PHẦN II: NỘI DUNG VÀ KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
CHƯƠNG 2: PHÂN TÍCH CÁC YẾU TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN QUYẾT ĐỊNH SỬ
2.3 Phân tích các nhân tố ảnh hưởng đến quyết định sử dụng dịch vụ thanh toán không
2.3.4 Phân tích nhân tố khám phá (Exploratory Factor Analysis – EFA)
hơn 0,3 đồng thời hệ số Cronbach’s Alpha nếu loại biến đều nhỏ hơn 0,786 nên biến phụ thuộc “Quyết định sửdụng” được giữlại và đảm bảo độ tin cậy để thực hiện các bước phân tích tiếp theo.
2.3.4 Phân tích nhân tốkhám phá (Exploratory Factor Analysis–EFA)
Factor) được xác định từ trước là 6 theo mô hình nghiên cứu đề xuất. Mục đích sử dụng phương pháp này là để rút gọn dữ liệu, hạn chế vi phạm hiện tượng đa cộng tuyến giữa các nhân tốtrong việc phân tích mô hình hồi quy tiếp theo.
Phương pháp xoay nhân tố được chọn là Varimax procedure: xoay nguyên gốc các nhân tố đểtối thiểu hóa số lượng biến có hệsốlớn tại cùng một nhân tốnhằm tăng cường khả năng giải thích nhân tố. Những biến nào có hệsố tải nhân tố<0,5 sẽbị loại khỏi mô hình nghiên cứu, chỉ những biến nào có hệ số tải nhân tố>0,5 mới được đưa vào các phân tích tiếp theo.
Ở nghiên cứu này, hệ số tải nhân tố (Factor Loading) phải thỏa mãn điều kiện lớn hơn hoặc bằng 0,5. Theo Hair và ctg (1998), Factor Loading là chỉ tiêu để đảm bảo mức ý nghĩa thiết thực của EFA, Factor Loading > 0,3 được xem là mức tối thiểu và được khuyên dùng nếu cỡ mẫu lớn hơn 350. Factor Loading > 0,4 được xem là quan trọng, Factor Loading > 0,5 được xem là có ý nghĩa thực tiễn và nghiên cứu này chọn giá trịFactor Loading > 0,5 với vỡ mẫu là 120
Bảng 2. 12 Rút trích nhân tốbiến độc lập
Biến quan sát Nhóm nhân tố
1 2 3 4 5 6
SUDUNG3 0,883
SUDUNG4 0,846
SUDUNG2 0,717
SUDUNG1 0,674
XAHOI3 0,840
XAHOI4 0,807
XAHOI1 0,790
XAHOI2 0,656
HUUICH2 0,811
HUUICH4 0,807
HUUICH3 0,723
HUUICH1 0,714
Trường Đại học Kinh tế Huế
Biến quan sát Nhóm nhân tố
1 2 3 4 5 6
CHIPHI1 0,848
CHIPHI2 0,812
CHIPHI3 0,773
CONGVIEC2 0,846
CONGVIEC1 0,749
CONGVIEC3 0,647
RUIRO1 0,782
RUIRO3 0,740
RUIRO2 0,609
HệsốEigenvalue 6,294 2,488 1,866 1,632 1,309 1,018
Phương sai tiến lũy tiến (%)
14,786 27,074 39,309 51,058 60,554 69,558
(Nguồn: Kết quả điều tra xửlý của tác giả năm 2020)
Thực hiện phân tích nhân tốlần đầu tiên, đưa 24 biến quan sát trong 6 biến độc lậpảnh hưởng đến quyết định sửdụng của khách hàng vào phân tích nhân tốtheo tiêu chuẩn Eigenvalue lớn hơn 1 đã có 6 nhân tố được tạo ra.
Như vậy, sau khi tiến hành phân tích nhân tố khám phá EFA, số biến quan sát vẫn là 21. Không có biến quan sát nào có hệsốtải nhân tố (Factor Loading) bé hơn 0,5 nên không loại bỏbiến, đềtài tiếp tục tiến hành các bược phân tích tiếp theo.
Kết quả phân tích nhân tố được chấp nhận khi tiêu chuẩn phương sai trích (Variance Explained Criteria) > 50% và giá trị Eigenvalue lớn hơn 1 (theo Gerbing &
Anderson, 1998). Dựa vào kết quảtrên, tổng phương sai trích là 69,558% > 50% do đó phân tích nhân tốlà phù hợp.
Đặt tên cho các nhóm nhân tố:
- Nhân tố1 (Factor 1) gồm 4 biến quan sát: SUDUNG1, SUDUNG2, SUDUNG3, SUDUNG4. Nghiên cứu đặt tên nhân tốmới này là “Nhận thức tính dễsửdụng”.
Trường Đại học Kinh tế Huế
- Nhân tố2 (Factor 2) gồm 4 biến quan sát: HUUICH1, HUUICH2, HUUICH3, HUUICH4. Nghiên cứu đặt tên nhân tốmới này là “Nhận thức sựhữu ích”.
- Nhân tố 3 (Factor 3) gồm 4 biến quan sát: XAHOI1, XAHOI2, XAHOI3, XAHOI4. Nghiên cứu đặt tên nhân tốmới này là “Ảnh hưởng xã hội”.
- Nhân tố (Factor 4) gồm 3 biến quan sát: RUIRO1, RUIRO2, RUIRO3.
Nghiên cứu đặt tên nhân tốmới này là “Nhận thức sựgiảm rủi ro”
- Nhân tố 5 (Factor 5) gồm 3 biến quan sát: SUDUNG1, SUDUNG2, SUDUNG3. Nghiên cứ này đặt tên nhân tốmới này là “Chi phí sửdụng”.
- Nhân tố 6 (Factor 6) gồm 3 biến quan sát: CONGVIEC1, CONGVIEC2, CONGVIEC3. Nghiên cứu này đặt tên nhân tốmới này là “Ảnh hưởng của công việc”.
2.3.4.3 Kiểm định KMO và Bartlett’s Test biến phụthuộc
Các điều kiện kiểm định KMO và Bartlett’s Test biến phụ thuộc tương tụ các điều kiện kiểm định của biến độc lập. Sau khi tiến hành phân tích đánh giá chung quyết định sử dụng của khách hàng đối với dịch vụ TTKDTM của Ngân hàng Agribank chi nhánh Huế qua 3 biến quan sát, kết quả cho chỉ số KMO là 0,695 (lớn hơn 0,5) và kiểm định Bartlett’s Test cho giá trị Sig. = 0,000 (bé hơn 0,05) nên dữliệu thu nhập được đáp ứng với điều kiện đểtiến hành phân tích nhân tố.
Bảng 2. 13 Kiểm định KMO và Bartlett’s Test biến phụthuộc KMO and Bartlett’s Test
TrịsốKMO (Kaiser Meyer –Olkin of Sampling Adequacy)
0,695
Đại lượng thống kê Bartlett’s Test
Approx. Chi-Square 106,162
df 3
Sig. 0,000
(Nguồn: Kết quả điều tra xửlý của tác giả năm 2020)
Trường Đại học Kinh tế Huế
2.3.4.4 Phân tích nhân tốkhám phá EFA biến phụthuộc
Bảng 2. 14 Rút trích nhân tốbiến phụthuộc Quyết định sửdụng Hệsốtải
QUYETDINH1 0,866
QUYETDINH2 0,848
QUYETDINH3 0,803
Phướng sai tích lũy tiến (%) 70,466
(Nguồn: Kết quả điều tra xửlý của tác giả năm 2020)
Kết quả phân tích nhân tố khám phá rút trích ra được một nhân tố, nhân tố này được tạo ra từ 3 biến quan sát mà đề tài đã đềxuất từ trước, nhằm mục đích rút ra kết luận về quyết định sử dụng của khách hàng đối với dịch vụ TTKDTM của Ngân hàng Agribank chi nhánh Nam sông Hương. Nhân tố này được gọi là “Quyết định sửdụng”.
Quá trình phân tích nhân tố EFA trên đã xácđịnh được 6 nhân tố ảnh hưởng đến quyết định sử dụng của khách hàng tại Thành phố Huế đối với dịch vụTTKDTM của Ngân hàng Agribank chi nhánh Huế, đó là “Nhận thức sự hữu ich”, “Nhận thức tính dễsửdụng”, “Ảnh hưởng xã hội”, “Nhận thức sựgiảm rủi ro”, “Chi phí sửdụng” và
“Ảnh hưởng công việc”.
Như vậy, mô hình nghiên cứu sau khi phân tích nhân tố khám phá EFA không có gì thayđổi đáng kể so với ban đầu, không có biến quan sát nào bị loại ra khỏi mô hình trong quá trình kiểm định độ tin cậy thang đo và phân tích nhân tố
khám phá.