Ma trận nhân tố (Component Matrixa)
Nhân tố (Component) 1 YD4 0,907 YD1 0,901 YD2 0,743 YD3 0,736 Eigenvalues 2,728 Phương sai rút trích (%) 68,207
Phương pháp rút trích (Extraction Method): Principal Component Analysis. a. Một nhân tố được rút trích (1 components extracted).
Nguồn: Số liệu phân tích dữ liệu nghiên cứu bằng SPSS 26 của tác giả
Kết quả phân tích EFA (Bảng 2 – Phục lục 3) cho thấy có 1 nhân tố được trích tại Eigenvalues = 2,728 > 1 và tổng phương sai trích được là 68,207% > 50%. Các hệ số tải nhân tố của thang đo đều đạt yêu cầu trên 0,50. Như vậy, thơng qua phân tích EFA các thang đo của Ý định sử dụng dịch vụ Mobile Banking của khách hàng cá nhân tại Vietcombank Vũng Tàu đều đạt yêu cầu.
48 Sau khi xử lý phân tích nhân tố EFA gồm 26 biến quan sát thuộc 6 nhóm nhân tố độc lập và 4 biến quan sát thuộc nhóm nhân tố phụ thuộc. Kết quả rút trích được sáu nhân tố ảnh đến Ý định sử dụng dịch vụ Mobile Banking của khách hàng cá nhân tại Vietcombank Vũng Tàu giống như mơ hình lý thuyết ban đầu. Do đó, mơ hình lý thuyết ban đầu và các giả thuyết đặt ra được giữ nguyên sau quá trình kiểm định Cronbanh’ Alpha, phân tích nhân tố khám phá EFA.
4.3.3. Kiểm định mơ hình và giả thuyết nghiên cứu
4.3.3.1. Mơ hình hồi quy tuyến tính
Mơ hình hồi quy xem xét các nhân tố ảnh hưởng đến ý định sử dụng dịch vụ Mobile Banking và mức độ tác động bao nhiêu. Mơ hình các yếu tố ảnh hưởng đến ý định sử dụng dịch vụ Mobile Banking của khách hàng cá nhân tại Vietcombank Vũng Tàu có dạng như sau:
𝑌𝐷 = 𝛽0+ 𝛽1𝐻𝐼 + 𝛽2𝑆𝐷 + 𝛽3𝑇𝐿 + 𝛽4𝑅𝑅 + 𝛽5𝑇𝑇 + 𝛽6𝑋𝐻 + µ𝑖 Trong đó:
● YD: Biến phụ thuộc (Y) thể hiện ý định sử dụng dịch vụ Mobile Banking của khách hàng cá nhân tại Vietcombank Vũng Tàu.
● Các biến độc lập (𝑋𝑖): Nhận thức sự hữu ích (HI), Nhận thức dễ sử dụng (SD), Điều kiện thuận lợi (TL), Nhận thức rủi ro (RR), Sự tin tưởng (TT) và Ảnh hưởng xã hội (XH).
● 𝛽0: Hệ số tự do, thể hiện giá trị của YD khi các biến độc lập trong mơ hình bằng 0.
● 𝛽𝑖(𝑖 = 1,6): Hệ số hồi quy riêng phần của các biến độc lập tương ứng HI, SD, TL, RR, TT và XH.
● µ𝑖: biến độc lập ngẫu nhiên có phân phối chuẩn với trung bình là 0 và phương sai khơng đổi 𝜎2.
49
4.3.3.2. Các giả định của mơ hình hồi quy tuyến tính bội
Phân tích hồi quy khơng phải chỉ là việc mô tả các dữ liệu quan sát được. Từ các kết quả quan sát được trong mẫu, ta phải suy rộng ra kết luận cho mối liên hệ giữa các biến trong tổng thể. Sự chấp nhận và diễn dịch kết quả hồi quy không thể tách rời các giả định cần thiết và những chuẩn đốn về sự vi phạm các giả định đó. Nếu các giả định bị vi phạm thì các kết quả ước lượng không đáng tin cậy nữa (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng
Ngọc, 2013). Các giả định từ 1 đến 5 sẽ được kiểm tra xem có bị vi phạm hay khơng ở
phần sau.
Giả định 1: Biến phụ thuộc và biến độc lập có quan hệ tuyến tính. Giả định 2: Phần dư µ𝑖 có phân phối chuẩn.
Giả định 3: Phương sai của các phần dư không thay đổi (là hằng số).
Giả định 4: Các sai số độc lập với nhau tức là khơng có hiện tượng tự tương quan giữa các phần dư.
Giả định 5: Khơng có mối tương quan giữa các biến độc lập (khơng có hiện tượng đa cộng tuyến).
4.4. Kiểm định quan hệ tương quan bằng ma trận Pearson
Trước khi kiểm định mơ hình nghiên cứu bằng phân tích hồi quy tuyến tính, cần phải xem xét mối tương quan giữa các biến của mơ hình. Có nhiều quy tắc, kinh nghiệm khác nhau đề nghị mức độ tương quan theo giá trị tuyệt đối r, trong đó quy tắc Evans (1996) được sử dụng phổ biến.
50