Bảng 4-4: Độ tin cậy thang đo chính thức lần 1
Trung bình thang đo nếu loại biến | Phương sai thang đo nếu loại biến | Tương quan biến tổng | Cronbach's Alpha nếu loại biến | |
1. Nhận thức tính hữu ích: α = 0,876 | ||||
PU1 | 15,22 | 6,437 | 0,750 | 0,839 |
PU2 | 15,17 | 6,681 | 0,645 | 0,864 |
PU3 | 15,27 | 6,678 | 0,673 | 0,857 |
PU4 | 15,23 | 6,476 | 0,733 | 0,843 |
PU5 | 15,17 | 6,396 | 0,729 | 0,844 |
2. Nhận thức dễ sử dụng: α = 0,807 | ||||
PE1 | 15,25 | 5,319 | 0,677 | 0,744 |
PE2 | 15,21 | 5,224 | 0,697 | 0,737 |
PE3 | 15,31 | 5,582 | 0,652 | 0,754 |
PE4 | 15,33 | 5,195 | 0,730 | 0,727 |
PE5 | 15,34 | 6,357 | 0,281 | 0,868 |
3. Nhận thức độ tin cậy: α = 0,826 | ||||
PT1 | 7,56 | 2,069 | 0,682 | 0,760 |
PT2 | 7,51 | 1,987 | 0,737 | 0,705 |
PT3 | 7,65 | 2,027 | 0,632 | 0,812 |
4. Thái độ: α = 0,834 | ||||
AT1 | 11,54 | 3,590 | 0,578 | 0,825 |
AT2 | 11,48 | 3,121 | 0,718 | 0,764 |
AT3 | 11,61 | 3,349 | 0,656 | 0,793 |
AT4 | 11,53 | 3,012 | 0,706 | 0,770 |
5. Ảnh hưởng xã hội: α = 0,847 | ||||
SI1 | 7,51 | 3,935 | 0,721 | 0,782 |
SI2 | 7,32 | 3,685 | 0,760 | 0,744 |
SI3 | 7,68 | 4,011 | 0,667 | 0,833 |
6. Nhận thức rủi ro: α = 0,798 | ||||
PR1 | 14,46 | 11,057 | 0,698 | 0,720 |
Có thể bạn quan tâm!
-
Hoạt Động Huy Động Vốn Của Tctd Tại Hà Nội (Triệu Tỷ Đồng) -
Hoạt Động Tín Dụng Của Các Tctd Tại Hà Nội (Triệu Tỷ Đồng) -
Thống Kê Khcn Sử Dụng Dịch Vụ E-Banking Của Ngân Hàng -
Phân Phối Chuẩn Của Phần Dư Quan Sát -
Kiểm Định Anova Về Qđsd Giữa Các Nhóm Nghề Nghiệp -
Tận Dụng Các Tác Động Của Ảnh Hưởng Xã Hội
Xem toàn bộ 149 trang tài liệu này.
14,26 | 11,391 | 0,707 | 0,720 | |
PR3 | 14,59 | 10,283 | 0,764 | 0,694 |
PR4 | 14,37 | 11,591 | 0,641 | 0,740 |
PR5 | 14,65 | 14,992 | 0,160 | 0,878 |
7. Hình ảnh ngân hàng: α = 0,821 | ||||
IB1 | 11,56 | 3,107 | 0,564 | 0,812 |
IB2 | 11,62 | 2,925 | 0,687 | 0,755 |
IB3 | 11,58 | 2,904 | 0,702 | 0,748 |
IB4 | 11,73 | 3,029 | 0,628 | 0,782 |
8. Quyết định sử dụng: α = 0,812 | ||||
DU1 | 7,67 | 1,793 | 0,679 | 0,724 |
DU2 | 7,80 | 1,944 | 0,619 | 0,785 |
DU3 | 7,81 | 1,693 | 0,690 | 0,712 |
Nguồn: Xử lý số liệu bằng SPSS của tác giả
Tiếp tục thực hiện kiểm định độ tin cậy của thang đo chính thức lần 2, sau khi loại bỏ 2 biến quan sát PE5, PR5. Kết quả bảng 4-5 cho thấy, hệ số Cronbach’s alpha của các thang đo biến thiên từ 0,812 đến 0,876 đều lớn hơn 0,7 và các biến quan sát đều có hệ số tương quan biến tổng từ 0,3 trở lên. Như vậy, các thang đo còn lại đều đạt độ tin cậy yêu cầu và tiếp tục thực hiện phân tích nhân tố khám phá.
Bảng 4-5: Thang đo độ tin cậy sau nghiên cứu chính thức lần 2
Nhân tố | Biến quan sát | Cronbach’s Alpha | Loại biến | |||
Lần 1 | Lần 2 | Lần 1 | Lần 2 | |||
1 | Nhận thức tính hữu ích | 5 | 5 | 0,876 | 0,876 | |
2 | Nhận thức dễ sử dụng | 4 | 3 | 0,807 | 0,868 | PE5 |
3 | Nhận thức độ tin cậy | 3 | 3 | 0,826 | 0,826 | |
4 | Thái độ | 3 | 3 | 0,834 | 0,834 | |
5 | Ảnh hưởng xã hội | 3 | 3 | 0,847 | 0,847 | |
6 | Nhận thức rủi ro | 4 | 3 | 0,798 | 0,878 | PR5 |
7 | Hình ảnh ngân hàng | 4 | 4 | 0,821 | 0,821 | |
8 | Quyết định sử dụng dịch vụ | 3 | 3 | 0,812 | 0,812 |
Nguồn: Tác giả tổng hợp từ nghiên cứu
Phân tích nhân tố khám phá EFA
a. Phân tích nhân tố EFA với các biến độc lập
Các yếu tố tác động đến quyết định sử dụng được đo lường bởi 7 nhân tố: “nhận thức hữu ích” (PU), “nhận thức dễ sử dụng” (PE), “nhận thức độ tin cậy” (PT), “thái độ” (AT), “ảnh hưởng xã hội” (SI), “nhận thức rủi ro” (PR), “hình ảnh ngân hàng” (BI). Sau khi kiểm định Cronbach's Alpha giữ lại 27 biến quan sát, đưa 27 biến quan sát này vào phân tích nhân tố EFA.
Khi phân tích nhân tố, nghiên cứu đặt ra giả thuyết:
Giả thuyết H0: Các biến trong tổng thể không có tương quan với nhau.
Bảng 4-6: Kiểm định KMO and Bartlett's cho các biến độc lập
EFA lần 1 | EFA lần 2 | ||
Hệ số KMO | 0,802 | 0,790 | |
Kiểm định Bartlett's của thang đo | Chi bình phương xấp xỉ | 5285,653 | 5039,598 |
df | 351 | 325 | |
Sig. | 0,000 | 0,000 | |
Phân tích nhân tố EFA lần 1:
Hệ số KMO = 0,802 > 0,5 đạt yêu cầu và kiểm định Barlett có Sig.= 0,000 < 0,05 cho thấy các biến quan sát có tương quan với nhau trên phạm vi tổng thể. Suy ra bác bỏ giả thuyết H0. Dữ liệu điều tra có thể kết luận là đảm bảo các điều kiện để tiến hành phân tích nhân tố khám phá.
Tiêu chuẩn phương sai trích: Phân tích EFA phù hợp khi tổng phương sai trích lớn hơn 50% và hệ số tải nhân tố lớn hơn 0,5. Kết quả cho thấy 7 nhân tố có phương sai trích là 71,51% lớn hơn 50%. Như vậy phương sai trích đạt yêu cầu. Tuy nhiên biến quan sát AT1 (Tôi rất thích thú khi sử dụng E-banking) cùng lúc tải lên 2 nhân tố và có chênh lệch hệ số tải nhân tố nhỏ hơn 0,3 (không đảm bảo độ phân biệt). Vì vậy biến quan sát này sẽ bị loại, tiếp tục thực hiện EFA lần 2. (Chi tiết bảng phân tích ở phụ lục 3)
Phân tích nhân tố EFA lần 2:
Hệ số KMO = 0,790 > 0.5 và kiểm định Barlett có sig.= 0,000 < 0,05 đều đáp ứng yêu cầu. Như vậy, kết quả phân tích EFA là phù hợp.
Bảng 4-7: Phương sai trích các biến độc lập
Hệ số Eigenvalues | Chỉ số sau khi trích | Chỉ số sau khi xoay | |||||||
Tổng | % phương sai | % phương sai tích lũy | Tổng | % phương sai | % phương sai tích lũy | Tổng | % phương sai | % phương sai tích lũy | |
1 | 6,917 | 26,606 | 26,606 | 6,917 | 26,606 | 26,606 | 3,408 | 13,108 | 13,108 |
2 | 2,795 | 10,751 | 37,357 | 2,795 | 10,751 | 37,357 | 2,977 | 11,451 | 24,559 |
3 | 2,337 | 8,987 | 46,343 | 2,337 | 8,987 | 46,343 | 2,927 | 11,258 | 35,818 |
4 | 2,015 | 7,750 | 54,094 | 2,015 | 7,750 | 54,094 | 2,656 | 10,215 | 46,033 |
5 | 1,746 | 6,715 | 60,808 | 1,746 | 6,715 | 60,808 | 2,284 | 8,786 | 54,819 |
6 | 1,546 | 5,948 | 66,756 | 1,546 | 5,948 | 66,756 | 2,254 | 8,667 | 63,487 |
7 | 1,367 | 5,256 | 72,013 | 1,367 | 5,256 | 72,013 | 2,217 | 8,526 | 72,013 |
8 | 0,834 | 3,206 | 75,219 |
Nhìn vào bảng 4-7 cho thấy tại Eigenvalue = 1,367 rút được 7 nhân tố (đúng bằng số nhân tố so với mô hình đề xuất ban đầu), các nhân tố đều có giá trị Eigenvalues > 1. Phương sai trích là 72,013 > 50% là đạt yêu cầu. Kết quả ma trận nhân tố sau khi xoay được trình bày ở bảng 4-8 cho thấy các biến quan sát đều có hệ số tải nhân tố lớn hơn 0,5 và các biến quan sát này chỉ tải lên 1 nhân tố duy nhất. Vì vậy, các thang đo các biến độc lập đảm bảo độ hội tụ và độ phân biệt”.
Bảng 4-8: Kết quả ma trận xoay nhân tố các biến độc lập
Nhân tố | |||||||
1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | |
PU4 | .832 | ||||||
PU1 | .796 | ||||||
PU5 | .788 | ||||||
PU3 | .763 | ||||||
PU2 | .743 | ||||||
PR3 | .876 | ||||||
PR2 | .850 | ||||||
PR1 | .818 | ||||||
PR4 | .816 | ||||||
PE4 | .835 | ||||||
PE1 | .820 | ||||||
PE2 | .810 | ||||||
PE3 | .770 | ||||||
BI2 | .829 | ||||||
BI3 | .828 | ||||||
BI4 | .742 | ||||||
BI1 | .719 | ||||||
SI2 | .852 | ||||||
SI1 | .837 | ||||||
SI3 | .819 | ||||||
PT2 | .859 | ||||||
PT1 | .813 | ||||||
PT3 | .803 | ||||||
AT4 | .841 | ||||||
AT2 | .829 | ||||||
AT3 | .737 |
Nguồn: Xử lý số liệu SPSS của tác giả
Phân tích nhân tố EFA biến phụ thuộc
Đặt giả thuyết H0: giữa các biến quan sát của thang đo quyết định sử dụng không có mối liên hệ với nhau.
Hệ số KMO = 0,708 > 0,5 và kiểm định Barlett có Sig.=0,000 (< 0,05) cho thấy phân tích EFA là phù hợp.
Do đó, bác bỏ giả thuyết H0. Giữa các biến quan sát của thang có mối liên hệ với nhau.
Bảng 4-9: Kiểm định KMO và Barlett cho thang đo QĐSD
0,708 | ||
Kiểm định Bartlett's của thang đo | Chi bình phương xấp xỉ | 355,303 |
df | 3 | |
Sig. | 0,000 |
Bảng 4-10: Phương sai trích quyết định sử dụng
Hệ số Eigenvalues | Chỉ số sau khi trích | |||||
Tổng | % phương sai | % phương sai trích | Tổng | % phương sai | % phương sai trích | |
1 | 2,180 | 72,667 | 72,667 | 2,180 | 72,667 | 72,667 |
2 | 0,467 | 15,567 | 88,234 | |||
3 | 0,353 | 11,766 | 100,000 |
Giá trị Eigenvalues = 2,180 > 1. Giá trị Tổng phương sai trích = 72,667% > 50%, giá trị này cho biết nhóm nhân tố này giải thích được 72.667% sự biến thiên của các biến quan sát trong thang đo quyết định sử dụng của KHCN.
Bảng 4-11: Ma trận nhân tố của thang đo quyết định sử dụng
Nhân tố | |
1 | |
DU3 | 0,870 |
DU1 | 0,863 |
DU2 | 0,824 |
Phân tích hồi quy
a. Phân tích tương quan
Trước khi thực hiện phân tích hồi quy, tiến hành kiểm tra hệ số tương quan Pearson để lượng hóa mức độ chặt chẽ của mối liên hệ tuyến tính giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc, cũng như giữa các biến độc lập với nhau.
Kết quả phân tích tương quan được trình bày qua bảng sau:
Bảng 4-12: Ma trận tương quan giữa các nhân tố trong mô hình
PU | PE | PT | AT | SI | PR | BI | DU | ||
PU | HSTQ | 1 | 0,265** | 0,313** | 0,342** | 0,309** | -0,187** | 0,351** | 0,574** |
Mức ý nghĩa | 0,000 | 0,000 | 0,000 | 0,000 | 0,000 | 0,000 | 0,000 | ||
PE | HSTQ | 0,265** | 1 | 0,336** | 0,296** | 0,342** | -0,174** | 0,302** | 0,566** |
Mức ý nghĩa | 0,000 | 0,000 | 0,000 | 0,000 | 0,001 | 0,000 | 0,000 | ||
PT | HSTQ | 0,313** | 0,336** | 1 | 0,321** | 0,223** | -0,098 | 0,230** | 0,421** |
Mức ý nghĩa | 0,000 | 0,000 | 0,000 | 0,000 | 0,066 | 0,000 | 0,000 | ||
AT | HSTQ | 0,342** | 0,296** | 0,321** | 1 | 0,315** | -0,314** | 0,250** | 0,504** |
Mức ý nghĩa | 0,000 | 0,000 | 0,000 | 0,000 | 0,000 | 0,000 | 0,000 | ||
SI | HSTQ | 0,309** | 0,342** | 0,223** | 0,315** | 1 | -0,230** | 0,156** | 0,514** |
Mức ý nghĩa | 0,000 | 0,000 | 0,000 | 0,000 | 0,000 | 0,004 | 0,000 | ||
PR | HSTQ | 0,187** | -0,174** | -0,098 | -0,314** | -0,230** | 1 | -0,105* | -0,437** |
Mức ý nghĩa | 0,000 | 0,001 | 0,066 | 0,000 | 0,000 | 0,049 | 0,000 | ||
BI | HSTQ | 0,351** | 0,302** | 0,230** | 0,250** | 0,156** | -0,105* | 1 | 0,391** |
Mức ý nghĩa | 0,000 | 0,000 | 0,000 | 0,000 | 0,004 | 0,049 | 0,000 | ||
DU | HSTQ | 0,574** | 0,566** | 0,421** | 0,504** | 0,514** | -0,437** | 0,391** | 1 |
Mức ý nghĩa | 0,000 | 0,000 | 0,000 | 0,000 | 0,000 | 0,000 | 0,000 |
Nguồn: Xử lý dữ liệu SPSS của tác giả
Từ kết quả bảng 4-12, ta thấy giữa biến phụ thuộc “quyết định sử dụng” với các biến độc lập (1) nhận thức tính hữu ích, (2) nhận thức dễ sử dụng, (3) nhận thức độ tin cậy, (4) thái độ, (5) ảnh hưởng xã hội, (6) nhận thức rủi ro, (7) hình ảnh ngân hàng có mối tương quan có ý nghĩa thống kê ở mức 5% (sig. < 5%). Các biến độc lập có tương quan cùng chiều với biến phụ thuộc (hệ số tương quan lớn hơn 0,3 và nhỏ hơn 0,6). Biến “nhận thức tính hữu ích” có tương quan mạnh nhất tới QĐSD của KHCN với r = 0,574, sig. <0.05. Vì vậy các biến này có thể đưa vào mô hình để giải thích cho biến “quyết định sử dụng”.
b. Phân tích hồi quy
Kiểm định các giả thuyết vi phạm hồi quy
Giả định về liên hệ tuyến tính: Giả định này sẽ được kiểm tra bằng biểu đồ phân tán Scatter cho phần dư chuẩn hóa (Standardized residual) và giá trị dự đoán chuẩn hóa (Standardized predicted value).
Tại đồ thị phần dư chuẩn hóa và phần dư giá trị dự đoán cho thấy, “phần dư phân tán ngẫu nhiên qua đường thẳng qua điểm 0, không tạo thành một hình dạng cụ thể nào.” Do đó, có thể kết luận rằng giả định về liên hệ tuyến tính được thỏa mãn.
Hình 4-3: Đồ thị phân tán phần dư
Giả định không có tương quan giữa các phần dư: Đại lượng thống kê Durbin-Waston (D) dùng để kiểm định tương quan của các sai số kề nhau (tương quan chuỗi bậc nhất) với nguyên tắc:
- Nếu 1 < D < 3: Mô hình không có tự tương quan.
- Nếu 0 < D < 1: Mô hình có tự tương quan dương.
- Nếu 3 < D < 4: Mô hình có tự tương quan âm.
Bảng 4-13: Bảng tóm tắt mô hình hồi quy
R | R2 | R2 điều chỉnh | Độ lệch chuẩn ước tính | Durbin-Watson | |
1 | 0,819a | 0,671 | 0,664 | 0,37273 | 1,930 |