4.1. Cácy ếu tố ảnhhưởngđến phát triển dịch vụ ngânhàng điệntử từ phía
4.2.3. Mẫu nghiên cứu và phương pháp thu thập thông tin
4.2.3.1. Phương pháp lấy mẫu
- Trong nghiên cứu này mẫu được chọn theo phương pháp lấy mẫu thuận tiện, đây là phương pháp chọn mẫu phi xác suất trong đó nhà nghiên cứu tiếp cận với các đối tượng nghiện nghiên cứu bằng phương pháp thuận tiện. Phương pháp này có ưu điểm là dễ tiếp cận các đối tượng nghiên cứu và thường được sử dụng khi bị giới hạn thời gian và chi phí. Nhưng nhược điểm của phương pháp này là ta không xác định được sai số do lấy mẫu ((Nguyễn Đình Thọ, 2011).
- Để chọn kích cở cho mẫu nghiên cứu thì theo Hair & ctg (1998) để có thể phân tích nhân tố khám phá (EFA) tốt cần thu thập bộ dữ liệu với ít nhất 5 mẫu nghiên cứu trên một biến quan sát, cơng thức: n ≥ 5k, trong đó: n: cỡ mẫu; k: số biến cần khảo sát.
- Dựa vào bảng nghiên cứu định lượng chính thức, có tất cả là 39 biến cần khảo sát, do đó cần ít nhất 196 mẫu. Để đảm bảo sự thuận lợi và không bị gián đoạn trong nghiên cứu, tác giả quyết định tiến hành thu thập 300 mẫu dữ liệu để sau khi gạn lọc và làm sạch dữ liệu sẽ đạt được kích cỡ mẫu như mong muốn.
- Thời gian thực hiện khảo sát từ 01/06/2016 – 01/08/2016.
- Với sự đồng ý, cho phép từ Ban lãnh đạo các chi nhánh của NH TMCP Đầu tư và Phát triển Việt Nam trên địa bàn thành phố Hồ Chí Minh và tỉnh Bình Dương và sự nhiệt tình giúp đỡ của các cán bộ, nhân viên ngân hàng thì bảng câu hỏi khảo
sát đã được phát đến các khách hàng có tham gia sử dụng dịch vụ NHDT của BIDV.
4.2.3.2. Thu thập thông tin
- Nghiên cứu này được thực hiện bằng cách phỏng vấn trực tiếp khách hàng đã sử dụng dịch vụ ngân hàng điện tử của NH TMCP Đầu tư và Phát triển Việt Nam trên địa bàn thành phố Hồ Chí Minh và tỉnh Bình Dương. Bảng câu hỏi sẽ phỏng vấn viên được phát đến đối tượng quan sát khi họ vui vẽ, thoải mãi và sẵn sàng trả lời, bảng câu hỏi sẽ được thu lại sau 30 phút khi họ điền xong tất cả các thơng tin và ngồi ra một số bảng câu hỏi cũng được gởi khảo sát online đối với một số khách hàng bận rộn.
4.2.3.3. Thông tin mẫu nghiên cứu
- Cùng với thời gian và ngân sách nghiên cứu cho phép, kích thước mẫu kế hoạch là 300 khách hàng có tham gia sử dụng dịch vụ NHDT của NH TMCP Đầu tư và Phát triển Việt Nam để phát bảng câu hỏi khảo sát. Số bảng câu hỏi được phát ra là 300 bảng thu về là 278 bảng. Trong số 278 bảng câu hỏi thu về có 27 bảng khơng hợp lệ do bỏ trống nhiều câu trả lời. Kết quả còn 251 bảng hợp lệ được sử dụng làm dữ liệu nghiên cứu. Số lượng mẫu hợp lệ cao hơn kích thước mẫu đề ra (≈ 20%) như vậy là số lượng mẫu dùng thực hiện phân tích định lượng là phù hợp. Các bản câu hỏi đạt yêu cầu sẽ được mã hóa, nhập liệu và làm sạch bằng phần mềm SPSS 20.
- Dữ liệu thu được sẽ được xử lý thông qua các cơng cụ phân tích của phần mềm SPSS 20 như: thống kê mơ tả, bản tầng số, đồ thị, phân tích nhân tố khám phá EFA, kiểm tra độ tin cậy thang đo qua hệ số cronbach alpha, phân tích hồi quy và các phân tích khác (T-test, Anova),… và kết quả thu được sẽ được sử dụng để viết báo cáo nghiên cứu. Tổng hợp thống kê mô tả theo phụ lục 06.
4.2.4. Phân tích độ tin cậy các thang đo.
Phân tích hệ số Cronbach’s Alpha được sử dụng để đánh giá độ tin cậy của thang đo trong nghiên cứu. Hệ số này thường được dùng để đo lường mức độ chặt chẽ các mục hỏi trong thang đo có sự tương quan với nhau. Sử dụng phương pháp hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha trước khi phân tích nhân tố EFA nhằm loại ra các
biến không phù hợp vì các biến này có thể tạo ra các yếu tố giả (Nguyễn Đình Thọ & Nguyễn Thị Mai Trang, 2007). Để tính Cronbach’s Alpha cho một thang đo thì thang đo phải có tối thiểu là ba biến đo lường (Nguyễn Đình Thọ, 2011). Tác giả tiến hành kiểm định từng thành phần trước khi phân tích nhân tố. Biến có hệ số tương quan biến - tổng < 0.3 được coi là biến rác và sẽ loại ra khỏi mơ hình. Tiêu chuẩn chọn thang đo có độ tin cậy Cronbach’s Alpha từ 0.6 trở lên (Nunnally &Burnstein, 1994). George và Mallery (2003) cũng đưa ra các quy tắc đánh giá Cronbach’s Alpha như sau: > 0.9 - Rất tốt,> 0.8 - Tốt, > 0.7 - chấp nhận được, > 0.6 - có thể sử dụng, > 0.5 - Xấu, và < 0.5 - Khơng chấp nhận (trích từ Gliem & Gliem, 2003). Tuy nhiên nếu hệ số Cronbach’s Alpha quá lớn (trên 0.95) thì cũng khơng tốt vì xảy ra hiện tượng trùng lắp trong đo lường, các biến quan sát khơng có sự khác biệt (Nguyễn Đình Thọ, 2011).
4.2.4.1. Phân tích độ tin cậy thang đo các yếu tố ảnh hường đến quyết định sử dụng NHDT quyết định sử dụng NHDT
Kết quả Cronbach Alpha của 09 thành phần, 39 biến quan sát của thang đo các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định sử dụng dịch vụ NHDT nhận thấy:
Thành phần Kinh tế xã hội có hệ số tương quan biến tổng của các biến quan sát không đạt tiêu chuẩn cho phép do đều <0.3 (tiêu chuẩn là >0.3) và có Cronbach's Alpha: 0.418 (< 0.6) nên thành phần này bị loại và khơng được dùng trong phân tích nhân tố khám phá EFA tiếp theo. (bảng 1, phụ lục 08)
Thành phần Luật pháp Việt Nam có Cronbach's Alpha: 0.736 (>0.6). Hệ số tương quan biến tổng của các biến quan sát đều đạt tiêu chuẩn cho phép (>0.3). Vì vậy, tất cả các biến quan sát của thành phần này đều được giữ lại trong thành phần Luật pháp Việt Nam và được sử dụng trong phân tích nhân tố khám phá EFA tiếp theo (bảng 2, phụ lục 08).
Thành phần Hạ tầng cơng nghệ có Cronbach's Alpha: 0.843 (>0.6). Hệ số tương quan biến tổng của các biến đều đạt tiêu chuẩn cho phép (> 0.3). Vì vậy, tất cả các biến quan sát của thành phần này đều được giữ lại trong thành phần Hạ tầng cơng nghệ và được dùng trong phân tích nhân tố khám phá EFA tiếp theo (bảng 3, phụ lục 08).
Thành phần Nhận thức và hiểu biết vai trị NHDT có Cronbach's Alpha: 0.828 (>0.6). Hệ số tương quan biến tổng của các đều đạt tiêu chuẩn cho phép (>0.3). Vì vậy, tất cả các biến quan sát của thành phần này đều được giữ lại trong thành phần Nhận thức và hiểu biết vai trò NHDT và được dùng trong phân tích nhân tố khám phá EFA tiếp theo (bảng 4, phụ lục 08).
Thành phần Thói quen sử dụng có hệ số tương quan biến tổng của các biến đều đạt tiêu chuẩn cho phép (>0.3). Tuy nhiên, thành phần thói quen sử dụng có Cronbach's Alpha: 0.553 (<0.6) nên thành phần này bị loại và không được sử dụng trong phân tích nhân tố khám phá EFA tiếp theo (bảng 5, phụ lục 08).
Thành phần Nguồn vốn đầu tư và an tồn bảo mật có Cronbach's Alpha: 0.728 (>0.6). Hệ số tương quan biến tổng của các biến đều đạt tiêu chuẩn cho phép (>0.3). Vì vậy, tất cả các biến quan sát của thành phần này đều được giữ lại trong thành phần Nguồn vốn đầu tư và an tồn bảo mật và được dùng trong phân tích nhân tố khám phá EFA tiếp theo (bảng 6, phụ lục 08).
Thành phần Nguồn nhân lực có Cronbach's Alpha: 0.757 (>0.6). Hệ số tương quan biến tổng của của các biến đều đạt tiêu chuẩn cho phép (>0.3). Vì vậy, tất cả các biến quan sát của thành phần này đều được giữ lại trong thành phần Nguồn nhân lực và được dùng trong phân tích nhân tố khám phá EFA tiếp theo (bảng 7, phụ lục 08).
Thành phần Chính sách tiếp thị có Cronbach's Alpha: 0.717 (>0.6). Hệ số tương quan biến tổng của các biến quan sát đều đạt tiêu chuẩn cho phép (>0.3). Vì vậy, tất cả các biến quan sát của thành phần này đều được giữ lại trong thành phần Tiếp thị và được dùng trong phân tích nhân tố khám phá EFA tiếp theo (bảng 8, phụ lục 08).
Thành phần Tiện ích sử dụng có Cronbach's Alpha: 0.801 (>0.6). Hệ số tương quan biến tổng của các biến quan sát đều đạt tiêu chuẩn cho phép (>0.3). Vì vậy, tất cả các biến quan sát của thành phần này đều được giữ lại trong thành phần Tiện ích sử dụng và được dùng trong phân tích nhân tố khám phá EFA tiếp theo (bảng 9, phụ lục 08).
Tóm lại, sau khi phân tích độ tin cậy thang đo các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định sử dụng NHDT nhận thấy: Hai (02) thành phần là Kinh tế xã hội (KTXH) và Thói quen sử dụng (TQSD) có hệ số Cronbach's Alpha < 0.6 nên bị loại do không đạt yêu cầu. Bảy (07) thành phần còn lại là Luật pháp Việt Nam (LPVN), Hạ tầng công nghệ (HTCN), Nhận thức và hiểu biết (NTHB), Nguồn vốn đầu tư và an toàn bảo mật (NVAT), Nguồn nhân lực (NNL), Chính sách tiếp thị (CSTT), Tiện ích sử dụng (TISD) đều có hệ số Cronbach's Alpha >0.6. Vì vậy, tất cả 7 thành phần này bao gồm 29 biến quan sát sẽ được dùng trong phân tích khám phá EFA tiếp theo.
4.2.4.2. Phân tích độ tin cậy thang đo quyết định sử dụng dịch vụ NHDT NHDT
Thành phần quyết định sử dụng có Cronbach's Alpha: 0.808 (>0.6). Hệ số tương quan biến tổng của các biến quan sát đều đạt tiêu chuẩn cho phép (>0.3). Do đó, tất cả các biến quan sát của thành phần này đều được giữ lại trong thành phần quyết định sử dụng và được dùng trong phân tích nhân tố khám phá EFA tiếp theo (bảng 10, phụ lục 08).
Tóm lại, sau khi phân tích độ tin cậy thang đo quyết định sử dụng NHDT. Thành phần này có thang đo đạt yêu cầu với hệ số Cronbach's Alpha >0.6. Tất cả 4 biến trong thành phần này sẽ được dùng trong phân tích khám phá EFA tiếp theo.
4.2.5. Phân tích nhân tố EFA đối với các thang đo
Phương pháp phân tích nhân tố EFA được dùng để kiểm định giá trị thang đo, đây là kỹ thuật nhằm thu nhỏ và tóm tắt dữ liệu, tìm mối liên hệ giữa các biến với nhau.
Mơ hình được kiểm định thơng qua việc tính hệ số KMO and Bartlett's Test. Hệ số KMO (Kaiser- Meyer-Olkin) là một chỉ tiêu dùng để xem xét sự thích hợp của EFA. KMO càng lớn càng tốt vì phần chung giữa các biến càng lớn (Nguyễn Đình Thọ, 2011). Giá trị KMO trong khoảng từ 0.5 - 1 thì phân tích nhân tố là thích hợp, cịn nếu như trị số này nhỏ hơn 0.5 thì phân tích nhân tố có khả năng khơng thích hợp với các dữ liệu (Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008). Kiểm định Bartlett xem xét giả thuyết về độ tương quan giữa các biến quan sát bằng
không trong tổng thể. Nếu kiểm định này có ý nghĩa thống kê (Sig ≤ 0.05) thì giữa các biến quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể đủ để tiến hành phân tích EFA. (Hair, 2010). Bên cạnh đó, Theo Hair & các tác giả (2010), hệ số tải nhân tố (Factor Loading) là chỉ tiêu để đảm bảo mức ý nghĩa thiết thực của EFA. Hệ số tải nhân tố bằng 0.3 được xem đạt mức tối thiểu, từ giá trị 0.4 trở lên, hệ số tải nhân tố được xem là quan trọng, và từ 0.5 được xem là có ý nghĩa thực tiễn. Do đó, với nghiên cứu này các quan sát có Factor loading nhỏ hơn 0.5 sẽ bị loại để đảm bảo ý nghĩa thực tiễn của thang đo.
Phương pháp trích hệ số sử dụng trong nghiên cứu này là phương pháp Principal component analysis, phép quay Varimax, điểm dừng khi trích các yếu tố có eigenvalue lớn hơn 1, chấp nhận thang đo khi tổng phương sai trích lớn hơn hoặc bằng 50% (Hồng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005). Theo Nguyễn Đình Thọ (2011) thì tổng phương sai trích từ 60% trở lên là tốt.
4.2.5.1. Phân tích nhân tố EFA đối với thang đo các yếu tố ảnh hưởng hưởng
Sau khi kiểm tra độ tin cậy của thang đo, ta tiến hành phân tích khám phá nhân tố EFA cho 29 biến quan sát của 7 thành phần thang đo các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định sử dụng NHDT theo phương pháp trích yếu tố Principal Component Analysis và phép xoay Varimax.
Bảng 4.3: KMO and Bartlett's Test
KMO and Bartlett's Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. .844
Bartlett's Test of Sphericity
Approx. Chi-Square 2616.767
df 406
Sig. .000
(Nguồn: Tác giả) Qua kết quả phân tích EFA, hệ số KMO and Bartlett's Test của thang đo các yếu tố ảnh hưởng khá cao 0.844 và thõa mãn yêu cầu 0.5 ≤ KMO ≤ 1, với mức ý nghĩa 0 (sig=0.000) cho thấy phân tích nhân tố EFA là thích hợp.
Bảng Total Variance Explained (bảng 11, phụ lục 08) cho thấy Mức eigenvalue là 1.128 > 1, ta có 7 nhân tố được rút ra từ 29 biến quan sát với tổng phương sai trích được là 61.254% thõa mãn mức yêu cầu là lớn hơn 60%. % nghĩa là khả năng sử dụng 7 nhân tố này để giải thích cho 29 biến quan sát là 61.254%. Bảng Rotated Component Matrix (bảng 12, phụ lục 08) cho thấy tất cả các hệ số nhân tải (Factor loading) đều lớn hơn 0.5. Do đó khơng có biến quan sát nào bị loại.
Như vậy, kết quả phân tích EFA cho thấy các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định sử dụng NHDT bao gồm 7 nhân tố độc lập từ 29 biến quan sát, các nhân tố được phân thành từng nhóm thành phần trong ma trận xoay nhân tố theo đúng với mơ hình lý thuyết.
4.2.5.2. Phân tích nhân tố EFA đối với thang đo quyết định sử dụng dịch vụ NHDT dụng dịch vụ NHDT
Bảng 4.4: Kết quả phân tích nhân tố EFA thang đo quyết định sử dụng dịch vụ NHDT
Ma trận nhân tố
Tên nhân tố (Ký hiệu)
Biến quan sát Hệ số tải nhân tố
Q10.2 .871 Quyết định sử dụng dịch vụ NHDT Q10.3 .823 Q10.1 .752 Q10.4 .733 Eigenvalues 2.538 Phương sai trích (%) 63.449 KMO .700 Bartlett's Test of Sphericity (Sig.) .000 (Nguồn: Tác giả) Sau khi kiểm tra độ tin cậy của thang đo, tiến hành phân tích khám phá nhân tố EFA cho 4 biến quan sát quyết định sử dụng NHDT theo phương pháp trích yếu tố Principal Component Analysis và phép xoay Varimax cho thấy KMO = 0.700
(thõa mãn yêu cầu 0.5 ≤ KMO ≤ 1), Kiểm định Bartlett’s có sig=0.000 (<0.005) chứng tỏ các biến quan sát trong phân tích nhân tố trên có tương quan với nhau trong tổng thể và cho thấy phân tích EFA là phù hợp.
Kết quả phân tích thang đo quyết định sử dụng trích ra được 1 nhân tố, với tổng phương sai trích 63.449 % (lớn hơn mức quy định 60%), tất cả hệ số tải nhân tố của các biến quan sát của thang đo sự hài lòng đều lớn 0.5.
4.2.6. Kiểm định mơ hình và giả thuyết
Phân tích hồi quy tương quan bội sẽ cho phép xác định một mơ hình tối ưu, qua đó biểu hiện mức độ quan hệ giữa các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định sử dụng ngân hàng điện tử tại BIDV của khách hàng.
Sau khi xác định được 7 nhân tố tác động đến quyết định sử dụng của khách hàng khi sử dụng dịch vụ NHDT tại BIDV, các nhân tố được tiếp tục đưa vào mơ hình hồi quy bội để phân tích xác định cụ thể trọng số của từng nhân tố tác động đến quyết định sử dụng NHDT.
Kết quả phân tích hồi quy bội như sau:
Bảng 4.5: Hệ số hồi quy đa biến của mơ hình
Model Summaryb Mode l R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate Durbin- Watson 1 .838a .702 .693 .24810 1.779 a. Predictors: (Constant), LPVN, DTBM, CSTT, HTCN, NNL, NTHB, TISD b. Dependent Variable: QD (Nguồn: Tác giả) Kết quả phân tích hồi quy bội nhận thấy có R2
là 0.702 và hệ số R2 điều chỉnh là 0.693. Kết quả cho thấy R2 điều chỉnh nhỏ hơn R2, dùng R2 điều chỉnh để đánh giá độ phù hợp của mơ hình nghiên cứu sẽ an tồn hơn vì nó khơng thổi phồng mức độ phù hợp của mơ hình. Điều đó nói lên độ thích hợp của mơ hình là 69.3%, hay 69.3% độ biến thiên về Quyết định sử dụng dịch vụ NHDT của khách hàng được giải thích chung bởi các biến độc lập trong mơ hình.
Bảng 4.6: Hệ số ANOVAa của hồi quy tuyến tính ANOVAa Model Sum of Squares df Mean Square F Sig. 1 Regressio n 35.202 7 5.029 81.702 .000 b Residual 14.957 243 .062 Total 50.159 250 a. Dependent Variable: QD b. Predictors: (Constant), LPVN, DTBM, CSTT, HTCN, NNL, NTHB, TISD (Nguồn: Tác giả) Kết quả phân tích phương sai ANOVA cho thấy trị thống kê F được tính từ giá trị R2 của mơ hình có giá trị sig rất nhỏ (sig=0) cho thấy mơ hình hồi quy tuyến tính bội phù hợp với tập dữ liệu, hay các biến độc lập có quan hệ với biến phụ thuộc