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
Nguồn: Phụ lục 3
Thang đo yếu tố quyết định sử dụng.
Các biến quan sát của yếu tố quyết định sử dụng bao gồm 3 biến, cụ thể như sau:
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
Bảng 2.11: Hệ số Cronbach’s Alpha của yếu tố quyết định sử dụng.
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
Nguồn: Phụ lục 3
2.2.4.2. Phân tích EFA.
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
Hệ số Kaiser-Meyer-Olkin. .839
Kiểm định Bartlett Approx. Chi-Square 3055.048
Df 210
Sig. .000
Nguồn: Phụ lục 3
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
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 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 0.866 RR3 0.843 RR1 0.832 CP2 0.796 SD5 0.757 RR2 0.729 HI4 0.606 CP4 0.579 SD3 0.725 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.
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 thông 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.
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 Nguồn: phụ lục 3
Kiểm định hiện tương tự tương quan.
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 0.05. 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 quy Hệ 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 Nguồn: phụ lục 3
Kiểm định mức độ phù hợp của mơ hình. Mức độ giải thích của mơ hình
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
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
Nguồn: phụ lục 3
Mức độ phù hợp của mơ hình.
Hệ số Sig. = 0.000 < 0.01, cho thấy mô 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 99.325 3 33.108 113.492 .000b Sai số 39.675 136 .292 Tổng cộng 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
Banking.
Căn cứ vào hệ số hồi quy chuẩn hóa của các yếu tố, ta thấy rằng hệ số hồi quy đã chuẩn hóa của yếu tố sự hữu ích và dễ sử dụng của Internet Banking có giá trị lớn nhất, hay ảnh hưởng của yếu tố sự hữu ích và dễ sử dụng của Internet
Banking đến quyết định sử dụng Internet Banking là lớn nhất.
2.2.4.4. Phân tích ANOVA.
Sự khác nhau về quyết định sử dụng dịch vụ Internet Banking giữa các nhóm khách hàng có độ tuổi khác nhau.
Đối tượng khách hàng phỏng vấn có bốn nhóm độ tuổi khác nhau. Nhóm
khách hàng được phỏng vấn nhiều nhất trong độ tuổi từ 30 đến 35tuổi.
Để tiến hành phân tích phương sai ANOVA điều kiện cần là phải kiểm định
giả thuyết H0: phương sai của các nhóm khách hàng có độ tuổi khác nhau là đồng
nhất. Kết quả phân tích được thể hiện trong bảng bên dưới
Bảng 2.20: Phân tích Anova những khách hàng có độ tuổi khác nhau
Số thống kêLevene Levene Sig. 1.393 0.166 Kiểm địnhAnova F Sig. 1.212 0.275 Nguồn: Tính tốn tổng hợp
Với trị số thống kê Levene có mức ý nghĩa Sig. = 0.166> 0.05, tức là chưa có cơ sở bác bỏ giả thiết H0. Như vậy có thể nói phương sai giữa các nhóm khách hàng có độ tuổi khác nhau là đồng nhất, thỏa mãn điều kiện để phân tích ANOVA.
Phân tích ANOVA được thực hiện thơng qua kiểm định giả thiết H0: quyết
định sử dụng dịch vụ Internet Banking của bốn nhóm tuổi khách hàng là giống
dụng dịch vụ Internet Banking của bốn nhóm tuổi khách hàng.
Sự khác nhau về quyết định sử dụng dịch vụ Internet Banking giữa các nhóm khách hàng có thu nhập khác nhau.
Đối tượng khách hàng phỏng vấn có 4 nhóm thu nhập khác nhau. Số lượng
khách hàng cóthu nhập từ 10 triệu đồng/tháng đến 20 triệu đồng/tháng là cao
nhất.Số lượng khách hàng có thu nhập dưới 10 triệu đồng/tháng là thấp nhất.
Để tiến hành phân tích phương sai ANOVA điều kiện cần là phải kiểm định
giả thuyết H0: phương sai của các nhóm khách hàng có thu nhập khác nhau là đồng nhất. Kết quả phân tích được thể hiện trong bảng bên dưới
Bảng 2.21: Phân tích Anova những khách hàng có thu nhập khác nhau
Số thống kêLevene Levene Sig. 0.877 0.585 Kiểm địnhAnova F Sig. 1.215 0.273 Nguồn: Tính tốn tổng hợp
Với trị số thống kê Levene có mức ý nghĩa Sig. = 0.585> 0.05, tức là chưa có cơ sở bác bỏ giả thiết H0. Như vậy có thể nói phương sai giữa các nhóm khách hàng có thu nhập khác nhau là đồng nhất, thỏa mãn điều kiện để phân tích ANOVA.
Phân tích ANOVA được thực hiện thơng qua kiểm định giả thiết H0: quyết
định sử dụng dịch vụ Internet Banking củabốn nhóm thu nhập khách hàng là giống
nhau. Kết quả kiểm định ANOVA có F = 1.215 và mức ý nghĩa Sig. = 0.273> 0.05 nên chưa có cơ sở bác bỏ giả thiết H0,hay khơng có sự khác biệt về quyết định sử dụng dịch vụ Internet Banking của bốn nhóm thu nhập khách hàng.
Sự khác nhau về quyết định sử dụng dịch vụ Internet Banking giữa các nhóm khách hàng có trình độ văn hóa khác nhau.
Đối tượng khách hàng phỏng vấn được chia làm 4 nhóm trình độ văn hóa
khác nhaulà phổ thơng, trung cấp - cao đẳng, đại học, sau đại học. Số lượng khách
lượng khách hàng có trình độ học vấn phổ thơng chiếm tỷ lệ thấp nhất.
Để tiến hành phân tích phương sai ANOVA điều kiện cần là phải kiểm định
giả thuyết H0: phương sai của các nhóm khách hàng có trình độ văn hóa khác nhau là đồng nhất. Kết quả phân tích được thể hiện trong bảng bên dưới
Bảng 2.22: Phân tích Anova những khách hàng có trình độ văn hóa khác nhau
Số thống kêLevene Levene Sig. 1.152 0.320 Kiểm địnhAnova F Sig. 0.841 0.624 Nguồn: Tính tốn tổng hợp
Với trị số thống kê Levene có mức ý nghĩa Sig. = 0.320> 0.05, tức là chưa có cơ sở bác bỏ giả thiết H0. Như vậy có thể nói phương sai giữa các nhóm khách hàng có trình độ văn hóa khác nhau là đồng nhất, thỏa mãn điều kiện để phân tích
ANOVA.
Phân tích ANOVA được thực hiện thông qua kiểm định giả thiết H0: quyết
định sử dụng dịch vụ Internet Banking củabốn nhóm khách hàng có trình độ văn
hóa khác nhau là giống nhau. Kết quả kiểm định ANOVA có F = 0.841 và mức ý nghĩa Sig. = 0.624> 0.05 nên chưa có cơ sở bác bỏ giả thiết H0,hay khơng có sự khác biệt về quyết định sử dụng dịch vụ Internet Banking củabốn nhóm khách hàng có trình độ văn hóa khác nhau.
Sự khác nhau về quyết định sử dụng dịch vụ Internet Banking giữa các nhóm khách hàng có giới tính khác nhau.
Đối tượng khách hàng phỏng vấn được chia làm 2 nhóm giới tính: Nam và
Nữ. Để tiến hành phân tích phương sai ANOVA điều kiện cần là phải kiểm định giả thuyết H0: phương sai của các nhóm khách hàng có giới tính khác nhau là đồng
Bảng 2.23: Phân tích Anova những khách hàng có giới tính khác nhau
Số thống kêLevene Levene Sig.
8.210 0.000
Kiểm địnhAnova F Sig.
2.048 0.019
Nguồn: Tính tốn tổng hợp
Với trị số thống kê Levene có mức ý nghĩa Sig. = 0.000< 0.05, tức là có cơ sở bác bỏ giả thiết H0. Như vậy có thể nói phương sai giữa các nhóm khách hàng có giới tính khác nhau là khơng đồng nhất, và khơng thỏa mãn điều kiện để phân tích ANOVA.
Sự khác nhau về quyết định sử dụng dịch vụ Internet Banking giữa các nhóm khách hàng có nghề nghiệp khác nhau.
Đối tượng khách hàng phỏng vấn được chia làm 5 nhóm nghề:Nhân viên văn
phịng, Kinh doanh, Cán bộ nhà nước, Sinh viên, Khác. Để tiến hành phân tích
phương sai ANOVA điều kiện cần là phải kiểm định giả thuyết H0: phương sai của các nhóm khách hàng có nghề nghiệp khác nhau là đồng nhất. Kết quả phân tích được thể hiện trong bảng bên dưới.
Bảng 2.24: Phân tích Anova những khách hàng có nghề nghiệp khác nhau nhau
Số thống kêLevene Levene Sig.
1.822 0.042
Kiểm địnhAnova
F Sig.
1.002 0.456
Nguồn: Tính tốn tổng hợp
Với trị số thống kê Levene có mức ý nghĩa Sig. = 0.042< 0.05, tức là có cơ