Kỹ thuật phân tích phương sai một yếu tố (One-Way ANOVA) được áp dụng trong nghiên cứu này để tìm ra ý nghĩa thống kê của những khác biệt trung bình giữa biến phụ thuộc là ý định sử dụng. Trước khi tiến hành phân tích ANOVA, tiêu chuẩn Levence được tiến hành để kiểm tra giả thuyết bằng nhau của phương sai trong các nhóm với xác suất ý nghĩa Sig. (Significance) là 5%. Trong phép kiểm định này, nếu xác suất ý nghĩa lớn hơn 5% thì chấp nhận tính bằng nhau của các phương sai nhóm. Bên cạnh đó, để đảm bảo các kết luận rút ra trong nghiên cứu này, phép kiểm định phi tham số Kruskal - Wallis cũng được tiến hành nếu giả định tổng thể có phân phối chuẩn khơng được đáp ứng trong phân tích ANOVA.
3.10. Phân tích hời quy
Sau khi đánh giá độ tin cậy của thang đo bằng hệ số Cronbach Alpha và loại đi các biến khơng đảm bảo độ tin cậy, dị tìm các phạm vi giả định cần thiết trong mơ hình hời quy tuyến tính như kiểm tra hệ số phóng đại phương sai VIF (Variance inflation factor – VIF). Nếu các giả định khơng bị vi phạm, mơ hình hời quy tuyến tính được xây dựng. Và hệ số R2 đã được điều chỉnh (adjusted R square) cho biết mơ hình hời quy được xây dựng phù hợp đến mức nào. Mơ hình hời quy có dạng như sau: Yi= β0+ β1X1i+ β2X2i+ β3X3i+ … + βkXki + ɛi Trong đó: Yi: biến phụ thuộc Xk: các biến độc lập β0: hằng số βk: các hệ số hời quy
TĨM TẮT CHƯƠNG 3
Tác giả đã trình bày cụ thể về quy trình nghiên cứu, thang đo các yếu tố trong mơ hình nghiên cứu và phương pháp kiểm định thang đo. Nghiên cứu định lượng với kỹ thuật thu thập dữ liệu bằng cách phỏng vấn thông qua bảng câu hỏi. Bảng câu hỏi sẽ là công cụ dùng để điều tra, thu thập dữ liệu cho các bước nghiên cứu chính thức. Chương tiếp theo tác giả sẽ trình bày kết quả nghiên cứu.
CHƯƠNG 4 KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU 4.1. Làm sạch dữ liệu và mô tả mẫu
4.1.1. Làm sạch dữ liệu
Bảng câu hỏi được gửi đến trực tiếp cho các doanh nghiệp đang hoạt động trên địa bàn tỉnh Long An. Sau khi thu thập được đủ số phiếu theo yêu cầu, tác giả đã tiến hành làm sạch dữ liệu, mã hóa những thơng tin cần thiết trong bảng câu hỏi, nhập liệu và phân tích dữ liệu bằng phần mềm SPSS 20.0.
Bảng 4.1. Tất cả các biến định lượng quan sát
Câu hỏi Giá trị Giá trị thiếu sót Nhỏ nhất Lớn nhất Giá trị trung bình Độ lệch
chuẩn Độ xiên Độ nhọn
SD1 130 0 1 7 5.30 1.211 -0.491 0.424 SD2 130 0 1 7 4.96 1.133 -0.198 0.429 SD3 130 0 1 7 5.41 1.173 -0.539 0.289 SD4 130 0 2 7 5.35 1.219 -0.292 -0.287 SD5 130 0 2 7 5.30 1.146 -0.409 0.087 HD1 130 0 1 7 5.34 1.104 -1.039 2.318 HD2 130 0 2 7 4.93 1.057 0.020 -0.363 HD3 130 0 2 7 5.53 0.925 -0.539 0.847 HD4 130 0 1 7 5.33 1.044 -0.825 1.450 TC1 130 0 2 7 4.34 1.132 -0.131 -0.119 TC2 130 0 2 7 4.57 1.268 -0.198 -0.288 TC3 130 0 1 7 4.70 1.150 -0.614 0.216 CN1 130 0 1 7 5.20 1.179 -1.392 2.754 CN2 130 0 2 7 4.98 1.056 -0.770 0.637 CN3 130 0 2 7 4.89 1.227 -0.430 -0.217 XH1 130 0 1 7 4.92 1.031 -0.404 1.291 XH2 130 0 2 7 4.96 1.088 -0.179 -0.483 XH3 130 0 2 7 4.88 1.031 -0.067 0.140 YD1 130 0 2 7 4.90 1.140 0.008 -0.575 YD2 130 0 1 7 5.03 1.081 -0.189 0.484 YD3 130 0 1 7 4.97 1.116 -0.191 0.317 Giá trị N 130
Kết quả kiểm tra làm sạch dữ liệu: Valid: giá trị hợp lệ là 130 đầy đủ Missing: giá trị thiếu sót, khơng có Minimum: giá trị nhỏ nhất, phù hợp Maximum: giá trị lớn nhất, phù hợp Mean: giá trị trung bình, phù hợp Std. deviation: độ lệch chuẩn,
Skewness: độ xiên dao động từ -1 đến +1, có thể các biến quan sát trên là phân phối chuẩn.
Kurtosis: độ nhọn của đồ thị tương đối phù hợp
4.1.2. Mô tả mẫu
Số mẫu phát đi 150 mẫu bằng giấy. Số mẫu thu hồi được 150 mẫu. Sau khi kiểm tra có 20 mẫu khơng đạt u cầu bị loại ra (chủ yếu là do thông tin trả lời khơng đầy đủ hoặc do các bảng có nội dung bị trùng lặp). Mẫu đưa vào khảo sát là 130 lớn hơn yêu cầu tối thiểu là 110, do đó đạt u cầu đặt ra về kích thước mẫu cần thiết.
Bảng 4.2. Đặc điểm của mẫu khảo sát của các biến định tính.
Chỉ tiêu
Giới tính Số lượng (người) Tỷ lệ (%)
Nam 71 54,61
Nữ 59 45,39
Thâm niên cơng tác trước đó
Dưới 1 năm 0
Từ 1-5 năm 57 43,84 Từ 5-10 năm 73 56,16 Trên 10 năm
Thâm niên công tác hiện tại
Dưới 1 năm 0
Từ 1-5 năm 64 49,23 Từ 5-10 năm 66 50,77 Trên 10 năm 0
Kết quả kiểm tra:
Thông tin thể hiện ở bảng 4.2 cho thấy giới tính, độ tuổi và kinh nghiệm làm việc của doanh nghiệp được khảo sát là phù hợp với thực tế và có thể đại diện cho tổng thể nghiên cứu. Họ có kinh nghiệm làm việc khá lâu tại doanh nghiệp (từ 5 năm trở lên chiếm 50,77%) và trình độ tương đối cao họ hồn tồn có thể hiểu và trả lời được những câu hỏi trong phiếu khảo sát và thơng tin mà họ cung cấp hồn tồn có thể dùng cho phân tích.
4.2. Đánh giá độ tin cậy của thang đo bằng hệ số Cronbach’s Alpha
Một phép đo có độ tin cậy tốt là điều kiện cần chứ chưa phải là điều kiện đủ đảm bảo cho phép đo đó có hiệu lực tốt (Nguyễn Cơng Khanh, 2005). Đề tài sử dụng hệ số Cronbach’s Alpha để đánh giá độ tin cậy của thang đo. Kết quả kiểm định Cronbach’s Alpha cho các thang đo như sau:
4.2.1. Thang đo về dễ dàng sử dụng
Bảng 4.3. Cronbach’s Alpha thang đo về dễ dàng sử dụng.Biến Biến
quan sát
Trung bình thang đo nếu
loại biến
Phương sai thang đo nếu
loại biến Tương quan biến tổng Cronbach's Alpha nếu loại biến Mức độ dễ dàng sử dụng: Alpha = .859 SD1 21.0462 14.277 0,700 0,823 SD2 21.3769 15.260 0,633 0,840 SD3 20.9308 14.220 0,741 0,812 SD4 20.9923 15.077 0,590 0,852 SD5 21.0385 14.549 0,718 0,819
Theo Bảng 4.3 ta có hệ số độ tin cậy Alpha của thang đo về dễ dàng sử dụng là 0,859 lớn hơn 0,6 cho nên thang đo này đạt tiêu chuẩn. Hơn nữa, các biến đều có hệ số tương quan biến tổng đều cao, phần lớn các hệ số này từ 0,812 đến 0,840 lớn hơn 0,3. Như vậy, thang đo về dễ dàng sử dụng đều phù hợp và đạt được độ tin cậy.
4.2.2. Thang đo về Mức độ hữu dụng
Bảng 4.4. Cronbach’s Alpha thang đo về Mức độ hữu dụng.Biến Biến
quan sát
Trung bình thang đo nếu
loại biến
Phương sai thang đo nếu
loại biến Tương quan biến tổng Cronbach's Alpha nếu loại biến Mức độ hữu dụng: Alpha = .874
HD1 15.7923 6.910 0,740 0,834 HD2 16.2077 7.267 0,709 0,846 HD3 15.6077 7.822 0,725 0,842 HD4 15.8077 7.149 0,750 0,830
Theo Bảng 4.4 ta có hệ số độ tin cậy Alpha của thang đo về Mức độ hữu dụng là 0,874 lớn hơn 0,6 cho nên thang đo này đạt tiêu chuẩn. Hơn nữa, các biến đều có hệ số tương quan biến tổng đều cao, phần lớn các hệ số này từ 0,830 đến 0,846 lớn hơn 0,3. Như vậy, thang đo về Mức độ hữu dụng đều phù hợp và đạt được độ tin cậy.
4.2.3. Thang đo về Mức độ tin cậy
Bảng 4.5. Cronbach’s Alpha thang đo về Mức độ tin cậy. Biến quan Biến quan
sát
Trung bình thang đo nếu loại biến
Phương sai thang đo nếu
loại biến
Tương quan biến tổng
Cronbach's Alpha nếu loại biến Mức độ tin cậy: .814
TC1 9.2846 4.515 0,713 0,700 TC2 9.0538 4.392 0,606 0,813 TC3 8.9231 4.537 0,686 0,725
Theo Bảng 4.5 ta có hệ số độ tin cậy Alpha của thang đo về Mức độ tin cậy là 0,814 lớn hơn 0,6 cho nên thang đo này đạt tiêu chuẩn. Hơn nữa, các biến đều có hệ số tương quan biến tổng đều cao, phần lớn các hệ số này từ 0,700 đến 0,813 lớn hơn
0,3. Như vậy, thang đo về Mức độ tin cậy đều phù hợp và đạt được độ tin cậy.
4.2.4. Thang đo về Khả năng ứng dụng công nghệ thông tin
Bảng 4.6. Cronbach’s Alpha thang đo về Khả năng ứng dụng công nghệ thông tin. Biến Biến
quan sát
Trung bình thang đo nếu
loại biến
Phương sai thang đo nếu
loại biến Tương quan biến tổng Cronbach's Alpha nếu loại biến Khả năng ứng dụng công nghệ thông tin: .764
CN1 9.8769 3.923 0,615 0,662 CN2 10.1000 4.494 0,575 0,710 CN3 10.1923 3.784 0,606 0,675
Theo Bảng 4.6 ta có hệ số độ tin cậy Alpha của thang đo về Khả năng ứng dụng công nghệ thông tin là 0,764 lớn hơn 0,6 cho nên thang đo này đạt tiêu chuẩn. Hơn nữa, các biến đều có hệ số tương quan biến tổng đều cao, phần lớn các hệ số này từ 0,662 đến 0,710 lớn hơn 0,3. Như vậy, thang đo về Khả năng ứng dụng công nghệ thông tin đều phù hợp và đạt được độ tin cậy.
4.2.5. Thang đo về Chuẩn chủ quan
Bảng 4.7. Cronbach’s Alpha thang đo về Chuẩn chủ quan.Biến quan Biến quan
sát
Trung bình thang đo nếu loại biến
Phương sai thang đo nếu loại biến
Tương quan biến tổng
Cronbach's Alpha nếu loại biến Chuẩn chủ quan: .873
XH1 9.8462 3.728 0,788 0,794 XH2 9.8077 3.629 0,752 0,827 XH3 9.8846 3.886 0,733 0,843
Theo kết quả Bảng 4.7 ta có hệ số độ tin cậy Alpha của thang đo về Chuẩn chủ quan là 0,873 lớn hơn 0,6 cho nên thang đo này đạt tiêu chuẩn. Hơn nữa, các biến đều có hệ số tương quan biến tổng đều cao, phần lớn các hệ số này từ 0,794 đến 0,843 lớn hơn 0,3. Như vậy, thang đo về Chuẩn chủ quan đều phù hợp và đạt được độ
tin cậy cao.
4.2.6. Thang đo về ý định sử dụng
Bảng 4.8 Cronbach’s Alpha thang đo về Ý định sử dụng. Biến
quan sát
Trung bình thang đo nếu
loại biến
Phương sai thang đo nếu
loại biến Tương quan biến tổng Cronbach's Alpha nếu loại biến Ý định sử dụng: .843 YD1 10.0154 3.814 0,756 0,733 YD2 9.8769 4.264 0,683 0,805 YD3 9.9385 4.120 0,687 0,801
Theo Bảng 4.8 ta có hệ số độ tin cậy Alpha của thang đo về Ý định sử dụng là 0,843 lớn hơn 0,6 cho nên thang đo này đạt tiêu chuẩn. Hơn nữa, các biến đều có hệ số tương quan biến tổng đều cao, phần lớn các hệ số này từ 0,733 đến 0,805 lớn hơn 0,3. Như vậy, thang đo về Ý định sử dụng đều phù hợp và đạt được độ tin cậy.
4.3. Phân tích nhân tố khám phá EFA
Bảng 4.9 Kiểm định KMO và Bartlett
KMO and Bartlett's Test
Hệ số Kaiser-Meyer-Olkin .875 Kiểm định Bartlett's Approx. Chi-Square 1188.50 7 df 153 Sig. .000
Hệ số KMO = 0.875 thỏa mãn điều kiện 0,5 < KMO < 1, cho thấy phân tích EFA là thích hợp cho dữ liệu thực tế.
Kiểm định tương quan của các biến quan sát trong các thang đo.
Bảng 4.9 cho kết quả kiểm định Bartlett có mức ý nghĩa Sig = 0,000 nhỏ hơn 0,05, cho thấy các biến quan sát có tương quan tuyến tính với nhân tố đại diện.
Kiểm định mức độ giải thích của các biến quan sát đối với các yếu tố.
Bảng 4.10 cho thấy phân tích nhân tố khám phá EFA trích ra được 5 nhân tố đại diện cho 18 biến quan sát với tiêu chuẩn Eigenvalues là 1,030 lớn hơn 1.
Cột phương sai tích lũy trong Bảng 4.10 cho thấy giá trị phương sai trích là 72,153%. Điều này có nghĩa là các nhân tố đại diện giải thích được 72,153% mức độ biến động của 18 biến quan sát trong các thang đo.
Bảng 4.10 Kiểm định mức độ gi ải thích của các biến quan sát đối với các nhân tố đại diện
Nhân tố
Nhân tố
Chỉ tiêu Eigenvalues
Tổng bình phương hệ sớ
tải trích được
Tổng bình phương hệ sớ 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 6.696 37.201 37.201 6.696 37.201 37.201 3.304 18.358 18.358 2 2.452 13.620 50.820 2.452 13.620 50.820 2.923 16.236 34.594 3 1.562 8.676 59.496 1.562 8.676 59.496 2.395 13.308 47.902 4 1.249 6.936 66.432 1.249 6.936 66.432 2.270 12.609 60.511 5 1.030 5.721 72.153 1.030 5.721 72.153 2.096 11.642 72.153 6 .718 3.991 76.144 7 .531 2.950 79.094 8 .496 2.758 81.851 9 .461 2.560 84.411 10 .454 2.520 86.931 11 .388 2.158 89.089 12 .368 2.044 91.133 13 .354 1.969 93.101 14 .305 1.697 94.798 15 .261 1.451 96.249 16 .244 1.355 97.604 17 .227 1.263 98.867 18 .204 1.133 100.000
Ma trận xoay nhân tố
Kết quả phân tích nhân tố khám phá EFA trích ra được 5 nhân tố đại diện cho 18 biến quan sát trong các thang đo. Các nhân tố và các biến quan sát trong từng nhân tố cụ thể được trình bày trong bảng ma trận xoay nhân tố.
Bảng 4.11 Ma trận xoay nhân tố Nhân tố Nhân tố 1 2 3 4 5 SD1 .827 SD3 .819 SD5 .803 SD2 .761 SD4 .677 HD3 .842 HD2 .765 HD1 .756 HD4 .736 XH2 .843 XH3 .802 XH1 .801 TC3 .837 TC1 .830 TC2 .745 CN3 .810 CN1 .722 CN2 .708
Bảng 4.11 cho thấy, các biến quan sát trong mỗi nhân tố đều thỏa mãn yêu cầu có hệ số tải nhân tố lớn hơn 0,55. Như vậy, 5 nhân tố cụ thể như sau:
Nhân tố 1: bao gồm các biến quan sát SD1, SD2, SD3, SD4, SD5. Đặt tên cho nhân tố này là X1đại diện cho nhân tố Mức độ dễ dàng sử dụng.
Nhân tố 2: bao gồm các biến quan sát HD1, HD2, HD3, HD4. Đặt tên cho nhân tố này là X2đại diện cho nhân tố Mức độ hữu dụng.
Nhân tố 3: bao gồm các biến quan sát TC1, TC2, TC3. Đặt tên cho nhân tố này là X3đại diện cho nhân tố Mức độ tin cậy.
Nhân tố 4: bao gồm các biến quan sát CN1, CN2, CN3. Đặt tên cho nhân tố này là X4đại diện cho nhân tố Khả năng ứng dụng công nghệ.
Nhân tố 5: bao gồm các biến quan sát XH1, XH2, XH3. Đặt tên cho nhân tố này là X5đại diện cho nhân tố Chuẩn chủ quan.
Giá trị cụ thể của 5 nhân tố này được tác giả tính tốn bằng cách lấy trung bình cộng của các biến số quan sát thành phần
Phân tích EFA cho đối với thang đo Ý định sử dụng dịch vụ.
Thang đo ý định sử dụng của doanh nghiệp cũng sẽ được tác giả tiến hành phân tích EFA. Kết quả cụ thể như sau:
Bảng 4.12 Kiểm định KMO và Bartlett
Hệ số Kaiser-Meyer-Olkin .715 Kiểm định Bartlett's Approx. Chi-Square 159.666 df 3 Sig. .000
Hệ số KMO = 0,715 thỏa mãn điều kiện 0,5 < KMO < 1, cho thấy phân tích EFA là thích hợp cho dữ liệu thực tế. Bảng 4.12 cho kết quả kiểm định Bartlett có Sig = 0,000 nhỏ hơn 0,05 cho thấy các biến quan sát có tương quan tuyến tính với nhân tố đại diện.
Kiểm định mức độ giải thích của các biến quan sát đới với các yếu tớ.
Bảng 4.13 cho thấy phân tích nhân tố khám phá EFA trích ra được 1 nhân tố đại diện cho 3 biến quan sát trong thang đo ý định sử dụng dịch vụ Chính phủ điện tử của doanh nghiệp với tiêu chuẩn Eigenvalues là 2,282 lớn hơn 1.
Cột phương sai tích lũy trong Bảng 4.13 cho thấy giá trị phương sai trích là 76,077%. Điều này có nghĩa là nhân tố đại diện cho ý định sử dụng dịch vụ Chính phủ điện tử của doanh nghiệp giải thích được 76,077% mức độ biến động của 3 biến quan sát trong các thang đo.
Bảng 4.1.3 Kiểm định mức độ giải thích của các biến quan sát đối với các nhân tố đại diện
Nhân tớ
Chỉ tiêu Eigenvalues Tổng bình phương hệ sớ tải trích được Tổng cộng Phương sai Phương sai tích lũy Tổng