Phân tích nhân tố khám phá (EFA)

Một phần của tài liệu (LUẬN văn THẠC sĩ) những nhân tố ảnh hưởng đến tính hữu hiệu hệ thống thông tin kế toán tại các doanh nghiệp nhỏ và vừa trên địa bàn tỉnh bến tre (Trang 83 - 91)

CHƯƠNG 4 CÁC KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ BÀN LUẬN

4.2 KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU CHÍNH THỨC

4.2.3 Phân tích nhân tố khám phá (EFA)

Q trình phân tích nhân tố khám phá, tiến hành kiểm định sự phù hợp của dữ liệu thông qua hai đại lượng là chỉ số KMO (Kaiser Meyer Olkin) và kiểm định Barlett. Điều kiện chấp nhận dữ liệu đủ tin cậy để áp dụng phương pháp phân tích nhân tố khám phá là giá trị KMO từ 0.5 trở lên và kiểm định Barlett cho kết quả Sig (p-value) nhỏ hơn mức ý nghĩa 0.05.

73

4.2.3.1. Phân tích nhân tố khám phá (EFA) biến độc lập

Tác giả tiến hành chạy phân tích nhân tố với 25 biến quan sát, kết quả KMO và kiểm định Barlett trình bày trong bảng 4.3

Bảng 4.3. Kết quả kiểm định KMO and Bartlett của biến độc lập

Phân tích EFA Hệ số KMO Kiểm định Barlett Khi bình phương Bậc tự do Mức ý nghĩa

Phân tích 25 biến quan sát lần 1 0.863 3392.112 300 .000

Phân tích 24 biến quan sát lần 2 0.861 3261.117 276 .000

Phân tích 23 biến quan sát lần 3 0.86 3205.99 253 .000

(Nguồn: Kết quả xử lý SPSS)

Từ bảng 4.3 cho thấy, phân tích 25 biến quan sát lần 1, hệ số KMO = 0.863 (> 0.5) và sig của giá trị Bartlett's test bằng 0.00 (<0.05). Kết quả ma trận xoay trình bày tại phụ lục 5.3, kết quả có 1 biến TG4 có hệ số tải nhân tố biểu hiện cho 2 yếu tố và hiệu của 2 hệ số tải nhỏ hơn 0.3 (0.618 – 0.357 = 0.261). Biến TG4 mô tả cho vấn đề “Người sử dụng HTTTKT tham gia ra quyết định về những vấn đề có liên quan đến cơng việc cá nhân (công việc kế tốn, cơng việc quản lý) sẽ ảnh hưởng đến tính hữu hiệu của HTTTKT” có hệ tải 0.618. Trong khi đó, biến TG4 cũng biểu hiện cho việc đo lường hỗ trợ từ nhà quản lý và có hệ số tải 0.357. Vì vậy, loại TG4 cho việc tiếp tục phân tích khám phá lần 2.

Tiến hành phân tích khám phá lần 2 cho 24 biến quan sát, kết quả cho hệ số KMO = 0.861, kiểm định Bartlett's test có sig = 0.000 bằng chứng cho thấy các biến có mối tương quan với nhau trong tổng thể các biến khảo sát.

Đồng thời, các hệ số tải nhân tố (Factor Loading) đều lớn hơn 0.5 nên kết quả phân tích nhân tố khám phá này là thích hợp để xây dựng mơ hình nghiên cứu. Kết quả trình bày trong bảng 4.4 bên dưới.

Bảng 4.4. Ma trận rút trích nhân tố (Rotation Sums of Squared Loadings Cumulative 66.17 %)

Ký hiệu

Tên biến quan sát Nhân tố 1 2 3 4 5

74

TG1 Người sử dụng HTTTKT tham dự đầy đủ các

cuộc họp dự án hệ thống sẽ ảnh hưởng đến tính hữu hiệu của HTTTKT.

.885

TG2 Người sử dụng HTTTKT tham gia phân tích các

u cầu thơng tin sẽ ảnh hưởng đến tính hữu hiệu của HTTTKT.

.870

TG3 Người sử dụng HTTTKT tham gia xem xét các

giải pháp, kiến nghị từ nhà cung cấp phần mềm kế toán khi triển khai HTTTKT (xem xét các giải pháp thay thế và chọn lựa giải pháp thích hợp) sẽ ảnh hưởng đến tính hữu hiệu của HTTTKT.

.855

KT1 Nhà quản lý có kiến thức về kế tốn tài chính sẽ

ảnh hưởng đến tính hữu hiệu của HTTTKT.

.851

KT2 Nhà quản lý có kiến thức về kế tốn quản trị sẽ

ảnh hưởng đến tính hữu hiệu của HTTTKT.

.847

KT3 Nhà quản lý có kỹ năng xử lý Word thành thạo

sẽ ảnh hưởng đến tính hữu hiệu của HTTTKT.

.827

KT4 Nhà quản lý có kỹ năng xử lý Excel thành thạo

sẽ ảnh hưởng đến tính hữu hiệu của HTTTKT

.826

KT5 Nhà quản lý biết cách sử dụng gói dữ liệu sẽ ảnh

hưởng đến tính hữu hiệu của HTTTKT.

.825

KT6 Nhà quản lý am hiểu về các phần mềm kế toán

sẽ ảnh hưởng đến tính hữu hiệu của HTTTKT.

.784

KT7 Nhà quản lý có khả năng quản lý sản xuất với sự

hỗ trợ của máy vi tính sẽ ảnh hưởng đến tính hữu hiệu của HTTTKT.

.707

KT8 Nhà quản lý có kỹ năng tìm kiếm thơng tin bằng

Internet sẽ ảnh hưởng đến tính hữu hiệu của HTTTKT

.520

75

thông tin sẽ ảnh hưởng đến tính hữu hiệu của HTTTKT.

HT2 Nhà quản lý lựa chọn phần cứng và phần mềm

cho HTTTKT sẽ ảnh hưởng đến tính hữu hiệu của HTTTKT.

.870

HT3 Nhà quản lý hỗ trợ quá trình triển khai HTTTKT

sẽ ảnh hưởng đến tính hữu hiệu của HTTTKT.

.797

HT4 Nhà quản lý hỗ trợ giải quyết các vấn đề phát

sinh kể từ khi thực hiện HTTTKT sẽ ảnh hưởng đến tính hữu hiệu của HTTTKT.

.768

HT5 Nhà quản lý cam kết về việc lập kế hoạch phát

triển HTTTKT trong tương lai sẽ ảnh hưởng đến tính hữu hiệu của HTTTKT.

.684

CG1 Nhà tư vấn đưa ra các ý kiến chuyên mơn trong

việc thực hiện phân tích u cầu thơng tin sẽ ảnh hưởng đến tính hữu hiệu của HTTTKT.

.823

CG2 Nhà tư vấn đề xuất những giải pháp tin học phù

hợp với HTTTKT sẽ ảnh hưởng đến tính hữu hiệu của HTTTKT.

.787

CG3 Nhà tư vấn hỗ trợ trong việc quản lý thực hiện

HTTTKT sẽ ảnh hưởng đến tính hữu hiệu của HTTTKT.

.784

CG4 Nhà cung cấp phần mềm kế toán hỗ trợ đầy đủ

về mặt kỹ thuật trong và sau khi thực hiện HTTTKT sẽ ảnh hưởng đến tính hữu hiệu của HTTTKT.

.781

CG5 Chất lượng hỗ trợ về mặt kỹ thuật của nhà cung

cấp phần mềm kế tốn tốt sẽ ảnh hưởng đến tính hữu hiệu của HTTTKT.

.740

CG6 Nhà cung cấp phần mềm kế tốn hỗ trợ các khóa

huấn luyện và đào tạo cho người sử dụng

76

HTTTKT sẽ ảnh hưởng đến tính hữu hiệu của HTTTKT.

CG7 Chất lượng các khóa huấn luyện và đào tạo cho

người sử dụng HTTTKT của nhà cung cấp phần mềm kế tốn tốt sẽ ảnh hưởng đến tính hữu hiệu của HTTTKT.

.727

CG8 Mối quan hệ giữa các bên liên quan (nhà quản

lý, người sử dụng, nhà cung cấp phần mềm kế toán) trong việc thực hiện HTTTKT sẽ ảnh hưởng đến tính hữu hiệu của HTTTKT.

.687

(Nguồn: Kết quả xử lý SPSS)

Từ bảng 4.4 cho thấy, kết quả phân tích khám phá (EFA) lần 2 với 24 biến gồm 4 thành phần được nhóm thành 4 nhân tố. Tổng phương sai trích đạt 66,172 % thể hiện 4 nhân tố giải thích được 66,172 % biến thiên của dữ liệu.

Từ bảng 4.2 cho thấy, hệ số tương quan tổng 0.44 của biến quan sát KT8 đo lường về “Nhà quản lý có kỹ năng tìm kiếm thơng tin bằng Internet sẽ ảnh hưởng đến tính hữu hiệu của HTTTKT”, thể hiện mối tương quan thấp cùng với nhóm đo lường về kiến thức của nhà quản lý và kết hợp với bảng 4.4 kết quả phân tích nhân tố khám phá có hệ số tải 0.520 thấp hơn so với các biến quan sát cùng nhóm. Vì vậy, nghiên cứu này loại KT8 và phân tích khám phá lại 23 biến trước khi phân tích các bước tiếp. Kết quả phân tích khám phá lần 3 được trình bày tại bảng 4.5 phụ lục 5.3.

Bảng 4.5. Ma trận rút trích nhân tố (Rotation Sums of Squared Loadings Cumulative 68.12 %)

Ký hiệu

Tên biến quan sát Nhân tố 1 2 3 4

TG1 Người sử dụng HTTTKT tham dự đầy đủ các

cuộc họp dự án hệ thống sẽ ảnh hưởng đến tính hữu hiệu của HTTTKT.

.855

TG2 Người sử dụng HTTTKT tham gia phân tích các

yêu cầu thông tin sẽ ảnh hưởng đến tính hữu

77

hiệu của HTTTKT.

TG3 Người sử dụng HTTTKT tham gia xem xét các

giải pháp, kiến nghị từ nhà cung cấp phần mềm kế toán khi triển khai HTTTKT (xem xét các giải pháp thay thế và chọn lựa giải pháp thích hợp) sẽ ảnh hưởng đến tính hữu hiệu của HTTTKT.

.870

KT1 Nhà quản lý có kiến thức về kế tốn tài chính sẽ

ảnh hưởng đến tính hữu hiệu của HTTTKT.

.860

KT2 Nhà quản lý có kiến thức về kế tốn quản trị sẽ

ảnh hưởng đến tính hữu hiệu của HTTTKT.

.854

KT3 Nhà quản lý có kỹ năng xử lý Word thành thạo

sẽ ảnh hưởng đến tính hữu hiệu của HTTTKT.

.712

KT4 Nhà quản lý có kỹ năng xử lý Excel thành thạo

sẽ ảnh hưởng đến tính hữu hiệu của HTTTKT

.792

KT5 Nhà quản lý biết cách sử dụng gói dữ liệu sẽ ảnh

hưởng đến tính hữu hiệu của HTTTKT.

.831

KT6 Nhà quản lý am hiểu về các phần mềm kế tốn

sẽ ảnh hưởng đến tính hữu hiệu của HTTTKT.

.836

KT7 Nhà quản lý có khả năng quản lý sản xuất với sự

hỗ trợ của máy vi tính sẽ ảnh hưởng đến tính hữu hiệu của HTTTKT.

.824

HT1 Nhà quản lý tham gia vào việc xác định nhu cầu

thông tin sẽ ảnh hưởng đến tính hữu hiệu của HTTTKT.

.868

HT2 Nhà quản lý lựa chọn phần cứng và phần mềm

cho HTTTKT sẽ ảnh hưởng đến tính hữu hiệu của HTTTKT.

.769

HT3 Nhà quản lý hỗ trợ quá trình triển khai HTTTKT

sẽ ảnh hưởng đến tính hữu hiệu của HTTTKT.

78

HT4 Nhà quản lý hỗ trợ giải quyết các vấn đề phát

sinh kể từ khi thực hiện HTTTKT sẽ ảnh hưởng đến tính hữu hiệu của HTTTKT.

.687

HT5 Nhà quản lý cam kết về việc lập kế hoạch phát

triển HTTTKT trong tương lai sẽ ảnh hưởng đến tính hữu hiệu của HTTTKT.

.889

CG1 Nhà tư vấn đưa ra các ý kiến chuyên môn trong

việc thực hiện phân tích u cầu thơng tin sẽ ảnh hưởng đến tính hữu hiệu của HTTTKT.

.784

CG2 Nhà tư vấn đề xuất những giải pháp tin học phù

hợp với HTTTKT sẽ ảnh hưởng đến tính hữu hiệu của HTTTKT.

.687

CG3 Nhà tư vấn hỗ trợ trong việc quản lý thực hiện

HTTTKT sẽ ảnh hưởng đến tính hữu hiệu của HTTTKT.

.726

CG4 Nhà cung cấp phần mềm kế toán hỗ trợ đầy đủ

về mặt kỹ thuật trong và sau khi thực hiện HTTTKT sẽ ảnh hưởng đến tính hữu hiệu của HTTTKT.

.784

CG5 Chất lượng hỗ trợ về mặt kỹ thuật của nhà cung

cấp phần mềm kế tốn tốt sẽ ảnh hưởng đến tính hữu hiệu của HTTTKT.

.687

CG6 Nhà cung cấp phần mềm kế tốn hỗ trợ các khóa

huấn luyện và đào tạo cho người sử dụng HTTTKT sẽ ảnh hưởng đến tính hữu hiệu của HTTTKT.

.726

CG7 Chất lượng các khóa huấn luyện và đào tạo cho

người sử dụng HTTTKT của nhà cung cấp phần mềm kế toán tốt sẽ ảnh hưởng đến tính hữu hiệu của HTTTKT.

.784

79

lý, người sử dụng, nhà cung cấp phần mềm kế toán) trong việc thực hiện HTTTKT sẽ ảnh hưởng đến tính hữu hiệu của HTTTKT.

(Nguồn: Kết quả xử lý SPSS)

Như vậy, sau khi phân tích khám phá, mơ hình nghiên cứu được điều chỉnh lại theo dữ liệu thu được.

Nhân tố thứ 1 gồm 3 biến, yếu tố này được đặt tên là “Sự tham gia của

người sử dụng hệ thống”, ký hiệu là TG, giá trị TG là trung bình cộng của 3 biến

lần lượt ký hiệu TG1, TG2, TG3.

Nhân tố thứ 2 gồm 7 biến và đặt tên “Kiến thức của nhà quản lý”, viết tắt là KT, giá trị KT là trung bình cộng của 8 biến được ký hiệu KT1, KT2, KT3, KT4, KT5, KT6, KT7.

Nhân tố thứ 3 gồm 5 biến và đặt tên “Sự hỗ trợ của nhà quản lý”, viết tắt là HT, giá trị HT là trung bình cộng của 5 biến được ký hiệu HT1, HT2, HT3, HT4, HT5.

Nhân tố thứ 4 gồm 8 biến đặt tên “Sự tham gia của chuyên gia bên ngoài”, viết tắt là CG, giá trị CG là trung bình cộng của 8 biến được ký hiệu CG1, CG2, CG3, CG4, CG5, CG6, CG7, CG8.

4.2.3.2. Phân tích nhân tố khám phá (EFA) của biến phụ thuộc

Kết quả phân tích khám phá của biến phụ thuộc được trình bày trong phụ lục 5.3 như sau:

Bảng 4.6 Kết quả kiểm định KMO and Bartlett của biến phụ thuộc

Kaiser Meyer Olkin Measure of Sampling Adequacy. 0.858

Bartlett's Test of Sphericity

Approx. Chi-Square 801.158

df 15

Sig. .000

(Nguồn: Kết quả xử lý SPSS)

Từ bảng 4.6 cho thấy, hệ số KMO = 0.85, kiểm định Bartlett’s Test giá trị sig nhỏ hơn 0.05 bằng chứng cho việc tương quan tổng thể có ý nghĩa thống kê. Tổng phương sai trích đạt 67,13% giải thích cho dữ liệu thu được. Nhân tố phụ thuộc đặt tên là “Tính hữu hiệu hệ thống thơng tin kế toán”, viết tắt HH, Giá trị HH là trung bình cộng của 6 biến được ký hiệu lần lượt HH1, HH2, HH3, HH4, HH5, HH6.

80

Vì vậy, các dữ liệu thu được đảm bảo tính khoa học cho việc phân tích mơ hình nghiên cứu.

Một phần của tài liệu (LUẬN văn THẠC sĩ) những nhân tố ảnh hưởng đến tính hữu hiệu hệ thống thông tin kế toán tại các doanh nghiệp nhỏ và vừa trên địa bàn tỉnh bến tre (Trang 83 - 91)