CHƢƠNG 3 : PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
3.4.6 Phân tích dữ liệu
Kiểm định độ tin cậy của thang đo
Độ tin cậy của thang đo đƣợc kiểm định thông qua hệ số Cronbach alpha (Cronbach α). Kiểm định này đƣợc sử dụng để loại bỏ các biến không phù hợp. Các biến có hệ số tƣơng quan biến tổng nhỏ hơn 0.3 và thành phần thang đo có hệ số Cronbach α nhỏ hơn 0.6 đƣợc xem xét để loại khỏi thang đo (Hoàng Trọng, Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
Phân tích nhân tố khám phá EFA
Phân tích nhân tố khám phá (EFA) là một phƣơng pháp phân tích định lƣợng dùng để rút gọn một tập gồm nhiều biến đo lƣờng phụ thuộc lẫn nhau thành một tập biến ít hơn (gọi là các nhân tố) để chúng có ý nghĩa hơn nhƣng vẫn chứa đựng hầu hết nội dung thông tin của tập biến ban đầu (Hair và cộng sự, 2009).
Các tiêu chí trong phân tích EFA:
- Hệ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) là một chỉ số dùng để xem xét sự
thích hợp của phân tích nhân tố. Điều kiện để phân tích nhân tố là thích hợp là 0.5 ≤ KMO ≤ 1
- Kiểm định Bartlett (Bartlett’s test of sphericity) dùng để xem xét các
biến quan sát trong nhân tố có tƣơng quan với nhau hay khơng. Nếu sig Bartlett’s Test < 0.05, chứng tỏ kiểm định Bartlett có ý nghĩa thống kê. Điều này có nghĩa là các biến quan sát có tƣơng quan với nhau trong nhân tố, và phân tích nhân tố EFA là thích hợp.
- Trị số Eigenvalue để xác định số lƣợng nhân tố trong phân tích EFA. Với
tiêu chí này, chỉ có những nhân tố nào có Eigenvalue ≥ 1 mới đƣợc giữ lại trong mơ hình phân tích .
- Tổng phương sai trích (Total Variance Explained): thể hiện các nhân tố
đƣợc trích cơ đọng đƣợc bao nhiêu % và bị thất thoát bao nhiêu % của các biến quan sát. Tổng phƣơng sai trích ≥ 50% cho thấy mơ hình EFA là phù hợp.
- Hệ số tải nhân tố (Factor Loading): biểu thị mối quan hệ tƣơng quan giữa biến quan sát với nhân tố. Hệ số tải nhân tố càng cao, nghĩa là tƣơng quan giữa biến quan sát đó với nhân tố càng lớn và ngƣợc lại.
Xác định mơ hình nghiên cứu hiệu chỉnh
Các biến độc lập và biến phụ thuộc trong mơ hình nghiên cứu đạt giá trị hội tụ và giá trị phân biệt chấp nhận đƣợc từ kết quả phân tích nhân tố khám phá EFA đƣợc tác giả sử dụng để xây dựng lại mơ hình nghiên cứu và xác định các giả thuyết hiệu chỉnh.
Kiểm định mơ hình và giả thuyết nghiên cứu
Phân tích tương quan Pearson: Trong phân tích hồi quy các biến nhân tố
phải có mối tƣơng quan với nhau. Hệ số tƣơng quan Pearson đƣợc sử dụng để lƣợng hóa mức độ chặt chẽ của mối liên hệ tuyến tính giữa hai biến định lƣợng. Nếu Pearson > 0,4 phải lƣu ý vấn đề đa cộng tuyến.
Phân tích hồi quy đa biến: Phân tích hồi quy đƣợc sử dụng để đánh giá
ảnh hƣởng của các biến độc lập đến biến phụ thuộc. Giá trị của các yếu tố đƣợc dùng để phân tích hồi quy là trung bình của các biến quan sát đã đƣợc kiểm định Cronbach’s Alpha và EFA. Phân tích đƣợc thực hiện bằng phƣơng pháp Enter, các biến đƣợc đƣa vào cùng một lúc để chọn lọc dựa trên tiêu chí chọn những biến có mức ý nghĩa < 0,05. Trong phần này, tác giả sẽ thực hiện
- Đánh giá độ phù hợp của mơ hình bằng kiểm định F
- Kiểm định hiện tƣợng tự tƣơng quan của phần dƣ bằng kiểm định d của Durbin-Watson
- Kiểm định hiện tƣợng đa cộng tuyến (Multiple Collinearity) qua hệ số phóng đại phƣơng sai VIF
- Kiểm định phƣơng sai của sai số không đổi (Heteroskedasticity) bằng kiểm định Spearman. Nếu các hệ số tƣơng quan hạng Spearman có mức ý nghĩa Sig. > 0,05 thì có thể kết luận phƣơng sai của phần dƣ không thay đổi (Đinh Phi Hổ, 2011).
Kiểm định các giả thuyết của mơ hình nghiên cứu: việc kiểm định các giả
thuyết đƣợc thực hiện thông qua các phép kiểm định T-Test (trƣờng hợp biến độc lập là biến định tính có 2 giá trị), Anova (trƣờng hợp biến độc lập là biến định tính có từ 3 giá trị trở lên) và kiểm định Pearson (trƣờng hợp biến độc lập là định lƣợng).
KẾT LUẬN CHƢƠNG 3
Trong chƣơng 3, tác giả trình bày phƣơng pháp nghiên cứu đƣợc sử dụng. Theo đó, phƣơng pháp nghiên cứu hỗn hợp đƣợc cho là phù hợp với mục tiêu và các câu hỏi nghiên cứu.
Đối với mục tiêu chính là xác định các nhân tố tác động đến CLTT BCTC, tác giả sử dụng phƣơng pháp định tính, thơng qua việc thảo luận với các chuyên gia đang cơng tác trong lĩnh vực kế tốn kiểm tốn, các kế tốn trƣởng, giám đốc, nhân viên tín dụng ngân hàng từng làm việc với doanh nghiệp thủy sản. Với dàn bài thảo luận, tác giả đã thu thập đƣợc ý kiến đồng tình cho 1 nhân tố mà tác giả đã bổ sung thêm 6 nhân tố rút ra từ lý thuyết nghiên cứu và các nghiên cứu trƣớc.
Đối với mục tiêu đo lƣờng mức độ tác động các nhân tố đến CLTT BCTC các doanh nghiệp thủy sản trên địa bàn Tỉnh Cà Mau, tác giả sử dụng phƣơng pháp khảo sát. 182 mẫu thu thập đƣợc tại các doanh nghiệp thủy sản trên địa bàn Tỉnh Cà Mau, đối tƣợng thu thập đƣợc xem là am hiểu về kế toán và CLTT BCTC tại các doanh nghiệp. Công cụ thu thập dữ liệu là bảng câu hỏi dƣới dạng đóng với câu trả lời 5 cấp độ đƣợc xác định trƣớc. Dữ liệu sau khi thu thập đƣợc mã hóa, làm sạch và đƣợc sử dụng để kiểm định độ tin cậy của thang đo bằng hệ số Cronbach α và thực hiện phân tích nhân tố khám phá EFA. Sau đó tiến hành kiểm định độ tin cậy của hàm hồi quy bội để phân tích sự khác biệt giữa hai tham số trung bình.