2. Thường xuyên liên hệ và trao đổi chuyên môn với Giảng viên hướng dẫ n:
2.6Phương pháp kiểm định giả thuyết nghiên cứ u
Để kiểm định giả thuyết nghiên cứu ở bài luận văn này tác giả sử dụng mô hình hồi quy tuyến tính. Mô hình hồi quy tuyến tính là một trong những mô hình thống kê được sử dụng phổ biến trong kiểm định lý thuyết khoa học.
Để đánh giá mức độ phù hợp của mô hình hồi quy tuyến tính, có thể dựa vào các tham số sau:
• Hệ số xác định R2: biểu thị độ mạnh mối quan hệ giữa biến phụ thuộc và các biến
độc lập. R2 cho biết mức độ phù hợp của mô hình nghiên cứu với ý nghĩa là các
biến độc lập giải thích được bao nhiêu phần trăm (%) biến thiên của biến phụ thuộc. Giả thuyết được coi là phù hợp khi R2 khác 0.
Trang 42
• Hệ số xác định điều chỉnh: R2 điều chỉnh được sử dụng khi mô hình có nhiều biến độc lập nhằm xem xét các biến quan sát có thực sự giúp cho việc giải thích biến thiên của Y không. Ý nghĩa của R2 điều chỉnh giống với R2 và giá trị của R2 điều chỉnh thường có sự khác biệt rất ít so với R2. Nếu R2 điều chỉnh có sự khác biệt lớn so với R2 thì cần xem xét lại sự phù hợp của mô hình hồi quy tuyến tính.
Phép kiểm định F cũng là một công cụ dùng để kiểm định sự phù hợp của mô hình hồi quy tuyến tính. Trong phép kiểm định F, chúng ta so sánh biến thiên hồi quy với biến thiên phần dư. Nếu biến thiên hồi quy lớn hơn nhiều so với biến thiên phần dư thì mô hình hồi qui càng phù hợp.
Vì giả thuyết nghiên cứu trong bài này được tổng hợp từ các lý thuyết trước đây nên phương pháp khẳng định (ENTER) được áp dụng để kiểm định mô hình hồi quy tuyến tính. Các tham số trong phép kiểm định mô hình hồi quy tuyến tính:
• Trọng số hồi quy beta lớn (β): là trọng số hồi quy chưa chuẩn hoá, giá trị của nó phụ thuộc và thang đo nên chúng ta không thể dùng nó để so sánh mức độ tác động của các biến độc lập vào các biến phụ thuộc trong một mô hình được.
• Trọng số hồi quy beta nhỏ (b): là trọng số hồi quy đã chuẩn hoá. Vì thế beta nhỏ dùng để so sánh mức độ tác động của các biến phụ thuộc vào biến độc lập. Biến độc lập nào có beta nhỏ càng lớn thì càng tác động mạnh tới biến phụ thuộc. Tuy nhiên không được so sánh các beta nhỏ giữa các mẫu khác nhau vì do đã chuẩn hoá nên phương sai của các beta nhỏ đều bằng 1 nên việc so sánh beta nhỏ giữa các mẫu khác nhau là không có ý nghĩa thống kê.
• Hệ số phóng đại phương sai VIF: là giá trị nghịch đảo của dung sai e dùng để kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến. VIF càng lớn thì đa cộng tuyến càng xảy ra. Khi mức độ đa cộng tuyến tăng lên thì ước lượng của các hệ số trong mô hình hồi quy sẽ không còn ổn định và sai số chuẩn của các hệ số sẽ bị phóng đại. Vì lẽ đó, đa cộng tuyến làm gia tăng khả năng mắc sai lầm khi kiểm định giả thuyết loại và gây khó khăn trong việc phát hiện các mối tương tác giữa các biến. Theo Hair và các cộng sự (2006), khi VIF>10 thì có hiện tượng đa cộng tuyến xảy ra.
Trang 43
theo công thức: n>=50+8p. Với n là kích thước mẫu tối thiểu cần thiết và p là số lượng biến độc lập. Green(1991) cho rằng công thức trên phù hợp nếu p<7.
Trang 44
TÓM TẮT CHƯƠNG 2
Quy trình nghiên cứu bao gồm chín bước và hai giai đoạn chính là nghiên cứu định tính và nghiên cứu định lượng. Từ việc tổng hợp các lý thuyết về mối tương tác giữa nhân tố hoạt động kiểm soát, giám sát, chiến lược tới sự hữu hiệu của HTKSNB, mô hình nghiên cứu của bài luận văn được hình thành. Sau đó, tác giả tiến hành thiết kế thang đo sơ bộ thông qua lý thuyết của các nghiên cứu trước và tiến hành thảo luận với các chuyên gia.
Sau đó tác giả tiến hành nghiên cứu định tính. Thông qua áp dụng lý thuyết của các nghiên cứu trước đã trình bày và thảo luận với các chuyên gia, thang đo sơ bộ được hình thành bao gồm các thành phần: chiến lược, hoạt động kiểm soát, giám sát và sự hữu hiệu, trong đó sự hữu hiệu được đo lường bằng ba thành phần là sự hữu hiệu và hiệu quả, độ tin cậy, sự tuân thủ quy định và luật pháp. Trên cơ sở thang đo đã hình thành, tác giả tiến hành kiểm định sơ bộ gồm 60 mẫu thăm dò và sử dụng các công cụ kiểm định độ tin cậy Cronbach Alpha, phân tích nhân tố khám phá EFA để đánh giá mức độ phù hợp của thang đo. Kết quả cho thấy tất cả thang đo của các biến đều phù hợp. Từ đây, bảng khảo sát hoàn chỉnh được sử dụng vào giai đoạn nghiên cứu định lượng chính thức. Phương pháp nghiên cứu định lượng là mô hình hồi quy tuyến tính của được trình bày ở chương này.
Trang 45
CHƯƠNG 3: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU ĐỊNH LƯỢNG VÀ BÀN LUẬN 3.1 Mô tả mẫu nghiên cứu
Khảo sát được tiến hành trong suốt tháng 7 năm 2015, Có 300 bản câu hỏi khảo sát được phát trực tiếp (bảng khảo sát bằng giấy) và gửi qua thư điện tử bảng khảo sát Google Docs). Số bản câu hỏi được trả lời là 124 bảng, chiếm tỷ lệ 88.57%. Tuy nhiên, có 14 bản bị loại bỏ do không trả lời đầy đủ và sai lệch các thông tin, do đó còn 108 bản khảo sát đủ điều kiện để sử dụng phân tích, chiếm tỷ lệ 41.33% số bảng câu hỏi được phát ra và 81.1% số bảng câu hỏi thu vềđược.
Về giới tính, có 51 nam chiếm tỷ lệ 47.2% và 57 nữ chiếm tỷ lệ 52.8 %.
Bảng 3.1 Thống kê giới tính đối tượng khảo sát Giới tính
Frequency Percent Valid Percent
Cumulative Percent Nam 51 47.2 47.2 47.2 Nữ 57 52.8 52.8 100.0 Total 108 100.0 100.0 Nguồn: số liệu khảo sát với n = 108
Về nghiệp vụ chuyên môn: đối tượng khảo sát là Kiểm toán có 13 người (chiếm 12%), kế toán viên là 25 người (chiếm 23.1%), Quản trị kinh doanh là 56 người (chiếm 51.9%) và các công việc khác là 14 người (chiếm 13%). Riêng ở nghề nghiệp luật sự không có bất kì câu trả lời nào. Cụ thểđược minh họa bởi bảng sau:
Bảng 3.2 Thống kê nghiệp vụ chuyên môn đối tượng khảo sát Nghiệp vụ chuyên môn
Frequency Percent Valid Percent Cumulative Percent 2. Kiểm toán 13 12.0 12.0 12.0 3. Kế toán 25 23.1 23.1 35.2 4. Quản trị kinh doanh 56 51.9 51.9 87.0 5. Khác 14 13.0 13.0 100.0 Total 108 100.0 100.0
Trang 46
Nguồn: số liệu khảo sát với n = 108
Phân theo chức vụ, nhóm đối tượng giữ chức vụ quản lý trưởng/phó phòng chiếm tỉ lệ đa số với 59.3% số người được khảo sát. (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Bảng 3.3 Thống kê chức vụ đối tượng khảo sát Chức vụ Frequency Percent Valid Percent Cumulative Percent 1. Giám đốc điều hành 13 12.0 12.0 12.0 2. Giám đốc Sản xuất; Quản lý bán hàng 7 6.5 6.5 18.5 3. Trưởng, phó phòng 64 59.3 59.3 77.8 4. Ban kiểm soát; Giám sát 15 13.9 13.9 91.7 5. Nhân viên 9 8.3 8.3 100.0 Total 108 100.0 100.0 Nguồn: số liệu khảo sát với n = 108
Về kinh nghiệm trong lĩnh vực chuyên môn, đa số các nhà quản lý trong khảo sát có thâm niên trên 5 năm, trong đó cao nhất là các nhà quản lý có thâm niên từ 6 đến 10 năm với 34.3%, từ 11-15 chiếm 21.3% và trên 15 năm chiếm 28.7%. Thấp nhất là số người có kinh nghiệm từ 1-5 năm (17 người, tương ứng tỷ lệ 15.7%).
Bảng 3.4 Thống kê thời gian công tác của đối tượng khảo sát Thời gian công tác
Frequency Percent Valid Percent Cumulative Percent 1. Từ 1-5 năm 17 15.7 15.7 15.7 2. Từ 6-10 năm 37 34.3 34.3 50.0 3. Từ 11-15 năm 23 21.3 21.3 71.3 4. Trên 15 năm 31 28.7 28.7 100.0 Total 108 100.0 100.0
Phân theo lĩnh vực hoạt động của doanh nghiệp, nhóm đối tượng quản lý hoạt động chủ yếu trong lĩnh vực đầu tư xây dựng hạ tầng và thương mại – dịch vụ với tỉ lệ 79.6% số người được khảo sát.
Trang 47
Bảng 3.5 Thống kê lĩnh vực đối tượng khảo sát hiện đang công tác Lĩnh vực Frequency Percent Valid Percent Cumulative Percent 1. Công nghiệp/Sản xuất 14 13.0 13.0 13.0 2. Đầu tư xây dựng hạ tầng 43 39.8 39.8 52.8 3. Dịch vụ/Thương mại 43 39.8 39.8 92.6 4. Nông nghiệp/Lâm
Nghiệp/Thuỷ Sản
4 3.7 3.7 96.3
5. Khác 4 3.7 3.7 100.0
Total 108 100.0 100.0
3.2 Kiểm định thang đo chính thức
Sau khi tiến hành kiểm định sợ bộ và đánh giá là các thang đo đều phù hợp thì ta sẽ tiến hành kiểm định thang đo chính thức lại bằng hệ số tin cậy pháp Cronbach’s alpha và phân tích nhân tố khám phá EFA.
3.2.1 Kiểm định độ tin cậy 3.2.1.1 Thành phần COAC
Kết quả phân tích độ tin cậy của thang đo COAC cho kết quả giá trị Cronbach alpha bằng 0.7161 và các hệ số tương quan biến tổng của 4 biến quan sát từ COAC1 đến COAC4 đều lớn hơn 0.30. Điều đó cho thấy thang đo thành phần COAC là phù hợp (phụ lục 4).
3.2.1.2 Thành phần MONI
Với thành phần MONI, kết quả phân tích độ tin cậy của thang đo cho kết quả giá trị Cronbach alpha bằng 0.704 và các hệ số tương quan biến tổng của 3 biến quan sát từ MONI1 đến MONI3 đều lớn hơn 0.30. Đây là thang đo có giá trị anpha thấp nhất trong 5 thành phần của mô hình. Tuy nhiên, với giá trị Cronbach alpha và các hệ số tương quan biến tổng như trên thì thang đo thành phần MONI cũng đạt yêu cầu (phụ lục 4).
Trang 48
3.2.1.3 Thành phần EFFI
Với thành phần EFFI, kết quả phân tích độ tin cậy của thang đo cho kết quả giá trị Cronbach alpha bằng 0.858 và các hệ số tương quan biến tổng của 4 biến quan sát từ EFFI1 đến EFFI4 đều lớn hơn 0.30. Như vậy, thang đo thành phần EFFI cũng đạt yêu cầu và đây là thang đo có độ tin cậy bên trong cao nhất trong 5 thành phần(phụ lục 4).
3.2.1.4 Thành phần RELI
Với thành phần RELI, kết quả phân tích độ tin cậy thang đo cho kết quả giá trị Cronbach alpha bằng 0.739 và các hệ số tương quan biến tổng của 4 biến quan sát từ RELI1 đến RELI4 đều lớn hơn 0.30. Như vậy, thang đo RELI đảm bảo được yêu cầu (phụ lục 4).
3.2.1.5 Thành phần LAW
Tương tự với 4 thành phần được kiểm định trên, thành phần LAW cũng là một thang đo đạt yêu cầu. Kết quả phân tích độ tin cậy của thang đo cho kết quả giá trị Cronbach alpha bằng 0.731 và các hệ số tương quan biến tổng của 3 biến quan sát từ LAW1 đến LAW3 đều lớn hơn 0.30. Như vậy, thang đo thành phần LAW cũng đạt yêu cầu (phụ lục 4).
3.2.2 Kết quả phân tích nhân tố EFA
Kiểm định KMO và Bartlett's trong phân tích nhân tố cho thấy hệ số KMO khá cao (bằng 0.714 > 0.5) với mức ý nghĩa bằng 0 (sig = 0.000) cho thấy phân tích nhân tố EFA rất thích hợp.
Kết quả kiểm định EFA cho thấy có 5 nhân tố được trích tại điểm dừng Eigenvalue 1.32 với tổng phương sai trích được bằng 51.279%>50% cũng cho thấy mô hình nghiên đạt được giá trị hội tụ và giá trị phân biệt cứu thông qua 18 biến quan sát (phụ lục4).
3.3 Kiểm định mô hình và giả thuyết nghiên cứu
3.3.1 Thông số của các biến trong nghiên cứu chính thức 3.3.1.1 Biến định tính chiến lược 3.3.1.1 Biến định tính chiến lược
Trang 49 (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Bảng 3.6 Phân phối tần suất của biến chiến lược Chiến lược Frequency Percent Valid Percent Cumulative Percent 1 Phòng vệ 36 33.3 33.3 33.3 2 Phân tích 58 53.7 53.7 87.0 3 Triển vọng 14 13.0 13.0 100.0 Total 108 100.0 100.0 Nguồn: số liệu khảo sát với n = 108
Thông qua bảng trên ta thấy chiến lược phân tích chiếm phần hơn một nửa số doanh nghiệp (53.7%), tiếp theo là chiến lược phòng vệ (chiếm 33.3%) và chiến lược triển vọng chiếm tỉ lệ ít nhất, chỉ 13%. Điều này thể hiện rằng các doanh nghiệp nước ta có xu hướng bảo thủ hơn là cách tân đổi mới, một phần là do nền kinh tế chưa thật sựổn định ở nước ta.
3.3.1.2 Các biến định lượng
Như đã đề cập ở trên, tác giả không sử dụng các giá trị nhân tố do EFA tạo ra và vì thế, các thành phần trong mô hình được tính toán như sau:
− MONI = Mean(MONI1, MONI2, MONI3): thành phần giám sát
− COAC = Mean(COAC1, COAC2, COAC3, COAC4): thành phần kiểm soát
− EFFE là thành phần hiệu quả, trong đó EFFE được đo lường gián tiếp qua 3 thành phần phụ EFFI, RELI, LAW. Trong đó mỗi thành phần này được tính như sau:
− EFFE = Mean( EFFI,RELI,LAW)
EFFI = Mean(EFFI1, EFFI2, EFFI3, EFFI4) RELI = Mean(RELI1, RELI2, RELI3, RELI4) LAW = Mean(LAW1, LAW2, LAW3)
Bảng 3.7 Thống kê mô tả các biến đinh lượng
Mẫu(N) Giá trị nhỏ nhất Giá trị lớn nhất Trung bình Độ lệch chuẩn EFFE 108 3.91 6.75 5.3932 .56348 MONI 108 3.67 6.33 4.8981 .58797 COAC 108 3.25 6.25 4.6752 .53444 Valid N 108
Trang 50
Thông qua giá trị trung bình của mỗi thành phần thì các thành phần có đều có giá trị cảm nhận khá tốt ở nhà quản lý khi đánh giá về HTKSNB. Trong đó sự hữu hiệu được nhà quản lý đánh giá là tốt nhất so với 2 biến còn lại.
3.3.2 Ma trận tương quan giữa các biến trong mô hình nghiên cứu
Bảng 3.8 Ma trận tương quan giữa các biến trong mô hình nghiên cứu
EFFE MONI COAC STRAT
1 .45** .36** .03 EFFE N 108 108 108 108 .36** 1 -.59** .06 MONI N 108 108 108 108 .45** -.59** 1 .08* COAC N 107 108 108 108 .03 -.06 .08* 1 N 108 108 108 108 STRAT N 108 108 108 108
*. Tương quan có ý nghĩa thống kê ở mức 5% **. Tương quan có ý nghĩa thống kê ở mức 1%
Nguồn: số liệu khảo sát với n = 108
Kết quả phân tích tương quan giữa các biến trong mô hình cho thấy các biến có tương quan với nhau. Chiến lược doanh nghiệp có mối tương quan cùng chiều với hoạt động kiểm soát, với hệ số tương quan r= 0.08 và ý nghĩa thống kê (p=1%). Điều này thể hiện rằng các doanh nghiệp dạng triển vọng có hoạt động kiểm soát mạnh mẽ hơn so với dạng phòng vệ và dạng phân tích.
Cả hoạt động kiểm soát và giám sát đều có mối quan hệ cùng chiều với sự hữu hiệu một cách riêng lẻ, lần lượt với các giá trị là 0.36 và 0.45 với mức ý nghĩa thống kê 1%.
Giữa hoạt động kiểm soát và giám sát có mối quan hệ ngược chiều với nhau, r=(- 0.59) với mức ý nghĩa là 5%. Mối tương tác cụ thể giữa các biến này được phân tích ở phần sau, mô hình hồi quy.
3.3.3 Mô hình hồi quy tuyến tính đa biến
Ở bài này gồm 3 thành phần và tổng cộng 5 biến quan sát độc lập vì thế kích thước mẫu được lựa chọn là phù hợp với n=108 >50+8.5= 90.
Trang 51
Mô hình hồi quy đa biến trong bài luận văn có dạng như sau:
Y = αααα0 + ββββ1X + ββββ2Z + ββββ3W + ββββ4XZ + ββββ5XW + ββββ6ZW + ββββ7XZW + εεεε Trong đó:. , là các hệ số hồi quy
Y: Sự hữu hiệu của HTKSNB X: Chiến lược doanh nghiệp Z: Hoạt động kiểm soát W: Giám sát
3.3.3.1 Kết quả mô hình hồi quy đa biến cho thấy
Kết quả từ mô hình hồi quy đa biến: Hệ số xác định R2=0.22 (khác 0) và R2 hiệu chỉnh bằng 0.21. Vì giá trị của R2 hiệu chỉnh không có sự khác biệt lớn so với R2 (0.21 và 0.22) nên các biến quan sát trong mô hình là phù hợp. Kiểm định F ( bảng ANOVA) cho thấy mức ý nghĩa p (Sig)= .000 nên mô hình hồi quy là phù hợp, các biến độc lập giải thích được khoảng 21% phương sai của biến phụ thuộc (phụ lục 5). (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Xem xét bảng trọng số hồi quy ta thấy trọng hệ hồi quy đã chuẩn hoá của mối tương tác XZW là b7 có ý nghĩa thống kê (p=0.001) chứng tỏ rằng giữa mối tương quan giữa chiến lược với hoạt động kiểm soát và giám sát tác động tới sự hữu hiệu của HTKSNB. Kết quả