Phương pháp phân tích nhân tố khám phá EFA (exploratory factor analysis)

CHƯƠNG 3 PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

3.2. THIẾT KẾ NGHIÊN CỨU

3.3.5 Phương pháp phân tích nhân tố khám phá EFA (exploratory factor analysis)

factor analysis)

Phân tích nhân tố khám phá (EFA) là một phân tích thống kê tuyến tính được sử dụng để xác định cấu trúc quan hệ giữa một tập hợp các biến lớn và gom thành số lượng biến nhỏ hơn. Các biến quan sát được tập trung vào những yếu tố được xác định là thành phần chính.

Q trình phân tích, được xử lý theo 2 bước:

(1) Thực hiện trích xuất nhân tố, số lượng các yếu tố và cách tiếp cận để trích xuất được chọn bằng các phương pháp phân vùng phương sai như phân tích thành phần chính và phân tích nhân tố chung. Trong phương pháp phân tích đã sử dụng phân tích thành phần chính (Principle Component Analysis – PCA)

Các thành phần PCA giải thích số lượng phương sai tối đa trong khi phân tích nhân tố giải thích hiệp phương sai trong dữ liệu.

Các thành phần PCA hoàn toàn trực giao với nhau trong khi phân tích nhân tố khơng u cầu các yếu tố trực giao.

Thành phần PCA là sự kết hợp tuyến tính của biến quan sát trong khi ở phân tích nhân tố các biến quan sát là kết hợp tuyến tính của biến hoặc yếu tố không quan sát được.

(2) Thực hiện xoay vịng nhân tố, mục tiêu chính của bước này để cải thiện khả năng diễn giải tổng thể. Phương pháp xoay sử dụng trong phân tích là Varimax, hệ số tải 0.3. Xoay là một cơng cụ để giải thích tốt hơn về phân tích nhân tố, nó chia lại các biến tương đồng gom thành 1 thành phần.

Trước khi bạn thực hiện phân tích nhân tố, bạn cần đánh giá hệ số yếu tố của bộ dữ liệu. Các giá trị được xem xét đó là kiểm định Bartlett (kiểm định tương quan các biến).

Điều kiện để phân tích EFA là các biến phải có tương quan với nhau, nên nếu phép kiểm định Bartlett có mức ý nghĩa Sig. nhỏ hơn mức ý nghĩa 0.05 thì bác bỏ giả thuyết H0 nghĩa là các biến có mối tương quan. Nếu kiểm định cho thấy khơng có ý nghĩa thống kê thì khơng nên áp dụng phân tích EFA cho các biến đang

57

Để biết khả năng giải thích của các biến quan sát đối với nhân tố: Dùng phương pháp phân tích thành phần chính, chọn phép xoay vng góc (varimax) với mong muốn lọc nhiều phương sai từ các biến đo lường với số lượng thành phần nhỏ nhất để phục vụ cho mục tiêu dự báo. Sử dụng phương sai trích (% cumulative variance) nhằm giải thích mức độ đóng góp của các biến quan sát đối với nhân tố. Giá trị phương sai trích thường được chấp nhận >= 50%, cộng thêm hệ số tải lớn hơn 0.5 (Anderson & Gerbing, 1988).

Q trình phân tích kết quả cần xem giá trị KMO, đây là giá trị đo lường sự phù hợp của dữ liệu để phân tích nhân tố. Nó xác định sự đầy đủ cho từng biến quan sát trong mơ hình hồn chỉnh. KMO ước tính tỷ lệ phương sai trong số tất cả các biến quan sát. Giá trị KMO nằm trong khoảng từ 0 đến 1. Có ý nghĩa hơn khi giá trị của KMO thường từ 0.6 trở lên.

3.3.6. Phương pháp phân tích tương quan và mơ hình hồi quy tuyến tính

Sau khi rút trích được các nhân tố từ phân tích nhân tố khám phá EFA, phân tích ma trận tương quan để đánh giá mức độ tương quan của các biến đến tính hữu hiệu hệ thống thơng tin kế tốn, từ đó làm cơ sở biết rõ hơn trong việc phân tích hồi quy đa biến.

Các giá trị cần xem xét trong việc phân tích kết quả hồi quy đa biến, hệ số R2

đã được điều chỉnh (adjusted R square) phản ánh mơ hình hồi quy phù hợp ở mức

phần trăm của R2. Kết quả phân tích chọn mơ hình cần được xem xét mức độ phù hợp

của mơ hình liên quan đến các giả thuyết kỳ vọng.

Kiểm định các trọng số hồi quy β trong hồi quy bội, chúng ta dùng phép kiểm định t-test với bậc tự do là n-p-1. Khi kiểm định các biến có giá trị sig. nhỏ hơn mức ý nghĩa thì các biến này có ý nghĩa thống kê (Đinh Phi Hổ, 2014).

Để biết chắc chắn các biến có độc lập hay khơng, áp dụng phân tích phương sai (ANOVA). Hoặc dùng phân tích phương sai để nhận xét sự khác nhau giữa các câu hỏi phụ của cá nhân liên quan đến tính hữu hiệu hệ thống thơng tin kế tốn. Kiểm tra các kết quả của sự khác nhau giữa các biến. Nếu kết quả kiểm định có mức ý nghĩa thống kê thì giá trị sig nhỏ hơn mức ý nghĩa, lúc này chấp nhận giả thuyết H1, nghĩa là mơ hình nghiên cứu được xem là phù hợp (Đinh Phi Hổ, 2014).

Kiểm định các giả thuyết hồi quy: Khi sử dụng phân tích hồi quy, chúng ta phải kiểm tra các giả định của nó để xem kết quả có tin cậy được khơng. Bao gồm:

58

- Kiểm định tính độc lập của phần dư: Dùng hệ số Durbin – Watson (d) để kiểm định hiện tượng tự tương quan giữa các phần dư trong mơ hình. Nếu các phần dư khơng có tương quan chuỗi bậc nhất với nhau, giá trị d sẽ gần bằng 2 (Hoàng Trọng Ngọc & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).

- Phân tích phương sai phần dư khơng đổi: Để kiểm tra mối tương quan giữa nhóm biến độc lập và nhóm biến phụ thuộc cũng như hiện tượng phương sai không ổn định. Áp dụng phương pháp kiểm định Spearman’s. Giả thuyết bước đầu cho kiểm định Spearman’s là phương sai thay đổi. Giả thuyết H0 cho phần dư với biến độc lập là hệ số tương quan tổng thể giá trị 0. Khi Sig. thỏa điều kiện lớn hơn 0.05 mơ hình khơng vi phạm phân tích phương sai phần dư (Hồng Trọng Ngọc & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).

- Kiểm định phân phối chuẩn của phần dư: dùng đồ thị Histogram để kiểm định với điều kiện Mean = 0 và Std. Dev = 1 thì kết luận tác giả sử dụng đúng mơ hình (giả định phân phối chuẩn khơng bị vi phạm).

- Kiểm tra dấu hiệu về đa cộng tuyến: nhiều nghiên cứu áp dụng hệ số VIF, nếu VIF lớn hơn 10 thì có bằng chứng về đa cộng tuyến, tức là các biến độc lập có một mối liên hệ làm cho việc đo lường khơng chính xác về mức độ tác động của các biến trong mơ hình (Hồng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).

59

TÓM TẮT CHƯƠNG 3

Qua tham khảo các tài liệu đã công bố, mơ hình nghiên cứu của đề tài xác định gồm 4 biến độc lập được giả thuyết là có tương quan tích cực với biến phụ thuộc, cụ thể là: (1) sự tham gia của người sử dụng hệ thống; (2) kiến thức của nhà quản lý; (3) sự hỗ trợ của nhà quản lý; (4) sự tham gia của chuyên gia bên ngồi. Biến phụ thuộc là tính hữu hiệu hệ thống thơng tin kế tốn. Dựa vào các nghiên cứu được cơng bố trước đó và lý thuyết được nêu ra ở chương 1 và 2, 31 biến quan sát được thiết lập trong bảng câu hỏi để khảo sát.

Ứng dụng Microsoft Excel và SPSS 20.0 để làm sạch dữ liệu, kiểm định độ tin cậy của thang đo, phân tích hồi quy tuyến tính. Kết quả nhận được từ quá trình thực hiện là cơ sở để nhận định các nhân tố ảnh hưởng đến tính hữu hiệu hệ thống thơng tin kế tốn và mức độ ảnh hưởng của các nhân tố này đến tính hữu hiệu hệ thống thơng tin kế tốn.

60

CHƯƠNG 4. CÁC KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ BÀN LUẬN

Chương 4 mơ tả các bước phân tích kết quả, đánh giá mơ hình với dữ liệu thu thập được và trình bày kết quả của giai đoạn nghiên cứu chính thức trong quy trình nghiên cứu của luận văn. Nội dung chính của chương bao gồm: (1) Kết quả nghiên cứu sơ bộ, (2) Kết quả nghiên cứu chính thức và (3) Bàn luận.

4.1 KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU SƠ BỘ

Từ các bước đã thực hiện ở chương 3, sau khi xác định được mơ hình và thang đo, tác giả đã tham khảo ý kiến của 5 chuyên gia (danh sách chuyên gia ở phụ lục 02) và nhận được ý kiến đồng thuận hoàn toàn của các chuyên gia về mơ hình và thang đo được xác định ở chương 3.

Trên cơ sở kết quả này, tác giả xây dựng bảng câu hỏi khảo sát hoàn chỉnh cho nghiên cứu định lượng tiếp theo.

Kết quả khảo sát thu được 221 phiếu phù hợp trên tổng số phiếu 250 đã gửi đến 180 doanh nghiệp nhỏ và vừa trên địa bàn tỉnh Bến Tre (tỉ lệ 88,4%). Các bảng câu hỏi được đánh số thứ tự và xem xét, sàng lọc để nhập số liệu trên excel và chuyển vào phần mềm SPSS. Kết quả chạy SPSS được trình bày ở phần sau: kết quả nghiên cứu chính thức.

61

4.2. KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU CHÍNH THỨC

4.2.1. Kết quả thống kê mô tả và kiểm định sự khác biệt của các biến định tính trong đánh giá tính hữu hiệu hệ thống thơng tin kế tốn định tính trong đánh giá tính hữu hiệu hệ thống thơng tin kế tốn

4.2.1.1 Giới tính của người được khảo sát

Hình 4.1 Biểu diễn tỷ lệ % giới tính của người được khảo sát

(Nguồn: Kết quả xử lý SPSS)

Từ hình 4.1 cho thấy, kết quả thống kê mẫu khảo sát, phần lớn đối tượng khảo sát có giới tính nữ chiếm 84,62% cịn giới tính nam chỉ chiếm 15,38%. Điều này phù hợp với thực tế tại các doanh nghiệp ở Bến Tre có tỷ lệ nhân viên kế tốn chủ yếu là nữ.

Các kết quả thống kê mô tả về giới tính và kiểm định sự khác nhau giữa giới tính với đánh giá về tính hữu hiệu hệ thống thơng tin kế tốn được trình bày tại phụ lục 5.1.

Kiểm định Levene's Test cho kết quả biết phương sai của 2 tổng thể không khác nhau (Sig. = 0.123 > 0.05) nên sử dụng kết quả kiểm định t-test ở dòng giả định phương sai bằng nhau (Equal variances assumed). Kết quả cho thấy khơng có sự khác biệt về ý nghĩa trung bình của nhóm giới tính. (sig. = 0.699).

62

4.2.1.2. Trình độ học vấn của người được khảo sát

Hình 4.2 Biểu diễn tỷ lệ % về trình độ học vấn của người được khảo sát

(Nguồn: Kết quả xử lý SPSS)

Để có rõ thơng tin về việc thu mẫu liên quan về trình độ học vấn, tiến hành nghiên cứu xác định 4 nhóm trình độ chun mơn, nhóm 1 là trình độ trung cấp, nhóm 2 trình độ cao đẳng/đại học, nhóm 3 là trình độ sau đại học và nhóm 4 là các đối tượng thuộc trình độ khác.

Từ hình 4.2 cho thấy, kết thu được tỷ lệ của nhóm người trình độ trung cấp chiếm 18,1%, nhóm người trình độ cao đẳng/đại học chiếm 80,54%, nhóm người có trình độ sau đại học chỉ chiếm 0,452%, cịn nhóm người có trình độ khác chiếm tỉ lệ vô cùng nhỏ không đáng kể.

Như vậy, nhìn vào kết quả trên cho thấy doanh nghiệp sử dụng đội ngũ lao động chủ yếu là tốt nghiệp cao đẳng/đại học.

Trong bảng kiểm định phương sai đồng nhất, kiểm tra tính đồng nhất của phương sai (Test of Homogeneity of Variances) cho kết quả giá trị Sig. = 0.225 > 0.05 nên phương sai giữa 4 nhóm khơng có sự khác biệt.

63

Để tìm hiểu rõ hơn về trình độ học vấn có sự khác nhau về việc cho ý kiến tính hữu hiệu hệ thống thơng tin kế tốn, tiến hành phân tích ANOVA cho kết quả trình bày phụ lục 5.1, cho thấy giữa 4 nhóm học vấn khơng có sự khác nhau về đánh giá tính hữu hiệu hệ thống thơng tin kế tốn (sig. = 0.437 > 0.05) (phụ lục 5.1)

4.2.1.3. Vị trí làm việc của người được khảo sát

Hình 4.3 Biểu diễn tỷ lệ % vị trí làm việc của người được khảo sát

(Nguồn: Kết quả xử lý SPSS)

Tiến hành nghiên cứu vị trí việc làm tại các cơng ty để thu mẫu, nghiên cứu xác định 3 vị trí làm việc là kế toán trưởng, kế toán viên và ban giám đốc.

Từ hình 4.3 cho thấy, kết quả tính theo tỷ lệ % từ mẫu thu được là vị trí kế tốn trưởng chiếm 12,67%, vị trí kế tốn viên chiếm 80,54% cịn vị trí ban giám đốc chiếm 6,787%. Với kết quả này, tỷ lệ mẫu thu được nghiêng nhiều về vị trí làm việc là kế tốn viên đánh giá.

Trong bảng kiểm định phương sai đồng nhất, kiểm tra tính đồng nhất của phương sai (Test of Homogeneity of Variances) cho kết quả giá trị Sig. = 0.435 > 0.05 nên phương sai giữa 3 nhóm khơng có sự khác biệt.

Để tìm hiểu rõ hơn về vị trí việc làm có sự khác nhau về việc cho ý kiến tính hữu hiệu hệ thống thơng tin kế tốn, tiến hành phân tích ANOVA cho kết quả trình

64

bày phụ lục 5.1. Kết quả ở bảng ANOVA cho thấy giữa 3 nhóm vị trí cơng việc khơng có sự khác nhau về đánh giá tính hữu hiệu hệ thống thơng tin kế tốn (sig. = 0.937 > 0.05).

4.2.1.4. Kinh nghiệm làm việc của người được khảo sát

Hình 4.4 Biểu diễn tỷ lệ % kinh nghiệm làm việc của người được khảo sát

(Nguồn: Kết quả xử lý SPSS)

Từ hình 4.4 cho thấy, kết quả khảo sát 3 nhóm về kinh nghiệm làm việc của đối tượng khảo sát, nhóm 1 là có kinh nghiệm dưới 1 năm; nhóm 2 là có kinh nghiệm trên 1 năm và dưới 3 năm; nhóm 3 là có kinh nghiệm trên 3 năm.

Kết quả thu được, nhóm 1 chiếm 14,48% so với mẫu thu được, nhóm 2 chiếm tỷ lệ 47,06% và nhóm 3 chiếm 38,46% tính trên mẫu thu được. Với kết quả này, tỷ lệ nhóm 2 và nhóm 3 lệch nhiều so với nhóm 1. Điều này cho thấy các doanh nghiệp tại Bến Tre có xu hướng sử dụng nhân viên có kinh nghiệm từ 1 năm trở lên.

Trong bảng kiểm định phương sai đồng nhất, kiểm tra tính đồng nhất của phương sai (Test of Homogeneity of Variances) cho kết quả giá trị Sig. = 1.000 > 0.05 nên phương sai giữa 3 nhóm khơng có sự khác biệt.

Tuy nhiên dựa vào kết quả ở bảng ANOVA cho thấy giữa 3 nhóm kinh nghiệm làm việc có sự khác nhau về đánh giá tính hữu hiệu hệ thống thơng tin kế

65

Có sự khác biệt giữa nhóm kinh nghiệm làm việc từ 1 năm đến 3 năm với nhóm kinh nghiệm từ 3 năm trở lên. Nhóm có kinh nghiệm từ 3 năm trở lên đánh giá tính hữu hiệu hệ thống thơng tin kế tốn cao hơn nhóm có kinh nghiệm từ 1 năm đến 3 năm.

4.2.1.5. Lĩnh vực hoạt động của doanh nghiệp

Hình 4.5 Biểu diễn tỷ lệ % về lĩnh vực hoạt động doanh nghiệp

(Nguồn: Kết quả xử lý SPSS)

Từ hình 4.5 cho thấy, các đối tượng doanh nghiệp được khảo sát đa số hoạt động trong lĩnh vực thương mại và dịch vụ chiếm 41,18%; tiếp đó là lĩnh vực cơng nghiệp, xây dựng chiếm 38,46%; lĩnh vực nông lâm nghiệp và thủy sản chỉ chiếm 14,03%; các doanh nghiệp hoạt động trong các lĩnh vực khác chiếm 6,335%.

Trong bảng kiểm định phương sai đồng nhất, kiểm tra tính đồng nhất của phương sai (Test of Homogeneity of Variances) cho kết quả giá trị Sig. = 0.816 > 0.05 nên phương sai giữa 4 nhóm khơng có sự khác biệt.

Để tìm hiểu lĩnh vực hoạt động của doanh nghiệp có sự khác nhau về việc cho ý kiến tính hữu hiệu hệ thống thông tin kế tốn hay khơng ta tiến hành phân tích ANOVA trình bày tại phụ lục 5.1. Kết quả ở bảng ANOVA cho thấy giữa 4 nhóm lĩnh vực hoạt động khơng có sự khác nhau về đánh giá tính hữu hiệu hệ thống thơng tin kế tốn (sig. = 0.476 > 0.05).

66

4.2.1.6. Quy mô nguồn vốn của doanh nghiệp

Hình 4.6 Biểu diễn tỷ lệ % về quy mô nguồn vốn của doanh nghiệp

(Nguồn: Kết quả xử lý SPSS)

Từ hình 4.6 cho thấy, quy mô nguồn vốn của các doanh nghiệp được khảo sát chia thành 3 nhóm, nhóm 1 có quy mơ vốn dưới 10 tỷ chiếm tỷ trọng lớn nhất 53,39%; nhóm 2 có quy mơ vốn trên 10 đến dưới 50 tỷ chiếm tỷ trọng 34,39%; nhóm 3 có quy mơ vốn trên 50 tỷ đến dưới 100 tỷ chiếm 12,22%.

Trong bảng kiểm định phương sai đồng nhất, kiểm tra tính đồng nhất của phương sai (Test of Homogeneity of Variances) cho kết quả giá trị Sig. = 0.010 < 0.05 nên phương sai giữa 3 nhóm có sự khác biệt.

Để tìm hiểu quy mơ vốn của doanh nghiệp có sự khác nhau về việc cho ý kiến tính hữu hiệu hệ thống thông tin kế tốn hay khơng ta tiến hành phân tích ANOVA trình bày tại phụ lục 5.1. Kết quả ở bảng ANOVA cho thấy giữa 3 nhóm lĩnh vực hoạt động có sự khác nhau về đánh giá tính hữu hiệu hệ thống thơng tin kế tốn (sig. = 0.00 < 0.05)

Có sự khác biệt giữa nhóm qui mơ dưới 10 tỷ đồng với nhóm từ 10 đến dưới 50 tỷ; từ 50 tỷ đến dưới 100 tỷ và nhóm từ 10 đến dưới 50 tỷ với nhóm từ 50 tỷ đến