- Xác định các yếu tố củarủi ro cảm nhận của khách hàng đối với dịch vụ ngân hàng trực tuyến ảnh hưởng tới sự chấp nhận dịch vụ; và các biến quan sát đo lường (các khía cạnh phản ánh) yếu tố này.
- Khẳng định các yếu tố của rủi ro cảm nhận của khách hàng đối với dịch vụ ngân hàng trực tuyếnảnh hưởng tới ý định chấp nhậnsử dụng dịch vụvà các biến quan sát đo lường (các khía cạnh phản ánh) yếu tố này thơng qua mơ hình đề xuất của tác giả. Sau đó, tác giả hiệu chỉnh và bổ sung các yếu tố của rủi ro cảm nhận của khách hàng đối với dịch vụ ngân hàng trực tuyến ảnh hưởng tới ý định chấp nhậnsử dụng dịch vụvà phát triển thang đo các yếu tố này.
Phương thức thảo luận là dưới sự điều khiển của tác giả, các thành viên phát biểu ý kiến theo các nội dung của dàn bài thảo luận do tác giả soạn thảo, các thành viên khác đưa ra quan điểm phản biện lại ý kiến của các thành viên trước đó cho tới khi hết ý kiến thêm. Các thành viên cho biết ý kiến bằng văn bản, tác giả tổng hợp lại và giữ lại những ý kiến được 2/3 số thành viên đề xuất.
Cuộc thảo luận nhóm tập trung được thực hiện vào tháng 11 năm 2013. Kết quả này là cơ sở để tác giả phát triển thang đo nháp và bảng câu hỏi sử dụng cho giai đoạn phỏng vấn thử một số khách hàng nhằm đặt cơ sở cho việc hồn chỉnh chúng thành thang đo chính thức sử dụng trong nghiên cứu định lượng.
3.2.2 Kết quả nghiên cứu định tính - Kết quả thảo luận nhóm tập trung - Kết quả thảo luận nhóm tập trung
Các thành viên củanhóm thảo luận đều thống nhất:
Khẳng định các yếu tốrủi ro cảm nhận ảnh hưởng đến ý định chấp nhận sử dụng dịch vụ ngân hàng trực tuyến và các khía cạnh phản ánh(đo lường) của chúng được tác giả đề xuất trong chương 2 là những yếu tố: rủi ro hiệu năng, rủi ro bảo mật, rủi ro tài chính, rủi ro về thơng tin cá nhân, rủi ro thời gian và rủi ro xã hội.
- Kết quả phát triển thang đo
Thang đo trong nghiên cứu này dựa trên thang đocủa Payam Hanafizadeh và cộng sự(2012) và các nghiên cứu trước. Sau đó, dựa trên kết quả nghiên cứu định
tính (Phụ lục 1), những thang đo này sẽ được điều chỉnh, bổ sung để phù hợp với đối tượng khảo sát vào thị trường tại Việt Nam.
Sau khi nghiên cứu định tính và phỏng vấn thử 20 khách hàng, bản câu hỏi để nghiên cứu đã được điều chỉnh như sau:
- Tách biến quan sát rủi ro hiệu năng trong thang đo gốc: “Theo tôi, hệ thống dịch vụ ngân hàng trực tuyến có thể hoạt động khơng bình thường do tốc độ đường truyền chậm hoặc bảo trì hệ thống kém hoặc máy chủ của dịch vụ bị tạm ngưng” thành hai biến quan sát HN1 và HN2. Đó là HN1 “Hệ thống ngân hàng trực tuyến có thể hoạt động khơng bình thường do tốc độ mạng chậm” và HN2 “Hệ thống ngân hàng trực tuyến có thể hoạt động khơng bình thường do bảo trì hệ thống kém, máy chủ của dịch vụ bị gián đoạn”. Điều chỉnh thuật ngữ “tốc độ đường truyền chậm” thành “tốc độ mạng chậm”.
- Điều chỉnh thuật ngữ trong biến quan sát thang đo hiệu năng “Tôi e ngại dịch vụ ngân hàng trực tuyến không cung cấp những tiện ích đã được quảng cáo” thành “Tôi e ngại rằng dịch vụ dịch vụ ngân hàng trực tuyến có thể cung cấp các tiện ích khơng tốt như quảng cáo”.
- Điều chỉnh thuật ngữ của thang đo tài chính để người phỏng vấn dễ hiểu hơn “Tơi e ngại rằng mình khơng nhận được bồi thường từ ngân hàng trong trường hợp giao dịch bị lỗi” sửa thành “Trong trường hợp giao dịch bị lỗi, tôi e ngại rằng khơng nhận được tiền hồn trả từ ngân hàng”.
- Bổ sung biến quan sátvào thang đo bảo mật đó là “Tơi e rằng trang web ngân hàng trực tuyến có thể bị làm giả”.
Kết quả là thang đo nháp các yếu tố rủi rocảm nhậnảnh hưởng tới ý định chấp nhận sử dụng ngân hàng trực tuyến của khách hàng được phát triển dưới hình thức thang đo Likert năm bậc từ 1 đến 5 (1 là hồn tồn khơng đồng ý và 5 là hoàn toàn đồng ý):
- Thang đorủi ro hiệu năng: Ký hiệu là HN, gồm 4 biến quan sát từ HN1
Mã Thang đo Thang đo gốc HN1 Hệ thống ngân hàng trực tuyến có thể hoạt
động khơng bình thường do bảo trì hệ thống kém, máy chủ của dịch vụ bị gián đoạn.
Payam Hanafizadeh và cộng sự (2012)
HN2 Hệ thống ngân hàng trực tuyến có thể hoạt động khơng bình thường do tốc độ mạng chậm.
Payam Hanafizadeh và cộng sự (2012) HN3 Hệ thống dịch vụ ngân hàng trực tuyến có thể
hoạt động khơng bình thường nên quá trình thanh tốn có thể xảy ra sai sót.
Payam Hanafizadeh và cộng sự (2012)
HN4 Tôi e ngại rằng dịch vụ dịch vụ ngân hàng trực
tuyến có thể cung cấp các tiện ích khơng tốt như quảng cáo.
Payam Hanafizadeh và cộng sự (2012)
- Thang đo rủi ro bảo mật: Ký hiệu là BM gồm 4 biến quan sát từ BM1 đếnBM4.
Mã Thang đo Thang đo gốc
BM1 Tơi cảm thấy khơng an tồn khi gửi và nhận
thơng tin tài chính trong q trình sử dụng dịch vụ ngân hàng trực tuyến.
Payam Hanafizadeh và cộng sự (2012)
BM2 Tôi nghĩ rằng hệ thống ngân hàng trực tuyến có
thể bị đột nhập bởi những đối tượng không được phép như hacker.
Payam Hanafizadeh và cộng sự (2012)
BM3 Tôi nghĩ rằng mạng Internet khơng an tồn và thích hợp để thực hiện giao dịch tài chính.
Payam Hanafizadeh và cộng sự (2012) BM4 Tôi e rằng trang web ngân hàng trực tuyến có
thể bị làm giả.
Tác giả bổ sung dựa trên kết quả nghiên cứu định tính.
- Thang đo rủi ro tài chính: Ký hiệu là TC gồm 3 biến quan sát TC1 và TC3
Mã Thang đo Thang đo gốc
TC1 Khi sử dụng dịch vụ ngân hàng trực tuyến, tôi lo ngại bị mất tiền do bất cẩn trong thao tác nhập số hóa đơn, tài khoản hoặc số tiền.
Payam Hanafizadeh và cộng sự (2012)
TC2 Trong trường hợp giao dịch bị lỗi, tôi e ngại khơng nhận được tiền hồn trả từ ngân hàng
Payam Hanafizadeh và cộng sự (2012) TC3 Tôi e ngại rằng tơi có thể mất kiểm soát tài
khoản ngân hàng trực tuyến của mình.
Payam Hanafizadeh và cộng sự (2012)
- Thang đo rủi ro thông tin cá nhân: Ký hiệu là TTCN gồm gồm 3 biến quan sát TTCN1, TTCN2 vàTTCN3.
Mã Thang đo Thang đo gốc
TTCN1 Tôi nghĩ rằng sử dụng dịch vụ ngân hàng trực tuyến sẽ làm tăng khả năng nhận thư điện tử không mong muốn.
Payam Hanafizadeh và cộng sự (2012)
TTCN2 Tôi nghĩ rằng khi sử dụng dịch vụ ngân hàng
trực tuyến, thông tin cá nhân của tơi có thể bị thu thập trái phép.
Payam Hanafizadeh và cộng sự (2012)
TTCN3 Tơi nghĩ rằng nếu mình dùng dịch vụ ngân
hàng trực tuyến, thơng tin cá nhân của tơi có thể bị sử dụng trái pháp luật.
Payam Hanafizadeh và cộng sự (2012)
- Thang đo rủi ro xã hội:Ký hiệu là XH gồm 3 biến quan sát từ XH1 đến XH3.
Mã Thang đo Thang đo gốc
XH1 Tôi nghĩ rằng khi tôi quyết định sử dụngdịch vụ
ngân hàng trực tuyến và gặp sai sót, gian lận, những người xung quanh nhìn nhận khơng hay về tơi.
Payam Hanafizadeh và cộng sự (2012)
XH2 Những quen sẽ không đánh giá cao việc tôi sử dụng ngân hàng trực tuyến.
Payam Hanafizadeh và cộng sự (2012) XH3 Khi sử dụng dịch vụ ngân hàng trực tuyến,
tơicảm thấy khơng thoải mái bởi vì tơikhơng có đượcliên hệ trực tiếp và trợ giúp của nhân viên ngân hàng.
Payam Hanafizadeh và cộng sự (2012)
- Thang đo rủi ro thời gian: Ký hiệu là TG gồm 3 biến quan sát từ TG1 đếnTG3
Mã Thang đo Thang đo gốc
TG1 Tôi nghĩ rằng, học cách sử dụng dịch vụ ngân hàng trực tuyến sẽ mất nhiều thời gian.
Payam Hanafizadeh và cộng sự (2012)
TG2 Tơi có thể sẽ mất nhiều thời gian nếu giao dịch
trên dịch vụ ngân hàng trực tuyến.
Payam Hanafizadeh và cộng sự (2012)
TG3 Tơi nghĩ rằng mình sẽ phải tốn nhiều thời gian
để giải quyết các rắc rối phát sinh từ việc sử dụng dịch vụ ngân hàng trực tuyến.
Payam Hanafizadeh và cộng sự (2012)
- Thang đo ý định chấp nhận sử dụng dịch vụ ngân hàng trực tuyến: Ký hiệu là YDCN bao gồm 4 biến quan sát từ YDCN1 đến YDCN4.
Mã Thang đo Thang đo gốc
YDCN1 Tơi có ý định sử dụng dịch vụ ngân hàng trực tuyến thường xuyên trong tương lai.
Payam Hanafizadeh và cộng sự (2012) YDCN2 Tơi có ý định sử dụng dịch vụ ngân hàng trực
tuyến để có thể truy cập thơng tin tài khoản của tơi nhanh chóng và dễ dàng.
Payam Hanafizadeh và cộng sự (2012)
YDCN3 Tơi có kế hoạch sử dụng dịch vụ ngân hàng
trực tuyến trong thời gian sắp tới.
Payam Hanafizadeh và cộng sự (2012) YDCN4 Tôi sẽ sử dụng dịch vụ ngân hàng trực tuyến
thay vì các điểm giao dịch của ngân hàng trong tương lai.
Payam Hanafizadeh và cộng sự (2012)
3.3 Nghiên cứu định lượng
Nghiên cứu định lượng được thực hiện qua các giai đoạn:
- Thiết kế mẫu nghiên cứu; thiết kế bảng câu hỏi, thu thập thông tin mẫu khảo sát các cá nhân là khách hàng có hiểu biết về sử dụng dịch vụ ngân hàng trực tuyến
- Phân tích dữ liệu bằng phần mềm SPSS 20 nhằm khẳng định các yếu tố cũng như các giá trị và độ tin cậy của thang đo các yếu tố ảnh hưởng tới rủi ro cảm nhận của khách hàng đối với dịch vụ ngân hàng trực tuyến.
- Kiểm định độ phù hợp mơ hình nghiên cứu cùng các giả thuyết nghiên cứu được thiết kế và đề xuất trong mơ hình nghiên cứu định tính
- Kiểm định có hay khơng sự khác biệt về ý định chấp nhận sử dụng dịch vụ ngân hàng trực tuyến theo đặc điểm cá nhân của khách hàng.
3.3.1 Thiết kế mẫu nghiên cứu
Mẫu nghiên cứu được chọn theo phương pháp lẫy mẫu thuận tiện. Về kích thước của mẫu nghiên cứu, theo các chuyên gia thì cỡ mẫu tối ưu là bao nhiêu thì phụ thuộc vào kỳ vọng về độ tin cậy, phương pháp phân tích dữ liệu và phương pháp ước lượng được sử dụng trong nghiên cứu cũng như các tham số cần ước lượng và quy luật phân phối của tập các lựa chọn(trả lời) của khách hàng.
Theo Tabachnick vàFidell (2007) để tiến hành phân tích hồi quy một cách tốt nhất, kích thước mẫu phải đảm bảo theo công thức n> 8m+ 50 (trong đó, n là cỡ mẫu, m là số biến độc lập trong mơ hình).
Theo Harris RJ. Aprimer(1985): n> 104+ m (n là cỡ mẫu, m là số lượng biến độc lập và phụ thuộc) hoặc n> 50+ m, nếu m<5.
Theo Hair & ctg(1998), trong trường hợp sử dụng phân tích nhân tố khám phá(EFA) thì kích thước mẫu tối thiểu phải là 50, tốt hơn là 100 và tỷ lệ số biến quan sát/ biến đo lường là 5/1, nghĩa là mỗi biến đo lường cần tối thiểu 5 quan sát.
Nghiên cứu này sử dụng phương pháp khám phá nhân tố EFA và phân tích hồi quy bội, mơ hình nghiên cứu có 23 biến đo lường. Nếu tính theo quy tắc 5 mẫu/ 1 biến đo lường thì cỡ mẫu tối thiểu là 115, nhưng theo nguyên tắc số mẫu càng lớn thì càng tốt nên tác giả quyết định phỏng vấn 200 khách hàng.
3.3.2 Thiết kế bảng câu hỏi
Căn cứ trên thang đo nháp được phát triển từ kết quả nghiên cứu định tính và bổ sung thêm phần thông tin cá nhân khách hàng được phỏng vấn để thiết kế bảng câu hỏi. Bảng câu hỏi được sử dụng để phỏng vấn thử 20 khách hàng hiện đang sử dụng sản phẩm dịch vụ của ngân hàng và có hiểu biết về dịch vụ ngân hàng trực tuyến nhằm đánh giá mức độ hoàn chỉnh của các câu hỏi (phát biểu) về mặt hình thức và khả năng cung cấp thông tin của khách hàng. Từ đó, tác giả hiệu chỉnh thành bảng câu hỏi được sử dụng để phỏng vấn chính thức.
3.3.3 Thu thập thông tin mẫu nghiên cứu
tháng 11 năm 2013. Phỏng vấn trực tiếp đối với các đối tượng là sinh viên, học viên trường đại học ngân hàng, đại học kinh tế Tp HCM, đại học Bách Khoa Tp.HCM và khách hàng tại các điểm giao dịch của ngân hàng.
Kết quả phỏng vấn khách hàng được thu thập vào ma trận dữ liệu trên phần mềm SPSS và được làm sạch sau đó, trước khi sử dụng để thống kê và phân tích dữ liệu.
3.3.4 Phương pháp phân tích dữ liệu 3.3.4.1 Đánh giá sơ bộ thang đo. 3.3.4.1 Đánh giá sơ bộ thang đo.
Phương pháp hệsố tin cậy Cronbach’s alpha và phân tích nhân tốkhám phá EFA (Exploratory Factor Analysis) được sử dụng nhằm đánh giá độ tin cậy và giá trị của thang đo. Hệ số α của Cronbach là phép kiểm định thống kê về mức độ chặt chẽ mà các mục hỏi trong thang đo tương quan với nhau (Hoàng Trọng, Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008, trang 18). Về lý thuyết thì hệ số Cronbach α càng cao càng tốt vì thang đo có độ tin cậy càng cao. Tuy vậy, nếu hệ số Cronbach α quá lớn > 0.95 thì có nhiều biến trong thang đo khơng có sự khác biệt, tức là chúng đo lường cũng một nội dung. Theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc cùng nhiều nhà nghiên cứu đồng ý rằng khi hệsố Cronbach’s alpha có giá trịtừ0,7 trởlên là sửdụng được. Tuy nhiên, theo (Nunnally và Bernstein, 1994) thì hệ số Cronbach α ≥ 0.60 là thang đo có thể chấp nhận được.
Bên cạnh đó, các biến đo lường trong cùng một nội dung thì tương quan chặt chẽ với nhau. Do vậy,hệ số tương quan biến tổng cần được sử dụng khi kiểm tra từng biến đo lường. Theo (Nunnally và Bernstein, 1994), một biến đạt yêu cầu khi có hệ số tương quan biến tổng (hiệu chỉnh) ≥ 0.30.
Sau khi sử dụng phương pháp Cronbach’s alpha để đánh giá độ tin cậy của thang đo, phương pháp phân tích nhân tố khám phá EFA- Exploratory Factor Analysis được áp dụng để đánh giá giá trị hội tụ và phân biệt.
Sử dụng phép kiểm định Barleet để kiểm định giả thuyết Ho là các biến khơng có tương quan với nhau trong tổng thể. Giá trị này càng lớn thì càng có nhiều khả năng bác bỏ giả thuyết Ho. Nếu p< 5%, ta bác bỏ giả thuyết H0, ma trận tương
quan tổng thể là ma trận đơn vị trong đó các giá trị trên đường chéo đều bằng 1 và các giá trị trên đường chéo bằng 0.
Sử dụng tiêu chuẩn rút trích nhân tố gồm hai chỉ số Engenvalue (lượng biến thiên được giải thích bởi các nhân tố) và Cumulative (tổng phương sai trích cho biết phân tích nhân tốgiải thích được bao nhiêu % và bao nhiêu % bịthất thoát). Đại lượng Engenvalue đại diện cho lượng biến thiên được giải thích bởi nhân tố. Chỉ có những nhân tố nào có đại lượng Engenvalue > 1 mới được giữ lại trong mơ hình phân tích.Theo Gerbing và Anderson (1988), các nhân tốcó Engenvalue< 1 sẽ khơng có tác dụng tóm tắt thơng tin tốt hơn biến gốc (biến tiềmẩn trong các thang đo trước khi EFA). Để dễ dàng trong diễn giải kết quả EFA, sử dụng phép trích nhân tố Principal Component Analysis với phép quay vng góc Varimax.
Tiêu chuẩn hệ số tải nhân tố (Factor loadings) biểu thị tương quan đơn giữa các biến với các nhân tố, dùng để đánh giá mức ý nghĩa của EFA. Theo Hair & ctg sự khác biệt về hệ số tải nhân tố của một biến quan sát giữa các nhân tố khác nhau phải > 0,3 để đảm bảo giá trị phân biệt giữa các nhân tố.
3.3.4.2 Phân tích hồi quy tuyến tính bội
Hệ số tương quan Pearson được sử dụng để đo lường độ mạnh của mối quan hệ giữa hai biến. Kiểm tra tương quan giữa các biến độc lập với nhau và với biến phụ thuộc thông quan ma trận hệ số tương quan. Hệ số tương quan < 0.85 thì có khả năng đảm bảo giá trị phân biệt giữa các biến, còn nếu hệ số này lớn hơn 0.85 thì có thể xảy ra tình trạng đa cộng tuyến (John và Benet - Martiner, 2000).
Xây dựng mơ hình hồi quy: Tác giả dùng phương pháp Enter (SPSS xử lý tất cả các biến đưa vào cùng một lượt).
Kiểm định độ phù hợp của mơ hình bằng phương pháp phân tích phương sai (Analysis Of Variance). Giả thuyết H0: Không tồn tại mối quan hệ giữa các biến độc lập với biến phụ thuộc, tức β1=β2=β3=0. Nếu p (sig F) rất nhỏ thì bác bỏ giả thuyết H0.
sự biến thiên của các biến độc lập. Giá trị R2 hiệu chỉnh nhỏ hơn R2 vì đã loại bỏ sự tác động của số lượng biến độc lập, do đó sử dụng R2 để đánh giá độ phù hợp của mơ hình sẽ an tồn hơn vì nó có đặc điểm khơng phụ thuộc vào số lượng biến đưa