CHƯƠNG 4 PHÂN TÍCH KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.1 Đặc điểm mẫu khảo sát
Nghiên cứu này được thực hiện trên địa bàn Tp Hồ Chí Minh, bằng phương
pháp phỏng vấn trực tiếp và gửi email cho những người trong độ tuổi từ 18 tuổi trở lên. Có 360 bảng câu hỏi khảo sát được đưa ra, kết quả thu về 234 bảng câu hỏi đầy
đủ và đáp ứng yêu cầu của bài nghiên cứu.
Sau khi làm sạch dữ liệu bằng chương trình SPSS16.0, ta có được kết quả khảo sát như sau: số lượng nam được khảo sát là 140/234, chiếm tỷ lệ 59.8%; số lượng
nữ được khảo sát là 94/234, chiếm tỷ lệ 40.2%. Số người trong độ tuổi 18-35 tham gia khảo sát là 170/234 người, chiếm tỷ lệ 72.6%; số người trên 35 tuổi là 64/234 người, chiếm tỷ lệ 27.4%. Tỷ lệ người trẻ tuổi (18-35 tuổi) tham gia phỏng vấn khá cao, nguyên nhân là vì những người trong độ tuổi 18-35 là những người năng động và tích cực tham gia trả lời phỏng vấn.
Những người được khảo sát phần lớn là nhân viên văn phòng với số lượng
222 người, chiếm tỷ lệ 94.8%, sinh viên và nội trợ là 12 người, chiếm tỷ lệ 5.2%. Về tỷ lệ sử dụng internet trong những người được khảo sát thì số người có tần số sử dụng internet tối thiểu 1 lần/ngày là 230 người, chiếm tỷ lệ 98%, số còn lại sử dụng internet tối thiểu 1 lần/tuần. Phần lớn người trả lời phỏng vấn thường xuyên sử dụng internet để xem tin tức, trao đổi thông tin với bạn bè thông qua mạng xã hội và một
số có tham gia hoạt động mua bán hàng qua mạng tại các trang mạng bán hàng trực tuyến.
4.2 Kiểm định mơ hình đo lường.
Các thang đo cần được kiểm định độ tin cậy bằng công cụ Cronbach‘s Alpha
để loại bỏ những biến quan sát, những thang đo không đạt. Các biến quan sát có hệ
số tương quan biến-tổng (iterm-total correlation) nhỏ hơn 0.3 sẽ bị loại và tiêu chuẩn chọn thang đo khi Cronbach‘s Alpha từ 0.6 trở lên (Hair và cộng sự (1998)
trích trong Nguyễn Đình Thọ (2011)).
Sau khi sử dụng Cronbach’s Alpha để loại đi các biến không đạt độ tin cậy,
các biến đạt yêu cầu sẽ được tiếp tục đưa vào phân tích nhân tố khám phá EFA.
Mục đích của EFA là khám phá cấu trúc của thang đo. Sau đó, các thành phần trích
được sẽ đưa vào phân tích hồi quy để kiểm định giả thiết đưa ra trong mơ hình
nghiên cứu đã nêu ở chương 2 (bảng 2.1).
4.2.1 Đánh giá độ tin cậy thang đo bằng Cronbach alpha
Theo Nunnally và Bernstein (1994) trích trong Nguyễn Đình Thọ (2011, trang 350-351), thang đo nghiên cứu cần được đánh giá sơ bộ bằng hệ số Cronbach’s
alpha. Hệ số Cronbach’s alpha có giá trị biến thiên trong khoảng [0-1]. Hệ số Cronbach’s alpha càng cao càng tốt, tuy nhiên nếu hệ số Cronbach’s alpha quá lớn (α>0.95) cho thấy nhiều biến trong thang đo khơng khác biệt gì nhau. Thang đo có
độ tin cậy tốt khi Cronbach’s alpha biến thiên trong khoảng [0.70-0.80]. Nếu
Cronbach’s alpha >=0.60 là thang đo chấp nhận được về mặt tin cậy. Các biến dùng
đo lường Cronbach alpha có hệ số tương quan biến tổng >= 0.30 là đạt yêu cầu, nếu
một biến có hệ số tương quan biến tổng <0.30 thì biến đo lường đó khơng đạt yêu
cầu.
Kết quả kiểm định độ tin cậy của các thang đo đều cho kết quả các thang đo đạt độ tin cậy theo yêu cầu. Thang đo Điều kiện thuận lợi có hệ số cronbach’s alpha
là 0.732, hệ số tương quan biến tổng của biến thấp nhất là 0.530. Thang đo Động cơ thỏa mãn có hệ số cronbach’s alpha là 0.660, hệ số tương quan biến tổng thấp nhất của biến quan sát là 0.469. Thang đo Giá trị của giá cả có hệ số cronbach’s alpha là
0.863, hệ số tương quan biến tổng của biến quan sát thấp nhất là 0.720. Thang đo
Thói quen có hệ số cronbach’s alpha 0.831, hệ số tương quan biến tổng của biến quan sát thấp nhất là 0.582. Thang đo ý định hành vi có hệ số cronbach’s alpha là 0.742, hệ số tương quan biến tổng có giá trị thấp nhất của biến quan sát là 0.446. Chi tiết kết quả chạy số liệu được trình bày trong Phụ lục 04.
Nhìn chung các thang đo này đạt được độ tin cậy và sẽ được sử dụng cho bước phân tích tiếp theo, phân tích nhân tố EFA.
Bảng 4.1: Kiểm định thang đo bằng độ tin cậy cronbach’s alpha
Stt Thang đo Số biến
quan sát
Cronbach’s alpha
Hệ tố tương quan biến tổng thấp nhất
1 Điều kiện thuận lợi (DK) 3 0.732 0.530 2 Động cơ thỏa mãn (TM) 3 0.660 0.469
3 Giá trị giá cả (GT) 3 0.863 0.720
4 Thói quen (TQ) 3 0.831 0.582
5 Ý định hành vi (YD) 3 0.742 0.446
4.2.2 Phân tích nhân tố EFA
Sau khi kiểm tra độ tin cậy của thang đo bằng công cụ Cronbach ‘s Anpha,
phân tích nhân tố khám phá EFA được tiến hành dựa trên các tiêu chuẩn về Factor loading, KMO và phương sai trích.
Phương pháp phân tích nhân tố khám phá EFA: được dùng để tìm ra mối quan hệ giữa các biến quan sát và biến tiềm ẩn, làm nền tảng cho một tập hợp các phép
đo để rút gọn hay giảm bớt số biến quan sát. Cơ sở phân tích nhân tố khám phá dựa
trên các tiêu chuẩn về KMO (Kaiser-Mayer-Olkin), hệ số tải nhân tố (Factor loadings) và phương sai trích (Principle Component Analysis) với phép xoay Varimax.
KMO (Kaiser –Meyer- Olkin measure of sampling adequancy) là một chỉ số dùng để xem xét sự thích hợp của phân tích nhân tố (EFA) và thỏa điều kiện
Kaiser (1974) trích trong Hồng Trọng và Chu nguyễn Mộng Ngọc (2005). Nếu kiểm định này có ý nghĩa thống kê (sig=<0.05)thì các biến quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể.
Theo Hair và cộng sự (1998) trích trong Hoàng Trọng và Chu nguyễn Mộng Ngọc (2005), thì Factor loading >0,3 được xem là đạt mức tối thiểu, >0,4 được xem là quan trọng, >0,5 được xem là có ý nghĩa thực tiễn. Hair và cộng sự (1998) cũng
cho rằng nếu chọn Factor loading >0,3 thì cỡ mẫu ít nhất 350, cịn cỡ mẫu khoảng 100 thì chọn Factor loading > 0,55, nếu cỡ mẫu 50 thì chọn Factor loading >0,75. Kết quả khảo sát thu được 234 mẫu trả lời, vì vậy Factor loading >0,5 là phù hợp.
Chọn số lượng nhân tố theo tiêu chí eigenvalue. Với tiêu chí này, số lượng nhân tố được xác định ở nhân tố (dừng ở nhân tố) có eigenvalue tối thiểu bằng 1
(Nguyễn Đình Thọ, 2011, trang 393).
Cuối cùng là, khi đánh giá kết quả EFA chúng ta cần xem xét phần tổng
phương sai trích TVE. Tổng này thể hiện các nhân tố trích được bao nhiêu phần
trăm của các biến đo lường. Và tổng này phải đạt từ 50% trở lên, nghĩa là phần
chung phải lớn hơn phần riêng và sai số (từ 60% trở lên là tốt). Nếu thỏa được điều
kiện này, chúng ta kết luận mơ hình EFA phù hợp (Nguyễn Đình Thọ, 2011).
Tóm tắt kết quả phân tích nhân tố được trình bày ở bảng 4.2, chi tiết theo phụ lục 5.
Kết quả phân tích nhân tố cho thấy 15 biến quan sát được nhóm thành 5 nhóm, có 5 nhân tố trích được tại eigenvalue là 1.375 Kết quả kiểm định KMO và
Bartlett’s Test có giá trị KMO = 0.729 > 0.5 và sig = 0.000, các biến quan sát có sự tương quan có ý nghĩa và việc phân tích nhân tố là phù hợp. Thống kê chi-square của kiểm định có giá trị 1214.93 và sig = 0.000, do đó các biến quan sát có tương
quan với nhau trên phạm vi tổng thể. Tổng phương sai trích TVE đạt 69.69% cho
thấy 5 nhân tố giải thích được 69.69% biến thiên của các biến đo lường. (Kết quả
chạy EFA tại phụ lục 5).
Dựa vào ma trận trọng số (Rotated Component Matrix) (đã được xoay nhân
thích tốt cho nhân tố trích được bên dưới. Các nhân tố trích được phù hợp với giả
thuyết ban đầu của các thang đo.
Với những kết quả trên, tác giả kết luận mơ hình EFA phù hợp.
Bảng 4.2: Kết quả phân tích nhân tố EFA
STT Biến quan sát Nhân tố Tên nhân tố 1 2 3 4 5 1 YD11 .848 Ý định sử dụng (YD) 2 YD12 .689 3 YD13 .842 4 DK11 .796
Điều kiện thuận lợi (DK)
5 DK12 .757 6 DK13 .816 7 TM21 .770 Động cơ thỏa mãn (TM) 8 TM22 .769 9 TM23 .753 10 GT31 .857
Giá trị giá cả (GTRI)
11 GT32 .829 12 GT33 .875 13 TQ41 .863 Thói quen (TQ) 14 TQ42 .794 15 TQ43 .879
Nhóm các nhân tố trích được bao gồm:
• Nhân tố thứ nhất gồm 3 biến quan sát:
YD11: Tơi có ý định tiếp tục sử dụng dịch vụ ngân hàng trực tuyến trong thời gian tới.
YD12: Tôi luôn sử dụng dịch vụ ngân hàng trực tuyến để thực hiện các giao dịch ngân hàng.
YD13: Tơi có kế hoạch sử dụng dịch vụ ngân hàng trực tuyến trong thời gian tới.
• Nhân tố thứ hai gồm 3 biến quan sát:
DK11: Tơi có đủ kiến thức để sử dụng ngân hàng trực tuyến.
DK12: Tơi có thiết bị được trang bị internet để sử dụng ngân hàng trực tuyến.
DK13: Tơi có thể nhận được sự hỗ trợ từ người khác khi sử dụng ngân hàng trực tuyến.
Nhân tố này được đặt tên là Điều kiện thuận lợi (DK)
• Nhân tố thứ ba gồm 3 biến quan sát:
TM21: Tơi cảm thấy thích thú khi sử dụng ngân hàng trực tuyến.
TM22: Tôi cảm thấy chuyên nghiệp hơn khi sử dụng ngân hàng trực tuyến.
TM23: Tôi cảm thấy vui vẻ khi sử dụng dịch vụ ngân hàng trực tuyến Nhân tố này được đặt tên là Động cơ thỏa mãn (TM)
• Nhân tố thứ tư gồm 3 biến quan sát:
GT31: Tơi thấy dịch vụ ngân hàng trực tuyến có giá cả hợp lý.
GT32: Tôi thấy dịch vụ ngân hàng trực tuyến có giá trị xứng đáng với chi phí bỏ ra.
GT33: Với giá cả hiện tại, dịch vụ ngân hàng trực tuyến cung cấp dịch vụ tương đối tốt.
Nhân tố mới này được đặt tên là Giá trị của giá cả (GTRI)
• Nhân tố thứ năm gồm 3 biến quan sát:
TQ41: Việc sử dụng dịch vụ ngân hàng trực tuyến là một thói quen của tơi.
TQ42: Tơi nghiện sử dụng dịch vụ ngân hàng trực tuyến.
TQ43: Tôi phải sử dụng dịch vụ ngân hàng trực tuyến. Nhân tố mới trích được này đặt tên là Thói quen (TQ).
4.3 Phân tích hồi quy
Tiến hành phân tích hồi quy cho các biến độc lập, biến điều tiết Thói quen và biến kiểm sốt Tuổi và Giới tính của mơ hình. Theo Cronbach (1987), để tránh hiện tượng đa cộng tuyến xảy ra khi phân tích hồi quy có biến điều tiết ta phải tính chuẩn trung bình của biến điều tiết và biến độc lập. Sau đó tiến hành phân tích hồi quy thứ
bình của từng biến độc lập và biến điều tiết, bước 3: đưa biến kiểm sốt Tuổi và
Giới tính vào mơ hình. Ta biện luận kết quả phân tích hồi quy.
4.3.1 Phân tích hồi quy mối quan hệ giữa các biến độc lập là DK, TM, GTRI và biến phụ thuộc là YD ta có kết quả như sau:
Kết quả phân tích hồi quy ba biến độc lập Điều kiện thuận lợi, Động cơ thỏa
mãn và Giá trị của giá cả lên biến phụ thuộc Ý định tiếp tục sử dụng cho thấy hệ số xác định R2 = 0.063 và R2 điều chỉnh = 0.051. Chúng ta thấy R2 điều chỉnh < R2 vì biến Động cơ thỏa mãn không giải thích thêm cho biến Ý định tiếp tục sử dụng.
Kiểm định F (Bảng Anova) cho thấy mức ý nghĩa sig = 0.002. Như vậy mơ hình hồi quy phù hợp. Hay nói cách khác, các biến độc lập giải thích được khoảng 5.1%
phương sai của biến phụ thuộc.
Trọng số hồi quy chuẩn hóa của biến DK là 0.174 mang dấu dương, giá trị sig = 0.010 < 0.05 có ý nghĩa thống kê, VIF < 2 đạt yêu cầu, nên ta có thể khẳng định
Điều kiện thuận lợi có tác động cùng chiều lên Ý định tiếp tục sử dụng. Vậy ta kết
luận Điều kiện thuận lợi tác động có ý nghĩa lên Ý định tiếp tục sử dụng dịch vụ
ngân hàng trực tuyến của khách hàng. Chấp nhận giả thuyết H1.
Trọng số hồi quy chuẩn hóa của biến TM là – 0.021 mang dấu âm, trái ngược với mơ hình giả thuyết đề ra, giá trị sig = 0.751 > 0.05 khơng có ý nghĩa thống kê.
Tuy nhiên, nếu nhìn vào các hệ số tương quan, chúng ta thấy hệ số tương quan Pearson r = 0.037, như vậy biến TM và YD có quan hệ cùng chiều với nhau. Nhìn vào hệ số tương quan từng phần có giá trị là -0.021 và tương quan bán phần là - 0.02. Điều này có nghĩa là 2 biến cịn lại là DK và GTRI đã giải thích cho phần mà TM giải thích cho YD. VIF < 2, một cách tổng qt là đạt u cầu. Vì vậy ta khơng thể kết luận động cơ thỏa mãn khơng có tác động vào ý định tiếp tục sử dụng dịch vụ ngân hàng trực tuyến, mà động cơ thỏa mãn đã được thể hiện trong Điều kiện
thuận lợi và Giá trị của giá cả. Bác bỏ giả thuyết H2.
Trọng số hồi quy chuẩn hóa của biến GTRI là 0.0142 mang dấu dương, giá trị sig = 0.037 < 0.05 có ý nghĩa thống kê, giá trị VIF trong phân tích hồi quy < 2, không xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến. Nên ta có thể khẳng định Giá trị của giá cả
có tác động cùng chiều lên Ý định tiếp tục sử dụng. Vậy ta kết luận Giá trị của giá cả tác động có ý nghĩa lên Ý định tiếp tục sử dụng dịch vụ ngân hàng trực tuyến.
Chấp nhận giả thuyết H3.
Chúng ta thấy biến DK và biến GTRI có tác động cùng chiều vào YD vì trọng số hồi quy chuẩn hóa của hai biến này có ý nghĩa thống kê. Ta thấy trọng số hồi quy chuẩn hóa của biến DK là 0.174, trọng số hồi quy chuẩn hóa của biến GTRI là 0.142, vậy biến DK tác động vào YD mạnh hơn biến GTRI tác động vào YD.
Bảng 4.3: Bảng tóm tắt mơ hình. Tổng hợp mơ hình Tổng hợp mơ hình Mơ hình R R Bình Phương R Bình phương hiệu chỉnh Sai số chuẩn của ước lượng
Số liệu thay đồi Thay đổi R Bình phương Thay đổi F df1 df2 Thay đổi Sig. F 1 .251a .063 .051 .58841 .063 5.167 3 230 .002 2 .340b .115 .092 .57553 .052 4.470 3 227 .005 3 .345c .119 .088 .57690 .004 .463 2 225 .630
a. Nhân tố dự báo: (Hằng số), GTRI, TM, DK
b. Nhân tố dự báo: (Hằng số), GTRI, TM, DK, chuanGTRTQ, chuanTMTQ, chuanDKTQ
c. Nhân tố dự báo: (Hằng số), GTRI, TM, DK, chuanGTRTQ, chuanTMTQ, chuanDKTQ, Gtinh, Tuoi
Bảng 4.4: Bảng anova ANOVAd ANOVAd Mơ hình Tổng bình phương df Bình phương ý nghĩa F Sig. 1 Hồi quy 5.367 3 1.789 5.167 .002a Residual 79.633 230 .346 Tổng 85.000 233 2 Hồi quy 9.808 6 1.635 4.935 .000b Residual 75.191 227 .331 Tổng 85.000 233 3 Hồi quy 10.116 8 1.265 3.799 .000c Residual 74.883 225 .333 Tổng 85.000 233
a. Nhân tố dự báo: (Hằng số), GTRI, TM, DK.
b. Nhân tố dự báo: (Hằng số), GTRI, TM, DK, chuanGTRTQ, chuanTMTQ, chuanDKTQ. c. Nhân tố dự báo: (Hằng số), GTRI, TM, DK, chuanGTRTQ, chuanTMTQ, chuanDKTQ, Gtinh, Tuoi. d.Biến phụ thuộc: YD Bảng 4.5: Bảng trọng số hồi quy Coefficientsa Mơ hình Hệ số hồi quy chuẩn chưa chuẩn hóa Hệ số hồi quy chuẩn
chuẩn hóa t Sig.
Tương quan Đa cộng tuyến
B Std.
Error Beta
Zero-
order Partial Part Tolerance VIF
1 (Hằng số) 3.344 .395 8.459 .000 DK .183 .070 .174 2.591 .010 .213 .168 .165 .902 1.109 TM -.022 .069 -.021 -.318 .751 .037 -.021 -.020 .946 1.057 GTRI .088 .042 .142 2.092 .037 .189 .137 .134 .886 1.128 2 (Hằng số) 3.283 .467 7.033 .000 DK .206 .079 .196 2.593 .010 .213 .170 .162 .680 1.472 TM .004 .072 .004 .057 .955 .037 .004 .004 .832 1.202 GTRI .055 .042 .089 1.304 .194 .189 .086 .081 .837 1.195 chuanDKTQ .056 .056 .082 1.006 .315 -.096 .067 .063 .581 1.721 chuanTMTQ .093 .052 .136 1.797 .074 -.002 .118 .112 .685 1.460 chuanGTRTQ -.131 .037 -.263 -3.535 .000 -.247 -.228 -.221 .707 1.415 3 (Hằng số) 3.290 .475 6.934 .000 DK .190 .082 .181 2.334 .020 .213 .154 .146 .647 1.545 TM .005 .073 .005 .073 .942 .037 .005 .005 .826 1.211 GTRI .052 .043 .084 1.223 .223 .189 .081 .077 .832 1.202