CHƯƠNG 3: PHƯƠNG PHÁP VÀ KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
3.2 Kết quả nghiên cứu
3.2.4. Phân tích nhân tố khám phá
Sau khi phõn tớch Cronbach Alpha, hệ số tin cậy của cỏc nhúm biến ủạt khỏ cao và ủều lớn hơn 0.6, cỏc hệ số tương quan biến - tổng ủều lớn hơn 0.3 trừ thang ủo LICN1. Do ủú, 38 biến ủược ủưa vào ủể phõn tớch nhõn tố. Phõn tớch nhõn tố nhằm nhúm gọn cỏc biến quan sỏt ban ủầu thành những nhõn tố mới cú ý nghĩa, ủồng thời phỏt hiện cấu trỳc tiềm ẩn giữa cỏc khỏi niệm nghiờn cứu (nhõn tố ban ủầu) theo dữ liệu thực tế nhằm hình thành những nhân tố mới có ý nghĩa sát với thực tế nghiên cứu.
ðầu tiờn, thực hiện hai kiểm ủịnh là “KMO and Bartlett's Test”. Kết quả chứng tỏ là việc sử dụng phân tích nhân tố trong trường hợp là thích hợp (KMO từ 0.8 trở lên
>0.5, và Sig. =0.000). Phõn tớch nhõn tố cho tất cả mọi biến trong mụ hỡnh ủược thực hiện với phương pháp rút trích nhân tố là “Principal component” và phương pháp xoay là “Varimax”, phộp xoay vuụng gúc ủược lựa chọn nhằm mục ủớch trớch tối ủa % phương sai của cỏc biến quan sỏt ban ủầu và làm gọn cỏc biến quan sỏt (Hair và ctg, 2010).
Cũn tiờu chuẩn rỳt trớch là Eigenvalues > 1 nhằm ủảm bảo mỗi nhõn tố hỡnh thành cú thể giải thích tối thiểu biến thiên trọn vẹn của một biến quan sát (Hair và ctg, 2010).
Tiờu chuẩn chọn biến cho nhõn tố ủảm bảo một số ủiều kiện sau:
- ðảm bảo hệ số trích phương sai trong tổng thể các biến (Communality) >0.50, - Hệ số tải lờn nhõn tố chớnh |>0.50| ủược xem là cú ý nghĩa thực tiễn,
- Tối thiểu cỏc biến cú hệ số tải chộo lờn nhiều nhõn tố (khoảng cỏch ủộ lớn của hệ số tải giữa hai nhân tố <0.30) (Nguyễn đình Thọ, 2010).
Tuy nhiờn, việc xỏc ủịnh biến loại bỏ hay khụng cũn phụ thuộc vào mức ý nghĩa của biến quan sỏt ủú trong mụ hỡnh, số biến trong cựng một cấu trỳc tiềm ẩn nhằm ủảm bảo cỏc cấu trỳc biến tiềm ẩn sau khi hỡnh thành cú ý nghĩa về mặt thực tiễn và khái niệm lý thuyết (Hair và ctg, 2010).
3.2.4.1. Phõn tớch EFA – nhúm biến ủộc lập
Sau phõn tớch ủộ tin cậy của thang ủo bằng hệ số Cronbach Alpha cú 35 biến quan sỏt của 11 nhõn tố ủộc lập ủược ủưa vào phõn tớch nhõn tố. Kết quả phõn tớch nhân tố lần thứ nhất như sau:
Bảng 3.24: Hệ số KMO và Bartlett's Test của cỏc nhõn tố tỏc ủộng lần 1 Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. 0.920
Approx. Chi-Square 6016.238
Df 595
Bartlett's Test of Sphericity
Sig. 0.000
Hệ số KMO = 0.920 > 0.5 cho thấy dữ liệu phù hợp cho phân tích nhân tố khám phá. Bartlett’s Test có ý nghĩa thống kê (Sig. < 0.05) nên các biên quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể. Tổng phương sai trớch ủược 74.309% > 50% như vậy chứng tỏ phương sai trớch ủược từ cỏc biến quan sỏt ban ủầu thỏa món ủiều kiện.
Trong phõn tớch nhõn tố khỏm phỏ lần ủầu cho thấy cú 2 biến (KSHVNT1, KSHVNT3) cần cân nhắc loại bỏ khỏi phân tích nhân tố vì các lý do sau:
- Hệ số tải nhân tố lớn nhất < 0.5
- Tải ủa nhõn tố (nhiều hơn một nhõn tố) và khoảng cỏch hệ số tải giữa hai nhõn tố gần nhất < 0.3
Tiếp tục với các bước phân tích nhân tố khám phá tiếp theo bằng cách lần lượt loại bỏ 2 biến quan sỏt khụng ủạt yờu cầu trờn. Ta cú kết quả phõn tớch EFA lần cuối cựng sau ủõy:
Bảng 3.25: Hệ số KMO và Bartlett's Test của cỏc nhõn tố tỏc ủộng lần cuối
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. 0.915
Approx. Chi-Square 5538.982
Df 528
Bartlett's Test of Sphericity
Sig. 0.000
Hệ số KMO = 0.915 thỏa món ủiều kiện. Bartlett’s Test cú ý nghĩa thống kờ (Sig. < 0.05) nên các biên quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể.
Tổng phương sai trớch = 75.344% thỏa món ủiều kiện. Như vậy, cỏc nhõn tố giải thớch ủược 75.344% sự biến thiờn của dữ liệu.
Bảng 3.26: Kết quả phõn tớch nhõn tố khỏm phỏ cho cỏc nhõn tố tỏc ủộng Rotated componet Matrixa
Các yếu tố Biến quan
sát 1 2 3 4 5 6 7 8 9
NTVTHD1 .869
NTVTHD2 .866
NTVTHD4 .836
NTVTHD3 .804
KSHVNT2 .583
NCBM3 .768
NCBM1 .690
NCBM2 .681
RRTC2 .640
RRTC3 .597
RRTC1 .571
TCCQ1 .851
TCCQ3 .839
TCCQ2 .820
TCCQ4 .777
TD4 .820
TD2 .771
TD3 .761
TD1 .758
CNDDSD2 .825
CNDDSD3 .791
CNDDSD1 .785
NCHS2 .837
NCHS3 .832
NCHS1 .802
RRXH1 .801
RRXH3 .738
RRXH2 .707
NCTG1 .849
NCTG2 .715
NCTG3 .665
LICN3 .847
LICN2 .832
Extraction Method: Principal Component Analysis.
Rotation Method: Virimax with Kaiser Normalizationa. a. Rotation converged in 7 iterations.
(Nguồn: Kết quả xử lý trên phần mềm SPSS 21.0) Như vậy, kết quả ủạt ủược từ 33 biến quan sỏt ủưa vào phõn tớch nhõn tố khỏm phỏ cú 2 nhõn tố mới ủược tạo ra. Khi chạy EFA, trong hộp thoại Factor Analysis, chỳng ta chọn nỳt Scores, sau ủú nhập chọn Save as variables ủể lưu lại nhõn số của nhõn tố một cỏch tự ủộng. Mặc ủịnh của chương trỡnh này là phương phỏp Regression (Trọng & Ngọc, 2005, 276). Nhõn số tớnh theo cỏch này ủó ủược chuẩn húa (ủó ủược chuyển qua ủơn vị ủo lường ủộ lệch chuẩn). Nú thớch hợp nhất nếu sử dụng cỏc nhõn tố ủể phõn tớch hồi quy và kiểm ủịnh mối quan hệ ảnh hưởng của cỏc biến ủộc lập ủến biến phụ thuộc.
Cỏc nhõn tố mới ủược hỡnh thành từ kết quả trớch xuất (Save as regression) trong phân tích nhân tố thay vì phương pháp trung bình cộng các biến quan sát cho từng
nhân tố. Việc hình thành các nhân tố mới theo phương pháp trích xuất của SPSS có ưu và nhược ủiểm như sau:
- Ưu ủiểm: nhõn tố mới hỡnh thành ủược tớnh toỏn theo tương ứng trọng số của từng biến quan sỏt trong nhõn tố ủú, ủiều này giỳp phản ỏnh chớnh xỏc hơn giỏ trị của nhân tố mới theo kết quả phân tích nhân tố.
- Nhược ủiểm: dữ liệu ủó ủược chuyển về hệ chuẩn húa (mean=0, ủộ lệch chuẩn
=1) nờn sẽ khụng phản ỏnh ủược giỏ trị của nhõn tố mới theo giỏ trị thang ủo ban ủầu.
ðiều này sẽ gặp khú khăn trong cỏc phộp phõn tớch liờn quan ủến so sỏnh giỏ trị trung bỡnh của nhõn tố mới. Do vậy, ủối với cỏc phộp so sỏnh giỏ trị trung bỡnh, tỏc giả phải sử dụng giỏ trị nhõn tố mới theo phương phỏp trung bỡnh cộng cỏc biến quan sỏt ban ủầu.
Tính toán hệ số Cronbach Alpha cho nhân tố mới rút trích từ EFA:
Với kết quả phõn tớch trờn, nhiều biến quan sỏt ủó bị loại khỏi thang ủo thành phần ủỏnh giỏ cỏc nhõn tố ảnh hưởng ủến ý ủịnh sử dụng dịch vụ ngõn hàng ủiện tử, và ủược rỳt lại thành 8 thành phần trong ủú cú hai nhõn tố mới xuất hiện với 33 biến quan sát. Vì vậy, tính toán lại hệ số Cronbach Alpha của cỏc thang ủo này là cần thiết. Kết quả phõn tớch như sau:
1. Cronbach Alpha thang ủo mới thứ nhất: bổ sung thờm cỏc thang ủo khỏc Biến quan
sát
Trung bình thang ủo nếu
loại biến
Phương sai thang ủo nếu
loại biến
Tương quan biến tổng
Alpha nếu loại biến này Nhân tố mới: Croach alpha = 0.896
RRTC1 9.71 6.714 .805 .864
RRTC2 9.76 6.826 .758 .872
RRTC3 9.78 6.901 .763 .871
NCBM1 9.74 7.440 .665 .886
NCBM2 9.72 7.446 .697 .882
NCBM3 9.79 7.453 .637 .890
2. Cronbach Alpha thang ủo mới thứ hai: bổ sung thờm cỏc thang ủo khỏc Biến quan
sát
Trung bình thang ủo nếu
loại biến
Phương sai thang ủo nếu
loại biến
Tương quan biến tổng
Alpha nếu loại biến này Nhân tố mới: Croach alpha = 0.936
KSHVNT2 15.63 7.238 .661 .950
NTVTHD1 15.72 6.252 .916 .905
NTVTHD2 15.75 6.235 .867 .914
NTVTHD3 15.79 6.294 .831 .921
NTVTHD4 15.79 6.294 .831 .921
Như vậy, cỏc biến quan sỏt ủưa vào EFA ủược rỳt gọn thành 9 nhõn tố với cỏc giải thớch về nội dung của từng nhõn tố này và từ ủú căn cứ vào bản chất cỏc biến cụ thể mà nhõn tố bao gồm sẽ tỡm ra tờn mới cho nhõn tố, tớnh chất này ủược gọi là tớnh chất khỏm phỏ, ủú là ủặc trưng nổi bật của EFA.
ðặt tờn cỏc nhúm nhõn tố mới: Việc ủặt tờn cỏc nhõn tố ủược thực hiện trờn cơ sở nhận ra các biến quan sát có hệ số truyền tải (loading factor) lớn nằm trong cùng một nhân tố. Như vậy nhân tố này có thể giải thích bằng các biến có hệ số lớn nằm trong nó.
- Nhân tố mới thứ nhất bao gồm các biến quan sát sau:
Ký hiệu Nội dung
RRTC1 Khi chuyển tiền trên internet, bạn có sợ rằng bạn sẽ mất tiền do bất cẩn như chuyển sai tài khoản hoặc sai số tiền.
RRTC2 Khi lỗi giao dịch xảy ra, bạn cú lo lắng cú thể khụng nhận ủược bồi thường từ ngân hàng.
RRTC3 Khi chuyển tiền trờn internet bạn cú từng lo lắng tiền ủó bị trừ từ tài khoản thanh toỏn nhưng tài khoản của khỏch hàng khụng nhận ủược tiền.
NCBM1 Bạn không cảm thấy an toàn khi cung cấp thông tin riêng tư cá nhân trên internet banking.
NCBM2 Bạn ủang lo lắng khi sử dụng ngõn hàng trực tuyến vỡ những người khỏc có thể truy cập vào tài khoản của bạn.
NCBM3 Bạn cảm cú cảm thấy khụng ủược an toàn khi thụng tin cỏ nhõn bạn cung cấp trờn internet banking bị ủỏnh cắp ủể làm ủiều phi phỏp.
Các biến quan sát này thuộc thành phần nguy cơ rủi ro về tài chính và bảo mật.
Nú liờn quan ủến vấn ủề rủi ro tài chớnh và bảo mật của khỏch hàng. Chỳng ta ủặt tờn cho nhân tố mới này là “rủi ro tài chính và bảo mật” (F1).
Nhân tố mới thứ hai bao gồm các biến quan sát sau:
Ký hiệu Nội dung
KSHVNT2 Bạn nghĩ rằng việc sử dụng ngân hàng trực tuyến hoàn toàn trong tầm kiểm soát của bạn
NTVTHD1 Sử dụng ngõn hàng ủiện tử cho phộp anh/chị hoàn thành nhiệm vụ của mình một cách nhanh chóng hơn
NTVTHD2 Ngõn hàng ủiện tử rất hữu ớch ủối với anh/chị
NTVTHD3 Sử dụng ngõn hàng trực tuyến rất thuận lợi ủối với anh/chị NTVTHD4 Nhỡn chung, sử dụng ngõn hàng ủiện tử là thuận tiện.
Cỏc biến quan sỏt này thuộc thành phần cỏc yếu tố tỏc ủộng tốt ủến ý ủịnh sử dụng dịch vụ. Nú liờn quan ủến vấn ủề về những lợi ớch mà ngõn hàng ủiện tử mang lại.
Chỳng ta ủặt tờn cho nhõn tố mới này là “nhận thức về tớnh hữu dụng (F2).
3.2.4.2. Phân tích EFA – nhân tố phụ thuộc
ðối với thang ủo ý ủịnh sử dụng, EFA trớch ủược gom vào một yếu tố tại Eigenvalues là 2.327 và chỉ số KMO là 0.629.
Kết quả cho thấy nhõn tố ý ủịnh sử dụng cú chỉ bỏo (YDSD1, YDSD2, YDSD3) và nhóm thành một nhân tố duy nhất với hệ số KMO có giá trị 0.629. Với số liệu này cho thấy dữ liệu phù hợp cho phân tích nhân tố khám phá. Bartlett’s Test có ý nghĩa thống kê (Sig. < 0.05) nên các biên quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể. ra, tổng phương sai trớch = 77.556% > 50% ủó chứng tỏ 9 nhõn tố này giải thớch ủược 77.56% biến thiờn của dữ liệu.Vậy thang ủo vẫn ủược sử dụng cho cỏc phõn tích tiếp theo.
Bạn sẽ sử dụng ngân hàng trực tuyến cho các nhu cầu tài chính của mình.
Bạn cú nghĩ rằng mỡnh sẽ sử dụng ngõn hàng ủiện tử cho cỏc giao dịch tài chớnh của bạn.
Bạn thấy rằng bản thõn bạn nờn sử dụng ngõn hàng trực tuyến ủể xử lý cỏc giao dịch tài chính của mình.
Bảng 3.27: Kết quả phân tích nhân tố khám phá cho nhân tố phụ thuộc
Nhân tố Chỉ báo Ký hiệu Hệ số tải nhân tố
Bạn sẽ sử dụng ngân hàng trực tuyến cho
các nhu cầu tài chính của mình. YDSD1 0.891
Bạn có nghĩ rằng mình sẽ sử dụng ngân hàng ủiện tử cho cỏc giao dịch tài chớnh của bạn
YDSD2
0.654 í í ủịủịnhnh
ssử ử ddụnụngg
Bạn thấy rằng bản thân bạn nên sử dụng ngõn hàng trực tuyến ủể xử lý cỏc giao dịch tài chính của mình.
YDSD3
0.782
Eigenvalues 2.327
Phương sai trích 77.556
(Nguồn: Kết quả xử lý trên phần mềm SPSS 21.0) Như vậy, sau phần phõn tớch nhõn tố này, chọn ra ủược 9 nhõn tố ảnh hưởng ủến ý ủịnh sử dụng dịch vụ ngõn hàng ủiện tử, ủú là nhận thức về tớnh hữu dụng, rủi ro tài chớnh và bảo mật, tiờu chuẩn chủ quan, thỏi ủộ, cảm nhận dễ dàng sử dụng, nguy cơ hiệu suất, rủi ro xã hội, nguy cơ thời gian, lợi ích cảm nhận.
Kết quả cỏc nhõn tố này sẽ ủược ủưa vào phộp phõn tớch hồi qui ở giai ủoạn tiếp theo nhằm xỏc ủịnh mức ủộ tỏc ủộng của 9 biến (nhõn tố) ủộc lập lờn biến phụ thuộc. Từ ủú, sẽ khẳng ủịnh hoặc bỏc bỏ cỏc giả thuyết thống kờ dựa vào mức ý nghĩa của mối quan hệ tỏc ủộng (sig<0.05).