CHƯƠNG 3 : PHƯƠNG PHÁP VÀ KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
3.1. Phương pháp nghiên cứu
3.1.3.2. Phân tích dữ liệu
Sau khi thu thập dữ liệu, tác giả thực hiện các thao tác sau:
- Tiến hành mã hóa mộ số thơng tin cần thiết, nhập dữ liệu Excel 2010 và phân tích dữ liệu bằng phần mềm SPSS 20.0;
- Tiến hành thực hiện thống kê mô tả dữ liệu đã được thu thập;
- Đánh giá độ tin cậy thang đo chính thức bằng hệ số Cronbach’s Alpha và hệ số tương quan biến tổng Corrected Item-Total Correlation với các tiêu chí đánh giá như mục 3.1.2.2
- Thực hiện Phân tích nhân tố khám phá EFA, với các tiêu chí đánh giá đã được trình bày mục 3.1.2.2
- Phân tích tương quan Pearson được thực hiện nhằm khẳng định có mối liên hệ tuyến tính giữa các biến phụ thuộc và cá biến độc lập, khi đó việc sử dụng phân tích hồi quy tuyến tính là phù hợp. Giá trị tuyệt đối của Person càng gần đến 1 thì hai biến này có mối tương quan tuyến tính càng mạnh. Đồng thời bên cạnh đó cũng phân tích tương quan giữa các biến độc lập với nhau, vì những tương quan như vậy có thể ảnh hưởng rất lớn đến kết quả, gây ra tình trạng đa cộng tuyến (Hồng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008)
- Sau khi kết luận hai biến có mối quan hệ tuyến tính nhau thì có thể mơ hình hóa mối quan hệ này bằng hồi quy tuyến tính (Hồng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008). Nghiên cứu được thực hiện hồi quy bội theo phương pháp Enter, là tất cả các biến được đưa vào một lần và xem xét các kết quả thống kê liên quan. Quá trình hồi quy tuyến tính được thực hiện theo các bước sau:
o Dị tìm sự vi phạm của giả định cần thiết trong hồi quy tuyến tính: giả định liên hệ tuyến tính, giả định phương sai của sai số khơng đổi, giả định về phân phối chuẩn của phần dư, giả định khơng có sự tương quan giữa các phần dư, giả định khơng có sự tương quan giữa các biến độc lập.
o Kiểm định giả thuyết thơng qua kiểm định độ phù hợp của mơ hình hồi quy và kiểm định giả thuyết với mức ý nghĩa 5%.
- Ngoài ra đối với các yếu tố nhân khẩu học, tác giả củng thực hiện phân tích ANOVA và Independent T- Test để xem xét sự khác biệt về ý định sử dụng M- Banking đối với các nhóm nhân tố nhân khẩu học: giới tính, độ tuổi, học vấn, nghề nghiệp, thu nhập.