3.1.1 Phương pháp nghiên cứu
Tác giả sử dụng phương pháp nghiên cứu gồm: nghiên cứu định tính và nghiên cứu định lượng.
3.1.1.1 Nghiên cứu định tính:
Là một dạng nghiên cứu khám phá trong đó dữ liệu được thu thập ở dạng định tính. Nghiên cứu định tính được thực hiện thông qua phương pháp thảo luận nhóm tập trung các Ban lãnh đạo, các Lãnh đạo đơn vị, kế toán trưởng, tham khảo ý kiến các nhân viên, giảng viên, tham khảo các bài viết trên diễn đàn nhằm khám phá ra các nhân tố của hệ thống KSNB để hoàn thiện hơn KSNB tại Trường.
Trên cơ sở các thông tin có được khi thảo luận nhóm, các biến của thang đo được kiểm định và bổ sung phù hợp với điều kiện hoạt động KSNB tại Trường. Từ đó, hình thành bảng hỏi và bảng hỏi này được xây dựng dựa trên cơ sở mô hình nghiên cứu của đề tài nhằm thu thập thông tin đưa vào phân tích và kiểm định các giả thuyết nghiên cứu.
3.1.1.2. Nghiên cứu định lượng
Được thực hiện thông qua các số liệu thu thập từ bảng câu hỏi được phát trực tiếp cho Ban Lãnh đạo, Lãnh đạo các đơn vị, CB-GV-NV am hiểu về HT KSNB tại Trường. Các câu hỏi được đo lường dựa trên thang đo likert 5 mức độ. Trong nghiên cứu này tác giả sử dụng phương pháp lấy mẫu định mức kết hợp với thuận tiện. Lý do tác giả chọn phương pháp lấy mẫu phi xác suất này là nhằm tiết kiệm thời gian và chi phí, đồng thời mẫu vẫn có thể đại diện cho đám đông nghiên cứu.
Nghiên cứu được thực hiện vào tháng 02/2017 với số lượng mẫu là khoảng 175. Thang đo được kiểm định sơ bộ bằng công cụ thống kê mô tả, hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha, phân tích nhân tố khám phá (EFA) với phần mềm SPSS phiên bản 22.0. Phân tích tương quan, hồi quy tuyến tính được sử dụng để kiểm định mô hình và các giả thuyết nghiên cứu.
Phương pháp xử lý dữ liệu: dữ liệu nghiên cứu được tiến hành xử lý theo các bước sau:
(1) Đánh giá độ tin cậy và giá trị của thang đo thông qua hệ số Cronbach’s alpha. Qua đó, các biến có hệ số tương quan biến – tổng nhỏ hơn 0.3 sẽ bị loại và thang đo sẽ được chấp nhận khi hệ số Alpha lớn hơn 0.60 (Theo Nunnanlly & Bernstein, 1994)
(2) Phân tích nhân tố EFA chỉ sử dụng khi hệ số KMO (Kaiser – Meyer – Olkin) phải lớn hơn 0.50 (trích Nguyễn Đình Thọ, 2011, trang 397). Sauk hi phân tích nhân tố, tiến hành loại các biến có trọng số EFA nhỏ, kiểm tra nhân tố trích và phương sai trích.
(3) Những nhân tố nào tồn tại sẽ được đưa vào phân tích phân tích tương quan để kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến. Sau đó tiến hành phân tích hồi quy và kiểm định giả thuyết nghiên cứu.
(4) Xây dựng mô hình có dạng:
Y = β0 + β1.X1+ β2 .X2 + β3.X3 + β4.X4 + β5.X5
Dùng số liệu quan sát để ước lượng ảnh hưởng của biến độc lập lên giá trị trung bình của biến phụ thuộc. Từ các tham số ước lượng được các tác động ảnh hưởng, thực hiện các dự báo và đưa ra các kiến nghị về giải pháp hoàn thiện.
Hình 3.1 Sơ đồ nghiên cứu