7. Kết cấu của đề tài
2.2.3. Phương pháp xử lý và phân tích dữ liệu
- Đối với dữ liệu sơ cấp: Để phân tích dữ liệu, luận văn đã sử dụng các phương pháp chuyên gia, phân tích thống kê:
+ Phương pháp chuyên gia: Được sử dụng trong trường hợp phân tích định tính nhằm thảo luận với các chuyên gia để xác định vấn đề nghiên cứu, hình thành các thang đo và bảng câu hỏi khảo sát. Khi có kết quả phân tích định lượng, thảo luận với các chuyên gia về các kết quả tìm kiếm.
+ Phương pháp phân tích thống kê: Được sử dụng để mô tả đặc điểm của đối tượng khảo sát, xu hướng quan hệ của các biến và phân tích hiện trạng của vấn đề nghiên cứu, nhằm tìm ra các nhân tố ảnh hưởng đến kiểm soát thuế TNDN tại Cục Thuế tỉnh Bình Định.
Trong quá trình xử lý và phân tích dữ liệu, tác giả đã sử dụng một số công cụ phân tích và kiểm định trên phần mềm SPSS như sau:
+ Thống kê mẫu: Mục đích sử dụng nhằm thống kê và tính toán tỷ lệ phần trăm các mẫu nghiên cứu theo các tiêu chí đánh giá, phân loại.
+ Thống kê mô tả và kiểm định giá trị bình quân: Sử dụng thống kê mô tả để tính giá trị trung bình đối với biến quan sát. Kiểm định giá trị bình quân nhằm đánh giá giá trị trung bình của các chỉ tiêu phân tích so với giá trị bình quân là 3, để thấy được mức độ cần thiết của các nhân tố ảnh hưởng.
+ Kiểm định Cronbach’s Alpha: Thang đo được đánh giá là chất lượng tốt khi hệ số Cronbach’s Alpha của tổng thể lớn hơn 0,6 và hệ số tương quan biến tổng của các biến quan sát (Corrected Item-Total Correlation) lớn hơn 0,3 [6].
+ Phân tích nhân tố khám phá EFA: Mục đích sử dụng mô hình phân tích nhân tố khám phá EFA là giúp tác giả sắp xếp các tiêu chí đánh giá có tương quan với nhau vào các nhóm nhân tố. Để mô hình EFA đảm bảo độ tin cậy, ta cần thực hiện các kiểm định chính sau:
Kiểm định tính thích hợp của EFA: Sử dụng thước đo KMO (Kaiser – Meyer – Olkin) để đánh giá sự thích hợp của mô hình EFA đối với ứng dụng vào dữ liệu thực tế nghiên cứu. Khi trị số KMO thỏa mãn điều kiện 0,5≤ KMO ≤ 1 thì phân tích nhân tố là thích hợp.
Kiểm định tương quan của các biến quan sát trong thước đo đại diện: Sử dụng kiểm định Bartlett để đánh giá các biến quan sát có tương quan với nhau trong một thang đo. Khi mức ý nghĩa Significance, Sig của kiểm định Bartlett nhỏ hơn 5% thì các biến quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể.
Kiểm định mức độ giải thích của các biến quan sát đối với nhân tố. Sử dụng phương sai trích (% cumulative variance) để đánh giá mức độ giải thích của các biến quan sát đối với nhân tố. Thang đo được chấp nhận khi
tổng phương sai trích ≥ 50% và eigenvalue có giá trị > 1.
Kiểm định mức ý nghĩa của phân tích nhân tố EFA. Theo Hair & ctg, factor loading là chỉ tiêu để đảm bảo mức ý nghĩa thiết thực của phân tích nhân tố EFA. Factor loading > 0,3 được xem là đạt mức tối thiểu, factor loading > 0,4 được xem là quan trọng và ≥ 0,5 được xem là có ý nghĩa thực tiễn. Hair & ctg cũng đưa ra lời khuyên: nếu chọn tiêu chuẩn factor loading > 0,3 thì cỡ mẫu ít nhất phải là 350, nếu cỡ mẫu khoảng 100 thì nên chọn tiêu chuẩn factor loading > 0,55, nếu cỡ mẫu khoảng 50 thì factor loading phải > 0,75 [6]. Tác giả lựa chọn phần mềm SPSS 22.0 để tiến hành các phân tích dữ liệu khảo sát nêu trên dựa vào các tính năng ưu việt đó là: Rất thuận tiện cho việc phân tích định tính, định lượng về thống kê mô tả dưới dạng câu hỏi định tính (dữ liệu bảng điều tra), so sánh sự khác biệt giá trị bình quân giữa các nhóm đối tượng, phân tích độ tin cậy của bảng câu hỏi, phân tích nhân tố khám phá...Thêm vào đó, phần mềm này có khả năng phân tích với kích thước mẫu rất lớn, cơ chế nhập số liệu và mã hóa số liệu phù hợp với mục tiêu nghiên cứu và tương thích với các phần mềm khác như Excel. Ngoài ra, phần mềm này cho kết quả về bảng, biểu trực quan, đẹp phù hợp với thể thức khoa học. Việc in kết quả bằng tiếng Việt rất thuận tiện khi sử dụng phần mềm SPSS 22.0 trong việc trình bày kết quả nghiên cứu.
- Đối với dữ liệu thứ cấp: Các dữ liệu thứ cấp được tác giả sử dụng trực tiếp hoặc không trực tiếp để minh họa trong luận văn được tác giả thể hiện qua các bảng ghi chép. Kết quả thu thập và xử lý dữ liệu thứ cấp được sử dụng để phân tích, đánh giá thực trạng kiểm soát thuế TNDN Cục Thuế tỉnh Bình Định.
KẾT LUẬN CHƯƠNG 2
Chương 2 đã trình bày chi tiết các nội dung liên quan đến phương pháp nghiên cứu mà luận văn đã lựa chọn, bao gồm: Phương pháp thu thập thông tin, công cụ xử lý và phân tích dữ liệu thu thập được. Để tiếp cận đề tài nghiên cứu, giải quyết được câu hỏi nghiên cứu và mục tiêu nghiên cứu đề ra, luận văn sử dụng kết hợp cả phương pháp nghiên cứu định tính và định lượng. Việc kết hợp sử dụng cả hai phương pháp định lượng và định tính sẽ làm tăng độ tin cậy của các phân tích và đánh giá vì có được các minh chứng từ nhiều nguồn, tạo cách nhìn đa chiều của một vấn đề. Mặt khác, việc sử dụng kết hợp cả hai phương pháp này trong nghiên cứu sẽ làm cho kết quả nghiên cứu đáp ứng tốt hơn mục tiêu đề ra, giải đáp được câu hỏi nghiên cứu một cách đầy đủ, rõ ràng, bảo đảm cho kết quả nghiên cứu vừa có tính khái quát nhờ phương pháp định tính, vừa có tính cụ thể nhờ phương pháp định lượng với các trường hợp nghiên cứu điển hình. Nhờ vậy, các kết luận mà luận văn đưa ra sẽ bảo đảm cơ sở khoa học và mang tính khả thi cao hơn.
CHƯƠNG 3
KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN