2.3.2. Nghiên cứu định lƣợng
2.3.2.2. Phân tích kết quả nghiên cứu
Mẫu khảo sát:
Như trên đã trình bày, mẫu được chọn theo phương pháp chọn mẫu thuận tiện. Ban đầu có 500 bảng câu hỏi được gửi trực tiếp cho các khách hàng tại một số chi nhánh và phòng giao dịch của Ngân hàng Á Châu trên địa bàn Tp.Hồ Chí Minh. Sau khi thu thập, các bảng phỏng vấn được xem xét và loại đi những bảng khảo sát không đạt yêu cầu, tác giả nhận được 233 bảng trả lời hợp lệ. Như vậy kích thước mẫu hợp lệ đưa vào nghiên cứu là n = 233. Sau khi nhập liệu vào phầm mềm xử lý dữ liệu SPSS for Windows 20, thông tin mẫu nghiên cứu như sau: trong 233 khách hàng trả
lời hợp lệ này, tỷ lệ nam và nữ chênh lệch nhau khá cao, với nam chiếm 39.9% và còn lại là 60.1% là nữ.
Đồng thời qua số liệu cũng cho thấy tỷ lệ người trả lời dưới 31tuổi chiếm 52.4%, từ 31 đến 45 tuổi chiếm 35.6%, 45 tuổi trở lên chiếm 12%. Do vậy, nhóm khách hàng mục tiêu của đề tài này tập trung vào nhóm khách hàng có độ tuổi dưới 31 tuổi.
Xét về thu nhập, đa số có thu nhập từ hơn 5 triệu đến 10 triệu chiếm 54.5%, trình độ học vấn đại học, cao đẳng chiếm đa số với 81.1%.
Về nghề nghiệp, nhân viên văn phòng chiếm tỷ lệ cao nhất với 73.8%. Đây cũng là điều dễ hiểu do nhóm khách hàng này thường xuyên có điều kiện tiếp xúc với Công nghệ thông tin, thông tin… và thường khơng có thời gian đến Ngân hàng để giao dịch.
Về thời gian sử dụng, đa số khách hàng sử dụng ACB Online từ 1-4 năm với 65.2%
Trong 321 lượt trả lời có 175 biết về ACB Online qua người thân, bạn bè, đồng nghiệp chiếm tỷ lệ 54.5%. Điều này cho thấy việc truyền miệng thông tin về dịch vụ rất quan trọng. Do đó, cần phục vụ những khách hàng đang sử dụng từ đó tiếp cận đối tượng khách hàng chưa sử dụng dịch vụ ACB Online thông qua những người đã sử dụng
Về các tiện ích được sử dụng, tiện ích kiểm tra số dư tài khoản được khách hàng sử dụng 100% mỗi khi sử dụng dịch vụ ACB Online. Bên cạnh đó, các dịch vụ chuyển tiền trong hệ thống ACB và thanh tốn hóa đơn cũng chiếm tỷ lệ cao. Đây là các dịch vụ có phát sinh phí mang lại nguồn lợi cho Ngân hàng. Ngồi ra các dịch vụ có thể thu được phí dịch vụ đó chính là nạp tiền điện thoại di động/game online cũng được khách hàng quan tâm sử dụng
Về tần suất sử dụng, số lượng khách hàng sử dụng dịch vụ từ 1 – 5 lần/tháng là chủ yếu, chiếm trên 85.4%. Để kích thích khách hàng sử dụng thường xuyên dịch vụ ACB Online cần phải có thêm nhiều dịch vụ tiện ích phù hợp với nhu cầu của khách hàng, đáp ứng được nhu cầu thanh toán, mua sắm… hàng ngày của Khách hàng.
Kết quả kiểm định thang đo Hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha
Các thang đo được kiểm định độ tin cậy bằng công cụ Cronbach‟s Alpha. Công cụ này cũng giúp loại đi những biến quan sát, những thang đo khơng đạt. Các biến quan sát có hệ số tương quan biến tổng (item-total correlation) nhỏ hơn 0.3 sẽ bị loại và tiêu chuẩn chọn thang đo khi Cronbach‟s Alpha từ 0.6 trở lên.
Nhiều nhà nghiên cứu đồng ý rằng khi Cronbach‟s alpha từ 0.8 trở lên đến gần 1 thì thang đo lường là tốt, từ 0.7 đến gần 0.8 là sử dụng được (Hoàng Trọng, Chu Nguyễn Mộng Ngọc,2008). Cũng có nhà nghiên cứu đề nghị rằng Cronbach‟s Alpha từ 0,6 trở lên là có thể sử dụng được trong trường hợp khái niệm đang nghiên cứu là mới hoặc mới đối với người trả lời trong bối cảnh đang nghiên cứu. Trong bài nghiên cứu này tác giả chấp nhận kết quả Cronbach‟s Alpha lớn hơn 0,6 với điều kiện các biến có hệ số tương quan biến tổng phải lớn hơn 0.3
Sự an tồn cảm nhận: có hệ số Cronbach‟s Alpha bằng 0.804. Các hệ số tương
quan biến tổng của các biến AT1, AT2, AT3, AT4, AT5 đều lớn hơn 0.3. Vì vậy các biến AT1, AT2, AT3, AT4, AT5 được sử dụng trong phân tích EFA tiếp theo
Sự bảo mật cảm nhận: có hệ số Cronbach‟s Alpha bằng 0.937. Các hệ số tương quan biến tổng của các biến BM1, BM2, BM3, BM4, BM5, BM6 đều lớn hơn 0.3. Vì vậy các biến BM1, BM2, BM3, BM4, BM5, BM6 được sử dụng trong phân tích EFA tiếp theo
Lợi ích cảm nhận: có hệ số Cronbach‟s Alpha bằng 0.903. Sau khi loại đi biến quan sát LI11 vì có hệ số tương quan biến tổng nhỏ hơn 0.3. Kết quả kiểm định độ
tin cậy có Cronbach‟s Alpha bằng 0.903 và hệ số tương quan biến tổng của các biến LI1, LI2, LI3, LI4, LI5, LI6, LI7, LI8, LI9, LI10 đều lớn hơn 0.3. Vì vậy, các biến này được sử dụng trong phân tích EFA tiếp theo.
Sự dễ sử dụng cảm nhận: có hệ số Cronbach‟s Alpha bằng 0.924. Sau khi loại đi biến quan sát DSD5 vì có hệ số tương quan biến tổng nhỏ hơn 0.3 Các hệ số tương quan biến tổng của các biến DSD1, DSD2, DSD3, DSD4, DSD6, DSD7 đều lớn hơn 0.3. Vì vậy các biên này được sử dụng trong phân tích EFA tiếp theo
Sự tự chủ: có hệ số Cronbach‟s Alpha bằng 0.726. Sau khi lần lượt loại các biến quan sát STC5 và STC4 vì có hệ số tương quan biến tổng nhỏ hơn 0.3, kết quả kiểm định độ tin cậy có Cronbach‟s Alpha bằng 0.726 và hệ số tương quan biến tổng của các biến STC1, STC2, STC3, STC6, STC7 đều từ 0.3 trở lên. Vì vậy, các biến STC1, STC2, STC3, STC6, STC7 được sử dụng trong phân tích EFA tiếp theo.
Dự định: có hệ số Cronbach‟s Alpha bằng 0.854. Các hệ số tương quan biến tổng của các biến DD1, DD2, DD3, DD4 đều lớn hơn 0.3. Vì vậy các biên này được sử dụng trong phân tích EFA tiếp theo
Bảng 2.4: Cronbach‟s Alpha của các nhân tố ảnh hưởng đến dự định sử dụng
Internet Banking
Biến quan sát
Trung bình thang
đo nếu loại biến Phƣơng sai thang đo nếu loại biến Tƣơng quan biến tổng Cronbach Alpha nếu loại biến Sự an toàn cảm nhận AT1 13.33 7.431 0.639 0.75 AT2 12.86 8.205 0.636 0.76 AT3 12.94 7.699 0.513 0.791 AT4 14.22 7.62 0.62 0.757 AT5 13.64 7.179 0.573 0.774 Alpha = 0.804 Sự bảo mật cảm nhận BM1 16.64 16.558 0.804 0.926 BM2 16.73 16.541 0.843 0.921 BM3 16.79 15.893 0.837 0.923 BM4 16.69 16.94 0.826 0.924 BM5 16.67 17.902 0.755 0.932
BM6 16.84 16.988 0.818 0.925 Alpha = 0.937 Lợi ích cảm nhận LI1 38.64 19.618 0.67 0.894 LI2 38.88 18.377 0.568 0.901 LI3 38.86 18.395 0.74 0.888 LI4 39.02 18.353 0.73 0.889 LI5 39.1 17.796 0.719 0.889 LI6 39 17.974 0.753 0.887 LI7 38.97 18.956 0.724 0.89 LI8 38.85 19.72 0.521 0.901 LI9 38.97 18.865 0.617 0.896 LI10 39.14 18.559 0.603 0.897 Alpha = 0.903 Sự dễ sử dụng cảm nhận DSD1 21.14 7.726 0.73 0.922 DSD2 20.9 8.532 0.858 0.903 DSD3 20.87 8.305 0.762 0.912 DSD4 20.98 8.474 0.796 0.909 DSD6 20.86 8.352 0.795 0.908 DSD7 20.83 8.203 0.802 0.907 Alpha = 0.924 Sự tự chủ STC1 15.33 3.362 0.778 0.531 STC2 15.47 6.173 0.3 0.74 STC3 15.19 3.95 0.754 0.551 STC6 14.72 6.195 0.314 0.735 STC7 14.49 6.036 0.34 0.728 Alpha = 0.726
Thơng qua việc phân tích nhân tố EFA ở bước tiếp theo, sẽ cho thấy được cụ thể hơn các thang đo trên có tách thành những nhân tố mới hay bị loại bỏ ra hay không. Điều này sẽ đánh giá chính xác hơn thang đo, đồng thời loại bỏ bớt các biến đo lường không đạt yêu cầu, mục đích làm cho các thang đo đảm bảo tính đồng nhất.
Kết quả phân tích nhân tố khám phá (EFA)
Khi phân tích nhân tố khám phá, các nhà nghiên cứu đều quan tâm đến một số tiêu chuẩn. Thứ nhất, hệ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) là một chỉ số dùng để xem xét sự thích hợp của phân tích nhân tố. Trị số của KMO lớn (giữa 0.50 và 1) có ý
nghĩa là phân tích nhân tố là thích hợp (Hồng Trọng, Chu Nguyễn Mộng Ngọc,2008).
Thứ hai, hệ số tải là chỉ tiêu để đảm bảo mức ý nghĩa thiết thực của EFA, hệ số tải lớn hơn 0.30 được xem là đạt mức tối thiểu, hệ số tải lớn hơn 0.40 được xem là quan trọng, lớn hơn 0.50 được xem là có ý nghĩa thiết thực. Hệ số tải lớn nhất của các biến quan sát phải lớn hơn hoặc bằng 0.50. Trong bài, tác giả chọn Chọn “Suppress small coefficients absolute value below” 0.50 để đảm bảo ý nghĩa thiết thực của EFA.
Thứ ba, thang đo được chấp nhận khi tổng phương sai trích ≥ 50% và thứ tư là hệ số eigenvalue có giá trị lớn hơn 1.
Tiêu chuẩn thứ năm là khác biệt hệ số tải nhân tố của một biến quan sát giữa các nhân tố ≥ 0.3 để đảm bảo giá trị phân biệt giữa các nhân tố.
Từ đó, tác giả sử dụng phương pháp trích yếu tố Principal Component Analysis với phép xoay Varimax và điểm dừng khi trích các yếu tố có eigenvalue lớn hơn 1 được sử dụng cho phân tích nhân tố với 32 biến quan sát.
Sau khi rút trích nhân tố (theo phương pháp mặc định là rút các thành phần chính và loại bỏ những biến có hệ số tải nhỏ hơn 0.5 không đủ mạnh). Sau khi loại bỏ các biến có hệ số tải nhỏ khơng đảm bảo độ tin cậy, kết quả phân tích nhân tố cho thấy 32 biến quan sát được nhóm thành 7 nhân tố. Hệ số tải đều lớn hơn 0.50 nên các biến quan sát đều quan trọng trong nhân tố, chúng có ý nghĩa thiết thực.
Với giả thuyết H0 đặt ra trong phân tích này là giữa các biến quan sát trong tổng thể khơng có mối tương quan với nhau. Kiểm định KMO và Bartlett‟s trong phân tích nhân tố cho thấy giả thuyết này bị bác bỏ (vì Sig =.000), do vậy các biến quan sát trong tổng thể có mối tương quan với nhau, đồng thời hệ số KMO bằng 0.840 chứng tỏ phân tích nhân tố để nhóm các biến lại với nhau là phù hợp (Phụ lục 4).
Tổng phương sai trích được bằng 71.655% cho biết 7 nhân tố vừa rút ra giải thích được 71.655% biến thiên của tập dữ liệu, còn lại 28.345% sự thay đổi của tập
dữ liệu là do các nhân tố khác chưa xem xét trong đề tài; do vậy các thang đo rút ra chấp nhận được với giá trị eigenvalue = 1.057.
Bảng Rotated Component Matrix (a) của Phụ lục 4 cho thấy tổng cộng có 7 nhân tố được rút trích bao gồm 32 biến quan sát:
Nhân tố thứ 1 gồm 8 biến: BM2, BM4, BM1, BM6, BM3, AT1, AT5, BM5. Nhân tố này được đặt tên là Sự an toàn bảo mật cảm nhận, ký hiệu là ATBM.
Nhân tố thứ 2 gồm 10 biến quan sát: LI1, LI2. LI3, LI4, LI5, LI6, LI7, LI8, LI9, LI10. Nhân tố này được đặt tên là Lợi ích cảm nhận, ký hiệu là LI.
Nhân tố thứ 3 gồm 6 biến quan sát: DSD1, DSD2, DSD3, DSD4, DSD6, DSD7. Nhân tố này được đặt tên là Sự dễ sử dụng cảm nhận, ký hiệu là DSD.
Nhân tố thứ 4 gồm 3 biến quan sát: STC1, STC2, STC3. Nhóm nhân tố này được tách từ thành phần Sự tự chủ, khách hàng có thể sử dụng Internet Banking mà khơng cần có sự hỗ trợ nào. Nhân tố này được đặt tên là Sự tự nguyện, ký hiệu là STN.
Nhân tố thứ 5 gồm 2 biến quan sát: STC6, STC7. Nhóm nhân tố này được tách từ thành phần Sự tự chủ, khách hàng dùng Intenet Banking nếu có đủ điều kiện hoặc trợ giúp. Nhân tố này được đặt tên là Sự tự chủ có điều kiện, ký hiệu là
STCDK .
Nhân tố thứ 6 gồm 2 biến quan sát: AT2, AT3. Nhân tố này được tách ra từ thành phần an tồn, cảm nhận của khách hàng về sự chính xác của giao dịch và dữ liệu cập nhật. Nhân tố này được đặt tên là Sự chính xác, ký hiệu là SCX.
Nhân tố thứ 7 gồm 1 biến quan sát: AT4. Nhân tố này được tách ra từ thành phần an toàn, cảm nhận của khách hàng về luật pháp điều chỉnh giao dịch trực tuyến. Nhân tố này được đặt tên là Môi trƣờng pháp lý, ký hiệu là PL.
Thang đo Dự định sử dụng dịch vụ Internet Banking của khách hàng
Đối với thang đo Dự định của khách hàng, sau khi phân tích EFA đối với thang đo Dự định bao gồm 04 biến quan sát: DD1, DD2, DD3, DD4 ta có kết quả như sau: chỉ có 01 nhân tố được rút trích (ký hiệu DD), các biến quan sát DD1, DD2, DD3, DD4 đều có hệ số tải lớn hơn 0.5 nên các biến quan sát đều quan trọng
trong nhân tố Dự định. Hệ số KMO bằng 0.718 nên kết quả EFA phù hợp với dữ liệu. Kiểm định Bartlett's Test có mức ý nghĩa 0.000, do vậy các biến quan sát có tương quan với nhau xét trên phạm vi tổng thể. Phương sai trích được bằng 70.246 %, eigenvalue = 2.810. Do đó EFA là phù hợp. Các biến quan sát này đều đạt yêu cầu cho các phân tích tiếp theo.
Lúc này các giả thuyết nghiên cứu được điều chỉnh lại như sau:
Giả
thuyết Nhân tố Ký hiệu
H1 Cảm nhận của khách hàng về sự an toàn bảo mật của Internet
Banking có ảnh hưởng đến dự định sử dụng Internet Banking ATBM
H2 Cảm nhận của khách hàng về lợi ích mà dịch vụ Internet banking
mang lại có ảnh hưởng đến dự định sử dụng Internet Banking LI
H3 Cảm nhận của khách hàng rằng dịch vụ Internet Banking dễ sử
dụng có ảnh hưởng đến dự định sử dụng Internet Banking DSD
H4
Cảm nhận của khách hàng về sự chính xác của giao dịch Internet Banking và dữ liệu cập nhật có ảnh hưởng đến dự định sử dụng Internet Banking
SCX
H5 Cảm nhận của khách hàng về luật pháp điều chỉnh giao dịch trực
tuyến có ảnh hưởng đến dự định sử dụng Internet Banking PL
H6
Sự tự chủ của khách hàng khi sử dụng Internet Banking mà khơng cần có sự hỗ trợ nào có ảnh hưởng đến dự định sử dụng Internet Banking
STN
H7
Sự tự chủ của khách hàng chỉ dùng Intenet Banking nếu có đủ điều kiện hoặc trợ giúp có ảnh hưởng đến dự định sử dụng Internet Banking
STCDK
Hồi quy tuyến tính
Sau khi chạy hồi quy tuyến tính bội với phương pháp đưa vào một lượt (Enter) các biến ATBM, LI, DSD, SCX, PL, STN, STCDK ta có R2 = 0.480 và R2 điều chỉnh = 0.464. Điều này nói lên độ thích hợp của mơ hình là 46.4% hay nói một
cách khác mơ hình này giải thích được 46.4% sự biến thiên của nhân tố Dự định và 53.6% còn lại biến thiên của nhân tố Dự định được giải thích giải thích bởi các biến khác ngồi mơ hình mà trong phạm vi nghiên cứu của đề tài này chưa xem xét đến. Chứng minh cho sự phù hợp của mơ hình được trình bày ở bảng 2.5. Kết quả này cho thấy mơ hình là phù hợp, có mối tương quan giữa biến phụ thuộc và biến độc lập của mơ hình.
Bảng 2.5: Kết quả phân tích hồi quy
Model Summary
Model R R Square Adjusted R Square
Std. Error of the Estimate 1 .693a .480 .464 .73244882 a. Predictors: (Constant), PL, SCX, STCDK, STN, DSD, LI, ATBM
ANOVAa
Model Sum of Squares df Mean Square F Sig.
1
Regression 111.292 7 15.899 29.635 .000b Residual 120.708 225 .536
Total 232.000 232 a. Dependent Variable: DD
b. Predictors: (Constant), PL, SCX, STCDK, STN, DSD, LI, ATBM
Coefficientsa
Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients
t Sig. Collinearity Statistics
B Std. Error Beta Tolerance VIF
1 (Constant) -4.942E-016 .048 .000 1.000 ATBM .486 .048 .486 10.100 .000 1.000 1.000 LI .339 .048 .339 7.054 .000 1.000 1.000 DSD .159 .048 .159 3.307 .001 1.000 1.000 STN .017 .048 .017 .346 .729 1.000 1.000
STCDK .050 .048 .050 1.039 .300 1.000 1.000 SCX .285 .048 .285 5.931 .000 1.000 1.000 PL .139 .048 .139 2.894 .004 1.000 1.000 a. Dependent Variable: DD
Kết quả kiểm định được cho thấy mức ý nghĩa với Sig F = 0.000 < 0.05 cho thấy mơ hình hồi quy tuyến tính bội được xây dựng phù hợp với tập dữ liệu.
Kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến. Trong trường hợp các biến độc lập có hiện tượng đa cộng tuyến, tức là các biến độc lập tương quan chặt chẽ với nhau. Nó cung cấp cho mơ hình những thơng tin rất giống nhau, khó tách ảnh hưởng của từng biến