dụng IB 160 79.2
Đã sử dụng IB 42 20.8
4.2 Phân tích hệ số Cronbach’s alpha
Đánh giá độ tin cậy của thang đo thông qua hệ số Cronbach’s Alpha cho phép ngƣời phân tích loại bỏ các biến khơng phù hợp và hạn chế các biến rác trong q trình nghiên cứu. Các biến quan sát có hệ số tƣơng quan biến tổng (item-total correlation) nhỏ hơn 0.3 sẽ bị loại và thang đo đƣợc chọn khi hệ số Cronbach’s Alpha từ 0.6 trở lên. (Nunnally và Burnstein, 1994)
4.2.1 Phân tích Cronbach’s alpha thang đo thành phần ảnh hƣởng đến ý định sử dụng IB
Thang đo nhân tố hữu dụng cảm nhận gồm 4 biến quan sát (HD1, HD2, HD3, HD4) có hệ số Cronbach’s alpha là 0.887 và các hệ số tƣơng quan biến tổng của các biến đo lƣờng nhân tố này đều đạt tiêu chuẩn cho phép (lớn hơn 0.3). Do đó, các biến đo lƣờng nhân tố này sẽ đƣợc đƣa vào phân tích nhân tố.
Thang đo nhân tố sự tin cậy gồm 4 biến quan sát (TC1, TC2, TC3, TC4) có hệ số Cronbach’s alpha là 0.866 và các hệ số tƣơng quan biến tổng của các biến đo lƣờng nhân tố này đều đạt tiêu chuẩn cho phép (lớn hơn 0.3). Do đó, các biến đo lƣờng nhân tố này sẽ đƣợc đƣa vào phân tích nhân tố.
Thang đo nhân tố kỹ năng gồm 3 biến quan sát (KN1, KN2, KN3) có hệ số Cronbach’s alpha là 0.739 và các hệ số tƣơng quan biến tổng của các biến đo lƣờng nhân tố này đều đạt tiêu chuẩn cho phép (lớn hơn 0.3). Do đó, các biến đo lƣờng nhân tố này sẽ đƣợc đƣa vào phân tích nhân tố.
Thang đo nhân tố tiện nghi gồm 3 biến quan sát (TN1, TN2, TN3) có hệ số Cronbach’s alpha là 0.782 và các hệ số tƣơng quan biến tổng của các biến đo lƣờng nhân tố này đều đạt tiêu chuẩn cho phép (lớn hơn 0.3). Do đó, các biến đo lƣờng nhân tố này sẽ đƣợc đƣa vào phân tích nhân tố.
Thang đo nhân tố quy chuẩn chủ quan gồm 4 biến quan sát (QC1, QC2, QC3, QC4) có hệ số Cronbach’s alpha là 0.889 và các hệ số tƣơng quan biến tổng của các biến đo lƣờng nhân tố này đều đạt tiêu chuẩn cho phép (lớn hơn 0.3). Do đó, các biến đo lƣờng nhân tố này sẽ đƣợc đƣa vào phân tích nhân tố.
Thang đo nhân tố tính dễ sử dụng gồm 3 biến quan sát (PE1, PE2, PE3) có hệ số Cronbach’s alpha là 0.917 và các hệ số tƣơng quan biến tổng của các biến đo lƣờng nhân tố này đều đạt tiêu chuẩn cho phép (lớn hơn 0.3). Do đó, các biến đo lƣờng nhân tố này sẽ đƣợc đƣa vào phân tích nhân tố.
Bảng 4.2: Hệ số Cronbach’s alpha các nhân tố ảnh hƣởng đến ý định dùng IB
Biến Quan sát
Trung bình thang
đo nếu loại biến Phƣơng sai thang đo nếu loại biến Tƣơng quan biến tổng Cronbach’s alpha nếu loại biến
Thang đo hữu dụng cảm nhận: Cronbach’s Alpha = 0.887
HD1 11.4653 3.096 .793 .839
HD2 11.5000 2.948 .757 .854
HD3 11.4901 3.097 .756 .853
HD4 11.5545 3.303 .707 .871
Thang đo sự tin cậy: Cronbach’s Alpha = 0.866
TC1 11.2030 6.869 .687 .841
TC2 10.9950 6.692 .757 .813
TC3 11.3713 6.344 .789 .798
TC4 10.8663 7.350 .636 .860
Thang đo kỹ năng: Cronbach’s Alpha = 0.739
KN1 5.7772 2.930 .702 .499
KN2 6.3069 3.259 .392 .869
KN3 6.0248 2.979 .637 .569
Thang đo tính tiện nghi: Cronbach’s Alpha = 0.782
TN1 7.6139 1.203 .666 .652
TN2 7.7228 1.256 .596 .731
TN3 7.5842 1.339 .599 .726
Thang đo quy chuẩn chủ quan: Cronbach’s Alpha = 0.889
QC1 11.7178 6.015 .775 .852
QC3 11.6881 6.773 .745 .862
QC4 11.5149 6.788 .757 .858
Thang đo tính dễ sử dụng: Cronbach’s Alpha = 0.917
PE1 6.9059 2.722 .858 .859
PE2 6.9950 2.900 .843 .873
PE3 6.9802 2.845 .799 .908
4.2.2 Phân tích hệ số Cronbach’s alpha thang đo thành phần ý định
Thành phần ý định gồm 3 biến quan sát (YD1, YD2, YD3) có hệ số Cronbach’s alpha là 0.853 và các hệ số tƣơng quan biến tổng của các biến đo lƣờng thành phần này đều đạt tiêu chuẩn cho phép (lớn hơn 0.3). Do đó, các biến đo lƣờng thành phần này sẽ đƣợc đƣa vào phân tích nhân tố.
Bảng 4.3: Hệ số Cronbach’s alpha của thành phần ý định
Biến quan sát
Trung bình thang
đo nếu loại biến Phƣơng sai thang đo nếu loại biến Tƣơng quan biến tổng Cronbach’s alpha nếu loại biến
Thang đo ý định sử dụng IB: Cronbach’s Alpha = 0.853
YD1 7.2822 1.547 .740 .792
YD2 7.4604 1.683 .784 .737
YD3 7.5644 2.098 .679 .844
4.3 Phân tích nhân tố khám phá EFA
Mục đích của phân tích nhân tố khám phá để thu nhỏ và gom các biến lại nhằm đạt đƣợc giá trị hội tụ của các biến quan sát theo từng nhân tố và giá trị phân biệt giữa các nhân tố.
Điều kiện cần và đủ để áp dụng phân tích nhân tố là khi kiểm định Bartlett (Bartlett’s test of sphericity) với sig. < 0.05 và chỉ số KMO lớn hơn 0.5.
Trong phân tích nhân tố, phƣơng pháp Principal components analysis đi cùng với phép xoay varimax thƣờng đƣợc sử dụng. Sau khi xoay các nhân tố, hệ số tải nhân tố > 0.5 đƣợc xem là có ý nghĩa thực tiễn. Phƣơng sai trích phải đạt từ 50% trở lên. Ngoài ra, trị số Eigenvalues phải lớn hơn 1. Những nhân tố có Eigenvalues nhỏ hơn 1 sẽ khơng có tác dụng tóm tắt thơng tin tốt hơn một biến gốc. (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
4.3.1 Phân tích nhân tố khám phá thang đo các thành phần ảnh hƣởng đến ý định sử dụng IB
Các thang đo tác động đến ý định sử dụng IB gồm 6 thành phần đƣợc đo bằng 21 biến quan sát sau khi đạt độ tin cậy Cronbach’s alpha tiếp tục đƣợc đƣa vào phân tích nhân tố.
Kết quả phân tích nhân tố lần thứ nhất:
Kết quả kiểm định Bartlett (Bartlett’s test of sphericity) trong bảng kiểm định KMO và Bartlett's (bảng số 8, phụ lục 5) với sig = 0.000 và chỉ số KMO = 0.861 > 0.5 đều đáp ứng đƣợc yêu cầu.
Tại các mức giá trị Eigenvalues lớn hơn 1, phân tích nhân tố đã trích đƣợc 5