6. Tổng quan tài liệu nghiên cứu
2.2.2.Nghiên cứu định lượng
a. Thiết kế bảng câu hỏi sơ bộ và chính thức
Nghiên cứu này được thực hiện bằng phương pháp nghiên cứu định lượng với 2 nguồn dữ liệu chính là sơ cấp và thứ cấp.
Dữ liệu sơ cấp được thực hiện thông qua bảng hỏi điều tra với các doanh nghiệp tại Đà Nẵng. Đối tượng khảo sát là các doanh nghiệp xâp lắp tại TP.
Đà Nẵng và có hế tống kế toán hoàn chỉnh. Kích cỡ mẫu bao nhiêu phụ thuộc vào kỳ vọng về độ tin cậy và phương pháp phân tích dữ liệu, phương pháp
ước lượng được sử dụng, số tham số cần ước lượng và quy luật phân phối của các lựa chọn (trả lời) của đáp viên. Cụ thể, theo Hair, Anderson, Tatham và Black (1998) cho biết kích cỡ mẫu phải tối thiểu gấp 5 lần số biến quan sát. Trong nghiên cứu này có tổng số 27 biến quan sát, do vậy kích cỡ mẫu cần thiết là 27* 5 = 135mẫu.
Nghiên cứu này sử dụng phương pháp phân tích hồi quy tuyến tính. Mô hình nghiên cứu có 8 biến quan sát. Theo Tabachnick và Fidell (1996) cho biết kích cỡ mẫu được tính bằng công thức 50 + 8 * Số biến độc lập.Trong nghiên cứu về ý định mua smartphone của người tiêu dùng TP. HCM, có tổng số 5 biến độc lập nên kích cỡ mẫu là 50 + 8 * 5 = 90 mẫu. Trong nghiên cứu này kích cỡ mẫu được lựa chọn là 100 doanh nghiệp xây lắp tại Đà Nẵng.
b. Kết cấu bảng câu hỏi
Bảng câu hỏi được thiết kế thành 2 phần:
· Phần 1: Thông tin cơ bản của doanh nghiệp như Số năm hoạt động, Quy mô của doanh nghiệp, Loại hình doanh nghiệp, và Lợi nhuận trên tổng
doanh thu.
· Phần 2: Đánh giá của doanh nghiệp (thông qua thang đo Likert 5 mức
độ) về ảnh hưởng của các nhân tốđến việc áp dụng và lựa chọn chính sách kế
toán của các doanh nghiệp xây lắp tại TP. Đà Nẵng.
c. Nội dung bảng câu hỏi
Ảnh hưởng của thuế đối với công tác kế toán: có 3 biến bao gồm
· Doanh nghiệp luôn luôn nộp thuế doanh nghiệp đầy đủđịnh kỳ
· Sự thay đổi của mức thuế thu nhập doanh nghiệp có ảnh hưởng nhỏ đến việc áp dụng các chính sách kế toán
· Công tác kế toán giúp việc nộp thuế của doanh nghiệp đúng thời gian và đầy đủ
Mức vay nợ: có 2 biến bao gồm
· Mức vay nợ hiện tại của doanh nghiệp
· Mức vay nợ của các doanh nghiệp có ảnh hưởng đến lựa chọn chính sách kế toán
Khả năng vi phạm các hợp đồng vay: có 2 biến bao gồm
· Các điều khoản hạn chế trong hợp đồng vay nợ có ảnh hưởng đến việc lựa chọn CSKT
· Doanh nghiệp có sử dụng CSKT tăng lợi nhuận để tránh khả năng vi phạm hợp đồng
Chính sách thưởng dành cho nhà quản trị: có 2 biến bao gồm
· Các nhà quản trị có xu hướng lựa chọn CSKT sao cho có thể tối đa hóa mức lương, thưởng của mình
Trình trạng niêm yết: có 2 biến
· Các DN niêm yết có động cơ thực hiện CSKT tăng LN để nâng giá trị cổ phiếu
· Tình trạng niêm yết có ảnh hưởng đến lựa chọn CSKT của các DN Mức độ sử dụng các hợp đồng liên quan đến các chỉ tiêu kế toán: có 2 biến:
· DN thực hiện CSKT sao cho có thể giúp họ đạt được các chỉ tiêu kế toán nhằm thuận lợi hơn trong việc ký kết hợp đồng
· Cấp độ của những mục tiêu áp dụng các chính sách kế toán được cụ thể hóa trong công ty (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Quy mô doanh nghiệp: có 2 biến
· Quy mô hiện tại của doanh nghiệp là phù hợp với việc lựa chọn các chính sách kế toán
· Quy mô của doanh nghiệp trong tương lai yêu cầu việc tuân thủ
thực hiện các chính sách kế toán theo VAS Trình độ của kế toán viên: có 3 biến bao gồm
· Cán bộ tài chính được đào tạo đảm bạo thực hiện các nguyên tắc chính sách kế toán theo VAS
· Cán bộ tài chính phải có các chứng chỉ kế toán của Bộ Tài Chính
· Mức độ tham gia của cán bộ tài chính vào việc tham gia vào các quyết
định liên quan đến áp dụng lựa chọn chính sách kế toán của doanh nghiệp
· Hiệu quả của kế toán viên trong việc áp dụng các chính sách kế toán là tốt
Lợi ích của lựa chọn chính sách kế toán: có 4 biến bao gồm
· Mức độ giảm thiêu những khiếu nại từ kiểm toán Nhà Nước
· Mức độ cạnh tranh của công ty sau khi lựa chọn chính sách kế toán
· Mức độ hay khả năng tăng lợi nhuận khi lựa chọn chính sách kế toán
d. Thu thập thông tin
Việc khảo sát được tiến hành bằng phương pháp phỏng vấn các doanh nghiệp bằng bảng câu hỏi chi tiết. Bản câu hỏi được gửi đến người được khảo sát dưới hai hình thức là phỏng vấn trực tiếp bằng phiếu khảo sát giấy hay thông qua được dẫn trên mạng internet. Đối với cách thức thứ nhất, tác giả
trược tiếp phỏng vấn và giải thích thắc mắc cho người được khảo sát, người
được khảo sát điền vào phiếu, sau 30 phút tác giả thu lại. Tuy nhiên, cách này mang tính ràng buộc không cao vì nếu người được khảo sát không trả lời một câu hỏi nào đó thì phiếu đo coi như không hợp lệ. Đối với cách thức thứ hai, mang tính thuận tiện cao hơn vì người được khảo sát không bị giới hạn về
thời gian khảo sát và thiết kế và công cụ trên internet ràng buộc là tất cả các câu hỏi đều phải được trả lời thì kết quả khảo sát mới được chấp nhận. Trong nghiên cứu này, công cụ internet được tác giả sử dụng là Google Docs.
Phương pháp phân tích dữ liệu bao gồm:
- Phân tích thống kê mô tả: Thống kê mô tảđược sử dụng để mô tả
những đặc tính cơ bản của dữ liệu thu thập được từ nghiên cứu thực nghiệm qua các cách thức khác nhau. Thống kê mô tả và thống kê suy luận cùng cung cấp những tóm tắt đơn giản về mẫu và các thước đo. Cùng với phân tích đồ
họa đơn giản, chúng tạo ra nền tảng của mọi phân tích định lượng về số liệu.
Để hiểu được các hiện tượng và ra quyết định đúng đắn, cần nắm được các phương pháp cơ bản của mô tả dữ liệu. Có rất nhiều kỹ thuật hay được sử
· Biểu diễn dữ liệu bằng đồ họa trong đó các đồ thị mô tả dữ liệu hoặc giúp so sánh dữ liệu;
· Biểu diễn dữ liệu thành các bảng số liệu tóm tắt về dữ liệu;
· Thống kê tóm tắt (dưới dạng các giá trị thống kê đơn nhất) mô tả
dữ liệu.
Khi tạo các trị thống kê mô tả, người ta có thể nhằm 2 mục tiêu:
Chọn một trị thống kê để chỉ ra những đơn vị có vẻ giống nhau thực ra có thể khác nhau thế nào. Các giáo trình thống kê gọi một giải pháp đáp ứng mục tiêu này là thước đokhuynh hướng trung tâm.
Chọn một trị thống kê khác cho thấy các đơn vị khác nhau thế nào. Loại trị thống kê này thường được gọi là một thước đo phân tán thống kê. (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Khi tóm tắt một lượng như độ dài, cân nặng hay tuổi tác, nói chung người ta hay dùng các trị thống kê như số trung bình cộng, trung vị; hay trong trường hợp một phân bốđơn mốt, người ta thường dùng mốt. Đôi khi, người ta chọn lựa những giá trị đặc thù từ hàm phân bố tích lũy gọi là các tứ
phân vị.
Các thước đo chung nhất về mức độ phân tán của dữ liệu lượng là phương sai, giá trị căn bậc 2 của nó, tức là độ lệch chuẩn; khoảng; khoảng cách giữa các tứ phân vị; và độ lệch bình quân tuyệt đối.
Khi thực hiện một trình diễn đồ họa để tóm tắt một bộ dữ liệu, cũng có thể áp dụng cả 2 mục tiêu nói trên. Một ví dụ đơn giản về kỹ thuật đồ họa là đồ thị phân bố, thứđồ thị phơi bày cả khuynh hướng trung tâm lẫn độ phân tán thống kê.
- Phân tích độ tin cậy (cronbach’s alpha): Công cụ phân tích đầu tiên mà tác giả muốn sử dụng là hệ số Cronbach’s Alpha để loại bỏ các biến có độ
& Trang, 2009). Các tiêu chí thống kê được sử dụng trong phân tích này bao gồm:Loại các biến quan sát có hệ số tương quan biến – tổng nhỏ hơn 0.3 và giá trị Cronbach’s Alpha lớn hơn 0.6 (Nunally & Burnstein, 1994). Cụ thể: Cronbach’s Alpha > 0.8 thì độ tin cậy của thang đo là tốt, từ 0.7 đến 0.8 thì độ
tin cậy của thang đo sử dụng được, từ 0.6 đến 0.7 là có thể sử dụng được trong các nghiên cứu mới. Trong nghiên cứu này, tác giả quyết định sử dụng tiêu chuẩn Cronbach alpha bằng hoặc cao hơn 0.7 và các biến quan sát có hệ
số tương quan biến tổng nhỏ hơn 0.3 sẽ bị loại bỏ.
- Phân tích nhân tố khám phá (exploratory factor analysis): Phân tích nhân tố khám phá sẽ trả lời câu hỏi liệu các biến quan sát dùng để xem xét sự
tác động của các yếu tố thành phần đến ý định sử dụng smartphone có độ kết dính cao không và chúng có thể rút gọn lại thành một số nhân tố ít hơn để
xem xét hay không. Các tham số thống kê trong phân tích EFA như sau: (1)
Đánh giá chỉ số Kaiser-Mayer-Olkim (KMO) để xem xét sự thích hợp của phân tích nhân tố khám phá. Nếu KMO nằm trong khoảng từ 0.5 đến 1 thi phân tích nhân tố khám phá sẽ phù hợp (Nam, 2009); (2) Kiểm định Bartlett xem xét giả thuyết H0: Độ tương quan giữa các biến số quan sát bằng 0. Nếu kiểm định này có ý nghĩa thống kê (sig <0.05) thì các biến có tương quan với nhau trong tổng thể (Ngoc, 2008); và (3) Các hệ số tải nhân tố (factor loading) nhỏ hơn 0.4 trong EFA sẽ tiếp tục bị loại để đảm bảo sự hội tụ giữa các biến (Geibing & Anderson, 1988). Phương pháp trích hệ số sử dụng là Principal Components và điểm dừng khi trích các nhân tố có eigenvalue lớn hơn 1, tổng phương sai trích bằng hoặc lớn hơn 50%
- Phân tích hồi quy tuyến tính (linear regression): Phân tích hồi quy tuyến tính được sử dụng để kiểm định mói tương quan tuyến tính giữa các
biến trong mô hình: giữa các biến phụ thuộc với nhau và giữa biến phụ thuộc và biến độc lập. Có hai phương pháp để đánh giá mức độ tương quan trong phân tích hồi quy tuyến tính.Thứ nhất là qua đồ thị phân tán và hệ số tương quan Pearson.Trong đó, hệ số tương quan Pearson càng tiến đến 1 thì hai biến có mối tương quan càng chặt chẽ (Trọng & Ngọc, 2005). Ngoài ra, tác giả
cũng xem xét mỗi tương quan giữa các biến phụ thuộc với nhau để đảm bảo
đa công tuyến không xảy ra đảm bảo mô hình hồi quy tuyến tính sử dụng
được. Trọng & Ngọc (2005) cho biết đa cộng tuyến có thể được kiểm định thông qua hệ số phóng đại phương sai (VIF) và VIF >10 thì sẽ xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến. Sau khi phân tích tương quan giữa các biến sử dụng, tác giả sẽ thực hiện các kỹ thuật hồi quy dựa trên ước lượng bình phương nhỏ
nhất (OLS) với điều kiện là phân phối chuẩn được đảm bảo.Kết quả của hồi quy tuyến tính là tác giả có thể kiểm định được các giả thuyết đã nêu ra trong Chương II. Bên cạnh đó, hệ số góc thu được trong phương trình hồi quy tuyến tính sẽ đại diện cho mức độ ảnh hưởng của từng biến độc lập đến biến phụ
thuộc. Trong trường hợp các biến sử dụng cùng một thang đo định danh có giá trị từ 1 đến 5, thì hệ số góc càng lớn thì biến độc lập càng có ảnh hưởng mạnh đến biến phụ thuộc hơn so với các biến độc lập khác.