4.2.4 Thang đo rủi ro thông tin cá nhân
Bảng 4.7. Phân tích Cronbach’s alphathang đo rủi ro thông tin cá nhân
Trung bình thang đo nếu loại biến | Phương sai thang đo nếu loại biến | Hệ số tương quan biến tổng | Cronbach’s alpha nếu loại biến | |
Cronbach’s alpha = 0.856 | ||||
TTCN1 | 7.0980 | 2.138 | .850 | .692 |
TTCN2 | 7.1373 | 2.454 | .631 | .885 |
TTCN3 | 7.0294 | 1.979 | .729 | .807 |
Có thể bạn quan tâm!
- Mô Hình “Ảnh Hưởng Của Các Yếu Tố Rủi Ro Cảm Nhận Đến Ý Định Chấp Nhận Sử Dụng Dịch Vụ Ngân Hàng Trực Tuyến Tại Iran”.
- Ảnh hưởng của các yếu tố rủi ro cảm nhận đến ý định chấp nhận sử dụng dịch vụ ngân hàng trực tuyến của khách hàng tại thành phố Hồ Chí Minh - 6
- Thống Kê Về Mẫu Nghiên Cứu Theo Đặc Điểm Cá Nhân Của Khách Hàng
- Kiểm Định Sự Khác Biệt Của Các Biến Định Tính
- Hạn Chế Của Đề Tài Và Hướng Nghiên Cứu Tiếp Theo Nghiên Cứu Này Còn Một Số Hạn Chế Nhất Định Như Sau:
- Hoàntoànkhôngđồngý 2: Khôngđồngý 3: Bìnhthường
Xem toàn bộ 109 trang tài liệu này.
Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu của tác giả
Hệ số Cronbach’s alpha thang đo rủi ro thông tin cá nhân đạt 0.856 lớn hơn
0.6 và các biến quan sát đều có hệ số tương quan biến tổng khá cao và lớn hơn 0.3. Do đó, thang đo này đạt yêu cầu về độ tin cậy và tất cả các biến của thang đo được sử dụng cho các phân tích tiếp theo.
4.2.5 Thang đo rủi ro xã hội
Bảng 4.8. Phân tích Cronbach’s alphathang đo rủi ro xã hội
Trung bình thang đo nếu loại biến | Phương sai thang đo nếu loại biến | Hệ số tương quan biến tổng | Cronbach’s alpha nếu loại biến | |
Cronbach’s alpha = 0.868 | ||||
XH1 | 6.8824 | 2.646 | .693 | .867 |
XH2 | 6.8186 | 2.632 | .803 | .766 |
XH3 | 6.7794 | 2.587 | .753 | .809 |
Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu của tác giả
Hệ số Cronbach’s alpha thang đo rủi ro xã hội đạt 0.868 lớn hơn 0.6 và các biến quan sát đều có hệ số tương quan biến tổng khá cao và lớn hơn 0.3. Do đó, thang đo này đạt yêu cầu về độ tin cậy và tất cả các biến của thang đo được sử dụng cho các phân tích tiếp theo.
4.2.6 Thang đo rủi ro thời gian
Bảng 4.9. Phân tích Cronbach’s alphathang đo rủi ro thời gian
Trung bình thang đo nếu loại biến | Phương sai thang đo nếu loại biến | Hệ số tương quan biến tổng | Cronbach’s alpha nếu loại biến | |
Cronbach’s alpha = 0.860 | ||||
TG1 | 6.8922 | 2.254 | .679 | .854 |
TG2 | 6.9804 | 2.118 | .758 | .784 |
TG3 | 7.0490 | 1.860 | .776 | .766 |
Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu của tác giả
Hệ số Cronbach’s alpha thang đo rủi ro thời gian đạt 0.860 lớn hơn 0.6 và các biến quan sát đều có hệ số tương quan biến tổng khá cao và lớn hơn 0.3. Do đó, thang đo này đạt yêu cầu về độ tin cậy và tất cả các biến của thang đo được sử dụng cho các phân tích tiếp theo.
4.2.7 Thang đo ý định chấp nhận sử dụng ngân hàng trực tuyến
Bảng 4.10. Phân tích Cronbach’s alphathang đo ý định chấp nhận sử dụng ngân hàng trực tuyến
Trung bình thang đo nếu loại biến | Phương sai thang đo nếu loại biến | Hệ số tương quan biến tổng | Cronbach’s alpha nếu loại biến | |
Cronbach’s alpha = 0.777 | ||||
YDCN1 | 9.0637 | 2.040 | .623 | .701 |
YDCN2 | 9.0294 | 2.206 | .490 | .771 |
YDCN3 | 9.0441 | 2.190 | .557 | .735 |
YDCN4 | 9.0245 | 1.975 | .659 | .681 |
Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu của tác giả
Hệ số Cronbach’s alpha thang đo ý định chấp nhận sử dụng ngân hàng trực tuyếnđạt 0.777 lớn hơn 0.6 và các biến quan sát đều có hệ số tương quan biến tổng khá cao và lớn hơn 0.3. Do đó, thang đo này đạt yêu cầu về độ tin cậy và tất cả các biến của thang đo được sử dụng cho các phân tích tiếp theo.
4.3 Phân tích nhân tố EFA
4.3.1 Biến độc lập
Bảng 4.11. Kết quả kiểm định KMO và Bartlett biến độc lập
Kiểm định KMO và Bartlett's
.598 | ||
Bartlett's Test of Sphericity | Approx. Chi-Square | 2510.628 |
Df | 153 | |
Sig. | .000 |
Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu của tác giả
Kết quả KMO cho thấy giá trị này bằng 0.598 lớn hơn 0.5, kiểm định Bartlett Test có giá trị sig = 0.000. Vì vậy, kết quả trên cho thấy áp dụng phân tích là phù hợp.
Bảng 4.12 Ma trận xoay nhân tố
Nhân tố | ||||||
1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | |
HN4 | .934 | .142 | ||||
HN1 | .883 | .116 | ||||
HN3 | .873 | .016 | ||||
TC1 | .920 | .007 | ||||
TC2 | .889 | .219 | ||||
TC3 | .183 | .867 | ||||
TTCN1 | .924 | .093 | ||||
TTCN3 | .134 | .887 | ||||
TTCN2 | .151 | .805 | ||||
XH2 | .909 | .179 | ||||
XH1 | .089 | .879 | ||||
XH3 | .102 | .864 | ||||
TG1 | .127 | .889 | ||||
TG3 | .099 | .884 | ||||
TG2 | .116 | .851 | ||||
BM4 | .059 | .866 | ||||
BM3 | .306 | .800 | ||||
BM2 | .185 | .799 | ||||
Phương sai từng nhân tố | 18.326 | 17.259 | 15.240 | 12.571 | 9.470 | 8.814 |
Tổng phương sai trích | 81.680 |
Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu của tác giả
Theo kết quả bảng trên, sau khi phân tích nhân tố thì tại giá trị Eigenvalues lớn hơn 1 có 6 nhân tố hình thành. Kết quả giá trị phương sai tích lũy % =81.680 ( lớn hơn 50%) là đạt yêu cầu. Điều này cho biết tổng phương sai trích được là 81.680% biến thiên của dữ liệu nghiên cứu được giải thích bởi 6 nhân tố của mô hình.
4.3.2 Biến phụ thuộc
Bảng 4.13. Bảng 4.13. Kết quả kiểm định KMO và Bartlett biến phụ thuộc
Kiểm định KMO và Bartlett's
.775 | ||
Bartlett's Test of Sphericity | Approx. Chi-Square | 216.563 |
Df | 6 | |
Sig. | .000 |
Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu của tác giả
Kết quả KMO cho thấy giá trị này bằng 0.775 lớn hơn 0.5, kiểm định Bartlett Test có giá trị sig = 0.000. Vì vậy, kết quả trên cho thấy áp dụng phân tích là phù hợp.
Bảng 4.14 Tổng phương sai trích biến phụ thuộc
Giá trị Eigenvalues | Tổng bình phương hệ số tải nhân tố | |||||
Tổng | % phương sai | Phương sai tích lũy % | Tổng | % phương sai | Phương sai tích lũy % | |
1 | 2.407 | 60.179 | 60.179 | 2.407 | 60.179 | 60.179 |
2 | .658 | 16.452 | 76.631 | |||
3 | .528 | 13.207 | 89.838 | |||
4 | 2.407 | 60.179 | 60.179 | 2.407 | 60.179 | 60.179 |
Phương pháp xoay: Principal Component Analysis.
Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu của tác giả
Từ kết quả bảng trên, sau khi phân tích nhân tố thì tại giá trị Eigenvalues>1 thì có 1 nhân tố được hình thành. Kết quả cộng dồn phương sai tích lũy là 60.179 (>50)cho biết rằng 60.179% biến thiên của dữ liệu nghiên cứu được giải thích bởi 1 nhân tố mới của mô hình trên.
Bảng 4.15Ma trận nhân tố
Nhân tố | |
1 | |
YDCN4 | .834 |
YDCN1 | .810 |
YDCN3 | .758 |
YDCN2 | .693 |
Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu của tác giả
4.4 Phân tích hồi quy
4.4.1 Phân tích tương quan Bảng 4.16Phân tích tương quan
Tương quan
HN | BM | TC | TTCN | XH | TG | YDCN | ||
HN | Pearson Correlation | 1 | ||||||
Sig. (2-tailed) | ||||||||
BM | Pearson Correlation | -.144* | 1 | |||||
Sig. (2-tailed) | .040 | |||||||
TC | Pearson Correlation | .134 | -.182** | 1 | ||||
Sig. (2-tailed) | .057 | .009 | ||||||
TTC N | Pearson Correlation | .193** | .127 | .012 | 1 | |||
Sig. (2-tailed) | .006 | .069 | .862 | |||||
XH | Pearson Correlation | -.044 | .192** | .058 | .091 | 1 | ||
Sig. (2-tailed) | .527 | .006 | .409 | .196 | ||||
TG | Pearson Correlation | -.178* | -.026 | .125 | -.054 | -.051 | 1 | |
Sig. (2-tailed) | .011 | .717 | .076 | .440 | .472 | |||
YDC N | Pearson Correlation | -.509** | -.174* | -.336** | -.494** | -.148* | .144* | 1 |
Sig. (2-tailed) | .000 | .013 | .000 | .000 | .035 | .040 |
**. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).
*. Correlation is significant at the 0.05 level (2-tailed).
Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu của tác giả
Từ kết quả bảng trên cho thấy, mối tương quan của các yếu tố HN, BM, TC, TTXN, XH, TG với YDCN đều có giá trị Sig. < 0.05. Do đó, các biến HN, BM, TC, TTXN, XH, TG sẽ được đưa vào bước phân tích hồi quy.
4.4.2 Kết quả phân tích hồi quy
Phân tích hồi quy được thực hiện với 6 biến độc lập bao gồm: rủi ro hiệu năng, rủi ro bảo mật, rủi ro tài chính, rủi ro thông tin cá nhân, rủi ro xã hội và rủi ro thời gian.
Bảng 4.17 Bảng đánh giá độ phù hợp của mô hình theo R2
R | R2 | R Square hiệu chỉnh | Sai số ước lượng | Thống kê sự thay đổi | |||||
R2 Thay đổi | F Thay đổi | df1 | df2 | Sig. F Thay đổi | |||||
1 | .752a | .565 | .552 | .31207 | .565 | 42.725 | 6 | 197 | .000 |
a. Biến độc lập: (Constant), TG, BM, TTCN, XH, TC, HN
b. Biến phụ thuộc: YDCN
Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu của tác giả
Từ kết quả trên cho thấy mô hình có R2 hiệu chỉnh =0.552. Kết quả này cho thấy độ thích hợp của mô hình là 55.2% hay có 55.2% sự biến thiên của ý định chấp nhận sử dụng ngân hàng trực tuyến được giải thích bởi các biến rủi ro thời gian, rủi ro bảo mật, rủi rothông tin cá nhân, rủi rotài chính, rủi roxã hội và rủi rohiệu năng.
Kiểm định F sử dụng trong bảng phân tích phương sai (ANOVA) là phép kiểm định giả thuyết về độ phù hợp của mô hình hồi quytuyến tính tổng thể.
Bảng 4.18 Bảng kết quả kiểm định ANOVA
ANOVAb
Tổng bình phương | df | Bình phương trung bình | F | Sig. | ||
1 | Hồi quy | 24.965 | 6 | 4.161 | 42.725 | .000a |
Phần dư | 19.185 | 197 | .097 | |||
Tổng | 44.150 | 203 |
a. Biến độc lập: (Hằng số), TG, BM, TTCN, XH, TC, HN
b. Biến phụ thuộc: YDCN
Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu của tác giả
Kết quả phân tích cho thấy giá trị sig. = 0.000, chứng tỏ mô hình hồi quy xây dựng là phù hợp với dữ liệu thu thập được với mức ý nghĩa 5%.
Bảng 4.19 Kết quả phân tích hồi quy
Coefficientsa
Hệ số hồi quy chưa điều chỉnh | Hệ số hồi quy điều chỉnh | t | Sig. | Thống kê đa cộng tuyến | ||||
B | Std. Error | Beta | Tolera nce | VIF | ||||
1 | (Hằng số) | 5.913 | .255 | 23.142 | .000 | |||
HN | -.230 | .027 | -.417 | -8.354 | .000 | .887 | 1.128 | |
BM | -.168 | .036 | -.231 | -4.657 | .000 | .895 | 1.118 | |
TC | -.210 | .032 | -.324 | -6.641 | .000 | .924 | 1.082 | |
TTCN | -.241 | .032 | -.370 | -7.606 | .000 | .933 | 1.072 | |
XH | -.039 | .029 | -.065 | -1.351 | .178 | .944 | 1.059 | |
TG | .054 | .032 | .081 | 1.670 | .097 | .941 | 1.063 |
a. Biến phụ thuộc:YDCN
Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu của tác giả
Kết quả phân tích các hệ số hồi quy cho thấy, các giá trị sig. của các biến độc lập: rủi ro hiệu năng, bảo mật, tài chính, thông tin cá nhân đều nhỏ hơn 0.05 (với