2.2. Kết quả khảo sát
2.2.4. Kết quả phân tích dữ liệu
Số mẫu áp dụng để xử lý thang đo chính thức là n =140.
Phương pháp phân tích hệ số tin cậy(Cronbach’s Alpha)sẽ loại bỏ các biến quan sát có hệ số tương biến tổng (item-total correlation) dưới 0,4. Tiếp theo, các biến có hệ số tải yếu tố (factor loading) nhỏ hơn 0,55 trong phân tích EFA sẽ tiếp tục bị loại bỏ và kiểm tra tổng phương sai trích được (total variance extracted) phải lớn hơn hoặc bằng 50%. Trong phân tích EFA sử dụng phương pháp Principal Component Analysisvới phép quay Varimax và điểm dừng khi trích các yếu tố có Eigenvalue là 1, và cho phép rút ra trọng số của các biến quan sát (factor loading) để tiến hành so sánh loại bỏ hay giữ lại trong nghiên cứu.
2.2.4.1.Hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha.
Dựa vào kết quả Chương 2 và kết quả nghiên cứu định tính, phần này giới thiệu các thang đo lường các yếu tố nghiên cứu và kết quả xử lý thang đo.
Các thang đo được xây dựng dưới đây có dạng thang đo Likert 5 mức độ từ rất không đồng ý đến rất đồng ý, được biểu thị từ 5 đến 1.Trong đó, 1 tương ứng với chọn lựa rất đồng ý và 5 tương ứng với chọn lựa rất không đồng ý.
sau:
Các biến quan sát của yếu tố sự hữu ích bao gồm 7 biến quan sát, cụ thể như
Tác động của yếu tố hữu ích đến quyết định sử dụng ngân hàng trực tuyến của khách hàng
Sử dụng IB giúp tôi làm được nhiều việc hơn. HI1
Sử dụng IB giúp tôi tiết kiệm thời gian giao dịch/ chờ đợi đến lượt giao dịch so với giao dịch tại quầy. HI2
Sử dụng IB giúp tôi thực hiện các giao dịch ngay lại nhà/ cơ quan/ hay bất cứ đâu. HI3
Sử dụng IB giúp tôi sử dụng được nhiều dịch vụ ngân hàng. HI4
Sử dụng IB giúp tơi kiểm sốt tài chính hiệu quả hơn. HI5
Sử dụng IB tăng cường hiệu suất cơng việc của tơi. HI6
Nói chung tơi thấy IB hữu ích trong cơng việc. HI7
Nhóm yếu tố sự hữu ích có hệ số Cronbach’s Alpha là 0.926 cho thấy mức độ tin cậy cao của thang đo. Bên cạnh đó, các biến quan sát đều có hệ số tương quan biến tổng lớn hơn 0.4 nên các biến quan sát đều được chấp nhận.
Bảng 2.7: Hệ số Cronbach’s Alpha của yếu tố sự hữu ích.Trung bình Trung bình
thang đo nếu loại biến
Phương sai thang đo nếu loại biến
Hệ số tương quan biến tổng
Cronbach's Alpha nếu loại
biến
HI1 14.043 18.818 0.798 0.912
HI2 14.400 19.220 0.810 0.910
HI3 14.343 18.774 0.855 0.906
HI5 13.671 19.992 0.634 0.928
HI6 13.814 19.577 0.744 0.917
HI7 13.964 19.186 0.846 0.907
Cronbach’s Alpha 0.926 Số biến quan sát 7
Nguồn: Phụ lục 3
Thang đo sự dễ sử dụng: Các biến quan sát của yếu tố dễ sử dụng bao
gồm 6 biến quan sát, cụ thể như sau:
Nhóm yếu tốdễ sử dụng có hệ số Cronbach’s Alpha là 0.753 cho thấy mức độ tin cậy cao của thang đo. Bên cạnh đó, các biến quan sát đều có hệ số tương quan biến tổng lớn hơn 0.4 nên các biến quan sát đều được chấp nhận.
Bảng 2.8: Hệ số Cronbach’s Alpha của yếu tố sự dễ sử dụng.Trung bình Trung bình
thang đo nếu loại biến
Phương sai thang đo nếu
loại biến
Hệ số tương quan biến tổng
Cronbach's Alpha nếu loại
biến
SD1 11.543 9.027 0.620 0.683
SD2 11.800 9.442 0.491 0.717
Tác động của yếu tố dễ sử dụng của ngân hàng trực tuyến đến quyết định sử dụng
của khách hàng
Hướng dẫn sử dụng IB dễ hiểu và rõ ràng để thực hiện. SD1
Mạng Internet ln có sẵn để sử dụng IB. SD2 Một giao dịch thực hiện thành công phải qua nhiều bước. SD3
Các thao tác sử dụng IB đơn giản. SD4
Các bước trong giao dịch IB được lập trình sẵn theo một khn mẫu, khơng linh hoạt như giao dịch tại quầy. SD5
SD3 11.343 11.105 0.460 0.804
SD4 11.579 8.116 0.663 0.663
SD5 11.321 10.651 0.335 0.754
SD6 11.593 8.387 0.747 0.645
Cronbach’s Alpha 0.753 Số biến quan sát 6
Thang đo yếu tố rủi ro.
Nguồn: Phụ lục 3
Các biến quan sát của yếu tố rủi ro bao gồm 4 biến, cụ thể như sau:
Tác động của yếu tố rủi ro đến quyết định sử dụng ngân hàng trực tuyến của khách hàng
Sử dụng IB giúp an toàn hơn trong chuyển khoản. RR1
Các thiết bị hỗ trợ bảo mật ( tin nhắn SMS, token…) đảm bảo an toàn. RR2
Sử dụng IB giúp đảm bảo bí mật về các thông tin giao dịch của tôi. RR3
Sử dụng IB tơi thấy an tồn hơn sử dụng các dịch vụ khác của ngân hàng. RR4
Nhóm yếu tố rủi ro có hệ số Cronbach’s Alpha là 0.927 cho thấy mức độ tin cậy cao của thang đo. Bên cạnh đó, các biến quan sát đều có hệ số tương quan biến tổng lớn hơn 0.4 nên các biến quan sát đều được chấp nhận.
Bảng 2.9: Hệ số Cronbach’s Alpha của yếu tố rủi ro.Trung bình Trung bình
thang đo nếu loại biến
Phương sai thang đo nếu
loại biến
Hệ số tương quan biến tổng
Cronbach's Alpha nếu loại
biến
RR1 8.186 6.613 0.845 0.902
RR3 8.236 6.196 0.869 0.892
RR4 7.943 5.695 0.844 0.904
Cronbach’s Alpha 0.927 Số biến quan sát 4
Thang đo yếu tố chi phí.
Nguồn: Phụ lục 3
Các biến quan sát của yếu tố chi phí bao gồm 4 biến, cụ thể như sau:
Tác động của yếu tố chi phí đến quyết định sử dụng ngân hàng trực tuyến của
khách hàng
Tôi tiết kiệm được nhiều thời gian khi sử dụng IB. CP1
Phí dịch vụ IB ít hơn phí giao dịch tại quầy. CP2
Tôi tiết kiệm chi phí đi lại khi sử dụng IB. CP3
Tóm lại tơi tiết kiệm được nhiều loại chi phí khi sử dụng dịch vụ IB để thanh tốn. CP4
Nhóm yếu tố rủi ro có hệ số Cronbach’s Alpha là 0.823 cho thấy mức độ tin cậy cao của thang đo. Bên cạnh đó, các biến quan sát đều có hệ số tương quan biến tổng lớn hơn 0.4 nên các biến quan sát đều được chấp nhận.
Bảng 2.10: Hệ số Cronbach’s Alpha của yếu tố chi phí.Trung bình Trung bình
thang đo nếu loại biến
Phương sai thang đo nếu
loại biến
Hệ số tương quan biến tổng
Cronbach's Alpha nếu loại
biến
CP2 6.564 4.809 0.571 0.812
CP3 7.307 4.387 0.773 0.719
CP4 6.871 4.775 0.638 0.781
Cronbach’s Alpha 0.823 Số biến quan sát 4
Thang đo yếu tố quyết định sử dụng.
Nguồn: Phụ lục 3
sau:
Các biến quan sát của yếu tố quyết định sử dụng bao gồm 3 biến, cụ thể như
Quyết định sử dụng ngân hàng trực tuyến
Tôi sẽ sử dụng hoặc tiếp tục sử dụng dịch vụ Internet Banking hiện tại. QD1 Tôi sẽ giới thiệu cho nhiều người cùng sử dụng dịch vụ Internet Banking. QD2 Tôi sẽ thuyết phục bạn bè, đồng nghiệp và gia đình sử dụng Internet Banking. QD3
Nhóm yếu tố quyết định sử dụng có hệ số Cronbach’s Alpha là 0.892 cho thấy mức độ tin cậy cao của thang đo. Bên cạnh đó, các biến quan sát đều có hệ số tương quan biến tổng lớn hơn 0.4 nên các biến quan sát đều được chấp nhận.
Bảng 2.11: Hệ số Cronbach’s Alpha của yếu tố quyết định sử dụng.Trung bình Trung bình
thang đo nếu loại biến
Phương sai thang đo nếu
loại biến
Hệ số tương quan biến tổng
Cronbach's Alpha nếu loại
biến
QD1 5.107 2.226 0.751 0.891
QD2 4.893 2.370 0.860 0.786
QD3 4.743 2.610 0.772 0.863
Cronbach’s Alpha 0.892 Số biến quan sát 3
2.2.4.2.Phân tích EFA.
Nguồn: Phụ lục 3
Sau khi kiểm định độ tin cậy Cronbach’s Alpha của các thành phần của thang đo, nghiên cứu tiếp tục thực hiện phân tích EFA đối với các thang đo. Mục đích của kỹ thuật phân tích EFA là nhằm xác định các yếu tố nào có ảnh hưởng đến quyết định sử dụng Internet Banking, ví dụ như đối với nhận định về tính hữu ích của Internet Banking thì người dùng có thể quan tâm đến khía cạnh tiết kiệm thời gian, hiệu suất cơng việc cao hoặc có thể là có thể giao dịch tại nhà,…
Việc phân tích EFA được thực hiện qua các kiểm định sau:
Kiểm định tính thích hợp của EFA.
Bảng 2.12: Kiểm định KMO và Bartlett
Nguồn: Phụ lục 3
Hệ số KMO = 0.839 thỏa mãn điều kiện 0.5 < KMO < 1, cho thấy phân tích EFA là Hệ số Kaiser-Meyer-Olkin.
Kiểm định Bartlett Approx. Chi-Square
Df Sig. .839 3055.048 210 .000
thích hợp cho dữ liệu thực tế.
Kiểm định tương quan của các biến quan sát trong các thang đo.
Bảng 2.12 cho kết quả kiểm định Bartlett có Sig. < 0.05, cho thấy các biến quan sát có tương quan tuyến tính với nhân tố đại diện.
Kiểm định mức độ giải thích của các biến quan sát đối với các yếu tố.
Cột Cumulative trong Bảng 2.13 cho thấy giá trị phương sai trích là 71.734%. Điều này có nghĩa là 71.734% thay đổi của các yếu tố đại diện được giải thích bởi các biến quan sát.
58
Bảng 2.13: Tổng phương sai được giải thích
Nhân tố
Chỉ tiêu Eigenvalues Tổng bình phương hệ số tải trích được
Tổng cộng Phương sai Phương sai tích lũy Tổng cộng Phương sai Phương sai tích lũy
1 10.939 52.090 52.090 10.939 52.090 52.090 2 2.867 13.653 65.743 2.867 13.653 65.743 3 1.258 5.991 71.734 1.258 5.991 71.734 4 .907 4.318 76.052 5 .742 3.532 79.584 6 .684 3.258 82.842 7 .589 2.806 85.648 8 .529 2.518 88.166 9 .439 2.091 90.257 10 .359 1.711 91.968 11 .330 1.570 93.538 12 .280 1.331 94.869 13 .250 1.192 96.061 14 .217 1.033 97.094 15 .160 .760 97.854 16 .120 .572 98.426 17 .103 .492 98.918 18 .074 .353 99.271 19 .070 .332 99.603 20 .049 .235 99.838 21 .034 .162 100.000 Nguồn: Phụ lục 3
59
Kết quả phân tích EFA.
Bảng 2.14 có được từ kết quả của phân tích EFA.
Bảng 2.14: Ma trận xoay nhân tố Nhân tố Nhân tố 1 2 3 HI3 0.888 0.866 0.725 HI7 0.869 HI2 0.851 HI6 0.830 SD1 0.816 CP1 0.811 SD6 0.750 HI1 0.694 SD2 0.694 CP3 0.661 SD4 0.637 RR4 RR3 0.843 RR1 0.832 CP2 0.796 SD5 0.757 RR2 0.729 HI4 0.606 CP4 0.579 SD3 Nguồn: phụ lục 3
Kết quả cho thấy các biến quan sát đều có hệ số tải yếu tố (Factor loading) lớn hơn 0.55. Có 3 yếu tố đại diện cho sự thu hút đầu tư với các biến quan sát được sắp xếp lại khác với mơ hình nghiên cứu đề xuất ban đầu là 4 yếu tố.
Yếu tố 1: bao gồm các biến quan sát: HI3, HI7, HI2, HI6, SD1, CP1, HI1, SD2, CP3, SD4. Đặt tên cho yếu tố này là F1, đại diện cho sự hữu ích và dễ sử dụng của Internet Banking.
60
CP4. Đặt tên cho yếu tố này là F2, đại diện cho rủi ro và chi phí khi sử dụng Internet Banking.
Yếu tố 3: bao gồm biến quan sát là SD3. Đặt tên cho yếu tố này là F3, đại diện cho các bước thực hiện giao dịch Internet Banking.
Giá trị của 3 yếu tố F1, F2, F3 được phần mềm SPSS 16.0 tự động tính tốn bằng phương pháp hồi quy các biến quan sát thành phần.
Như vậy, qua các kiểm định độ tin cậy của thang đo và các kiểm định của phân tích EFA, nhận diện có 3 yếu tố đại diện cho sự hữu ích và dễ sử dụng của Internet Banking, rủi ro và chi phí khi sử dụng Internet Banking, các bước thực hiện giao dịch Internet Banking. Số biến quan sát của các yếu tố là 20 biến.
2.2.4.3.Phân tích hồi quy.
Để nhận diện các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định sử dụng Internet Banking, mơ hình hồi quy bội được xây dựng có dạng.
QD = f(F1, F2, F3)
Trong đó: QD là biến phụ thuộc, đại diện cho quyết định sử dụng Internet Banking. F1, F2, F3 là biến độc lập, đại diện cho sự hữu ích và dễ sử dụng của Internet Banking, rủi ro và chi phí khi sử dụng Internet Banking, các bước thực hiện giao dịch Internet Banking.
Kiểmđịnh hiện tượng đa cộng tuyến.
Hiện tượng đa cộng tuyến trong mơ hình được đo lường thơng qua hệ số VIF. Trong nghiên cứu thực nghiệm, nếu VIF nhỏ hơn 10 mơ hình được cho là khơng có hiện tượng đa cộng tuyến.Trong trường hợp ngược lại, VIF lớn hơn 10 mơ hình được cho là có hiện tượng đa cộng tuyến.
Bảng 2.15 cho thấy các biến trong mơ hình đều có hệ số VIF nhỏ hơn 10 nên mơ hình khơng có hiện tượng đa cộng tuyến.
61
Bảng 2.15: Kiểm định đa cộng tuyến
Biến Thống kê cộng tuyến
Tolerance VIF
Hằng số
F1 1 1
F2 1 1
F3 1 1
Kiểm định hiện tương tự tương quan.
Nguồn: phụ lục 3
Hiện tượng tự tương quan trong mơ hình được kiểm định thông qua hệ số Durbin – Watson.Nếu hệ số Durbin – Watson lớn hơn 1 và nhỏ hơn 3 thì mơ hình được cho là khơng có hiện tượng tự tương quan.Trong trường hợp Durbin – Watson nhỏ hơn 1 hoặc lớn hơn 3 thì mơ hình có hiện tượng tự tương quan.
Bảng 2.18 cho thấy hệ số Durbin – Watson là 1.884. Do đó, mơ hình khơng có hiện tượng tự tương quan.
Kiểm định hiện tượng phương sai thay đổi.
Hiện tượng phương sai thay đổi được thực hiện thông qua kiểm định Spearman. Kết quả kiểm định được thể hiện thông qua bảng 2.16:
Bảng 2.16: Kiểm định Spearman.
Phần dư F1 F2 F3
Kiểm định Spearman
Phần dư Hệ số tương quan 1 -0.338 -0.036 0.134 Sig. (2-tailed) . 0.56 0.674 0.114 N 140 140 140 140 F1 Hệ số tương quan -0.338 1 -0.146 0.044 Sig. (2-tailed) 0.56 . 0.085 0.61 N 140 140 140 140 F2 Hệ số tương quan -0.036 -0.146 1 0.019 Sig. (2-tailed) 0.674 0.085 . 0.825 N 140 140 140 140 F3 Hệ số tương quan 0.134 0.044 0.019 1 Sig. (2-tailed) 0.114 0.61 0.825 . N 140 140 140 140 Nguồn: Phụ lục 3
Quan sát cột phần dư, tất cả các biến F1, F2, F3 có mức ý nghĩa Sig. lớn hơn 1.5. Như vậy kiểm định Spearman cho biết phương sai của phần dư không thay đổi.
Kiểm định hệ số hồi quy.
Trong bảng 2.17, cột mức ý nghĩa Sig. cho thấy tất cả các yếu tố F1, F2 đều có Sig. < nhỏ hơn 0.01, yếu tố F3 có Sig. < 0.1. Như vậy hệ số hồi quy của các biến F1, F2, F3 đều có ý nghĩa thống kê hay các yếu tố sự hữu ích và dễ sử dụng của Internet Banking, rủi ro và chi phí khi sử dụng Internet Banking, các bước thực hiện giao dịch Internet Banking đều có ảnh hưởng đến quyết định sử dụng Internet Banking.
Bảng 2.17: Hệ số hồi quyHệ số hồi quy chưa Hệ số hồi quy chưa
chuẩn hóa Hệ số hồi quy đã chuẩn hóa t Sig. Collinearity Statistics Hệ số Sai số
chuẩn Beta Tolerance VIF
Hằng số -7.230E-17 .046 .000 1.000 F1 .789 .046 .789 17.230 .000 1.000 1.000 F2 .293 .046 .293 6.386 .000 1.000 1.000 F3 .077 .046 .077 1.684 .095 1.000 1.000
Kiểm định mức độ phù hợp của mơ hình. Mức độ giải thích của mơ hình
Nguồn: phụ lục 3
R2 hiệu chỉnh là 0.708. Như vậy, 70.8% thay đổi của biến phụ thuộc được giải thích bởi các biến độc lập của mơ hình hay nói cách khác 70.8% thay đổi của quyết định sử dụng Internet Banking được giải thích bởi các yếu tố sự hữu ích và dễ sử dụng của Internet Banking, rủi ro và chi phí khi sử dụng Internet Banking, các
bước thực hiện giao dịch Internet Banking.
Bảng 2.18: Tóm tắt mơ hình
Model R R2 R2 hiệu chỉnh Sai số của ước lượng Durbin-Watson
1 .845 .715 .708 .54011534 1.884
Mức độ phù hợp của mơ hình.
Nguồn: phụ lục 3
Hệ số Sig. = 0.000 < 0.01, cho thấy mơ hình đưa ra là phù hợp với dữ liệu thực tế. Hay nói cách khác, các biến độc lập có tương quan tuyến tính với biến phụ thuộc ở mức độ tin cậy 99%.
Bảng 2.19: Phân tích phương sai.
Mơ hình Tổng bình phương Bậc tự do Trung bình bình phương F Sig. 1 Hồi quy Sai số Tổng cộng 99.325 3 33.108 113.492 .000b 39.675 136 .292 139.000 139 Nguồn: phụ lục 3
Như vậy, từ kết quả hồi quy mơ hình ta thấy rằng các yếu tố sự hữu ích và dễ sử dụng của Internet Banking, rủi ro và chi phí khi sử dụng Internet Banking, các bước thực hiện giao dịch Internet Banking có ảnh hưởng đến quyết định sử dụng Internet Banking. Nói cách khác ta chấp nhận các giả thuyết H1, H2, H3, H4 được nêu ra ở chương 1.
Kết quả nghiên cứu cũng trả lời các câu hỏi nghiên cứu:
Các yếu tố có ảnh hưởng đến quyết định sử dụng Internet Banking là sự hữu ích và dễ sử dụng của Internet Banking, rủi ro và chi phí khi sử dụng Internet Banking, các bước thực hiện giao dịch Internet Banking.
Căn cứ vào hệ số hồi quy chưa chuẩn hóa của các yếu tố, ta có thể kết luận được rằng các yếu tố này có ảnh hưởng tích cực đến quyết định sử dụng Internet