8. Kết cấu luận văn
2.4.6.Quy trình phân tích dữ liệu định lượng
Trước khi tiến hành phân tích dữ liệu, tác giả xử lý dữ liệu, kiểm tra tính hợp lý của từng phiếu khảo sát, sau đó dữ liệu sẽ được phân tích bằng phần mềm SPSS 20.
Có 4 bước phân tích dữ liệu :
Thống kê mô tả mẫu: mô tả đặc trưng của mẫu khảo sát về thông tin chức vụ, trình độ học vấn của đáp án viên.
Kiểm định độ tin cậy của thang đo: trong nghiên cứu này, các biến nghiên cứu được xây dựng từ 3 đến 5 biến quan sát khác nhau, để kiểm tra sự tin cậy của các biến quan sát, nghiên cứu sử dụng kiểm định Cronbach’s Alpha. Tiêu chuẩn kiểm định hệ số Cronbach’s Alpha tối thiểu là 0,6 mới được xem là chấp nhận được và có thể sử dụng được cho mục đích nghiên
cứu (Nguyễn Đình Thọ, 2011). Tuy nhiên, hệ số Cronbach’s Alpha không cho biết biến nào nên loại bỏ và biến nào nên giữ lại. Do đó, khi kiểm định hệ số Cronbach’s Alpha, nghiên cứu sẽ sử dụng hệ số tương quan biến – tổng (Corrected Item – Total Correlation) và những biến nào có hệ số tương quan biến – tổng < 0,3 sẽ bị loại khỏi nghiên cứu. Hệ số này cho phép loại bỏ những biến không phù hợp khỏi mô hình nghiên cứu.
Như vậy, những biến có hệ số Cronbach’s Alpha lớn hơn 0,6 và hệ số tương quan biến – tổng lớn hơn 0,3 là thích hợp và được đưa vào phân tích ở những bước tiếp theo (Nguyễn Đình Thọ, 2011)[10]. Trong nghiên cứu này, khi kiểm định Cronbach’s Alpha, nếu phù hợp với giả thiết như phát biểu của Nguyễn Đình Thọ tác giả đưa biến vào mô hình nghiên cứu tiếp theo.
Phân tích nhân tố khám phá (EFA): sử dụng phân tích nhân tố khám phá (Exploratory Factor Analysis – EFA) để đánh giá sơ bộ tính đơn hướng, giá trị hội tụ và giá trị phân biệt của thang đo. Đồng thời, phân tích EFA sẽ rút gọn tập biến quan sát thành một tập các nhân tố có ý nghĩa hơn nhưng vẫn chứa đựng hầu hết nội dung thông tin của tập biến ban đầu. Cơ sở của việc rút gọn này dựa vào mối quan hệ tuyến tính của các nhân tố với các biến quan sát (Nguyễn Đình Thọ, 2011). Một số tiêu chuẩn khi phân tích nhân tố khám phá là hệ số KMO tối thiểu là 0,5. Kiểm định Barlett có P-value nhỏ hơn 0,05, hệ số Eigenvalue đại diện cho lượng biến thiên được giải thích bởi nhân tố tối thiểu bằng 1, phương sai giải thích tối thiểu là 50% (Hair & cộng sự, 2006). Sử dụng phương pháp rút trích nhân tố (Principle Components) và phép quay góc Varimax để tìm ra các nhân tố đại diện cho các biến (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008) [11].
Phân tích tương quan và hồi quy: Để trả lời về các mối quan hệ giữa các biến trong mô hình nghiên cứu trong mô hình nghiên cứu, tác giả sử dụng
phương pháp phân tích tương quan và hồi quy tuyến tính để kiểm tra mối tương quan tuyến tính giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập, đồng thời kiểm định các giả thuyết nghiên cứu với độ tin cậy cao. Tương quan Pearson có giá trị dao động từ -1 đến 1. Giả thuyết nghiên cứu sẽ được chấp nhận đúng nếu mức ý nghĩa (sig) có giá trị < 0,05 (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
KẾT LUẬN CHƯƠNG 2
Trong chương 2, tác giả xây dựng mô hình nghiên cứu chính thức cho luận văn, đưa ra các lập luận và giả thuyết nghiên cứu. Với đề tài nghiên cứu này, tác giả đã xác định 06 nhân tố ảnh hưởng đến việc chuyển đổi BCTC từ chuẩn mực kế toán Việt Nam sang chuẩn mực BCTC quốc tế tại Công ty Cổ phần Dược – Trang thiết bị y tế Bình Định, đó là các nhân tố Quy mô doanh nghiệ; Các đơn vị thành viên; Năng lực người làm kế toán; Quan điểm nhà quản trị; Chế độ kế toán; Yêu cầu các bên liên quan. Với các nhân tố nghiên cứu, tác giả đưa ra 04 bước phân tích dữ liệu định lượng để đo lường mức độ ảnh hưởng của các nhân tố trên đến việc chuyển đổi BCTC sang IFRS.
CHƯƠNG 3. KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
3.1. KHÁI QUÁT CÔNG TY CỔ PHẦN DƯỢC – TRANG THIẾT BỊ Y TẾ BÌNH ĐỊNH