Phân tích nhân tố khám phá (EFA)

Qua Bảng 2.11, cho thấy hệ số tương quan của một biến quan sát với biến tổng đều lớn hơn 0,3. Tất cả các hệ số Cronbach’s Alpha nếu loại biến đều không lớn hơn Cronbach’s Alpha. Kết quả trên đã đáp ứng yêu cầu cho việc đánh giá một thang đo có độ tin cậy.

2.3.1.3 Phân tích nhân tố khám phá (EFA)

-Tiêu chuẩn Kaiser (Kaiser Criterion) nhằm xác định số nhân tố được trích từ thang đo. Các nhân tố kém quan trọng bị loại bỏ, chỉ giữ lại những nhân tố quan trọng bằng cách xem xét giá trị Eigenvalue. Giá trị Eigenvalue đại diện cho phần biến thiên được giải thích bởi mỗi nhân tố, chỉ có nhân tố nào có Eigenvalue lớn hơn 1 mới được giữ lại trong mô hình phân tích.

-Tiêu chuẩn phương sai trích (Variance Explained Criteria): Phân tích nhân tố là thích hợp nếu tổng phương sai trích không được nhỏ hơn 50%.

Kết quả phân tích EFA đã cho ra 5 nhân tố cơ bản, 5 nhân tố này giải thích được 71,589%. Tất cả các hệ số tải nhân tố của các nhân tố trong từng nhóm yếu tố đều lớn hơn 0,5. Tiếp theo, để xác định số lượng nhân tố, nghiên cứu sử dụng 2 tiêu chuẩn:

Tiêu chuẩn Kaiser (Kaiser Criterion) nhằm xác định số nhân tố được trích từ thang đo. Các nhân tố kém quan trọng bị loại bỏ, chỉ giữ lại những nhân tố quan trọng bằng cách xem xét giá trị Eigenvalues. Giá trị Eigenvalues đại diện cho phần biến thiên được giải thích bởi mỗi nhân tố, chỉ có nhân tố nào có Eigenvalues lớn hơn 1 mới được giữ lại trong mô hình phân tích. Kết quả phân tích EFA lần 1 cho ra 4 nhân tố có giá trị Eigenvalue > 1.

Tiêu chuẩn phương sai trích (Variance Explained Criteria): Phân tích nhân tố là thích hợp nếu tổng phương sai trích không được nhỏ hơn 50%. Kết quả EFA cho thấy có 4 nhân tố được rút ra. Với giá trị Factor loading > 0,5 của mỗi biến quan sát tại mỗi dòng. Điều kiện của Factor loading là phải lớn hơn hoặc bằng 0,5.

Có thể thấy các biến trong từng thang đo có sự xáo trộn vị trí khi đưa vào phân tích, tuy nhiên các biến trong từng thang đo có sự thay đổi sự giữa các nhân tố. Kiểm định Bartlett’s cho thấy giữa các biến trong tổng thể có mối quan hệ tương quan với nhau (Mức ý nghĩa Sig.= 0,000 < 0,05) với hệ số KMO= 0,808 (0,5 < KMO < 1,0), chứng tỏ phân tích EFA cho việc nhóm các biến quan sát này lại với nhau là thích hợp.

Kết quả có 4 nhân tố với tổng phương sai trích là 71,589%; tức là khả năng sử dụng sáu nhân tố này để giải thích cho 20 biến quan sát là 71,589% (> 50%). Năm nhóm nhân tố này mô tả như sau:

Trường Đại học Kinh tế Huế

Bảng 2.13. Kết quả phân tích nhân tố biến độc lập Biến quan sát

Hệ số tải nhân tố

1 2 3 4 5

PU3 0.857

PU4 0.841

PU2 0.801

PU5 0.792

PU1 0.787

PCRED3 0.889

PCRED4 0.872

PCRED2 0.864

PCRED1 0.811

PP1 0.876

PP2 0.867

PP4 0.849

PP3 0.835

PEOU2 0.816

PEOU1 0.812

PEOU4 0.804

PEOU3 0.791

SIT3 0.831

SIT2 0.784

SIT4 0.651

SIT1 0.645

Eigenvalues 5.741 2.779 2.369 2.162 1.983

Phương sai trích 27.336 40.568 51.851 62.147 71.589

Cronbach’s Alpha 0.894 0.906 0.905 0.843 0.717

(Nguồn: Xử lý số liệu bằng spss)

Trường Đại học Kinh tế Huế

Nhân tố thứ nhấtđược đo lường bằng 5 biến quan sát:

PU1: Việc sử dụng ngân hàng số giúp cho giao dịch của tôi nhanh hơn PU2: Việc sử dụng ngân hàng số là tiết kiệm thời gian

PU3: Sử dụng hệ thống thông tin ngân hàng số giúp cải thiện hiệu suất các giao dịch trong tài khoản ngân hàng của tôi

PU4: Việc sử dụng ngân hàng số cho phép tôi kiểm soát giao dịch của mình PU5: Ngân hàng số cung cấp tất cả các dịch vụ tôi mong đợi

Các yếu tố thành phần này đo lường nhận thức có ích như sử dụng ngân hàng số giúp tiết kiệm thời gian, cải thiện hiệu suất thực hiện các giao dịch và đáp ứng tất cả các dịch vụ mà khách hàng mong đợi nên nhân tố này được đặt tên là Nhận thức có ích, ký hiệu làPU.

Nhân tố này có giá trị Eigenvalues = 5,741 > 1 và giải thích được 27,336%

phương sai. Trong các biến thuộc thành phần nhận thức có ích thì khách hàng đánh giá yếu tố PU3: Sử dụng hệ thống thông tin ngân hàng số giúp cải thiện hiệu suất các giao dịch trong tài khoản ngân hàng của tôi là yếu tố quan trọng nhất, tác động lớn nhất với hệ số tải nhân tố là 0,857.

Nhân tố thứ 2được đo lường bằng 4 biến quan sát:

PCRED1: Ngân hàng số cung cấp đúng như những gì đã hứa PCRED2: Nhìn chung, tôi tin tưởng ngân hàng số

PCRED3: Bất cứ khi nào tôi mắc lỗi khi sử dụng hệ thống ngân hàng số, tôi sẽ phục hồi dễ dàng và nhanh chóng

PCRED4: Hệ thống ngân hàng số cung cấp các thông báo lỗi cho tôi biết cách khắc phục sự cố

Các yếu tố thành phần này đo lường nhận thức đáng tin cậy như ngân hàng số cung cấp đứng như những gì đã hứa với khách hàng, khắc phục sự cố kịp thời nên nhân tố này được đặt tên làNhận thức đáng tin cậy, ký hiệu làPCRED.

Nhân tố này có giá trị Eigenvalues = 2,779 > 1 và giải thích được 40,568%

phương sai. Trong các biến thuộc thành phần nhận thức đáng tin cậy thì khách hàng đánh giá yếu tố PCRED3: Bất cứ khi nào tôi mắc lỗi khi sử dụng hệ thống ngân hàng

Trường Đại học Kinh tế Huế

số, tôi sẽ phục hồi dễ dàng và nhanh chóng là yếu tố quan trọng, tác động lớn nhất với hệ số tải nhân tố là 0,889.

Nhân tố thứ 3được đo lường bằng 4 biến quan sát:

PP1: Tôi sử dụng ngân hàng số vì nó thuận tiện

PP2: Ngân hàng số tối giản các bước (thực hiện ít thao tác) có thể để thực hiện những gì tôi muốn làm

PP3: Ngân hàng số làm cho các giao dịch dễ dàng thực hiện hơn

PP4: Ngân hàng số cho phép tôi kiểm soát nhiều hơn đối với các giao dịch trong tài khoản ngân hàng của mình

Các yếu tố thành phần này đo lường nhận thức đáng tin cậy như ngân hàng số cung cấp đứng như những gì đã hứa với khách hàng, khắc phục sự cố kịp thời nên nhân tố này được đặt tên làNhận thức cảm nhận, ký hiệu làPP.

Nhân tố này có giá trị Eigenvalues = 2.369 > 1 và giải thích được 51,851%

phương sai. Trong các biến thuộc thành phần nhận thức cảm nhận thì khách hàng đánh giá yếu tố PP1: Tôi sử dụng ngân hàng số vì nó thuận tiện là yếu tố quan trọng, tác động lớn nhất với hệ số tải nhân tố là 0,876.

Nhân tố thứ 4được đo lường bằng 4 biến quan sát:

PEOU1: Tôi có thể học cách sử dụng hệ thống ngân hàng số dễ dàng

PEOU2: Tôi sẽ dễ dàng sở hữu một tài khoản ngân hàng số để thực hiện các giao dịch trực tuyến

PEOU3: Sự tương tác của tôi với hệ thống ngân hàng số rõ ràng và dễ hiểu PEOU4: Tôi thấy hệ thống ngân hàng số linh hoạt dễ tương tác

Các yếu tố thành phần này đo lường nhận thức dễ sử dụng dễ dàng sổ hữu một tài khoản ngân hàng số, có thể sử dụng một cách dễ dàng, hệ thống ngân hàng số linh hoạt, dễ tương tác nên nhân tố này được đặt tên làNhận thức dễ sử dụng, ký hiệu làPEOU.

Nhân tố này có giá trị Eigenvalues = 2.162 > 1 và giải thích được 62,147%

phương sai. Trong các biến thuộc thành phần nhận thức dễ sử dụng thì khách hàng đánh giá yếu tố PEOU2: Tôi sẽ dễ dàng sở hữu một tài khoản ngân hàng số để thực hiện các giao dịch trực tuyến là yếu tố quan trọng, tác động lớn nhất với hệ số tải nhân tố là 0,816.

Trường Đại học Kinh tế Huế

Nhân tố thứ 5được đo lường bằng 4 biến quan sát:

SIT1: Bạn bè xung quanh có ảnh hưởng đến quyết định của tôi SIT2: Công ty, tổ chức ảnh hưởng đến quyết định của tôi SIT3: Tôi sử dụng vì mọi người nghĩ tôi nên sử dụng SIT4: Ngân hàng số tương thích với lối sống của tôi

Các yếu tố thành phần này đo lường tác động xã hội như mọi người quanh có tác động lên quyết định sử dụng ngân hàng số của chính khách hàng nên nhân tố này được đặt tên làTác động xã hội, ký hiệu làSIT.

Nhân tố này có giá trị Eigenvalues = 1.983 > 1 và giải thích được 71,589%

phương sai. Trong các biến thuộc thành phần tác động xã hội thì khách hàng đánh giá yếu tố SIT3: Tôi sử dụng vì mọi người nghĩ tôi nên sử dụng là yếu tố quan trọng, tác động lớn nhất với hệ số tải nhân tố là 0,831.

Với phương sai trích 71,589% cho biết 5 yếu tố này giải thích được 71,589% độ biến thiên của dữ liệu.

b, Phân tích nhân tố biến phụ thuộc

Ta đặt giải thuyết H₀: giữa các biến quan sát của thang đo đánh giá chung về khả năng chấp nhận ngân hàng số của khách hàng không có mối quan hệ.

Bảng 2.14. Kiểm định KMO and Bartlett’s Test cho biến phụ thuộc KMO and Bartlett's Test

Hệ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy.) .700 Kiểm định Barlett (Bartlett's Test

of Sphericity)

Chi bình phương 199.919

Độ lệch chuẩn 3

Mức ý nghĩ .000

(Nguồn: Xử lý số liệu bằng spss) Kiểm định KMO là 0,700 > 0,5 và mức ý nghĩa của kiểm định Bartlett’s bé hơn 0,05; do đó bác bỏ H₀. Như vậy, giữa các biến quan sát có mối quan hệ đủ lớn cần cho việc phân tích nhân tố khám phá.

Trường Đại học Kinh tế Huế

Bảng 2.15. Kết quả phân tích nhân tố biến phụ thuộc Biến quan sát Hệ số tải nhân tố

ADOP1 0.918

ADOP2 0.918

ADOP3 0.830

Eigenvalues 2.374

Phương sai trích 79.136

(Nguồn: Xử lý số liệu bằng spss) Các nhân tố rút ra có hệ số đều lớn hơn 0,5. Hệ số tải nhân tố đều cực kỳ cao, các biến trong cùng một nhóm đều thực sự tải mạnh trên nhân tố mà nó đo lường, nhỏ nhất là 0,830. Do đó, không có một yếu tố thành phần nào bị bỏ đi.

Tổng phương sau trích được là 79,136 > 50%, chứng tỏ phần giải thích được rất cao. Kết quả cũng cho thấy có 1 nhân tố được rút ra và Eigenvalue > 1. Không có sự tách ra hay dịch chuyển của các nhân tố nên không có thay đổi về số nhân tố.

Tóm lại, kết quả phân tích nhân tố khám phá cho phép ta rút ra 1 nhân tố.

Nhân tố này được đo lường bởi 3 biến quan sát:

ADOP1: Dễ sử dụng

ADOP2: Tin tưởng và ủng hộ ADOP3: Bảo mật giao dịch tốt

Cá yếu tố thành phần đo lường khả năng áp dụng ngân hàng số như dê sử dụng, tạo được sự tin tưởng, bảo mật tốt… nên nhân tố này được đặt tên là Khả năng chấp nhận, ký hiệu làADOP.

Trong tài liệu Nghiên cứu khả năng chấp nhận ngân hàng số của khách hàng cá nhân tại ngân hàng Đông Á chi nhánh Huế (Trang 62-68)