BÀI THI KẾT THÚC HỌC PHẦN MÔN NGHIÊN CỨU MARKETING 2

BỘ TÀI CHÍNH TRƯỜNG ĐẠI HỌC TÀI CHÍNH MARKETING Lớp học phần 2121702049603 Khoa Marketing Chuyên ngành Quản trị Marketing BÀI THI KẾT THÚC HỌC PHẦN MÔN NGHIÊN CỨU MARKETING 2 Giảng viên hướng dẫn Th s.

BỘ TÀI CHÍNH TRƯỜNG ĐẠI HỌC TÀI CHÍNH MARKETING

Lớp học phần: 2121702049603

Khoa: Marketing Chuyên ngành: Quản trị Marketing BÀI THI KẾT THÚC HỌC PHẦN MÔN NGHIÊN CỨU

MARKETING 2

Giảng viên hướng dẫn: Th.s Dư Thị Chung

Nhóm sinh viên thực hiện:

Lê Thị Quế Trân - 2021001621

Đặng Thanh Quý - 2021006499

Phạm Huỳnh Quỳnh Giang - 202100116

Nguyễn Hoàng Ngân – 2021006508

Thành phố Hồ Chí Minh, 2022

CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM

Độc Lập – Tự Do – Hạnh Phúc BIÊN BẢN ĐÁNH GIÁ MỨC ĐỘ HOÀN THÀNH CÔNG VIỆC

3 Phạm Huỳnh Quỳnh Giang 2021000116

4 Huỳnh Thanh Phong 2021000092

5 Nguyễn Hoàng Ngân 2021006508

Buổi họp đánh giá kết thúc vào lúc: 24 giờ 00 phút cùng ngày

Nhóm trưởng (ký và ghi rõ họ tên)

MỤC LỤC

CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU TỔNG QUAN VỀ ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU 1

1.1 Lý do chọn đề tài 1

1.2 Mục tiêu nghiên cứu 2

1.3 Đối tượng nghiên cứu 2

1.4 Phạm vi nghiên cứu 2

1.5 Phương pháp nghiên cứu 3

1.5.1 Phương pháp định tính 3

1.5.2 Phương pháp định lượng 3

1.6 Giả thuyết và mô hình đề xuất nghiên cứu 4

1.6.1 Giả thuyết nghiên cứu 4

1.6.2 Mô hình nghiên cứu 4

1.6.3 Mô hình nghiên cứu đề xuất 6

CHƯƠNG 2: XỬ LÝ DỮ LIỆU VÀ KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU 9

2 9

2.1 Thông tin về mẫu (thống kê mô tả) 9

2.1.1 Ý nghĩa 9

2.1.2 Ý nghĩa các đại lượng/ chỉ số cần phân tích 9

2.1.3 Thao tác 9

2.1.4 Thông tin giới tính của mẫu quan sát 11

2.1.5 Thông tin độ tuổi của mẫu quan sát 12

2.1.6 Thông tin nghề nghiệp của mẫu quan sát 13

2.1.7 Thông tin thu nhập của mẫu quan sát 14

2.1.8 Thông tin trình độ học vấn của mẫu quan sát 15

2.2 Kiểm tra độ tin cậy của thang đo bằng Cronbach’s Alpha 16

2.2.1 Ý nghĩa 16

2.2.2 Ý nghĩa các đại lượng/ chỉ số cần phân tích 16

2.2.3 Thao tác 17

2.2.4 Kết quả 17

2.3 Phân tích nhân tố EFA 22

2.3.1 Ý nghĩa 22

2.3.2 Thao tác 22

2.3.3 Ý nghĩa các đại lượng/ chỉ số cần phân tích 23

2.3.4 Phân tích nhân tố khám phá EFA cho biến độc lập 24

2.3.5 Phân tích nhân tố khám phá EFA cho biến phụ thuộc 29

2.4 Phân tích hồi quy tuyến tính 31

2.4.1 Ý nghĩa 31

2.4.2 Ý nghĩa các đại lượng/ chỉ số cần phân tích 31

2.4.3 Thao tác 32

2.4.4 Kết quả 32

2.5 Kiểm định mối liên hệ giữa các biến định tính ( chi bình phương: Crosstabs) 39 2.5.1 Ý nghĩa 39

2.5.2 Thao tác 40

2.5.3 Kết quả 40

2.6 Kiểm định sự khác biệt về trị trung bình ANOVA, T-Test 41

2.6.1 Ý nghĩa 41

2.6.2 Kiểm định Independent Sample T-Test 41

2.6.3 Phân tích One way Anova 42

CHƯƠNG 3: KẾT LUẬN VÀ MỘT SỐ HÀM Ý QUẢN TRỊ 46

3 46

3.1 Tóm tắt kết quả nghiên cứu 46

3.1.1 Về phương pháp nghiên cứu 46

3.1.2 Về các giả thuyết nghiên cứu 46

3.1.3 Kết quả nghiên cứu 46

3.1.4 Hạn chế của đề tài 49

3.2 Một số đề xuất giải pháp 49

PHỤ LỤC 54

TÀI LIỆU THAM KHẢO 62

DANH MỤC BẢNG

Bảng 2.1 Phân tích thống kê mô tả về Giới tính 10

Bảng 2.2 Phân tích thống kê mô tả về Độ tuổi 11

Bảng 2 3Phân tích thống kê mô tả về Nghề nghiệp 12

Bảng 2 4 Phân tích thống kê mô tả về Thu nhập 13

Bảng 2 5 Phân tích thống kê mô tả Trình độ học vấn 14

Bảng 2 6 Bảng kiểm định các yếu tố ảnh hưởng đến hành vi sử dụng E-Banking tại Ngân hàng BIDV của khách hàng ở TP HCM lần 1 19

Bảng 2 7 Bảng kiểm định yếu tố nhận thức lợi ích và yếu tố chi phí dịch vụ ảnh hưởng đến hành vi sử dụng E-Banking tại ngân hàng BIDV của khách hàng ở TP HCM lần 2 20

Bảng 2 8 Bảng kiểm định yếu tố chi phí dịch vụ ảnh hưởng đến hành vi sử dụng E-Banking tại ngân hàng BIDV của khách hàng ở TP HCM lần 3 21

Bảng 2 9 Bảng Rotated Component Matrixa 24

Bảng 2 10 Bảng kết quả hệ số KMO và Bartlett’s Test của biến độc lập 25

Bảng 2 11 Bảng phương sai trích 26

Bảng 2 12 Bảng ma trận xoay phân tích nhân tố biến độc lập trong SPSS 28

Bảng 2 13Bảng kết quả hệ số KMO và Bartlett’s Test của biến phụ thuộc 28

Bảng 2.14 Bảng phương sai trích 29

Bảng 2.15 Bảng kết quả phân tích nhân tố khám phá phụ thuộc 29

Bảng 2.16 Kết quả hệ số R square 32

Bảng 2.17 Kết quả Anova 33

Bảng 2.19 Bảng kết quả kiểm định Chi-square 39

Bảng 2 20 Kiểm định Independent Sample T-Test 41

Bảng 2 21 Bảng Homogeneity of Variances của nhóm thu nhập và hành vi 41

Bảng 2 22 Bảng phân tích One-Way ANOVA 41

Bảng 2.23 Bảng Homogeneity of Variances của nhóm nghề nghiệp và hành vi 42

Bảng 2.24 Bảng Robust Tests of Equality of Means của nhóm nghề nghiệp và hành vi 42

Bảng 2 25 Bảng Descriptives của nhóm nghề nghiệp và Hành vi sử dụng 43

DANH MỤC HÌNH

Hình 2.1 Biểu đồ tần suất các phần dư chuẩn hóa 34Hình 2.2 Biểu đồ khảo sát phân phối chuẩn của phần dư 35Hình 2.3Biểu đồ phân tán phần dư chuẩn hóa 36Hình 2.4Mô hình nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến hành vi sử dụng E-banking tại ngân hàng BIDV của khách hàng ở Thành phố Hồ Chí Minh 38

DANH MỤC CHỮ VIẾT TẮT

CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU TỔNG QUAN VỀ ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU

1.1 Lý do chọn đề tài

Trong bối cảnh đại dịch COVID-19 bùng phát cùng với cuộc cách mạng côngnghiệp 4.0 đang dần trở thành mục tiêu chiến lược của Việt Nam, con người càng trởnên phụ thuộc vào Internet Qua đó, dễ dàng nhận thấy những lợi ích của hành vikhông dùng tiền mặt để thanh toán, mang đến sự an toàn, giải quyết các vấn đề vềthanh toán nhanh chóng, kiểm soát tình hình dịch bệnh Đây cũng là bước đầu vữngchắc cho sự chuyển đổi mạnh mẽ từ xu hướng thanh toán bằng tiền mặt sang thanhtoán trực tuyến Theo số liệu từ Công ty cổ phần Thanh toán quốc gia Việt Nam(Napas): “5 tháng đầu năm 2021, hệ thống chuyển mạch tài chính và bù trừ điện tửNapas đã xử lý hơn 800 triệu giao dịch, tương ứng với hơn 8 triệu tỷ đồng, tăng trưởng113% về số lượng và 169% về giá trị giao dịch so với cùng kỳ năm 2020 Tổng giá trịgiao dịch thanh toán thẻ tại các điểm bán hàng (POS) và tổng giá trị thanh toán thẻ, víđiện tử qua cổng thanh toán trực tuyến Napas tăng trưởng tương ứng là 50% và 125%

so với cùng kỳ năm 2020”, những con số nêu trên thể hiện mức độ khả quan đối vớingành tài chính - ngân hàng và đáp ứng nhu cầu khách hàng ngày càng được chú trọng

Một trong số đó là dịch vụ E-banking, với những tiện ích mang lại, E-banking

đã trở thành một “trào lưu” xã hội Theo báo cáo thống kê của Chính phủ, tính đếntháng 1/2020 dịch vụ Internet có hơn 68,17 triệu người dùng, 30 triệu người sử dụng hệthống thanh toán ngân hàng mỗi ngày Con số được xem là “lý tưởng” cho sự phát triểndịch vụ E-banking của các ngân hàng “gạo cội” trong thời buổi hiện nay BIDV đã tậndụng triệt để cơ hội này để trở thành một trong những ngân hàng tiên phong, với bướcđầu cho ra mắt dịch vụ BIDV thế hệ mới với sự kết hợp của hai dịch vụ InternetBanking (BIDV Online) và Mobile Banking

Nhận thức được những lợi ích cốt lõi mà dịch vụ E-banking mang lại, nhóm

nghiên cứu đã lựa chọn đề tài Khảo sát các yếu tố ảnh hưởng đến hành vi sử dụng

yếu tố thúc đẩy hành vi sử dụng của khách hàng Từ đó, rút kinh nghiệm, đề xuấtphương hướng đến doanh nghiệp, tổ chức ngân hàng có thể đề ra chiến lược phù hợpđối với việc phát triển dịch vụ, đáp ứng nhu cầu không ngừng nâng cao của kháchhàng.

1.2 Mục tiêu nghiên cứu

Đề tài “Khảo sát các yếu tố ảnh hưởng đến hành vi sử dụng E-banking tại ngânhàng BIDV của khách hàng tại TP.Hồ Chí Minh” được nghiên cứu để phục vụ cho mụctiêu như:

- Trước tiên là thu thập thông tin, dữ liệu cụ thể về các yếu tố ảnh hưởng đến hành vi sửdụng của khách hàng đối với dịch vụ E-banking của ngân hàng BIDV

- Tiếp theo là dùng các phương pháp nghiên cứu để phân tích, đánh giá những yếu tố ảnhhưởng đến hành vi sử dụng E-banking của ngân hàng BIDV

- Thông qua các đánh giá, đo lường trên, xác định tâm lý phản ứng, thái độ và hành vi sửdụng E-banking của khách hàng ở TP Hồ Chí Minh

- Cuối cùng, mục tiêu chủ yếu của nghiên cứu là nắm bắt các cơ sở, yếu tố ảnh hưởng đếnhành vi sử dụng E-banking của khách hàng, từ đó đưa ra các biện pháp, đề ra các chiếnlược marketing nhằm thúc đẩy, nâng cao hiệu quả hoạt động kinh doanh trong bối cảnhkinh tế sụt giảm, đặc biệt là giai đoạn phục hồi sau tình hình đại dịch Covid căngthẳng

 Đối tượng nghiên cứu : Yếu tố ảnh hưởng đến hành vi sử dụng E-banking thuộcngân hàng BIDV

 Đối tượng chính để khảo sát nghiên cứu : Người tiêu dùng sinh sống và làm việctại TP.HCM

Không gian nghiên cứu: Thành phố Hồ Chí Minh

Thời gian nghiên cứu: 9/4/2022 - 26/4/2022.

1.5 Phương pháp nghiên cứu

- Phương pháp định lượng cụ thể : Phương pháp khảo sát trực tuyến

- Cách thức thu thập dữ liệu : Thu thập dữ liệu sơ cấp thông qua khảo sát trực tuyến(khảo sát dựa trên bảng câu hỏi được thiết kế sẵn)

- Mục tiêu của phương pháp : Đo lường ảnh hưởng của các yếu tố đến hành vi sửdụng E-banking của ngân hàng BIDV tại phố Hồ Chí Minh; giúp tiết kiệm thời gian

và chi phí

 Các bước thực hiện :

1 Xây dựng câu hỏi khảo sát: (Phụ lục …)

2 Chọn mẫu khảo sát: Người tiêu dùng sinh sống và làm việc tại Thành phố Hồ

Chí Minh có quan tâm đến dịch vụ E-banking của ngân hàng BIDV

3 Thực hiện khảo sát: Sử dụng nền tảng Google Form để tạo hệ thống câu hỏi

khảo sát sau đó phân phối trên các nền tảng Facebook (đăng bài trên các diễn đàn,group thảo luận, group tiêu dùng, ), Instagram,

4 Phân tích kết quả thu được: các yếu tố tác động đến hành vi sử dụng E-banking

thuộc ngân hàng BIDV tại TP Hồ Chí Minh của khách hàng

1.6

Giả thuyết và mô hình đề xuất nghiên cứu

1.6.1

Giả thuyết nghiên cứu

1.6.1.1 Khái niệm về hành vi tiêu dùng của khách hàng

Thuật ngữ hành vi người tiêu dùng (Tiếng Anh: Consumer Behavior) là hành vicủa người tiêu dùng có thể được định nghĩa là những hành vi của các cá nhân (ngườitiêu dùng) liên quan trực tiếp đến việc tìm kiếm, đánh giá, lựa chọn, sử dụng và loại bỏhàng hóa và dịch vụ Hay nói cách khác, hành vi người tiêu dùng là quá trình và hànhđộng ra quyết định của những người liên quan đến việc mua và sử dụng sản phẩm.Theo Philip Kotler, “hành vi của người tiêu dùng là việc nghiên cứu cách các cá nhân,nhóm và tổ chức lựa chọn, mua, sử dụng và loại bỏ hàng hóa, dịch vụ, ý tưởng và trảinghiệm để thỏa mãn nhu cầu và mong muốn của họ”

1.6.1.2 Khái niệm về E-Banking

E-Banking (ngân hàng điện tử) là một dạng của thương mại điện tử ứng dụngtrong hoạt động kinh doanh NH Đây chính là sự kết hợp giữa một số dịch vụ ngânhàng truyền thống với công nghệ thông tin và điện tử viễn thông Nhắc tới ngân hàngđiện tử là nhắc tới một loại hình dịch vụ tạo điều kiện cho khách hàng kiểm tra thôngtin hoặc giao dịch bằng hình thức online thông qua tài khoản ngân hàng

E-Banking cho phép người dùng thực hiện giao dịch online khi kết nối với internet

hoặc mạng viễn thông mà không cần đến quầy hoặc dùng thẻ ATM Bạn chỉ cần truy

cập dịch vụ e-Banking qua internet hoặc kết nối với mạng viễn thông trên các thiết bịđiện tử như điện thoại di động, laptop, ipad,

1.6.2

Mô hình nghiên cứu

Mô hình TPB-Lý thuyết hành vi có kế hoạch hay lý thuyết hành vi hoạch định (The Theory of Planning Behaviour)

Thuyết hành vi có kế hoạch (TPB) được phát triển từ lý thuyết hành vi hợp lý (Aizen

và Fishbein, 1975), lý thuyết này được tạo ra để khắc phục sự hạn chế của lí thuyếttrước về việc cho rằng hành vi của con người là hoàn toàn do kiểm soát lý trí Theo Lýthuyết về hành vi hợp lý, nếu một người có thái độ tích cực đối với hành vi và nhữngngười quan trọng của họ cũng mong đợi họ thực hiện hành vi (tức là nhân tố tiêu chuẩnchủ quan), thì kết quả là họ có mức độ ý định hành vi cao hơn (có nhiều động lực hơn)

và nhiều khả năng sẽ hành động (thực hiện ý định) Điều này đã được chứng minhtrong nhiều nghiên cứu, khẳng định mối liên kết giữa thái độ và tiêu chuẩn chủ quanđối với ý định hành vi, và sau đó là thực hiện hành vi

Mô hình TRA-Thuyết hành động hợp lý (Theory of reasoned action)

Thuyết hành động hợp lý (TRA) nhằm giải thích mối quan hệ giữa thái độ và hành vitrong hành động của con người Thuyết này được sử dụng để dự đoán cách mà các cánhân sẽ hành xử dựa trên thái độ và ý định hành vi đã có từ trước của họ Các cá nhân

sẽ hành động dựa vào những kết quả mà họ mong đợi khi thực hiện hành vi đó

Mô hình hợp nhất về chấp nhận và sử dụng công nghệ (UTAUT)

Năm 2003, mô hình Unified Theory of Acceptance and Use of Technology - UTAUTđược xây dựng bởi Viswanath Venkatesh, Michael G Moris, Gordon B.Davis, và Fred

D Davis dựa trên tám mô hình/lý thuyết thành phần, đó là: Thuyết hành động hợp lý(TRA - Ajzen & Fishbein, 1975), thuyết hành vi dự định (TPB - Ajzen, 1985), mô hìnhchấp nhận công nghệ (TAM - Davis, 1980; TAM 2 - Venkatesh & Davis, 2000), môhình động cơ thúc đẩy (MM - Davis, Bagozzi và Warshaw, 1992), mô hình kết hợpTAM và TPB (C - TAM - TPB - Taylor & Todd, 1995), mô hình sử dụng máy tính cánhân (MPCU - Thompson, Higgins & Howell, 1991), thuyết truyền bá sự đổi mới (IDT

- Moore & Benbasat, 1991), thuyết nhận thức xã hội (SCT - Compeau & Higgins,1995) Bao gồm các yếu tố: Hiệu quả mong đợi, Nỗ lực mong đợi, Ảnh hưởng của xãhội, Các điều kiện thuận tiện, Các yếu tố trung gian Theo nghiên cứu và nhận định củaVenkatesh (2003), mô hình UTAUT giải thích được 70% các trường hợp trong ý định

sử dụng, tốt hơn so với bất kỳ mô hình nào trước đây, khi mà chúng chỉ có thể giảithích được từ 30-45%.

1.6.3

Mô hình nghiên cứu đề xuất

Nghiên cứu lựa chọn mô hình dựa vào Mô hình TPB-Lý thuyết hành vi có kếhoạch hay lý thuyết hành vi hoạch định (Aizen và Fishbein, 1975), Mô hình TRA-Thuyết hành động hợp lý, Mô hình hợp nhất về chấp nhận và sử dụng công nghệ(UTAUT) cùng với các báo cáo nghiên cứu như Các nhân tố ảnh hưởng đến chấp nhận

sử dụng dịch vụ ngân hàng số (Th.s NGuyễn Thị Ngà, Tuyết Hằng, Ngọc Hằng, NgọcHuyền, Cẩm Thư, Hoàng Lam - 2021); Nhân tố tác động đến ý định sử dụng dịch vụMobile banking của khách hàng tại ngân hàng tại ngân hàng TMCP sài gòn (SCB)(2021), hình thành mô hình nghiên cứu đề xuất bao gồm 7 yếu tố tác động đến hành

vi sử dụng E-banking tại ngân hàng BIDV của khách hàng ở thành phố Hồ Chí Minh(1) Thói quen, (2) Nhận thức lợi ích, (3) Độ tin cậy, (4) Nhu cầu sử dụng, (5) Rủi ro,(6) Chi phí, (7) Môi trường

Thông qua kết quả nghiên cứu định tính, trong quá trình thảo luận 5/5 thành viên trongnhóm nghiên cứu đồng ý với mô hình đề xuất 7 yếu tố tác động đến hành vi sử dụng E-banking tại ngân hàng BIDV của khách hàng tại Thành phố Hồ Chí Minh

H1: Thói quen sử dụng dịch vụ E-Banking của khách hàng

H2 : Nhận thức lợi ích của khách hàng về việc sử dụng E-Banking

H3: Độ tin cậy của thương hiệu

H4:Nhu cầu của khách hàng về việc sử dụng E-Banking

H5: Nhận thức rủi ro của Ebanking

H6: Chi phí dịch vụ

H7 Môi trường tác động đến hành vi sử dụng E-Banking của khách hàng

Hình 1.1 Mô hình nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến hành vi sử dụng E-banking tại ngân hàng BIDV của khách hàng ở Thành phố

Hồ Chí Minh

TÓM TẮT CHƯƠNG 1

Chương 1 của đề tài đã giới được những nội dung quan trọng như trình bày được lý do chọn đề tài mục tiêu, đối tượng, phạm vi và phương pháp nghiên cứu, đồng thời còn đưa ra được mô hình nghiên cứu đề xuất làm nền tảng cho đề tài

CHƯƠNG 2: XỬ LÝ DỮ LIỆU VÀ KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU

2.1 Thông tin về mẫu (thống kê mô tả)

2.1.1

Ý nghĩa

Thống kê mô tả là kỹ thuật giúp người nghiên cứu mô tả tổng quát, tóm tắt vềđặc trưng của dữ liệu khảo sát và mẫu nghiên cứu, gồm có: thống kê tần số, các đạilượng thống kê mô tả, bảng kết hợp nhiều biến, Ví dụ: Mẫu khảo sát có bao nhiêunam, bao nhiêu nữ Thu nhập thuộc khoảng nào,

2.1.2

Ý nghĩa các đại lượng/ chỉ số cần phân tích

Các thuộc tính cần khai báo là:

- Variance: Phương sai

- Range: Khoảng biến thiên (GTLN, GTNN)

- Mode: Số được lặp lại nhiều

- Kurtosis: Hệ số đo độ nhọn (Thước đo độ rộng hình chóp của một phân phối,thường phân phối chuẩn có hệ số này là 3)

- Skewness: Hệ số bất đối xứng (Thước đo độ không đối xứng của một phân phối,phân phối chuẩn có hệ số này là 0 vì các quan sát phân phối đối xứng)

2.1.3

Thao tác

 B1: Khai báo biến (Lưu ý mục nào việc làm đầu tiên cũng là khai báo biến)

TH1: Câu hỏi 1 câu trả lời (SA) sẽ được khai báo thành 01 biến trong file nhập liệuTH2: Câu hỏi nhiều câu trả lời (MA) sẽ được khai báo thành n biến trong file nhậpliệu Số n bằng tổng số đáp án có sẵn trong câu hỏi đó.

 B2: Để phân tích thống kê tần số trên SPSS, truy cập vào Analyze > DescriptiveStatistics > Frequencies > Đưa hết tất cả các biến cần chạy thống kê mô tả từmục bên trái sang mục bên phải Variable (s) > chọn ô Display Frequency Tables

> chọn Statistics > Chọn Continue > Chọn OK

 B3: Đọc kết quả

- Cột Frequency: Thể hiện tần số của những người chọn giá trị đó

- Cột Percent: Tỷ lệ phần trăm của của những người chọn giá trị đó

- Cột Valid Percent: Tỷ lệ phần trăm hợp lệ

- Cột Cumulative Percent: Phần trăm tích lũy Giá trị sau sẽ bằng phần trăm giá trịđầu cộng tất cả giá trị phía trước nó cộng giá trị phần trăm của nó

Thiết kế nghiên cứu định lượng

 Mục đích

Thực nghiệm một cách có hệ thống về các yếu tố liên quan đến mức độ tin cậy đối vớiNgân hàng BIDV của người dùng qua các số liệu cụ thể từ các biến quan sát như nhậnthức lợi ích, rủi ro, độ tin cậy của khách hàng, nhu cầu, chi phí dịch vụ, môi trường,thói quen đối với Ngân hàng BIDV

Bảng 2.1 Phân tích thống kê mô tả về Giới tính

Frequency: Trong tổng số 200 người tham gia khảo sát, có 120 người thuộc nhóm nam giới, 80 người chọn nhóm nữ giới trên tổng số 200 người

Percent: Là số phần trăm của người thực hiện khảo sát đó (Ví dụ: 120 chia 200, kết quả

là 60,0%)

Valid Percent: Không có trường hợp khảo sát nào không hợp lệ (Nếu không có

Missing, giá trị cột Valid Percent sẽ bằng với giá trị cột Percent)

Cumulative Percent: Tỷ lệ phần trăm tích lũy chỉ tính trên các giá trị hợp lệ Tỷ lệ phầntrăm sẽ cộng dồn tới khi đủ 100% (Ví dụ: 100% là từ 40%+ 60% và sẽ cộng dồn đến khi đủ 100%)

2.1.5

Thông tin độ tuổi của mẫu quan sát

Độ tuổi

Frequency Percent

Valid Percent Cumulative Percent

Bảng 2.2 Phân tích thống kê mô tả về Độ tuổi

Frequency: Trong tổng số 200 người tham gia khảo sát, có 04 người thuộc nhóm tuổi dưới 18 tuổi, nhóm tuổi từ 18-25 tuổi có 145 người thuộc nhóm tuổi này, nhóm tuổi từ 26-35 tuổi có 46 người chọn, 5 người chọn nhóm tuổi từ 36-50 tuổi

Percent: Là số phần trăm của người thực hiện khảo sát đó (Ví dụ: 04 chia 200, kết quả

là 2,0%)

Valid Percent: Không có trường hợp khảo sát nào không hợp lệ (Nếu không có

Missing, giá trị cột Valid Percent sẽ bằng với giá trị cột Percent)

Cumulative Percent: Tỷ lệ phần trăm tích lũy chỉ tính trên các giá trị hợp lệ Tỷ lệ phầntrăm sẽ cộng dồn tới khi đủ 100% (Ví dụ: 74,5% là từ 20%+ 72,5% và sẽ cộng dồn đếnkhi đủ 100%)

2.1.6

Thông tin nghề nghiệp của mẫu quan sát

Nghề nghiệp

Frequency Percent

ValidPercent

CumulativePercent

Valide Học sinh, sinh

Bảng 2 3Phân tích thống kê mô tả về Nghề nghiệp

Frequency: Trong tổng số 200 người tham gia khảo sát, có 125 người là học sinh, sinh viên, 60 người thuộc nhóm nhân viên văn phòng, 15 người chọn công việc tự do trên tổng số 200 người

Percent: Là số phần trăm của người thực hiện khảo sát đó (Ví dụ: 125 chia 200, kết quả

là 62,5%)

Valid Percent: Không có trường hợp khảo sát nào không hợp lệ (Nếu không có

Missing, giá trị cột Valid Percent sẽ bằng với giá trị cột Percent)

Cumulative Percent: Tỷ lệ phần trăm tích lũy chỉ tính trên các giá trị hợp lệ Tỷ lệ phầntrăm sẽ cộng dồn tới khi đủ 100% (Ví dụ: 92,5% là từ 62,5%+ 30% và sẽ cộng dồn đếnkhi đủ 100%)

2.1.7

Thông tin thu nhập của mẫu quan sát

Thu nhập

Frequency Percent

Valid Percent Cumulative Percent

Bảng 2 4 Phân tích thống kê mô tả về Thu nhập

Frequency: Trong tổng số 200 người tham gia khảo sát, có 42 người thu nhập dưới 5 triệu, 106 người thuộc nhóm thu nhập 5 triệu - 10 triệu, 32 người chọn nhóm thu nhập

10 triệu - 15 triệu, có 15 người chọn nhóm thu nhập 15 triệu - 20 triệu, 4 người trên

200 người chọn nhóm thu nhập trên 20 triệu

Percent: Là số phần trăm của người thực hiện khảo sát đó (Ví dụ: 42 chia 200, kết quả

là 21%)

Valid Percent: Không có trường hợp khảo sát nào không hợp lệ (Nếu không có

Missing, giá trị cột Valid Percent sẽ bằng với giá trị cột Percent)

Cumulative Percent: Tỷ lệ phần trăm tích lũy chỉ tính trên các giá trị hợp lệ Tỷ lệ phầntrăm sẽ cộng dồn tới khi đủ 100% (Ví dụ: 90% là từ 74%+ 16% và sẽ cộng dồn đến khi

đủ 100%)

2.1.8

Thông tin trình độ học vấn của mẫu quan sát

Trình độ học vấn

Frequency Percent

ValidPercent

CumulativePercent

Valid Dưới trung học phổ

Bảng 2 5 P hân tích thống kê mô tả Trình độ học vấn

Frequency: Trong tổng số 200 người tham gia khảo sát, có 4 người chọn nhóm dưới trung học phổ thông, 13 người thuộc nhóm trung cấp, cao học, 168 người chọn nhóm đại học, có 15 người chọn nhóm trên đại học

Percent: Là số phần trăm của người thực hiện khảo sát đó (Ví dụ: 04 chia 200, kết quả

là 2,0%)

Valid Percent: Không có trường hợp khảo sát nào không hợp lệ (Nếu không có

Missing, giá trị cột Valid Percent sẽ bằng với giá trị cột Percent)

Cumulative Percent: Tỷ lệ phần trăm tích lũy chỉ tính trên các giá trị hợp lệ Tỷ lệ phầntrăm sẽ cộng dồn tới khi đủ 100% (Ví dụ: 8,5% là từ 6,5%+ 2,0% và sẽ cộng dồn đến khi đủ 100%)

2.2 Kiểm tra độ tin cậy của thang đo bằng Cronbach’s Alpha

2.2.1

Ý nghĩa

Công cụ này sẽ giúp kiểm tra xem các biến quan sát của nhân tố mẹ có đáng tincậy hay không, có tốt không Phép kiểm định này phản ánh mức độ tương quan chặtchẽ giữa các biến quan sát trong cùng 1 nhân tố Nó cho biết trong các biến quan sátcủa một nhân tố, biến nào đã đóng góp vào việc đo lường khái niệm nhân tố, biến nàokhông Kết quả Cronbach Alpha của nhân tố tốt thể hiện rằng các biến quan sát chúng

ta liệt kê là rất tốt, thể hiện được đặc điểm của nhân tố mẹ, chúng ta đã có được mộtthang đo tốt cho nhân tố mẹ này

2.2.2

Ý nghĩa các đại lượng/ chỉ số cần phân tích

 Giá trị hệ số Cronbach’s Alpha cho biết thang đo lường có đủ điều kiện để tincậy hay không

 Từ 0.8 đến gần bằng 1: thang đo lường rất tốt;

 Từ 0.7 đến gần bằng 0.8: thang đo lường sử dụng tốt;

 Từ 0.6 trở lên: thang đo lường đủ điều kiện

 Hệ số tương quan biến tổng (Corrected Item - Total Correlation) là hệ số có ýnghĩa quan trọng trong việc phân tích độ tin cậy của thang đo, giúp người nghiên cứuphát hiện được các biến ít đóng góp đến thang đo và cân nhắc loại bỏ để tăng độ tin cậycủa thang đo Chỉ số tương quan biến tổng Corrected Item - Total Correlation nếu nhỏhơn 0.3, thì biến quan sát cần được loại bỏ

Phương sai của thang đo nếu loại biến

Hệ số tương quan với biến tổng

Cronbach’s Alpha nếu loại biến

Yếu tố thói quen sử dụng (α=.761)

Yếu tố độ tin cậy thương hiệu (α=.750)

→ Kết quả kiểm định lần 1 cho thấy hầu hết các biến quan sát của các nhóm yếu tố đều

có hệ số tương quan tổng biến phù hợp (≥ 0.3) và hệ số Cronbach’s Alpha ≥ 0.6 nên đạtyêu cầu về độ tin cậy

Tuy nhiên, trong nhóm yếu tố “nhận thức lợi ích” và “chi phí dịch vụ” xuất hiện cácbiến quan sát LI3 và CP4, CP5 lần lượt có hệ số tương quan biến tổng là 0.213 < 0.3,0.180 < 0.3 và 0.150 < 0.3 nên không đạt yêu cầu về độ tin cậy.

Vì vậy loại bỏ các biến LI3, CP4, CP5 không phù hợp và tiến hành chạy kiểm tra độ tincậy của thang đo bằng Cronbach’s Alpha lần 2 cho các yếu tố đó Riêng yếu tố chi phídịch vụ có 2 biến không đạt yêu cầu nên loại bỏ lần lượt các biến theo trình tự biến nào

có chỉ số Corrected Item – Total Correlation nhỏ nhất sẽ loại trước Cụ thể ở trườnghợp này sẽ loại bỏ biến CP5 trước

Phương sai của thang đo nếu loại biến

Hệ số tương quan với biến tổng

Cronbach’s Alpha nếu loại biến

Bảng 2 7 Bảng kiểm định yếu tố nhận thức lợi ích và yếu tố chi phí dịch vụ ảnh hưởng đến hành vi sử dụng E-Banking tại ngân hàng

BIDV của khách hàng ở TP HCM lần 2

→ Sau khi chạy Cronbach Alpha lại lần 2, kết quả kiểm định cho thấy các biến quansát của yếu tố nhận thức lợi ích đều có hệ số tương quan tổng biến phù hợp (≥ 0.3), hệ

số Cronbach’s Alpha là 0.626 ≥ 0.6 nên đạt yêu cầu về độ tin cậy

→ Biến quan sát CP4 của yếu tố chi phí dịch vụ là 0.198194 < 0.3, hệ số Cronbach’sAlpha là 0.583 <0 6 Cả 2 chỉ số đều không đạt yêu cầu về độ tin cậy nên tiếp tục tiếnhành loại bỏ biến CP4 và chạy kiểm tra độ tin cậy của thang đo bằng Cronbach’s Alphalần 3

2.3 Phân tích nhân tố EFA

2.3.1

Ý nghĩa

Dùng để rút gọn một tập hợp k biến quan sát thành một tập F (với F < k) các nhân tố có ý nghĩa hơn Trong nghiên cứu, chúng ta thường thu thập được một số

nhau Thay vì đi nghiên cứu 20 đặc điểm nhỏ của một đối tượng, chúng ta có thể chỉ nghiên cứu 4 đặc điểm lớn, trong mỗi đặc điểm lớn này gồm 5 đặc điểm nhỏ có sự tương quan với nhau Điều này giúp tiết kiệm thời gian và kinh phí nhiều hơn cho người nghiên cứu

2.3.2

Thao tác

Vào Analyze > Dimension Reduction > Factor > Đưa biến quan sát của các biếnđộc lập vào mục Variables (loại bỏ các biến bị loại ở phần Cronbach’s Alpha trước đó >Descriptives > chọn mục KMO and Barlett’s test of sphericity > Extraction chọn Varimax > Options chọn Softed by size và Suppress small coefficients, Absolute value below chọn 0.5 > Nhấp Continue để quay lại cửa sổ ban đầu> OK

2.3.3

Ý nghĩa các đại lượng/ chỉ số cần phân tích

- Hệ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) là một chỉ số dùng để xem xét sự thích hợp của

phân tích nhân tố Trị số của KMO phải đạt giá trị 0.5 trở lên (0.5 ≤ KMO ≤ 1) là điều

kiện đủ để phân tích nhân tố là phù hợp Nếu trị số này nhỏ hơn 0.5, thì phân tích nhân

tố có khả năng không thích hợp với tập dữ liệu nghiên cứu

- Kiểm định Bartlett (Bartlett’s test of sphericity) dùng để xem xét các biến quan sát

trong nhân tố có tương quan với nhau hay không Chúng ta cần lưu ý, điều kiện cần để

áp dụng phân tích nhân tố là các biến quan sát phản ánh những khía cạnh khác nhau của cùng một nhân tố phải có mối tương quan với nhau Điểm này liên quan đến giá trị hội tụ trong phân tích EFA được nhắc ở trên Do đó, nếu kiểm định cho thấy không có

ý nghĩa thống kê thì không nên áp dụng phân tích nhân tố cho các biến đang xem xét

Kiểm định Bartlett có ý nghĩa thống kê (sig Bartlett’s Test < 0.05), chứng tỏ các biến

quan sát có tương quan với nhau trong nhân tố

- Trị số Eigenvalue là một tiêu chí sử dụng phổ biến để xác định số lượng nhân tố trong phân tích EFA Với tiêu chí này, chỉ có những nhân tố nào có Eigenvalue ≥ 1

mới được giữ lại trong mô hình phân tích

- Tổng phương sai trích (Total Variance Explained) ≥ 50% cho thấy mô hình EFA là

phù hợp Coi biến thiên là 100% thì trị số này thể hiện các nhân tố được trích cô đọng được bao nhiêu % và bị thất thoát bao nhiêu % của các biến quan sát

- Hệ số tải nhân tố (Factor Loading) hay còn gọi là trọng số nhân tố, giá trị này biểu

thị mối quan hệ tương quan giữa biến quan sát với nhân tố Hệ số tải nhân tố càng cao, nghĩa là tương quan giữa biến quan sát đó với nhân tố càng lớn và ngược lại Các biến

có hệ số tải ( factor loading ) < 0,5 sẽ tiếp tục bị loại.

2.3.4

Phân tích nhân tố khám phá EFA cho biến độc lập

 Kết quả phân tích nhân tố khám phá EFA lần 1 cho kết quả không thỏa yêu cầu

vì nhân tố LI 2 cùng giải thích cho hai yếu tố 6 và 8 mà hai biến 563 và 542 < 0,3 không đạt yêu cầu nên bị loại

Rotated Component Matrix a

Extraction Method: Principal Component Analysis.

Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization

a Rotation converged in 7 iterations

Bảng 2 9 Bảng Rotated Component Matrix

 Sau khi bỏ nhân tố LI2 ta tiếp tục chạy EFA lần 2 cho kết quả thỏa yêu cầu như sau:

- Chỉ số KM0 của các biến độc lập là 0,821 đảm bảo lớn hơn 0,5, phân tích nhân số khám phá phù hợp

- Giá trị Sig của kiểm định Bartlett’ là 0.000 nhỏ hơn 0.05, phân tích nhân tố khám phá phù hợp

KMO and Bartlett's Test

Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling

Bartlett's Test of Sphericity

 Ở bảng Total Variance Explained

- Trích được 7 nhân tố thể hiện được đặc tính dữ liệu tốt nhất so với các nhân

58,001% sự biến thiên của dữ liệu tất cả các biến quan sát ở ban đầu ( tiêu chuẩn chỉ số là 50%)

Total Variance Explained

Comp

onent

Initial Eigenvalues

Extraction Sums of Squared Loadings

Rotation Sums of Squared Loadings

Tota

l

% of Variance

Cumulative % Total

% of Variance

Cumulative % Total

% of Variance

Cumulative %

1 5,44

3 19,440 19,440 5,443 19,440 19,440

2,80

8 10,029 10,029