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
Ý 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
- 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 Ý 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 tớ 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 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 tớ 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 không đạt yêu 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 khơng 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 yêu cầu. Như vậy có thể kết luận, phân tích nhân tố là phù hợp.