Biến Yếu tố 1 2 3 4 5 6 SD11 .819 SD15 .771 SD14 .762 SD13 .762 -.312 SD12 .758 .310 HI10 .835 HI7 .304 .717 HI5 .711 .331 HI8 .705 HI6 .370 .677 HI9 .663 NT3 .880 NT1 .806 NT2 .785 NT4 .777 CW20 .795 CW22 .781 CW23 .709 CW21 .624 -.465 VC26 .751 VC28 .747 VC25 .635 VC24 .615 VC27 .524 XH19 .817 XH17 .360 .696 XH18 .615 XH16 .522
Nguồn: Xử lý dữ liệu thu thập
Dựa trên phân tích của bảng ma trận xoay nhân tố lần 2 (bảng II.7 Phụ lục II.2), kết quả thang đo chính thức sự hài lịng của người nộp thuế sử dụng dịch vụ
nộp thuế điện tử tại Cục thuế tỉnh Bà Rịa – Vũng Tàu có tổng cộng 6 yếu tố được rút trích với 28 biến quan sát và thang đo sự hài lịng có 1 yếu tố với 1 biến quan sát như sau:
Yếu tố thứ nhất: gồm 4 biến quan sát (NT1, NT2, NT3, NT4) được nhóm lại bằng
lệnh trung bình và được đặt tên là Niềm tin, kí hiệu là NT.
Yếu tố thứ hai: gồm 6 biến quan sát (HI5, HI6, HI7, HI8, HI9, HI10) được nhóm lại bằng lệnh trung bình và được đặt tên là Nhận thức sự hữu ích, ký hiệu là HI.
Yếu tố thứ ba: gồm 5 biến quan sát (SD11, SD12, SD13, SD14, SD15) được nhóm
lại bằng lệnh trung bình và được đặt tên là Nhận thức dễ sử dụng, ký hiệu là SD.
Yếu tố thứ tư: gồm 4 biến quan sát (XH16, XH17, XH18, XH19) được nhóm lại
bằng lệnh trung bình và được đặt tên là Ảnh hưởng xã hội, ký hiệu là XH.
Yếu tố thứ năm: gồm 4 biến quan sát (CW20, CW21, CW22, CW23) được nhóm
lại bằng lệnh trung bình và được đặt tên là Chất lượng trang mạng, ký hiệu
là CW.
Yếu tố thứ sáu: gồm 5 biến quan sát (VC24, VC25, VC26, VC27, VC28) được nhóm lại bằng lệnh trung bình và được đặt tên là Điều kiện vật chất, ký hiệu là VC.
4.2. Phân tích thang đo chính thức 4.2.1. Xác định kích thước mẫu 4.2.1. Xác định kích thước mẫu
Theo lý thuyết: Hair (1998) cho rằng kích thước mẫu tối thiểu phải từ 100 đến 150. Theo Guilford (1954) cho rằng kích thước mẫu phải là 200. Norusis (2005) cho rằng kích thước mẫu phải là 300. Trong khi Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008) cho rằng kích thước mẫu ít nhất phải bằng 4 hay 5 lần số biến trong phân tích nhân tố. Trong nghiên cứu này có 28 quan sát, vì vậy số lượng mẫu tối thiểu cần thiết là 28 x 5 = 140.
Trong nghiên cứu thống kê, kích thước mẫu càng lớn thì tính đại diện càng cao, độ tin cậy càng lớn. Trong phạm vi, đối tượng nghiên cứu là các người nộp thuế sử dụng dịch vụ nộp thuế điện tử nên kích thước mẫu ban đầu dự kiến là 150 người.
4.2.2. Thu thập dữ liệu
Để đảm bảo tính đại diện, luận văn phát ra ở Cục thuế và doanh nghiệp 40 phiếu, tổng cộng là 200 phiếu. Bảng câu hỏi được nhân viên phát trực tiếp cho người nộp thuế khi họ tới sử dụng dịch vụ nộp thuế điện tử tại Cục thuế tỉnh Bà Rịa – Vũng Tàu để trả lời rồi gửi trả lại cho nhân viên Cục thuế. Đáp viên khơng cần để lại danh tính trên bảng câu hỏi, đảm bảo rằng các câu trả lời là thẳng thắn, khách quan và có độ tin cậy cao.
Trong quá trình khảo sát, tổng số phiếu thu về hợp lệ chỉ còn 167 phiếu, vẫn đạt số lượng mẫu tối thiểu cần thiết. Kết quả khảo sát sau khi được làm sạch (loại bỏ các kết quả có nhiều ơ thiếu thơng tin hặc nhiều hơn một ơ trả lời, hoặc có cơ sở để xác định không đáng tin cậy) được nhập vào phần mềm SPSS 20.0 và mã hóa các biến quan sát theo bảng mã hóa thang đo.
Thơng tin trên bảng khảo sát sau khi được nhập vào phần mềm SPSS sẽ được chạy thống kê lớn nhất, bé nhất để kiểm tra các sai sót có thể có trong q trình nhập dữ liệu. Sau đó, các dữ liệu được chạy phân tích thống kê. Các phương pháp chủ yếu được sử dụng trong nghiên cứu này là: Đánh giá độ tin cậy thang đo bằng hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha, phân tích nhân tố khám phá EFA, thống kê mơ tả, kiểm định hồi quy tuyến tính, kiểm định Anova bằng phần mềm SPSS 20.0.
4.2.3. Mô tả mẫu khảo sát
Có tổng cộng 200 bảng khảo sát được gửi đi bằng cách phát bảng câu hỏi trực tiếp và qua thư điện tử có đính kèm bảng khảo sát. Trong tổng số 176 bảng khảo sát thu về, có 9 bảng khơng hợp lệ do trả lời cùng một mức độ cho tất cả các mục câu hỏi hoặc bị thiếu nhiều thông tin. Kết quả là 167 kết quả khảo sát hợp lệ được sử dụng để làm dữ liệu cho nghiên cứu. Dữ liệu được nhập, mã hóa, làm sạch và phân tích các bước như đề cập ở trên bằng phần mềm SPSS 20.0.
4.2.4. Thống kê mô tả
Khảo sát được thực hiện ở Cục thuế tỉnh Bà Rịa – Vũng Tàu với tổng cộng 167 phiếu điều tra hợp lệ cho nghiên cứu khảo sát này. Bảng 4.5 (Phụ lục II.9) tóm
tắt kết quả thống kê mơ tả biến. Phần tiếp theo sẽ thống kê mô tả đặc điểm của các người nộp thuế tham gia khảo sát.
Qua khảo sát, nhận thấy thông tin của đối tượng khảo sát như sau:
Về giới tính: tỷ lệ nam chiếm nhiều hơn nữ với 54,5% tương ứng với 91 người và nữ chiếm tỷ lệ là 45,5% tương ứng với 76 người trong 167 người hồi đáp hợp lệ.
Về độ tuổi: độ tuổi từ 18 đến 25 có 27 người (chiếm 16,17%), độ tuổi từ 26
đến 35 tuổi chiếm đa số với 85 người (chiếm 50,9%), độ tuổi từ 36 đến 45 tuổi là 42 người (chiếm 25,15%), độ tuổi trên 45 với 13 người (chiếm 7,78%) trong 167 người hồi đáp hợp lệ.
Về nghề nghiệp: người nộp thuế là nhân viên văn phịng có 120 người (chiếm 71,86%), người nộp thuế đang là đại diện doanh nghiệp có 23 người (chiếm 13,77%), người nộp thuế là buôn bán, tiểu thương chiếm đa số có 14 người (chiếm tỷ lệ 8,38%), người nộp thuế thuộc thành phần khác là 10 người (chiếm 5,99%) trong tổng số 167 người nộp thuế hồi đáp hợp lệ.
Về hiểu biết về mạng Internet: người nộp thuế hiểu biết rất ít về Internet có
4 người (chiếm 2,4%), người nộp thuế hiểu biết ít về Internet có 4 người (chiếm 2,4%), người nộp thuế hiếu biết trung bình về Internet có 30 người ( chiếm 17,96%), người nộp thuế hiểu biết tốt về Internet có 68 người (chiếm 40,72%) và cuối cùng người nộp thuế hiểu biết khá tốt về Internet có 61 người (chiếm 36,52%).
Về thời gian sử dụng Internet: người nộp thuế khơng sử dụng Internet có 2
người (chiếm 1,2%), người nộp thuế sử dụng Internet dưới 1 năm có 3 (chiếm 1,8%), người nộp thuế sử dụng Internet từ 1 – 3 năm có 16 người (chiếm 9,58%) và người nộp thuế đã sử dụng Internet trên 3 năm 146 người (chiếm 87,42%)
Về thời lượng sử dụng Internet trong một ngày: người nộp thuế chỉ sử dụng Internet dưới 1 tiếng 1 ngày có 5 người (chiếm 3,0%), người nộp thuế sử dụng Internet từ 1 – 2 tiếng 1 ngày có 18 người (chiếm 10,77%), người nộp thuế sử dụng Internet từ 2 – 3 tiếng 1 ngày có 27 người (chiếm 16,17%) và người nộp thuế sử dụng Internet hơn 3 tiếng 1 ngày có 117 người (chiếm 70,06%).
Phân tích độ tin cậy thang đo chính thức
Kết quả hệ số Cronbach’s Alpha cho Thang đo chính thức được trình bày ở Bảng 4.6. (chi tiết xem Phụ lục II.4)
Kết quả đánh giá hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha đều đạt yêu cầu (lớn hơn 0.6 đơn vị), với tất cả hệ số tương quan biến tổng đều đạt yêu cầu (lớn hơn 0.3 đơn vị). Tất cả các biến được đưa vào bước phân tích tiếp theo - Phân tích nhân tố khám phá EFA.
4.2.5. Phân tích nhân tố khám phá EFA
Phương án phân tích được người nghiên cứu lựa chọn là thực hiện phân tích nhân tố khám phá (EFA) cho các biến tiềm ẩn - nhân tố theo mơ hình lý thuyết. Các nhân tố tác động phải qua 1 lần phân tích nhân tố khám phá - EFA có kết quả như sau:
Phân tích lần thứ nhất
Kết quả kiểm định Barlett (Barlett’s test of sphericity) trong bảng kiểm định KMO và Barlett (Phụ lục II.5) với sig = 0.000 và chỉ số KMO = 0.755 (>0.5), đáp ứng được yêu cầu.
Bảng 4.7 Trị KMO và kiểm định Bartlett Thang đo chính thức – Phân tích nhân tố EFA lần 1 Hệ số KMO 0,755 Kiểm định Bartlett Thống kê Chi-Square 1553,069 df. 378 Sig. 0,000
Nguồn: Xử lý dữ liệu thu thập
Tại các mức giá trị Eigenvalues = 1.122 lớn hơn 1, phân tích nhân tố đã rút trích được 6 nhân tố từ biến quan sát với phương sai trích là 56.506% - đạt chuẩn. Kết quả tại bảng tổng hợp ma trận xoay lần 1 cho thấy hệ số tải của các biến này đều lớn hơn 0.5, chênh lệch hệ số tải nhân tố của mỗi một biến quan sát đều lớn hơn
Bảng 4.7.
Bảng 4.8 trình bày kết quả tổng phương sai trích và rút trích nhân tố lần 1 của thang đo chính thức.
Ma trận xoay nhân tố với phép xoay Varimax trích 6 nhân tố với hệ số tải cao chỉ trên một nhân tố nhất định và các biến đều có hệ số tải nhân tố lớn hơn 0.5 đơn vị, các biến được phân vào các yếu tố chính thức ban đầu đều cùng thuộc một yếu tố như kết quả ma trận xoay nhân tố (Bảng 4.9).
Bảng 4.8 Kết quả tổng phương sai trích và rút trích nhân tố lần 1 của Thang đo chính thức
Nhân tố
Mức giá trị Eigenvalues Tổng bình phương hệ số tải được trích Tổng bình phương hệ số tải xoay Tổng cộng Phương sai Phương sai tích lũy Tổng cộng Phương sai Phương sai tích lũy Tổng cộng Phương sai Phương sai tích lũy 1 5,206 18,592 18,592 5,206 18,592 18,592 3,287 11,741 11,741 2 3,314 11,835 30,426 3,314 11,835 30,426 2,755 9,838 21,579 3 2,360 8,428 38,855 2,360 8,428 38,855 2,735 9,769 31,348 4 2,234 7,977 46,832 2,234 7,977 46,832 2,641 9,431 40,779 5 1,587 5,668 52,499 1,587 5,668 52,499 2,244 8,013 48,792 6 1,122 4,007 56,506 1,122 4,007 56,506 2,160 7,714 56,506 7 ,973 3,475 59,981 … … … … 28 ,188 ,671 100,000
Bảng 4.9 Ma trận xoay nhân tố thang đo chính thức - phân tích thang đo lần 1 Biến Yếu tố 1 2 3 4 5 6 SD15 ,789 SD11 ,771 SD13 ,758 SD12 ,704 ,311 SD14 ,700 HI10 ,717 HI9 ,675 HI6 ,659 HI8 ,630 HI7 ,612 HI5 ,583 CW22 ,830 CW23 ,798 CW20 ,782 CW21 ,758 VC25 ,761 VC28 ,738 VC26 ,729 VC24 ,666 ,308 VC27 ,576 NT4 ,732 NT3 ,300 ,626 NT2 ,310 ,612 NT1 ,588 XH16 ,748 XH18 ,729 XH17 ,700 XH19 ,521
Kết thúc phân tích Thang đo chính thức, Thang đo ban đầu có 28 biến, sau khi phân tích hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha và phân tích nhân tố khám phá EFA Thang đo chính thức, cịn lại 28 biến độc lập (28 câu hỏi) hình thành nên dữ liệu chính thức, sử dụng ở bước phân tích hồi quy tiếp theo.
4.2.6. Phân tích tương quan và hồi quy 4.2.6.1. Phân tích tương quan 4.2.6.1. Phân tích tương quan
Dữ liệu dùng trong phân tích hồi quy tương quan được người nghiên cứu lựa chọn là dữ liệu chuẩn hóa (được xuất ra từ phần mềm SPSS sau q trình phân tích nhân tố khám phá). Để xác định mối quan hệ nhân quả giữa các biến trong mơ hình, bước đầu tiên ta cần phân tích tương quan giữa các biến xem thử có mối liên hệ tuyến tính giữa biến độc lập và biến phụ thuộc hay không. Kết quả của phần phân tích này dù khơng xác định được mối quan hệ nhân quả giữa biến phụ thuộc và biến độc lập nhưng nó đóng vai trị làm cơ sở cho phân tích hồi quy. Các biến phụ thuộc và biến độc lập có tương quan cao với nhau báo hiệu sự tồn tại của mối quan hệ tiềm ẩn giữa hai biến. Đồng thời, việc phân tích tương quan cịn làm cơ sở để dị tìm sự vi phạm giả định của phân tích hồi quy tuyến tính: các biến độc lập có tương quan cao với nhau hay hiện tượng đa cộng tuyến.
Trong mơ hình nghiên cứu chính thức của luận văn này, các biến độc lập và phụ thuộc bao gồm: Biến phụ thuộc: Ý định: HVCN Các biến độc lập - Niềm tin: NT - Nhận thức sự hữu ích: HI - Nhận thức dễ sử dụng: SD - Ảnh hưởng xã hội: XH - Chất lượng trang mạng: CW
Kết quả phân tích tương quan được trình bày ở bảng 4.10 (Phụ lục II.6).
Qua bảng hệ số tương quan, nhận thấy các hệ số tương quan đều có thể kết luận hồn tồn khơng có dấu hiệu đa cộng tuyến giữa các biến độc lập, dữ liệu hồn tồn phù hợp cho phân tích hồi quy.
Ở mức ý nghĩa α = 0.01, biến phụ thuộc HVCN – Ý định, có mối tương quan với yếu tố Niềm tin (hệ số tương quan 0.846), yếu tố Nhận thức sự hữu ích (hệ số tương quan 0.294), yếu tố Nhận thức dễ sử dụng (hệ số tương quan 0.555), yếu tố Chất lượng trang mạng (hệ số tương quan 0.232) và yếu tố Điều kiện vật chất (hệ
số tương quan 0.399). Riêng yếu tố Ảnh hưởng xã hội không tương quan với biến
phụ thuộc ở cả hai mức ý nghĩa α = 0.05 và α = 0.01 nên biến bị loại ra khỏi phân tích hồi quy.
4.2.6.2. Phân tích hồi quy
4.2.6.2.1. Kiểm định độ phù hợp của mơ hình
Kết quả phân tích hồi quy bội tại Bảng 4.11 cho thấy R2 điều chỉnh (Adjusted R Square) bằng 0.754, nghĩa là mức độ phù hợp của mơ hình là 75.4% ( mơ hình đã giải thích được 75.4% sự biến thiên của biến phụ thuộc là sự hài lòng). Còn lại 24.6% sự hài lòng xuất phát từ các yếu tố khác chưa đưa vào mơ hình. (Phụ lục II.6)
Bảng 4.11 Mơ hình tóm tắt
Nguồn: Xử lý dữ liệu thu thập
Kết quả nhận được từ bảng ANOVAa tại bảng 4.12 (Phụ lục II.6) cho thấy trị thống kê F là 102,535 với giá trị Sig rất nhỏ (= 0.000 < 0.05). Như vậy, có thể kết luận rằng mơ hình hồi quy bội thỏa mãn các điều kiện đánh giá và kiểm định độ phù hợp của mơ hình.
Mơ hình R R2 R2 hiệu chỉnh Sai số ước lượng
Durbin- Watson
Bảng 4.12 Kết quả ANOVA Mơ hình Tổng bình Mơ hình Tổng bình phương Bậc tự do (df) Bình phương trung bình F Sig. 1 Hồi quy 76,137 5 15,227 102,535 ,000b Số dư 23,910 161 ,149 Tổng 100,047 166
Nguồn: Xử lý dữ liệu thu thập
4.2.6.2.2. Kết quả thông số từng biến quan sát
Với kết quả phân tích hồi quy tại Bảng 4.13 (Phụ lục II.6), các giá trị Sig tương ứng với các biến NT, HI, SD, CW và VC lần lượt là 0.000, 0.002, 0.001, 0.779, 0.005. Trong đó, chỉ có 4 biến NT, HI, SD và VC có giá trị Sig nhỏ hơn 0.05. Vì vậy, chỉ có 4 biến này đạt ý nghĩa thống kê trong mơ hình.
Bảng 4.13 Thơng số của từng biến
Mơ hình
Hệ số hồi quy chưa chuẩn hóa
Hệ số hồi quy đa chuẩn hóa
T Sig.
Thống kê đa cộng tuyến
B Std.
Error Beta Tolerance VIF
1 Hằng số -,986 ,312 -3,162 ,002 NT ,735 ,052 ,696 14,119 ,000 ,612 1,635 HI ,223 ,071 ,125 3,132 ,002 ,932 1,073 SD ,145 ,043 ,154 3,334 ,001 ,691 1,446 CW ,011 ,039 ,011 ,281 ,779 ,916 1,092 VC ,137 ,048 ,119 2,840 ,005 ,845 1,184
4.2.6.2.3. Kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến
Kết quả từ Bảng 4.13 với hệ số phóng đại phương sai VIF có giá trị thấp nhất là 1.073 và cao nhất là 1.635 đạt u cầu (VIF < 10). Có thể kết luận mơ hình hồi quy tuyến tính bội khơng có hiện tượng đa cộng tuyến. Như vậy, mối quan hệ giữa các biến độc lập khơng ảnh hưởng đến việc giải thích mơ hình hồi quy tuyến tính bội.
4.2.6.3. Kiểm tra các giả định hồi quy
Mơ hình hồi quy được xem là phù hợp với tổng thể nghiên cứu khi không vi phạm các giả định cần thiết dưới đây:
Giả định liên hệ tuyến tính: Kết quả Hình 4.1 cho thấy phần dư phân tán ngẫu nhiên qua đường thẳng qua điểm 0 khơng tạo thành một hình dạng cụ thể nào. Như vậy, giả định liên hệ tuyến tính được đáp ứng.
Giả định phần dư có phân phối chuẩn: kiểm tra biểu đổ phân tán của phần dư (Hình 4.2) cho thấy sự phân phối phần dư xấp xỉ chuẩn (trung bình mean gần bằng 0 và độ lệch chuẩn Std. = 0.985 gần bằng 1). Như vậy, giả định phần dư có phân phối chuẩn khơng bị vi phạm.
Hình 4.1 Biểu đồ phân tán của phần dư