CHƯƠNG 2 kết quả nghiên cứu
2.3 Kiểm định độ tin cậy của thang đo bằng Cronbach’s Anpha
2.3.5 Thang đo niềm tin
Bảng 2-12. Kết quả Cronbach’s Alpha của thang đo niềm tin
NT 1 NT 2 NT 3 NT 4 NT 5
Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu nghiên cứu chính thức bằng SPSS của tác giả
Đối với thang đo nhận thức niềm tin có hệ số Cronbach’s Alpha đạt 0.909(đạt yêu cầu >0.6) và hệ số tương quan biến tổng của các biến quan sát dao động từ 0.722 đến
0.826 (đạt yêu cầu >0.3) do đó thang đo nhận thức niềm tin và 5 biến quan sát hợp lệ và dung được cho các phân tích tiếp theo.
2.3.6 Thang đo khuyến mãi
Bảng 2-13. Kết quả Cronbach’s Alpha của thang đo khuyến mãi Item-Total Statistics KM 1 KM 2 KM 3 KM 4
Đối với thang đo nhận thức khuyến mãi có hệ số Cronbach’s Alpha đạt 0.893(đạt yêu cầu >0.6) và hệ số tương quan biến tổng của các biến quan sát dao động từ 0.725đến 0.788(đạt yêu cầu >0.3) do đó thang đo nhận thức công nghệ và 4 biến quan sát hợp lệ và dung được cho các phân tích tiếp theo.
2.3.7 Thang đo kiểm soát
Bảng 2-14. Kết quả Cronbach’s Alpha của thang đo kiểm sốt
KSH V1 KSH V2 KSH V3 KSH V4
Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu nghiên cứu chính thức bằng SPSS
Đối với thang đo nhận thức KIỂM SỐT có hệ số Cronbach’s Alpha đạt 0. 885 đạt yêu cầu >0.6) và hệ số tương quan biến tổng của các biến quan sát dao động từ 0.688 đến 0.786(đạt yêu cầu >0.3) do đó thang đo nhận thức cơng nghệ và 4 biến quan sát hợp lệ và dùng được cho các phân tích tiếp theo.
2.3.8 Thang đo tham khảo
Bảng 2-15 Kết quả Cronbach’s Alpha của thang đo tham khảo
NT K1 NT K2 NT K3 NT K4
Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu nghiên cứu chính thức bằng SPSS của tác giả
Đối với thang đo nhận thức THAM KHẢO có hệ số Cronbach’s Alpha đạt 0.819 đạt yêu cầu >0.6) và hệ số tương quan biến tổng của các biến quan sát dao động từ 0.573 đến 0.675 (đạt yêu cầu >0.3) do đó thang đo nhận thức tham khảo và 4 biến quan sát hợp lệ và dùng được cho các phân tích tiếp theo.
2.3.9 Thang đo ý định
2-16 Kết quả Cronbach’s Alpha của thang đo ý định
YDS D1 YDS D2 YDS D3 YDS D4
Đối với thang đo nhận thức ý định có hệ số Cronbach’s Alpha đạt 0.852 đạt yêu cầu >0.6) và hệ số tương quan biến tổng của các biến quan sát dao động từ 0.625 đến 0.775 (đạt yêu cầu >0.3) do đó thang đo nhận thức tham khảo và 4 biến quan sát hợp lệ và dùng được cho các phân tích tiếp theo.
2.3.10 Thang đo quyết định
Bảng 2-16. Kết quả Cronbach’s Alpha của thang đo quyết định
Item-Total Statistics QDS D1 QDS D2 QDS
D3
Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu nghiên cứu chính thức bằng SPSS của tác giả
Đối với thang đo nhận thức QUYẾT ĐINH có hệ số Cronbach’s Alpha đạt 0.812 đạt yêu cầu >0.6) và hệ số tương quan biến tổng của các biến quan sát dao động từ 0.612 đến 0.715 đạt yêu cầu >0.3) do đó thang đo nhận thức QUYÊT ĐỊNH và 3 biến quan sát hợp lệ và dùng được cho các phân tích tiếp theo.
2.4 Phân tích nhân tố khám phá EFA2.4.1 Phân tích lần 1 2.4.1 Phân tích lần 1
Sau khi phân tích hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha, các thang đo được đánh giá tiếp theo bằng phương pháp phân tích nhân tố khám phá EFA. Tổng số 41 biến được đưa vào quan sát
KMO and Bartlett's Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. Bartlett's Test of Sphericity Approx. Chi-Square
df Sig. .924 8009.922 820 .000
Rotated Component Matrixa
NT3 NT4 NT2 NT1 KM1 KSHV3 KSHV1 NT5 KM3 YDSD1 KSHV2 KM4 YDSD2 KSHV4 HI4 24 DSD1 H I 5 HI1 HI2 HI3
NTRR3 NTRR2 NTRR1 NTRR4 NTK4 NTK2 NTK3 KM2 YDSD4 YDSD3 QDSD2 QDSD1 QDSD3 NTAT4 NTAT3 NTAT1 NTAT2 DSD3 DSD4 DSD2 NTK1 .538 .846 .833 .743 .624 .610 .924 .885 .871 .857 .728 .725 .624 .515 .667 .648 .638 .583 .576 .775 .735 .699 .613 .739 .724 .609 .608
Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu nghiên cứu chính thức bằng SPSS của tác giả
Hệ số KMO = 0.924 nên phân tích nhân tố là phù hợp
Sig = 0.000 < 0.05 chứng tỏ các biến quan sát có tương quan với nhau trong tổng Kết quả cho thấy 41 biến quan sát ban đầu được nhóm thành 7 nhóm.
Giá trị tổng phương sai trích = 71.899% > 50%: đạt yêu cầu; khi đó có thể nói rằng 7 nhân tố này giải thích 67.38% biến thiên của dữ liệu. Giá trị hệ số Eigenvalues của các nhân tố đều cao (>1), nhân tố thứ 7 có Eigenvalues thấp nhất là 1.066> 1
Tất cả biến quan sát đều có hệ số tải nhân tố > 0.5 nên sẽ được chấp nhận.
2.5 Phân tích tương quan và hồi quy2.5.1 Tương quan 2.5.1 Tương quan
Sau khi phân tích nhân tố khám phá EFA, ta thu được 9 nhân tố đại diện cho biến độc lập là HI, SD, NT, RR, KM, KS, TK, YD, QD và nhân tố Y đại diện cho biến phụ thuộc. Tiếp theo ta sẽ phân tích xem có mối quan hệ tương quan tuyến tính giữa từng biến độc lập với biến phụ thuộc hay không thông qua phân tích tương quan Pearson. Kết quả phân tích tương quan Pearson được trình bày bảng dưới
Correlations HI Pearson Correlation Sig. (2-tailed) N DD Pearson Correlation Sig. (2-tailed) N NT Pearson Correlation Sig. (2-tailed) N RR Pearson Correlation Sig. (2-tailed) N KM Pearson Correlation
Sig. (2-tailed) N
KS Pearson Correlation Sig. (2-tailed) N TK Pearson Correlation Sig. (2-tailed) N YD Pearson Correlation Sig. (2-tailed) N QD Pearson Correlation Sig. (2-tailed) N Y Pearson Correlation Sig. (2-tailed) N
**. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed). *. Correlation is significant at the 0.05 level (2-tailed).
Kiểm định sự khác biệt giữa các nhóm
Tương quan giữa các biến HI, SD, NT, RR, KM, KS, TK, YD, QD với biến Y có giá trị Sig nhỏ hơn 0.05 nên có mối quan hệ tương quan tuyến tính giữa các biến độc lập trên với biến phụ thuộc HV và các hệ số tương quan đều dương. Vì vậy, tương quan này là tương quan thuận.
2.5.2 Hồi quy
Phân tích hồi quy nhằm đánh giá tác động của các biến độc lập đến biến phụ thuộc.
Bảng . Phân tích kết quả hồi quy
Model Summaryb
Model R
1 .762a
a. Predictors: (Constant), Nhóm tham khảo, Nhận thức rủi ro, HI, Nhận thức an toàn, Niềm tin, Khuyến mãi, Dễ sử dụng, Kiểm soát hành vi b. Dependent Variable: Quyết định sử dụng ANOVAa Model 1 Regression Residual Total a. Dependent Variable: Quyết định sử dụng
b. Predictors: (Constant), Nhóm tham khảo, Nhận thức rủi ro, HI, Nhận thức an toàn, Niềm tin, Khuyến mãi, Dễ sử dụng, Kiểm soát hành vi
Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu nghiên cứu chính thức bằng SPSS của tác giả
Hệ số R bình phương hiệu chỉnh Adjusted R Square là 0.564. Nghĩa là 56,4% biến thiên của biến phụ thuộc QĐ được giải thích bởi 8 nhân tố độc lập. Điều này cho thấy mơ hình hồi quy tuyến tính này phù hợp với tập dữ liệu của mẫu ở mức 56,4%, tức là các biến độc lập giải thích được 56,4% biến thiên của biến phụ thuộc QĐ. Còn lại 53,6% do sự ảnh hưởng của các biến ngồi mơ hình mà nhóm
chưa tìm được và do sai số ngẫu nhiên.
Hệ số DW = 1.231 nằm trong khoảng từ 0 đến dL = 1.651 như vậy có sự tương quan dương bậc nhất trong mơ hình
Kiểm định giả thuyết về độ phù hợp với tổng thể của mơ hình, giá trị F=35.078 với sig.=0.000 <5%. Chứng tỏ R bình phương của tổng thể khác 0. Đồng nghĩa với việc mơ hình hồi quy tuyến tính xây dựng được là phù hợp với tổng thể.
Biến HI (sig.=0.766), DSD(sig.=0.064), NTAN (sig.=0.176), NTRR (sig.=0.392), KM(sig.=0.367), NTK (sig.=0.055) > 0.05 nên 3 biến này cần được loại bỏ do không có tác động lên biến phụ thuộc QĐ.
Các biến cịn lại có giá trị ở cột Sig. đều < 0.05 chứng tỏ các biến độc lập đều tác động có ý nghĩa thống kê đến biến phụ thuộc QĐ.
Vì có biến độc lập có hệ số VIF lớn hơn 2 nên mơ hình xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến. Nên nhóm tiến hành loại bỏ biến độc lập có hệ số VIF lớn nhất là KSHV (VIF=3.512) và tiến hành chạy lại lần 2.
Kết quả sau khi chạy lần 2
Sau khi tiến hành chạy lần 2 vẫn có biến độc lập có hệ số VIF lớn hơn 2 nên mơ hình xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến. Nên nhóm tiến hành loại bỏ biến độc lập có hệ số VIF lớn nhất là DSD (VIF=2.891) và tiến hành chạy lại lần 3.
Kết quả sau khi chạy lần 3
Sau khi tiến hành chạy lần 3 vẫn có biến độc lập có hệ số VIF lớn hơn 2 nên mơ hình xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến. Nên nhóm tiến hành loại bỏ biến độc lập có hệ số VIF lớn nhất là KM (VIF=2.811) và tiến hành chạy lại lần 4.
Kết quả sau khi chạy lần 4
Hệ số VIF đều bé hơn 2 nên mơ hình khơng có hiện tượng đa cộng tuyến. Phương trình hồi quy chuẩn hóa:
QĐ = 0.137*HI + 0.151*NTAT + 0.434*NT + 0.205*NTK
Biến NT có hệ số beta lớn nhất (0.434) nên đây sẽ là yếu tố tác động mạnh nhất đến sự thay đổi của biến phụ thuộc QĐ.
2.6. Kiểm định sự khác biệt giữa các nhóm
2.6.1 Kiểm định trị trung bình của một tổng thể (One sample T-test)
Nhận xét:
- Theo bảng kết quả One-Sample Test, có thể thấy tất cả các giá trị Sig = 0.000 < 0.05. Như vậy, bác bỏ giả thuyết H0 nghĩa là điểm đánh giá trung bình của đáp viên đối với các tiêu chí của nhân tố Niềm tin là khác 3.
- Kết quả từ bảng One-Sample Statistics cho thấy rằng, giá trị trung bình của các tiêu chí đưa vào kiểm định dao động từ 3.99 đến 4.2 tất cả đều lớn hơn 3. Như vậy, đáp viên đang có mức độ đồng ý với các tiêu chí trong nhóm Niềm tin trên mức trung lập 3.
2.6.2 Kiểm định trị trung bình của nhiều tổng thể (One-Way ANOVA) 2.6.2.1 So sánh biến “gioi_tinh” với từng biến “HI”, “SD”, “AT”, “RR”, “NT”, “KM”, “KS”, “TK”, “YD”, “QD”
Bảng 2-23. Kết quả chạy ANOVA để so sánh biến Do_tuoi và các biến khác
Từ nguyên tắc kiểm tra trên ta tìm được biến “Gioi_tinh” so với biến “An toàn”, “Niềm tin”, “Khuyến mãi” và “Ý định sử dụng” có sự khác biệt trung bình. Tiếp tục chạy so sánh bằng phương pháp ANOVA ta có:
Nhận xét: khảo sát về quyết định sử dụng ví điện tử của người dân tại Tp. HCM thì ở mức độ hài lịng về An tồn thì người nam cảm thấy an tồn khi sử dụng ví điện tử CAO hơn so với người nữ.
Nhận xét: khảo sát về quyết định sử dụng ví điện tử của người dân tại Tp. HCM thì ở mức độ hài lịng về Niềm tin thì người nam cảm thấy hài lịng hơn so với người nữ.
Nhận xét: khảo sát về quyết định sử dụng ví điện tử của người dân tại Tp. HCM thì ở mức độ hài lịng về Khuyến mãi thì người nam cảm thấy hài lòng hơn so với người nữ.
Nhận xét: khảo sát về quyết định sử dụng ví điện tử của người dân tại Tp. HCM thì ở mức độ hài lịng về Ý định sử dụng thì người nam cảm thấy hài lịng hơn so với người nữ.
2.6.2.2 So sánh biến “Do_tuoi” với từng biến “HI”, “SD”, “AT”, “RR”, “NT”, “KM”, “KS”, “TK”, “YD”, “QD”
Bảng 2-23. Kết quả chạy ANOVA để so sánh biến Do_tuoi và các biến khác
Từ ngun tắc kiểm tra trên, khơng tìm thấy sự khác biệt trung bình của các biến.
2.6.1.3 So sánh biến “nghe_nghiep” với từng biến “HI”, “SD”, “AT”, “RR”, “NT”, “KM”, “KS”, “TK”, “YD”, “QD”
Từ nguyên tắc kiểm tra trên ta tìm được biến “Nghe_nghiep” so với biến “Hữu ích”, “Sử dụng”, “An tồn”, “Rủi ro” có sự khác biệt trung bình.
Tiếp tục chạy so sánh bằng phương pháp ANOVA ta có:
Nhận xét: về tổng thể học sinh sinh viên có hài lịng về sự hữu ích cao nhất, so sánh giữa các ngành nghề có tính chất sử dụng trí thức (nhân viên văn phòng, kinh doanh) và ngành nghề sử dụng lao động chân tay (cơng nhân, nội trợ) thì các ngành liên quan đến sử dụng tri thức và các ngành khác vẫn nhiều hơn rõ rệt.
Nhận xét: về tổng thể nhân viên văn phịng có mức độ sử dụng cao nhất, tiếp sau đó là học sinh sinh viên, các ngành khác, cuối cùng là công nhân và nội trợ có mức độ sử dụng thấp nhất.
Nhận xét: về tổng thể các ngành khác có mức độ cảm thấy an tồn khi sử dụng ví điện tử là cao nhất, tiếp sau đó là học sinh sinh viên, nhân viên văn phịng, cuối cùng là cơng nhân và nội trợ có mức độ cảm thấy an tồn thấp nhất.
Nhận xét: về tổng thể học sinh sinh viên có mức độ cảm thấy rủi ro khi sử dụng ví điện tử là cao nhất, tiếp sau đó là nội trợ, các ngành khác, cuối cùng là cơng nhân có mức độ cảm thấy rủi ro thấp nhất.
2.6.1.4 So sánh biến “Thu_nhap” với từng biến “HI”,
“SD”, “AT”, “RR”, “NT”, “KM”, “KS”, “TK”, “YD”, “QD”
Bảng 2-25. Kết quả chạy ANOVA để so sánh biến Thu_nhap và các biến khác
Từ nguyên tắc kiểm tra trên ta tìm được biến “Thu_nhap” so với biến “Niềm tin” và “Khuyến mãi” có sự khác biệt trung bình.
Tiếp tục chạy so sánh bằng phương pháp ANOVA ta có:
Nhận xét: về tổng thể người có thu nhập từ 5-15 triệu có sự tin tưởng cao nhất khi sử dụng ví điện tử, tiếp sau đó là thu nhập dưới 5 triệu, từ 15 - 30 triệu và thấp nhất là người trên 30 triệu.
Nhận xét: về tổng thể người có thu nhập từ 5-15 triệu thích khuyến mãi nhất khi sử dụng ví điện tử, tiếp sau đó là thu nhập dưới 5 triệu, từ 15 - 30 triệu và thấp nhất là người trên 30 triệu.
CHƯƠNG 3. ĐỀ XUẤT GIẢI PHÁP3.1 Kết luận 3.1 Kết luận
3.1.1 Về phương pháp nghiên cứu
Quá trình nghiên cứu sơ bộ kéo dài 1 tuần, nhóm tác giả đã thực hiện theo phương pháp nghiên cứu định tính sau khi đã thảo luận nhóm nhiều lần để chỉnh sửa lại bảng câu hỏi và đưa ra ra mơ hình phù hợp với hành vi quyết định sử dụng ví điện tử của người dân Tp. Hồ Chí Minh. Sau q trình xem xét nghiên cứu và hiệu chỉnh sơ bộ, nhóm tác giả đã đề xuất 8 yếu tố có ảnh hưởng đến quyết định sử dụng ví điện tử bao gồm: nhận thức hữu ích (1); nhận thức dễ sử dụng (2); nhận thức an toàn (3); nhận thức rủi ro (4); nhận thức về niềm tin (5); nhận thức về khuyến mãi (6); nhận thức kiểm soát hành vi (7); nhận thức nhóm tham khảo (8) và ý định sử dụng (9);
Q trình nghiên cứu chính thức: kéo dài 14 ngày đã thực hiện theo phương pháp nghiên cứu định lượng với kích thước mẫu n = 213 được thực hiện đối với người dân sinh sống tại thành phố Hồ Chí Minh. Sau q trình tổng hợp và tiến hành nhập liệu, kết quả được sử dụng để phân tích, đánh giá thang đo đo lường các thành phần tác động đến “Các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định sử dụng ví điện tử của người dân tại thành phố Hồ Chí Minh” thơng qua các kiểm định về hệ số Cronbach’s Alpha, phân tích nhân tố khám phá EFA, tương quan và hồi quy.
3.1.2 Về các giả thuyết nghiên cứu
Thống kê thơng tin mẫu nghiên cứu cho thấy thuộc tính của các đối tượng nghiên cứu như sau:
• Về nhóm tuổi khảo sát có sự chênh lệch rõ rệt, có 200 người ở độ tuổi 18-25 (chiếm 93,6%)
• Về nghề nghiệp: Theo biểu đồ có thể thấy rõ phần lớn người sử dụng điện tử trong mẫu trên là học sinh/ sinh viên, với số lượng là 183 (chiếm 85,9%) • Tỷ lệ nam-nữ: được chia đều có 106 người được khảo sát là nam (chiếm
50%) và 106 người nữ (chiếm 50%)
Thu nhập: Thu nhập của mẫu nghiên cứu cho thấy phần lớn người sử dụng ví điện tử có thu nhập dưới 5 triệu (157 người chiếm 73,7%)
Kết quả sau khi khi chạy nhân tố khám phá (EFA): Sau khi chạy Efa tất cả
các biến quan sát (41 biến ) đều có hệ số tải nhân tố > 0.5 nên các thang đo đều đạt