7. Kết cấu của luâ ̣n văn
3.4. Nghiên cứu định lượng
3.4.1. Mục tiêu
Từ mô hình nghiên cứu đã được điều chỉnh sau nghiên cứu định tính, tác giả tiến hành nghiên cứu định lượng nhằm đánh giá mức độ tác động của từng yếu tố đến ý định sử dụng phần mềm kế toán tại Tp. Hồ Chí Minh.
3.4.2. Phương pháp
Thiết kế bảng câu hỏi:
Bảng câu hỏi sẽ được chia làm 2 phần (Phụ lục V):
Phần 1: Phần nội dung chính. Phần này sẽ trình bày về các yếu tố ảnh hưởng đến ý định sử dụng PMKT, theo mô hình đã hiệu chỉnh trên. Trong đó, tác giả sử dụng thang đo Likert 5 mức độ như sau: (1) Rất đồng ý, (2) Không đồng ý, (3) Không ý kiến, (4) Đồng ý, (5) Rất đồng ý.
Phần 2: Phần thông tin cá nhân. Phần này chủ yếu để phân loại và phân tích đối tượng trả lời khảo sát các yếu tố trên.
Phương pháp phân tích dữ liệu:
Toàn bộ dữ liệu được xử lý bằng phần mềm SPSS 20:
Để đạt được mục tiêu nghiên cứu đề ra, tác giả sử dụng các phương pháp sau: - Thống kê mô tả: nhằm mô tả đặc điểm của đối tượng phỏng vấn.
- Kiểm định độ tin cậy của thang đo bằng hệ số Cronbach’s Alpha:
Độ tin cậy của thang đo được đánh giá bằng phương pháp nhất quán nội tại qua hệ số Cronbach’s Alpha. Sử dụng phương pháp hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha trước khi phân tích nhân tố EFA để loại các biến không phù hợp vì các biến rác này có thể tạo ra các yếu tố giả (Nguyễn Đình Thọ và Nguyễn Thị Mai Trang, 2009).
Hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha chỉ cho biết các đo lường có liên kết với nhau hay không; nhưng không cho biết biến quan sát nào cần bỏ đi và biến quan sát nào
cần giữ lại. Khi đó, việc tính toán hệ số tương quan giữa biến-tổng sẽ giúp loại ra những biến quan sát nào không đóng góp nhiều cho sự mô tả của khái niệm cần đo (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005).
Các tiêu chí được sử dụng khi thực hiện đánh giá độ tin cậy thang đo:
Loại các biến quan sát có hệ số tương quan biến-tổng nhỏ (nhỏ hơn 0,3); tiêu chuẩn chọn thang đo khi có độ tin cậy Alpha lớn hơn 0,6 (Alpha càng lớn thì độ tin cậy nhất quán nội tại càng cao) (Nunally và Burnstein 1994; dẫn theo Nguyễn Đình Thọ và Nguyễn Thị Mai Trang, 2009).
Các mức giá trị của Alpha: lớn hơn 0,8 là thang đo lường tốt; từ 0,7 đến 0,8 là sử dụng được; từ 0,6 trở lên là có thể sử dụng trong trường hợp khái niệm nghiên cứu là mới hoặc là mới trong bối cảnh nghiên cứu (Nunally, 1978; Peterson, 1994; Slater, 1995; dẫn theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005).
- Phân tích nhân tố khám phá EFA:
Phương pháp phân tích nhân tố khám phá EFA (Exploratory Factor Analysis, gọi tắt là phương pháp EFA) giúp chúng ta đánh giá hai loại giá trị quan trọng của thang đo là giá trị hội tụ và giá trị phân biệt.
Phương pháp phân tích nhân tố EFA thuộc nhóm phân tích đa biến phụ thuộc lẫn nhau (interdependence techniques), nghĩa là không có biến phụ thuộc và biến độc lập mà nó dựa vào mối tương quan giữa các biến với nhau (interrelationships). EFA dùng để rút gọn một tập k biến quan sát thành một tập F (F<k) các nhân tố 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 nguyên thủy (biến quan sát).
Trong phân tích nhân tố, phương pháp trích Pricipal Components Analysis đi cùng với phép xoay Varimax là cách thức được sử dụng phổ biến nhất.
Factor loading (hệ số tải nhân tố hay trọng số nhân tố) là chỉ tiêu để đảm bảo mức ý nghĩa thiết thực của EFA:
• Factor loading > 0.3 được xem là đạt mức tối thiểu • Factor loading > 0.4 được xem là quan trọng
Điều kiện để phân tích nhân tố khám phá là phải thỏa mãn các yêu cầu: Hệ số tải nhân tố (Factor loading ) > 0.5
0.5 ≤ KMO ≤ 1: Hệ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) là chỉ số được dùng để xem xét sự thích hợp của phân tích nhân tố. Trị số KMO lớn có ý nghĩa phân tích nhân tố là thích hợp.
Kiểm định Bartlett có ý nghĩa thống kê (Sig. < 0.05): Đây là một đại lượng thống kê dùng để xem xét giả thuyết các biến không có tương quan trong tổng thể. Nếu kiểm định này có ý nghĩa thống kê (Sig. < 0.05) thì các biến quan sát có mối tương quan với nhau trong tổng thể.
Phần trăm phương sai toàn bộ (Percentage of variance) > 50%: Thể hiện phần trăm biến thiên của các biến quan sát. Nghĩa là xem biến thiên là 100% thì giá trị này cho biết phân tích nhân tố giải thích được bao nhiêu %.
Điểm dừng khi trích các nhân tố có hệ số eigenvalue (đại diện cho phần biến thiên được giải thích bởi mỗi nhân tố) phải lớn hơn 1 để chứng tỏ nhân tố rút ra có ý nghĩa tóm tắt thông tin tốt.
- Phân tích hồi quy đa biến:
+ Phân tích tương quan: nhằm kiểm tra mối liên hệ giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập.
+ Phân tích hồi quy tuyến tính: tác giả sử dụng phương pháp Enter (phương pháp đưa cùng lúc tất cả các biến vào để phân tích). Các bước cụ thể như sau:
++ Đại lượng thống kê Durbin-Watson được dùng để kiểm định tương quan của các sai số kề nhau. Đại lượng d có giá trị biến thiên trong khoảng từ 0 đến 4, nếu các phần dư không có tương quan, giá trị d sẽ gần bằng 2.
++ Kiểm định F nhằm kiểm định độ phù hợp của mô hình hồi quy tuyến tính tổng thể.
++ Hệ số phóng đại phương sai (VIF - Variance inflation factor) dùng để đo lường hiện tượng đa cộng tuyến (có mối tương quan giữa các biến độc lập hay không). Thông thường, nếu VIF của một biến độc lập nào đó >10 thì biến này hầu như không
có giá trị giải thích biến phụ thuộc trong mô hình (Hair và đồng tác giả, 2006 trích trong Nguyễn Đình Thọ, 2012).
++ Độ phù hợp của mô hình hồi quy tuyến tính đa biến được đánh giá bằng hệ số R2 hiệu chỉnh.
++ Viết phương trình hồi quy tuyến tính, kiểm định t để bác bỏ/chấp nhận giả thuyết.
- Kiểm định sự khác biệt
Sử dụng phương pháp phân tích phương sai một yếu tố (One-Way ANOVA) nhằm kiểm định giả thiết các tổng thể nhóm (tổng thể bộ phận) có trị trung bình bằng nhau.
3.5. Phương pháp chọn mẫu và thiết kế mẫu 3.5.1 Phương pháp chọn mẫu 3.5.1 Phương pháp chọn mẫu
Đối tượng khảo sát là những người có am hiểu về kế toán và phần mềm kế toán. Tác giả quyết định chọn mẫu được theo phương pháp thuận tiện từ các nhân viên kế toán, nhà quản lý tại các doanh nghiệp nhỏ và vừa, các học viên cao học chuyên ngành kế toán tại trường ĐH Kinh Tế Tp. Hồ Chí.
3.5.2 Thiết kế mẫu
Nghiên cứu này bao gồm 31 biến quan sát, trong đó có 1 biến phụ thuộc có 4 biến quan sát và 7 biến độc lập có 27 biến quan sát. Theo Hair, Black, Babin và Anderson (2010), theo quy tắc thông thường, kích thước mẫu phải bằng hoặc lớn hơn 100.
Kích thước mẫu: Kích thước của mẫu áp dụng trong nghiên cứu được dựa theo yêu cầu của phân tích nhân tố khám phá EFA (Exploratory Factor Analysis) và hồi quy đa biến:
Công thức 1: Đối với phân tích nhân tố khám phá EFA: Dựa theo nghiên cứu của Hair, Anderson, Tatham và Black (1998) cho tham khảo về kích thước mẫu dự kiến. Theo đó kích thước mẫu tối thiểu là gấp 5 lần tổng số biến quan sát. Đây là cỡ mẫu phù hợp cho nghiên cứu có sử dụng phân tích nhân tố (Comrey, 1973; Roger,
2006) n1=5*m, m là số lượng câu hỏi hay số biến quan sát. Dựa theo điều này thì kích thước mẫu tối thiểu phải là n1=5*31=155 mẫu.
Công thức 2: Đối với phân tích hồi quy đa biến: cỡ mẫu tối thiểu cần đạt được tính theo công thức là n2=50 + 8*m (m: số biến độc lập) (Tabachnick và Fidell, 1996). Dựa theo điều này thì n2=50+8*7=106.
Để chọn mẫu tối ưu cho nghiên cứu thì n>= max(n1,n2, 100). Như vậy n phải lớn hơn hoặc bằng 155. Trên cơ sở này, để đạt được kích cỡ mẫu cần thiết cho nghiên cứu số lượng bảng câu hỏi khảo sát sẽ phát ra dự kiến là 210 phiếu.
Trên cơ sở đó, tác giả tiến hành thu thập dữ liệu với kích cỡ mẫu tối thiểu là 155. Dữ liệu được thu thập thông qua khảo sát trực tiếp và khảo sát online thông qua công cụ Google Docs, gửi mail.
Bảng câu hỏi bao gồm 31 phát biểu, trong đó có 27 phát biểu về các yếu tố ảnh hưởng đến ý định sử dụng PMKT, 4 phát biểu về ý định sử dụng PMKT. Mỗi phát biểu được đo lường dựa trên thang đo Likert gồm 5 điểm. Ngoài ra, còn có câu hỏi gạn lọc để xem đối tượng khảo sát đã sử dụng phần mềm kế toán hay chưa. Đặc điểm đối tượng khảo sát trong bảng câu hỏi sẽ bao gồm: Độ tuổi, chức vụ, quy mô nguồn vốn doanh nghiệp, xếp loại doanh nghiệp.
Tác giả đã phát ra 210 bảng câu hỏi, số bảng trả lời thu về là 191 bảng hợp lệ tương ứng với tỉ lệ hồi đáp là 91,5%. Trong đó, số lượng bảng trả lời thu được từ khảo sát trực tiếp là 136 bảng (chiếm 71%) và số lượng bảng trả lời thu được từ khảo sát online là 55 bảng (chiếm 29%). Lý do tỉ lệ hồi đáp cao có thể giải thích vì tác giả chọn mẫu được theo phương pháp thuận tiện từ các nhân viên kế toán, nhà quản lý tại các công ty nhỏ và vừa, các học viên cao học chuyên ngành kế toán tại trường ĐH Kinh Tế Tp. Hồ Chí Minh là những người có liên quan và quan tâm tới đề tài nghiên cứu. Số liệu này được nhập vào phần mềm thống kê SPSS 20 và sẽ được dùng để phân tích tiếp ở chương tiếp theo.
Tóm tắt chương 3
Chương này trình bày phương pháp thực hiê ̣n nghiên cứu nhằm đa ̣t được mu ̣c tiêu đề ra. Quá trình thực hiê ̣n gồm 2 bước:
- Nghiên cứu sơ bô ̣ bằng phương pháp đi ̣nh tính với kỹ thuâ ̣t phỏng vấn nhóm chuyên gia nhằm bổ sung và hiê ̣u chỉnh thang đo ban đầu cho các biến quan sát. - Nghiên cứu chính thức được thực hiê ̣n bằng phương pháp đi ̣nh lượng, dữ liê ̣u được thu thâ ̣p thông qua bảng câu hỏi khảo sát với 191 bảng câu hỏi hợp lệ. Sau đó dữ liê ̣u được xử lý và phân tích bằng Excel và phần mềm SPSS 20 nhằm phân tích nhân tố, kiểm đi ̣nh thang đo và kiểm đi ̣nh sự phù hợp của mô hình.
Trong chương tiếp theo, tác giả sẽ trình bày kết quả phân tích dữ liê ̣u và thảo luâ ̣n kết quả đa ̣t được.
CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ BÀN LUẬN 4.1. Mô tả mẫu nghiên cứu
4.1.1. Giới tính
Trong mẫu khảo sát thu được, có 73% số người tham gia khảo sát là nữ giới, trong khi đó nam giới chiếm 27% (Phụ lục VI).
4.1.2. Độ tuổi
Khách hàng trong mẫu khảo sát thu được thuộc 3 nhóm độ tuổi khác nhau: 6% thuộc nhóm 18-23 tuổi, 77% thuộc nhóm 24-30 tuổi và 17% thuộc nhóm từ 31-40 tuổi (Phụ lục VI).
4.1.3. Trình độ
Mẫu nghiên cứu bao gồm 3 nhóm như sau: 8% thuộc nhóm trung cấp/cao đẳng, 59% là nhóm đại học và 33% thuộc nhóm sau đại học (Phụ lục VI).
4.1.4. Chức vụ
Nghề nghiệp trong mẫu nghiên cứu bao gồm 4 nhóm như sau: 3% thuộc nhân viên kĩ thuật/văn phòng, 71% là kế toán viên,17% là trưởng/phó phòng, 9% giám đốc/phó giám đốc/chủ doanh nghiệp (Phụ lục VI).
4.1.5. Quy mô vốn
Xét về quy mô vốn, mẫu nghiên cứu bao gồm 3 nhóm như sau: 20% thuộc nhóm quy mô vốn dưới 10 tỷ, 64% thuộc nhóm có quy mô vốn từ 10-50 tỷ và 16% còn lại thuộc nhóm có quy mô vốn từ 50-100 tỷ (Phụ lục VI).
4.1.6. Về sử dụng PMKT
Xét về việc sử dụng PMKT, mẫu nghiên cứu bao gồm 2 nhóm như sau: 29% số người phỏng vấn chưa sử dụng PMKT, và 71% số người phỏng vấn đã sử dụng PMKT (Phụ lục VI).
4.1.7. Thống kê mô tả thang đo
Các thang đo dùng đo lường mức đô ̣ đồng ý của đối tượng nghiên cứu với 5 mức độ như sau: (1) Rất đồng ý, (2) Không đồng ý, (3) Không ý kiến, (4) Đồng ý, (5) Rất đồng ý. Giá tri ̣ trung bình của thang đo được tính bằng cách lấy trung bình giá tri ̣ của các biến quan sát. Kết quả được trình bày trong phụ lục VI, kết quả cho thấynhìn
chung các thành phần đều có giá tri ̣ trung bình cao hơn giá tri ̣ trung bình kỳ vo ̣ng (3,0), không có sự khác biê ̣t đáng kể giữa các thành phần cu ̣ thể. Điều này cho thấy các đối tượng khảo sát xem các thành phần trên là cơ sở để đưa ra quyết đi ̣nh của mình.
4.2. Thang đo các yếu tố ảnh hưởng đến ý định sử dụng PMKT tại các doanh nghiệp nhỏ và vừa tại TP HCM. nghiệp nhỏ và vừa tại TP HCM.
4.2.1. Đánh giá sự tin cậy của thang đo thông qua hệ số Cronbach’s alpha 4.2.1.1 Thang đo “Hiệu quả mong đợi” 4.2.1.1 Thang đo “Hiệu quả mong đợi”
Từ kết quả phân tích SPSS (Phụ lục VI), hệ số Cronbach’s alpha của thang đo “Hiệu quả mong đợi” là 0,861 đạt yêu cầu (>0,6), các hệ số tương quan biến tổng đều lớn hơn 0,3 và không xảy ra trường hợp hệ số Cronbach’s alpha tăng lên khi loại bất kỳ biến nào. Vậy thang đo “Hiệu quả mong đợi” đạt độ tin cậy với 4 biến HQ1, HQ2, HQ3, HQ4.
4.2.1.2 Thang đo “Tính dễ sử dụng”
Từ kết quả phân tích SPSS (Phụ lục VI), hệ số Cronbach’s alpha của thang đo “Tính dễ sử dụng” là 0,884 đạt yêu cầu (>0,6), các hệ số tương quan biến tổng đều lớn hơn 0,3 và không xảy ra trường hợp hệ số Cronbach’s alpha tăng lên khi loại bất kỳ biến nào. Vậy thang đo “Tính dễ sử dụng” đạt độ tin cậy với 4 biến SD1, SD2, SD3, SD4.
4.2.1.3 Thang đo “Ảnh hưởng của xã hội”
Từ kết quả phân tích SPSS (Phụ lục VI), hệ số Cronbach’s alpha của thang đo “Ảnh hưởng xã hội “ là 0,654 (>0,6) là đạt yêu cầu tuy nhiên hệ số Cronbach’s alpha này sẽ tăng lên khi loại biến XH4. Vì vậy tác giả kiểm định lại Cronbach’s alpha cho thang đo này sau khi loại biến XH4.
Sau khi loại biến XH4, hệ số Cronbach’s alpha của thang đo “Ảnh hưởng xã hội” là 0,780 đạt yêu cầu (>0,6), các hệ số tương quan biến tổng đều lớn hơn 0,3 và không xảy ra trường hợp hệ số Cronbach’s alpha tăng lên khi loại bất kỳ biến nào. Vậy thang đo “Ảnh hưởng của xã hội” đạt độ tin cậy với 3 biến XH1, XH2, XH3.
Từ kết quả phân tích SPSS (Phụ lục VI), hệ số Cronbach’s alpha của thang đo “Tính dễ sử dụng” là 0,846 đạt yêu cầu (>0,6), các hệ số tương quan biến tổng đều lớn hơn 0,3 và không xảy ra trường hợp hệ số Cronbach’s alpha tăng lên khi loại bất kỳ biến nào. Vậy thang đo “Điều kiện hỗ trợ” đạt độ tin cậy với 4 biến ĐK1, ĐK2, ĐK3, ĐK4.
4.2.1.5 Thang đo “Giá cả”
Từ kết quả phân tích SPSS (Phụ lục VI), hệ số Cronbach’s alpha của thang đo “Giá cả” là 0,823 (>0,6) là đạt yêu cầu, các hệ số tương quan biến tổng đều lớn hơn 0,3 và không xảy ra trường hợp hệ số Cronbach’s alpha tăng lên khi loại bất kỳ biến nào. Vậy thang đo “Giá cả” đạt độ tin cậy với 3 biến GC1, GC2, GC3.
4.2.1.6 Thang đo “Thói quen sử dụng công nghệ”
Từ kết quả phân tích SPSS (Phụ lục VI), hệ số Cronbach’s alpha của thang đo “Thói quen sử dụng công nghệ” là 0,760 (>0,6) là đạt yêu cầu, các hệ số tương quan biến tổng đều lớn hơn 0,3 và không xảy ra trường hợp hệ số Cronbach’s alpha tăng lên khi loại bất kỳ biến nào. Vậy thang đo “Thói quen sử dụng công nghệ” đạt độ tin cậy với 4 biến TQ1, TQ2, TQ3, TQ4.
4.2.1.7 Thang đo “Động lực hưởng thụ”
Từ kết quả phân tích SPSS (Phụ lục VI), hệ số Cronbach’s alpha của thang đo “Động lực hưởng thụ” là 0,703 (>0,6) là đạt yêu cầu tuy nhiên hệ số Cronbach’s alpha này sẽ tăng lên khi loại biến DL4. Vì vậy tác giả kiểm định lại Cronbach’s alpha cho thang đo này sau khi loại biến DL4.
Sau khi loại biến DL4, hệ số Cronbach’s alpha của thang đo “Động lực hưởng