Đặc điểm mẫu nghiên cứu Tần sô Phần trăm % hợp lệ % tích lũy Giới tính Nữ 116 44.4 44.4 44.4 Nam 145 55.6 55.6 100.0 Độ tuổi 18 - 30 177 67.8 67.8 67.8 31 - 40 70 26.8 26.8 94.6 41 -50 14 5.4 5.4 100.0 Trên 50 0 0.0 0.0 100.0 Trình độ học vấn Phổ thông trung học 1 .4 .4 .4 Trung cấp, Cao đẳng 12 4.6 4.6 5.0 Đại học 187 71.6 71.6 76.6 Sau đại học 61 23.4 23.4 100.0 Mức thu nhập hàng tháng Dưới 5 triệu 62 23.8 23.8 23.8
Từ 5 triệu đến dưới 10 triệu 113 43.3 43.3 67.0
Từ 10 triệu đến dưới 15 triệu 59 22.6 22.6 89.7
Từ 15 triệu đến dưới 20 triệu 18 6.9 6.9 96.6
Trên 20 triệu 9 3.4 3.4 100.0
4.3. KIỂM ĐỊNH MƠ HÌNH ĐO LƯỜNG
Nghiên cứu này sử dụng thang đo được lấy từ các nghiên cứu của các tác giả nước ngồi. Tuy nhiên, như đã trình bày trong chương 2, thang đo này khi áp dụng cụ thể cho loại dịch vụ cụ thể là dịch vụ ebanking và thị trường Việt Nam thì cần điều chỉnh, bổ sung cho phù hợp. Vì lý do đó, các thang đo được sử dụng để đo lường các khái niệm nghiên cứu trong đề tài này cần phải được kiểm định lại trong thị trường Việt Nam và loại hình dịch vụ ebanking là hết sức cần thiết. Độ tin cậy của từng thành phần của thang đo được đánh giá bằng công cụ hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha. Những thành phần nào không đạt yêu cầu về độ tin cậy sẽ bị loại. Tất cả các biến quan sát của những thành phần đạt được độ tin cậy sẽ được tiếp tục phân tích nhân tố khám phá (EFA) để khám phá cấu trúc thang đo các thành phần. Công việc này cũng được thực hiện cho các thang đo khái niệm về Ý định sử dụng ebanking. Sau khi phân tích nhân tố khám phá (EFA), nghiên cứu sẽ thực hiện kiểm định các giả thuyết nghiên cứu được đưa ra trong chương 2 bằng phương pháp hồi quy bội.
4.3.1 Kiểm định Cronbach’s Alpha đôi với các thang đo ly thuyết
Phân tích hệ số Cronbach’s Alpha được sử dụng để đánh giá độ tin cậy của thang đo trong nghiên cứu. Hệ số này thường được dùng để đo lường mức độ chặt chẽ các mục hỏi trong thang đo có sự tương quan với nhau. Để tính Cronbach’s Alpha cho một thang đo thì thang đo phải có tối thiểu là ba biến đo lường (Nguyễn Đình Thọ, 2011). Các thang đo được sử dụng trong nghiên cứu đều có ít nhất ba biến đo lường trở lên, do vậy có thể tính Cronbach’s Alpha cho các thang đo.
Tác giả tiến hành kiểm định từng thành phần trước khi phân tích nhân tố. Biến có hệ số tương quan biến - tổng < 0.3 không đạt về mặt thống kê (Nguyễn Đình Thọ, 2011) và sẽ xem xét loại biến. Tiêu chuẩn chọn thang đo có độ tin cậy Cronbach’s Alpha từ 0.6 trở lên (Nunnally & Burnstein, 1994). George và Mallery (2003) cũng
đưa ra các quy tắc đánh giá Cronbach’s Alpha như sau: > 0.9 - Rất tốt, > 0.8 - Tốt, > 1.7 - chấp nhận được, > 0.6 - có thể sử dụng, > 0.5 - Xấu, và < 0.5 - Khơng chấp nhận
(trích từ Gliem & Gliem, 2003). Tuy nhiên nếu hệ số Cronbach’s Alpha quá lớn (trên 0.95) thì cũng khơng tốt vì xảy ra hiện tượng trùng lắp trong đo lường, các biến quan sát khơng có sự khác biệt (Nguyễn Đình Thọ, 2011).
Kết quả Cronbach’s Alpha của 5 khái niệm yếu tố tác động vào ý định sử dụng trình bày ở Bảng 4.2.
Bảng 4.2. Cronbach’s Alpha của các khái niệm nghiên cứu
Biến quan sát
Trung bình thang đo nếu loại biến
Phương sai thang đo nếu
loại biến Tương quan biến - tổng hiệu chỉnh Cronbach’s Alpha nếu loại biến Hiệu quả mong đợi: Cronbach’s Alpha = 0.918
PE1 12.29 9.229 .779 .902
PE2 12.32 9.504 .809 .896
PE3 12.34 9.119 .785 .900
PE4 12.31 9.244 .825 .892
PE5 12.27 9.499 .751 .907
Nỗ lực mong đợi: Cronbach’s Alpha = 0.834
EE1 10.05 6.094 .736 .756
EE2 10.26 6.749 .682 .784
EE3 10.11 6.319 .657 .793
EE4 10.44 6.717 .587 .824
Điều kiện thuận tiện: Cronbach’s Alpha = 0.829
FC1 14.57 8.677 .559 .813
FC2 14.48 7.997 .710 .773
FC4 14.16 7.505 .665 .785
FC5 14.27 8.497 .552 .816
Ảnh hưởng xã hội: Cronbach’s Alpha = 0.789
SI1 9.85 5.433 .662 .704
SI2 9.97 5.165 .686 .690
SI3 9.84 4.997 .758 .650
SI4 9.82 7.035 .315 .860
Nhận thức rủi ro: Cronbach’s Alpha = 0.906
PR1 13.52 11.758 .805 .876
PR2 13.45 11.164 .857 .864
PR3 13.54 11.488 .767 .884
PR4 13.54 11.811 .780 .881
PR5 13.62 13.191 .613 .914
Y định sử dụng ebanking: Cronbach’s Alpha = 0.892
UIE1 6.94 2.916 .757 .872
UIE2 6.77 2.908 .799 .836
UIE3 6.84 2.859 .807 .829
a) Cronbach’s Alpha của các thành phần Thành phần Hiệu quả mong đợi
Kết quả thành phần Hiệu quả mong đợi có Cronbach’s Alpha là 0.918 và các hệ số tương quan biến - tổng của các biến thành phần đều lớn hơn 0.3. Hệ số tương quan biến
- tổng nhỏ nhất là 0.751 (PE5). Vì vậy 5 biến đo lường thành phần này đều được sử dụng trong phân tích EFA tiếp theo.
Thành phần Nỗ lực mong đợi
Kết quả thành phần Nỗ lực mong đợi có Cronbach’s Alpha là 0.834 và các hệ số tương quan biến - tổng của các biến thành phần đều lớn hơn 0.3. Hệ số tương quan biến
- tổng nhỏ nhất là 0.587 (EE4). Vì vậy 4 biến đo lường thành phần này đều được sử dụng trong phân tích EFA tiếp theo.
Thành phần Điều kiện thuận tiện
Kết quả thành phần Điều kiện thuận tiện có Cronbach’s Alpha là 0.829 và các hệ số tương quan biến - tổng của các biến thành phần đều lớn hơn 0.3. Hệ số tương quan biến
- tổng nhỏ nhất là 0.552 (FC5). Vì vậy 5 biến đo lường thành phần này đều được sử dụng trong phân tích EFA tiếp theo.
Thành phần Ảnh hưởng xã hội
Kết quả thành phần Ảnh hưởng xã hội có Cronbach’s Alpha là 0.789 và các hệ số tương quan biến - tổng của các biến thành phần đều lớn hơn 0.3. Hệ số tương quan biến
- tổng nhỏ nhất là 0.315 (SI4). Tuy nhiên, khi loại biến SI4 thì Cronbach’s Alpha của cả thang đo sẽ tăng lên 0.86, và căn cứ về mặt ý nghĩa thì SI4 thể hiện nhận thức giá trị bản thân nhiều hơn là ảnh hưởng xã hội. Do đó, tác giả quyết định loại biến này ra khỏi thang đo. Vì vậy thang đo này còn 3 biến thành phần được sử dụng trong phân tích EFA tiếp theo.
Thành phần Nhận thức rủi ro
Kết quả thành phần Nhận thức rủi ro có Cronbach’s Alpha là 0.906 và các hệ số tương quan biến - tổng của các biến thành phần đều lớn hơn 0.3. Hệ số tương quan biến
- tổng nhỏ nhất là 0.613 (PR5). Vì vậy 5 biến đo lường thành phần này đều được sử dụng trong phân tích EFA tiếp theo.
b) Cronbach’s Alpha của thành phần Y định sử dụng ebanking
Kết quả thành phần Ý định sử dụng ebanking có Cronbach’s Alpha là 0.892 và các hệ số tương quan biến - tổng của các biến thành phần đều lớn hơn 0.3. Hệ số tương quan biến - tổng nhỏ nhất là 0.757 (UIE1). Vì vậy 3 biến đo lường thành phần này đều được sử dụng trong phân tích EFA tiếp theo.
(Xem thêm Phụ lục 8 - Kết quả kiểm định các thang đo bằng Cronbach’s Alpha)
4.3.2 Phân tích nhân tơ khám phá (EFA)
Phân tích nhân tố khám phá là kỹ thuật được sử dụng nhằm thu nhỏ và tóm tắt các dữ liệu. Khi phân tích nhân tố khám phá EFA, các nhà nghiên cứu thường quan tâm đến một số tiêu chuẩn:
Thứ nhất, hệ số KMO (Kaiser- Meyer-Olkin) là một chỉ tiêu dùng để xem xét sự thích hợp của EFA. KMO càng lớn càng tốt vì phần chung giữa các biến càng lớn (Nguyễn Đình Thọ, 2011). Giá trị KMO trong khoảng từ 0.5 - 1 thì phân tích nhân tố là thích hợp. (Hồng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008). Kiểm định Bartlett xem xét giả thuyết về độ tương quan giữa các biến quan sát bằng không trong tổng thể. Nếu kiểm định này có ý nghĩa thống kê (Sig ≤ 0.05) thì giữa các biến quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể đủ để tiến hành phân tích EFA. (Hair, 2010).
Thứ hai, hệ số tải nhân tố (Factor Loading), theo Hair & các tác giả (2010), hệ số tải nhân tố là chỉ tiêu để đảm bảo mức ý nghĩa thiết thực của EFA. Hệ số tải nhân tố bằng 0.3 được xem đạt mức tối thiểu, từ giá trị 0.4 trở lên, hệ số tải nhân tố được xem là quan trọng, và từ 0.5 được xem là có ý nghĩa thực tiễn. Ngồi ra, Hair & ctg (2010) cũng đề nghị: nếu chọn tiêu chuẩn hệ số tải nhân tố ≥ 0.3 thì cỡ mẫu của nghiên cứu ít nhất là 350, nếu cỡ mẫu khoảng 100 thì nên chọn hệ số tải nhân tố ≥ 0.55, nếu cỡ mẫu khoảng 50 thì hệ số tải nhân tố phải ≥ 0.75. Trong nghiên cứu này, nếu biến quan sát nào có hệ số tải nhân tố ≤ 0.50 sẽ bị loại.
Thứ ba, thang đo được chấp nhận khi tổng phương sai trích ≥ 50% (Nguyễn Đình Thọ, 2011). Cũng theo Nguyễn Đình Thọ (2011) thì tổng phương sai trích từ 60% trở lên là tốt.
Thứ tư, điểm dừng khi trích các yếu tố có hệ số Eigenvalue phải có giá trị ≥ 1 (Hair, 2011).
Thứ năm, khác biệt hệ số tải nhân tố của một biến quan sát giữa các nhân tố ≥ 0.30 để đảm bảo giá trị phân biệt giữa các nhân tố (Jabnoun & Al-Tamimi, 2003).
4.3.2.1 Phân tích nhân tơ tác động
Khi phân tích EFA cho các nhân tố tác động, tác giả sử dụng phương pháp trích Principal Component Analysis với phép xoay Varimax và điểm dừng khi trích các yếu tố có eigen value lớn hơn 1. Như đã trình bày ở mục 4.3.1, 22 biến quan sát của 5 thành phần tiếp tục đưa vào phân tích EFA. Kết quả đầy đủ được trình bày trong Phụ lục 5.
Qua rút trích nhân tố lần 1 loại bớt 1 biến FC5 có hệ số tải nhân tố khơng đạt u cầu (phụ lục 5). Biến bị loại FC5 có nội dung “Tơi cảm thấy thuận tiện khi sử dụng các dịch vụ ebanking.”, về mặt ý nghĩa thì FC1, FC2, FC3, FC4 đã bao hàm ý nghĩa của FC5 do đó khi biến này có hệ số tải khơng đạt u cầu ta có thể loại mà khơng sợ ảnh hưởng về ý nghĩa.
Kết quả thể hiện trong bảng 4.3 cho thấy sau khi loại bỏ biến không tin cậy, thang đo cịn lại 21 biến được tiến hành phân tích nhân tố lần 2 và trích thành 5 nhóm với tổng phương sai trích đạt: 72.589% (đạt yêu cầu > 50%) nghĩa là 5 nhân tố rút ra giải thích được 72.589% biến thiên của dữ liệu; điểm dừng khi trích các yếu tố hệ số Eigenvalue có giá trị >1. Hệ số tải nhân tố đều lớn hơn 0.5 nên các biến quan sát đều quan trọng, các khái niệm nghiên cứu đạt giá trị hội tụ. Hệ số KMO là 0.838 (đạt yêu cầu > 0.5) thể hiện sự thích hợp của phân tích nhân tố, kiểm định Bartlett đạt ý nghĩa thống kê (sig < 0.05).
Kiểm tra lại Cronbach’s Alpha cho thấy 5 nhân tố này đều đạt u cầu. Như vậy có thể kết luận, phân tích nhân tố là phù hợp.
Bảng 4.3. Kết quả EFA các nhân tố tác động
Sô thứ tự Biến quan sát Nhân tô
1 2 3 4 5 1. PE4 0.842 2. PE2 0.831 3. PE1 0.830 4. PE3 0.804 5. PE5 0.799 6. PR2 0.918 7. PR1 0.882 8. PR3 0.862 9. PR4 0.853 10. PR5 0.706 11. FC4 0.825 12. FC2 0.813 13. FC3 0.772 14. FC1 0.627 15. EE1 0.813 16. EE2 0.774 17. EE3 0.763 18. EE4 0.651 19. SI2 0.855 20. SI1 0.822 21. SI3 0.820 Eigenvalue 6.659 3.827 1.926 1.538 1.294 Phương sai trích 18.5 17.543 12.789 12.518 11.239 Cronbach’s Alpha 0.918 0.906 0.850 0.816 0.860
Nhân tơ thứ nhất gồm có 5 biến quan sát sau:
PE1 Sử dụng ebanking cho phép tôi quản lý tốt thơng tin tài chính cá nhân
PE2 Tơi tiết kiệm được nhiều thời gian khi sử dụng dịch vụ ebanking
PE4 Sử dụng ebanking làm tăng năng suất và chất lượng công việc của tôi
PE5 Tơi cảm thấy dịch vụ ebanking rất hữu ích
Nhân tố này được đặt tên là Hiệu quả mong đợi và ký hiệu là PE.
Nhân tơ thứ hai gồm có 5 biến quan sát sau:
Nhân tố này được đặt tên là Nhận thức rủi ro và ký hiệu là PR. Nhân tô thứ ba gồm có 4 biến quan sát sau:
Nhân tố này được đặt tên là Nỗ lực mong đợi và ký hiệu là EE. Nhân tô thứ tư gồm có 4 biến quan sát sau:
Nhân tố này được đặt tên là Điều kiện thuận tiện và ký hiệu là FC.
PR1 Tơi vẫn khơng an tâm về tính bảo mật của kênh ngân hàng điện tử
PR2 Tôi lo lắng người khác giả mạo thông tin của tôi
PR3 Tôi lo bị hacker đánh cắp tiền từ tài khoản
PR4 Giao dịch ebanking có khả năng xảy ra thất thốt tiền từ tài khoản
PR5 Tơi ngần ngại sử dụng hệ thống vì sợ mắc lỗi sai không thể sửa chữa
(chuyển khoản nhầm, thanh tốn nhầm hóa đơn...)
EE1 Tơi có thể dễ dàng tương tác với hệ thống ebanking
EE2 Hướng dẫn trên hệ thống ebanking là rõ ràng, dễ hiểu
EE3 Những thao tác thực hiện trên ebanking là đơn giản đối với tôi
EE4 Tôi có thể dễ dàng sử dụng ebanking khi được hướng dẫn
FC1 Tơi có đủ các nguồn lực cần thiết (máy tính, internet, kiến thức...) để sử dụng dịch vụ ebanking
FC2 Tơi có kiến thức cần thiết để sử dụng hệ thống
FC3 Các phương tiện vật chất trong dịch vụ ebanking rất hấp dẫn (web dễ
tiếp cận, xử lý giao dịch nhanh, chương trình khuyến mãi, ưu đãi với đối tác hấp dẫn...)
Nhân tơ thứ năm gồm có 3 biến quan sát sau:
SI1 Tôi cảm thấy sử dụng ebanking là phù hợp với xu thế phát triển hiện nay
SI2 Hầu hết những người quan trọng đối với tôi khuyên tôi nên sử dụng dịch
vụ ebanking
SI3 Tơi sử dụng ebanking bởi tính rộng rãi của nó
Nhân tố này được đặt tên là Ảnh hưởng xã hội và ký hiệu là SI.
4.3.2.2 Phân tích nhân tơ Y định sử dụng dịch vụ ebanking
Sau khi phân tích EFA, 3 biến quan sát (UIE1, UIE2, và UIE3) của thang đo ý định sử dụng dịch vụ ebanking (gọi tắt là ý định sử dụng) được nhóm thành một nhân tố. Khơng có biến quan sát nào bị loại, và EFA là phù hợp. Kết quả cho thấy các hệ số tải nhân tố của 3 biến quan sát đều trên 0.5 (hệ số tải nhân tố của biến UIE1 có giá trị thấp nhất trong các hệ số tải nhân tố của thang đo này, và bằng 0.890); hệ số KMO = 0.744; phương sai trích bằng 82.226%; Mức ý nghĩa của kiểm định Bartlett là 0.000. Độ tin cậy của thang đo Ý định sử dụng có hệ số Cronbach’s Alpha là 0.892. Do đó, các biến đo lường thành phần này đều được sử dụng trong các phân tích tiếp theo. Nhân tố này được ký hiệu là UIE. (Xem thêm phụ lục 6)
Bảng 4.4. Kết quả EFA của thang đo Ý định sử dụng
Biến khảo sát Nhân tố
UIE3 .917 UIE2 .913 UIE1 .890 Eigenvalue 2.467 Phương sai trích 82.226 Cronbach’s Alpha 0.892
4.4. PHÂN TÍCH HỒI QUY
Hồi quy tuyến tính bội thường được dùng để kiểm định và giải thích mối quan hệ giữa biến phụ thuộc với nhiều biến độc lập. Mơ hình này có một khái niệm phụ thuộc là Ý định sử dụng và 5 khái niệm độc lập là các yếu tố tác động vào Ý định sử dụng
bao gồm: Hiệu quả mong đợi, Nỗ lực mong đợi, Điều kiện thuận tiện, Ảnh hưởng xã hội và Nhận thức rủi ro. Trước khi tiến hành phân tích hồi quy bội, cần phân tích tương quan để kiểm định mối liên hệ giữa các thành phần.
4.4.1. Phân tích tương quan
Nghiên cứu sử dụng hệ số tương quan tuyến tính r (Pearson Correlation Coefficient) để kiểm định sự tương quan giữa các yếu tố.
Kiểm định hệ số tương quan Pearson là phương pháp thường được dùng nhất để kiểm tra mối liên hệ tuyến tính giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc. Giữa biến độc lập và biến phụ thuộc phải có tương quan thì các biến đó mới được đem vào để phân tích hồi quy.
Tuy nhiên, nếu các biến độc lập có tương quan chặt thì phải lưu ý đến vấn đề đa