Để đánh giá mức độ đồng ý của khách hàng, tác giả sử dụng thang đo Likert 5 điểm cho tất cả các biến quan sát của thang đo.
3.6. TÓM TẮT
Tóm lại, chương 3 trình bày phương pháp nghiên cứu của đề tài. Nghiên cứu sử dụng cả hai phương pháp định tính và định lượng. Từ bảng câu hỏi sơ bộ được điều chỉnh thành bảng câu hỏi chính thức để tiến hành khảo sát khách hàng. Kích thước mẫu N = 261 được gởi thông qua hai hình thức: trực tiếp và email. Dữ liệu thu thập sẽ được phân tích bằng phần mềm SPSS theo các bước phân tích cronbach’s alpha, phân tích nhân tố khám phá (EFA) và phân tích hồi quy. Kết quả phân tích hồi quy sẽ trả lời câu hỏi nghiên cứu: “Các yếu tố nào ảnh hưởng đến ý định sử dụng dịch vụ ebanking của khách hàng tại TPHCM và mức độ ảnh hưởng của các yếu tố này như thế nào?”
CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ KHẢO SÁT
4.1. GIỚI THIỆU
Chương 3 đã trình bày phương pháp thực hiện nghiên cứu. Chương này sẽ trình bày kết quả nghiên cứu thu được thông qua phân tích mô hình nghiên cứu. Nội dung chương này gồm 4 phần chính: (1) Thông tin mẫu, (2) Phân tích đánh giá thang đo sơ bộ, (3) Hiệu chỉnh thang đo, (4) Kiểm định giả thuyết.
Ngoài ra, trong chương này cũng phân tích mức độ đánh giá của khách hàng đối với ý định sử dụng dịch vụ ngân hàng điện tử.
4.2. ĐẶC ĐIỂM CỦA MẪU KHẢO SÁT
Có 390 bản câu hỏi đã được tác giả phát ra (sử dụng bản câu hỏi phỏng vấn trên giấy và qua mạng thông qua công cụ Google Docs). Số lượng bản câu hỏi thu về và số lượng trả lời online tổng cộng là 327. Sau khi loại đi các phiếu trả lời không đạt yêu cầu và làm sạch dữ liệu, mẫu nghiên cứu còn lại 261 mẫu, đáp ứng được yêu cầu về số lượng mẫu đã trình bày tại 3.3 ( ≥ 260 mẫu).
Trong số 261 mẫu trả lời hợp lệ này, tỷ lệ chênh lệch giữa nam và nữ ở mức tương đối, với nữ chiếm 44.4% và nam chiếm 55.6%. Về độ tuổi, chủ yếu người trả lời ở độ tuổi 18 - 30, chiếm 67.8%, kế đó là độ tuổi 31 - 40 chiếm 26.8%, độ tuổi từ 41 - 50 chiếm tỷ lệ khá ít, chỉ 5.4% và cuối cùng là độ tuổi trên 50, chiếm tỷ lệ 0%. Xét về trình độ học vấn, tỷ lệ người trả lời có trình độ đại học là cao nhất, chiếm 71.6%, trình độ sau đại học chiếm 23.4%, kế đó là trình độ trung cấp, cao đẳng với tỷ lệ 4.6%, tỷ lệ trình độ phổ thông trung học là 0.4%. Về mức thu nhập của người tiêu dùng, đa số có thu nhập từ 5-10 triệu đồng/tháng, chiếm tỷ lệ 43.3%. Mức thu nhập dưới 5 triệu/tháng và mức thu nhập từ 10-15 triệu/tháng có tỷ lệ gần bằng nhau, lần lượt là 23.8% và 22.6%. Mức thu nhập trên 15 triệu có tỷ lệ 10.3%.
Tổng quát đặc điểm mẫu nghiên cứu được trình bày trong bảng 4.1 (Xem thêm phụ lục 4).
Bảng 4.1. Đặc điểm mẫu nghiên cứu
Tần số | Phần trăm | % hợp lệ | % tích lũy | |
Giới tính | ||||
Nữ | 116 | 44.4 | 44.4 | 44.4 |
Nam | 145 | 55.6 | 55.6 | 100.0 |
Độ tuổi | ||||
18 - 30 | 177 | 67.8 | 67.8 | 67.8 |
31 - 40 | 70 | 26.8 | 26.8 | 94.6 |
41 -50 | 14 | 5.4 | 5.4 | 100.0 |
Trên 50 | 0 | 0.0 | 0.0 | 100.0 |
Trình độ học vấn | ||||
Phổ thông trung học | 1 | .4 | .4 | .4 |
Trung cấp, Cao đẳng | 12 | 4.6 | 4.6 | 5.0 |
Đại học | 187 | 71.6 | 71.6 | 76.6 |
Sau đại học | 61 | 23.4 | 23.4 | 100.0 |
Mức thu nhập hàng tháng | ||||
Dưới 5 triệu | 62 | 23.8 | 23.8 | 23.8 |
Từ 5 triệu đến dưới 10 triệu | 113 | 43.3 | 43.3 | 67.0 |
Từ 10 triệu đến dưới 15 triệu | 59 | 22.6 | 22.6 | 89.7 |
Từ 15 triệu đến dưới 20 triệu | 18 | 6.9 | 6.9 | 96.6 |
Trên 20 triệu | 9 | 3.4 | 3.4 | 100.0 |
Tổng cộng | 261 | 100.00 | 100.00 | |
Có thể bạn quan tâm!
-
Thuyết Hành Vi Dự Định Tpb (Theory Of Planned Behaviour) -
Tóm Tắt Mô Hình Nghiên Cứu Về Ebanking Ở Một Số Quốc Gia (Nguồn: Lê Thị Kim Tuyết, 2008) -
Thang Đo Cho Biến Hiệu Quả Mong Đợi Đã Hiệu Chỉnh -
Phân Tích Nhân Tố Ý Định Sử Dụng Dịch Vụ Ebanking -
Kiểm Định Các Giả Định Của Mô Hình Hồi Quy -
Kết Quả Kiểm Định Anova Theo Trình Độ Học Vấn
Xem toàn bộ 139 trang tài liệu này.
4.3. KIỂM ĐỊNH MÔ HÌNH ĐO LƯỜNG
Nghiên cứu này sử dụng thang đo được lấy từ các nghiên cứu của các tác giả nước ngoài. Tuy nhiên, như đã trình bày trong chương 2, thang đo này khi áp dụng cụ thể cho loại dịch vụ cụ thể là dịch vụ ebanking và thị trường Việt Nam thì cần điều chỉnh, bổ sung cho phù hợp. Vì lý do đó, các thang đo được sử dụng để đo lường các khái niệm nghiên cứu trong đề tài này cần phải được kiểm định lại trong thị trường Việt Nam và loại hình dịch vụ ebanking là hết sức cần thiết. Độ tin cậy của từng thành phần của thang đo được đánh giá bằng công cụ hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha. Những thành phần nào không đạt yêu cầu về độ tin cậy sẽ bị loại. Tất cả các biến quan sát của những thành phần đạt được độ tin cậy sẽ được tiếp tục phân tích nhân tố khám phá (EFA) để khám phá cấu trúc thang đo các thành phần. Công việc này cũng được thực hiện cho các thang đo khái niệm về Ý định sử dụng ebanking. Sau khi phân tích nhân tố khám phá (EFA), nghiên cứu sẽ thực hiện kiểm định các giả thuyết nghiên cứu được đưa ra trong chương 2 bằng phương pháp hồi quy bội.
4.3.1 Kiểm định Cronbach’s Alpha đối với các thang đo lý thuyết
Phân tích hệ số Cronbach’s Alpha được sử dụng để đánh giá độ tin cậy của thang đo trong nghiên cứu. Hệ số này thường được dùng để đo lường mức độ chặt chẽ các mục hỏi trong thang đo có sự tương quan với nhau. Để tính Cronbach’s Alpha cho một thang đo thì thang đo phải có tối thiểu là ba biến đo lường (Nguyễn Đình Thọ, 2011). Các thang đo được sử dụng trong nghiên cứu đều có ít nhất ba biến đo lường trở lên, do vậy có thể tính Cronbach’s Alpha cho các thang đo.
Tác giả tiến hành kiểm định từng thành phần trước khi phân tích nhân tố. Biến có hệ số tương quan biến - tổng < 0.3 không đạt về mặt thống kê (Nguyễn Đình Thọ, 2011) và sẽ xem xét loại biến. Tiêu chuẩn chọn thang đo có độ tin cậy Cronbach’s Alpha từ 0.6 trở lên (Nunnally & Burnstein, 1994). George và Mallery (2003) cũng
đưa ra các quy tắc đánh giá Cronbach’s Alpha như sau: > 0.9 - Rất tốt, > 0.8 - Tốt, >
0.7 - chấp nhận được, > 0.6 - có thể sử dụng, > 0.5 - Xấu, và < 0.5 - Không chấp nhận (trích từ Gliem & Gliem, 2003). Tuy nhiên nếu hệ số Cronbach’s Alpha quá lớn (trên 0.95) thì cũng không tốt vì xảy ra hiện tượng trùng lắp trong đo lường, các biến quan sát không có sự khác biệt (Nguyễn Đình Thọ, 2011).
Kết quả Cronbach’s Alpha của 5 khái niệm yếu tố tác động vào ý định sử dụng trình bày ở Bảng 4.2.
Bảng 4.2. Cronbach’s Alpha của các khái niệm nghiên cứu
Trung bình thang đo nếu loại biến | Phương sai thang đo nếu loại biến | Tương quan biến - tổng hiệu chỉnh | Cronbach’s Alpha nếu loại biến | |
Hiệu quả mong đợi: Cronbach’s Alpha = 0.918 | ||||
PE1 | 12.29 | 9.229 | .779 | .902 |
PE2 | 12.32 | 9.504 | .809 | .896 |
PE3 | 12.34 | 9.119 | .785 | .900 |
PE4 | 12.31 | 9.244 | .825 | .892 |
PE5 | 12.27 | 9.499 | .751 | .907 |
Nỗ lực mong đợi: Cronbach’s Alpha = 0.834 | ||||
EE1 | 10.05 | 6.094 | .736 | .756 |
EE2 | 10.26 | 6.749 | .682 | .784 |
EE3 | 10.11 | 6.319 | .657 | .793 |
EE4 | 10.44 | 6.717 | .587 | .824 |
Điều kiện thuận tiện: Cronbach’s Alpha = 0.829 | ||||
FC1 | 14.57 | 8.677 | .559 | .813 |
FC2 | 14.48 | 7.997 | .710 | .773 |
FC3 | 14.34 | 8.024 | .657 | .786 |
14.16 | 7.505 | .665 | .785 | |
FC5 | 14.27 | 8.497 | .552 | .816 |
Ảnh hưởng xã hội: Cronbach’s Alpha = 0.789 | ||||
SI1 | 9.85 | 5.433 | .662 | .704 |
SI2 | 9.97 | 5.165 | .686 | .690 |
SI3 | 9.84 | 4.997 | .758 | .650 |
SI4 | 9.82 | 7.035 | .315 | .860 |
Nhận thức rủi ro: Cronbach’s Alpha = 0.906 | ||||
PR1 | 13.52 | 11.758 | .805 | .876 |
PR2 | 13.45 | 11.164 | .857 | .864 |
PR3 | 13.54 | 11.488 | .767 | .884 |
PR4 | 13.54 | 11.811 | .780 | .881 |
PR5 | 13.62 | 13.191 | .613 | .914 |
Ý định sử dụng ebanking: Cronbach’s Alpha = 0.892 | ||||
UIE1 | 6.94 | 2.916 | .757 | .872 |
UIE2 | 6.77 | 2.908 | .799 | .836 |
UIE3 | 6.84 | 2.859 | .807 | .829 |
a) Cronbach’s Alpha của các thành phần Thành phần Hiệu quả mong đợi
Kết quả thành phần Hiệu quả mong đợi có Cronbach’s Alpha là 0.918 và các hệ số tương quan biến - tổng của các biến thành phần đều lớn hơn 0.3. Hệ số tương quan biến
- tổng nhỏ nhất là 0.751 (PE5). Vì vậy 5 biến đo lường thành phần này đều được sử dụng trong phân tích EFA tiếp theo.
Thành phần Nỗ lực mong đợi
Kết quả thành phần Nỗ lực mong đợi có Cronbach’s Alpha là 0.834 và các hệ số tương quan biến - tổng của các biến thành phần đều lớn hơn 0.3. Hệ số tương quan biến
- tổng nhỏ nhất là 0.587 (EE4). Vì vậy 4 biến đo lường thành phần này đều được sử dụng trong phân tích EFA tiếp theo.
Thành phần Điều kiện thuận tiện
Kết quả thành phần Điều kiện thuận tiện có Cronbach’s Alpha là 0.829 và các hệ số tương quan biến - tổng của các biến thành phần đều lớn hơn 0.3. Hệ số tương quan biến
- tổng nhỏ nhất là 0.552 (FC5). Vì vậy 5 biến đo lường thành phần này đều được sử dụng trong phân tích EFA tiếp theo.
Thành phần Ảnh hưởng xã hội
Kết quả thành phần Ảnh hưởng xã hội có Cronbach’s Alpha là 0.789 và các hệ số tương quan biến - tổng của các biến thành phần đều lớn hơn 0.3. Hệ số tương quan biến
- tổng nhỏ nhất là 0.315 (SI4). Tuy nhiên, khi loại biến SI4 thì Cronbach’s Alpha của cả thang đo sẽ tăng lên 0.86, và căn cứ về mặt ý nghĩa thì SI4 thể hiện nhận thức giá trị bản thân nhiều hơn là ảnh hưởng xã hội. Do đó, tác giả quyết định loại biến này ra khỏi thang đo. Vì vậy thang đo này còn 3 biến thành phần được sử dụng trong phân tích EFA tiếp theo.
Thành phần Nhận thức rủi ro
Kết quả thành phần Nhận thức rủi ro có Cronbach’s Alpha là 0.906 và các hệ số tương quan biến - tổng của các biến thành phần đều lớn hơn 0.3. Hệ số tương quan biến
- tổng nhỏ nhất là 0.613 (PR5). Vì vậy 5 biến đo lường thành phần này đều được sử dụng trong phân tích EFA tiếp theo.
b) Cronbach’s Alpha của thành phần Ý định sử dụng ebanking
Kết quả thành phần Ý định sử dụng ebanking có Cronbach’s Alpha là 0.892 và các hệ số tương quan biến - tổng của các biến thành phần đều lớn hơn 0.3. Hệ số tương quan biến - tổng nhỏ nhất là 0.757 (UIE1). Vì vậy 3 biến đo lường thành phần này đều được sử dụng trong phân tích EFA tiếp theo.
(Xem thêm Phụ lục 8 - Kết quả kiểm định các thang đo bằng Cronbach’s Alpha)
4.3.2 Phân tích nhân tố khám phá (EFA)
Phân tích nhân tố khám phá là kỹ thuật được sử dụng nhằm thu nhỏ và tóm tắt các dữ liệu. Khi phân tích nhân tố khám phá EFA, các nhà nghiên cứu thường quan tâm đến một số tiêu chuẩn:
Thứ nhất, hệ số KMO (Kaiser- Meyer-Olkin) là một chỉ tiêu dùng để xem xét sự thích hợp của EFA. KMO càng lớn càng tốt vì phần chung giữa các biến càng lớn (Nguyễn Đình Thọ, 2011). Giá trị KMO trong khoảng từ 0.5 - 1 thì phân tích nhân tố là thích hợp. (Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008). Kiểm định Bartlett xem xét giả thuyết về độ tương quan giữa các biến quan sát bằng không trong tổng thể. Nếu kiểm định này có ý nghĩa thống kê (Sig ≤ 0.05) thì giữa các biến quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể đủ để tiến hành phân tích EFA. (Hair, 2010).
Thứ hai, hệ số tải nhân tố (Factor Loading), theo Hair & các tác giả (2010), hệ số tải nhân tố là chỉ tiêu để đảm bảo mức ý nghĩa thiết thực của EFA. Hệ số tải nhân tố bằng 0.3 được xem đạt mức tối thiểu, từ giá trị 0.4 trở lên, hệ số tải nhân tố được xem là quan trọng, và từ 0.5 được xem là có ý nghĩa thực tiễn. Ngoài ra, Hair & ctg (2010) cũng đề nghị: nếu chọn tiêu chuẩn hệ số tải nhân tố ≥ 0.3 thì cỡ mẫu của nghiên cứu ít nhất là 350, nếu cỡ mẫu khoảng 100 thì nên chọn hệ số tải nhân tố ≥ 0.55, nếu cỡ mẫu khoảng 50 thì hệ số tải nhân tố phải ≥ 0.75. Trong nghiên cứu này, nếu biến quan sát nào có hệ số tải nhân tố ≤ 0.50 sẽ bị loại.
Thứ ba, thang đo được chấp nhận khi tổng phương sai trích ≥ 50% (Nguyễn Đình Thọ, 2011). Cũng theo Nguyễn Đình Thọ (2011) thì tổng phương sai trích từ 60% trở lên là tốt.
Thứ tư, điểm dừng khi trích các yếu tố có hệ số Eigenvalue phải có giá trị ≥ 1 (Hair, 2011).