CHƯƠNG 4 : KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.3 Kết quả kiểm định độ tin cậy thang đo
4.3.1 Kết quả kiểm định độ tin cậy thang đo bằng Cronbach’s Alpha
4.3.1.1 Thang đo thành phần Nhận thức hữu ích
Kết quả phân tích thơng qua phần mềm SPSS 26 về đánh giá thang đo thành phần Nhận thức hữu ích cho thấy, có 01 biến bị loại khỏi mơ hình là HU7 vì hệ số tương quan biến tổng < 0,3, trong khi hệ số tương quan biến tổng của 9 biến còn lại đều thỏa mãn điều kiện lớn hơn 0,6. Sau khi loại bỏ biến HU7 khỏi mô hình, tác giả tiến hành kiểm định Cronbach’s Alpha lần 2 của 09 biến còn lại thuộc nhân tố này. Kết quả kiểm định cho thấy, sau khi loại biến thì hệ số Cronbach’s Alpha được cải thiện đáng kể. Cụ thế, hệ số Cronbach’s Alpha thay đổi từ 0,904 lên 0,916 sau khi loại bỏ biến HU7. Kết quả kiểm định lần 2 được tác giả trình bày cụ thể ở bảng 4.3:
Bảng 4.3: Kết quả kiểm định Cronbach’s Alpha Nhận thức hữu ích lần 2 Reliability Statistics
Cronbach's Alpha N of Items
.916 9
Nhân tố
Trung bình thang đo nếu
loại biến
Phương sai thang đo nếu
loại biến
Tương quan biến tổng
Cronbach's Alpha nếu loại biến
HU1 32.37 37.639 .694 .907 HU2 32.37 37.669 .702 .906 HU3 32.41 38.487 .653 .910 HU4 32.34 38.607 .675 .908 HU5 32.41 37.229 .715 .906 HU6 32.28 36.925 .759 .902 HU8 32.43 37.427 .706 .906 HU9 32.36 37.842 .695 .907 HU10 32.43 36.734 .739 .904 Nguồn: Kết quả từ SPSS 26 (2022)
4.3.1.2 Thang đo thành phần Nhận thức sử dụng
Kết quả phân tích độ tin cậy thang đo bằng Cronbach’s Alpha thông qua phần mềm SPSS 26 về đánh giá thang đo thành phần Nhận thức sử dụng được tác giả trình bày ở bảng 4.4. Kết quả kiểm định của 4 biến thuộc nhân tố này cho thấy hệ số tương quan biến tổng của 4 biến đều thỏa mãn điều kiện lớn hơn 0,6. Hệ số tương quan biến tổng lớn nhất là biến SD3 (0,699) và hệ số tương quan biến tổng nhỏ nhất là biến SD2 với giá trị là 0,639. Tuy nhiên, hệ số tương quan biến tổng giữa các biến khơng có sự chênh lệch quá lớn giữa các biến với giá trị Cronbach’s Alpha là 0,838.
Bảng 4.4 : Kết quả kiểm định Cronbach’s Alpha nhân tố Nhận thức sử dụng Reliability Statistics
Cronbach's Alpha N of Items
.838 4
Nhân tố
Trung bình thang đo nếu
loại biến
Phương sai thang đo nếu
loại biến
Tương quan biến tổng
Cronbach's Alpha nếu loại
biến SD1 12.01 6.746 .649 .804 SD2 12.04 6.803 .639 .808 SD3 12.12 6.332 .699 .781 SD4 12.02 6.463 .692 .785 Nguồn: Kết quả từ SPSS 26 (2022)
4.3.1.3 Thang đo thành phần Ảnh hưởng xã hội
Kết quả kiểm định độ tin cậy thang đo bằng Cronbach’s Alpha của 4 biến thuộc nhân tố Ảnh hưởng xã hội thông qua phần mềm SPSS 26 được tác giả trình bày ở bảng 4.5. Kết quả cho thấy, hệ số tương quan biến tổng của 5 biến đều thỏa mãn điều kiện lớn hơn 0,6. Hệ số tương quan biến tổng lớn nhất là biến AH3 (0,650) và hệ số tương quan biến tổng nhỏ nhất là biến AH1 với giá trị là 0,571. Tuy nhiên, hệ số tương quan biến tổng giữa các biến khơng có sự chênh lệch quá lớn với giá trị Cronbach’s Alpha là 0,831.
Bảng 4.5: Kết quả kiểm định Cronbach’s Alpha nhân tố Ảnh hưởng xã hội Reliability Statistics
Cronbach's Alpha N of Items
.831 5
Nhân tố
Trung bình thang đo nếu
loại biến
Phương sai thang đo nếu
loại biến
Tương quan biến tổng
Cronbach's Alpha nếu loại
biến AH1 15.10 10.859 .571 .813 AH2 14.40 9.734 .613 .803 AH3 14.38 9.506 .650 .791 AH4 15.15 10.564 .634 .798 Nguồn: Kết quả từ SPSS 26 (2022)
4.3.1.4 Thang đo thành phần Điều kiện thuận lợi
Bảng 4.6 : Kết quả kiểm định Cronbach’s Alpha nhân tố Điều kiện thuận lợi Reliability Statistics
Cronbach's Alpha N of Items
.906 8
Nhân tố
Trung bình thang đo nếu
loại biến
Phương sai thang đo nếu
loại biến
Tương quan biến tổng
Cronbach's Alpha nếu loại biến
DK1 26.13 26.114 .723 .893 DK2 26.02 29.190 .600 .903 DK3 26.11 25.667 .749 .890 DK4 26.08 26.657 .698 .895 DK5 26.07 27.209 .661 .898 DK6 26.87 27.685 .730 .892 DK7 26.90 27.653 .724 .893 DK8 26.91 27.007 .740 .891 Nguồn: Kết quả từ SPSS 26 (2022)
Kết quả kiểm định độ tin cậy thang đo bằng Cronbach’s Alpha của 4 biến thuộc nhân tố Điều kiện thuận lợi thông qua phần mềm SPSS 26 được tác giả trình bày ở bảng 4.6. Kết quả cho thấy, hệ số tương quan biến tổng của 8 biến đều thỏa mãn điều kiện lớn hơn 0,6. Hệ số tương quan biến tổng lớn nhất là biến DK1 (0,749) và hệ số tương quan biến tổng nhỏ nhất là biến DK3 với giá trị là 0,600. Tuy nhiên, hệ số tương quan biến tổng giữa các biến khơng có sự chênh lệch quá lớn với giá trị Cronbach’s Alpha là 0,906.
4.3.1.5 Thang đo thành phần Nhận thức về sự bảo mật
Kết quả kiểm định độ tin cậy thang đo bằng Cronbach’s Alpha của 4 biến thuộc nhân tố Nhận thức uy tín thơng qua phần mềm SPSS 26 được tác giả trình bày ở bảng 4.7. Kết quả cho thấy, hệ số tương quan biến tổng của 7 biến đều thỏa mãn điều kiện lớn hơn 0,7. Hệ số tương quan biến tổng lớn nhất là biến UT5 (0,793) và hệ số tương quan biến tổng nhỏ nhất là biến UT4 và UT6 với giá trị là 0,739. Kết quả phân tích cũng cho thấy, giá trị Cronbach’s Alpha của nhân tố này đạt giá trị là 0,921.
Bảng 4.7: Kết quả kiểm định Cronbach’s Alpha nhân tố Nhận thức sự bảo mật Reliability Statistics
Cronbach's Alpha N of Items
.921 7
Nhân tố
Trung bình thang đo nếu
loại biến
Phương sai thang đo nếu
loại biến
Tương quan biến tổng
Cronbach's Alpha nếu loại biến
UT1 23.93 25.161 .755 .909 UT2 24.01 25.561 .741 .910 UT3 23.99 25.112 .768 .907 UT4 24.06 27.723 .739 .912 UT5 23.95 25.090 .793 .905 UT6 23.98 25.634 .739 .910 UT7 24.03 25.628 .764 .908 Nguồn: Kết quả từ SPSS 26 (2022)
4.3.1.5 Thang đo thành phần Ý định sử dụng
Kết quả kiểm định độ tin cậy thang đo bằng Cronbach’s Alpha của 3 biến thuộc nhân tố Ý định sử dụng thơng qua phần mềm SPSS 26 được tác giả trình bày ở bảng 4.8. Kết quả cho thấy, hệ số tương quan biến tổng của 3 biến đều thỏa mãn điều kiện lớn hơn 0,6. Kết quả phân tích cũng cho thấy, giá trị Cronbach’s Alpha của nhân tố này đạt giá trị là 0,812.
Bảng 4.8 : Kết quả kiểm định Cronbach’s Alpha nhân tố Ý định sử dụng Reliability Statistics
Cronbach's Alpha N of Items
.812 3
Nhân tố Trung bình thang đo nếu loại biến
Phương sai thang đo nếu
loại biến
Tương quan biến tổng
Cronbach's Alpha nếu loại
biến
YD1 7.92 2.144 .660 .745
YD2 7.86 2.323 .667 .738
YD3 7.79 2.254 .661 .744
Nguồn: Kết quả từ SPSS 26 (2022)
Như vậy, thông qua kết quả kiểm định Cronbach’s Alpha của 33 biến quan sát thuộc 5 biến độc lập và 03 biến quan sát thuộc một biến phụ thuộc cho thấy, có 01 biến bị loại khỏi mơ hình là HU7 vì hệ số tương quan biến tổng < 0,3 và sau khi loại biến thì hệ số Cronbach’s Alpha được cải thiện đáng kể. Cụ thế, hệ số Cronbach’s Alpha thay đổi từ 0,904 lên 0,916 sau khi loại bỏ biến HU7. Bên cạnh đó, trừ HU7 đã loại bỏ do hệ số tương quan biến tổng <0,3 thì tất cả hệ số tương quan biến tổng của 35 thang đo còn lại đều thỏa mãn điều kiện lớn hơn 0,6 với hệ số tương quan biến tổng lớn nhất là biến UT5 (0,793) và hệ số tương quan biến tổng nhỏ nhất là biến AH1 với cùng giá trị là 0,500. Trong đó, hệ số Cronbach’s Alpha lớn nhất thuộc về nhân tố Nhận thức về sự bảo mật (0,921), vẫn đảm bảo giá trị không quá lớn (nhỏ hơn 0,95) để tránh hiện tượng trùng lắp trong thang đo; nhân tố Ảnh hưởng xã hội có hệ số Cronbach’s Alpha nhỏ nhất là 0,831. Từ hai phân tích trên, có thể khẳng định
rằng các nhân tố trong bài đều thỏa mãn những tiêu chí của kiểm định Cronbach’s Alpha hay nói cách khác biến quan sát cịn lại được sử dụng đều đáp ứng độ tin cậy để tiến hành những phân tích tiếp theo trong bài khóa luận này.
4.3.2 Phân tích nhân tố khám phá EFA
4.3.2.1 Thang đo các giá trị độc lập
Tất cả 32 biến quan sát thuộc 05 biến độc lập được tác giả đưa vào phân tích nhân tố khám phá, tác giả sử dụng phương pháp rút trích Principal Components và phép quay Varimax. Sau hai lần chạy để loại biến DK2 do biến này có hệ số tải nhỏ hơn 0.5, loại biến UT4 do biến này tải lên ở cả 2 nhân tố (cụ thể ở Phụ lục 6 và Phụ lục 7):
Bảng 4.9: Tóm tắt kết quả phân tích nhân tố khám phá (Lần thứ hai) Nhân tố Biến Hệ số tải nhân tố
1 2 3 4 5 Nhận thức hữu ích HU6 .792 HU10 .772 HU1 .745 HU9 .745 HU8 .743 HU5 .739 HU3 .728 HU2 .723 HU4 .687 Điều kiện thuận lợi DK1 .785 DK4 .758 DK3 .757 DK7 .756 DK5 .747 DK8 .735 DK6 .728 Nhận thức về sự bảo mật UT5 .840 UT1 .804
Nhân tố Biến Hệ số tải nhân tố 1 2 3 4 5 UT6 .799 UT7 .792 UT3 .789 UT2 .772 Ảnh hưởng xã hội AH5 .743 AH1 .732 AH3 .715 AH4 .687 AH2 .661 Nhận thức sử dụng SD4 .812 SD3 .766 SD1 .734 SD2 .646 KMO = 0.916 Sig. = 0.000 Tổng phương sai trích = 64,644 % Nguồn: Kết quả xử lý SPSS, 26
Thông qua bảng ma trận xoay nhân tố trong bảng 4.9, cho thấy rằng sau khi loại bỏ hai biến khơng phù hợp, 30 biến cịn lại có ý nghĩa thống kê rất tốt với hệ số tải nhân tố đều lớn hơn 0,6 (Hair và cộng sự, 2009). Biến quan sát có hệ số tải nhân tố nhỏ nhất là SD2 (0,646), vẫn đảm bảo đạt mức ý nghĩa thống kê tốt theo Hair và cộng sự (2009). Kết quả từ phân tích nhân tố khám phá cho thấy, hệ số KMO là 0,916 > 0,5 nên thỏa mãn yêu cầu của phân tích nhân tố (0,5 ≤ KMO ≤ 1) (Hair và ctg, 2010). Hệ số Sig. = 0,000 < 0,005 của kiểm định Bartlett cho biết có các biến quan sát tương quan với nhau trong tổng thể có ý nghĩa thống kê, do đó các quan sát phù hợp cho việc phân tích nhân tố. Tổng phương sai trích (Variance Extracted) giải thích được 64,644 % sự biến thiên của dữ liệu được giải thích bởi các nhân tố, đồng thời chứng tỏ phân tích nhân tố là thích hợp (73,92% > 50%) (Anderson và Gerbing, 1988). Kết quả phân tích cho thấy có 30 biến thuộc 5 nhân tố đều có độ tin cậy và ý nghĩa thực tiễn.
4.3.2.2 Thang đo biến phụ thuộc ý định sử dụng
Với mục đích kiểm tra độ tin cậy và độ hội tụ của các nhân tố của Ý định sử dụng ví điện tử, tác giả tiến hành phân tích nhân tố đối với 03 nhân tố của Ý định sử dụng.
Bảng 4.10:Kết quả phân tích nhân tố khám phá biến phụ thuộc Ý định sử dụng
Biến quan sát Hệ số tải nhân tố 1 YD2 .856 YD3 .852 YD1 .851 KMO = 0.717 Sig. = 0.000 Tổng phương sai trích = 72.763% Nguồn: Kết quả xử lý SPSS, 26
Kết quả phân tích EFA tại bảng 4.10 cho thấy cả ba biến quan sát của thang đo Ý định sử dụng đều thõa mãn yêu cầu của phân tích nhân tố. Kết quả cho thấy, hệ số KMO = 0,717 > 0,5; kiểm định Bartlett có ý nghĩa thống kê sig = 0,000 (< 0,050) chứng tỏ các biến quan sát tương quan với nhau trong tổng thể có ý nghĩa thống kê. Tổng phương sai trích (Variance Extracted) giải thích được 72,763 % sự biến thiên của dữ liệu được giải thích bởi 3 biến quan sát.
4.4 Phân tích tương quan và phân tích hồi quy 4.4.1 Phân tích tương quan 4.4.1 Phân tích tương quan
Bảng 4.11: Ma trận hệ số tương quan giữa các biến
N=206 YD UT AH HU DK SD YD Pearson Correlation 1 Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 .000 UT Pearson Correlation .471 ** 1
N=206 YD UT AH HU DK SD Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 .000 AH Pearson Correlation .503 ** .387** 1 Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 .000 HU Pearson Correlation .677 ** .351** .328** 1 Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 .000 DK Pearson Correlation .490 ** .352** .530** .303** 1 Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 .000 SD Pearson Correlation .671 ** .264** .374** .517** .401** 1 Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 .000
**. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).
Nguồn: Kết quả xử lý SPSS, 26
Theo kết quả hệ số tương quan giữa các biến cho thấy tất cả các giá trị Sig tương quan Pearson giữa các biến độc lập với biến phụ thuộc đều nhỏ hơn 0.05. Điều đó cho thấy biến phụ thuộc là “Ý định sử dụng” và các biến độc lập có mối quan hệ tương quan với nhau và phân tích hồi quy tuyến tính là phù hợp. Đồng thời, kết quả phân tích ở bảng Tương quan cũng cho thấy, số tương quan R của 5 biến độc lập với biến phụ thuộc có giá trị dương nên đây là mối tương quan thuận. Cụ thể: Biến phụ thuộc YD “Ý định sử dụng” có tương quan mạnh nhất với biến độc lập HU “Nhận thức hữu ích” với hệ số Pearson = 0.677 và có tương quan yếu nhất với biến độc lập ĐK “Điều kiện xã hội” với hệ số Pearson = 0.490.
Tuy nhiên, kết quả các hệ số tương quan giữa các biến độc lập cũng khá lớn, do đó, cần phải xem xét hiện tượng đa cộng tuyến trong quá trình đánh giá mơ hình.
4.4.2 Phân tích hồi quy đa biến
Bảng 4.12: Mơ tả kết quả hồi quy của mơ hình
Mơ hình R R2 R2 hiệu chỉnh Std. Error of the Estimate Hệ số Durbin – Watson 1 .823a .677 .668 .41201 1.778
a. Biến độc lập (Hằng số): SD, UT, DK, HU, AH b. Biến phụ thuộc: YD
Nguồn: Kết quả xử lý SPSS, 26
Theo bảng 4.12 cho thấy, kết quả phân tích hồi quy của mơ hình các yếu tố ảnh hưởng đến ý định sử dụng ví điện tử của sinh viên Khối Kinh tế với 5 biến độc lập như sau: Trị số R =0,823 thể hiện mối quan hệ giữa các biến trong mơ hình có mối tương quan rất chặt chẽ.
Kết quả cũng cho thấy mơ hình hồi quy đưa ra tương đối phù hợp với mức ý nghĩa 0.05. Hệ số R2 hiệu chỉnh = 0.668 có nghĩa là có khoảng 66.8% sự thay đổi của biến phụ thuộc Ý định sử dụng ví điện tử được giải thích bằng sự thay đổi của biến được lập có mặt trong mơ hình.
4.4.2.1 Kiểm tra các giả định của mơ hình hồi quy
- Giả định liên hệ tuyến tính: Giả định này được tiến hành kiểm tra bằng biểu
đồ phân tán scatter cho phần dư chuẩn hóa và giá trị dự đoán chuẩn hóa. Kết quả tác giả thu nhận được cho thấy, phần dư chuẩn hóa có sự phân bổ tập trung xung quanh đường tung độ 0, vì vậy, giả định quan hệ tuyến tính khơng bị vi phạm.
Hình 4.1: Đồ thị scatter về phần dư chuẩn hóa và giá trị dự đốn chuẩn hóa
Ng̀n: Kết quả xử lý SPSS, 26 Giả định khơng có tương quan giữa các phần dư: Để kiểm tra giả định không có tương quan giữa các phần dư, tác giả sử dụng hệ số thống kê Durbin–Waston (d). Kết quả tại bảng 4.12 cho thấy, hệ số kiểm định Durbin - Watson = 1.778 đạt yêu cầu thuộc trong khoảng từ 1 đến 3, vì vậy, ở mơ hình này khơng có hiện tượng tự tương quan giữa các phần dư trong mô hình.
Giả định phần dư có phân phới chuẩn: Để kiểm tra giả định phần dư có phân
phối chuẩn, tác giả sử dụng biểu đồ tần số Histogram và biểu đồ P-P Plot. Biểu đồ tần số Histogram được thể hiện ở hình 4.2. Kết quả giá trị trung bình MEAN gần=0, độ lệch chuẩn Std.= 0,986 gần = 1, thể hiện sự phân tán phần dư cho thấy phân phối phần dư xấp xỉ chuẩn. Vì vậy, có thể kết luận rằng: giả thuyết phân phối chuẩn của phần dư không bị vi phạm.
Hình 4.2: Biều đồ Histogram giả định phân phối chuẩn của phần dư
Nguồn: Kết quả xử lý SPSS, 26
Biểu đồ P–P Plot ở hình 4.3 thể hiện mật độ của các điểm phân vị phân phối của các biến trong mơ hình tập trung thành 1 đường chéo, như vậy, giả định phân phối chuẩn của phần dư khơng bị vi phạm.
Hình 4.3: Biều đồ Normal P–P Plot Residual :giả định phân phối chuẩn của
phần dư
Hiện tượng đa cộng tuyến: Hiện tượng đa cộng tuyến được thể hiện trong bảng