V- Cán bộ hƣớng dẫn: (Ghi rõ học hàm, học vị, họ, tên)
7. KẾT CẤU CỦA ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU
4.1.2 Đánh giá giá trị thang đ o phân tích yếu tố khám phá EFA
Những thang đo sau khi đã đánh giá độ tin cậy sẽ đƣa vào đánh giá giá trị thang đo bằng phân tích yếu tố khám phá (EFA).
Phƣơng pháp đánh giá giá trị thang đo:
Để đánh giá giá trị thang đo cần xem xét 4 thuộc tính quan trọng trong EFA:
(a) Sự phù hợp của phân tích yếu tố (Giá trị KMO và kiểm định Barllet Test), (b) Số lượng yếu tốtrích được, (c) Trọng số yếu tố, (d) Tổng phương sai trích.
Sự phù hợp của phân tích yếu tố: phân tích yếu tố phù hợp khi giá trị KMO > 0.5 và kiểm định Barlett Test có ý nghĩa, tức là giá trị Sig của kiểm định này nhỏ. hơn 0.05 (với độ tin cậy 95%) (Nguyễn Đình Thọ, 2011).
Số lượng yếu tố trích: Tiêu chí Eigenvalue đƣợc dùng để xác định số lƣợng yếu tố trích. Với tiêu chí này, số lƣợng yếu tố trích đƣợc xác định ở yếu tố dừng có Eigenvalue > = 1 (Nguyễn Đình Thọ, 2011)
Trọng số yếu tố : trong phân tích yếu tố, trọng số yếu tốcủa một biến trên yếu tốmà nó là một biến đo lƣờng sau khi quay yếu tố phải cao và các trọng số trên yếu tố mà nó không đo lƣờng phải thấp. Đạt đƣợc điều kiện này thang đo đạt đƣợc giá trị hội tụ (Nguyễn Đình Thọ, 2011). Nhƣ vậy, khi kiểm định trọng số yếu tố cần tuân thủ các tiêu chí sau:
- Trọng số yếu tố của một biến Xi là λi > = 0.5 là chấp nhận đƣợc. Trong trƣờng hợp λi < 0.5 chúng ta có thể loại biến Xi vì nó không đo lƣờng khái niệm chúng ta cần đo. Tuy nhiên, nếu λi không quá nhỏ, giả sử lớn hơn hoặc bằng 0.4, chúng ta không cần loại biến nếu nội dung của biến xét thấy có ý nghĩa trong thang đo.
- Chênh lệch trọng số λiA – λiB >= 0.3 là giá trị có thể chấp nhận đƣợc, nếu hai biến này tƣơng đƣơng nhau thì có thể loại biến này đi. Tuy nhiên, cũng cần xem xét ý nghĩa của biến trong thang đo trƣớc khi loại bỏ
Tổng phương sai trích: Khi đánh giá kết quả EFA, cần xem xét phần tổng phƣơng sai trích. Tổng này thể hiện các yếu tố trích đƣợc bao nhiêu phần trăm của các biến đo lƣờng. Nếu tổng này đạt từ 50% trở lên là đƣợc, còn từ 60% trở lên là tốt. Nếu điều kiện này đƣợc thỏa mãn ta có thể kết luận mô hình EFA là phủ hợp.
4.1.2.1 Thang đo các yếu tố ảnh hưởng đến Báo cáo tài chính
Thực hiện EFA nhƣ mô tả trên đây, kết quả phân tích đƣợc trình bày nhƣ sau: Trƣớc khi thực hiện phân tích yếu tố khám phá ta cần kiểm định điều kiện thực hiện của phân tích này. Kiểm định KMO để kiểm định điều kiện thực hiện EFA. Kiểm định KMO và Bartlett’s cho các yếu tố Báo cáo tài chính. Khi hệ số KMO > 0.5 và Sig.< 0.5 thì thang đo thể hiện mức ý nghĩa cao.
Bảng 4.7: Kiểm định điều kiện thực hiện của EFA Kết quả kiểm định KMO
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. 0.672 Bartlett's Test of
Sphericity
Approx. Chi-Square 1487.325
Df 378
Sig. .000
Total Variance Explained
Component Initial Eigenvalues
Extraction Sums of Squared Loadings
Rotation Sums of Squared Loadings
Total Variance % of Cumulative % Total Variance % of Cumulative % Total Variance % of Cumulative %
1 4.395 15.697 15.697 4.395 15.697 15.697 3.617 12.918 12.918 2 3.389 12.103 27.800 3.389 12.103 27.800 3.460 12.357 25.275 3 3.238 11.563 39.363 3.238 11.563 39.363 3.435 12.266 37.541 4 2.970 10.609 49.972 2.970 10.609 49.972 3.257 11.632 49.173 5 1.499 8.926 58.898 1.499 8.926 58.898 2.706 9.666 58.898 6 .973 3.698 63.433 7 .968 3.456 66.433 8 .941 3.360 69.793 9 .868 3.100 72.894 10 .787 2.809 75.703 Extraction Method: Principal Component Analysis
Bảng 4.7 cho thấy kết quả KMO = 0.672, trong khi yêu cầu của giá trị này để phân tích yếu tố phù hợp là 0.5. Ngoài ra kiểm định Bartlett Test có giá trị Sig = 0.000 < 0.05. Vì vậy, kết quả trên cho thấy phân tích yếu tốlà phù hợp.
Kết quả phƣơng sai trích bảng 4.7 cho thấy, sau khi phân tích yếu tố thì tại ở giá trị Eigenvalue > 1 có tất cả 5 yếu tố đƣợc hình thành. Và kết quả giá trị cộng dồn Cumulative % = 58.898 cho biết rằng 58.898 % biến thiên của dữ liệu nghiên cứu đƣợc giải thích bởi 5 yếu tố của mô hình trên. Đây cũng là kết quả khá tốt, thông thƣờng với phân tích yếu tố thì phƣơng sai trích trên 50% là chấp nhận đƣợc.
Bảng 4.8: Bảng ma trận yếu tố sau khi xoay Yếu tố 1 2 3 4 5 GDNN5 0.793 GDNN4 0.781 GDNN1 0.762 GDNN3 0.728 GDNN6 0.692 GDNN2 0.650 CCTC1 0.779 CCTC5 0.770 CCTC3 0.750 CCTC4 0.741 CCTC6 0.738 LNSNN5 0.854 LNSNN1 0.844 LNSNN4 0.822 LNSNN3 0.715 LNSNN2 0.704 CMQT1 0.802 CMQT2 0.778 CMQT5 0.755 CMQT6 0.737 CMQT4 0.703 CMQT3 0.654 CMQT8 0.854 CMQT7 0.844 YCLD3 0.743 YCLD4 0.739 YCLD1 0.665 YCLD2 0.654
Extraction Method: Principal Component Analysis. Nguồn: Phân tích dữ liệu
Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization. a. Rotation converged in 5 iterations.
KẾT LUẬN: Kết quả trong bảng 4.8 yếu tố xoay cho thấy có 5 yếu tố đƣợc hình thành nhƣ sau:
- Nhóm 1 (yếu tố Giáo dục nghề nghiệp GDNN) gồm 6 biến: GDNN1, - GDNN2, GDNN3, GDNN4, GDNN5, GDNN6.
- Nhóm 2 (yếu tố Cơ chế Tài chính công CCTC) gồm 6 biến: CCTC1, - CCTC2, CCTC3, CCTC4, CCTC5, CCTC6.
- Nhóm 3 (yếu tốLuật Ngân sách Nhà nƣớc LNSNN) gồm 5 biến: LNSNN1, - LNSNN2, LNSNN3, LNSNN4, LNSNN5.
- Nhóm 4 (yếu tố Chuẩn mực Kế toán Quốc tế CMQT) gồm 8 biến: - CMQT1, CMQT2, CMQT3, CMQT4, CMQT5, CMQT6, CMQT7, CMQT8.
- Nhóm 5 (yếu tố Yêu cầu của Lãnh đạo - YCLD) gồm 4 biến: YCLD1, YCLD YCLD2, 3, YCLD4.
4.1.2.2 Thang đo Báo cáo tài chính
Thang đo Báo cáo tài chính gồm có 4 biến quan sát. Sau khi đạt độ tin cậy khi kiểm tra bằng Cronbach’s alpha, phân tích yếu tố khám phá EFA đƣợc sử dụng để kiểm định lại mức độ hội tụ của các biến quan sát.
Kiểm định KMO và Bartlett’s trong phân tích yếu tố cho thấy hệ số KMO: 0.675 > 0.5 với mức ý nghĩa bằng 0 (Sig =0.000) cho thấy phân tíc yếu tố EFA rất h thích hợp.
Tại các mức giá trị này Ergenvalues lớn hơn 1 và với phƣơng pháp rút trích Principal components và phép quay Varimax, phân tích yếu tố đã trích đƣợc 1 yếu tốduy nhất với phƣơng sai trích là 65.583% (lớn hơn 50%) đạt yêu cầu.
Bảng 4.9: Kiểm định điều kiện thực hiện của EFA
KMO and Bartlett's Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. .675 Bartlett's Test of
Sphericity
Approx. Chi-Square 74.885
Df 3
Total Variance Explained
Component
Initial Eigenvalues Extraction Sums of Squared Loadings Total Variance % of Cumulative % Total Variance % of Cumulative % 1 1.967 65.583 65.583 1.967 65.583 65.583
2 .582 19.390 84.972
3 .451 15.028 100.000 Extraction Method: Principal Component Analysis.
Component Matrixa Component 1 BCTC2 .844 BCTC3 .794 BCTC4 .788 BCTC1 .780
Extraction Method: Principal Component Analysis. Nguồn: Phân tích dữ liệu
1.components extracted