Trang chủ / Tài liệu miễn phí / Luận Văn Thạc Sĩ Kinh Tế

Phân Tích Cronbach’S Alphathang Đo Rủi Ro Thông Tin Cá Nhân



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!

Xem toàn bộ 109 trang tài liệu này.

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 - 8

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

Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy.

.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

Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy.

.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




Thành phần


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



Model


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


Model

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


Mô hình


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

Xem tất cả 109 trang.

Ngày đăng: 07/06/2022
Trang chủ Tài liệu miễn phí