5.5 Logistisen regressioanalyysin tulokset
5.5.2 Selittävien muuttujien merkitsevyys ja vaikutus
Logistisen regressioanalyysin tuloksista raportoidaan perinteisesti riskisuhteiden muutokset (Exp(β)) ja merkitsevyystasot. Lisäksi lasketaan riski (odds), joka saadaan vähentämällä riski-suhteen muutoksesta yksi ja kertomalla se sadalla ((Exp(β) -1) * 100). Tässä on laskettu näiden lisäksi myös marginaalivaikutukset (Mv) sekä niiden merkitsevyydet (pMv). Marginaalivaiku-tukset kertovat muutoksista todennäköisyyksissä. Todennäköisyys puolestaan saadaan kerto-malla Mv -arvo sadalla (Mv * 100). Riskisuhteiden muutosten raportointi on välttämätöntä, jotta vertailua aiempaan tutkimukseen voidaan tehdä. Riski on kuitenkin jossain määrin vaike-asti miellettävä käsite ja todennäköisyys kertoo ymmärrettävämmin selittävän muuttujan vai-kutuksen selitettävään muuttujaan. Siten tässä on päädytty raportoimaan molemmat. Tulokset esitetään ensin taulukoissa (taulukot 17, 18 ja 19), joiden jälkeen ne on raportoitu myös sanal-lisesti.
Malli a, e-laskupalvelu
Mallin a eli e-laskupalvelun tulokset esitetään taulukossa 17. Kuusi ensimmäistä tunnuslukua (sarakkeet) ovat logistisen regressioanalyysin tuottamia ja kaksi viimeistä osoittavat marginaa-livaikutuksen (Mv) sekä niiden merkitsevyyden (pMv). Logistisen regressioanalyysin yleiset merkitsevyystasot katsotaan referenssikategorioiden kohdalta. Tulosten mukaan ikä (p < .001), sukupuoli (p < .001), talouden koko (p = .001), tulot (p < .001), lainat (p < .001), sijoitukset (p
< .001) ja vakio (p <.001) ovat kaikki merkitseviä tekijöitä e-laskupalvelun omaksumisessa.
Taulukko 17: Logistisen regressioanalyysin tulokset – e-laskupalvelu (malli a)
Malli a: E-laskupalvelu (N = 10 094) Keski- Waldin Vapaus-
2 Referenssikategoria; 3 Referenssikategoriana naiset
Iän osalta havaitaan, että 25 – 34 -vuotiaiden riski omaksua e-laskupalvelu on 81,5 % (Exp(β)
= 1.815, p < .001) suurempi kuin referenssikategorian (18 – 24 -vuotiaat). Todennäköisyydestä kertova marginaalivaikutus puolestaan kertoo, että siirryttäessä referenssikategoriasta 25 – 34 -vuotiaisiin todennäköisyys omaksua e-laskupalvelu kasvaa 11,9 % (Mv = .119, pMv < .001).
35 – 49 -vuotiaiden osalta riski omaksua e-laskupalvelu on 67,5 % (Exp(β) = 1.675, p <.001) suurempi kuin referenssikategorian ja vastaavasti todennäköisyys kasvaa referenssikategoriaan verrattuna 10,5 % (Mv = .105, pMv < .001). 50 – 64 -vuotiaiden riski omaksua e-laskupalvelu on 44,4 % (Exp(β) = 1.444, p< .001) ja todennäköisyys 7,7 % (Mv = .077, pMv < .001) suurempi kuin referenssikategorian. Viimeisenä yli 65 -vuotiaiden riski omaksua e-laskupalvelu on 61,1
% (Exp(β) = 1.611, p< .001) ja todennäköisyys 9,8 % (Mv = .098, pMv < .001) suurempi kuin referenssikategorian. Koska tulosten mukaan riski ja todennäköisyys omaksua e-laskupalvelu kasvavat iän noustessa, niin hypoteesi H1a ei saa tukea.
Sukupuolen osalta havaitaan, että miehillä on 23,5 % (Exp(β) = .765, p< .001) pienempi riski kuin naisilla omaksua e-laskupalvelu. Marginaalivaikutus (Mv = -.050, pMv < .001) puolestaan paljastaa, että miesten todennäköisyys omaksua e-laskupalvelu on 5 % pienempi kuin naisten.
Tulokset eivät anna tukea myöskään hypoteesille H2a.
Kahden hengen talouksilla on 22,6 % (Exp(β) = .774, p< .001) pienempi riski omaksua e-laskupalvelu kuin referenssikategoriana toimivilla yhden hengen talouksilla. Saman suuntai-sesti todennäköisyys on kahden hengen talouksilla 4,6 % (Mv = -.046, pMv < .001) pienempi kuin yhden hengen talouksilla. Kolmen hengen talouksilla puolestaan on 27,4 % (Exp(β) = .726, p< .001) pienempi riski omaksua e-laskupalvelu kuin yhden hengen talouksilla todennä-köisyyden ollessa 5,8 % (Mv = -.058, pMv < .001) pienempi. Neljän hengen talouksien riski on 22,0 % (Exp(β) = .780, p= .004) pienempi kuin yhden hengen talouksien todennäköisyyden ollessa 4,4 % (Mv = -.044, pMv = .004) pienempi. Viimeisenä yli viiden hengen talouksilla riski omaksua e-laskupalvelu on 25,1 % (Exp(β) = .749, p= .004) pienempi kuin yhden hengen ta-louksilla todennäköisyyden ollessa 5,2 % (Mv = -.052, pMv = .005) pienempi. Tulokset viittaa-vat siihen, että yhden hengen taloudet omaksuviittaa-vat muita todennäköisemmin e-laskupalvelun osoittaen samalla hypoteesin H5a oikeaksi.
Tuloilla näyttää olevan positiivinen vaikutus e-laskupalvelun omaksumiseen. Tarkempi tarkas-telu paljastaa, että 1 000 – 2 000 €/kk ansaitsevilla on 62,1 % (Exp(β) = 1.621, p< .001)
suu-rempi riski omaksua e-laskupalvelu kuin referenssikategoriana toimivilla 0 – 999 €/kk ansait-sevilla. Saman suuntaisesti todennäköisyys omaksua e-laskupalvelu on 9,9 % (Mv = .099, pMv
< .001) suurempi. Seuraavaan tuloluokkaan siirryttäessä riski sekä todennäköisyys kasvavat edelleen. 3 000 – 4 999 €/kk ansaitsevien riski on 106,3 % (Exp(β) = 2.063, p< .001) suurempi kuin ensimmäiseen tuloluokkaan kuuluvilla todennäköisyyden ollessa 14,0 % (Mv = .140, pMv
< .001) suurempi. Yli 5 000 €/kk ansaitsevilla riski omaksua e-laskupalvelu on 88,1 % (Exp(β)
= 1.881, p= .005) suurempi kuin 0 – 999 €/kk ansaitsevilla todennäköisyyden ollessa 12,5 % (Mv = .125, pMv = .002) suurempi. Tulosten mukaan hypoteesi H7a saa tukea tuloksista.
Myös lainojen määrällä näyttää olevan positiivinen yhteys e-laskupalvelun omaksumisen kanssa. Kuluttajilla, joilla on lainoja 5 000 – 49 999 €, on 61,4 % (Exp(β) = 1.614, p< .001) suurempi riski omaksua e-laskupalvelu kuin referenssikategoriana toimivilla ensimmäiseen lainaluokkaan (0 – 4 999 €) kuuluvilla kuluttajilla. Saman suuntaisesti näillä kuluttajilla (lainoja 5 000 – 49 999 €) on 10,0 % (Mv = .100, pMv < .001) suurempi todennäköisyys omaksua e-laskupalvelu kuin referenssikategorialla. Kuluttajilla, joilla on lainoja 50 000 – 99 999 €, on 76,2 % (Exp(β) = 1.762, p < .001) suurempi riski kuin referenssikategorialla omaksua e-lasku-palvelu todennäköisyyden ollessa 11,6 % (Mv = .116, pMv < .001) suurempi. Kuluttajilla, joilla lainoja on 100 000 – 199 999 €, on puolestaan 85,0 % (Exp(β) = 1.850, p< .001) suurempi riski kuin referenssikategorialla omaksua e-laskupalvelu todennäköisyyden ollessa 12,5 % (Mv = .125, pMv < .001) suurempi. Siirryttäessä seuraavan lainaluokan (200 000 – 299 999 €) kulutta-jiin suunta jatkuu samana. Heillä riski omaksua e-laskupalvelu on 113,0 % (Exp(β) = 2.130, p
< .001) suurempi kuin ensimmäiseen lainaluokkaan kuuluvilla todennäköisyyden ollessa 14,8
% (Mv = .148, pMv < .001) suurempi. Viimeiseen lainaluokkaan kuuluvilla kuluttajilla (yli 300 000 €) riski omaksua e-laskupalvelu on 49,7 % (Exp(β) = 1.497, p= 0.21) suurempi kuin ensimmäiseen lainaluokkaan kuuluvilla todennäköisyyden ollessa 8,5 % (Mv = .085, pMv = .015) suurempi. Tulosten mukaan hypoteesi H9a saa tukea tuloksista.
Sijoitusten osalta havaitaan, että kuluttajilla, joilla on sijoituksia 100 – 999 €, on 85,0 % (Exp(β)
= 1.850, p< .001) suurempi riski omaksua e-laskupalvelu kuin referenssikategoriana toimivilla ensimmäiseen sijoitusluokkaan (0 – 99 €) kuuluvilla kuluttajilla. Saman suuntaisesti näillä ku-luttajilla on 14,6 % (Mv = .146, pMv < .001) suurempi todennäköisyys omaksua e-laskupalvelu kuin ensimmäiseen sijoitusluokkaan kuuluvilla. Kuluttajilla, joilla sijoituksia on 1 000 – 4 999
€, on 172,8 % (Exp(β) = 2.728, p< .001) suurempi riski omaksua e-laskupalvelu kuin referens-sikategorialla todennäköisyyden ollessa 22,6 % (Mv = .226, pMv < .001) suurempi. Kuluttajilla,
joilla on sijoituksia 5 000 – 19 999 €, on puolestaan 296,4 % (Exp(β) = 3.964, p< .001) suu-rempi riski omaksua e-laskupalvelu kuin referenssikategoriaan kuuluvilla todennäköisyyden ollessa 28,9 % (Mv = .289, pMv < .001) suurempi. Suunta jatkuu samana siirryttäessä kuluttajiin, joilla sijoituksia on 20 000 – 49 999 €. Heillä riski omaksua e-laskupalvelu on 368,5 % (Exp(β)
= 4.685, p< .001) suurempi kuin referenssikategoriaan kuuluvilla todennäköisyyden ollessa 31,3 % (Mv = .313, pMv < .001) suurempi. Seuraavaan sijoitusluokkaan (50 000 – 99 999 €) siirryttäessä riski omaksua e-laskupalvelu osoittautuu 365,3 % (Exp(β) = 4.653, p< .001) suu-remmaksi kuin referenssikategoriaan kuuluvilla todennäköisyyden ollessa 31,2 % (Mv = .312, pMv < .001) suurempi. Viimeiseen sijoitusluokkaan (sijoituksia yli 100 000 €) kuuluvien riski omaksua e-laskupalvelu on puolestaan 257,8 % (Exp(β) = 3.578, p< .001) suurempi kuin refe-renssikategoriaan kuuluvien todennäköisyyden ollessa 27,3 % (Mv = .273, pMv < .001) suu-rempi. Tulokset tukevat hypoteesia H10a.
Malli b, mobiili pankkipalvelu
Taulukko 18 esittää logistisen regression tulokset mobiilin pankkipalvelun osalta. Ikä (p <
.001), tulot (p < .001), lainat (p < .001), sijoitukset (p < .001) ja vakio (p < .001) havaittiin merkitseviksi mobiilin pankkipalvelun omaksumista selittäviksi tekijöiksi. Sen sijaan suku-puoli (p = .787) ja talouden koko (p = .617) eivät olleet merkitseviä tekijöitä.
Iän osalta havaitaan, että 25 – 34 -vuotiaiden riski omaksua mobiili pankkipalvelu on 62,3 % (Exp(β) = .377, p< .001) pienempi kuin referenssikategorian (18 – 24 -vuotiaat). Saman suun-taisesti 25 – 34 -vuotiaiden todennäköisyys on 16,3 % (Mv = -.163, pMv < .001) pienempi kuin referenssikategorian. 35 – 49 -vuotiaiden riski omaksua mobiili pankkipalvelu on 83,2 % (Exp(β) = .168, p < .001) pienempi kuin referenssikategorian todennäköisyyden ollessa 35,5 % (Mv = -.355, pMv < .001) pienempi. 50 – 64 -vuotiaiden riski omaksua mobiili pankkipalvelu on 91,4 % (Exp(β) = .086, p< .001) pienempi kuin referenssikategorian todennäköisyyden ol-lessa 51,6 % (Mv = -.516, pMv < .001) pienempi. Viimeisenä yli 65-vuotiaiden riski omaksua mobiili pankkipalvelu on 96,6 % (Exp(β) = .034, p< .001) pienempi kuin referenssikategorian todennäköisyyden ollessa 68,6 % (Mv = -.686, pMv < .001) pienempi. Tulokset vahvistavat hy-poteesin H1b.
Taulukko 18: Logistisen regressioanalyysin tulokset – mobiili pankkipalvelu (malli b)
Malli b: Mobiili pankkipalvelu (N = 10 094)
Keski- Waldin Vapaus-
2 Referenssikategoria; 3Referenssikategoriana naiset
Sukupuolen osalta todetaan, että tuloksia ei voida pitää tilastollisesti merkitsevinä (p= .787, pme = .787). Siten hypoteesi H2b jää vahvistamatta. Tilanne on sama myös talouden koon koh-dalla. Tilastollista merkitsevyyttä ei pystytä osoittamaan (p= .617) ja myös hypoteesi H5b jää vaille vahvistusta.
Tulojen osalta nähdään, että 1 000 – 2 999 €/kk ansaitsevilla on 39,1 % (Exp(β) = 1.391, p<
.001) suurempi riski omaksua mobiili pankkipalvelu kuin referenssikategoriaan (tulot 0 – 999
€/kk) kuuluvilla. Saman suuntaisesti tämän tuloluokan todennäköisyys on 8,2 % (Mv = .082, pMv < .001) suurempi kuin referenssikategorian. 3 000 – 4 999 €/kk ansaitsevilla riski omaksua mobiili pankkipalvelu on 86,8 % (Exp(β) = 1.868, p< .001) suurempi kuin referenssikategori-aan kuuluvilla todennäköisyyden ollessa 15,5 % (Mv = .155, pMv < .001) suurempi. Viimeisenä yli 5 000 €/kk ansaitsevilla riski omaksua mobiili pankkipalvelu on 86,0 % (Exp(β) = 1.860, p
= .001) suurempi kuin referenssikategoriaan kuuluvilla todennäköisyyden ollessa 15,4 % (Mv
= .154, pMv = .001) suurempi. Tulokset antavat tukea hypoteesille H7b.
Lainat todettiin edellä merkitseväksi tekijäksi (p< .001). Tarkempi tarkastelu paljastaa, että kaikki lainaluokat eivät kuitenkaan ole tilastollisesti merkitseviä tekijöitä mobiilin pankkipal-velun omaksumisessa. Taulukosta 19 nähdään, että lainaluokat 5 000 – 49 999 € (p = .192 ja pMv = .192) ja 50 000 – 99 999 € (p = .191 ja pMv = .191) eivät ole tilastollisesti merkitseviä lainaluokkia. Niiden ei siis voida mallin perusteella sanoa vaikuttavan mobiilin pankkipalvelun omaksumiseen. Muut lainaluokat sen sijaan ovat merkitseviä. Kuluttajilla, joilla lainaa on 100 000 – 199 999 €, on 30,6 % (Exp(β) = 1.306, p= .004) suurempi riski omaksua mobiili pankkipalvelu kuin referenssikategoriaan kuuluvilla todennäköisyyden ollessa 6,7 % (Mv = .067, pMv = .004) suurempi. Samoin kuluttajilla, joilla lainaa on 200 000 -299 999 €, on 56,4 % (Exp(β) = 1.564, p< .001) suurempi riski omaksua mobiili pankkipalvelu kuin referenssikate-goriaan kuuluvilla todennäköisyyden ollessa 11,1 % (Mv = .111, pMv < .001) suurempi. Viimei-senä kuluttajilla, joilla lainaa on yli 300 000 €, on 59,1 % (Exp(β) = 1.591, p= .003) suurempi riski omaksua mobiili pankkipalvelu kuin referenssikategoriaan kuuluvilla todennäköisyyden ollessa 11,5 % (Mv = .115, pMv = .003) suurempi. Tulosten tulkintaa hankaloittaa se, että kaikki luokat eivät olleet tilastollisesti merkitseviä. Koska lainat kuitenkin yleisesti oli merkitsevä te-kijä omaksumisessa ja, koska lainamäärän kasvu kasvatti todennäköisyyttä, niin todetaan, että hypoteesi H9b saa tukea.
Sijoitusten kohdalla tilanne on sama kuin lainojenkin kohdalla. Kaikki luokat eivät osoittaudu tilastollisesti merkitseviksi. Sijoitusluokat 100 – 999 € (p = .942 ja pMv = .942), 1 000 – 4 999
€ (p = .343 ja pMv = .340) ja yli 100 000 € (p = .139 ja pMv = .138) eivät ole tilastollisesti mer-kitseviä sijoitusluokkia. Sen sijaan kuluttajilla, joilla sijoituksia on 5 000 – 19 999 €, on 30,9 % (Exp(β) = .691) pienempi riski ja 9,2 % (Mv = -.092) pienempi todennäköisyys omaksua mo-biili pankkipalvelu kuin referenssikategoriaan kuuluvilla. Tulokset ovat myös tilastollisesti merkitseviä (p= .007 ja pMv = .006). Edelleen kuluttajilla, joilla sijoituksia on 20 000 – 49 999
€, on 33,1 % (Exp(β) = .669) pienempi riski ja 10,0 % (Mv = -.100) pienempi todennäköisyys omaksumiseen. Myös näillä tuloksilla on tilastollista merkitsevyyttä (p= .008 ja pMv = .008).
Kuluttajilla, joilla sijoituksia on 50 000 – 99 999 €, on 52,3 % (Exp(β) = .477) pienempi riski ja 18,2 % (Mv = -.182) pienempi todennäköisyys omaksumiseen kuin referenssikategorialla.
Tulokset ovat tilastollisesti merkitseviä (p< .001 ja pMv < .001). Koska riski ja todennäköisyys näyttävät pienenevän sijoitusten määrän kasvaessa, eivät tulokset anna tukea hypoteesille H10b.
Malli c, mobiili lompakko
Taulukko 19 paljastaa mobiilin lompakon tulokset. Logistisen regressioanalyysin antamat tu-lokset osoittavat, että ikä (p < .001), tulot (p < .001), lainat (p = .032) ja vakio (p < .001) ovat merkitseviä tekijöitä mobiilin lompakon omaksumisessa. Sen sijaan sukupuoli (p= .216), ta-louden koko (p= .188) ja sijoitukset (p= .704) eivät ole tilastollisesti merkitseviä tekijöitä.
Iän osalta havaitaan, että 25 – 34 vuotiailla on 47,9 % (Exp(β) = .521, p< .001) pienempi riski omaksua mobiili lompakko kuin referenssikategoriaan kuuluvilla 18 – 24 -vuotiailla. Saman-suuntaisesti 25 – 34 -vuotiaiden todennäköisyys omaksua mobiili lompakko on 12,4 % (Mv = -.124, pMv < .001) pienempi kuin referenssikategorian. 35 – 49 -vuotiailla on 72,0 % (Exp(β) = .280, p< .001) pienempi riski ja 20,6 % (Mv = -.206, pMv < .001) pienempi todennäköisyys kuin referenssikategorialla omaksua mobiili lompakko. Suunta jatkuu samana myös 50 – 64 -vuoti-aiden kohdalla. Tulosten mukaan heillä on 84,1 % (Exp(β) = .159, p< .001) pienempi riski ja 25,3 % (Mv = -.253, pMv < .001) pienempi todennäköisyys kuin referenssikategorialla omaksua mobiili lompakko. Viimeisenä yli 65 -vuotiaiden riski on 96,3 % (Exp(β) = .037, p < .001) pienempi kuin referenssikategorialla todennäköisyyden ollessa 30,6 % (Mv = -.306, pMv < .001) pienempi. Tulokset vahvistavat hypoteesin H1c.
Taulukko 19: Logistisen regressioanalyysin tulokset – mobiii lompakko (malli c)
Malli c: Mobiili lompakko (N = 10 094)
Keski- Waldin Vapaus-
1 Mv = muutos todennäköisyydessä
2 Referenssikategoria; 3 Referenssikategoriana naiset
Sukupuolen osalta todetaan, että tuloksia ei voida pitää tilastollisesti merkitsevinä (p= .216, pMv = .215). Siten hypoteesi H2c jää vahvistamatta. Tilanne on sama myös talouden koon koh-dalla. Tilastollista merkitsevyyttä ei pystytä osoittamaan (p= .188) ja myös hypoteesi H5c jää vaille vahvistusta.
Tulot todettiin edellä merkitseväksi tekijäksi. Tuloluokkien joukossa 1 000 – 2 999 €/kk ansait-sevat muodostavat kuitenkin luokan, jolla tilastollista merkitsevyyttä ei ole (p = .197 ja pMv = .180). Sen sijaan muut tuloluokat havaitaan merkitseviksi. 3 000 – 4 999 €/kk ansaitsevien riski omaksua mobiili lompakko on 88,2 % (Exp(β) = 1.882, p< .001) suurempi ja todennäköisyys 7,0 % (Mv = .070, pMv < .001) suurempi kuin referenssikategorian. Yli 5 000 €/kk ansaitsevilla puolestaan on 131,1 % (Exp(β) = 2.311, p= .001) suurempi riski ja 10,0 % (Mv = .100, pMv = .004) suurempi todennäköisyys omaksua mobiili lompakko kuin referenssikategorialla. Vaikka tilastollisessa merkitsevyydessä havaitaan puutteita yhden tuloluokan kohdalla, niin riski ja to-dennäköisyys omaksua mobiili lompakko näyttäisivät kuitenkin kasvavan tulojen noustessa.
Todetaan, että hypoteesi H7c saa tukea.
Edellä lainat todettiin merkitseväksi tekijäksi. Tarkempi tarkastelu osoittaa kuitenkin, että lainaluokan 5 000 – 49 999 € tuloksilla ei ole tilastollista merkitystä (p= .855 ja pMv = .855).
Tilanne on sama myös lainaluokkien 50 000 – 99 999 € (p= .301 ja pMv = .295) ja yli 300 000
€ (p= .739 ja pMv = .742) kohdalla. Ainoastaan lainaluokat 100 000 – 199 999 € (p= .029 ja pMv = .023) ja 200 000 – 299 999 € (p= .020 ja pMv = .022) ovat tilastollisesti merkitseviä laina-luokkia. Tulosten mukaan kuluttajilla, joilla lainaa on 100 000 – 199 999 €, on 30,3 % (Exp(β)
= 1.303) suurempi riski omaksua mobiili lompakko kuin referenssikategorialla todennäköisyy-den ollessa 2,6 % (Mv = .026) suurempi. Kuluttajilla, joilla lainaa puolestaan on 200 000 – 299 999 €, on 41,3 % (Exp(β) = 1.413) suurempi riski ja 3,6 % (Mv = .036) suurempi todennä-köisyys omaksua mobiili lompakko kuin referenssikategorialla. Tulokset ovat ongelmallisia hypoteesi H9c:n vahvistamisen kannalta. Koska muuttujalla yleisesti on tilastollista merkit-sevyyttä (p = .032), ja koska yhteyden suunta on asetetun hypoteesin mukainen, niin todetaan, että tulokset vahvistavat hypoteesin H9c.
Sijoituksilla on sama tilanne kuin sukupuolella ja talouden koolla. Sen kohdalla tuloksilla ei havaita tilastollista merkitsevyyttä (p= .704). Hypoteesia H10c ei siten pystytä vahvistamaan.
Hypoteesit on koottu taulukkoon 20. Taulukosta nähdään alkuperäinen hypoteesi, tulosten ti-lastollinen merkitsevyys ja saiko hypoteesi tukea tutkimustuloksista. Kuten taulukosta nähdään, niin selittävistä muuttujista tulojen ja lainojen kohdalla hypoteesien asettamisessa onnistuttiin parhaiten. Heikoiten menestyttiin sukupuolen ja talouden koon kohdalla. Mobiilin pankkipal-velun ja mobiilin lompakon kohdalla syy ei kuitenkaan ollut niinkään heikossa hypoteesien asetannassa, vaan siinä, että tuloksilla ei havaittu tilastollista merkitsevyyttä. Tulokset vedetään tarkemmin yhteen luvussa 6.1.
Taulukko 20: Hypoteesien vahvistaminen
Tuki
Hypoteesi p-arvo (Kyllä/Ei)
H1a Iällä on negatiivinen vaikutus e-laskupalvelun omaksumiseen < .001 Ei H1b Iällä on negatiivinen vaikutus mobiilin pankkipalvelun omaksumiseen < .001 Kyllä H1c Iällä on negatiivinen vaikutus mobiilin lompakon omaksumiseen < .001 Kyllä H2a Miehet käyttävät e-laskupalvelua naisia todennäköisemmin < .001 Ei H2b Miehet käyttävät mobiilia pankkipalvelua naisia todennäköisemmin .787 Ei H2c Miehet käyttävät mobiilia lompakkoa naisia todennäköisemmin .216 Ei H5a Talouden koolla on negatiivinen vaikutus e-laskupalvelun
omaksumiseen .001 Kyllä
H5b Talouden koolla on negatiivinen vaikutus mobiilin pankkipalvelun
omaksumiseen .617 Ei
H5c Talouden koolla on negatiivinen vaikutus mobiilin lompakon
omaksumiseen .188 Ei
H7a Tulot vaikuttavat positiivisesti e-laskupalvelun omaksumiseen < .001 Kyllä H7b Tulot vaikuttavat positiivisesti mobiilin pankkipalvelun omaksumiseen < .001 Kyllä H7c Tulot vaikuttavat positiivisesti mobiilin lompakon omaksumiseen < .001 Kyllä H9a Lainojen määrä vaikuttaa positiivisesti e-laskupalvelun omaksumiseen < .001 Kyllä H9b Lainojen määrä vaikuttaa positiivisesti mobiilin pankkipalvelun
omaksumiseen < .001 Kyllä
H9c Lainojen määrä vaikuttaa positiivisesti mobiilin lompakon
omaksumiseen .032 Kyllä
H10a Sijoitukset vaikuttavat positiivisesti e-laskupalvelun omaksumiseen < .001 Kyllä H10b Sijoitukset vaikuttavat positiivisesti mobiilin pankkipalvelun
omaksumiseen < .001 Ei
H10c Sijoitukset vaikuttavat positiivisesti mobiilin lompakon omaksumiseen .704 Ei