STT Mã hóa Diễn giải
Nhân tố dễ dùng (DD) N h ân tố 1
PE1 Tôi thấy việc sử dụng IB là đơn giản
PE2 Tơi thấy khơng có khó khăn gì trong việc tìm hiểu và sử dụng IB
PE3 Tôi thấy các quy định về sử dụng IB là dễ hiểu
KN1 Tôi tự tin về kỹ năng thao tác với thiết bị hỗ trợ và sử dụng dịch vụ
Internet
KN3 Tơi có thể sử dụng dịch vụ IB mà không cần sự hỗ trợ thêm của ngân
hàng Nhân tố hữu dụng cảm nhận (HD) N h ân tố 2
HD1 Sử dụng IB nhanh hơn việc đến giao dịch tại quầy
HD2 IB cho phép tôi thực hiện giao dịch ở bất cứ đâu
HD3 Tôi cho rằng sử dụng IB cho nhu cầu giao dịch của tôi dễ dàng hơn
HD4 IB mang lại nhiều hữu ích hơn so với các phƣơng thức thực hiện giao
Nhân tố sự tin cậy (TC) N h ân tố 3
TC1 Tôi tin hệ thống an ninh mạng của ngân hàng rất tốt.
TC2 Tôi tin rằng thông tin cá nhân của tơi đƣợc bảo vệ an tồn
TC3 Tôi tin rằng việc giao dịch qua IB là an tồn
TC4 Tơi tin ngân hàng sẽ bảo vệ quyền lợi hợp pháp của tôi khi giao dịch
Nhân tố quy chuẩn chủ quan (QC)
N
h
ân
tố
4
QC1 Bạn bè, đồng nghiệp… khuyên tôi nên sử dụng dịch vụ IB
QC2 Nhận xét, đánh giá của những ngƣời xung quanh tác động đến ý định
sử dụng dịch vụ IB của tôi
QC3 Quảng cáo, hƣớng dẫn chi tiết của ngân hàng có thể ảnh hƣởng đến y
định sử dụng IB của tôi
QC4 Khi mọi ngƣời đều sử dụng IB, tơi có thể sử dụng IB
Nhân tố tiện nghi (TN)
N
h
ân
tố
5
TN1 Tơi có sẵn những trang thiêt bị cần thiết để sử dụng dịch vụ IB
TN2 Tơi có sự am hiểu cần thiết để thực hiện giao dịch qua IB
TN3 Tơi cho rằng chi phí liên quan đến thiết bị, dịch vụ hỗ trợ IB có ảnh hƣởng đến việc sử dụng IB của tôi
Nhân tố ý định dùng IB (YD) N h ân tố 6
YD1 Tôi dự định sử dụng dịch vụ IB trong tƣơng lai
YD2 Chắc chắn trong tƣơng lai tơi sẽ sử dụng IB nếu có nhu cầu
YD3 Tơi cho rằng những ngƣời khác cũng sử dụng IB
4.4 Mơ hình hiệu chỉnh sau khi phân tích nhân tố
Sau khi phân tích và kiểm định bằng hệ tin cậy Cronbach’s alpha và nhân tố khám phá (EFA), chỉ còn lại 5 nhân tố bao gồm 20 biến quan sát (bảng 4.5) tác động đến ý định sử dụng IB và nhân tố ý định sử dụng IB vẫn giữ nguyên (bảng
Dễ dùng H1 Hữu dụng cảm nhận H2 Ý ĐỊNH SỬ DỤNG IB Sự tin cậy H3 H4 Quy chuẩn chủ quan
H5 Tiện nghi
4.4). Mơ hình nghiên cứu và các giả thuyết ban đầu (trình bày ở chƣơng 1) đƣợc điều chỉnh lại nhƣ hình 4.1:
Hình 4.1: Mơ hình nghiên cứu điều chỉnh lần 1
Giả thuyết H1: nhân tố dễ dùng có quan hệ đồng biến với ý định sử dụng dịch vụ IB Giả thuyết H2: Hữu dụng cảm nhận có quan hệ đồng biến với ý định sử dụng dịch
vụ IB.
Giả thuyết H3: Sự tin cậy có quan hệ đồng biến với ý định sử dụng dịch vụ IB. Giả thuyết H4: Quy chuẩn chủ quan có quan hệ đồng biến với ý định sử dụng dịch
vụ IB.
Giả thuyết H5: Tính tiện nghi có quan hệ đồng biến với ý định sử dụng dịch vụ IB.
Năm nhân tố tác động đến ý định sử dụng IB đƣợc ký hiệu theo thứ tự các giả thiết trên lần lƣợt là DD, HD, TC, QC và TN cùng với nhân tố ý định dùng IB ký hiệu là YD sẽ đƣợc đƣa vào phân tích tƣơng quan và hồi qui tuyến tính bội.
4.5 Phân tích tƣơng quan
sự tƣơng quan giữa nhân tố tác động đến ý định sử dụng IB với nhân tố ý định dùng IB và những mối liên hệ này là cùng chiều. Các giá trị sig. đều nhỏ (=0.000), do vậy chúng đều có ý nghĩa về mặt thống kê. Đồng thời cũng có tƣơng quan giữa các nhân tố tác động đến việc sử dụng IB với nhau nên mối quan hệ giữa các thành phần này cần phải xem xét kỹ trong phần phân tích hồi qui tuyến tính bội dƣới đây nhằm tránh hiện tƣợng đa cộng tuyến.
Bảng 4.7: Ma trận tƣơng quan giữa các thành phần nghiên cứu
Correlations YD DD HD TC QC TN YD Pearson Correlation Sig. (2-tailed) N 1 .275** .633** .695** .736** .590** .000 .000 .000 .000 .000 202 202 202 202 202 202 DD Pearson Correlation Sig. (2-tailed) N .275** 1 .212** .168* .187** .110 .000 .003 .017 .008 .119 202 202 202 202 202 202 HD Pearson Correlation Sig. (2-tailed) N .633** .212** 1 .409** .501** .480** .000 .003 .000 .000 .000 202 202 202 202 202 202 TC Pearson Correlation Sig. (2-tailed) N .695** .168* .409** 1 .580** .389** .000 .017 .000 .000 .000 202 202 202 202 202 202 QC Pearson Correlation Sig. (2-tailed) N .736** .187** .501** .580** 1 .396** .000 .008 .000 .000 .000 202 202 202 202 202 202 TN Pearson Correlation Sig. (2-tailed) N .590** .110 .480** .389** .396** 1 .000 .119 .000 .000 .000 202 202 202 202 202 202
**. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed). *. Correlation is significant at the 0.05 level (2-tailed).
4.6 Phân tích hồi qui tuyến tính bội
4.6.1Xác định biến độc lập và biến phụ thuộc.
Nếu kết luận đƣợc là các biến độc lập và biến phụ thuộc có tƣơng quan tuyến tính với nhau qua hệ số tƣơng quan Pearson, đồng thời giả định rằng chúng ta đã
cân nhắc kỹ bản chất của mối liên hệ tiềm ẩn giữa các biến và xem nhƣ đã xác định đúng hƣớng của một mối quan hệ nhân quả giữa chúng, thì chúng ta có thể mơ hình hóa mối quan hệ nhân quả của chúng bằng mơ hình hồi qui tuyến tính bội, trong đó một biến đƣợc gọi là biến phụ thuộc và biến còn lại gọi là các biến độc lập (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
YD = β0 + β1*DD + β2*HD + β3*TC + β4*QC + β5*TN
Trong đó:
• YD : Biến phụ thuộc (Y): Ý định sử dụng IB
• Các biến độc lập (Xi): nhân tố dễ dùng (DD), nhân tố hữu dụng cảm nhận (HD), nhân tố tin cậy (TC), nhân tố quy chuẩn chủ quan (QC), nhân tố tiện nghi (TN).
• βk: Hệ số hồi qui riêng phần. (k = 0…5)
4.6.2 Hồi qui tuyến tính bội.
Để kiểm định sự phù hợp giữa năm nhân tố tác động đến ý định dùng IB và ý định dùng IB, hàm hồi qui tuyến tính bội với phƣơng pháp đƣa vào một lƣợt (Enter)
đƣợc sử dụng. Nghĩa là phần mềm SPSS xử lý tất cả các biến đƣa vào một lần và đƣa ra
các thông số thống kê liên quan đến các biến.
Hệ số hồi qui riêng phần đã chuẩn hóa của thành phần nào càng lớn thì mức độ ảnh hƣởng của thành phần đó đến ý định sử dụng IB càng cao, nếu cùng dấu thì mức độ ảnh hƣởng thuận chiều và ngƣợc lại.
Bảng 4.8: Kết quả phân tích hồi qui bội
Coefficientsa Hệ số hồi qui
Chƣa chuẩn hóa đã chuẩn hóaHệ số hồi qui đa cộng tuyếnThống kê
Model T Sig.
B Std. Error Beta Tolerance VIF
1
Hệ số chặn -.328 .194 -1.690 .093
DD .071 .029 .090 2.473 .014 .944 1.060 HD .229 .049 .206 4.672 .000 .638 1.568
TC .231 .034 .306 6.869 .000 .626 1.599 QC .269 .036 .350 7.521 .000 .572 1.749 TN .270 .050 .224 5.386 .000 .717 1.395
Kết quả phân tích hồi qui bội tại bảng 4.8, các giá trị Sig. tƣơng ứng với các nhân tố DD, HD, TC, QC, TN lần lựợt là 0.014, 0.000, 0.000, 0.000 và 0.000 đều rất nhỏ. Vì vậy, có thể khẳng định các nhân tố này có ý nghĩa thống kê trong mơ hình.
4.6.3 Kiểm tra các giả định hồi qui
Phân tích hồi qui khơng chỉ là việc mơ tả các dữ liệu quan sát đƣợc mà cịn phải suy rộng cho mối liên hệ giữa các biến trong tổng thể từ các kết quả quan sát đƣợc trong mẫu đó. Kết quả của mẫu suy rộng ra cho giá trị của tổng thể phải đáp ứng các giả định cần thiết dƣới đây:
• Giả định liên hệ tuyến tính: giả định này sẽ đƣợc kiểm tra bằng biểu đồ phân tán scatter cho phần dƣ chuẩn hóa (Standardized residual) và giá trị dự dốn chuẩn hóa (Standardized predicted value). Kết quả (hình số 1, phụ lục 6) cho thấy phần dƣ phân tán ngẫu nhiên qua đƣờng thẳng qua điểm 0, khơng tạo thành một hình dạng nào cụ thể nào. Nhƣ vậy, giả định liên hệ tuyến tính đƣợc đáp ứng.
• Giả định phƣơng sai của sai số không đổi: kết quả kiểm định tƣơng quan hạng Spearman (bảng số 21, phụ lục 5) cho thấy giá trị sig. của các thành phần dễ dùng, hữu dụng, tin cậy, quy chuẩn, tiện nghi với giá trị tuyệt đối của phần dƣ lần lƣợt là: 0.176, 0.957, 0.462, 0.370, 0.800. Điều này cho thấy chúng ta không thể bác bỏ giả thiết Ho, nghĩa là phƣơng sai của sai số không đổi. Nhƣ vậy, giả định phƣơng sai của sai số không đổi không bị vi phạm.
• Giả định phần dƣ có phân phối chuẩn: kiểm tra biểu đồ phân tán của phần dƣ (hình số 2, phụ lục 6) cho thấy phân phối phần dƣ xấp xỉ chuẩn (trung bình mean gần bằng 0 và độ lệch chuẩn Std. gần bằng 1). Nhƣ vậy, giả định phần dƣ có phân phối chuẩn khơng bị vi phạm.
• Giả định khơng có tƣơng quan giữa các phần dƣ: đại lƣợng thống kê Durbin-Watson (d) đƣợc dùng để kiểm định tƣơng quan chuỗi bậc nhất. Kết quả nhận đƣợc từ bảng 4.9 cho thấy đại lƣợng thống kê Durbin-Watson có giá trị là 2.052 gần bằng 2, nên chấp nhận giả thuyết khơng có sự tƣơng quan chuỗi bậc nhất trong mơ hình. Nhƣ vậy, mơ hình hồi qui bội đáp ứng đƣợc tất cả các giả định.
4.6.4 Kiểm định độ phù hợp mơ hình và hiện tƣợng đa cộng tuyến.
• Kiểm định độ phù hợp của mơ hình
Hệ số R² điều chỉnh là thƣớc đo sự phù hợp đƣợc sử dụng cho tình huống hồi quy tuyến tính bội vì nó khơng phụ thuộc vào độ lệch phóng đại của hệ số R². Kết quả phân tích hồi qui bội (bảng 4.9) cho thấy R² điều chỉnh (Adjusted R Square) bằng 0.751, nghĩa là mức độ phù hợp của mơ hình là 75.10%. Có thể nói các thành phần biến đƣợc đƣa vào mơ hình đạt kết quả giải thích khá tốt.
Bảng 4.9: Model Summaryb
Hệ số R2
điều chỉnh Std. Error of the Estimate
Model R R Square Durbin-Watson 1 .870a .757 .751 .32094 2.052
Kết quả nhận đƣợc từ bảng ANOVAb (bảng 4.10) cho thấy trị thống kê F với giá trị Sig. rất nhỏ (= 0.000 < 0.05) cho thấy sẽ an tồn khi bác bỏ giả thiết Ho. Nhƣ vậy, có thể kết luận rằng mơ hình hồi qui bội thỏa mãn các điều kiện đánh giá và kiểm định độ phù hợp cho việc rút ra các kết quả nghiên cứu.
Bảng 4.10: ANOVAb
Model Sum of Squares Df Mean Square F Sig. 1 Regression 62.949 5 12.590 122.225 .000a
Residual 20.189 196 .103 Total 83.138 201
• Hiện tƣợng đa cộng tuyến
sử dụng và khi VIF < 10 nghĩa là các biến độc lập khơng có tƣơng quan tuyến tính với nhau. Kết quả nhận đƣợc từ bảng Coefficientsa (bảng 4.8) với hệ số phóng đại phƣơng sai VIF có giá trị từ 1.060 đến 1.749 đạt yêu cầu (VIF < 10). Có thể kết luận mơ hình hồi qui tuyến tính bội khơng có hiện tƣợng đa cộng tuyến. Nhƣ vậy, mối quan hệ giữa các biến độc lập khơng ảnh hƣởng đến việc giải thích mơ hình hồi qui tuyến tính bội.
4.6.5 Phƣơng trình hồi qui tuyến tính bội
Với tập dữ liệu thu đƣợc trong phạm vi nghiên cứu của đề tài và dựa vào bảng 4.8 thì phƣơng trình hồi qui bội thể hiện những nhân tố tác động đƣợc sắp xếp từ cao xuống thấp dựa theo hệ số beta đã chuẩn hóa đến ý định sử dụng IB có dạng:
YD = 0.350*QC + 0.306*TC + 0.224*TN + 0.206*HD + 0.090*DD
Trong đó:
• YD: Ý định sử dụng IB
• DD: Nhân tố dễ dùng
• HD: Nhân tố hữu dụng
• TC: Nhân tố tin cậy
• QC: Nhân tố quy chuẩn chủ quan
• TN: Nhân tố tiện nghi
Kết quả phân tích hồi qui cho thấy các biến trong thang đo các nhân tố tác động đến ý định sử dụng IB có hệ số β đều dƣơng nên tất cả các yếu tố trong mơ hình hồi qui ảnh hƣởng cùng chiều đến sự ý định sử dụng IB.
4.6.6 Tóm tắt kết quả kiểm định các giả thuyết
Năm nhân tố tác động đến ý định dùng IB gồm: nhân tố dễ dùng, hữu dụng, tin cậy, quy chuẩn chủ quan và tiện nghi với mức ý nghĩa Sig. < 0.05 (bảng 4.8) đều có ý nghĩa thống kê. Nhƣ vậy, các giả thuyết H1, H2, H3, H4, H5 trong mơ hình nghiên cứu điều chỉnh đã đề cập trong ở mục 4.4 (hình 4.1) đƣợc chấp nhận.
Bảng 4.11: Kết quả kiểm định các giả thuyết tại mục 4.4
Giả
Thuyết Tên giả thuyết Sig VIF quảKết H1 Tính dễ dùng có quan hệ đồng biến với ý định sử dụng dịch vụ IB 0.014 1.060 Chấp nhận
H2 Hữu dụng cảm nhận có quan hệ đồng biến với ý định sử dụng dịch vụ IB. 0.000 1.568 Chấp nhận
H3 Sự tin cậy có quan hệ đồng biến với ý định sử dụng dịch vụ IB. 0.000 1.599 Chấp nhận
H4 Quy chuẩn chủ quan có quan hệ đồng biến với ý định sử dụng dịch vụ IB. 0.000 1.749 Chấp nhận
H5 Tính tiện nghi có quan hệ đồng biến với ý định sử dụng dịch vụ IB. 0.000 1.395 Chấp nhận
4.7 Phân tích các biến định tích trong ý định sử dụng IB
Kiểm định trung bình Independent-samples t-test cho phép ta so sánh hai trị trung bình của hai mẫu độc lập rút ra từ hai tổng thể này trong tổng thể chung. Trong kiểm định này, nếu giá trị Sig. của kiểm định F (kiểm định Levene) >= 0.05 thì ta lấy trị giá Sig. trong kiểm định t (t-test) ở dòng phƣơng sai đồng nhất; ngƣợc lại ta lấy trị Sig. trong kiểm định t ở dịng phƣơng sai khơng đồng nhất.
Phân tích phƣơng sai Anova là sự mở rộng của kiểm định t-test vì phƣơng pháp này giúp ta so sánh trị trung bình của 3 nhóm trở lên. Kỹ thuật phân tích phƣơng sai đƣợc dùng để kiểm định giả thuyết các tổng thể nhóm có giá trị trung bình bằng nhau. (Hồng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008)
4.7.1 Phân tích ý định sử dụng IB giữa nam và nữ
khơng có sự khác biệt có ý nghĩa thống kê trong ý định dùng IB giữa nam và nữ vì trị Sig. = 0.398 > 0.05
Bảng 4.12: Kết quả t-test về ý định dùng IB giữa nam và nữ
Levene's Test for
Equality of Variances t-test for Equality of Means F Sig T df Sig. (2-tailed)
YD Equal variances
assumed .007 .933 -.848 200 .398
Equal variances not
assumed -.837 138.676 .404
4.7.2 Phân tích ý định sử dụng IB giữa các độ tuổi.
Kết quả phân tích Oneway Anova (bảng 4.13) cho thấy, khơng có sự khác biệt về ý định sử dụng IB giữa các độ tuổi do trị Sig. ( = 0.824) của nhân tố này lớn hơn 0.05.
Bảng 4.13: Kết quả ANOVA về ý định dùng IB giữa các độ tuổi
ANOVA
YD
Sum of
Squares Df Mean Square F Sig. Between Groups .161 2 .081 .194 .824
Within Groups 82.977 199 .417 Total 83.138 201
4.7.3 Phân tích ý định sử dụng IB giữa những ngƣời đã sử dụng IB và chƣa sử dụng IB
Kết quả kiểm định t - test (bảng 4.14) cho thấy, với mức ý nghĩa là 0.05, có sự khác biệt có ý nghĩa thống kê trong ý định dùng IB giữa những ngƣời đã và chƣa sử dụng IB vì trị Sig. = 0.000 < 0.05.
Bảng 4.14: Kết quả t-test về ý định dùng giữa những ngƣời có và chƣa sử dụng IB
Levene's Test for
Equality of Variances t-test for Equality of Means
F Sig T df Sig. (2-tailed)
YD Equal variances
assumed 5.643 .018 4.152 200 .000 Equal variances
not assumed 4.726 78.122 .000
Tóm tắt chƣơng 4
Chƣơng 4 trình bày kết quả nghiên cứu: kết quả kiểm định các thang đo, kiểm định mơ hình và các giả thuyết nghiên cứu. Kết quả phân tích hồi qui cho thấy có 5 nhân tố tác động cùng chiều đến ý định sử dụng IB lần lƣợt theo thứ tự ảnh