CHƯƠNG 3: PHƯƠNG PHÁP VÀ KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
3.2. Kết quả nghiên cứu
3.2.3. Đánh giá thang đo bằng phân tích nhân tố khám phá EFA
Theo kết quả Phân tích nhân tố khám phá EFA Phụ lục 08 của 23 biến độc lập được kết hợp, kết quả cho thấy biến quan sát RIS4 “Tôi sợ sự cố hệ thống, tin tặc tấn công,… làm mất tiền, trong quá trình giao dịch.” Có trọng số nhân tố <0.5. nên tác giả xem xét loại biến quan sát RIS4. Như vậy tất cả 22 biến quan sát còn lại đều có trọng số >0.5, được giữ lại để tiếp tục Phân tích nhân tố khám phá EFA lần 2.
Sau khi loại biến RIS4, kết quả cho thấy:
Hệ số KMO = 0.836> 0.5 nên kết luận phân tích nhân tố là cần thiết cho dữ liệu phân tích.
Kiểm định Barlett: Sig. = 0,00 (<0.05), nên kết luận các biến quan sát trong Phân tích nhân tố khám phá EFA có tương quan nhau trong tổng thể.
Với tiêu chí hệ số Eigenvalues > 1 thì 22 biến quan sát đo lường 7 biến độc lập rút trích được 6 nhân tố.
Trọng số nhân tố của tất cả 22 biến quan sát đều >0.5, trong đó trọng số nhân tố thấp nhất là 0.568 của nhân tố CRE4 “Tôi tin rằng sử dụng M-Banking giảm được sai sót, nguy cơ gian lận (vì tôi tự thao tác giao dịch).” Và trọng số nhân tố cao nhất là với giá trị 0.867 của nhân tố COS4 “Sacombank có chính sách ưu đãi, khuyến khích tôi sử dụng dịch vụ này.”
Tổng phương sai trích mà 6 nhân tố đã trích được là 72,354% (>50%). Điều này có nghĩa rằng 72,354 % thay đổi của các nhân tố được giải thích bởi các biến quan sát (chi tiết xem bảng 3.15).
Bảng 3.15: Bảng trích nhân tố độc lập Com
pone nt
Initial Eigenvalues Extraction Sums of Squared Loadings
Rotation Sums of Squared Loadings
Total % of Variance
Cumulati ve %
Total % of Variance
Cumulati ve %
Total % of Variance
Cumulati ve % 1 7.343 33.379 33.379 7.343 33.379 33.379 5.445 24.752 24.752 2 2.331 10.593 43.973 2.331 10.593 43.973 2.578 11.716 36.468 3 2.053 9.334 53.306 2.053 9.334 53.306 2.167 9.849 46.317 4 1.712 7.783 61.089 1.712 7.783 61.089 2.160 9.817 56.134 5 1.381 6.277 67.366 1.381 6.277 67.366 1.901 8.639 64.772 6 1.097 4.988 72.354 1.097 4.988 72.354 1.668 7.582 72.354 7 .761 3.461 75.815
8 .718 3.262 79.077 9 .559 2.540 81.617 10 .492 2.237 83.854 11 .470 2.137 85.991 12 .453 2.057 88.048 13 .399 1.814 89.863 14 .373 1.697 91.560 15 .358 1.629 93.189 16 .314 1.425 94.614 17 .264 1.201 95.815 18 .251 1.143 96.959 19 .207 .941 97.899 20 .179 .812 98.712 21 .166 .757 99.468 22 .117 .532 100.000
Extraction Method: Principal Component Analysis.
Bảng 3.16: Bảng ma trận xoay nhân tố Component
1 2 3 4 5 6
COM3 .829
COM2 .828
NOR3 .817
COM4 .816
COM1 .813
NOR1 .782
NOR2 .753
CRE2 .828
CRE3 .780
CRE1 .735
CRE4 .568
EAS3 .847
EAS2 .847
EAS1 .831
COS4 .867
COS2 .835
COS3 .820
RIS1 .800
RIS2 .760
RIS3 .732
USE1 .828
USE2 .766
Extraction Method: Principal Component Analysis.
Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization.
a. Rotation converged in 6 iterations.
Theo kết quả Phân tích nhân tố khám phá EFA ,ma trận xoay bảng 3.16 cho biến quan sát tác giả thu thập được 6 nhóm nhân tố được trình bày ở bảng 3.17 sau:
Bảng 3.17: Các nhân tố và biến quan sát NHÂN
TỐ
MÃ
BİẾN MÃ
BİẾN TÊN BIẾN QUAN SÁT
Nhận thức sự tương thích &
chuẩn mực xã hội
COR
COM.1 Sử dụng M-Banking của Sacombank phù hợp với thói quen, cách thức giao dịch của tôi.
COM.2 Sử dụng M-Banking của Sacombank phù hợp với công việc của tôi.
COM.3 Sử dụng M-Banking của Sacombank phù hợp với phong cách sống của tôi.
COM.4 Sử dụng M-Banking của Sacombank phù hợp với quản lý tài chính của tôi.
NOR.1 Tôi sử dụng M-Banking vì những người xung quanh tôi sử dụng dịch vụ này.
NOR.2 Người thân/ bạn bè/ đồng nghiệp của tôi cho rằng nên sử dụng M-Banking.
NOR.3 Tôi sử dụng M-Banking vì muốn bắt kịp xu hướng hiện đại.
Nhận thức về
tín nhiệm CRE
CRE.1 Tôi tin tưởng vào uy tín của Sacombank.
CRE.2 Tôi tin rằng các giao dịch qua M-Banking của Sacombank được bảo đảm an toàn.
CRE.3 Tôi tin rằng M-Banking tại Sacombank có thể bảo mật thông tin cá nhân của tôi.
CRE.4 Tôi tin rằng sử dụng M-Banking giảm được sai sót, nguy cơ gian lận (vì tôi tự thao tác giao dịch) Nhận
thức dễ sử dụng
EAS
EAS.1 Tôi sử dụng M-Banking của Sacombank rất đơn giản, dễ dàng.
EAS.2 Các hướng dẫn sử dụng M-Banking của Sacombank rõ ràng và dễ hiểu.
EAS.3 Giao diện sử dụng M-Banking thuận tiện và dễ thao tác.
Nhận thức về chi phí
COS
COS.2 Tôi tiết kiệm được chi phí hơn khi giao dịch qua M-Banking so với các hình thức giao dịch khác.
COS.3
Tôi cho rằng chi phí truy cập, kết nối
3G/GPRS… là đắt tiền, để sử dụng được M- Banking.
COS.4 Sacombank có chính sách ưu đãi, khuyến khích tôi sử dụng dịch vụ này.
Nhận thức về
rủi ro RIS
RIS.1 Tôi sợ các thông tin tôi bị tiết lộ trong quá trình giao dịch M-Banking của Sacombank.
RIS.2 Tôi sợ M-Banking của Sacombank không đủ an toàn bảo mật User, mã PIN.
RIS.3
Tôi sợ mất tiền, lộ thông tin khi bị mất điện thoại (máy tính bảng) có sử dụng M-Banking của Sacombank.
Nhận thức sự hữu ích
USE
USE.1 Sử dụng M-Banking giúp tôi tiết kiệm được thời gian.
USE.2 Giúp tôi chủ động chọn lựa thời gian giao dịch ngân hàng mọi lúc, mọi nơi.
Ý định sử dụng dịch vụ
IB
IB.1 Tôi sẽ sử dụng M-Banking của Sacombank trong thời gian tới.
IB.2 Tôi sẽ giới thiệu cho người khác sử dụng M- Banking của Sacombank.
Như vậy các kết quả phân tích nhân tố trên có sự thay đổi so với mô hình nghiên cứu đề xuất, cụ thể có sự gọp nhóm của 2 nhóm nhân tố tương thích với nhóm nhân tố chuẩn mực xã hội thành nhóm “nhân tố tương thích& chuẩn mực xã hội” với mã biến mới được đặt là COR. Còn lại các nhóm nhân tố khác không có gì thay đổi.
Dựa vào số liệu này tác giả tiến hành kiểm định mô hình nghiên cứu và các giả thuyết nghiên cứu tiếp theo.