Bảng 4 .5 Thống kê mô tả các biến quan sát
Bảng 4.22 Ma trận xoay các nhân tố Hành vi sử dụng
Ma trận xoay nhân tố
Biến quan sát Mã hóa Giá trị
Sử dụng các dịch vụ chính phủ điện tử là một
ý tưởng hay. BU1 .808
Tơi thích sử dụng trang web chính phủ điện tử.
BU2 .799
Tơi thích chuyên mục hỏi/đáp của cơ quan nhà
nước. BU3 .714
Extraction Method: Principal Component Analysis. Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization.
- Nhân tố đại diện cho Hành vi sử dụng dịch vụ Chính phủ điện tử bao gồm 3 biến quan sát BU1, BU2, BU3 được đặt tên là X_BU.
4.5. Phân tích tương quan
Để tiến hành phân tích tương quan Peason thì cần tạo các biến đại diện từ kết quả xoay nhân tố cuối cùng trong phân tích nhân tố khám phá EFA. Phân tích tương quan là một phép phân tích được sử dụng là thước đo độ lớn của các mối liên hệ giữa các biến định lượng trong nghiên cứu. Thơng qua thước đo này có thể xác định mối liên hệ tuyến tính giữa các biến độc lập, phụ thuộc trong nghiên cứu.
4.5.1. Phân tích tương quan Pearson (Ý định hành vi là biến phụ thuộc)
Bảng 4.23. Kết quả phân tích tương quan Pearson (Ý định hành vi là biến phụ thuộc)
Các hệ số tương quan và mức ý nghĩa kiểm định
Nhân tố Ý định hành vi
Hiệu suất kỳ vọng (PE)
Hệ số tương quan .360**
Mức ý nghĩa kiểm định Sig. (2-tailed) .000
N 330
Nỗ lực kỳ vọng (EE)
Hệ số tương quan .583**
Mức ý nghĩa kiểm định Sig. (2-tailed) .000
N 330
Ảnh hưởng xã hội (SI)
Hệ số tương quan .454**
Mức ý nghĩa kiểm định Sig. (2-tailed) .000
N 330
Tin cậy internet (TI)
Hệ số tương quan .353**
Mức ý nghĩa kiểm định Sig. (2-tailed) .000
N 330
Tin cậy vào Chính phủ
(TG)
Hệ số tương quan .378**
Mức ý nghĩa kiểm định Sig. (2-tailed) .000
N 330
Một thử nghiệm tương quan Pearson được tiến hành để kiểm tra mối liên hệ giữa Hiệu suất kỳ vọng (PE), Nỗ lực kỳ vọng (EE), Ảnh hưởng xã hội (SI), Tin cậy internet (TI), Tin cậy vào chính phủ (TG) và Ý định hành vi để chấp nhận chính phủ điện tử.
Với kết quả phân tích ở Bảng 4.20 cho thấy các giá trị sig nhỏ hơn 0.05 nên hệ số tương quan Pearson đều có ý nghĩa thống kê, và sự tương quan có ý nghĩa đối với tất cả các yếu tố: Hiệu suất kỳ vọng (0,360), Nỗ lực kỳ vọng (0,583), Ảnh hưởng xã hội (0,454), Tin cậy internet (0,353), Tin cậy vào chính phủ (0,378).
4.5.2. Phân tích tương quan Pearson (Ý định hành vi là biến độc lập)
Được tiến hành để kiểm tra mối liên hệ giữa Hành vi sử dụng với Ý định hành vi và Điều kiện thuận lợi.
Kết quả cho thấy sự tương quan có ý nghĩa đối với tất cả các yếu tố: Ý định hành vi (0,679) và Điều kiện thuận lợi (0,573).
Bảng 4.24. Phân tích tương quan Pearson (Ý định hành vi là biến độc lập)
Các hệ số tương quan và mức ý nghĩa kiểm định
Nhân tố Hành vi sử dụng
Hành vi sử dụng
Hệ số tương quan Pearson 1
Mức ý nghĩa kiểm định Sig. (2-tailed)
N 330
Ý định hành vi (BI)
Hệ số tương quan Pearson .679** Mức ý nghĩa kiểm định Sig. (2-tailed) .000
N 330
Điều kiện thuận lợi
(FC)
Hệ số tương quan Pearson .573** Mức ý nghĩa kiểm định Sig. (2-tailed) .000
N 330
4.6. Phân tích hồi qui
Một kỹ thuật thống kê được thiết kế để kiểm tra mối quan hệ giữa các biến phụ thuộc với một hoặc nhiều biến độc lập là phân tích hồi quy (Field, 2009). Thủ tục hồi quy thường được sử dụng để xác định các biến độc lập có liên quan đến biến phụ thuộc. Kỹ thuật hồi quy ước tính độ lớn ảnh hưởng của các biến độc lập lên biến phụ thuộc. Trong nghiên cứu này, phân tích hồi quy đã được chọn để kiểm tra mối quan hệ giữa biến phụ thuộc của việc áp dụng chính phủ điện tử với biến số độc lập, ảnh hưởng đến việc chấp nhận.
Hai biến phụ thuộc được sử dụng trong nghiên cứu này là Ý định hành vi và Hành vi sử dụng để điều tra các yếu tố ảnh hưởng đến việc chấp nhận chính phủ điện tử ở tỉnh Bà Rịa Vũng Tàu.
4.6.1. Phân tích hồi qui (Ý định hành vi là biến phụ thuộc)
Phân tích hồi quy được thực hiện với Ý định Hành vi như là biến phụ thuộc và Hiệu suất kỳ vọng (PE), Nỗ lực kỳ vọng (EE), Ảnh hưởng xã hội (SI), Tin cậy internet (TI), Tin cậy vào chính phủ (TG) là các biến độc lập.
Bảng 4.25. Đánh giá sự phù hợp của mơ hình với Ý định hành vi là biến phụ thuộc
Tóm tắt mơ hình
Mơ hình R R2 R2 hiệu chỉnh Sai số chuẩn của ước lượng
Durbin- Watson
1 .630a .397 .388 .51711 1.864
a. Predictors: (Constant), Tin cậy vào Chính phủ, Nỗ lực kỳ vọng, Ảnh hưởng xã hội, Tin cậy internet, Hiệu suất kỳ vọng
b. Dependent Variable: Ý định hành vi
Giá trị R2 cao có thể được xem như là bằng chứng của một sự phù hợp tốt của mơ hình thử nghiệm. Trong Bảng 4.25, kết quả cho thấy với Adjusted R Square=0,388 (còn gọi là R2 hiệu chỉnh), nó phản ánh mức độ ảnh hưởng của các biến độc lập lên biến phụ thuộc. Với kết quả này thì 5 biến độc lập đưa vào chỉ ảnh hưởng có 38,8% sự thay đổi của biến phụ thuộc Ý định Hành vi sử dụng các dịch vụ chính phủ điện tử.
Mục đích của kiểm định F trong bảng ANOVA chính là để kiểm tra xem mơ hình hồi quy tuyến tính này có suy rộng và áp dụng được cho tổng thể hay không.
Với kết quả của phép thử ANOVA ở Bảng 4.26 xác nhận sự phù hợp tốt nhất của mơ hình. Cụ thể trong trường hợp này, giá trị sig của kiểm định F là 0,00 <0,05. Như vậy, mơ hình hồi quy tuyến tính xây dựng phù hợp với tổng thể và có thể sử dụng được.
Bảng 4.26. Bảng ANOVA với Ý định hành vi là biến phụ thuộc
ANOVAa Mơ hình Tổng độ lệch bình phương Bậc tự do (df) Độ lệch bình phương bình quân F Mức ý nghĩa (Sig.) 1 Giữa các nhóm 57.059 5 11.412 42.676 .000b Trong từng nhóm 86.639 324 .267 Tổng 143.699 329 a. Dependent Variable: Ý định hành vi
b. Predictors: (Constant), Tin cậy vào Chính phủ, Nỗ lực kỳ vọng, Ảnh hưởng xã hội, Tin cậy internet, Hiệu suất kỳ vọng.
Từ số liệu Bảng 4.27 cho ta thấy hệ số VIF của các biến đều lớn hơn 1 nhỏ hơn 10 (lớn nhất là 1.897) và hệ số Tolerance đều nằm trong khoản (0;1) (nhỏ nhất là 0,527) cho thấy khơng có hiện tượng đa cộng tuyến xảy ra (Hoàng Trọng - Mộng Ngọc, 2008). Mặt khác, mức ý nghĩa kiểm định 2 phía giữa các biến độc lập với biến phụ thuộc thỏa điều kiện (Sig. = < 0,05) là biến đó có ý nghĩa trong mơ hình và được chứng minh qua hệ số hồi quy chuẩn hóa Beta, đó là: Nỗ lực kỳ vọng được thể hiện tương quan đáng kể với Ý định hành vi sử dụng chính phủ điện tử với giá trị Beta=0,461 (Hoàng Trọng - Mộng Ngọc, 2008) và có giá trị Sig=0,00<0,05; Ảnh hưởng xã hội được hiển thị tương quan với biến phụ thuộc với giá trị Beta=0,215 và giá trị Sig=0,00 <0,05; và Tin cậy vào chính phủ cũng thể hiện tương quan với biến phụ thuộc Ý định hành vi với giá trị Beta=0,142 và Sig=0,009<0,05.
Bảng 4.27. Kết quả phân tích hồi qui với Ý định hành vi là biến phụ thuộc Các hệ số hồi qui Mơ hình Hệ số chưa chuẩn hóa Hệ số chuẩn hóa
t Sig. Thống kê đa cộng tuyến
B Sai số chuẩn
Beta Tolerance VIF
1 (Constant) .967 .230 4.206 .000 Hiệu suất kỳ vọng -.034 .055 -.037 -.627 .531 .527 1.897 Nỗ lực kỳ vọng .470 .056 .461 8.413 .000 .619 1.616 Ảnh hưởng xã hội .252 .061 .215 4.165 .000 .700 1.429
Tin cậy internet -.029 .062 -.028 -.473 .636 .542 1.846 Tin cậy vào
Chính phủ
.133 .050 .142 2.632 .009 .640 1.563
a. Dependent Variable: Ý định hành vi
Các biến độc lập còn lại như: Hiệu suất kỳ vọng (Sig=0,531>0,05) và Tin cậy internet (Sig=0,636>0,05) đều khơng có sự tương quan với biến phụ thuộc Ý định hành vi (xem hệ số hồi quy Bảng 4.27).
4.6.2. Phân tích hồi qui (Ý định hành vi là biến độc lập)
Hành vi sử dụng là biến phụ thuộc thứ hai được gợi ý tương quan với Ý định hành vi và Điều kiện thuận lợi như là các biến độc lập.
Kết quả phân tích hồi quy cho thấy mơ hình các biến độc lập giải thích khoảng 55,7% biến số của biến phụ thuộc với với R2 hiệu chỉnh bằng 0,557 (Adjusted R Square=0,557) và kết quả này đóng góp đáng kể (xem Bảng 4.28).
Bảng 4.28. Đánh giá sự phù hợp của mơ hình với Ý định hành vi là biến độc lập
Tóm tắt mơ hình
Mơ hình R R2 R2 hiệu chỉnh Sai số chuẩn của ước lượng
Durbin- Watson
1 .748a .560 .557 .43777 1.656
a. Predictors: (Constant), Điều kiện thuận lợi, Ý định hành vi b. Dependent Variable: Hành vi sử dụng
Thử nghiệm ANOVA ở Bảng 4.29, với giá trị sig của kiểm định F là 0,00 <0,05, nên mơ hình hồi quy tuyến tính xây dựng phù hợp với tổng thể và có thể sử dụng được.
Bảng 4.29. Bảng ANOVA với Ý định hành vi là biến độc lập
ANOVAa Mơ hình Tổng độ lệch bình phương Bậc tự do (df) Độ lệch bình phương bình quân F Mức ý nghĩa (Sig.) 1 Giữa các nhóm 79.609 2 39.805 207.701 .000b Trong từng nhóm 62.667 327 .192 Tổng 142.276 329 a. Dependent Variable: Hành vi sử dụng
b. Predictors: (Constant), Điều kiện thuận lợi, Ý định hành vi
Mối quan hệ giữa biến phụ thuộc Hành vi sử dụng hệ thống chính phủ điện tử và các biến độc lập, được khám phá thơng qua giá trị trình bày trong Bảng 4.30. Có mối quan hệ đáng kể được xác nhận trong mơ hình này giữa Hành vi sử dụng và Ý định hành vi với kết quả là Beta=0,531 và giá trị Sig=0,00 <0,05; và tương tự là giữa Điều kiện thuận lợi và Hành vi sử dụng với giá trị Beta=0,347 và giá trị Sig=0,00 <0,05). Hơn nữa, bảng số liệu cho kết quả hệ số VIF của các biến đều bằng 1,221 nằm trong
khoảng (1;10) và hệ số Tolerance đều bằng 0,819 nằm trong khoảng (0;1) cho thấy khơng có hiện tượng đa cộng tuyến xảy ra.
Bảng 4.30. Kết quả phân tích hồi qui với Ý định hành vi là biến độc lập
Các hệ số hồi qui
Mơ hình Hệ số chưa chuẩn
hóa
Hệ số chuẩn hóa
t Sig. Thống kê đa cộng
tuyến
B Sai số
chuẩn
Beta Tolerance VIF
1 (Constant) .582 .170 3.435 .001 Điều kiện thuận lợi .353 .041 .347 8.559 .000 .819 1.221 Ý định hành vi .528 .040 .531 13.093 .000 .819 1.221 a. Dependent Variable: Hành vi sử dụng 4.7. Kiểm định sự khác biệt
Mục đích của việc kiểm định sự khác biệt nhằm xác định xem có sự khác biệt về Hành vi sử dụng giữa các nhóm, phân biệt dựa trên các yếu tố về các đặc điểm cá nhân, gồm: giới tính, độ tuổi, trình độ học vấn và kinh nghiệm internet, điều này có thể làm giảm mối quan hệ của các biến độc lập với việc chấp nhận chính phủ điện tử. Đối với kiểm định sự khác biệt giữa 2 nhóm giới tính, nghiên cứu sẽ áp dụng kiểm định Independent Sample T-Test về sự khác biệt trung bình với trường hợp biến có 2 giá trị. Còn các yếu tố còn lại độ tuổi, trình độ học vấn và kinh nghiệm internet có từ 3 nhóm mẫu trở lên nên áp dụng phương pháp phân tích One-way ANOVA. Phương pháp này phù hợp vì nó kiểm định tất cả các nhóm mẫu cùng một lúc với khả năng phạm sai lầm chỉ 5% (Hoàng Trọng và Mộng Ngọc, 2005).
4.7.1. Giới tính và Sự chấp nhận Chính phủ điện tử
Kiểm định mối liên hệ giữa giới tính và sự chấp nhận chính phủ điện tử
Bảng 4.31 cho thấy mức độ sử dụng chính phủ điện tử của nam cao hơn của nữ nhưng mức chênh lệch này không nhiều.
Bảng 4.31. Thống kê mơ tả. Thống kê nhóm Giới tính Số phần tử quan sát Trung bình Độ lệch chuẩn Sai số chuẩn Hành vi sử dụng Nam 176 4.0549 .60800 .04583 Nữ 154 3.9091 .70404 .05673
Mức ý nghĩa (Sig.) = 0,040 trong kiểm định Levene’s nhỏ hơn 0,05 thì phương sai giữa 2 giới tính là khác nhau. Do đó có sự khác biệt giữa phái nam và phái nữ đối với Hành vi sử dụng dịch vụ Chính phủ điện tử. Với mức ý nghĩa (Sig.) = 0,046 < 0.05 có sự khác biệt có ý nghĩa thống kê về mức độ Hành vi sử dụng chính phủ điện tử của những đáp viên có giới tính khác nhau.
Bảng 4.32. Kiểm định phương sai.
Kiểm tra mẫu độc lập
Kiểm định
Levene's Kiểm định giả thuyết sự bằng nhau của hai tổng thể (T-test)
F Sig. t Df Sig. (2- taile) Ý nghĩa sự khác biệt Sai số khác biệt 95% độ tin cậy của sự khác biệt Dưới Trên Hành vi sử dụng Giả thuyết phương sai bằng nhau 4.271 .040 2.019 328 .044 .14583 .07222 .00375 .28792 Giả thuyết phương sai không bằng nhau 2.000 304.478 .046 .14583 .07293 .00232 .28935
Vì vậy giới tính có ảnh hưởng đến các yếu tố tác động lên Hành vi sử dụng dịch vụ Chính phủ điện tử của người dân.
4.7.2. Độ tuổi và Sự chấp nhận Chính phủ điện tử
Kết quả ở Bảng 4.33 cho thấy sig = 0,138 ở kiểm định này > 0.05 nên phương sai giữa các lựa chọn của biến độ tuổi không khác nhau.
Bảng 4.33. Kiểm định sự khác biệt theo độ tuổi
Kiểm định Homogeneity
Thống kê Levene df1 df2 Sig.
1.848 3 326 .138
Kết quả phân tích phương sai ANOVA trong Bảng 4.34 cho thấy mối liên hệ giữa độ tuổi và hành vi sử dụng chính phủ điện tử với mức ý nghĩa (Sig.) = 0,135 > 0,05 nên khơng có sự khác biệt nào về hành vi sử dụng chính phủ điện tử với độ tuổi. Vì vậy độ tuổi khơng ảnh hưởng đến các yếu tố tác động lên hành vi sử dụng chính phủ điện tử của người dân.
Bảng 4.34. Bảng phân tích phương sai ANOVA về độ tuổi.
Tổng độ lệch bình phương Bậc tự do (df) Độ lệch bình phương bình quân Giá trị kiểm định (F) Mức ý nghĩa (Sig.) Giữa các nhóm 2.399 3 .800 1.864 .135 Trong từng nhóm 139.877 326 .429 Tổng 142.276 329 4.7.3. Trình độ học vấn và Sự chấp nhận Chính phủ điện tử
Với mức ý nghĩa sig = 0,000 trong kết quả kiểm định ở Bảng 4.35 nhỏ hơn 0.05, giả thuyết phương sai đồng nhất giữa các nhóm giá trị biến định tính đã bị vi phạm. Nghĩa là phương sai giữa các nhóm trình độ học vấn là khơng bằng nhau.
Bảng 4.35. Kiểm định sự khác biệt theo trình độ học vấn
Kiểm định Homogeneity
Thống kê Levene df1 df2 Sig.
8.791 2 327 .000
Tác giả đi vào kiểm định Welch cho trường hợp vi phạm giả định phương sai đồng nhất.
Bảng 4.36. Bảng phân tích kiểm định Welch theo trình độ học vấn
Robust Tests of Equality of Means
Statistica df1 df2 Sig.
Welch 69.070 2 79.259 .000
a. Asymptotically F distributed.
Ta thấy giá trị Sig. = 0,000 của kiểm định Welch ở Bảng 4.35 < 0,05 nên có sự khác biệt về trình độ học vấn với hành vi sử dụng chính phủ điện tử. Vì vậy, trình độ học vấn có ảnh hưởng đến các yếu tố tác động lên hành vi sử dụng chính phủ điện tử của người dân.
4.7.4. Kinh nghiệm internet và Sự chấp nhận Chính phủ điện tử
Bảng 4.37 cho ta kết quả ở kiểm định này sig = 0,018 < 0.05 nên phương sai giữa các nhóm kinh nghiệm internet là khơng bằng nhau.
Bảng 4.37. Kiểm định sự khác biệt theo kinh nghiệm internet
Kiểm định Homogeneity
Thống kê Levene df1 df2 Sig.
3.012 4 325 .018
Kết quả kiểm định Welch ở Bảng 4.38 cho giá trị sig = 0,000 < 0.05, nên có sự khác biệt có ý nghĩa thống kê về mức độ hành vi sử dụng chính phủ điện tử với kinh nghiệm internet của người dân. Vì vậy, kinh nghiệm internet có ảnh hưởng đến các yếu tố tác động lên sự chấp nhận chính phủ điện tử của người dân.
Bảng 4.38. Bảng phân tích kiểm định Welch theo kinh nghiệm internet.
Robust Tests of Equality of Means
Statistica df1 df2 Sig.
Welch 39.118 4 105.418 .000
a. Asymptotically F distributed.
4.8. Xác nhận các yếu tố ảnh hưởng đến sự chấp nhận chính phủ điện từ
Qua phân tích mà tác giả đã trình bày ở trên cho thấy sự hỗ trợ của các nhân tố trong mơ hình nghiên cứu chỉ có 4 nhân tố: Nỗ lực kỳ vọng (Beta=0,461), Ảnh hưởng xã hội (Beta=0,215) và Tin cậy vào Chính phủ (Beta=0,142) có sự tác động đến Ý Định hành vi (Beta=0,531) sử dụng các dịch vụ Chính phủ điện tử, và qua đó đã giải thích đáng kể Hành vi sử dụng chấp nhận chính phủ điện tử (biến phụ thuộc), cùng với Điều kiện thuận lợi (Beta=0,347) có ảnh hưởng đến hành vi sử dụng chấp nhận chính phủ điện tử và được chấp nhận bởi bộ dữ liệu nghiên cứu trong mơ hình sau (xem