6. Kết cấu của luận văn
3.3.4. Phương pháp xử lý và phân tích dữ liệu
• Phương pháp thống kê mô tả
Tác giả sẽ dùng bảng thống kê tần số, tần suất đối với các biến dữ liệu về cá nhân trong bảng câu hỏi, giúp tác giả xác định tỷ lệ của đối tượng khảo sát cũng như các thông tin liên quan khác của các đối tượng được khảo sát. Mục đích của việc làm này là tìm ra đặc điểm của mẫu nghiên cứu, xem xét mẫu nghiên cứu có phù hợp mục tiêu nghiên cứu hay không?
• Kiểm định Cronbach’s Alpha
Phương pháp nghiên cứu này được sử dụng để kiểm định độ tin cậy của thang đo và loại bỏ các biến không phù hợp trong quá trình nghiên cứu.
Kiểm định Cronbach’s Alpha được đáng giá qua hệ số tương quan biến tổng (Item-total Correlation) và hệ số Alpha (Nunnally & Bernstien 1994, trích bởi Nguyễn Đình Thọ, 2011). Nếu một biến đo lường có hệ số tương quan biến tổng >=0.3 thì biến đó đạt yêu cầu và Cronbach’s Alpha >= 0,6 thì thang đo được xem là có thể chấp nhận được về độ tin cậy (Nunnally & Bernstein 1994, theo Nguyễn Đình Thọ 2011). Cronbach’s Alpha chỉ đo lường độ tin cậy của thang đo có từ 3 biến quan sát trở trên và về nguyên tắc, Cronbach’s Alpha càng cao thì thang đo càng đạt độ tin cậy cao, tuy nhiên đối với thang đo có Cronbach’s Alpha quá cao (>
0,95) thì cần phải xem lại vì đó là hiện tượng trùng lắp trong đo lường (Nguyễn Đình Thọ, 2011).
• Phân tích nhân tố khám phá EFA
Sau khi đánh giá độ tin cậy thang đo, tác giả tiếp tục phương pháp phân tích nhân tố khám phá EFA để kiểm định giá trị của thang đo là giá trị hội tụ và giá trị phân biệt (Nguyễn Đình Thọ, 2011).
- Các kiểm định Bartlett và kiểm định KMO lần lượt được thực hiện nhằm mục đích kiểm định tính phù hợp của dữ liệu nghiên cứu với việc phân tích mô hình EFA bằng phương pháp thành phần chính.
+ Kiểm định Bartlett có ý nghĩa thống kê nếu sig<0.05, chứng tỏ các biến có quan hệ với nhau trong tổng thể.
+Kiểm định KMO: KMO > 0,5 thì phân tích nhân tố là thích hợp.
- Tiêu chí Eigenvalue (đại diện cho phần biến thiên được giải thích bởi mỗi nhân tố) >1 thì nhân tố rút ra có ý nghĩa tóm tắt thông tin tốt nhất.
- Kiểm định phương sai trích: xem xét mức độ phương sai hay mức độ giải thích của mỗi nhóm nhân tố khám phá được thông qua công cụ phân tích nhân tố EFA. Tổng số phương sai trích phải lớn hơn 50%.
• Phân tích tương quan hồi quy
Sau khi đánh giá độ tin cậy của thang đo qua hệ số Alpha và rút trích được các nhân tố từ phân tích nhân tố khám phá EFA. Phân tích hồi quy để xác định mối quan hệ giữa các nhóm biến cũng như mức độ ảnh hưởng của nhóm biến độc lập đến biến phụ thuộc.
Phân tích mối tương quan tuyến tính giữa các biến trong mô hình. Sử dụng hệ số tương quan Pearson để lượng hóa mức độ chặt chẽ giữa hai biến định lượng. Giá trị tuyệt đối của Pearson càng gần đến 1 thì hai biến này có mối tương quan tuyến tính chặt chẽ và phân tích hồi quy là phù hợp.
Tiếp theo, chạy phân tích hồi quy đa biến bằng phương pháp bình phương nhỏ nhất thông thường. Phương pháp lựa chọn biến Enter được tiến hành: tất cả các biến được đưa vào một lần và xem xét kết quả thống kê liên quan đến các biến được đưa
vào mô hình. Hệ số xác định R2 điều chỉnh được dùng để xác định độ phù hợp của mô hình. Hệ số β dùng để xác định mức độ ảnh hưởng của các nhân tố tác động đến sự lựa chọn phần mềm kế toán của các doanh nghiệp nhỏ và vừa: yếu tố nào có hệ số β lớn hơn thì mức độ ảnh hưởng lớn hơn.
Tác giả sử dụng phương pháp xoay PCA với phép xoay vuông góc để tối thiểu hóa lượng biến có hệ số lớn tại cùng một nhân tố.