3. CÂU HỎI NGHIÊN CỨU
3.3.3 QUY TRÌNH XỬ LÝ DỮ LIỆU
Đối với nghiên cứu định tính
Thông qua thảo luận với các chuyên gia (kèm phụ lục) để thu thập quan điểm và ý kiến về các nhân tố ảnh hưởng chất lượng thông tin kế toán của các công ty dịch vụ công ích TP. Hồ Chí Minh. Các ý kiến thu thập được sẽ được phân loại và tổng hợp qua bảng tổng hợp các nhân tố ảnh hưởng đến chất lượng thông tin kế toán của các công ty dịch vụ công ích TP. Hồ Chí Minh.
Đối với kết quả khảo sát, các phiếu khảo sát sẽ được kiểm tra, phân loại và tính toán b ng phương pháp thống kê để xác định tần suất và tỷ lệ về ý kiến của các đối tượng được khảo sát về các nhân tố đã được xác định.
Đối với nghiên cứu định lượng
Dữ liệu thu thập qua bước nghiên cứu định lượng sẽ được xử lý trên phần mềm IBM SPSS statistics 20 để phân tích độ tin cậy của các nhân tố c ng như các tiêu chí đo lường nhân tố, đồng thời áp dụng phương pháp thống kê để tổng hợp, so sánh nh m lượng hóa mức độ ảnh hưởng của các nhân tố đến chất lượng thông tin kế toán của các công ty dịch vụ công ích TP. Hồ Chí Minh.
KẾT LUẬN CHƯƠNG
Trong chương 3 đề tài đã trình bày phương pháp nghiên cứu xuyên suốt của đề tài với các nội dung chính như sau:
Phương pháp định lượng: Đề tài sử dụng mô hình hồi quy đa biến để đánh
giá sự tác động của các nhân tố ảnh hưởng đến chất lượng thông tin kế toán của các công ty dịch vụ công ích TP. Hồ Chí Minh. Trong đó biến phụ thuộc là chất lượng thông tin kế toán của các công ty dịch vụ công ích TP. Hồ Chí Minh, biến độc lập là: Nguồn nhân lực có trình độ, mức độ công bố thông tin, ứng dụng công nghệ thông tin, môi trường pháp lý, hệ thống kiểm soát nội bộ.
Phương pháp định tính: Thông qua các câu hỏi tới nhóm thảo luận có liên
quan và nhiều đối tượng khác nh m khẳng định sự cần thiết của thang đo các nhân tố ảnh hưởng đến chất lượng thông tin kế toán của các công ty dịch vụ công ích TP Hồ Chí Minh đồng thời giải thích các kết quả trong phương pháp định lượng.
Từ 2 phương pháp trên sẽ làm nền tảng để phân tích giá trị, đánh giá độ tin cậy của thang đo, kiểm định sự phù hợp của mô hình hồi quy và kiểm định các giả thuyết được thực hiện ở các chương 4
CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU 4 1 Ph n tí h v đ nh i độ tin cậy của than đ :
Như đã trình bày ở chương 2, đề tài có 6 thang đo cho 6 giả thuyết nghiên cứu, các thang đo này được đánh giá thông qua phương pháp độ tin cậy thang đo Cronbach’s alpha và phân tích dữ liệu theo phương pháp EFA để thang đo tốt nhất cho nghiên cứu này với dữ liệu thu thập từ nghiên cứu chính thức.
Hệ số Cronbach’s alpha được sử dụng trước để loại bỏ các biến rác. Theo đó, các biến quan sát có hệ số tương quan biến- tổng (item-total corelation) nhỏ hơn 0,3 sẽ bị loại và tiêu chuẩn thang đo khi Cronbach’s alpha từ 0.6 trở lên.
Sau khi đạt độ tin cậy, các biến quan sát sẽ được sử dụng trong phân tích nhân tố khám phá EFA để tìm thang đo tốt nhất cho nghiên cứu và nhân tố mới (nếu có) với các tiêu chuẩn:
- Hệ số KMO (Kaiser- Mayer- Olkin) phải có giá trị trong khoảng 0.5 đến 1 thì phân tích nhân tố mới thích hợp. Mức ý nghĩa kiểm định Bartlett là Sig phải nhỏ hơn hoặc b ng 0.05 (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc).
- Hệ số tải nhân tố (factor loading) phải lớn hơn hoặc b ng 0.5 (Hair và cộng sự).
- Thang đo được chấp nhận khi tổng phương sai trích lớn hơn hoặc b ng 50%, ngoài ra đạt độ giá trị và ý nghĩa nội dung.
Nghiên cứu sử dụng phương pháp trích nhân tố Principal component với phép quay Varimax, điểm dừng khi trích nhân tố Eigenvalue lớn hơn 1. Phân tích nhân tố được dùng để xây dựng thang đo lường các khía cạnh khác nhau của khái niệm nghiên cứu, kiểm tra đơn khía cạnh của thang đo lường (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc 2005). Như vậy, phân tích nhân tố vừa giúp rút gọn tập hợp nhiều biến quan sát thành một số biến tương đối ít đồng thời kiểm tra độ tin cậy của các biến trong cùng một thang đo.
4.1.1. Đ nh i độ tin cậy than đ bằng hệ số Cronbach's alpha:
Kết quả tính toán Cronbach’s alpha 5 nhân tố độc lập và 1 nhân tố phụ thuộc. Các thang đo thể hiện b ng 33 biến quan sát bao gồm 29 biến độc lập và 4 biến phụ thuộc. Sau khi kiểm tra độ tin cậy, loại các quan sát không đạt yêu cầu, các thang đo
đạt yêu cầu và có hệ số tương quan tổng đều lớn hơn 0.3 ta tiến hành phân tích EFA. Kết quả phân tích Cronbach’s alpha đối với các nhân tố được tóm tắt như sau:
4.1.1.1. Kiể định hệ số tin cậy Cr nba h’s al ha h than đ biến “N ồn nhân lự ó trình độ”
Thang đo nhân tố Nguồn nhân lực có trình độ có hệ số Cronbach’s alpha khá cao 0.789. Hệ số tương quan biến tổng của các quan sát nhân tố này đều lớn hơn 0.3 và hệ số Cronbach’s alpha đều lớn hơn 0.6 (bảng 4.1) chỉ có Cronbach’s Alpha của NLCTD 7, NLCTD 8 lần lượt là 0.807, 0.825 > 0.789 và NLCTD 7, NLCTD 8 có hệ số tương quan biến tổng lần lượt là 0.192, 0.081 <0.3 nên tác giả loại 2 biến NLCTD 7, NLCTD 8 .
Bảng 4.1. Kết quả độ tin cậy thang đo biến “Nguồn nhân lự ó trình độ” (lần 1)
Cronbach's Alpha Số biến .789 8 Biến quan sát Tr n bình than đ nếu loại biến
Phư n sai than đ nếu loại biến
Tư n q an biến tổng
Cronbach Alpha nếu loại biến
NLCTD 1 25.85 13.620 .685 .734 NLCTD 2 25.78 14.189 .619 .746 NLCTD 3 25.64 14.312 .591 .750 NLCTD 4 25.54 13.902 .571 .753 NLCTD 5 25.64 14.344 .543 .758 NLCTD 6 25.80 13.286 .702 .729 NLCTD 7 25.77 16.955 .192 .807 NLCTD 8 25.80 17.497 .081 .825
Bảng 4.2. Kết quả độ tin cậy thang đo biến “Nguồn nhân lự ó trình độ” (lần 2) Cronbach's Alpha Số biến .866 6 Biến quan sát Tr n bình than đ nếu loại biến
Phư n sai than đ nếu loại biến
Tư n q an biến tổng
Cronbach Alpha nếu loại biến
NLCTD 1 18.61 11.461 .716 .834 NLCTD 2 18.54 12.155 .615 .851 NLCTD 3 18.40 12.131 .615 .851 NLCTD 4 18.30 11.386 .659 .844 NLCTD 5 18.40 11.734 .645 .846 NLCTD 6 18.57 11.200 .723 .832
Sau khi loại bỏ 2 biến NLCTD 7, NLCTD 8 kết quả nhân tố Nguồn nhân lực có trình độ có hệ số Cronbach’s alpha khá cao 0. 66. Hệ số tương quan biến tổng của các quan sát nhân tố này đều lớn hơn 0.3 và hệ số Cronbach’s alpha đều lớn hơn 0.6 (bảng 4.2). Điều này cho thấy các biến quan sát của thang đo đảm bảo độ tin cậy. Do đó, 6 biến quan sát cho biến “Nguồn nhân lực có trình độ” đều giữ lại để phân tích EFA
4.1.1.2. Kiểm định hệ số tin cậy Cr nba h’s al ha h than đ biến “ ứ độ công bố thôn tin”
Thang đo nhân tố mức độ công bố thông tin có hệ số Cronbach’s alpha khá cao 0.803. Hệ số tương quan biến tổng của các quan sát nhân tố này đều lớn hơn 0.3 và hệ số Cronbach’s alpha đều lớn hơn 0.6 (bảng 4.3). Điều này cho thấy các biến quan sát của thang đo đảm bảo độ tin cậy. Do đó, 6 biến quan sát cho biến “mức độ công bố thông tin” đều giữ lại để phân tích EFA.
Bảng 4.3. Kết quả độ tin cậy thang đo biến “mứ độ công bố thông tin”
Cronbach's Alpha Số biến
.803 6
Biến quan sát
Trung bình thang đ nếu loại biến
Phư n sai than đ nếu loại biến
Tư n q an biến tổng
Cronbach Alpha nếu loại biến
MDCBTT1 18.80 9.080 .586 .767 MDCBTT2 18.80 8.656 .638 .754 MDCBTT3 18.61 8.669 .583 .767 MDCBTT4 18.95 9.664 .451 .795 MDCBTT5 18.78 9.427 .500 .785 MDCBTT6 18.66 8.527 .599 .763
4.1.1.3. Kiể định hệ số tin cậy Cr nba h’s al ha h than đ biến “ứng dụng công nghệ thôn tin”
Thang đo nhân tố ứng dụng công nghệ thông tin có hệ số Cronbach’s alpha khá cao 0.729. Hệ số tương quan biến tổng của các quan sát nhân tố này đều lớn hơn 0.3 và hệ số Cronbach’s alpha đều lớn hơn 0.6 (bảng 4.4). Điều này cho thấy các biến quan sát của thang đo đảm bảo độ tin cậy. Do đó, cả 4 biến quan sát cho biến “ứng dụng công nghệ thông tin” đều giữ lại để phân tích EFA.
Bảng 4.4. Kết quả độ tin cậy thang đo biến “ứng dụng công nghệ thông tin ”
Cronbach's Alpha Số biến
.729 4
Biến quan sát
Trung bình thang đ nếu loại biến
Phư n sai than đ nếu loại biến
Tư n q an biến tổng
Cronbach Alpha nếu loại biến
MDUDCN1 11.66 3.750 .445 .709
MDUDCN2 11.43 3.787 .487 .686
MDUDCN3 11.51 3.347 .546 .651
4.1.1.4. Kiể định hệ số tin cậy Cr nba h’s al ha h than đ biến “ ôi trườn h l ”
Thang đo nhân tố môi trường pháp lý có hệ số Cronbach’s alpha khá cao 0.803. Hệ số tương quan biến tổng của các quan sát nhân tố này đều lớn hơn 0.3 và hệ số Cronbach’s alpha đều lớn hơn 0.6 (bảng 4.5). Mặc dù Cronbach’s Alpha của MTPL là 0. 04 > 0. 03 nhưng MTPL6 có hệ số tương quan biến tổng là 0.422> 0.3 nên tác giả vẫn giữ lại biến MTPL6. Điều này cho thấy các biến quan sát của thang đo đảm bảo độ tin cậy. Do đó, cả 6 biến quan sát cho biến “môi trường pháp lý” đều giữ lại để phân tích EFA.
Bảng 4.5. Kết quả độ tin cậy thang đo biến “ ôi trường pháp lý”
Cronbach's Alpha Số biến
.803 6
Biến quan sát
Trung bình thang đ nếu loại biến
Phư n sai than đ nếu loại biến
Tư n q an biến tổng
Cronbach Alpha nếu loại biến
MTPL1 18.13 8.291 .608 .762 MTPL2 18.10 8.188 .664 .749 MTPL3 18.17 8.208 .611 .761 MTPL4 18.17 8.266 .619 .759 MTPL5 18.18 9.086 .447 .797 MTPL6 18.14 9.027 .422 .804
4.1.1.5. Kiể định hệ số tin cậy Cr nba h’s al ha h than đ biến “hệ thống kiểm soát nội”
Kết quả kiểm tra độ tin cậy của thang đo nhân tố hệ thống kiểm soát nội có hệ số Cronbach’s alpha 0. 06. Hệ số tương quan biến tổng của các quan sát nhân tố này lớn hơn 0.3 và hệ số Cronbach’s alpha đều lớn hơn 0.6 (bảng 4.6). Điều này cho thấy các biến quan sát của thang đo đảm bảo độ tin cậy. Do đó, cả 5 biến quan sát
cho biến “hệ thống kiểm soát nội” đều giữ lại để phân tích EFA.
Bảng 4.6. Kết quả độ tin cậy thang đo biến “hệ thống kiểm soát nội”
Cronbach's Alpha Số biến
.806 5
Biến quan sát
Trung bình thang đ nếu loại biến
Phư n sai than đ nếu loại biến
Tư n q an biến tổng
Cronbach Alpha nếu loại biến
HTKSNB1 15.93 6.781 .535 .787
HTKSNB2 15.87 6.752 .609 .762
HTKSNB3 15.98 6.428 .673 .742
HTKSNB4 15.73 6.452 .685 .738
HTKSNB5 15.64 7.709 .459 .804
4.1.1.6. Kiể định hệ số tin cậy Cr nba h’s al ha h than đ biến “ hất lư ng thông tin kế toán của các công ty dịch vụ công ích TP. Hồ Chí Minh”
Thang đo nhân tố chất lượng thông tin kế toán của các công ty dịch vụ công ích TP. Hồ Chí Minh có hệ số Cronbach’s alpha là 0. 7 . Hệ số tương quan biến tổng của các quan sát nhân tố này đều lớn hơn 0.3 và hệ số Cronbach’s alpha đều lớn hơn 0.6 (bảng 4.7). Điều này cho thấy các biến quan sát của thang đo đảm bảo độ tin cậy. Do đó, cả 4 biến quan sát cho biến “chất lượng thông tin kế toán của các công ty dịch vụ công ích TP. Hồ Chí Minh” đều giữ lại để phân tích EFA.
Bảng 4.7. Kết quả độ tin cậy thang đo biến “chất lư ng thông tin kế toán của các công ty dịch vụ công ích TP. Hồ Chí Minh”
Cronbach's Alpha Số biến
.878 4
Biến quan sát
Tr n bình than đ nếu loại biến
Phư n sai than đ nếu loại biến
Tư n q an biến tổng
Cronbach Alpha nếu loại biến
CLTTKT1 11.19 4.535 .810 .814
CLTTKT2 11.30 5.195 .708 .855
CLTTKT3 11.44 5.010 .736 .844
CLTTKT4 11.14 5.123 .696 .859
Như vậy, thông qua công cụ phân tích hệ số Cronbach’s alpha đã loại được hai biến NLCTD7, NLCTD 8 và có 31 biến quan sát thuộc 6 nhân tố trên đều đạt về hệ số Cronbach’s alpha và hệ số tương quan tổng nên được giữ lại để tiếp tục phân tích khám phá EFA. Mục đích của việc phân tích EFA là để tìm ra thang độ tin cậy tốt nhất cho các nhân tố để phân tích hồi quy, việc phân tích EFA có thể sẽ tìm ra nhân tố mới cho mô hình, tuy nhiên sẽ loại bỏ các biến quan sát để tìm ra thang độ tin cậy cho mô hình nghiên cứu là điều chắc chắn và có thể việc loại bỏ biến ở bước phân tích này khá nhiều, đặc biệt đối với những nghiên cứu còn khá mới và được nghiên cứu trong những trường hợp nghiên cứu khác nhau.
4.1.2.Phân tích nhân tố khám phá EFA
4.1.2.1. Phân tích khám phá EFA cho biến độc lập
Như vậy từ 31 biến quan sát của 5 nhân tố của mô hình nghiên cứu đề xuất được đưa vào phân tích EFA với kỳ vọng sẽ sau khi phân tích nhân tố thì vẫn giữ được 5 nhân tố với số lượng biến quan sát rút gọn nhất của mô hình.
Các điều kiện kiểm tra như hệ số KMO đều đạt khá lớn và Sig. của Bartlett’s Test đều nhỏ hơn 5% cho thấy các biến quan sát trong quá trình thực hiện phân tích
khám phá EFA đều hoàn toàn phù hợp với phân tích nhân tố.
Phương pháp trích trong phân tích nhân tố của nghiên cứu này là phân tích nhân tố chính (principal component analysis) với giá trị trích Eigenvalue lớn hơn 1. Điều này có nghĩa chỉ có những nhân tố trích ra có giá trị Eigenvaluve lớn hơn mới được giữ lại trong mô hình phân tích.
Các tiêu chí khi loại biến quan sát trong quá trình phân tích khám phá bao gồm: hệ số tải nhân tố không nhỏ hơn 50%, độ giá trị của hệ số tải biến quan sát thuộc cùng nhiều nhân tố khi đang phân tích phải nhỏ hơn 0.3 (max – min < 0.3) và độ ý nghĩa nội dung, nhưng chủ yếu bị loại là do hệ số tải và độ giá trị không đảm bảo
Kết quả phân tích khám phá đúng như mong đợi, có 5 nhân tố được rút ra ở ngay lần phân tích khám phá đầu tiên đó là: Nguồn nhân lực có trình độ, mức độ công bố thông tin, ứng dụng công nghệ thông tin, môi trường pháp lý, hệ thống kiểm soát nội bộ. Tất cả các điều kiện về phân tích nhân tố khám phá đều đáp ứng, hệ số KMO = 0.901> 0.5; Sig. = 0,000 < 0.05 (bảng 4.8), chứng tỏ phân tích nhân tố để nhóm các biến lại với nhau là thích hợp và dữ liệu phù hợp cho việc phân tích nhân tố.
Bảng 4.8: Hệ số KMO và kiểm định Bartlett các thành phần
KMO and Bartlett's Test
Hệ số KMO .901
Mô hình kiểm tra Bartlett
Giá trị Chi-Square 1817.618 Bậc tự do 351 Sig (p – value) .000 Bảng 4.9: Bảng phương sai trích Nhân tố
Giá trị Eigenvalues Chỉ số sau khi trích Chỉ số sau khi xoay
Tổng Phư n sai trích Tích lũy hư n sai trích Tổng Phư n sai trích Tí h lũy hư n sai trích Tổng Phư n sai trích Tí h lũy hư n sai trích 1 10.778 39.918 39.918 10.778 39.918 39.918 5.544 20.532 20.532 2 2.232 8.266 48.184 2.232 8.266 48.184 3.392 12.563 33.095 3 1.340 4.962 53.146 1.340 4.962 53.146 3.253 12.050 45.145 4 1.281 4.743 57.889 1.281 4.743 57.889 2.838 10.512 55.657 5 1.046 3.874 61.763 1.046 3.874 61.763 1.649 6.106 61.763 6 .935 3.464 65.226 7 .837 3.099 68.325 8 .800 2.962 71.287 9 .753 2.788 74.075 10 .691 2.559 76.635
Bảng 4.9 cho thấy, các nhân tố đều có giá trị Eigenvalues = 1.046> 1. Phương sai trích là 61,763%> 50% là đạt yêu cầu. Với phương pháp rút trích Principal components và phép quay Varimax, có 5 nhân tố được rút trích ra từ biến