CHƯƠNG 2: PHƯƠNG PHÁP VÀ KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU CỦA CÁC NHÂN TỐ TÁC ĐỘNG ĐẾN QUYẾT ĐỊNH SỬ DỤNG TTD CỦA KHCN TẠI CÁC NHTM TRÊN ĐỊA BÀN HÀ NỘI
2.4. Kết quả nghiên cứu
2.4.2. Kết quả mô hình nghiên cứu
Kiểm định độ tin cậy Cronbach’s Alpha giúp kiểm tra các biến quan sát của nhân tố có đáng tin cậy hay không, nó thể hiện sự tương quan giữa các biến quan sát của một nhân tố.Theo lý thuyết, khi hệ số này tối thiểu đạt 0.6 thì thang đo được coi là đủ tiêu chuẩn.
Kết quả của phân tích thang đo cho thấy các chỉ báo được hiển thị ở bảng sau:
Bảng 2.2. Hệ số Cronbach’s Alpha của các biến độc lập
Biến quan sát Tương quan biến tổng Cronbach's Alpha nếu loại bỏ biến này 1. Chuẩn chủ quan Cronbach's Alpha = 0.821
CCQ1 0.828 0.694
CCQ2 0.673 0.785
CCQ3 0.607 0.792
CCQ4 0.550 0.817
2. Nhận thức kiểm soát hành vi Cronbach's Alpha = 0.854
KS1 0.753 0.802
KS2 0.632 0.835
KS3 0.763 0.799
KS4 0.636 0.833
KS5 0.565 0.850
3. Cảm nhận hữu ích Cronbach's Alpha = 0.798
HI1 0.633 0.735
HI2 0.696 0.665
HI3 0.602 0.765
4. Cảm nhận dễ sử dụng Cronbach's Alpha = 0.800
SD1 0.736 0.685
SD2 0.557 0.776
SD3 0.629 0.742
SD4 0.540 0.786
5. Chi phí sử dụng Cronbach's Alpha = 0.820
CP1 0.657 0.773
CP2 0.716 0.711
CP3 0.653 0.774
6. Cảm nhận rủi ro Cronbach's Alpha = 0.795
RR1 0.607 0.745
RR2 0.622 0.738
RR3 0.603 0.746
RR4 0.596 0.750
Nguồn: Kết quả từ xử lý dữ liệu của tác giả Từ bảng kết quả trên ta nhận thấy toàn bộ các chỉ số đều có hệ số tương quan biến tổng lớn hơn 0.3 đồng thời hệ số Cronbach’s Alpha các yếu tố tác động tới quyết định dùng TTD đều lớn hơn 0.6. Cụ thể: Hệ số Cronbach’s Alpha của thang đo từng nhân tố lần lượt là: Chuẩn chủ quan 0.821; nhận thức kiểm soát hành vi 0.854; cảm nhận hữu ích 0.798; cảm nhận dễ sử dụng 0.800; chi phí sử dụng thẻ 0.820; cảm nhận rủi ro 0.795. Dựa trên kết quả này, có thể thấy rằng tất cả các biến đều có độ phù hợp và độ tin cậy cao. Vì vậy, thang đo này được xem là phù hợp và có độ tin cậy để sử dụng trong phân tích EFA.
Bảng 2.3. Hệ số Cronbach’s Alpha của các biến phụ thuộc
Biến quan sát Tương quan biến tổng Cronbach's Alpha nếu loại bỏ biến này Quyết định sử dụng TTD Cronbach's Alpha = 0.783
QD1 0.537 0.756
QD2 0.719 0.665
QD3 0.658 0.695
QD4 0.466 0.787
Nguồn: Kết quả từ xử lý dữ liệu của tác giả Kết quả ở Bảng 2.3 cho thấy, hệ số Cronbach’s Alpha của thang đo biến phụ thuộc quyết định sử dụng TTD là 0,783 lớn hơn 0,6 và các hệ số tương quan biến tổng của các biến đo lường cũng có kết quả lớn hơn 0,3. Vì vậy, thang đo có sự phù hợp và có độ tin cậy nên sẽ được sử dụng cho phân tích EFA.
2.4.2.2. Phân tích nhân tố khám phá (EFA)
Sau khi thang đo được kiểm định độ tin cậy bằng Cronbach's Alpha và tất cả các chỉ số đều được giữ lại, tiến hành phân tích qua SPSS ta được kết quả:
Bảng 2.4. Hệ số KMO và kiểm định Bartlett của thang đo KMO and Bartlett's Test
Hệ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin of Sampling Adequacy) 0.841 Kiểm định Bartlett của thang đo Approx. Chi-Square 3572.724
df 253
Sig. .000
Nguồn: Kết quả từ xử lý dữ liệu của tác giả Hệ số KMO là 0.841 đã thỏa mãn điều kiện 0.5 < KMO < 1 cho nên, có thể nói, dữ liệu nghiên cứu này thích hợp cho phân tích yếu tố EFA. Bên cạnh đó, kết quả kiểm định Bartlett’s Test của thang đo cho ra giá trị Chi bình phương (Chi-2) là 3572.724 và giá trị Sig. là 0.000 < 0.05. Từ đó, có thể đưa ra nhận xét rằng, các biến này có sự tương quan với nhau và mô hình phân tích này là phù hợp. (Bảng 2.5)
Bảng 2.5. Tổng phương sai trích Nhân
tố
Giá trị Eigenvalues Tổng bình phương trích
Tổng bình phương xoay
Tổng % phương
sai
% tích lũy
Tổng % phương
sai
% tích lũy
Tổng % phương
sai
% tích lũy
1 7.389 32.128 32.128 7.389 32.128 32.128 3.225 14.021 14.021 2 2.799 12.168 44.296 2.799 12.168 44.296 2.761 12.005 26.027 3 1.943 8.448 52.744 1.943 8.448 52.744 2.642 11.485 37.512 4 1.336 5.810 58.554 1.336 5.810 58.554 2.504 10.889 48.400 5 1.095 4.760 63.314 1.095 4.760 63.314 2.279 9.908 58.309 6 1.009 4.387 67.701 1.009 4.387 67.701 2.160 9.393 67.701 7 0.928 4.035 71.736
8 0.870 3.782 75.518 9 0.756 3.288 78.806 10 0.617 2.682 81.488 11 0.578 2.511 84.000 12 0.480 2.085 86.085 13 0.438 1.904 87.989 14 0.409 1.777 89.766 15 0.372 1.618 91.384 16 0.358 1.557 92.940 17 0.308 1.337 94.278 18 0.281 1.223 95.501
19 0.247 1.074 96.575 20 0.236 1.028 97.602 21 0.221 0.962 98.564 22 0.193 0.839 99.403
23 0.137 0.597 100.00 0
Nguồn: Kết quả từ xử lý dữ liệu của tác giả Trị số Eigenvalue của các nhân tố trong 6 hàng đầu tiên đều đảm bảo lớn hơn 1, vì vậy, tất cả đều được giữ lại phân tích EFA. Tổng phương sai đạt 67.701% (lớn hơn 50%). Điều này cho biết, 6 nhân tố giải thích 67.701% biến thiên của tập dữ liệu.
Hệ số tải nhân tố của 27 biến quan sát của các biến độc lập đều lớn hơn 0.5, do đó, các biến này có độ tin cậy và ý nghĩa thực tiễn.
Bảng 2.6. Ma trận xoay nhân tố Biến
quan sát
Nhân tố
1 2 3 4 5 6
KS3 0.787
KS4 0.785
KS1 0.785
KS5 0.728
KS2 0.590
CCQ1 0.845
CCQ3 0.770
CCQ4 0.685
CCQ2 0.652
SD3 0.793
SD1 0.723
SD2 0.635
SD4 0.632
RR4 0.770
RR3 0.768
RR2 0.744
RR1 0.657
CP1 0.791
CP2 0.786
CP3 0.739
HI3 0.794
HI2 0.786
HI1 0.680
Nguồn: Kết quả từ xử lý dữ liệu của tác giả
Tóm lại, sau khi phân tích EFA thì 06 nhân tố độc lập với 27 biến quan sát trong mô hình ban đầu đều đủ điều kiện để giữ lại trong mô hình và tất cả sẽ được đưa vào phân tích hồi quy.
2.4.2.3. Phân tích hồi quy đa biến
Kết quả tóm tắt mô hình tại Bảng 2.7 cho thấy giá trị R bình hiệu chỉnh đạt được bằng 0.652, điều này cho thấy, các biến độc lập đưa vào phân tích hồi quy ảnh hưởng 65,2% sự biến thiên của biến phụ thuộc, còn lại 34.8% là do các biến ngoài mô hình và sai số ngẫu nhiên. Do đó, các biến độc lập có thể ứng dụng được và đạt tiêu chuẩn. Bên cạnh đó, giá trị Durbin - Watson đạt 2.076 - nằm trong khoảng 1.5 đến 2.5 nên kết quả không vi phạm giả định tự tương quan chuỗi bậc nhất.
Bảng 2.7. Tổng hợp kết quả mô hình Giá trị R Giá trị R bình
phương
Giá trị R bình phương hiệu
chỉnh
Sai số chuẩn của ước lượng
Giá trị Durbin- Watson
0.812a 0.659 0.652 0.35329 2.076
a. Các biến dự đoán: Hằng số, RR, HI, KS, CCQ, CP, SD b. Biến phụ thuộc: QD
Nguồn: Kết quả từ xử lý dữ liệu của tác giả Kết quả phân tích ANOVA (Bảng 2.8) cho thấy, giá trị Sig. kiểm định F bằng 0.000 < 0.05, do đó, mô hình hồi quy được đánh giá là phù hợp.
Bảng 2.8. Phân tích phương sai ANOVA Mô hình Tổng các
bình phương
df Trung bình bình phương
Kiểm định F
Sig.
1
Hồi quy 70.557 6 11.760 94.219 .000b
Phần dư 36.445 292 0.125
Tổng 107.002 298
a. Biến phụ thuộc: QD
b. Các biến dự đoán: Hằng số, RR, HI, KS, CCQ, CP, SD
Nguồn: Kết quả từ xử lý dữ liệu của tác giả Từ Bảng 2.9, hệ số hồi quy cho thấy cả 06 biến độc lập bao gồm: Chuẩn chủ quan (CCQ); nhận thức kiểm soát hành vi (KS); cảm nhận hữu ích (HI); cảm nhận dễ sử dụng chi (SD); phí sử dụng thẻ (CP); nhận thức rủi ro (RR) đều tác động đến biến phụ thuộc (QĐ) vì đều có Sig. < 0.05. Trong đó, có 04 nhân tố tác động thuận chiều đến quyết định sử dụng TTD do hệ số hồi quy Beta có giá trị dương, đó là: Chuẩn chủ quan; nhận thức kiểm soát hành vi; cảm nhận hữu ích, cảm nhận dễ sử dụng.
Ngược lại, nhân tố chi phí sử dụng thẻ và nhận thức rủi ro có mối liên hệ ngược chiều đến quyết định sử dụng thẻ vì hệ số hồi quy Beta mang giá trị âm.
Bảng 2.9. Kết quả hồi quy mô hình Nhân tố Hệ số chưa chuẩn
hóa
Hệ số chuẩn hóa
Giá trị t Mức ý nghĩa thống kê Sig.
Thống kê đa cộng tuyến
Beta Sai số chuẩn
Beta Độ chấp
nhận
VIF
Hằng số 1.790 0.230 7.773 0.000
CCQ 0.344 0.030 0.508 11.450 0.000 0.592 1.690
KS 0.096 0.036 0.110 2.626 0.009 0.671 1.491 HI 0.105 0.036 0.127 2.917 0.004 0.613 1.631 SD 0.122 0.040 0.137 3.050 0.002 0.574 1.742 CP -0.071 0.031 -0.099 -2.296 0.022 0.625 1.599 RR -0.077 0.034 -0.095 -2.262 0.024 0.657 1.523 Biến phụ thuộc: QD
Nguồn: Kết quả từ xử lý dữ liệu của tác giả Bên cạnh đó, hệ số phóng đại phương sai VIF < 2 không có mối tương quan mạnh mẽ giữa các biến độc lập, do đó không có dấu hiệu của hiện tượng đa cộng tuyến. Vì vậy, các giả thuyết đưa ra là H1, H2, H3, H4, H5, H6 đều được chấp nhận.
Do đó, trong mô hình nghiên cứu, các biến đều có thể sử dụng có phương trình hồi quy có dạng:
QĐ = 1.790 + 0.344*CCQ + 0.096*KS + 0.105*HI +0.122*SD - 0.071*CP - 0.077*RR
Nhận định kết quả nghiên cứu: Các hệ số Beta dương phản ánh tỷ lệ thuận với quyết định sử dụng TTD của KHCN tại các NHTM trên địa bàn Hà Nội và ngược lại hệ số Beta âm sẽ phản ánh tỷ lệ ngược chiều với biến phụ thuộc. Hệ số Beta của các yếu tố Chuẩn chủ quan, Nhận thức kiểm soát hành vi và Cảm nhận hữu ích và cảm nhận dễ sử dụng đều mang dấu dương, phản ánh mức độ tương quan thuận chiều với quyết định sử dụng TTD của KHCN. Mặc khác, Chi phí sử dụng thẻ và Nhận thức rủi ro là hai biến có Beta âm, phản ánh mối quan hệ tương quan nghịch chiều với quyết định sử dụng của KH.
Cũng có thể thấy, quyết định sử dụng TTD của KHCN ở Hà Nội được tác động mạnh bởi nhân tố chuẩn chủ quan, sau đó lần lượt là cảm nhận dễ sử, cảm nhận hữu
ích, nhận thức kiểm soát hành vi, cảm nhận rủi ro và nhân tố nhận chi phí sử dụng thẻ ít ảnh hưởng đến đến quyết định sử dụng TTD của KHCN nhất.
TÓM TẮT CHƯƠNG 2
Từ các cơ sở lý luận đã được nêu ra ở các chương trước, tác giả đưa ra mô hình nghiên cứu đề xuất đánh giá các nhân tố có ảnh hưởng đến quyết định dùng TTD của KH. Để có những phân tích khách quan, chính xác, tác giả đã thực hiện cuộc khảo sát nhỏ, thu được 299 phiếu khảo sát. Từ đó, tiến hành phân tích nhân tố khám phá.
Qua kết quả phân tích với SPSS, cho thấy 04 nhân tố có ảnh hưởng tích cực đến quyết định sử dụng TTD của KHCN tại các NHTM trên địa bàn Hà Nội là (1) Chuẩn chủ quan, (2) cảm nhận dễ sử, (3) cảm nhận hữu ích, (4) nhận thức kiểm soát hành vi và nhân tố có ảnh hưởng tiêu cực là (5) cảm nhận rủi ro và nhân tố (6) chi phí sử dụng thẻ. Trong đó, yếu tố chuẩn chủ quan có ảnh hưởng lớn nhất đến quyết định sử dụng TTD của KHCN và ngược lại nhân tố chi phí sử dụng thẻ lại không có tác động rõ rệt.