Bp: Hệ số hồi quy riêng từng phần.
ei: Là biến độc lập ngẫu nhiên có phân phối chuẩn với trung bình là 0 và phương sai không đổi α2.
Mục đích của việc “phân tích hồi quy” là biết được mức độ của biến phụ thuộc khi giá trị của biến độc lập được biết (Hoàng trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc 2008).
Hệ số R2 điều chỉnh: Được sử dụng để phản ánh sát hơn sự phù hợp của mô
hình hồi quy tuyến tính đa biến. Khi nhiều biến được thêm vào phương trình R2 điều chỉnh không nhất thiết tăng, nó là một thước đo phù hợp được sử dụng cho hồi quy tuyến tính nhiều biến vì nó không phụ thuộc vào độ lệch phóng đại của R2. R2 là hàm không giảm theo số lượng biến độc lập được đưa vào mô hình, càng đưa thêm biến độc lập vào mô hình thì R2 càng tăng, tuy nhiên không phải phương trình càng có nhiều biến sẽ càng phù hợp hơn với dữ liệu. Vì vậy dùng R2 hiệu chỉnh để đánh giá mức độ phù hợp của mô hình sẽ chính xác hơn khi dùng R2 vì nó không phụ thuộc vào số nhân tố độc lập của mô hình.
Kiểm định F trong “phân tích phương sai” là một phép kiểm định giả thuyết về sự phù hợp của mô hình hồi quy tuyến tính tổng thể. Nếu giả thuyết H0 của kiểm định F bị bác bỏ thì có thể kết luận là sự kết hợp của các biến độc lập trong mô hình có thể giải thích được sự thay đổi của biến phụ thuộc, điều này có nghĩa là mô hình hồi quy xây dựng phù hợp với tập dữ liệu.
Tóm tắt chương 3
Chương 3, trình bày thiết kế nghiên cứu nhằm xây dựng thang đo và kiểm định mô hình lý thuyết, phương pháp lấy mẫu, thu thập và phân tích dữ liệu cũng được trình bày trong chương
Chương 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.1. Thống kê mô tả
4.1.1. Mô tả mẫu nghiên cứu
Mẫu được chọn theo phương pháp thuận tiện, với bảng câu hỏi được phát trực tiếp cho khách hàng đến giao dịch tại các ngân hàng tỉnh Cà Mau. Số phiếu phát ra là 300 phiếu và số phiếu thu về là 300 phiếu tỷ lệ đạt 100%, tỷ phiếu hợp lệ đạt 95% được thể hiện như sau:
4.1. Bảng thể hiện kết quả thu thập dữ liệu và các điểm lấy mẫu.
Địa điểm lấy mẫu | Tổng | ||||
Sacom bank | BIBV | Viettin bank | Đông Á | ||
Số bảng câu hỏi gửi | 59 | 78 | 106 | 57 | 300 |
Thu thập được khảo sát | 59 | 78 | 106 | 57 | 300 |
Số phiếu loại do khuyết | 3 | 2 | 7 | 3 | 15 |
Tổng | 56 | 76 | 99 | 54 | 285 |
Có thể bạn quan tâm!
-
Lượt Khảo Các Mô Hình Nghiên Cứu Về Những Yếu Tố Ảnh Hưởng Đến Quyết Định Sử Dụng Dịch Vụ Internet Banking Trên Thới Giới. -
Các Yếu Tố Ảnh Hưởng Đến Quyết Định Sử Dụng Trong Mô Hình Tam. -
Mô Hình Các Yếu Tố Ảnh Hưởng Đến Quyết Định Sử Dụng Internet Banking -
Hệ Số “Cronbach’S Alpha Thang Đo Yếu Tố Chi Phí” -
?phân Tích Anova” Các Đặc Điểm Cá Nhân Đến Sự Quyết Định Sử -
Những Hạn Chế Và Hướng Nghiên Cứu Trong Tương Lai
Xem toàn bộ 112 trang tài liệu này.
Nguồn: tác giả tự nghiên cứu Trong tổng số 285 phiếu khảo sát khách hàng trả lời thông tin trên phiếu nghiên cứu thì có 63,2% nam và 36,8% nữ tỷ lệ trên lệch không lớn. Các khách
hàng khảo sát có độ tuổi dưới từ 30 đến 39 chiếm tỷ lệ cao nhất (58,2%), sau đó là
độ tuổi 20-29(15,8%), 40-49(11,9%) và độ tuổi trên 50 tuổi chiếm tỷ lệ thấp nhất(6%). Phần lớn họ kinh doanh, buôn bán (32.3%), cán bộ, viên chức(28,1%), công nhân (20%), nhân viên văn phòng(11,9%) và chiếm tỷ lệ thấp nhất(3,2%) và một số chỉ tiêu chi tiết về mẫu nghiên cứu được trình bày dưới bảng 4.2.
Bảng 4.2. Mô tả về mẫu nghiên cứu
Số lượng | Tỷ lệ(%) | ||
Giới tính | Nam | 180 | 63,2 |
Số lượng | Tỷ lệ(%) | ||
Nữ | 105 | 36,8 | |
Độ tuổi | Dưới 20 | 23 | 8,1 |
20-29 | 45 | 15,8 | |
30-39 | 166 | 58,2 | |
40-49 | 34 | 11,9 | |
Trên 50 | 17 | 6 | |
Học vấn | Phổ thông | 47 | 16,5 |
Trung cấp | 43 | 15,1 | |
cao đẳng | 41 | 14,4 | |
Đại học | 102 | 35,8 | |
Sau đại học | 39 | 13,7 | |
Chưa qua đào tạo | 13 | 4,6 | |
Thu nhập | Dưới 3 triệu | 4 | 1,4 |
Từ 3-6 triệu | 32 | 11,2 | |
Từ 6-10 triệu | 141 | 49,5 | |
Từ 10-15 triệu | 44 | 15,4 | |
Từ 15-20 triệu | 34 | 11,9 | |
Trên 20 triệu | 30 | 10,5 | |
Nghề nghiệp | Nhân viên văn phòng | 34 | 11,9 |
Buôn bán, kinh doanh | 92 | 32,3 |
Số lượng | Tỷ lệ(%) | ||
Công nhân, viên chức | 80 | 28,1 | |
Sinh viên , học sinh | 9 | 3,2 | |
Công nhân | 57 | 20 | |
khác | 13 | 4,6 | |
Dịch vụ | Có sử dụng | 273 | 95,8 |
Không sử dụng | 12 | 4,2 |
Nguồn: KQ tính toán số liệu SPSS
Nhìn bảng số liệu trên trong tổng mẫu khảo sát 285 giới tính nam 180 người chiếm 63,2% chiếm cao nhất còn lại là nữ 105 chiếm 36,8%.
Nếu chia theo nhóm người số người có trình độ học vấn đại học tỷ lệ 35,8% cao nhất, và 4,6% chiếu thấp.
Nếu chia theo ngành nghề nhóm thấp nhất là sinh viên học sinh sử dụng dịch vụ chiếm 3,2%, nhóm sử dụng dịch cao nhất là hoạt động kinh doanh mua bán chiếm 32,3%
Nếu chia theo thu nhập thì tổng số người có thu nhập dưới 3 triệu đồng/tháng là 4 người chiếm 1,4% thấp nhất trong quan sát, tổng số người có thu nhập trên 6 triệu đồng/tháng đến 10 triệu đồng/tháng là 141 người chiếm 49,5% cao nhất
Nếu chia theo độ tuổi thì tổng số người trong độ tuổi 30 – 39 là 166 người chiếm 58,2% cao nhất trong mẫu quan sát, tổng số người trong độ tuổi trên 50 tuổi là 17 người chiếm 6% thấp nhất.
Trong số lượng mẫu quan sát số người đã sử dụng dịch chiếm 95,8% và còn lại 4,2% chưa sử dụng dịch internet banking.
4.1.2. Thống kê mô tả các biến
Bảng 4.3: Giá trị trung bình của các nhóm nhân tố
Yếu tố | Trung bình | Độ lệch chuẩn | |
Dễ sử dụng | 3.5965 | ||
DSD1 | Hướng dẫn sử dụng IB dễ hiểu và rõ ràng để thực hiện | 3.60 | 1.166 |
DSD2 | Mạng Internet luôn có sẵn để sử dụng IB | 3.60 | 1.222 |
DSD3 | Một giao dịch thực hiện thành công phải qua nhiều bước | 3.61 | 1.204 |
DSD4 | Các thao tác sử dụng IB đơn giản | 3.54 | 1.182 |
DSD5 | Các bước trong giao dịch IB được lập trình sẵn theo một khuôn mẫu, không linh hoạt như giao dịch tại quầy | 3.67 | .806 |
DSD6 | Nói chung tôi thấy IB là dễ để sử dụng | 3.63 | 1.169 |
Sự hữu ích | 3.5708 | ||
HI1 | Sử dụng IB giúp tôi làm được nhiều việc hơn | 3.53 | 1.121 |
HI2 | Sử dụng IB giúp tôi tiết kiệm thời gian giao dịch/ chờ đợi đến lượt giao dịch so với giao dịch tại quầy | 3.62 | 1.134 |
HI3 | Sử dụng IB giúp tôi thực hiện các giao dịch ngay lại nhà/ cơ quan/ hay bất cứ đâu | 3.55 | 1.148 |
HI4 | Sử dụng IB giúp tôi sử dụng được nhiều dịch vụ ngân hàng | 3.54 | 1.089 |
HI5 | Sử dụng IB giúp tôi kiểm soát tài chính hiệu quả hơn | 3.59 | 1.197 |
HI6 | Sử dụng IB tăng cường hiệu suất công việc của tôi | 3.60 | 1.161 |
HI7 | Nói chung tôi thấy IB hữu ích trong công việc | 3.90 | 1.002 |
Sự rủi ro | 3.3851 | ||
RR1 | Sử dụng IB giúp an toàn hơn trong chuyển khoản | 3.41 | 1.066 |
RR2 | Các thiết bị hỗ trợ bảo mật ( tin nhắn SMS, token…) đảm bảo an toàn | 3.36 | 1.091 |
RR3 | Sử dụng IB giúp đảm bảo bí mật về các thông tin giao dịch của tôi | 3.37 | 1.032 |
RR4 | Sử dụng IB tôi thấy an toàn hơn sử dụng các dịch vụ khác của ngân hàng | 3.40 | 1.056 |
Chi phí khi sử dụng | 3.5965 | ||
CP1 | Tôi tiết kiệm được nhiều thời gian khi sử dụng IB | 3.64 | 1.148 |
CP2 | Phí dịch vụ IB ít hơn phí giao dịch tại quầy | 3.54 | 1.182 |
CP3 | Tôi tiết kiệm chi phí đi lại khi sử dụng IB | 3.58 | 1.192 |
CP4 | Tóm lại tôi tiết kiệm được nhiều loại chi phí khi sử dụng dịch vụ IB để thanh toán | 3.63 | 1.176 |
Nguồn: KQ tính toán số liệu SPSS
Qua bảng thống kê mô tả về kết quả nghiên cứu cho thấy sự quyết định sử dụng dịch vụ internet banking của khách hàng cá nhân tại địa bàn tỉnh Cà Mau được đánh giá ở mức trên thang đo Likert 5 mức độ, cụ thể như sau:
Yếu tố “Sự dễ sử dụng” có giá trị trung bình cao nhất là 3,5965 cho thấy khách hàng cá nhân trên địa bàn tỉnh Cà Mau có sự quyết định sử dụng dịch vụ khá hài lòng với cảm nhận dễ sử dụng dịch vụ hay nói cách khác với sự dễ sử dụng dịch vụ internet banking hiện có theo đánh giá của khách hàng cá nhân là đủ để có thể tạo nên sự quyết định của khách hàng. Trong đó thành phần DSD1,DSD2,DSD3 và DSD5,DSD6 được đánh giá cao hơn mức trung bình. Tuy nhiên, khách hàng cá nhân chưa đánh giá cao đối với thành phần DSD4. Điều này phản ánh thao tác sử dụng IB đơn giản Chưa cao như: Hướng dẫn sử dụng IB dễ hiểu và rõ ràng để thực hiện, Mạng Internet luôn có sẵn để sử dụng IB, Một giao dịch thực hiện thành công phải qua nhiều bước, Các bước trong giao dịch IB được lập trình sẵn theo một khuôn mẫu, không linh hoạt như giao dịch tại quầy, Nói chung tôi thấy IB là dễ để sử dụng. Vì vậy nhà cung ứng sản phẩm cần tập trung nghiên cứu giao diện thân thiện hơn với tất cả khách hàng.
Tiếp theo yếu tố tác động mạnh tương ứng như yếu tố trên là yếu tố “chi phí khi sử dụng”, tất cả các biến chi phí khi sử dụng dịch được đánh giá khá cao và khách hàng cũng rất quan tâm. Yếu tố chi phí khi sử dụng dịch vụ gồm 4 biến quan sát từ CP1 đến CP4. Kết quả cho thấy 2 biến quan sát Tôi tiết kiệm được nhiều thời gian khi sử dụng IB (CP1) và biến quan sát Tóm lại tôi tiết kiệm được nhiều loại chi phí khi sử dụng dịch vụ IB để thanh toán (CP4) có giá trị trung bình cao hơn giá tổng giá trị của yếu tố chi phí . 2
biến đánh giá thấp nhất là Phí dịch vụ IB ít hơn phí giao dịch tại quầy(CP2) và biến Tôi tiết kiệm chi phí đi lại khi sử dụng IB(CP3). Điều này cho thấy khách hàng rất quan tâm về thời gian đi lại các khoản phí mà khách hàng phải trả khi sử dụng dịch vụ.
Tiếp theo yếu tố “Sự hữu ích”, tất cả các biến chi phí khi sử dụng dịch được đánh giá khá cao và khách hàng cũng rất quan tâm. Yếu tố chi phí khi sử dụng dịch vụ gồm 7 biến quan sát từ HI1 đến HI7. Kết quả cho thấy 4 biến quan sát Sử dụng IB giúp tôi tiết kiệm thời gian giao dịch, chờ đợi đến lượt giao dịch so với giao dịch tại quầy(HI2), Sử dụng IB giúp tôi kiểm soát tài chính hiệu quả hơn(HI5), Sử dụng IB tăng cường hiệu suất công việc của tôi(HI6), Nói chung tôi thấy IB hữu ích trong công việc(HI7) có giá trị trung bình cao hơn giá tổng giá trị của yếu tố sự hữu ích và cho ta thấy khách hàng cần sự đảm bảo về an toàn tài chính hơn tiết kiệm thời gian đi lại giao dịch dễ kiểm soát số dư, mang lại cho khách hàng thoải mái trong giao dịch . 3 biến đánh giá thấp nhất là Sử dụng IB giúp tôi làm được nhiều việc hơn(HI1), Sử dụng IB giúp tôi thực hiện các giao dịch ngay lại nhà/ cơ quan/ hay bất cứ đâu(HI3), Sử dụng IB giúp tôi sử dụng được nhiều dịch vụ ngân hàng(HI4), Điều này cho thấy khách hàng không tâm về biến này.
Cuối cùng là yếu tố “Sự rủi ro” có giá trị trung bình thấp nhất so với các yếu tố trên , gồm 4 biến quan sát RR1,RR2 và RR3 ,RR4 các biến quan có giá trị trung bình cao hơn giá trị yếu tố sự rủi ro như sử dụng IB giúp an toàn hơn trong chuyển khoản(RR1), Sử dụng IB tôi thấy an toàn hơn sử dụng các dịch vụ khác của ngân hàng(RR4), điều này cho thấy khách hàng đánh giá tương đối sự phù hợp của sự quyết định sử dụng dịch vụ.
4.2. Kiểm định thang đo bằng hệ số tin cậy “Cronbach’s Alpha”
Độ tin cậy của thang đo được đánh giá bằng phương pháp nhất quán nội tại qua hệ số Cronbach Alpha. Sử dụng phương pháp hệ số tin cậy Cronbach Alpha trước khi phân tích nhân tố EFA để loại các biến không phù hợp vì các biến rác này có thể tạo ra các yếu tố giả (Nguyễn Đình Thọ và Nguyễn Thị Mai Trang, 2009).
Hệ số tin cậy Cronbach Alpha chỉ cho biết các đo lường có liên kết với nhau hay không; nhưng không cho biết biến quan sát nào cần bỏ đi và biến quan sát nào cần giữ lại. khi đó, việc tính toán hệ số tương quan biến – tổng (item-toltal correlation) giúp loại bỏ những biến quan sát nào không đóng góp nhiều cho sự mô tả của khái niệm cần đo ( Hoàng Trọng và chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005).
4.2.1. Hệ số “Cronbach’s Alpha Thang đo sự dễ sử dụng”
Các biến quan sát của yếu tố dễ sử dụng bao gồm 6 biến quan sát và kết quả nghiên cứu nhóm yếu tố sự dễ sử dụng có “hệ số Cronbach’s Alpha” là 0,821 cho thấy mức độ tin cậy cao của thang đo, hệ số này có ý nghĩa thống kê vì vậy “Yếu tố dễ sử dụng” được sử dụng cho các phân tich tiếp theo.
Hệ số tương quan biến tổng của các biến quan sát đo lường thành phần “Yếu tố sự dễ sử dụng” đều >0,3 (lớn hơn tiêu chuẩn cho phép 0,3). Nên sẽ không loại bỏ biến quan sát nào của thành phần này (kết quả từ phụ lục 5).
4.2.2. Hệ số “Cronbach’s Alpha Thang đo sự hữu ích”
Các biến quan sát của yếu tố sự hữu ích từ 7 biến quan sát, cụ thể như sau:
Nhóm yếu tố sự hữu ích có “hệ số Cronbach’s Alpha” là 0,819 cho thấy mức độ tin cậy thang đo cao, hệ số này có ý nghĩa thống kê
Hệ số tương quan biến tổng “Corrected Item – Total Correlation” của các biến quan sát đo lường thành phần “yếu tố sự hữu ích” đều >0,3 (lớn hơn tiêu chuẩn cho phép 0,3). Nên sẽ không loại bỏ biến quan sát của thành phần này( phụ lục 5).
4.2.3. Hệ số “Cronbach’s Alpha Thang đo yếu tố rủi ro”
Các biến quan sát rủi ro bao gồm 4 biến, cụ thể như sau:
Nhóm yếu tố rủi ro có “hệ số Cronbach’s Alpha” là 0,753 cho thấy mức độ tin cậy thang đo cao, hệ số này có ý nghĩa thống kê
Hệ số tương quan biến tổng “Corrected Item – Total Correlation” của các biến quan sát đo lường thành phần “yếu tố rủi ro” đều >0,3 (lớn hơn tiêu chuẩn cho phép 0,3). Nên sẽ không loại bỏ biến quan sát của thành phần này ( phụ lục 5).