7. Kết cấu đề tài
4.1 Phân tích và đánh giá độ tin cậy của thang đo
Như đã trình bày ở chương 2, đề tài có 7 thang đo cho 7 khái niệm 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 bằng 0.05 (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc) - Hệ số tải nhân tố(factor loading)phải lớn hơn hoặc bằng 0.5(Hair và cộng sự) - Thang đo được chấp nhận khi tổng phương sai trích lớn hơn hoặc bằng 0,5,
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). 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. Đánh giá độ tin cậy thang đo bằng hệ số Cronbach's alpha:
Kết quả tính toán Cronbach’s alpha 6 biến độc lập và 1 biến phụ thuộc. Các thang đo thể hiện bằng 31 biến quan sát bao gồm 27 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. Kiểm định hệ số tin cậy Cronbach’s alpha cho thang đo biến “Chất lượng thông tin”
Thang đo nhân tố Chất lượng thông tin có hệ số Cronbach’s alpha khá cao 0.787. 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). Điều này cho thấy các biến quan sát của thang đo đảm bảo độ tin cậy. Do đó, cả 3 biến quan sát cho biến “Chất lượng thông tin” đều giữ lại để phân tích EFA.
Bảng 4.1. Kết quả độ tin cậy thang đo biến “Chất lượng thông tin”
Cronbach's Alpha Số biến
.787 3
Biến quan sát
Trung bình thang đo nếu loại biến
Phương sai thang đo nếu loại biến
Tương quan biến tổng
Cronbach Alpha nếu loại biến
CLTT1 7.46 2.407 .561 .780
CLTT2 7.43 2.147 .687 .645
CLTT3 7.48 2.221 .636 .701
4.1.1.2. Kiểm định hệ số tin cậy Cronbach’s alpha cho thang đo biến “Năng lực quản lý”
Thang đo nhân tố Năng lực quản lý có hệ số Cronbach’s alpha khá cao 0.654. 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 tin cậy. Do đó, cả 3 biến quan sát cho biến “Năng lực quản lý” đều giữ lại để phân tích EFA.
Bảng 4.2. Kết quả độ tin cậy thang đo biến “Năng lực quản lý”
Cronbach's Alpha Số biến
Biến quan sát Trung bình thang đo nếu loại biến
Phương sai thang đo nếu loại biến
Tương quan biến tổng
Cronbach Alpha nếu loại biến
NLQL1 7.12 1.759 .520 .487
NLQL2 7.21 1.475 .573 .395
NLQL3 7.00 2.079 .322 .734
4.1.1.3. Kiểm định hệ số tin cậy Cronbach’s alpha cho thang đo biến “Chất lượng phần mềm”
Thang đo nhân tố Chất lượng phần mềm có hệ số Cronbach’s alpha khá cao 0.847. 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, cả 7 biến quan sát cho biến “Chất lượng phần mềm” đều giữ lại để phân tích EFA.
Bảng 4.3. Kết quả độ tin cậy thang đo biến “Chất lượng phần mềm”
Cronbach's Alpha Số biến
.848 7
Biến quan sát
Trung bình thang đo nếu loại biến
Phương sai thang đo nếu loại biến
Tương quan biến tổng
Cronbach Alpha nếu loại biến
CLPM1 22.72 12.707 .623 .824 CLPM2 22.69 12.354 .669 .817 CLPM3 22.66 12.473 .641 .821 CLPM4 22.84 12.540 .618 .825 CLPM5 22.84 12.333 .691 .814 CLPM6 22.99 14.044 .423 .851 CLPM7 22.66 12.915 .571 .832
4.1.1.4. Kiểm định hệ số tin cậy Cronbach’s alpha cho thang đo biến “Chất lượng phần cứng”
Thang đo nhân tố Chất lượng phần cứng có hệ số Cronbach’s alpha khá cao 0.810. 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 5 biến quan sát cho biến “Chất lượng phần cứng” đều giữ lại để phân tích EFA.
Bảng 4.4. Kết quả độ tin cậy thang đo biến “Chất lượng phần cứng”
Cronbach's Alpha Số biến
.810 5
Biến quan sát
Trung bình thang đo nếu loại biến
Phương sai thang đo nếu loại biến
Tương quan biến tổng
Cronbach Alpha nếu loại biến
CLPC1 14.52 6.271 .570 .782
CLPC2 14.46 6.388 .543 .790
CLPC3 14.55 6.091 .614 .768
CLPC4 14.43 6.217 .651 .758
CLPC5 14.37 6.135 .612 .769
4.1.1.5. Kiểm định hệ số tin cậy Cronbach’s alpha cho thang đo biến “Hiệu quả tư vấn”
Kết quả kiểm tra độ tin cậy của thang đo nhân tố Hiệu quả tư vấn có hệ số Cronbach’s alpha 0.667. 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 4.5) chỉ có nhân tố HQTV5 có hệ số tương quan biến tổng là 0.085 < 0.3 nên tác giả loại bỏ biến HQTV.
Bảng 4.5. Kết quả độ tin cậy thang đo biến “Hiệu quả tư vấn” lần 1
Cronbach's Alpha Số biến
.667 5
Biến quan sát
Trung bình thang đo nếu loại biến
Phương sai thang đo nếu loại biến
Tương quan biến tổng
Cronbach Alpha nếu loại
biến HQTV1 14.10 4.197 .468 .592 HQTV2 14.22 3.976 .557 .548 HQTV3 14.11 4.304 .498 .581 HQTV4 14.01 4.118 .540 .559 HQTV5 14.21 5.497 .085 .751
Bảng 4.6. Kết quả độ tin cậy thang đo biến “Hiệu quả tư vấn” lần 2
Cronbach's Alpha Số biến
.751 4
Biến quan sát
Trung bình thang đo nếu loại biến
Phương sai thang đo nếu loại biến
Tương quan biến tổng
Cronbach Alpha nếu loại biến
HQTV1 10.65 3.372 .504 .718
HQTV2 10.77 3.232 .571 .680
HQTV3 10.66 3.428 .558 .688
HQTV4 10.56 3.361 .555 .689
Sau khi loại bỏ biến HQTV5 thì Kết quả kiểm tra độ tin cậy của thang đo nhân tố Hiệu quả tư vấn có hệ số Cronbach’s alpha 0.751. 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, có 4 biến quan sát cho biến “Hiệu quả tư vấn” đều giữ lại để phân tích EFA.
4.1.1.6. Kiểm định hệ số tin cậy Cronbach’s alpha cho thang đo biến “Thái độ chấp nhận phần mềm”
Thang đo nhân tố Thái độ chấp nhận phần mềm có hệ số Cronbach’s alpha là 0.820. 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 “Thái độ chấp nhận phần mềm” đều giữ lại để phân tích EFA.
Bảng 4.7. Kết quả độ tin cậy thang đo biến “Thái độ chấp nhận phần mềm”
Cronbach's Alpha Số biến
.820 4
Biến quan sát
Trung bình thang đo nếu loại biến
Phương sai thang đo nếu loại biến
Tương quan biến tổng
Cronbach Alpha nếu loại biến
CNPM1 10.68 4.376 .685 .754
CNPM2 10.61 4.307 .700 .747
CNPM3 10.64 3.956 .678 .758
4.1.1.7. Kiểm định hệ số tin cậy Cronbach’s alpha cho thang đo biến “Giải pháp nâng cao hiệu quả sử dụng phần mềm kế toán”
Thang đo nhân tố Giải pháp nâng cao hiệu quả sử dụng phần mềm kế toán có hệ số Cronbach’s alpha là 0.824. 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 4.8). 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 “Giải pháp nâng cao hiệu quả sử dụng phần mềm kế toán” đều giữ lại để phân tích EFA.
Bảng 4.8. Kết quả độ tin cậy thang đo biến “Giải pháp nâng cao hiệu quả sử dụng phần mềm kế toán”
Cronbach's Alpha Số biến
.824 4
Biến quan sát Trung bình thang
đo nếu loại biến
Phương sai thang đo nếu loại biến
Tương quan biến tổng
Cronbach Alpha nếu loại biến
HQSDPMKT1 10.81 3.732 .667 .770
HQSDPMKT2 10.92 4.028 .658 .773
HQSDPMKT3 11.05 3.815 .736 .736
HQSDPMKT4 11.00 4.542 .539 .823
Như vậy, thông qua công cụ phân tích hệ số Cronbach’s alpha, 30 biến quan sát thuộc 7 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 đo 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 26 biến quan sát của 6 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 6
nhân tố với số lượng biến quan sát rút gọn nhất và phát hiện nhân tố mới (nếu có) để bổ sung mô hình.
Các điều kiện kiểm tra như hệ số KMO đều đạt khá lớn và Sig. của Bartlett’s Test đều nhỏ hơn 0,05 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 0,5, 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 6nhân tố được rút ra ở ngay lần phân tích khám phá đầu tiên đó là (1)chất lượng thông tin, (2) năng lực quản lý, (3)chất lượng phần mềm, (4) chất lượng phần cứng, (5)hiệu quả tư vấn, (6)thái độ chấp nhận phần mềm. Tất cả các điều kiện về phân tích nhân tố khám phá đều đáp ứng, hệ số KMO = 0.891>0.5 ; Sig. = 0,000 < 0.05 (bảng 4.9), 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 4.9:Hệ số KMO và kiểm định Bartlett các thành phần
KMO and Bartlett's Test
Hệ số KMO .891
Mô hình kiểm traBartlett
Gía trị Chi-Square 2327.824
Bậc tự do 325
Bảng 4.10:Bảng phương sai trích
Nhân tố
Giá trị Eigenvalues Chỉ số sau khi trích Chỉ số sau khi xoay
Tổng Phương sai trích Tích lũy phương sai trích Tổng Phương sai trích Tích lũy phương sai trích Tổng Phương sai trích Tích lũy phương sai trích 1 8.557 32.911 32.911 8.557 32.911 32.911 3.338 12.838 12.838 2 2.561 9.851 42.761 2.561 9.851 42.761 2.952 11.356 24.194 3 1.582 6.085 48.847 1.582 6.085 48.847 2.828 10.876 35.070 4 1.350 5.191 54.037 1.350 5.191 54.037 2.770 10.653 45.723 5 1.161 4.464 58.502 1.161 4.464 58.502 2.401 9.236 54.960 6 1.025 3.941 62.443 1.025 3.941 62.443 1.946 7.483 62.443 7 .932 3.583 66.026 8 .867 3.336 69.362 9 .720 2.770 72.131 10 .683 2.628 74.759
Bảng 4.10 cho thấy, các nhân tố đều có giá trị Eigenvalues = 1.025> 1.Phương sai trích là 62.443% > 50% là đạt yêu cầu. Với phương pháp rút trích Principal components và phép quay Varimax, có 6 nhân tố được rút trích ra từ biến quan sát (bảng 4.10). Điều này, cho chúng ta thấy 6 nhân tố rút trích ra thể hiện được khả năng giải thích được 62.443% sự thay đổi của biến phụ thuộc trong tổng thể.
Bảng 4.11: Bảng ma trận xoay Component 1 2 3 4 5 6 CLPM3 .762 CLPM4 .707 CLPM6 .691 CLPM5 .658 CLPM2 .645 CLPM1 .592 CLPM7 .569 NLQL2 .653 NLQL1 .644 NLQL3 .621 CLPC2 .731 CLPC1 .668 CLPC5 .649 CLPC4 .644 CLPC3 .530 CNPM2 .849 CNPM1 .821 CNPM3 .782 CNPM4 .624 CLTT2 .790 CLTT1 .743 CLTT3 .727 HQTV2 .763 HQTV3 .687 HQTV1 .680 HQTV4 .641
Extraction Method: Principal Component Analysis. Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization. a. Rotation converged in 11 iterations.
4.1.2.2. Phân tích khám phá EFA cho biến phụ thuộc “Giải pháp nâng cao hiệu quả sử dụng phần mềm kế toán”
Trong bài nghiên cứu có 1 biến phụ thuộc “Giải pháp nâng cao hiệu quả sử dụng phần mềm kế toán” với 4 biến quan sát, kết quả phân tích EFA cho thấy tất cả các điều kiện về phân tích nhân tố khám phá đều đáp ứng, hệ số KMO = 0.738> 0.5
; Sig. = 0,000 < 0.05; hệ số tải nhân tố > 0,5; giá trị trích Eigenvalue = 2,622 (yêu cầu lớn hơn 1); và tổng phương sai trích đạt khá cao 65,551%. (bảng 4.12, 4.13)
Bảng 4.12:Hệ số KMO và kiểm định Bartlett các thành phần
Hệ số KMO .738
Kiểm tra mô hình Bartlett
Giá trị. Chi-Square 321.570
Bậc tự do 6
Sig (giá trị p – value) .000
Bảng 4.13: Phương sai trích
Nhân tố
Giá trị Eigenvalues Chỉ số sau khi trích
Tổng Phương sai trích Tích lũy phương sai trích Tổng Phương sai trích Tích lũy phương sai trích 1 2.622 65.551 65.551 2.622 65.551 65.551 2 .727 18.166 83.717 3 .340 8.510 92.227 4 .311 7.773 100.000
4.2. Phân tích tương quan Pearson:
Kiểm định hệ số tương quan Pearson dùng để kiểm tra mối liên hệ tuyến tính giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc. Ma trận tương quan cho biết tương quan giữa biến phụ thuộc với từng biến độc lập cũng như tương quan giữa các biến độc lập với nhau.Hệ số tương quan của Chất lượng kiểm tra tài chính Đảng với từng biến độc lập khá tương đối.Hệ số tương quan giữa các biến độc lập khá thấp, tuy nhiên ta vẫn phải xét vai trò của các biến độc lập và hiện tượng đa cộng tuyến.
Bảng 4.14: Kết quả phân tích tương quan Pearson giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc HQSDPM KT CLTT NLQL CLPM CLPC HQTV CNPM HQSDPMKT Pearson Correlation 1 .559** .652** .847** .678** .647** .387** Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 .000 .000 N 204 204 204 204 204 204 204 CLTT Pearson Correlation .559** 1 .374** .560** .303** .299** .442** Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 .000 .000 N 204 204 204 204 204 204 204 NLQL Pearson Correlation .652** .374** 1 .557** .577** .473** .350** Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 .000 .000 N 204 204 204 204 204 204 204 CLPM Pearson Correlation .847** .560** .557** 1 .604** .605** .388** Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 .000 .000 N 204 204 204 204 204 204 204 CLPC Pearson Correlation .678** .303** .577** .604** 1 .552** .245** Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 .000 .000