Đánh giá độ tin cậy thang đo bằng hệ số Cronbach’s Alpha

Một phần của tài liệu (LUẬN văn THẠC sĩ) nghiên cứu các nhân tố bên trong doanh nghiệp tác động đến chất lượng thông tin kế toán trên báo cáo tài chính của các doanh nghiệp nhỏ và vừa trên địa bàn tỉnh bình định (Trang 64)

8. Kết cấu của luận văn

3.2. Đánh giá độ tin cậy thang đo bằng hệ số Cronbach’s Alpha

ALPHA

Trƣớc khi phân tích EFA, tác giả tiến hành phân tích Cronbach’s Alpha để kiểm tra sự chặt chẽ và tƣơng quan giữa các biến quan sát. Quá trình này giúp tránh đƣợc các biến rác vì các biến này có thể tạo nên các nhân tố giả khi phân tích EFA (Churchill, 1979 trích trong Nguyễn Đình Thọ, 2013).

Tiêu chuẩn lựa chọn thang đo:

- Nếu một biến đo lƣờng có hệ số tƣơng quan biến tổng hiệu chỉnh (Corrected Item – Total Correlation) ≥ 0.3 thì biến đó đạt yêu cầu.

- Thang đo có độ tin cậy tốt khi Cronbach’s Alpha ≥ 0.8. Nếu Cronbach’s Alpha > 0.95 thì thang đo không có sự khác biệt. Nếu Cronbach’s Alpha ≥ 0.6 thì thang đo có thể chấp nhận đƣợc.

3.2.1. Kiểm định hệ số tin cậ Cronbach’s Alpha cho thang đo của các biến độc lập

3.2.1.1. Thang đo Nhân sự kế toán (NSKT)

Bảng 3.4. Bảng kết quả phân tích Cronbach’s Alpha của thang đo NSKT (lần 1) Cronbach's Alpha Số biến quan sát

.783 6

Biến quan sát

Trung bình thang đo nếu

loại biến

Phƣơng sai thang đo nếu loại biến

Tƣơng quan biến tổng

Cronbach’s Alpha nếu loại

biến NSKT1 17.52 9.083 .696 .709 NSKT2 17.56 9.617 .597 .734 NSKT3 17.61 10.024 .570 .743 NSKT4 17.93 10.653 .251 .829 NSKT5 17.52 9.137 .650 .719 NSKT6 17.49 10.037 .514 .754

Kết quả cho thấy, thang đo “Nhân sự kế toán” có hệ số Cronbach’s Alpha là 0.783 (lớn hơn 0.6 và nhỏ hơn 0.95) do đó đạt yêu cầu. Tuy nhiên, hệ số tƣơng quan biến tổng của biến quan sát NSKT4 là 0.251 < 0.3 nên bị loại biến và tiến hành kiểm tra lại, thu đƣợc kết quả nhƣ sau:

Bảng 3.5. Bảng kết quả phân tích Cronbach’s Alpha của thang đo NSKT (lần 2) Cronbach's Alpha Số biến quan sát

.829 5

Biến quan sát

Trung bình thang đo nếu

loại biến

Phƣơng sai thang đo nếu loại biến

Tƣơng quan biến tổng

Cronbach’s Alpha nếu loại

biến NSKT1 14.33 6.825 .680 .779 NSKT2 14.37 7.147 .616 .798 NSKT3 14.42 7.467 .601 .802 NSKT5 14.33 6.785 .656 .786 NSKT6 14.29 7.323 .580 .808

Hệ số Cronbach’s Alpha là 0.829 và hệ số tƣơng quan biến tổng của tất cả các biến quan sát đều lớn hơn 0.3. Do đó, thang đo NSKT đảm bảo độ tin cậy với 5 biến quan sát.

3.2.1.2. Thang đo Môi trường doanh nghiệp (MTDN)

Bảng 3.6. Bảng kết quả phân tích Cronbach’s Alpha của thang đo MTDN Cronbach's Alpha Số biến quan sát

.766 3

Biến quan sát

Trung bình thang đo nếu

loại biến

Phƣơng sai thang đo nếu loại biến

Tƣơng quan biến tổng

Cronbach’s Alpha nếu loại

biến

MTDN1 7.39 3.527 .575 .710

MTDN2 7.47 3.486 .573 .713

MTDN3 7.37 3.294 .647 .629

Hệ số Cronbach’s Alpha là 0.766 (lớn hơn 0.6 và nhỏ hơn 0.95 . Hệ số tƣơng quan biến tổng đều lớn hơn 0.3. Do đó, thang đo MTDN đảm bảo độ tin cậy với 3 biến quan sát.

3.2.1.3. Thang đo Hiệu quả của hệ thống kiểm soát nội bộ (KSNB)

Bảng 3.7. Bảng kết quả phân tích Cronbach’s Alpha của thang đo KSNB Cronbach's Alpha Số biến quan sát

.776 4

Biến quan sát

Trung bình thang đo nếu

loại biến

Phƣơng sai thang đo nếu loại biến

Tƣơng quan biến tổng

Cronbach’s Alpha nếu loại

biến

KSNB1 10.69 3.572 .633 .692

KSNB2 10.72 3.559 .665 .675

KSNB3 10.72 4.780 .357 .818

KSNB4 10.75 3.395 .677 .666

Hệ số Cronbach’s Alpha là 0.776 (lớn hơn 0.6 và nhỏ hơn 0.95 . Hệ số tƣơng quan biến tổng đều lớn hơn 0.3. Do đó, thang đo KSNB đảm bảo độ tin cậy với 4 biến quan sát.

3.2.1.4. Thang đo Hành vi quản trị của nhà quản lý (HVQT)

Bảng 3.8. Bảng kết quả phân tích Cronbach’s Alpha của thang đo HVQT Cronbach's Alpha Số biến quan sát

.803 4

Biến quan sát

Trung bình thang đo nếu

loại biến

Phƣơng sai thang đo nếu loại biến

Tƣơng quan biến tổng

Cronbach’s Alpha nếu loại

biến

HVQT1 11.37 4.435 .670 .726

HVQT2 11.37 5.012 .562 .779

HVQT3 11.39 5.086 .538 .790

HVQT4 11.35 4.619 .705 .711

Hệ số Cronbach’s Alpha là 0.803 (lớn hơn 0.6 và nhỏ hơn 0.95 . Hệ số tƣơng quan biến tổng đều lớn hơn 0.3. Do đó, thang đo HVQT đảm bảo độ tin cậy với 4 biến quan sát.

3.2.1.5. Thang đo Sự hỗ trợ của nhà quản lý (HTQL)

Bảng 3.9. Bảng kết quả phân tích Cronbach’s Alpha của thang đo HTQL Cronbach's Alpha Số biến quan sát

.811 4

Biến quan sát

Trung bình thang đo nếu

loại biến

Phƣơng sai thang đo nếu loại biến

Tƣơng quan biến tổng

Cronbach’s Alpha nếu loại

biến

HTQL1 9.94 4.956 .601 .777

HTQL2 9.87 4.997 .592 .781

HTQL3 9.97 4.838 .612 .772

HTQL4 9.96 4.884 .723 .722

Hệ số Cronbach’s Alpha là 0.811 (lớn hơn 0.6 và nhỏ hơn 0.95 . Hệ số tƣơng quan biến tổng đều lớn hơn 0.3. Do đó, thang đo HTQL đảm bảo độ tin

cậy với 4 biến quan sát.

3.2.2. Kiểm định hệ số tin cậ Cronbach’s Alpha cho thang đo biến phụ thuộc

Bảng 3.10. Bảng kết quả phân tích Cronbach’s Alpha của thang đo CLTT Cronbach's Alpha Số biến quan sát

.832 7

Biến quan sát

Trung bình thang đo nếu

loại biến

Phƣơng sai thang đo nếu loại biến

Tƣơng quan biến tổng

Cronbach’s Alpha nếu loại

biến CLTT1 20.83 9.402 .623 .803 CLTT2 20.81 9.374 .598 .807 CLTT3 20.89 9.323 .602 .806 CLTT4 20.89 9.452 .580 .810 CLTT5 20.87 10.017 .487 .824 CLTT6 20.87 9.333 .666 .796 CLTT7 20.87 9.861 .506 .821

Hệ số Cronbach’s Alpha là 0.832 (lớn hơn 0.6 và nhỏ hơn 0.95 . Hệ số tƣơng quan biến tổng đều lớn hơn 0.3. Do đó, thang đo CLTT đảm bảo độ tin cậy với 7 biến quan sát.

3.3. PHÂN TÍCH NHÂN TỐ KHÁM PHÁ EFA

Sau khi kiểm tra Cronbach’s Alpha, tác giả tiến hành kiểm định giá trị thang đo. Nội dung phƣơng pháp kiểm định giá trị thang đo thể hiện giá trị hội tụ và giá trị phân biệt. Giá trị hội tụ và giá trị phân biệt thƣờng đƣợc kiểm tra bằng phƣơng pháp phân tích nhân tố khám phá EFA. Cụ thể:

- Giá trị hội tụ nói lên mức độ hội tụ của một thang đo đƣợc sử dụng để đo lƣờng một khái niệm sau nhiều lần lặp lại. Để đánh giá giá trị hội tụ, sử

dụng phân tích ma trận các trọng số nhân tố (Pattern matrix).

- Giá trị phân biệt nói lên hai thang đo đo lƣờng hai khái niệm khác nhau phải khác biệt nhau. Đối với giá trị phân biệt phân tích tổng phƣơng sai trích TVE (Total Variance Explained).

Phân tích nhân tố khám phá EFA là một kỹ thuật phân tích thống kê đƣợc sử dụng nhằm thu nhỏ và tóm tắt các dữ liệu có ích cho việc xác định các tập hợp biến cần thiết cho vấn đề nghiên cứu (Hair và cộng sự, 1998) (Nguyễn Đình Thọ, 2013). Tác giả thực hiện phân tích khám phá EFA cho hai nhóm biến độc lập và biến phụ thuộc. Kết quả phân tích của từng nhóm nhƣ sau:

3.3.1. Phân tích nhân tố khám phá EFA cho nhóm biến độc lập

Mô hình nghiên cứu ban đầu có 5 biến độc lập với 21 nhân tố đƣợc kì vọng ảnh hƣởng đến CLTTKT trên BCTC tại các DNNVV trên địa bàn tỉnh Bình Định. Qua đánh giá hệ số Cronbach’s Alpha đã loại bỏ biến NSKT4, còn lại 20 nhân tố đạt chuẩn đƣợc đƣa vào phân tích. Tác giả sử dụng phƣơng pháp trích Principal Component Analysis với phép xoay vuông góc Varimax và điểm dừng trích các yếu tố có Eigenvalue > 1, sử dụng kiểm định KMO và Bartlett’s test để đo lƣờng sự phù hợp của các mẫu khảo sát. Kết quả phân tích EFA cho thấy:

Bảng 3.11. Bảng kết quả phân tích KMO và Bartlett cho các biến độc lập (lần 1) Kiểm tra KMO and Bartlett

Hệ số KMO .804

Mô hình kiểm tra của Bartlett

Giá trị Chi-Square 1234.145

Bậc tự do 190

Sig .000

Hệ số KMO = 0.804 (thỏa mãn điều kiện 0.5 < KMO < 1 ) nên việc phân tích nhân tố khám phá phù hợp với dữ liệu thực tế.

Bảng 3.12. Bảng kết quả phân tích phƣơng sai trích cho các biến độc lập (lần 1) Bảng phƣơng sai trích

Nhân tố

Giá trị Eigenvalues Chỉ số sau khi trích Chỉ số sau khi xoay

Tổng Phƣơng sai trích Tích lũ phƣơng sai trích Tổng Phƣơng sai trích Tích lũ phƣơng sai trích Tổng Phƣơng sai trích Tích lũ phƣơng sai trích 1 5.524 27.619 27.619 5.524 27.619 27.619 3.225 16.125 16.125 2 2.581 12.904 40.523 2.581 12.904 40.523 2.786 13.928 30.053 3 2.004 10.020 50.543 2.004 10.020 50.543 2.594 12.970 43.023 4 1.704 8.522 59.065 1.704 8.522 59.065 2.311 11.553 54.577 5 1.214 6.069 65.134 1.214 6.069 65.134 2.111 10.557 65.134 6 .894 4.469 69.603 7 .798 3.990 73.593 8 .655 3.277 76.870 9 .590 2.948 79.818 10 .564 2.822 82.640 11 .530 2.650 85.290 12 .458 2.290 87.579 13 .403 2.014 89.593 14 .376 1.878 91.471 15 .354 1.770 93.241 16 .327 1.633 94.874 17 .304 1.522 96.396 18 .268 1.341 97.737 19 .233 1.167 98.905 20 .219 1.095 100.000

Kết quả từ bảng 3.12 cho thấy có 5 nhân tố đƣợc rút trích từ 20 biến quan sát với giá trị Eigenvalue = 1.214 > 1 và tổng phƣơng sai rút trích là 65.134% > 50%. Điều này có nghĩa là 5 nhân tố này có khả năng giải thích cho 20 biến quan sát là 65.134%. Nhƣ vậy, sau khi phân tích EFA thì 20 biến

quan sát này đã đảm bảo đƣợc tiêu chuẩn phân tích EFA. Tiếp đến, ta xét đến ma trận xoay nhân tố để phát hiện nhân tố mới và kiểm tra độ hội tụ của các nhân tố.

Bảng 3.13. Bảng kết quả ma trận xoay nhân tố các biến độc lập (lần 1) Ma trận xoay nhân tố Nhân tố 1 2 3 4 5 NSKT1 .799 NSKT5 .764 NSKT2 .755 NSKT3 .722 NSKT6 .713 KSNB3 HTQL4 .836 HTQL2 .751 HTQL1 .701 HTQL3 .697 HVQT1 .827 HVQT4 .808 HVQT3 .709 HVQT2 .654 KSNB2 .856 KSNB4 .805 KSNB1 .802 MTDN3 .840 MTDN2 .810 MTDN1 .773

Theo bảng 3.13, nhận thấy 20 biến quan sát đƣợc gom thành 5 nhân tố, trong đó có biến quan sát KSNB3 có hệ số tải nhỏ hơn 0.5 nên loại biến này và chạy lại lần 2. Kết quả thể hiện tại bảng dƣới đây:

Bảng 3.14. Bảng kết quả phân tích KMO và Bartlett cho các biến độc lập (lần 2) Kiểm tra KMO and Bartlett

Hệ số KMO .794

Mô hình kiểm tra của Bartlett

Giá trị Chi-Square 1134.759

Bậc tự do 171

Sig .000

Kết quả phân tích từ bảng 3.14 cho thấy, hệ số KMO = 0.794 (thỏa mãn điều kiện 0.5 < KMO < 1) nên việc phân tích nhân tố là phù hợp với dữ liệu thực tế.

Kết quả kiểm định Bartlett’s test với Sig = 0.000 < 0.05 nghĩa là các biến quan sát có tƣơng quan với nhau trong tổng thể và việc áp dụng phân tích nhân tố là thích hợp.

Bảng 3.15. Bảng kết quả phân tích phƣơng sai trích cho các biến độc lập (lần 2) Bảng phƣơng sai trích

Nhân tố

Giá trị Eigenvalues Chỉ số sau khi trích Chỉ số sau khi xoay

Tổng Phƣơng sai trích Tích lũ phƣơng sai trích Tổng Phƣơng sai trích Tích lũ phƣơng sai trích Tổng Phƣơng sai trích Tích lũ phƣơng sai trích 1 5.194 27.335 27.335 5.194 27.335 27.335 3.015 15.867 15.867 2 2.543 13.385 40.720 2.543 13.385 40.720 2.605 13.708 29.575 3 1.927 10.144 50.864 1.927 10.144 50.864 2.568 13.518 43.094 4 1.704 8.969 59.833 1.704 8.969 59.833 2.273 11.963 55.056 5 1.199 6.308 66.141 1.199 6.308 66.141 2.106 11.085 66.141 6 .843 4.438 70.580 7 .695 3.660 74.239 8 .642 3.381 77.621 9 .580 3.053 80.674

Bảng phƣơng sai trích

Nhân tố

Giá trị Eigenvalues Chỉ số sau khi trích Chỉ số sau khi xoay

Tổng Phƣơng sai trích Tích lũ phƣơng sai trích Tổng Phƣơng sai trích Tích lũ phƣơng sai trích Tổng Phƣơng sai trích Tích lũ phƣơng sai trích 10 .539 2.834 83.508 11 .516 2.716 86.224 12 .451 2.372 88.595 13 .396 2.084 90.680 14 .367 1.931 92.611 15 .351 1.847 94.457 16 .309 1.626 96.083 17 .288 1.515 97.598 18 .237 1.247 98.845 19 .219 1.155 100.000

Kết quả từ bảng 3.15 cho thấy có 5 nhân tố đƣợc rút trích từ 19 biến quan sát với giá trị Eigenvalue = 1.199 > 1 và tổng phƣơng sai rút trích là 66.141% > 50% đạt tiêu chuẩn phân tích EFA. Điều này chứng tỏ 66.141% biến thiên của dữ liệu đƣợc giải thích bởi 5 nhân tố. Các tiêu chuẩn về phân tích nhân tố EFA đã thỏa mãn, tiếp theo xét đến ma trận xoay nhân tố. Kết quả nhƣ sau:

Bảng 3.16. Bảng kết quả ma trận xoay nhân tố các biến độc lập (lần 2) Ma trận xoay nhân tố

Nhân tố

1 2 3 4 5

NSKT1 .794

Ma trận xoay nhân tố Nhân tố 1 2 3 4 5 NSKT2 .746 NSKT3 .737 NSKT6 .730 HTQL4 .844 HTQL2 .753 HTQL3 .720 HTQL1 .701 HVQT1 .820 HVQT4 .812 HVQT3 .723 HVQT2 .638 KSNB2 .860 KSNB1 .808 KSNB4 .802 MTDN3 .840 MTDN2 .810 MTDN1 .771

Dƣới đây là bảng tổng hợp lại các biến quan sát sau hai lần chạy EFA:

Bảng 3.17. Bảng tổng hợp các biến còn lại trong mô hình nghiên cứu

STT Mã hóa Diễn giải

NSKT – Nhân sự kế toán

1 NSKT1 Năng lực và trình độ của nhân viên kế toán 2 NSKT2 Kinh nghiệm làm việc của nhân viên kế toán

STT Mã hóa Diễn giải

4 NSKT5 Ý thức pháp luật

5 NSKT6 Bộ máy nhân sự kế toán

MTDN – M i trƣờng doanh nghiệp

6 MTDN1 Sự trao đổi thông tin trong doanh nghiệp

7 MTDN2 Sự hợp tác giữa các cá nhân trong quy trình thực hiện hệ thống

8 MTDN3 Quy định của doanh nghiệp đối với nhân viên

KSNB – Hiệu quả của hệ thống KSNB

9 KSNB1 Doanh nghiệp có thiết lập các quy định và thủ tục kiểm soát nhằm đảm bảo doanh nghiệp tuân thủ theo pháp luật kế toán

10 KSNB2 Hệ thống KSNB tại doanh nghiệp giúp ngăn ngừa hiệu quả gian lận và sai sót

11 KSNB4 KSNB tại đơn vị luôn kiểm tra và giám sát việc đảm bảo CLTTKT

HVQT – Hành vi quản trị của nhà quản lý

12 HVQT1 Quyết định của nhà quản lý có tác động đến việc xử lý và trình bày BCTC

13 HVQT2 Định hƣớng quản trị lợi nhuận của nhà quản lý có tác động đến việc lựa chọn phƣơng pháp kế toán

14 HVQT3 Nhà quản lý thƣờng xuyên yêu cầu xử lý thông tin kế toán theo ý của mình

15 HVQT4 Nhà quản lý thƣờng xuyên tác động, can thiệp đến công việc kế toán của đơn vị

STT Mã hóa Diễn giải HTNQL – Sự hỗ trợ của nhà quản lý

16 HTNQL1 Nhà quản lý nhận thức đƣợc tầm quan trọng của CLTTKT

17 HTNQL2 Nhà quản lý tham gia vào việc xây dựng và vận hành hệ thống thông tin kế toán

18 HTNQL3 Nhà quản lý luôn cấp đủ nguồn lực cho việc xây dựng và vận hành hệ thống thông tin kế toán

19 HTNQL4 Nhà quản lý luôn yêu cầu trình bày thông tin kế toán trung thực và hợp lý

3.3.2. Phân tích nhân tố khám phá EFA cho nhóm biến phụ thuộc

Bảng 3.18. Bảng kết quả phân tích KMO và Bartlett của biến phụ thuộc Kiểm tra KMO and Bartlett

Hệ số KMO .823

Mô hình kiểm tra của Bartlett

Giá trị Chi-Square 343.178

Bậc tự do 21

Sig .000

Kết quả phân tích nhân tố tại bảng 3.18 cho thấy, hệ số KMO = 0.823 (thỏa mãn điều kiện 0.5 < KMO < 1) nên việc phân tích nhân tố là phù hợp với dữ liệu của mẫu.

Kết quả kiểm định Bartlett’s test với Sig = 0.000 < 0.05 nghĩa là các biến quan sát có tƣơng quan với nhau trong tổng thể.

Bảng 3.19. Bảng kết quả phân tích phƣơng sai trích của biến phụ thuộc Bảng phƣơng sai trích

Nhân tố

Giá trị Eigenvalues Chỉ số sau khi trích

Tổng Phƣơng sai trích Tích lũ phƣơng sai trích Tổng Phƣơng sai trích Tích lũ phƣơng sai trích 1 3.507 50.095 50.095 3.507 50.095 50.095 2 .916 13.080 63.175 3 .762 10.880 74.055 4 .583 8.327 82.382 5 .483 6.898 89.280 6 .427 6.096 95.376 7 .324 4.624 100.000

Kết quả từ bảng 3.19 cho thấy, có một nhân tố đƣợc trích từ các biến quan sát đƣa vào phân tích EFA với giá trị Eigenvalue = 3.507 > 1 và tổng phƣơng sai rút trích là 50.095% > 50%, giá trị này cho biết nhóm nhân tố này giải thích đƣợc 50.095% sự biến thiên của các biến quan sát. Tiếp theo, xét đến ma trận xoay nhân tố của biến phụ thuộc, kết quả đƣợc thể hiện ở bảng 3.20:

Bảng 3.20. Bảng kết quả ma trận xoay nhân tố của biến phụ thuộc Ma trận xoay nhân tố Nhân tố 1 CLTT6 .781 CLTT1 .742 CLTT3 .728

CLTT2 .723

CLTT4 .705

CLTT7 .644

CLTT5 .618

3.4. PHÂN TÍCH HỆ SỐ TƢƠNG QUAN PEARSON

Phân tích hệ số tƣơng quan Pearson nhằm mục đích kiểm tra mối tƣơng quan chặt chẽ giữa từng biến độc lập với biến phụ thuộc. Hệ số tƣơng quan

Một phần của tài liệu (LUẬN văn THẠC sĩ) nghiên cứu các nhân tố bên trong doanh nghiệp tác động đến chất lượng thông tin kế toán trên báo cáo tài chính của các doanh nghiệp nhỏ và vừa trên địa bàn tỉnh bình định (Trang 64)

Tải bản đầy đủ (PDF)

(136 trang)