CHƯƠNG 4 PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
4.2. QUÁ TRÌNH PHÂN TÍCH SỐ LIỆU
Dữ liệu sau khi được thu thập sẽ được mã hóa và thực hiện quá trình phân tích như sau:
4.2.1. Mô tả mẫu
Thông qua số liệu thu thập được tác giả chia thành 2 phần: (1)Thông tin ngân hàng mà khách hàng đang sử dụng; (2)Thông tin cá nhân khác của khách hàng (giới tính, trình độ văn hoá, thu nhập, nghề nghịêp).
4.2.2. Kiểm định thang đo 4.2.2.1 . Độ tin cậy
Độ tin cậy của thang đo được đánh giá bằng phương pháp nhất quán nội tại thông qua hệ số Cronbach’s Alpha và hệ số tương quan biến tổng.
Dựa vào hệ số alpha của Cronbach, hệ số này sẽ đánh giá tính nhất quán của một thang đo. Nếu hệ số alpha > 0.5 cho thấy các biến trong thang đo có mối tương quan chặt chẽ với nhau, hệ số alpha càng cao thì độ tin cậy của thang đo càng cao và một thang đo được đánh giá là tốt nếu hệ số từ 0.8 đến gần 1 (Hair & ctg, 2006).
Hệ số tương quan biến tổng càng cao thì sự tương quan giữa một biến quan sát nào đó với các biến quan sát còn lại trong cùng thang đo càng cao. Theo Nunall &
Burnstein (1994), các biến có hệ số tương quan biến tổng nhỏ hơn 0.3 được coi là biến rác và sẽ bị loại khỏi mô hình.
Tóm lại, độ tin cậy của thang đo chấp nhận được khi hệ số tương quan biến – tổng lớn hơn 0.3 và hệ số alpha từ 0.6 trở lên.
4.2.2.2. Độ giá trị
Sau khi kiểm tra độ tin cậy của các thang đo để tiến hành loại bỏ những biến quan sát không đảm bảo độ tin cậy, phương pháp phân tích nhân tố EFA được sử dụng để xác định độ giá trị hội tụ, độ giá trị phân biệt, đồng thời thu gọn các tham số ước lượng trong từng nhóm biến. Để thang đo đạt độ giá trị hội tụ thì hệ số tương quan đơn giữa các biến và các nhân tố phải lớn hơn hoặc bằng 0.4 trong một nhân tố (Jun
& Ctg, 2002).
Ngoài ra, cần kiểm định sự thích hợp của phân tích nhân tố với dữ liệu của mẫu thông qua trị số Kaise – Meyer – Olkin (KMO). Theo đó, trị số KMO đủ lớn (≥0.5) thì phân tích nhân tố là thích hợp (Garson, 2003), ngược lại nếu KMO < 0.5 thì phân tích nhân tố có khả năng không thích hợp với bộ dữ liệu thu thập được. Ngoài ra, cần đảm bảo giá trị Sig của Bartlett’s Test < 0.05.
Số lượng nhân tố được xác định dựa trên chỉ số Eigenvalue – đại diện cho phần biến thiên được giải thích bởi mỗi nhân tố. Theo tiêu chuẩn Kaise, những nhân tố có Eigenvalue nhỏ hơn 1 sẽ loại bỏ khỏi mô hình (Garson, 2003). Về tiêu chuẩn phương sai trích (Variance explained criteria) phải thỏa điều kiện tổng phương sai trích lớn hơn 50%.
4.2.3. Kiểm định mô hình và các giả thuyết
Sau khi hoàn tất việc phân tích nhân tố, các biến không đảm bảo độ giá trị hội tụ tiếp tục bị loại bỏ khỏi mô hình cho đến khi các biến quan sát được nhóm theo các nhóm biến.
Tiếp theo sẽ tiến hành kiểm định mô hình lý thuyết bằng phương pháp hồi quy đa
biến với mức ý nghĩa 5%. Dựa vào mô hình lý thuyết đã xây dựng trong Chương 3.
Phương trình hồi quy đa biến nhằm xác định vai trò quan trọng của từng nhân tố trong việc đánh giá mối quan hệ giữa các thang đo trong mô hình và ý định sử dụng dịch vụ IB tại Lâm Đồng. Phương trình có dạng như sau:
Y1 = β0 + β1F1 + β2F2 + β3F3 + β4F4 + β5F5 + β6F6 + β7F7 Trong đó, Y1: ý định sử dụng dịch vụ Internet banking tại Lâm Đồng
F1 …. F7: Các yếu tố ảnh hưởng đến ý định sử dụng β1 …. β 7: Các hệ số hồi quy.
β0 : Hằng số Để kiểm định mức độ phù hợp của phương trình hồi quy, ta dùng hệ số xác định R2. Hệ số này biểu thị phần trăm giải thích cho biến phụ thuộc bởi biến độc lập vì vậy nó dao động từ 0 đến 1, hệ số này càng gần 1 thì mức độ giải thích càng cao giá trị
dự báo càng tốt. Tuy nhiên mô hình càng nhiều biến độc lập thì giá trị R2 càng cao dù biến đó không có ý nghĩa (Hair & ctg, 2006). Do vậy, kiểm tra độ phù hợp của mô hình nghiên cứu này sử dụng hệ số xác định R2 điều chỉnh. Kiểm nghiệm mức ý nghĩa của R2 dùng F- test, kiểm nghiệm mức ý nghĩa của các hệ số hồi quy dựa vào t – test.
Để kiểm nghiệm giả thuyết đưa ra, ta xét xem có mối quan hệ tuyến tính giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập thông qua phương pháp hồi quy “Enter” và kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến. Vì nếu xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến sẽ làm giảm
giá trị R2, làm xáo trộn việc tính toán hệ số hồi quy, làm sai dấu hệ số hồi quy. Hiện tượng đa cộng tuyến được xác định trực tiếp dựa vào hệ số Tolerance, hệ số này cho biết phần trăm biến độc lập này không được giải thích bởi biến độc lập khác.
Nghịch đảo hệ số này cho ra hệ số VIF, hệ số VIF bằng 1 cho biết không có hiện tượng đa cộng tuyến, nếu hệ số này từ 2 trở lên cho biết 50% biến độc lập này được giải thích bởi biến độc lập khác.