CHƯƠNG 4 KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ BÀN LUẬN
4.1. Kết quả nghiên cứu
4.1.4. Phân tích nhân tố khẳng định CFA
Phân tích nhân tố khẳng định CFA được thực hiện với 21 biến quan sát. Từ kết quả phân tích EFA có 5 nhân tố được rút ra với các nhóm thang đo tương ứng tạo thành mơ hình đo lường các khái niệm và được đưa vào phân tích CFA để xem xét sự phù hợp của mơ hình với dữ liệu nghiên cứu (Nguyễn Đình Thọ, 2011). Kết quả phân tích CFA như sau:
4.1.4.1. Kiểm định sự phù hợp của mơ hình
Bảng 4.11 Các chỉ số đánh giá sự phù hợp của mơ hình với dữ liệu nghiên cứu (nguồn: tính tốn của tác giả)
Các chỉ số đánh giá Giá trị
CMIN/DF 1.306
TLI 0.974
CFI 0.978
RMSEA 0.037
Dựa vào bảng 4.11 ta thấy, CMIN/DF=1.306 (<2), TLI, CFI, GFI lớn hơn 0.9, RMSEA= 0.037 (< 0.08) đều phù hợp. Do vậy, mơ hình phù hợp hay tương thích với dữ liệu nghiên cứu. Ngồi ra, cần xem xét thêm một số vấn đề về độ tin cậy thang đo, giá trị hội tụ, tính đơn nguyên và giá trị phân biệt.
4.1.4.2. Đánh giá độ tin cậy thang đo
Độ tin cậy thang đo được đánh giá thông qua 3 chỉ số: Độ tin cậy tổng hợp (CR), tổng phương sai rút trích (AVE) và hệ số Cronbach’s Alpha.
❖ Cronbach’s Alpha: đã phân tích trong phần trên ❖ Độ tin cậy tổng hợp và tổng phương sai rút trích
Bảng 4.12 Độ tin cậy tổng hợp và tổng phương sai rút trích các nhân tố
(nguồn: tính tốn của tác giả)
Nhân tố Độ tin cậy tổng hợp (CR) Tổng phương sai rút trích(AVE) ASQ 0.898 0.557 ASU 0.898 0.687 PU 0.856 0.597 PWC 0.884 0.719 PEOU 0.824 0.612
Thang đo được đánh giá là đáng tin cậy khi độ tin cậy tổng hợp có ý nghĩa khi có giá trị lớn hơn 0.5 và tổng phương sai rút trích có ý nghĩa khi có giá trị trên 0.5 (J. J. Hair và cộng sự, 2010; Nunnally, 1994) . Từ bảng kết quả 4.12, ta có
thể thấy đa phần các CR >0.5 và AVE của tất cả các thang đo đều lớn hơn 0.5. Do đó, các thang đo lường nhìn chung là đáng tin cậy.
❖ Kiểm định giá trị hội tụ
Thang đo được xem là đạt giá trị hội tụ khi các trọng số chuẩn hóa của các thang đo lớn hơn 0.5 và có ý nghĩa thống kê (Anderson và Gerbing, 1988; J. J. Hair và cộng sự, 2010) Ngồi ra, cịn một tiêu chí khác để kiểm tra giá trị hội tụ đó là tổng phương sai rút trích (AVE) của các khái niệm. Fornell và Larcker (1981) cho rằng để nhân tố đạt giá trị hội tụ thì AVE đạt từ khoảng 0.5 trở lên. Theo kết quả phân tích bảng 4.13 cho thấy, tất cả các hệ số đã chuẩn hóa và chưa chuẩn hóa đều lớn hơn 0.5, đồng thời các giá trị AVE đều lớn hơn hoặc gần bằng 0.5 nên có thể kết luận các nhân tố đạt giá trị hội tụ.
Bảng 4.13 Các hệ số chưa chuẩn hóa và đã chuẩn hóa
(nguồn: tính toán của tác giả)
Mối tương quan giữa các nhân tố Hệ số chưa chuẩn hóa Hệ số đã chuẩn hóa ASQ3 <--- ASQ 1.000 0.779 ASQ4 <--- ASQ 1.030 0.785 ASQ6 <--- ASQ 0.985 0.757 ASQ2 <--- ASQ 0.925 0.758 ASQ1 <--- ASQ 1.005 0.750 ASQ8 <--- ASQ 0.907 0.748 ASQ5 <--- ASQ 0.863 0.640 ASU3 <--- ASU 1.000 0.813 ASU5 <--- ASU 0.875 0.840 ASU4 <--- ASU 0.833 0.841 ASU2 <--- ASU 1.024 0.820
PU4 <--- PU 1.000 0.747 PU2 <--- PU 1.153 0.792 PU1 <--- PU 1.023 0.767 PU3 <--- PU 1.005 0.784 PWC1 <--- PWC 1.000 0.905 PWC3 <--- PWC 0.980 0.887 PWC4 <--- PWC 0.835 0.743 PEOU2 <--- PEOU 1.000 0.886 PEOU4 <--- PEOU 0.922 0.775 PEOU3 <--- PEOU 0.804 0.672
❖ Giá trị phân biệt
Giá trị phân biệt được đánh giá qua những tiêu chí sau:
(1) Đánh giá hệ số tương quan giữa các nhân tố có khác biệt với 1 hay không.
(2) So sánh giá trị căn bậc hai của AVE với các hệ số tương quan của một nhân tố với các nhân tố còn lại.
Ta nhận thấy hệ số tương quan giữa các cặp nhân tố là khác biệt so với 1 ở độ tin cậy 95%.
Bảng 4.14 Đánh giá giá trị phân biệt (nguồn: tính tốn của tác giả)
Estimate S.E C.R P
ASQ <--> ASU 0.244 0.066 11.510 0.000 ASQ <--> PU 0.376 0.063 9.943 0.000 ASQ <--> PWC 0.265 0.065 11.255 0.000 ASQ <--> PEOU 0.202 0.066 12.030 0.000
ASU <--> PU 0.419 0.061 9.448 0.000 ASU <--> PWC 0.551 0.057 7.944 0.000 ASU <--> PEOU 0.400 0.062 9.666 0.000 PU <--> PWC 0.600 0.054 7.382 0.000 PU <--> PEOU 0.402 0.062 9.643 0.000 PWC <--> PEOU 0.516 0.058 8.343 0.000
Bảng 4.15 Tổng phương sai rút trích (AVE) của các nhân tố
(nguồn: tính tốn của tác giả)
ASQ ASU PU PWC PEOU
AVE 0.557 0.687 0.597 0.719 0.612 AVE^1/2 0.746 0.829 0.773 0.848 0.782
Bảng 4.16 Ma trận tương quan giữa các khái niệm
(nguồn: tính tốn của tác giả)
ASQ ASU PU PWC PEOU
ASQ 1
ASU 0.204 1
PU 0.371 0.368 1
PWC 0.206 0.381 0.490 1
Qua so sánh giá trị căn bậc 2 của AVE ở Bảng 4.15 với các hệ số tương quan giữa các khái niệm, có thể thấy căn bậc 2 của AVE của từng khái niệm lớn hơn các hệ số tương quan giữa khái niệm đó với các khái niệm cịn lại khác.
Do đó, từ tất cả những kết quả trên, ta có thể khẳng định rằng các khái niệm hay thang đo đạt giá trị phân biệt. Như vậy, ta có mơ hình phân tích CFA:
4.1.5. Mơ hình phương trình cấu trúc tuyến tính SEM
Sau khi phân tích CFA, nghiên cứu sử dụng mơ hình cấu trúc SEM nhằm xác định các nhân tố ảnh hưởng và mức độ ảnh hưởng của từng nhân tố với nhau. Phân tích SEM được tiến hành phân tích bắt đầu từ mơ hình nghiên cứu đề xuất ban đầu, sau đó tiến hành hiệu chỉnh mơ hình để có được mơ hình tốt hơn.
Trong kiểm định giả thiết và mơ hình nghiên cứu, mơ hình cấu trúc tuyến tính SEM có nhiều ưu điểm hơn các phương pháp phân tích đa biến truyền thống như hồi quy bội, hồi quy đa biến vì nó có thể tính được sai số đo lường. Hơn nữa, phương pháp này cho phép chúng ta kết hợp được các khái niệm tiềm ẩn với đo lường của ta và có thể xem xét các đo lường độc lập từng phần hay kết hợp chung với mơ hình lý thuyết cùng một lúc.
Giả thuyết:
H1: Có mối tương quan giữa ASQ và PWC H2: Có mối tương quan giữa ASQ và PU H3: Có mối tương quan giữa ASQ và PEOU H4: Có mối tương quan giữa PWC và ASU H5: Có mối tương quan giữa PWC và PU H6: Có mối tương quan giữa PU và ASU H7: Có mối tương quan giữa PEOU và PU H8: Có mối tương quan giữa PEOU và ASU
Hình 4.2 Kết quả phân tích mơ hình cấu trúc tuyến tính SEM (tác giả tự tổng
hợp)
Kết quả thể hiện ở hình 4.2, có thể nói mơ hình phù hợp với dữ liệu nghiên cứu vì Chi square/df= 1.415 (< 2) ; TLI, CFI, GFI >0.9; RMSEA= 0,044 (<0,08).
Sau khi xem xét độ phù hợp của mơ hình, vấn đề tiếp theo nghiên cứu sẽ đánh giá kết quả phân tích SEM
Bảng 4.17 Kết quả phân tích mơ hình cấu trúc tuyến tính SEM
(Nguồi tác giả tính tốn)
Mối quan hệ tương quan
giữa các nhân tố Estimate S.E. C.R. P
Standardize d PWC <--- ASQ 0.259 0.091 2.863 0.004 0.214 PEOU <--- ASQ 0.198 0.081 2.433 0.015 0.188 PU <--- ASQ 0.249 0.069 3.615 0.000 0.266 PU <--- PWC 0.291 0.057 5.140 0.000 0.378 PU <--- PEOU 0.178 0.064 2.781 0.005 0.201 ASU <--- PWC 0.212 0.074 2.866 0.004 0.233 ASU <--- PU 0.239 0.104 2.300 0.021 0.202 ASU <--- PEOU 0.174 0.080 2.172 0.030 0.166
Kết quả phân tích ở bảng 4.17 cho thấy:
- Nhân tố ASQ có tác động mạnh nhất đến nhân tố PU với hệ số Beta đã chuẩn hóa là 0.266.
- Nhân tố ASQ có tác động cùng chiều đáng kể đến nhân tố PWC với hệ số Beta đã chuẩn hóa là 0.214.
- Nhân tố ASQ có tác động mạnh thứ 3 đến nhân tố PEOU với hệ số Beta đã chuẩn hóa là 0.188.
- Nhân tố PWC có tác động mạnh nhất đến nhân tố PU với hệ số Beta đã chuẩn hóa là 0.378. Tiếp theo là nhân tố PEOU (β=0.201)
Trong mối tương quan với nhân tố ASU, nhân tố PWC ảnh hưởng mạnh nhất với hệ số Beta đã chuẩn hóa là 0.233; tiếp theo là nhân tố PU (β=0.202) và cuối cùng là nhân tố PEOU (β=0.166).Các mối liên hệ trên đều thuận chiều.
Giả thuyết H1: chất lượng HTTTKT có tác động cùng chiều với nhận thức tính tương thích giữa nhiệm vụ kế tốn với HTTTKT .
Giả thuyết H2: chất lượng HTTTKT có tác động cùng chiều với nhận thức tính hữu dụng của HTTTKT .
Giả thuyết H3: chất lượng HTTTKT có tác động cùng chiều với nhận thức tính dễ sử dụng của HTTTKT.
Giả thuyết H4: nhận thức tính tương thích giữa nhiệm vụ kế tốn với HTTTKT có tác động cùng chiều với hành vi sử dụng HTTTKT.
Giả thuyết H5: nhận thức tính tương thích giữa nhiệm vụ kế tốn với HTTTKT có tác động cùng chiều với nhận thức tính hữu dụng của HTTTKT .
Giả thuyết H6: nhận thức tính hữu dụng của HTTTKT có tác động cùng chiều với hành vi sử dụng HTTTKT .
Giả thuyết H7: nhận thức tính dễ sử dụng của HTTTKT có tác động cùng chiều với nhận thức tính hữu dụng của HTTTKT .
Giả thuyết H8: nhận thức tính dễ sử dụng của HTTTKT có tác động cùng chiều với hành vi sử dụng HTTTKT .
4.1.6. Kiểm định ước lượng mơ hình lý thuyết bằng bootstrap
Hiệu số giữa trung bình các ước lượng từ Bootstap và các ước lượng ban đầu gọi là độ chệch. Trị tuyệt đối các độ chệch này càng nhỏ, càng khơng có ý nghĩa thống kê càng tốt, khi đó có thể xem ước lượng mẫu suy rộng cho tổng thể (J. Hair và cộng sự, 2017). Bản khảo sát của nhóm có n=220, do vậy tác giả nghiên cứu quyết định chọn kích thước N=1500 cho kiểm định ước lượng mơ hình lý thuyết.
Trong nghiên cứu này, ước lượng bootstrap được thực hiện bằng cách lấy mẫu lặp lại với kích thước N = 1500. Kết quả ước lượng cho thấy, độ chệch (Bias) và sai số
ML sử dụng trong nghiên cứu kiểm định có xuất hiện, nhưng sai lệch chuẩn của độ chệch khơng có ý nghĩa thống kê (SE(Bias) max= 0.004 < 0.05), chứng tỏ kết quả ước lượng trong nghiên cứu này là đáng tin cậy. Đa phần trị tuyệt đối CR < 1.96 suy ra P_value >5% có nghĩa độ chệch là rất nhỏ và khơng xó ý nghĩa thống kê ở mức tin cậy 95%. Theo đó, ta có thể kết luận là đa số các ước lượng trong mơ hình đáng tin cậy.
Tuy nhiên, có hai chỉ số CR khơng đạt yêu cầu vì CR>= 1.96, cụ thể CR=-2 (PWC tác động PU) và CR=2.5 (PEOU tác động PU). Có nghĩa độ chệch giữa ước lượng mẫu và ước lượng Bootstap tương đối nhỏ và có nghĩa thống kê ở mức tin cậy 95%. Do đó, hai ước lượng này trong mơ hình chưa đủ độ tin cậy để có thể ước lượng mẫu suy rộng cho tổng thể. Hai chỉ tiêu trên khơng đạt u cầu có thể là do phương pháp chọn mẫu phi xác suất nên tính đại diện của mẫu chưa cao.
Vì vậy, ta có thể kết luận là đa số các ước lượng trong mơ hình đáng tin cậy ngồi trừ hai ước lượng (PWC tác động tới PU và PEOU có tác động tới PU).
Bảng 4.18 Kết quả ước lượng bootstrap so với ước lượng
Quan hệ Ước
lượn g
Ước lượng bootstrap Chênh lệch
Esti mate Mea n SE SE (SE) Bias SE (Bias ) C R PWC <--- ASQ 0.259 0.257 0.097 0.002 -0.003 0.002 -1.5 PEOU <--- ASQ 0.198 0.198 0.093 0.002 0.000 0.002 0 PU <--- ASQ 0.249 0.249 0.081 0.001 0.000 0.002 0 PU <--- PWC 0.291 0.296 0.074 0.001 0.005 0.002 2.5 PU <--- PEOU 0.178 0.174 0.082 0.001 -0.004 0.002 -2 ASU <--- PWC 0.212 0.210 0.088 0.002 -0.003 0.002 -1.5 ASU <--- PU 0.239 0.242 0.112 0.002 0.004 0.003 1.3 ASU <--- PEOU 0.174 0.173 0.086 0.002 -0.001 0.002 -0.5
4.1.7. Phân tích vai trị trung gian
Để xem xét vai trò trung gian của PWC, PU, PEOU đối với mối quan hệ giữa ASQ đến ASU, ta tiến hành phân tích trung gian giúp đề tài đạt được mục tiêu nghiên cứu.
4.1.7.1. Vai trò trung gian của PWC với mối quan hệ giữa ASQ và ASU
Để thực hiện phân tích tác động trung gian có ý nghĩa, có bốn điều kiện cần đáp ứng đó là:
(1) ASQ tác động có ý nghĩa đến PWC (2) PWC tác động có ý nghĩa đến ASU
(3) ASQ có tác động trực tiếp và có ý nghĩa đến ASU
(4) ASQ khơng tác động có ý nghĩa thống kê hoặc giảm tác động đến ASU khi tính tốn vai trị của biến trung gian.
Để thực hiện kiểm định vai trò trung gian của PWC, các mơ hình 4.3 và 4.4 được kiểm định:
Hình 4.3 Kết quả phân tích mối quan hệ trực tiếp giữa ASQ và ASU
(tác giả tự tổng hợp)
- Điều kiện 3 được kiểm tra bằng ước lượng trong hình 4.3. Kết quả cho thấy mơ hình phù hợp (Chi-square/df = 1.769 (<2), TLI = 0.968, CFI = 0.975, GFI = 0.945 (>0.9), RSMEA = 0.059 (<0.08) nên điều kiện 3 được đáp ứng. Như vậy, ASQ có tác động trực tiếp và có ý nghĩa đến ASU (kết quả xem bảng 4.19)
Bảng 4.19 Kết quả phân tích mối quan hệ trực tiếp giữa ASQ và ASU
Mối quan hệ Estimate S.E. C.R. P
Standardize d
ASU <--- ASQ 0.233 0.085 2.733 0.006 0.206
Hình 4.4 Kết quả phân tích mối quan hệ trung gian của PWC giữa ASQ và ASU
(tác giả tự tổng hợp)
- Điều kiện 1, 2, 4, được kiểm tra bằng ước lượng trong hình 4.4. Kết quả cho thấy mơ hình phù hợp (Chi-square/df = 1.475 (<2), TLI = 0.975, CFI = 0.979, GFI = 0.939 (>0.9), RSMEA = 0.047 (<0.08). Dựa vào bảng 4.20 ta thấy được
ASQ tác động cùng chiều với PWC với mức ý nghĩa >95%. PWC tác động cùng chiều với ASU với mức ý nghĩa >99%.
ASQ khơng tác động có ý nghĩa thống kê đến ASU khi tính tốn vai trị của biến PWC.
Do đó, điều kiện 1, 2, 4 được đáp ứng
Bảng 4.20 Kết quả phân tích mối quan hệ trung gian của PWC giữa ASQ và ASU (Nguồn tác giả tự tính)
Mối quan hệ Estimate S.E. C.R. P
Standardize d
PWC <--- ASQ 0.248 0.090 2.754 0.006 0.205 ASU <--- PWC 0.329 0.070 4.738 0.000 0.352 ASU <--- ASQ 0.150 0.082 1.831 0.067 0.133
Từ kết quả trên kết luận PWC được xem là biến trung gian cho tác động gián tiếp của ASQ và ASU. Như vậy, giả thuyết H0a được chấp nhận
4.1.7.2. Vai trò trung gian của PU với mối quan hệ giữa ASQ và ASU
Tương tự, để phân tích tác động trung gian PU trong mối quan hệ giứu ASQ và ASU có ý nghĩa, có bốn điều kiện cần đáp ứng đó là:
(1) ASQ tác động có ý nghĩa đến PU (2) PU tác động có ý nghĩa đến ASU
(3) ASQ có tác động trực tiếp và có ý nghĩa đến ASU
(4) ASQ khơng tác động có ý nghĩa thống kê hoặc giảm tác động đến ASU khi tính tốn vai trị của biến trung gian.
Từ kết quả phân tích trên ta thấy điều kiện 3 đã được đáp ứng
Hình 4.5 Kết quả phân tích mối quan hệ trung gian của PU giữa ASQ và ASU(tác giả tự tổng hợp) ASU(tác giả tự tổng hợp)
Điều kiện 1, 2, 4, được kiểm tra bằng ước lượng trong hình 4.5. Kết quả cho thấy mơ hình phù hợp (Chi-square/df = 1.482 (<2), TLI = 0.971, CFI = 0.931, GFI = 0.976 (>0.9), RSMEA = 0.047 (<0.08). Theo bảng kết quả 4.21 có:
• Tác động của ASQ đến ASU khơng ý nghĩa khi có sự hiện diện của biến PU;
• ASQ tác động có ý nghĩa PU;
• PU tác động có ý nghĩa tơi ASU