3.2.1 Mục tiêu của nghiên cứu định lượng
Mục đích của nghiên cứu định lượng là kiểm định mô hình và giả thuyết khoa học đã được xây dựng ở nghiên cứu định tính.
Nghiên cứu kiểm định các nhân tố: sự trao đổi dịch vụ, sự trao đổi thông tin, sự trao đổi tài chính, sự trao đổi xã hội, sự cộng tác, sự thích ứng có ảnh hưởng lên sự hài lòng của khách hàng thông qua các giả thiết:
1. Thành phần sự trao đổi dịch vụ càng cao thì khách hàng càng hài lòng 2. Thành phần sự trao đổi thông tin càng cao thì khách hàng càng hài lòng
3. Thành phần sự trao đổi tài chính càng cao thì khách hàng càng hài lòng 4. Thcành phần sự trao đổi xã hội càng cao thì khách hàng càng hài lòng 5. Thành phần sự cộng tác càng cao thì khách hàng càng hài lòng
6. Thành phần sự thích nghi càng cao thì khách hàng càng hài lòng
3.2.2 Mẫu và phương pháp chọn mẫu
Phương pháp chọn mẫu thuận tiện được sử dụng để chọn mẫu cho nghiên cứu. Mẫu được chọn từ hơn 1.600 khách hàng của Công ty KPMG.
Theo Hair et al (1998), để phân tích nhân tố khám phá (EFA) tốt nhất thì cần 5 mẫu trên 1 biến quan sát. Bên cạnh đó, để phân tích hồi quy một cách tốt nhất, Tabachnick & Fidel (1996) cho rằng kích thước mẫu cần phải đảm bảo theo công thức: n >= 8m + 50
Trong đó: n là cỡ mẫu, m là số biến độc lập của mô hình
Với 29 biến quan sát và 6 biến độc lập của mô hình hồi quy, cỡ mẫu ước tính là:
- Cỡ mẫu cho phân tích nhân tố khám phá là 29 x 5 = 145 - Cỡ mẫu cho mô hình hồi quy là 8 x 6 + 50 = 98
Vậy cỡ mẫu ước tính cho nghiên cứu là 145
Để đạt được cỡ mẫu nghiên cứu trên, bảng câu hỏi phỏng vấn (Phụ lục 2)
được gửi đến 200 khách hàng trong hơn 1.600 khách hàng kiểm toán của công ty KPMG. Bảng câu hỏi được gửi bằng email và nhờ các trưởng nhóm kiểm toán gửi
đến giám đốc tài chính hoặc kế toán trưởng của các khách hàng đang phụ trách. Hai trăm khách hàng được lựa chọn thuận tiện nhưng phải đảm bảo bao gồm
được hầu hết các lĩnh vực kinh doanh: ngân hàng, bảo hiểm, chứng khoán, đầu tư, dệt may, xăng dầu, thực phẩm, thương mại …., bảng câu hỏi nhờ các trưởng nhóm kiểm toán kiểm tra, hối thúc khách hàng trả lời.
Sau hơn một tháng gửi bảng câu hỏi và đôn đốc khách hàng trả lời, tác giả
nhận được 160 trả lời từ khách hàng, Trong đó có 150 bảng trả lời là đầy đủ và có thể sử dụng được.(Tham khảo phụ lục 3 danh sách các công ty mẫu).
3.2.3 Phương pháp phân tích và xử lý thông tin khảo sát. - Phương pháp đánh giá sơ bộ thang đo:
Sử dụng hệ số tin cậy Cronbach alpha: Cronbach α đưa ra hệ số tin cậy cho thang đo song hành. Để tính Cronbach α cho một thang đo thì thang đo đó phải có tối thiểu là ba biến đo lường. Hệ số Cronbach α có giá trị biến thiên trong khoảng [0,1]. Một thang đo có độ tin cậy tốt khi nó biến thiên trong khoảng [0,70 – 0,80]. Nếu Cronbach α ≥ 0,60 là thang đo có thể chấp nhận về mặt độ tin cậy (Nguyễn Đình Thọ, 2012).
Sử dụng hệ số tương quan biến tổng: Các biến đo lường dùng đểđo lường cùng một khái niệm nghiên cứu nên chúng phải có tương quan chặt chẽ với nhau. Vì vậy, khi kiểm tra từng biến đo lường tác giả sử dụng hệ số tương quan biến tổng (item-total correlation) (Nguyễn Đình Thọ, 2012). Trong phần mềm SPSS sử dụng hệ số tương quan bến tổng hiệu chỉnh (corrected item-total correction). Hệ số này lấy tương quan của biến đo lường xem xét với tổng các biến còn lại của thang đo. Nếu một biến đo lường có hệ số tương quan biến tổng hiệu chỉnh ≥ 0,30 thì biến đó
đạt yêu cầu (Nunnally & Bernstein, 1994).
- Phân tích nhân tố:
Phân tích nhân tố là một kỹ thuật phân tích nhằm thu nhỏ và tóm tắt dữ liệu rất có ích cho việc xác định các tập hợp biến cần thiết cho vấn đề nghiên cứu. Quan hệ giữa các nhóm biến có liên hệ qua lại lẫn nhau được xem xét dưới dạng một số
các nhân tố cơ bản. Mỗi một biến quan sát sẽđược tính một tỷ số, được gọi là hệ số
tải nhân tố (factor loading). Hệ số này sẽ cho người nghiên cứu biết mỗi biến đo lường sẽ thuộc về những nhân tố nào.
Trong phân tích nhân tố, yêu cầu cần thiết là hệ số KMO (Kaiser-Meyer- Olkin) phải có giá trị lớn (1 > KMO > 0,5) thể hiện phân tích nhân tố là thích hợp, còn nếu hệ số KMO < 0,5 thì phân tích nhân tố có khả năng không thích hợp với các dữ liệu. Ngoài ra, hệ số tải nhân tố của từng biến quan sát phải có giá trị lớn hơn 0,5 (Hair, 1998), và tổng phương sai dùng để giải thích bởi từng nhân tố lớn hơn 50% mới hài lòng yêu cầu phân tích nhân tố (Gerbing & Anderson, 1988).
- Đánh giá giá trị hội tụ và giá trị phân biệt của thang đo:
Sử dụng 3 mô hình EFA: EFA dùng để rút gọn một tập hợp k biến quan sát thành một tập hợp F (F<k) có ý nghĩa hơn. Cơ sở của việc rút gọn này dựa vào mối quan hệ tuyến tính của các nhân tố với các biến quan sát. Trong phân tích EFA có hai ma trận quan trọng để xem xét khi đánh giá các thang đo là ma trận trọng số
nhân tố (factor pattern matrix) và ma trận các hệ số tương quan (factor structure matrix). Khi các nhân tố không có quan hệ với nhau thì trọng số nhân tố giữa một nhân tố và một biến đo lường là hệ số tương quan giữa hai biến đó.
Tóm tắt chương 3
Chương 3 trình bày phương pháp nghiên cứu bao gồm nghiên cứu định tính và nghiên cứu định lượng. Nghiên cứu định tính nhằm xem xét các nhân tố trong mô hình lý thuyết đồng thời khám phá thêm các nhân tố mới. Thông qua kết quả
nghiên cứu định tính, mô hình lý thuyết được xây dựng bao gồm các nhân tố đểđo lường chất lượng dịch vụ kiểm toán độc lập. Nghiên cứu định lượng nhằm kiểm
định mô hình và giả thuyết khoa học đã được xây dựng ở nghiên cứu định tính. Chương 3 cũng trình bày phương pháp phân tích và xử lý thông tin khảo sát.
CHƯƠNG 4:
PHÂN TÍCH KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.1 Thống kê mô tả
Tập hợp dữ liệu sau khi được mã hóa và hiệu chỉnh sẽ được đưa vào mô tả
các thuộc tính của nhóm mẫu khảo sát.
Về loại hình doanh nghiệp
Bảng 4.1: Thông tin mẫu về loại hình doanh nghiệp
Công ty Tần số tuyệt đối
(công ty) Tần số tương đối (%) Tần số hợp lệ (%) Tần số tích lũy (%)
Trong nước 22 14,7 14,7 14,7 Nước ngoài 78 52,0 52,0 66,7 Cổ phần 41 27,3 27,3 94,0 Liên doanh 9 6 6,0 100 Tổng cộng 150 100 100
Như vậy, trong cơ cấu khách hàng thì tỷ lệ khách hàng là công ty nước ngoài chiếm tỷ lệ cao nhất chiếm tỷ lệ 52%, tiếp theo sau là loại hình công ty cổ phần. Loại hình liên doanh chiếm tỷ lệ khiêm tốn.
Về doanh thu
Bảng 4.2: Thông tin mẫu về doanh thu
Doanh thu Tần số tuyệt đối
(công ty) Tần số tương đối (%) Tần số hợp lệ (%) Tần số tích lũy (%)
Dưới 50 tỷ 16 10,6 10,6 10,6 Từ 50 – 100 tỷ 36 24,0 24,0 34,6 Từ 101 đến 500 tỷ 55 36,7 36,7 71,3 Trên 500 tỷ 43 28,7 28,7 100 Tổng cộng 150 100 100
Như vậy, trong khảo sát 150 khách hàng thì đa phần kích cỡ doanh nghiệp từ
Về loại hình doanh nghiệp
Bảng 4.3: Thông tin mẫu về ngành nghề kinh doanh
Ngành nghề Tần số tuyệt đối (công ty) Tần số tương đối (%) Tần số hợp lệ (%) Tần số tích lũy (%) Tài chính, ngân hàng, bảo hiểm, chứng
khoán 10 6,6 6,6 6,6
Da giày, dệt may, bao bì, in ấn 16 10,7 10,7 17,3
Công nghệ thông tin, phần mềm, công
nghệ cao 16 10,7 10,7 28,0
Bất động sản, xây dựng, kiến trúc, vật
liệu xây dựng 27 18,0 18,0 46,0
Dược phẩm, thực phẩm, nước uống,
hàng tiêu dùng 18 12,0 12,0 58,0
Thức ăn chăn nuôi, trồng trọt, chăn
nuôi 11 7,3 7,3 65,3
Phân bón, hóa chất 7 4,7 4,7 70,0
Xăng dầu, dầu khí, gas 9 6,0 6,0 76,0
Dịch vụ, du lịch, khách sạn, nhà hàng 11 7,3 7,3 83,3
Dịch vụ, du lịch, khach san, nha hang 10 6,7 6,7 90,0
Vận tải, nhà kho 5 3,3 3,3 93,3
Khác 10 6,7 6,7 100,0
Tổng cộng 150 100,0 100,0
Như vậy, cơ cấu về ngành nghề kinh doanh có sự phân bổ khá đồng đều, trong đó tỷ lệ khách hàng trong ngành bất động sản, xây dựng, kiến trúc, vật liệu xây dựng có tỷ lệ cao nhất 18%.
Về thời gian sử dụng dịch vụ
Bảng 4.4: Thông tin mẫu về thời gian sử dụng dịch vụ
Thời gian Tần số tuyệt đối (công ty) Tần số tương đối (%) Tần số hợp lệ (%) Tần số tích lũy (%) Từ 1 – 2 năm 31 20,7 20,7 20,7 Từ 3 – 5 năm 51 34 34 54,7 Từ 6 – 8 năm 44 29,3 29,3 84,0 Hơn 8 năm 24 16,0 16,0 100,0 Tổng cộng 150 100,0 100,0
Như vậy, bảng trên cho thấy sự gắn bó của khách hàng đối với dịch vụ kiểm toán độc lập của công ty chưa được cao, tỷ lệ khách hàng sử dụng dịch vụ từ 1 đến 2 năm còn chiếm một tỷ lệ cao lên đến 20,7%.
4.2 Phân tích thang đo
4.2.1 Phân tích thang đo Cronbach’s Alpha
Bảng 4.5: Thống kê biến tổng
Trung bình thang
đo nếu loại biến
Phương sai thang
đo nếu loại biến Hệ số tương quan biến tổng phù hợp Hệ số Cronbach Alpha nếu loại biến DV1 19.8733 7.346 .884 .839 DV2 20.0000 7.584 .832 .848 DV3 20.2867 7.078 .746 .859 DV4 19.9467 7.769 .836 .850 DV5 20.0467 8.300 .568 .886 DV6 20.0133 7.651 .489 .913 Cronbach's Alpha = .886 TT1 15.6467 5.116 .771 .917 TT2 15.5933 4.766 .809 .911 TT3 15.6667 5.096 .855 .902 TT4 15.6467 4.861 .845 .903 TT5 15.6600 5.246 .774 .917 Cronbach's Alpha = .927 TC1 12.4667 2.586 .755 .939 TC2 12.2800 2.579 .818 .917 TC3 12.3800 2.412 .913 .886 TC4 12.3733 2.517 .877 .898 Cronbach's Alpha = .931 XH1 15.5933 5.491 .726 .828 XH2 15.6000 5.758 .709 .834 XH3 15.6333 5.777 .684 .839