5. Cấu trúc đề tài
3.2.1 Mô tả mẫu khảo sát
3.2.1.1 Mẫu dữ liệu nghiên cứu
Bảng câu hỏi khảo sát được gửi đến đối tượng khảo sát qua 2 hình thức là khảo sát trực tuyến qua mạng xã hội và phát bảng khảo sát trực tiếp đến đáp viên. Trong tổng số 250 bảng câu hỏi được phát ra, sau khi thu thập và kiểm tra 61 bảng bị loại do nhiều ô trống, hoặc trả lời không hợp lệ. Trong số 19 câu trả lời nhận từ bảng khảo sát trực tuyến có 7 bảng trả lời khơng hợp lệ. Như vậy tổng số mẫu hợp lệ thu thập được là 201 mẫu thỏa mãn yêu cầu điều kiện cỡ mẫu phải lớn hơn 120 mẫu. Dữ liệu được mã hóa, nhập và làm sạch bằng phần mềm SPSS 20.0.
3.2.1.2 Thống kê mô tả biến định tính
Về giới tính: số đáp viên là nam có 85 người chiếm 42,3% và số đáp viên là nữ
Về nghề nghiệp: có 114 người là nhân viên văn phòng chiếm 71,6%, thứ 2 là
người làm kinh doanh/buôn bán có 21 người chiếm 10,4%, thứ 3 là cán bộ quản lý 18 người chiếm 9%, nghề khác chiếm 6%, ít nhất là cơng nhân có 5 người chiếm 0.2% trong tổng số 201người trả lời câu hỏi.
Về tình trạng hơn nhân: có 127 đáp viên là độc thân chiếm 63,2% và có 73 đáp
viên đã lập gia đình chiếm 36,8%.
Về trình độ học vấn: người đã tốt nghiệp đại học chiếm tỷ lệ cao nhất 87,6%
(176 người), tiếp theo là người có trình độ cao học trở lên chiếm 10,4% (21 người) và ít nhất là số người tốt nghiệp phổ thơng trung học trở xuống có 3 người.
Về thu nhập: thu nhập dưới 5 triệu có 34 người chiếm 16,9%, thu nhập từ 5 – 10
triệu có 113 người chiếm 56,2%, thu nhập từ 10 – 18 triệu có 41 người chiếm 20,4%, thu nhập trên 18 triệu có 12 người chiếm 6%.
Về ngân hàng khách hàng lựa chọn sử dụng thẻ tín dụng:
Biểu đồ 3.1: Thống kê về NHTM được khách hàng chọn dùng dịch vụ thẻ tín dụng
31 21 16 15 10 9 7 7 5 5 3 3 0 5 10 15 20 25 30 35
Nguồn: Kết quả xử lý từ dữ liệu điều tra
3.2.1.3 Thống kê mô tả biến định lượng
Bảng 3.1: Thống kê mô tả biến định lượng
STT Mã biến N Giá trị nhỏ nhất Giá trị lớn nhất Giá trị trung bình Độ lệch chuẩn 1 HD1 201 1 5 3.98 .842 2 HD2 201 1 5 3.97 .833 3 HD3 201 1 5 3.96 .836 4 HD4 200 1 5 3.89 .819 5 SD1 200 1 5 3.81 .901 6 SD2 201 1 5 3.89 .853 7 SD3 200 2 5 3.69 .915 8 SD4 201 1 5 3.82 .855 9 RR1 201 1 5 2.99 1.107 10 RR2 201 1 5 2.84 1.090 11 RR3 201 1 5 3.00 .982 12 NT1 201 1 5 3.22 .803 13 NT2 201 1 5 3.35 .799 14 NT3 201 1 5 3.37 .809 15 CQ1 201 1 5 3.19 .983 16 CQ2 201 1 5 3.34 .926 17 CQ3 201 1 5 3.13 .858 18 CQ4 201 1 5 3.26 .688 19 CP1 201 1 5 3.31 .914 20 CP2 201 1 5 3.11 .974
21 CP3 201 1 5 2.97 .945
22 I1 201 1 3 3.67 2.236
23 I2 201 1 5 3.66 .919
24 I3 201 1 5 3.35 .964
Nguồn: Kết quả xử lý từ dữ liệu điều tra
Trong tổng số 201 mẫu nghiên cứu thu thập được, các biến quan sát được các đáp viên đánh giá trải đều từ 1 đến 5, chứng tỏ các đáp viên có thái độ và cảm nhận khác nhau về các nhân tố ảnh hưởng đến xu hướng sử dụng thẻ tín dụng. Kết quả thống kê cho thấy tất cả các biến quan sát có giá trị trung bình cao hơn 3 điểm, ngoại trừ 3 biến quan sát RR1- Giao dịch bằng thẻ tín dụng có thể khơng được bảo mật, RR2 – có
thể bị gian lận hoặc bị thất thốt khi thanh tốn bằng thẻ tín dụng, CP3 – Các ưu đãi, khuyến mãi đi kèm dịch vụ thẻ tín dụng có giá trị thấp hơn những gì tơi phải chi trả khi sử dụng thẻ tín dụng, có đánh giá dưới mức trung bình. Như vậy mỗi biến quan sát đều
có ý nghĩa, đóng góp sự ảnh hưởng nhất định đến xu hướng sử dụng thẻ tín dụng của khách hàng.
3.2.2 Đánh giá thang đo
Số lượng mẫu trong nghiên cứu chính thức sẽ được đánh giá bằng phương pháp hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha và phương pháp phân tích nhân tố khám phá EFA.
3.2.2.1 Đánh giá độ tin cậy thang đo
Nếu một biến đo lường có hệ số tương quan biến - tổng lớn hơn hoặc bằng 0.30 thì biến đó đạt u cầu. Một thang đo có độ tin cậy tốt khi nó biến thiên trong khoảng [0.70 – 0.80]. Nếu Cronbach’s Alpha ≥ 0.60 thì thang đo có thể chấp nhận được về độ tin cậy. (Nguyễn Đình Thọ, 2011).
a. Với nhân tố Sự hữu dụng (HD):
Bảng 3.2: Kết quả kiểm định Cronbach’s Alpha thang đo Sự hữu dụng
Cronbach's Alpha
Mã biến
Trung bình thang đo nếu loại biến
Phương sai thang đo nếu loại biến
Hệ số tương quan biến – tổng
Hệ số Cronbach's Alpha nếu loại biến
.883 HD1 11.84 4.581 .774 .838
HD2 11.85 4.530 .806 .825
HD3 11.85 4.956 .683 .873
HD4 11.93 4.819 .719 .859
Nguồn: Kết quả xử lý từ dữ liệu điều tra
Kết quả cho thấy với hệ số Cronbach’s Alpha bằng 0.883 lớn hơn 0.7 và các hệ số tương quan biến - tổng đều lớn hơn 0.3 cho thấy nhân tố HD phù hợp để phân tích với 4 biến quan sát HD1, HD2, HD3, HD4.
b. Với nhân tố Tính dễ sử dụng (SD):
Bảng 3.3: Kết quả kiểm định Cronbach’s Alpha thang đo Tính dễ sử dụng
Cronbach's Alpha
Mã biến
Trung bình thang đo nếu loại biến
Phương sai thang đo nếu loại biến
Hệ số tương quan biến – tổng
Hệ số Cronbach's Alpha nếu loại biến
.902 SD1 11.39 5.350 .820 .859
SD2 11.30 5.697 .779 .874
SD3 11.51 5.736 .691 .907
SD4 11.38 5.499 .841 .852
Kết quả cho thấy với hệ số Cronbach’s Alpha bằng 0.902 lớn hơn 0.7 và các hệ số tương quan biến tổng đều lớn hơn 0.3 cho thấy nhân tố SD phù hợp để phân tích với 4 biến quan sát SD1, SD2, SD3, SD4 (mặc dù nếu loại biến SD3 đi thì Cronbach’s Alpha tăng lên 0.907 tuy nhiên mức độ không đáng kể nên tác giả không loại biến SD3 ra khỏi nhân tố SD).
c. Với nhân tố Nhận thức rủi ro (RR):
Bảng 3.4: Kết quả kiểm định Cronbach’s Alpha thang đo Nhận thức rủi ro
Cronbach's Alpha
Mã biến
Trung bình thang đo nếu loại biến
Phương sai thang đo nếu loại biến
Hệ số tương quan biến – tổng
Hệ số Cronbach's Alpha nếu loại biến
.845 RR1 5.84 3.425 .753 .743
RR2 5.99 3.670 .689 .807
RR3 5.82 4.018 .699 .799
Nguồn: Kết quả xử lý từ dữ liệu điều tra
Kết quả cho thấy với hệ số Cronbach’s Alpha bằng 0.845 lớn hơn 0.7 và các hệ số tương quan biến tổng đều lớn hơn 0.3 cho thấy nhân tố RR phù hợp để phân tích với 3 biến quan sát RR1, RR2, RR3.
d. Với nhân tố Niềm tin (NT):
Bảng 3.5: Kết quả kiểm định Cronbach’s Alpha thang đo Niềm tin
Cronbach's Alpha
Mã biến
Trung bình thang đo nếu loại biến
Phương sai thang đo nếu loại biến
Hệ số tương quan biến – tổng
Hệ số Cronbach's Alpha nếu loại biến
.922 NT1 6.72 2.402 .798 .923
NT2 6.60 2.222 .912 .830
NT3 6.57 2.346 .819 .906
Nguồn: Kết quả xử lý từ dữ liệu điều tra
Kết quả cho thấy với hệ số Cronbach’s Alpha bằng 0.922 lớn hơn 0.7 và các hệ số tương quan biến tổng đều lớn hơn 0.3 cho thấy nhân tố NT phù hợp để phân tích với 3 biến quan sát NT1, NT2, NT3 (mặc dù nếu loại biến NT1 đi thì Cronbach’s Alpha tăng lên 0.923 tuy nhiên mức độ không đáng kể nên tác giả không loại biến NT1 ra khỏi nhân tố NT).
e. Với nhân tố Chuẩn chủ quan (CQ):
Bảng 3.6: Kết quả kiểm định Cronbach’s Alpha thang đo Chuẩn chủ quan
Cronbach's Alpha
Mã biến
Trung bình thang đo nếu loại biến
Phương sai thang đo nếu loại biến
Hệ số tương quan biến – tổng
Hệ số Cronbach's Alpha nếu loại biến
.694 CQ1 9.74 3.315 .570 .565
CQ2 9.59 3.504 .567 .568
CQ3 9.80 4.093 .430 .658
CQ4 9.67 4.772 .360 .695
Nguồn: Kết quả xử lý từ dữ liệu điều tra
Kết quả cho thấy với hệ số Cronbach’s Alpha bằng 0.694 lớn hơn 0.6 và các hệ số tương quan biến tổng đều lớn hơn 0.3 cho thấy nhân tố CQ phù hợp để phân tích với 3 biến quan sát CQ1, CQ2, CQ3 (mặc dù nếu loại biến CQ4 đi thì Cronbach’s Alpha
tăng lên 0.695 tuy nhiên mức độ không đáng kể nên tác giả không loại biến CQ4 ra khỏi nhân tố CQ).
f. Với nhân tố Chi phí tài chính (CP):
Bảng 3.7: Kết quả kiểm định Cronbach’s Alpha thang đo Chi phí tài chính
Cronbach's Alpha
Mã biến
Trung bình thang đo nếu loại biến
Phương sai thang đo nếu loại biến
Hệ số tương quan biến – tổng
Hệ số Cronbach's Alpha nếu loại biến
.827 CP1 6.07 3.039 .656 .788
CP2 6.28 2.692 .729 .715
CP3 6.42 2.915 .669 .776
Nguồn: Kết quả xử lý từ dữ liệu điều tra
Kết quả cho thấy với hệ số Cronbach’s Alpha bằng 0.827 lớn hơn 0.7 và các hệ số tương quan biến tổng đều lớn hơn 0.3 cho thấy nhân tố CP phù hợp để phân tích với 3 biến quan sát CP1, CP2, CP3.
3.2.2.2 Kiểm định giá trị thang đo
Trong phân tích Cronbach’s Alpha khơng có biến quan sát nào của nhân tố tác động bị loại khỏi phân tích EFA. Vì vậy, 24 biến quan sát sẽ được đánh giá bằng phân tích EFA bằng phương pháp trích Principal Component Analysis, và được nhóm thành bảy thành phần là sự hữu dụng, tính dễ sử dụng, nhận thức rủi ro, niềm tin, chuẩn chủ quan, chi phí tài chính và ý định hành vi.
Kiểm định Barlett về tương quan các biến quan sát, nếu phép kiểm định có p < 5% có nghĩa là các biến có quan hệ với nhau.
Kiểm định KMO (Kaiser – Meyer – Olkin) là chỉ số dùng để xem xét sự thích hợp của phân tích nhân tố. KMO càng lớn càng tốt vì phần chung giữa các biến càng lớn. Để sử dụng EFA, trị số KMO phải 0.50 < KMO <1, nếu KMO < 0.50 thì khơng chấp nhận được.
a. Đối với các biến độc lập
Bảng 3.8: Kết quả kiểm định KMO và Bartlett’s KMO and Bartlett's Test KMO and Bartlett's Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. .805
Bartlett's Test of Sphericity
Approx. Chi-Square 2593.435
df 210
Sig. .000
Nguồn: Kết quả xử lý từ dữ liệu điều tra
Kiểm định Bartlett’s cho thấy giữa các biến trong tổng thể có mối tương quan (sig=0.000 < 0.05), đồng thời hệ số KMO =0.805 (0.5 < KMO <1) chứng tỏ phân tích EFA nhóm các biến này lại với nhau là thích hợp.
Bảng 3.9: Kết quả phân tích theo tiêu chuẩn Eigenvalue đối với biến độc lập Total Variance Explained Total Variance Explained
Co mp one nt
Initial Eigenvalues Extraction Sums of Squared Loadings
Rotation Sums of Squared Loadings Total % of Varian ce Cumulat ive % Total % of Varian ce Cumulati ve % Total % of Varian ce Cumulati ve % 1 6.084 28.969 28.969 6.084 28.969 28.969 4.194 19.973 19.973 2 3.452 16.439 45.408 3.452 16.439 45.408 3.165 15.072 35.046 3 2.229 10.614 56.022 2.229 10.614 56.022 3.143 14.967 50.013
4 1.836 8.742 64.764 1.836 8.742 64.764 2.348 11.181 61.193 5 1.445 6.882 71.646 1.445 6.882 71.646 2.195 10.452 71.646 6 .859 4.092 75.738 7 .727 3.461 79.199 8 .618 2.942 82.141 9 .517 2.463 84.604 10 .453 2.157 86.761 11 .429 2.043 88.804 12 .370 1.760 90.564 13 .347 1.653 92.216 14 .310 1.475 93.691 15 .276 1.312 95.004 16 .256 1.220 96.223 17 .221 1.051 97.274 18 .186 .885 98.160 19 .159 .757 98.917 20 .132 .627 99.544 21 .096 .456 100.000
Nguồn: Kết quả xử lý từ dữ liệu điều tra
Có 21 biến quan sát được đưa vào phân tích theo tiêu chuẩn Eigenvalue, chỉ có 5 nhân tố được rút ra (có eigenvalue lớn hơn 1) và có Cumulative =71,646% cho biết 5 nhân tố đầu tiên giải thích được 71,646 biến thiên của dữ liệu.
Bảng 3.10: Phân tích EFA đối với thang đo các nhân tố ảnh hưởng
Biến quan sát
Thành phần các nhân tố
RR1 .840 NT2 .832 NT1 .817 NT3 .781 RR3 .776 RR2 .760 HD2 .869 HD4 .834 HD1 .833 HD3 .785 SD4 .857 SD1 .856 SD3 .839 SD2 .811 CP2 .871 CP3 .823 CP1 .805 CQ3 .703 CQ4 .690 CQ2 .667 CQ1 .663
Nguồn: Kết quả xử lý từ dữ liệu điều tra
Sử dụng phương pháp trích yếu tố thành phần chính (Principal Component Analysis) và phép quay Varimax khi phân tích nhân tố cho 24 biến ban đầu, kết quả các biến có trọng số (factor loading) đều lớn hơn tiêu chuẩn cho phép (>0.5).
Nhân tố thứ nhất bao gồm 6 quan sát: NT1, NT2, NT3, RR1, RR2, RR3 thể hiện nội dung liên quan đến thái độ của khách hàng đối với mức độ an toàn khi sử dụng thẻ tín dụng, vì vậy đặt tên là nhân tố niềm tin an toàn.
Nhân tố thứ hai bao gồm: HD1, HD2, HD3, HD4 thể hiện nội dung liên quan đến nhận thức của khách hàng về sự hữu dụng của thẻ tín dụng, vì vậy đặt tên là nhân tố Hữu dụng.
Nhân tố thứ ba bao gồm: SD1, SD2, SD3, SD4 thể hiện nội dung liên quan đến nhận thức của khách hàng về tính dễ sử dụng của thẻ tín dụng nên đặt tên là nhân tố dễ sử dụng.
Nhân tố thứ tư bao gồm: CP1, CP2, CP3 thể hiện nội dung liên quan đến nhận thức của khách hàng về những chi phí tài chính khi sử dụng thẻ tín dụng, vì vậy đặt tên là nhân tố Chi phó tài chính.
Nhân tố thứ năm bao gồm: CQ1, CQ2, CQ3, CQ4 thể hiện nội dung liên quan đến nhận thức của khách hàng về sự nhìn nhận của mơi trường xung quanh đối với việc sử dụng thẻ tín dụng của khách hàng, vì vậy đặt tên là nhân tố Chuẩn chủ quan.
Như vậy, giả thuyết H3 và H4 sẽ được chuyển thành giả thuyết H3’: nhân tố niềm tin có tác động tích cực đến ý định sử dụng thẻ tín dụng của khách hàng cá nhân. Các giả thuyết khác được giữ nguyên.
b. Đối với các biến phụ thuộc
Sau khi tiến hành phân tích đối với các biến độc lập, tác giả phân tích các biến có tính phụ thuộc trong mơ hình lý thuyết.
Bảng 3.11: Kết quả kiểm tra KMO và Bartlett’s đối với biến phụ thuộc KMO and Bartlett's Test KMO and Bartlett's Test
Bartlett's Test of Sphericity
Approx. Chi-Square 423.967
Df 3
Sig. .000
Nguồn: Kết quả xử lý từ dữ liệu điều tra
Bảng 3.12: Kết quả phân tích theo tiêu chuẩn Eigenvalue đối với biến phụ thuộc Total Variance Explained Total Variance Explained
Compone nt
Initial Eigenvalues Extraction Sums of Squared Loadings Total % of Variance Cumulative % Total % of Variance Cumulative % 1 2.564 85.464 85.464 2.564 85.464 85.464 2 .258 8.612 94.076 3 .178 5.924 100.000
Nguồn: Kết quả xử lý từ dữ liệu điều tra
Bảng 3.13: Kết quả phân tích nhân tố EFA biến phụ thuộc
Biến quan sát Component 1
I3 .937
I2 .926
I1 .910
Nguồn: Kết quả xử lý từ dữ liệu điều tra
Trong phân tích EFA sử dụng phương pháp trích yếu tố thành phần chính (Principal Components), phép quay Varimax, kết quả 3 biến quan sát có trọng số
(factor loading) đều cao hơn tiêu chuẩn là 0.5. Vì vậy thang đo ý định sử dụng của khách hàng được sử dụng cho phân tích hồi quy tiếp theo.
Kiếm định Bartlett’s cho thấy giữa các biến trong tổng thể có mối tương quan là sig = 0.000 <0.05 và hệ số KMO = 0.752 (0.5 < KMO < 1) chứng tỏ phân tích EFA cho việc nhóm các biến này lại với nhau là thích hợp.
Phân tích EFA đối với nhân tố Ý định sử dụng, kết quả trích được 1 yếu tố tại Eigenvalue là 2.564 và tổng phương sai trích là 85,464%.
Như vậy, biến phụ thuộc phù hợp đại diện cho nhân tố ý định sử dụng qua 3 biến quan sát I1, I2, I3.
3.2.3 Kiểm định các giả thuyết và mơ hình nghiên cứu qua phân tích hồi quy
Sau khi phân tích nhân tố độc lập và nhân tố phụ thuộc từ mơ hình lý thuyết, mơ hình được đưa vào đánh giá kiểm định là:
Y = β0 + β1*X1 + β2*X2 + β3*X3 + β4*X4 + β5*X5
Trong đó X1, X2, X3, X4, X5 lần lượt là Niềm tin an tồn, Sự hữu ích, Tính dễ sử dụng, Chi phí tài chính, Chuẩn chủ quan; và Y là biến phụ thuộc.