Biến quan sát Tƣơng quan biến –
tổng hiệu chỉnh Hệ số Cronbach „s Alpha Kỳ vọng về hiệu quả sử dụng HQSD1 0,556 0,778 HQSD2 0,476 HQSD3 0,665 HQSD4 0,649 Kỳ vọng về sự nỗ lực khi sử dụng NLSD1 0,519 0,801 NLSD2 0,672 NLSD3 0,645 NLSD4 0,640 Ảnh hƣởng xã hội AHXH1 0,687 0,749 AHXH2 0,614 AHXH3 0,251 AHXH4 0,701 Điều kiện hỗ trợ DKHT1 0,614 0,701 DKHT2 0,613 DKHT3 0,508 DKHT4 0,255 Rủi ro bảo mật RRBM1 0,762 0,879 RRBM2 0,689
RRBM3 0,854 Chấp nhận sử dụng internet banking CNSD1 0,660 0,772 CNSD2 0,590 CNSD4 0,576 (Nguồn: Rút trích từ kết quả SPSS (phụ lục 4))
Thang đo kỳ vọng về hiệu quả sử dụng
Thang đo này có hệ số Cronbach „s Alpha là 0,778 (lớn hơn 0,6) và các hệ số tương quan biến - tổng của từng biến quan sát đều lớn hơn 0,3 nên thang đo được chấp nhận về độ tin cậy và cả 4 biến quan sát HQSD1, HQSD2, HQSD3, HQSD4 đều được sử dụng trong phân tích nhân tố khám phá tiếp theo.
Thang đo kỳ vọng về sự nỗ lực khi sử dụng
Thang đo này có hệ số Cronbach „s Alpha là 0,801 (lớn hơn 0,6) và các hệ số tương quan biến - tổng của từng biến quan sát đều lớn hơn 0,3 nên thang đo được chấp nhận về độ tin cậy và cả 4 biến quan sát NLSD1, NLSD2, NLSD3, NLSD4 đều được sử dụng trong phân tích nhân tố khám phá tiếp theo.
Thang đo ảnh hƣởng xã hội
Thang đo với đầy đủ 4 biến có hệ số Cronbach „s Alpha là 0,749. Trong thang đo này, hệ số tương quan biến - tổng của các biến quan sát: AHXH1, AHXH2, AHXH4 đều lớn hơn 0,3, chỉ có hệ số tương quan biến - tổng của biến quan sát AHXH3 là bằng 0,251 (nhỏ hơn 0,3) . Như vậy, biến AHXH3 sẽ bị loại và sau khi loại biến này, hệ số Cronbach „s Alpha của thang đo mới đã tăng từ 0,749 lên 0,856 (lớn hơn 0,6) (phụ lục 4). Các biến còn lại là AHXH1, AHXH2, AHXH4 sẽ được sử dụng trong phân tích nhân tố khám phá tiếp theo tiếp theo.
Thang đo điều kiện hỗ trợ
Thang đo với đầy đủ 4 biến có hệ số Cronbach „s Alpha là 0,701. Trong thang đo này, hệ số tương quan biến - tổng của các biến quan sát: DKHT1, DKHT2, DKHT3 đều lớn hơn 0,3, chỉ có hệ số tương quan biến - tổng của biến quan sát DKHT4 là bằng 0,255 (nhỏ hơn0,3) . Như vậy, biến DKHT4 sẽ bị loại và sau khi
loại biến này, hệ số Cronbach „s Alpha của thang đo mới đã tăng từ 0,701 lên 0,779 (lớn hơn 0,6) (phụ lục 4). Các biến còn lại là DKHT1, DKHT2, DKHT3 sẽ được sử dụng trong phân tích nhân tố khám phá tiếp theo.
Thang đo nhận thức về rủi ro bảo mật
Thang đo này có hệ số Cronbach „s Alpha là 0,879 (lớn hơn 0,6) và các hệ số tương quan biến - tổng của từng biến quan sát đều lớn hơn 0,3 nên thang đo được chấp nhận về độ tin cậy và cả 3 biến quan sát RRBM1, RRBM2, RRBM3 đều được sử dụng trong phân tích nhân tố khám phá tiếp theo.
Thang đo chấp nhận sử dụng internet banking
Thang đo này có hệ số Cronbach „s Alpha là 0,772 (lớn hơn 0,6) và các hệ số tương quan biến - tổng của từng biến quan sát đều lớn hơn 0,3 nên thang đo được chấp nhận về độ tin cậy và cả 3 biến quan sát CNSD1, CNSD2, CNSD3 đều được sử dụng trong phân tích nhân tố khám phá tiếp theo.
4.3.3Phân tích nhân tố khám phá EFA
Phân tích nhân tố là một nhóm các thủ tục được sử dụng chủ yếu để thu nhỏ và tóm tắt các dữ liệu. Đa phần trong các nghiên cứu, số lượng biến quan sát được thu thập khá lớn, hầu hết các biến này có liên hệ với nhau và số lượng của chúng phải được giảm bớt xuống đến một số lượng nhỏ hơn. Nhóm biến liên hệ với nhau sẽ được rút trích thành nhân tố (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc , 2008). Với nghiên cứu này, sau khi kiểm tra độ tin cậy của thang đo, số lượng biến quan sát còn lại được đưa vào sử dụng để phân tích nhân tố khám phá EFA là 17 biến.
Các tiêu chuẩn được quan tâm khi phân tích nhân tố khám phá EFA:
Thứ nhất, hệ số KMO trong khoảng từ 0,5 đến 1 thì phân tích nhân tố là thích
hợp. Kiểm định Bartlett phải có ý nghĩa thống kê (Sig ≤ 0,05) để giữa các biến quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể. Đây là các điều kiện cần để xem có áp dụng phân tích nhân tố cho các biến quan sát khơng (Hồng Trọng và Chu Nguyễn
Mộng Ngọc, 2008).
Thứ hai, hệ số tải nhân tố bằng 0,3 được xem là đạt mức tối thiểu; từ 0,4 trở
tải nhân tố được xem là chỉ tiêu để báo đảm mức ý nghĩa thiết thực của EFA
(Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
Thứ ba, tổng phương sai trích phải đạt từ 50% trở lên và hệ số eigenvalue
phải có giá trị lớn hơn 1 (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
Thứ tư, hệ số tải nhân tố của một biến quan sát giữa các nhân tố lớn hơn hoặc
bằng 0.3 để bảo đảm giá trị phân biệt giữa các nhân tố (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
4.3.3.1Phân tích nhân tố khám phá thang đo các nhân tố tác động
Khi phân tích nhân tố khám phá, phương pháp trích principal components analysis đi cùng với phép xoay varimax là cách thức được sử dụng phổ biến nhất
(Mayers, L.S, 2000). Nghiên cứu cũng sử dụng cách thức này.
Kết quả (phụ lục 5) cho thấy phân tích nhân tố khám phá là phù hợp: Hệ số KMO là 0,805 ( lớn hơn hoặc bằng 0,5), kiểm định Bartlett có ý nghĩa thống kê (Sig = 0,000). Phân tích nhân tố khám phá cho thấy 17 biến quan sát của các nhân tố tác động được nhóm thành 5 nhân tố. Tổng phương sai trích đạt 70,395% (lớn hơn 50%) thể hiện rằng 5 nhân tố rút ra giải thích được 70,395% biến thiên của dữ liệu. Hệ số eigenvalue là 1,187 ( lớn hơn 1).