Phân bổ theo mẫu Số lượng Tỉ lệ % trong mẫu
Giới tính Nam 89 38.7 Nữ 141 61.3 Độ tuổi Dưới 22 tuổi 33 14.3 Từ 22 đến 35 tuổi 109 47.4 Từ 36 đến 45 tuổi 57 24.8 Trên 45 tuổi 31 13.5
Trình độ
Dưới THPT 9 3.9
Từ THPT đến trung cấp/cao
đẳng 92 40
Đại học/sau đại học 129 56.1
Nghề nghiệp
Nhân viên văn phòng 106 46.1
Quản lý/giám đốc 26 11.3 Thương nhân 56 24.3 Nội trợ 25 10.9 Khác 17 7.4 Thu nhập Dưới 6 triệu đồng 20 8.7 Từ 6 đến dưới 12 triệu đồng 162 70.4 Từ 12 đến dưới 25 triệu đồng 36 15.7 Từ 25 triệu đồng trở lên 12 5.2 Tổng cộng 230 100
(Nguồn phụ lục C – Đặc điểm mẫu khảo sát)
Về đặc điểm mẫu khảo sát, trong 230 khách hàng trả lời bảng câu hỏi, tỷ lệ giữa nam và nữ có sự chênh lệch, theo đó số lượng nữ được khảo sát nhiều hơn với 141 khách hàng (chiếm tỷ lệ 61.3%) và có 89 người trả lời là nam (chiếm tỷ lệ 38.7%). Về độ tuổi, đa số người trả lời trong độ tuổi từ 22 đến 35 tuổi (109 người chiếm 47.4%), 57 khách hàng có độ tuổi từ 36 đến 45 tuổi (chiếm tỷ lệ 24.8%), độ tuổi dưới 22 và trên 45 có tỷ lệ thấp tương ứng là 14.3% và 13.5%, đặc biệt là họ có điều kiện tiếp xúc với dịch vụ hiện đại của ngân hàng như Internet banking. Thống kê theo nghề nghiệp, trong số 230 bảng khảo sát thu về chủ yếu là các ngành nghề như: nhân viên văn phòng 106 khách hàng (chiếm 46.1 % kích thước mẫu), kế đến là giới thương nhân (chiếm 24.3 % kích thước mẫu), chiếm tỷ lệ thấp nhất là người khảo sát thuộc nhóm khác với 17 khách hàng. Trình độ khách hàng được khảo sát
chiếm đa số là đại học và sau đại học (56.1% kích thước mẫu), trong khi đó, mức thu nhập phổ biến của khách hàng được khảo sát là 6 đến dưới 12 triệu đồng (chiếm 70.4%).
2.3.3.2 Kiểm định độ tin cậy của thang đo bằng hệ số Cronbach’s Alpha
Trước khi thực hiện phân tích nhân tố để rút trích các thành phần nhân tố ảnh hưởng của mơ hình, nghiên cứu sẽ tiến hành kiểm định độ tin cậy của thang đo thông qua hệ số Cronbach’s Alpha trên chương trình phần mềm SPSS, cũng như kiểm định sự tương quan giữa các biến quan sát. Theo nhiều nhà nghiên cứu thì thang đo có hệ số Cronbach Alpha từ 0.8 trở lên là thang đo lường tốt. Tuy nhiên, đối với những trường hợp khái niệm đang nghiên cứu là khái niệm mới hoặc mới đối với người trả lời trong bối cảnh nghiên cứu thì hệ số từ 0.6 trở lên vẫn có thể chấp nhận được (Hồng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008). Ngoài ra, đối với các biến có hệ số tương quan biến tổng (item-total correlation) nhỏ hơn 0.3 cũng sẽ bị loại ra khỏi thang đo.
Bảng 2.3: Kết quả kiểm định Cronbach’s Anpha các thang đo
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
An toàn bảo mật (ATBM) - Cronbach Alpha = 0.77
ATBM.1 13.66 6.959 0.558 0.722
ATBM.2 13.13 7.803 0.484 0.746
ATBM.3 13.73 6.798 0.598 0.707
ATBM.4 13.11 7.909 0.503 0.741
Hình ảnh Ngân hàng (HA) - Cronbach Alpha = 0.728
HA.1 6.7 2.169 0.546 0.647
HA.2 6.77 2.333 0.576 0.611
HA.3 6.83 2.345 0.529 0.664
Chính sách giá (GIA) - Cronbach Alpha = 0.798
GIA.1 10.23 4.021 0.675 0.714
GIA.2 10.16 4.770 0.509 0.793
GIA.3 10.11 4.310 0.606 0.750
GIA.4 10.26 3.905 0.656 0.724
Hiệu quả mong đợi (HQMD) - Cronbach Alpha = 0.866
HQMD.1 16.00 12.432 0.662 0.844 HQMD.2 16.10 11.825 0.755 0.827 HQMD.3 15.96 12.374 0.679 0.841 HQMD.4 16.13 12.554 0.590 0.857 HQMD.5 16.01 12.236 0.667 0.843 HQMD.6 16.13 12.388 0.624 0.850 Tính dễ sử dụng (DSD) -Cronbach Alpha = 0.808 DSD.1 9.90 5.493 0.561 0.789 DSD.2 10.11 4.581 0.741 0.701 DSD.3 9.96 5.182 0.607 0.768 DSD.4 10.04 4.789 0.601 0.774
Quyết định sử dụng (QDSD)- Cronbach Alpha = 0.764
SUDUNG.1 10.0783 3.941 0.444 0.777
SUDUNG.2 10.1913 3.623 0.624 0.674
SUDUNG.3 10.3174 3.947 0.573 0.704
SUDUNG.4 10.213 3.784 0.632 0.673
(Nguồn: phụ lục C- Kiểm định độ tin cậy thang đo bằng Cronbach’s Alpha)
Kiểm định sơ bộ cho thấy các biến thành phần đo lường an tồn bảo mật, hình ảnh ngân hàng, chính sách giá, hiệu quả mong đợi, tính dễ sử dụng và quyết định sử dụng có hệ số Cronbach’s Alpha lần lượt là 0.77; 0.728; 0.798; 0.866; 0.808; 0.764 đều lớn hơn 0.7, đồng thời, hệ số tương quan biến tổng của các biến quan sát đều lớn hơn 0.3. Do đó, có thể kết luận các thang đo lý thuyết đảm bảo được độ tin cậy.
2.3.3.3 Phân tích nhân tố khám phá EFA (Exploratory Factor Analysis)
Toàn bộ các biến quan sát được vào phân tích nhân tố khám phá (EFA). Một số tiêu chuẩn cần quan tâm trong phân tích nhân tố khám phá (EFA) như sau:
- Hệ số KMO(Kaiser-Mayer-Olkin) lớn hơn hoặc bằng 0.5 - Mức ý nghĩa của kiểm định Bartlett nhỏ hơn hoặc bằng 0.05
- Hệ số tải nhân tố (Factor loading) lớn hơn 0.4, nếu biến quan sát nào có hệ số tải nhân tố nhỏ hơn 0.4 sẽ bị loại.
- Thang đo được chấp nhận khi tổng phương sai trích lớn hơn hoặc bằng 50%. - Hệ số eigenvalue lớn hơn 1.
Bảng 2.4: Kiểm định KMO và Bartlett biến độc lập
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. .913 Bartlett's Test of
Sphericity
Approx. Chi-Square 2132.841
df 231
Sig. .000
Bảng 2.5: Kết quả phân tích EFA đối với các thang đo nhân tố ảnh hưởng Component Component Matrixa Component 1 2 3 4 5 HQMD.1 .625 HQMD.2 .766 HQMD.3 .653 HQMD.4 .654 HQMD.5 .741 HQMD.6 .683 DSD.1 .695 DSD.2 .797 DSD.3 .604 DSD.4 .609 GIA.1 .738 GIA.2 .592 GIA.3 .697 GIA.4 .677 ATBM.1 .757 ATBM.2 .622 ATBM.3 .562 ATBM.4 .570 ATBM.5 .525 HA.1 .806 HA.2 .815 HA.3 .786
(Nguồn: Phụ lục C – Kết quả phân tích nhân tố khám phá EFA)
Kết quả phân tích EFA đối với các biến độc lập: Theo bảng 2.4 và 2.5, năm nhân tố ban đầu vẫn được giữ nguyên. Hệ số KMO = 0.913 nên EFA phù hợp với dữ liệu và thống kê Chi-quare của kiểm định Bartlett đạt giá trị 2132.841 với mức ý nghĩa 0.000, do vậy các biến quan sát có tương quan với nhau xét trên phạm vi tổng thể. Phương sai trích được là 61.947% thể hiện các nhân tố rút ra giải thích được 61.947% biến thiên của dữ liệu. Các thành phần nhân tố sau khi chạy EFA cụ thể như sau:
- Hiệu quả mong đợi (HQMD): đo lường bằng 6 biến quan sát (Từ HQMD.1 đến HQMD.6)
- Tính dễ sử dụng (DSD): đo lường bằng 4 biến quan sát (Từ DSD.1 đến DSD.4)
- Chính sách giá (GIA): đo lường bằng 4 biến quan sát (Từ GIA.1 đến GIA.4) - An toàn, bảo mật (ATBM): đo lường bằng 5 biến quan sát ( Từ ATBM.1 đến ATBM.5)
- Hình ảnh ngân hàng (HA): Được đo lường bằng 3 biến quan sát ( Từ HA.1 đến HA.3)
Kết quả phân tích EFA đối với biến phụ thuộc được thể hiện ở bảng 2.6 và 2.7. Hệ số KMO đạt 0.731, thống kê Chi-Square của kiểm định Bartlett đạt 251.866 với mức ý nghĩa 0.000, phương sai trích được là 59.406%. Các hệ số tải nhân tố đều thỏa yêu cầu.
Bảng 2.6: Kiểm định KMO và Bartlett biến phụ thuộc
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. .731 Bartlett's Test of
Sphericity
Approx. Chi-Square 251.866
df 6
Sig. .000
Bảng 2.7: Kết quả phân tích EFA đối với thang đo quyết định sử dụng
Component Matrixa Component
1
SUDUNG.1 .647
SUDUNG.2 .809
SUDUNG.3 .784
SUDUNG.4 .830
2.3.3.4 Kiểm định ảnh hưởng của các yếu tố cá nhân
Kiểm định sự khác biệt hai trung bình tổng thể (Independent sample T-test)
Giả thuyết H0: Có sự khác biệt giữa nam và nữ đến quyết định sử dụng dịch vụ ngân hàng trực tuyến của Vietinbank.
Bảng 2.8: Kết quả kiểm định Independent sample T-test
QDSD
Levene's Test for Equality of Variances
T-test for Equality of Means
F Sig. t df Sig. (2- tailed) Mean Difference Std. Error Difference 95% Confidence Interval of the Difference Lower Upper Q D S D Equal variances assumed .045 .832 -.394 228 .694 -.05663 .14358 -.33953 .22628 Equal variances not assumed -.392 182.824 .696 -.05663 .14461 -.34195 .22870
(Nguồn: Phụ lục C – Kiểm định bằng T-test)
Kết quả Sig trong kiểm định Levene bằng 0,832>0,05 cho thấy phương sai giữa hai giới tính là khơng khác nhau, do đó ta xem xét kết quả kiểm định t tiếp theo ở phần “Equal variances assumed”. Giá trị Sig trong kiểm định t bẳng 0.694>0,05 cho thấy khơng có sự khác biệt giữa nam và nữ trong quyết định sử dụng dịch vụ ngân hàng trực tuyến của Vietinbank.
Kiểm định sự khác biệt trung bình đám đơng (One way - ANOVA)
- Giả thuyết H01: Khơng có sự khác biệt về quyết định sử dụng dịch vụ ngân hàng trực tuyến của khách hàng cá nhân tại Vietinbank theo độ tuổi.
Bảng 2.9: Kết quả kiểm định phương sai các nhóm độ tuổi
QDSD
Levene Statistic df1 df2 Sig.
1.308 3 226 .272
Bảng 2.10: Kết quả phân tích Anova theo độ tuổi
QDSD Sum of Squares df Mean Square F Sig.
Between Groups .928 3 .309 .273 .845
Within Groups 255.684 226 1.131
Total 256.611 229
(Nguồn: Phụ lục C– Kiểm định bằng one-way ANOVA)
Kiểm định Levene (bảng 2.9) với sig = 0.272> α = 0.05, tức là phương sai của các nhóm bằng nhau, cho thấy kết quả phân tích Anova có thể sử dụng tốt. Theo bảng kết quả phân tích Anova (bảng 2.10) thì Sig = 0.845 > α=0.05, tức là với độ tin cậy 95% thì khơng có sự khác biệt về quyết định sử dụng dịch vụ ngân hàng trực tuyến của khách hàng khi thuộc các nhóm độ tuổi khác nhau.
- Giả thuyết H02: Khơng có sự khác biệt về quyết định sử dụng dịch vụ ngân hàng trực tuyến của khách hàng cá nhân tại Vietinbank theo nghề nghiệp.
Bảng 2.11: Kết quả kiểm định phương sai các nhóm nghề nghiệp
QDSD
Levene Statistic df1 df2 Sig.
1.134 4 225 .341
(Nguồn: Phụ lục C – Kiểm định bằng one-way ANOVA)
Bảng 2.12: Kết quả phân tích Anova theo nghề nghiệp
QDSD Sum of Squares df Mean Square F Sig.
Between Groups .308 4 .077 .068 .992
Within Groups 256.304 225 1.139
Total 256.611 229
(Nguồn: Phụ lục C– Kiểm định bằng one-way ANOVA)
Kiểm định Levene với Sig = 0.341>0.05, tức là phương sai của các nhóm bằng nhau, cho thấy kết quả phân tích Anova có thể sử dụng tốt. Theo bảng kết quả phân tích Anova thì Sig = 0.992 > α=0.05, tức là với độ tin cậy 95% thì khơng có sự khác biệt về quyết định sử dụng dịch vụ ngân hàng trực tuyến của khách hàng tại Vietinbank khi thuộc các nhóm nghề nghiệp khác nhau.
- Giả thuyết H03: Khơng có sự khác biệt về quyết định sử dụng dịch vụ ngân hàng trực tuyến của khách hàng cá nhân tại Vietinbank theo các nhóm thu nhập.
Bảng 2.13: Kết quả kiểm định phương sai các nhóm thu nhập
QDSD
Levene Statistic df1 df2 Sig.
.367 3 226 .777
(Nguồn: Phụ lục C– Kiểm định bằng one-way ANOVA)
Kiểm định Levene với sig = 0.777>0.05, tức là phương sai của các nhóm thu nhập bằng nhau, cho thấy kết quả phân tích Anova có thể sử dụng.
Bảng 2.14: Kết quả phân tích Anova theo thu nhập
QDSD Sum of Squares df Mean Square F Sig.
Between Groups 2.693 3 .898 .799 .496
Within Groups 253.918 226 1.124
Total 256.611 229
(Nguồn: Phụ lục C – Kiểm định bằng one-way ANOVA)
Theo bảng kết quả phân tích Anova thì Sig = 0.496 > α=0.05, tức là khơng có sự khác biệt về quyết định sử dụng dịch vụ ngân hàng trực tuyến của khách hàng tại Vietinbank khi thuộc các nhóm thu nhập khác nhau.
- Giả thuyết H04: Khơng có sự khác biệt về quyết định sử dụng dịch vụ ngân
hàng trực tuyến của khách hàng cá nhân tại Vietinbank theo trình độ.
Bảng 2.15: Kết quả kiểm định phương sai các nhóm trình độ
QDSD
Levene Statistic df1 df2 Sig.
1.200 2 227 .303
(Nguồn: Phụ lục C – Kiểm định bằng one-way ANOVA)
Kiểm định Levene với sig = 0.303>0.05, tức là phương sai của các nhóm trình độ bằng nhau, cho thấy kết quả phân tích Anova có thể sử dụng.
Bảng 2.16: Kết quả phân tích Anova theo trình độ
QDSD Sum of Squares df Mean Square F Sig.
Between Groups .495 2 .247 .219 .803
Within Groups 256.117 227 1.128
Total 256.611 229
(Nguồn: Phụ lục C – Kiểm định bằng one-way ANOVA)
Kết quả phân tích Anova cho thấy Sig = 0.803 > α=0.05, tức là khơng có sự khác biệt về quyết định sử dụng dịch vụ ngân hàng trực tuyến của khách hàng tại Vietinbank khi thuộc các nhóm trình độ khác nhau.
2.3.3.5 Phân tích mơ hình hồi quy và kết quả nghiên cứu
Sau khi đã phân tích nhân tố khám phá (EFA) và xác định các yếu tố thành phần có ảnh hưởng đến biến phụ thuộc (quyết định sử dụng) thì sau đây, các giả thuyết nghiên cứu sẽ được kiểm định bằng phương pháp phân tích hồi quy. Phương pháp thực hiện là phân tích hồi quy tuyến tính, đưa vào từng lượt để kiểm định các giả thuyết đã đề ra và xác định mức độ quan trọng của từng thành phần trong việc ảnh hưởng đến quyết định sử dụng dịch vụ ngân hàng trực tuyến của khách hàng cá nhân tại Vietinbank- khu vực TP.HCM.
Hệ số xác định R2 (R-square) được sử dụng để đánh giá mức độ phù hợp của mơ hình nghiên cứu, hệ số xác định R2 được chứng minh là hàm không giảm theo số biến độc lập được đưa vào mơ hình, tuy nhiên khơng phải phương trình càng có nhiều biến sẽ càng phù hợp hơn với dữ liệu, R2 có khuynh hướng là một yếu tố lạc quan của thước đo sự phù hợp của mơ hình đối với dữ liệu trong trường hợp có một biến giải thích trong mơ hình. Như vậy, trong hồi quy tuyến tính bội thường dùng hệ số R2 điều chỉnh (Adjusted R-square) để đánh giá độ phù hợp của mơ hình vì nó khơng thổi phồng mức độ phù hợp của mơ hình. Bên cạnh đó, cần kiểm tra hiện tượng tương quan bằng hệ số Durbin – Watson (1< Durbin – Watson < 3) và hiện tượng đa cộng tuyến bằng hệ số phóng đại phương sai VIF (VIF < 10). Hệ số beta chuẩn hóa được dùng để đánh giá mức độ quan trọng của từng nhân tố, hệ số beta chuẩn hóa của biến nào càng cao thì mức độ tác động của biến đó vào quyết định sử
Kết quả hồi quy tuyến tính bội cho thấy hệ số xác định R2 là 0.514 và R2 điều chỉnh là 0.503, như vậy, mơ hình tuyến tính đã xây dựng phù hợp với tập dữ liệu với mức 50.3% (nghĩa là mơ hình đã giải thích được 50.3% sự biến thiên của biến phụ thuộc quyết định sử dụng). Trị số thống kê F được tính từ giá trị R2 của mơ hình đầy đủ, tại mức ý nghĩa Sig = 0.000 cho thấy có thể an tồn khi bác bỏ giả thuyết cho rằng tất cả các hệ số hồi quy bằng 0. Hệ số Durbin – Watson là 1.953, gần bằng 2, có thể kết luận khơng có hiện tượng tương quan giữa các phần dư. Như vậy, mơ hình hồi quy tuyến tính bội đưa ra là phù hợp với tập dữ liệu. Ngoài ra, kết quả phân tích cũng cho thấy mơ hình khơng bị vi phạm hiện tượng đa cộng tuyến do hệ số phóng đại phương sai của các biến độc lập (VIF) nhỏ hơn 10 rất nhiều. Kết quả phân tích hồi quy được trình bày ở bảng 2.17 và 2.18.
Bảng 2.17: Các thơng số về sự phù hợp của mơ hình hồi quy
Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate Durbin- Watson 1 .717a .514 .503 .74644 1.953
a. Predictors: (Constant), HA, GIA, HQMD, DSD, ATBM b. Dependent Variable: QDSD
Bảng 2.18: Các thông số của từng biến trong mơ hình hồi quy
Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. Collinearity Statistics
B Std. Error Beta Tolerance VIF
1 (Constant) .009 .049 .186 .852 HQMD .371 .051 .341 7.310 .000 .996 1.004 DSD .395 .050 .371 7.902 .000 .983 1.018 GIA .175 .049 .167 3.570 .000 .998 1.002 ATBM .420 .049 .401 8.522 .000 .980 1.020 HA .245 .053 .217 4.588 .000 .970 1.031
(Nguồn: Phụ lục C – Hồi quy tuyến tính)
Bảng 2.18 cho thấy tất cả 5 nhân tố đề xuất có tác động dương (hệ số beta dương) đến quyết định sử dụng dịch vụ ngân hàng trực tuyến với mức ý nghĩa
Sig=0.000 (rất nhỏ) ở tất cả các biến, ngoại trừ hằng số là khơng có ý nghĩa thống kê và có hệ số beta gần bằng 0. Đồ thị phần dư theo hạng phân phối chuẩn (có giá trị trung bình bằng 0). Do đó, nghiên cứu có thể kết luận rằng các giả thuyết H1, H2, H3, H4, H5 được chấp nhận. Phương trình hồi quy đối với các biến có hệ số chuẩn hóa như sau:
QDSD = 0.341*HQMD+ 0.371* DSD+ 0.167*GIA + 0.401* ATBM + 0.217*HA
Trong đó: QDSD: Quyết định sử dụng
HQMD: Hiệu quả mong đợi; ATBM: An toàn bảo mật DSD: Tính dễ sử dụng; HA: Hình ảnh ngân hàng GIA: Chính sách giá
Kết quả nghiên cứu cho thấy:
- An toàn bảo mật là nhân tố ảnh hưởng mạnh nhất đến quyết định sử dụng dịch vụ ngân hàng trực tuyến của khách hàng cá nhân (với β4=0.401). Tính an tồn