7. Kết cấu của đề tài nghiên cứu
3.2.4 Mô tả dữliệu và phƣơng pháp thu thập dữliệu
3.2.4.1 Phƣơng pháp chọn mẫu
Trong nghiên cứu này bảng khảo sát đƣợc thiết kế với 7 nhân tố, mẫu đƣợc chọn theo phƣơng pháp lấy mẫu thuận tiện, đây là phƣơng pháp chọn mẫu phi xác suất trong đó các nhà nghiên cứu tiếp cận với các đối tƣợng nghiên cứu bằng phƣơng pháp thuận tiện. Phƣơng pháp chọn mẫu này khá phổ biến. Điều này đồng nghĩa với việc nhà nghiên cứu có thể chọn các đối tƣợng mà họ có thể tiếp cận đƣợc. Phƣơng pháp này có ƣu điểm là dễ tiếp cận các đối tƣợng nghiên cứu và thƣờng đƣợc sử dụng khi bị giới hạn thời gian và kinh tế. Nhƣợc điểm của phƣơng pháp là không tổng quát hóa cho đám đông (Trần Tiến Khai, 2012 trang 207 và 208).
Đối tƣợng điều tra cụ thể là Giám đốc, phó giám đốc, kế toán trƣởng; cụ thể hơn nữa là ngƣời ra quyết định lựa chọn dịch vụ. Đối với các công ty tại Tp Hồ Chí Minh, sau khi khảo sát sơ bộ thì phần lớn Giám đốc là ngƣời quyết định lựa chọn dịch vụ.
3.2.4.2 Kích thƣớc mẫu khảo sát
Để sử dụng EFA, kích thƣớc mẫu phải lớn. Tuy nhiên, việc xác định kích thƣớc mẫu phù hợp là rất phức tạp nên thông thƣờng dựa vào kinh nghiệm. Theo Hair và cộng sự (2006) trích trong Nguyễn Đình Thọ (2011) cho rằng để sử dụng EFA, kích thƣớc mẫu tối thiểu phải là 50, tốt hơn là 100. Theo Tabachnick và Fidell (2007) trích trong Nguyễn Đình Thọ (2011) thì kích thƣớc mẫu trong phân tích hồi quy bội phụ thuộc vào nhiều nhân tố ví dụ nhƣ mức ý nghĩa (significant level), độ mạnh của phép kiểm định (power of the test), số lƣợng biến độc lập. Theo Green (1991) và Tabachnick và Fidell (2007) trích trong Đinh Phi Hổ (2014, trang 46) thì quy mô mẫu có thể đƣợc xác định theo công thức: n 50 + 8k, với k là số biến độc lập của mô hình.
Trong nghiên cứu này, số lƣợng biến độc lập đƣa vào phân tích là 7 với 32 biến quan sát. Nhƣ vậy số biến tối thiếu của luận văn phải là n = 50 + 8*7 = 106. Ở đây tác giả sử dụng mẫu nghiên cứu chính thức n = 251> 106 phù hợp với công thức trên và phù hợp trong việc chạy phân tích EFA và hồi quy bội.
KẾT LUẬN CHƢƠNG 3
Trong chƣơng 3 luận văn đã trình bày phƣơng pháp nghiên cứu xuyên suốt của luận văn với các nội dung chính nhƣ sau:
Phƣơng pháp định lƣợng: Luận văn sử dụng mô hình hồi quy đa biến để đánh giá sự tác động các các nhân tố ảnh hƣởng đến quyết định lựa chọn dịch kế toán của các doanh nghiệp Thành phố Hồ Chí Minh. Trong đó biến phụ thuộc là lựa chọn dịch kế toán, biến độc lập là các nhân tố ảnh hƣởng đến quyết định lựa chọn dịch kế toán của các doanh nghiệp Thành phố Hồ Chí Minh bao gồm 32 thang đo.
Phƣơng pháp định tính: Thông qua các câu hỏi tới nhóm thảo luận có liên quan và nhiều đối tƣợng khác nhằm khẳng định sự cần thiết của thang đo các các nhân tố ảnh hƣởng đến quyết định lựa chọn dịch kế toán đồng thời giải thích các kết quả trong phƣơng pháp định lƣợng.
Từ 2 phƣơng 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 đƣợc thực hiện ở các chƣơng 4.
CHƢƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.1. Phân tích và đánh giá độ tin cậy của thang đo:
Nhƣ đã trình bày ở chƣơng 2, đề tài có 8 thang đo cho 8 khái niệm nghiên cứu, các thang đo này đƣợc đánh giá thông qua phƣơng pháp độ tin cậy thang đo Cronbach’s alpha và phân tích dữ liệu theo phƣơng 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 đƣợc sử dụng trƣớc để loại bỏ các biến rác. Theo đó, các biến quan sát có hệ số tƣơng 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 đƣợc 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 đƣợc chấp nhận khi tổng phƣơng sai trích lớn hơn hoặc bằng 50%, ngoài ra đạt độ giá trị và ý nghĩa nội dung.
Nghiên cứu sử dụng phƣơng pháp trích nhân tố Principal component với phép quay Varimax, điểm dừng khi trích nhân tố Eigenvalue lớn hơn 1. Phân tích nhân tố đƣợc dùng để xây dựng thang đo lƣờng các khía cạnh khác nhau của khái niệm nghiên cứu, kiểm tra đơn khía cạnh của thang đo lƣờng (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc). Nhƣ vậy, phân tích nhân tố vừa giúp rút gọn tập hợp nhiều biến quan sát thành một số biến tƣơng 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 7 nhân tố độc lập và 1 nhân tố phụ thuộc. Các thang đo thể hiện bằng 39 biến quan sát bao gồm 32 biến độc lập và 7 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 tƣơng 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 đƣợc tóm tắt nhƣ sau:
4.1.1.1. Kiểm định hệ số tin cậy Cronbach’s alpha cho thang đo biến “Lợi ích”
Thang đo nhân tố lợi ích có hệ số Cronbach’s alpha khá cao 0.814. Hệ số tƣơng 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 5 biến quan sát cho biến “lợi ích” đều giữ lại để phân tích EFA.
Bảng 4.1. Kết quả độ tin cậy thang đo biến “Lợi ích”
Cronbach's Alpha Số biến
.814 5
Biến quan sát
Trung bình thang đo nếu loại biến
Phƣơng sai
thang đo nếu
loại biến
Tƣơng quan biến tổng
Cronbach Alpha nếu loại
biến LI1 15.07 7.295 .554 .791 LI2 15.03 6.855 .648 .763 LI3 15.09 6.776 .673 .756 LI4 14.88 6.765 .643 .765 LI5 14.82 7.548 .496 .808
(Nguồn: tính toán từ chương trình SPSS)
4.1.1.2. Kiểm định hệ số tin cậy Cronbach’s alpha cho thang đo biến “Trình độ chuyên môn” chuyên môn”
Thang đo nhân tố môi trƣờng chính trị có hệ số Cronbach’s alpha khá cao 0.715. Hệ số tƣơng 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 4 biến quan sát cho biến “trình độ chuyên môn” đều giữ lại để phân tích EFA.
Bảng 4.2. Kết quả độ tin cậy thang đo biến “Trình độ chuyên môn”
Cronbach's Alpha Số biến
.715 4
Biến quan sát
Trung bình thang đo nếu loại
biến
Phƣơng sai thang đo nếu loại biến
Tƣơng quan biến tổng
Cronbach Alpha nếu loại biến
TĐCM1 11.05 3.241 .544 .627
TĐCM2 11.13 2.971 .568 .609
TĐCM3 10.96 3.406 .456 .679
TĐCM4 10.80 3.502 .442 .686
(Nguồn: tính toán từ chương trình SPSS)
4.1.1.3. Kiểm định hệ số tin cậy Cronbach’s alpha cho thang đo biến “Giá phí”
Thang đo nhân tố giá phí có hệ số Cronbach’s alpha khá cao 0.829. Hệ số tƣơng 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 5 biến quan sát cho biến “giá phí” đều giữ lại để phân tích EFA.
Bảng 4.3. Kết quả độ tin cậy thang đo biến “Giá phí”
Cronbach's Alpha Số biến
.829 5
Biến quan sát
Trung bình thang đo nếu
loại biến
Phƣơng sai
thang đo nếu
loại biến
Tƣơng quan biến tổng
Cronbach Alpha nếu loại biến
GP1 15.37 6.801 .577 .808
GP2 15.34 6.409 .643 .789
GP3 15.28 6.340 .657 .785
GP4 15.45 6.497 .602 .801
GP5 15.50 6.459 .648 .788
4.1.1.4. Kiểm định hệ số tin cậy Cronbach’s alpha cho thang đo biến “Thương hiệu”
Thang đo nhân tố thƣơng hiệu có hệ số Cronbach’s alpha khá cao 0.812. Hệ số tƣơng 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 “Thƣơng hiệu” đều giữ lại để phân tích EFA.
Bảng 4.4. Kết quả độ tin cậy thang đo biến “Thương hiệu”
Cronbach's Alpha Số biến
.812 5
Biến quan
sát
Trung bình thang đo nếu
loại biến
Phƣơng sai thang đo nếu loại biến
Tƣơng quan biến tổng
Cronbach Alpha nếu loại biến
TH1 14.06 5.980 .598 .776
TH2 14.06 5.668 .629 .766
TH3 14.18 5.764 .593 .777
TH4 14.02 6.088 .584 .780
TH5 13.91 5.852 .594 .777
(Nguồn: tính toán từ chương trình SPSS)
4.1.1.5. Kiểm định hệ số tin cậy Cronbach’s alpha cho thang đo biến “Sự giới thiệu” thiệu”
Kết quả kiểm tra độ tin cậy của thang đo nhân tố sự giới thiệu có hệ số Cronbach’s alpha 0.786. Hệ số tƣơng 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). Do đó, cả 4 biến quan sát cho biến “sự giới thiệu” đều giữ lại để phân tích EFA.
Bảng 4.5. Kết quả độ tin cậy thang đo biến “Sự giới thiệu”
Cronbach's Alpha Số biến
.786 4
Biến quan sát
Trung bình thang đo nếu
loại biến
Phƣơng sai thang đo nếu
loại biến
Tƣơng quan biến tổng
Cronbach Alpha nếu loại biến
SGT1 10.61 3.990 .593 .735
SGT2 10.58 3.628 .658 .700
SGT3 10.50 3.771 .639 .711
SGT4 10.44 3.887 .497 .787
(Nguồn: tính toán từ chương trình SPSS)
4.1.1.6. Kiểm định hệ số tin cậy Cronbach’s alpha cho thang đo biến “Thái độ”
Thang đo nhân tố thái độ có hệ số Cronbach’s alpha là 0.848. Hệ số tƣơng 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 4.6). 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” đều giữ lại để phân tích EFA.
Bảng 4.6. Kết quả độ tin cậy thang đo biến “Thái độ”
Cronbach's Alpha Số biến .848 4 Biến quan sát Trung bình thang đo nếu
loại biến
Phƣơng sai thang đo nếu
loại biến
Tƣơng quan biến tổng
Cronbach Alpha nếu loại biến
TĐ1 10.66 5.009 .601 .841
TĐ2 10.71 4.465 .691 .805
TĐ3 10.69 4.167 .705 .801
TĐ4 10.59 4.443 .758 .777
4.1.1.7. Kiểm định hệ số tin cậy Cronbach’s alpha cho thang đo biến “Độ tin cậy”
Thang đo nhân tố độ tin cậy có hệ số Cronbach’s alpha là 0.78. Hệ số tƣơng 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 5 biến quan sát cho biến “độ tin cậy” đều giữ lại để phân tích EFA.
Bảng 4.7. Kết quả độ tin cậy thang đo biến “Độ tin cậy”
Cronbach's Alpha Số biến
.780 5
Biến quan sát
Trung bình thang đo nếu
loại biến
Phƣơng sai thang đo nếu
loại biến
Tƣơng quan biến tổng
Cronbach Alpha nếu loại biến
ĐTC1 14.56 5.839 .550 .741
ĐTC2 14.53 6.026 .510 .754
ĐTC3 14.64 5.775 .566 .735
ĐTC4 14.53 5.930 .585 .730
ĐTC5 14.46 5.881 .561 .737
(Nguồn: tính toán từ chương trình SPSS)
4.1.1.8. Kiểm định hệ số tin cậy Cronbach’s alpha cho thang đo biến “quyết định lựa chọn dịch vụ kế toán”
Thang đo nhân tố quyết định lựa chọn dịch vụ kế toán có hệ số Cronbach’s alpha là 0.834. Hệ số tƣơng 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 7 biến quan sát cho biến “sự lựa chọn dịch vụ kế toán” đều giữ lại để phân tích EFA.
Bảng 4.8. Kết quả độ tin cậy thang đo biến “quyết định lựa chọn dịch vụ kế toán”
Cronbach's Alpha Số biến
.834 7
Biến quan sát
Trung bình thang đo nếu
loại biến
Phƣơng sai thang đo nếu loại biến
Tƣơng quan biến tổng
Cronbach Alpha nếu loại biến
LCDVKT1 22.15 11.033 .651 .801 LCDVKT2 22.31 11.769 .615 .807 LCDVKT3 22.55 11.425 .666 .799 LCDVKT4 22.50 12.131 .530 .820 LCDVKT5 22.25 12.011 .604 .809 LCDVKT6 22.03 11.995 .567 .815 LCDVKT7 22.40 12.497 .457 .831
(Nguồn: tính toán từ chương trình SPSS)
Nhƣ vậy, thông qua công cụ phân tích hệ số Cronbach’s alpha, 39 biến quan sát thuộc 8 nhân tố trên đều đạt về hệ số Cronbach’s alpha và hệ số tƣơng quan tổng nên đƣợc 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 đo tin cậy cho mô hình nghiên cứu là điều chắc chắn và có thể việc loại bỏ biến ở bƣớc phân tích này khá nhiều, đặc biệt đối với những nghiên cứu còn khá mới và đƣợc nghiên cứu trong những trƣờng 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
Nhƣ vậy từ 32 biến quan sát của 7 nhân tố của mô hình nghiên cứu đề xuất đƣợc đƣa vào phân tích EFA với kỳ vọng sẽ sau khi phân tích nhân tố thì vẫn giữ đƣợc 7 nhân tố với số lƣợng biến quan sát rút gọn nhất và phát hiện nhân tố mới
Các điều kiện kiểm tra nhƣ 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.
Phƣơng 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 đƣợc 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, nhƣng chủ yếu bị loại là do hệ số tải và độ giá trị không đảm bảo.
Kết quả phân tích khám phá đúng nhƣ mong đợi, có 8 nhân tố đƣợc rút ra ở ngay lần phân tích khám phá đầu tiên đó là: (1) lợi ích, (2) trình độ chuyên môn, (3) giá phí, (4) thƣơng hiệu, (5) sự giới thiệu, (6) thái độ, (7) độ tin cậy. Tất cả các điều kiện về phân tích nhân tố khám phá đều đáp ứng, hệ số KMO = 0.863 > 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 .863
Mô hình kiểm tra Bartlett
Gía trị Chi-Square 3292.743
Bậc tự do 496
Sig (giá trị p –value) .000 (Nguồn: tính toán từ chương trình SPSS)
Bảng 4.10:Bảng phương sai trích
Nhân tố
Giá trị Eigenvalues Chỉ số sau khi trích Chỉ số sau khi xoay
Tổng Phƣơng sai trích Tích lũy phƣơng sai trích Tổng Phƣơng sai trích Tích lũy phƣơng sai trích Tổng Phƣơng sai trích Tích lũy phƣơng sai trích 1 7.962 24.881 24.881 7.962 24.881 24.881 3.133 9.790 9.790 2 2.719 8.497 33.378 2.719 8.497 33.378 3.027 9.459 19.249 3 2.588 8.089 41.467 2.588 8.089 41.467 2.893 9.040 28.290 4 1.975 6.171 47.638 1.975 6.171 47.638 2.735 8.548 36.838 5 1.766 5.519 53.157 1.766 5.519 53.157 2.555 7.986 44.824 6 1.248 3.900 57.057 1.248 3.900 57.057 2.209 6.904 51.728 7 1.205 3.766 60.823 1.205 3.766 60.823 1.969 6.153 57.881 8 1.016 3.176 63.999 1.016 3.176 63.999 1.958 6.118 63.999
