Nhằm kiểm định mô hình lý thuyết đã được đặt ra cũng như đo lường các nhân tố tác động đến tính tuân thủ thuế TNCN, một nghiên cứu chính thức được tiến hành trên địa bàn Quận Phú Nhuận với kích thước mẫu n=200.
Đối tượng khảo sát của nghiên cứu này là: Hộ kinh doanh cho thuê nhà, kê khai nộp thuế Thu Nhập cá nhân tại Chi cục thuế Quận Phú Nhuận. Phương pháp thu thập thông tin bằng phiếu khảo sát với bảng câu hỏi được đuợc chuẩn bị trước, thông qua hai hình thức: Gửi Mail đến những cá nhân nộp thuế thu nhập cá nhân là hộ kinh doanh cho thuê nhà và phát phiếu khảo sát trực tiếp vào những ngày cao điểm nộp tờ khai (vào đầu năm)
Mẫu nghiên cứu sau khi được thu thập sẽ đuợc xử lý qua phần mềm SPSS 18.0. Phương pháp phân tích dữ liệu chủ yếu được sử dụng trong nghiên cứu này là Cronbach’s Alpha, phương pháp phân tích nhân tố khám phá EFA và phân tích hồi quy bội.
Trong xác định cỡ mẫu cho phân tích nhân tố EFA, Hachter (1994) cho rằng kích cỡ mẫu bằng ít nhất 5 lần biến quan sát (Hair & ctg, 1998); Gorsuch(1983): nếu nghiên cứu có sử dụng phân tích nhân tố khám phá(EFA) thì kích thước mẫu ít nhất là 200. Ngoài ra cũng có những quy tắc kinh nghiệm thông thường khác là số quan sát (kích thước mẫu) ít nhất phải bằng 4 hay 5 lần số biến trong phân tích nhân tố (theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008)). Mô hình nghiên cứu có 2 6 số biến quan sát, theo tiêu chuẩn 5 phiếu khảo sát cho một biến quan sát thì kích thước mẫu cần thiết là n = 130 (26x5). Đã có 210 phiếu khảo sát đã được phát ra và kết quả thu về là 200 phiếu.
Độ tin cậy của thang đo được đánh giá bằng phương pháp hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha và hệ số tương quan biến tổng (Item-total Correlation).
Phương pháp hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha:
Được dùng để loại bỏ các biến không phù hợp, hạn chế các biến rác trong quá trình nghiên cứu và đánh giá độ tin cậy của thang đo. Thông thường, thang đo có Cronbach’s Alpha từ 0,7 đến 0,8 là sử dụng được. Nhiều nhà nghiên cứu cho rằng khi thang đo có độ tin cậy từ 0,8 trở lên đến gần 1 là thang đo lường tốt. Bài nghiên cứu này sử dụng thang đo có hệ số Cronbach’s Alpha từ 0,6 trở lên (Nunnally & Burnstein, 1994).
Hệ số tương quan biến tổng (item-total correlation):
Hệ số tương quan biến tổng càng cao thì sự tương quan của biến này với các biến khác trong nhóm càng cao. Theo Nunnally & Burnstein (1994), các biến có hệ số tương quan nhỏ hơn 0.3 được coi là biến rác và sẽ bị loại khỏi thang đo.
Ngoài ra, độ giá trị hội tụ (Convergent Validity) và độ giá trị phân biệt (Discriminent Vadlidity) của thang đo được đánh giá sơ bộ thông qua phương pháp phân tích nhân tố khám phá EFA (Exploratory Factor Anlysis).
Độ giá trị hội tụ (Convergent Validity):
Để thang đo đạt giá trị hội tụ thì hệ số tương quan đơn giữa các biến và hệ số tải nhân tố (Factor Loading) phải lớn hơn hoặc bằng 0,5 trong một nhân tố (Jun & ctg, 2002).
Độ giá trị phân biệt (Discriminent Vadlidity):
Để đạt được độ giá trị phân biệt thì khác biệt hệ số tải nhân tố của một biến quan sát giữa các nhân tố phải lớn hơn hoặc bằng 0,3 (Jabnoun & ctg, 2003).
Số lượng nhân tố
Được xác định dựa vào chỉ số Eigenvalue đại diện cho phần biến thiên đựơc giải thích bởi mỗi nhân tố. Theo tiêu chuẩn Kaiser, những nhân tố có Eigenvalue nhỏ hơn 1 sẽ bị loại khỏi mô hình nghiên cứu (Garson, 2003).
Như vậy, khi chạy EFA có những tiêu chí dùng để đánh giá như sau: - Hệ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin): 0,5 ≤ KMO ≤ 1;
- Kiểm định Bartlett ≤ 0,05;
- Tổng phương sai trích (Cumulative) ≥ 50%; - Giá trị Eigenvalues của các nhân tố > 1;
Phương pháp trích hệ số các yếu tố: nghiên cứu này sử dụng phương pháp trích yếu tố Principal Components với phép xoay Varimax.