Thang Đo Độ Tin Cậy Sau Nghiên Cứu Chính Thức Lần 2

Bảng 4-4: Độ tin cậy thang đo chính thức lần 1

Biến quan sát

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.

PR2

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

STT

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

Nhân tố

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

Biến quan sát

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

Hệ số KMO

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

Nhân tố

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

Biến quan sát

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

Mô hình

R	R2	R2 điều chỉnh	Độ lệch chuẩn ước tính	Durbin-Watson
1	0,819a	0,671	0,664	0,37273	1,930