CHƯƠNG 4 : KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ NHẬN XÉT
4.1 Kết quả nghiên cứu
4.1.2 Kiểm định thangđo bằng hệ số tin cậyCronbach’s Alpha
Các thang đo được đánh giá sơ bộ thông qua hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha để loại các biến rác trước, các biến có hệ số tương quan biến tổng nhỏ hơn 0,3 sẽ bị loại và tiêu chuẩn chọn thang với độ tin cậy alpha từ 0,6 trở lên (Nunnally và Burnstein, 1994), đồng thời Alpha nếu loại biến (quan sát) phải có giá trị của từng biến nhỏ hơn hệ số Cronbach Alpha nhóm. Kết quả đánh giá độ tin cậy thang đo
Cronbach’s Alpha của các thành phần đo lường đánh giá của nhân viên kế toán đối với các nhân tố ảnh hưởng đến Sự hài lòng trong cơng việc của nhân viên kế tốn như phân tích dưới đây:
4.1.2.1 Kiểm định thang đo bằng hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha nhân tố
Chất lượng hệ thống
Bảng 4. 2 Cronbach’s Alpha của nhân tố Chất lượng hệ thống
Biến
Trungbình thangđo
nếu loại biến
Phươngsai thangđonếu loại biến Tương quan biến tổng Cronbch’s
Alpha nếu loại biến HT1 27.3184 23.558 .775 .872 HT2 27.1940 25.667 .622 .884 HT3 27.5423 24.449 .629 .883 HT4 27.1841 24.741 .672 .880 HT5 27.2836 23.594 .763 .873 HT6 27.1592 26.795 .471 .892 HT7 27.3085 22.994 .843 .867 HT8 27.4627 24.030 .697 .878 HT9 27.3980 26.241 .448 .895 HT10 27.4179 26.214 .428 .897
Cronbach’s Alpha của nhân tố Chất lượng hệ thống: 0.893
(Nguồn: Xử lý số liệu điều tra)
Thành phần Chất lượng hệ thống có 10 quan sát, hệ số Cronbach’s Alpha nhóm là 0.893 (> 0,6), hệ số này có ý nghĩa và sử dụng được trong các phân tích tiếp theo. Các hệ số tương quan biến tổng (Corrected Item – Total Correlation) của các biến đo lường thành phần này đều > 0.3, đều phù hợp. Hệ số Alpha nếu loại biến (Alpha if Item deleted) của các biến (trừ HT9 và HT10) đều nhỏ hơn hệ số Cronbach’s Alpha nhóm nên các biến đo lường thành phần này đều được sử dụng trong phân tích tiếp theo. Riêng 2 biến HT9 và HT10 tuy có hệ số Cronbach’s Alpha nếu loại biến lần lượt là .895 và .897 lớn hơn hệ số Cronbach’s Alpha nhóm nhưng hệ số tương quan biến tổng của từng biến HT9 (.448) và HT10 (.428) đều lớn hơn 0.3 và C.Alpha hiện tại của nhóm là 0.893, đã lớn hơn 0.6, không cần thiết phải loại biến để đạt được C.Alpha nhóm cao hơn. Đồng thời xét về khía cạnh nội dung, HT9 và HT10 đo lường tính bảo mật – một trong những đặc điểm quan trọng của chất lượng hệ thống do đó luận văn khơng loại 2 biến này nhằm đảm bảo tính đầy đủ của nội dung và tiếp tục giữ lại đưa vào bước phân tích nhân tố tiếp theo.
4.1.2.2 Kiểm định thang đo bằng hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha nhân tố
Chất lượng thông tin
Bảng 4. 3 Cronbach’s Alpha của nhân tố Chất lượng thông tin
Biến
Trungbình thangđo
nếu loại biến
Phươngsai thangđonếu loại biến Tương quan biến tổng Cronbch’s
Alpha nếu loại biến
TT1 11.5970 5.462 .762 .867
TT3 11.3731 6.155 .730 .878
TT4 11.5423 5.589 .805 .849
Cronbach’s Alpha của nhân tố Chất lượng thông tin: 0.894
(Nguồn: Xử lý số liệu điều tra)
Thành phần Chất lượng thơng tin có 4 biến quan sát và hệ số Cronbach’s Alpha nhóm là 0.894 (> 0.6), hệ số này có ý nghĩa và sử dụng được trong các phân tích tiếp theo. Các hệ số tương quan biến tổng (Corrected Item – Total Correlation) của các biến đo lường thành phần này đều > 0.3; hệ số Alpha nếu loại biến (Alpha if Item deleted) của các biến đều nhỏ hơn hệ số Cronbach’s Alpha nhóm và dao động từ 0.849 đến 0.878 nên các biến đo lường thành phần này đều được sử dụng trong phân tích tiếp theo.
4.1.2.3 Kiểm định thang đo bằng hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha nhân tố
Đặc điểm công việc
Bảng 4. 4 Cronbach’s Alpha của nhân tố Đặc điểm công việc lần 2
Biến
Trungbình thangđo
nếu loại biến
Phươngsai thangđonếu loại biến Tương quan biến tổng Cronbch’s
Alpha nếu loại biến
CV2 25.9801 19.020 .647 .889
CV3 25.9602 18.008 .782 .876
CV4 26.0249 18.984 .643 .889
CV6 25.8905 18.298 .797 .875
CV7 25.9055 19.086 .745 .881
CV8 25.9453 19.212 .689 .885
CV9 26.0697 20.115 .447 .908
Cronbach’s Alpha của nhân tố Đặc điểm công việc: 0.898
(Nguồn: Xử lý số liệu điều tra)
Thành phần Đặc điểm cơng việc có 9 biến quan sát và hệ số Cronbach’s Alpha lần 1 là 0.884 (> 0.6), tuy nhiên biến quan sát CV1 có hệ số tương quan biến tổng nhỏ hơn 0.3 (0.281) nên ta loại biến này và tiến hành phân tích độ tin cậy lần 2. Hệ số Cronbach’s Alpha lần 2 là 0.898; hệ số này có ý nghĩa và sử dụng được trong các phân tích tiếp theo. Các hệ số tương quan biến tổng (Corrected Item – Total Correlation) của các biến đo lường thành phần này đều > 0.3 và biến thiên từ 0.447 đến 0.797. Hệ số Alpha nếu loại biến (Alpha if Item deleted) của các biến (trừ CV9) đều nhỏ hơn hệ số Cronbach’s Alpha nhóm và dao động từ 0.875 đến 0.908. Mặc dù biến quan sát CV9 có hệ số Cronbach’s Alpha lớn hơn hệ số Cronbach’s Alpha của nhóm nhưng hệ số tương quan biến tổng vẫn thỏa mãn điều kiện nên ta vẫn giữ lại để xem q trình phân tích nhân tố biến này có bị loại khơng. Do đó, các biến quan sát từ CV2 tới CV9 thỏa mãn để đưa vào phân tích nhân tố.
4.1.2.4 Kiểm định thang đo bằng hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha nhân tố
Bảng 4. 5 Cronbach’s Alpha của nhân tố sự hài lịng trong cơng việc của nhân viên kế tốn
Biến
Trungbình thangđo
nếu loại biến
Phươngsai thangđo
nếu loại biến
Tương quan biến tổng
Cronbch’s
Alpha nếu loại biến HL1 18.5970 8.282 .714 .792 HL2 18.8756 8.519 .651 .805 HL3 18.9801 8.210 .673 .801 HL4 19.0299 8.599 .626 .811 HL5 19.0547 8.722 .640 .808 HL6 18.8209 10.618 .384 .850
Cronbach’s Alpha của nhân tố Sự hài lịng trong cơng việc của nhân viên kế toán: 0.839
(Nguồn: Xử lý số liệu điều tra)
Thành phần Sự hài lịng trong cơng việc của nhân viên kế tốn có 6 biến quan sát và hệ số Cronbach’s Alpha là 0.839 (> 0.6), hệ số này có ý nghĩa và sử dụng được trong các phân tích tiếp theo. Các hệ số tương quan biến tổng (Corrected Item – Total Correlation) của các biến đo lường thành phần này đều > 0.3 và biến thiên từ 0.384 đến 0.714. Hệ số Alpha nếu loại biến (Alpha if Item deleted) của các biến đều nhỏ hơn hệ số Cronbach’s Alpha nhóm và dao động từ 0.792 đến 0.850. Mặc dù biến quan sát HL6 có hệ số Cronbach’s Alpha lớn hơn hệ số Cronbach’s Alpha của nhóm nhưng hệ số tương quan biến tổng vẫn thỏa mãn điều kiện nên ta
vẫn giữ lại để xem q trình phân tích nhân tố biến này có bị loại khơng. Do đó, các biến quan sát từ HL1 tới HL6 thỏa mãn để đưa vào phân tích nhân tố.
4.1.3 Phân tích nhân tố khám phá EFA
4.1.3.1 Phân tích nhân tố khám phá EFA biến độc lập
Phân tích EFA sử dụng phương pháp trích nhân tố Principal Component Analysis với phép quay Varimax cho đối tượng áp dụng là các thang đo lường đa hướng (các biến tác động). Với số biến quan sát còn lại sau khi chạy kiểm định độ tin cậy thang đo, kết quả chọn lọc được biến quan sát có hê số tải nhân tố (Factor loading) lớn hơn tiêu chuẩn cho phép (> 0.5). (Chi tiết xem phụ lục B-3).
Kết quả phân tích EFA cho thấy hệ số tải của các biến quan sát đều lớn 0.5 (bảng 4.6), kiểm định Bartlett cho thấy giữa các biến trong tổng thể có mối tương quan với nhau (mức ý nghĩa sig = 0.000 < 0.05) với hê số KMO = 0.858 (0.5 < KMO < 1), hệ số trích tại Eigenvalue là 2.516 (phụ lục B-3) chứng tỏ phân tích EFA cho việc nhóm các biến quan sát này lại với nhau là thích hợp. Kết quả EFA cho thấy tổng phương sai trích là 59.830% tức là khả năng sử dụng yếu tố này để giải thích cho biến quan sát là 59.830% (> 50%) với 22 biến quan sát
Bảng 4. 6 Kết quả kiểm định KMO và Bartlett’s biến độc lập
Đo lường độ xác thực của dữ liệu trong mẫu nghiên cứu (KMO) .858
Kiểm định Bartlett
2619.535
231
.000
(Nguồn: Xử lý số liệu điều tra)
Kết quả phân tích nhân tố khám phá các biến độc lập cho thấy 03 nhân tố mới này có giá trị Eigenvalue = 2.516 (phụ lục B-3) thỏa mãn điều kiện Kaiser lớn hơn
1, đảm bảo hình thành nhân tố mới. Các nhân tố mới hình thành từ kết quả phân tích nhân tố khám phá như sau:
- Nhân tố thứ nhất bao gồm 10 biến quan sát HT1, HT2, HT3, HT4, HT5, HT6, HT7, HT8, HT9, HT10 được đặt tên là “Chất lượng hệ thống”.
- Nhân tố thứ hai bao gồm 4 biến quan sát TT1, TT2, TT3, TT4 được đặt tên là “Chất lượng thông tin”.
- Nhân tố thứ ba bao gồm 8 biến quan sát CV2, CV3, CV4, CV5, CV6, CV7, CV8, CV9 được đặt tên là “Đặc điểm công việc”.
Bảng 4. 7 Kết quả phân tích nhân tố khám phá biến độc lập
Biến quan sát Hệ số tải nhân tố 1 2 3 HT7 .891 HT1 .848 HT5 .836 HT8 .767 HT4 .754 HT3 .713 HT2 .706 HT6 .554 HT9 .520 HT10 .501
CV6 .837 CV3 .835 CV5 .814 CV7 .796 CV8 .770 CV2 .724 CV4 .718 CV9 .578 TT4 .889 TT1 .865 TT2 .846 TT3 .821
(Nguồn: Xử lý số liệu điều tra)
4.1.3.2 Phân tích nhân tố khám phá EFA biến phụ thuộc
Bảng 4. 8 Kết quả định KMO và Bartlett’s biến phụ thuộc
Đo lường độ xác thực của dữ liệu trong mẫu nghiên cứu (KMO) .864
Kiểm định Bartlett
424.633
15
(Nguồn: Xử lý số liệu điều tra)
Kết quả phân tích EFA biến phụ thuộc, kiểm định Bartlett cho thấy giữa các biến trong tổng thể có mối tương quan với nhau (mức ý nghĩa sig = 0.000 < 0.05) với hệ số KMO = 0.864 (0.5 < KMO < 1), hệ số trích tại Eigenvalue là 3.329 (phụ lục B-3) chứng tỏ phân tích EFA cho việc nhóm các biến quan sát này lại với nhau là thích hợp. Kết quả EFA cho thấy tổng phương sai trích là 55.478 % tức là khả năng sử dụng yếu tố này để giải thích cho biến quan sát là 55.478% (> 50%) với 6 biến quan sát.
Bảng 4. 9 Kết quả phân tích nhân tố khám phá biến phụ thuộc
Biến quan sát Thành phần HL1 .824 HL3 .793 HL2 .776 HL5 .765 HL4 .755 HL6 .512
Đồng thời, hệ số tải các nhân tố đều thỏa điều kiện và lớn hơn 0.5; dao động từ 0.512 đến 0.824
Phân tích mơ hình hồi qui bội
4.1.4.1 Phân tích tương quan
Mục đích chạy tương quan Pearson nhằm kiểm tra mối tương quan tuyến tính chặt chẽ giữa biến phụ thuộc với các biến độc lập, vì điều kiện để hồi quy là trước nhất phải tương quan. Ngoài ra cần nhận diện vấn đề đa cộng tuyến khi các biến độc lập cũng có tương quan mạnh với nhau.
Hệ số tương quan r
- r <0,2: ko tương quan
- r từ 0,2 đến 0,4: tương quan yếu
- r từ 0,4 đến 0,6: tương quan trung bình
- r từ 0,6 đến 0,8: tương quan mạnh - r từ 0,8 đến <1: tương quan rất mạnh
Bảng 4.2 Hệ số tương quan Person
HL HT TT CV HL Pearson Correlation 1 .361 ** .717** .500** Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 N 201 201 201 201 HT Pearson Correlation .361 ** 1 .013 .058 Sig. (2-tailed) .000 .850 .410 N 201 201 201 201 TT Pearson Correlation .717 ** .013 1 .306** Sig. (2-tailed) .000 .850 .000 N 201 201 201 201
CV Pearson Correlation .500 ** .058 .306** 1 Sig. (2-tailed) .000 .410 .000 N 201 201 201 201
(Nguồn: Xử lý số liệu điều tra)
Trong bảng 4.10, với độ tin cậy là 99% đồng nghĩa với hệ số sai số là 1% thì mối tương quan giữa các biến TT – Chất lượng thông tin, HT – Chất lượng hệ thống, CV – Đặc điểm công việc với HL – Sự hài lòng trong công việc của nhân viên kế tốn được chấp nhận. Trong đó, mối quan hệ cao nhất là giữa Sự hài lòng trong công việc của nhân viên kế toán và Chất lượng thông tin – giá trị r = 0.717 đây là mối tương quan mạnh; sau đó là mối quan hệ với Đặc điểm công việc (r = 0.500) và Chất lượng hệ thống (r = 0.361)
4.1.4.2 Đánh giá độ phù hợp của mơ hình
Trên cơ sở dữ liệu đã thu thập được liên quan đến Sự hài lịng trong cơng việc của nhân viên kế tốn, mơ hình các giả thuyết các yếu tố ảnh hưởng đến Sự hài lòng trong công việc của nhân viên kế tốn trong mơi trường ứng dụng ERP tại khu vực TP. HCM gồm 03 yếu tố, trong đó Sự hài lịng trong cơng việc của nhân viên kế toán là biến phụ thuộc, 03 yếu tố Chất lượng thông tin, Đặc điểm công việc, Chất lượng hệ thống là các biến độc lập và được giả định là các yếu tố này tác động vào Y(HL)là biến phụ thuộc.
Mơ hình lý thuyết thể hiện mối quan hệ giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc trên tổng thể như sau ‘
Y(HL) = β0 + β1* HT+ β2* TT + β3* CV +ε (1)
Trong đó:
Các biến độc lập (Xi): Chất lượng hệ thống, Chất lượng thông tin, Đặc điểm công việc,
β0: hệ số tự do, thể hiện giá trị của biến phụ thuộc khi các biến độc lập trong mơ hình bằng 0.
βi (i=1,3): hệ số hồi quy riêng phần của các biến độc lập tương ứng: HT, TT, CV
ε: biến độc lập ngẫu nhiên có phân phối chuẩn với trung bình là 0 và phương sai khơng đổi.
Trong nghiên cứu này tác giả sử dụng mơ hình phân tích hồi quy tuyến tính bội với phương pháp đưa vào một lượt (Enter). Như vậy 3 thành phần nhân tố nhóm ở trên là biến độc lập (Independents) và Y là biến phụ thuộc (Dependents) sẽ được đưa vào để chạy cùng một lúc. Kết quả thể hiện ở Bảng 4.11 và Bảng 4.12.
-Phân tích bảng Model Summary (chỉ số R – R bình phương)
Bảng 4.3 Hệ số xác định phù hợp của mơ hình
Model Summaryb
Model R R Square AdjustedR Square Std.Error of the Estimate Durbin- Watson 1 .845a .714 .709 .31535 2.355
(Nguồn: Xử lý số liệu điều tra)
Kết quả cho thấy mức ý nghĩa Sig. rất nhỏ ở bảng 4.12 và hệ số xác định R2 = 0.714 và R2 hiệu chỉnh (Adjusted R square) = 0.709 ở bảng 4.11 chứng minh cho sự phù hợp của mơ hình, tức là cả 03 nhân tố đều giải thích được 70.9% biến động của Sự hài lịng trong cơng việc của nhân viên kế tốn, điều này cũng cho thấy có nhiều yếu tố mơ hình chưa đưa vào khảo sát.
Nếu 1 < d < 3 thì kết luận mơ hình khơng có tự tương quan.
Nếu 0 < d < 1 thì kết luận mơ hình có tự tương quan dương.
Nếu 3 < d < 4 thì kết luận mơ hình có tự tương quan âm.
Hệ số Durbin Watson bằng 0<2.355< 3 nên khơng có hiện tượng tự tương quan xảy ra.
- Phân tích bảng ANOVA
Theo bảng 4.12, tác giả sử dụng kiểm định F để kiểm định giả thiết về độ phù hợp của mơ hình hồi quy tuyến tính, xem biến phụ thuộc có liên hệ tuyến tính với tồn bộ tập hợp các biến độc lập hay không. Giá trị F được lấy từ bảng phân tích phương sai ANOVA của SPSS.
Bảng 4.4 Kết quả phân tích ANOVA
ANOVAa Model Sum of Squares df Mean Square F Sig. 1 Regression 48.808 3 16.269 163.604 .000b Residual 19.590 197 .099 Total 68.398 200
(Nguồn: Xử lý số liệu điều tra)
Kết quả ở Bảng 4.12 cho thấy, kết quả kiểm định trị thống kê F = 163.604 với giá trị sig = 0.000 (<0.05). Như vậy mơ hình hồi quy tuyến tính bội xây dựng được phù hợp với tập dữ liệu, các biến độc lập trong mơ hình có quan hệ với biến phụ thuộc. Như vậy, mơ hình có thể sử dụng được.
4.1.4.3 Phân tích hồi quy
- Phân tích bảng Coefficients
Bảng 4.13 Kết quả phân tích hồi quy nhóm nhân tố
Coefficientsa Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. Collinearity Statistics
B Std. Error Beta Tolerance VIF
1 (Constant) -.174 .197 -.884 .378 HT .357 .041 .336 8.801 .000 .997 1.003 TT .465 .030 .624 15.576 .000 .906 1.103 CV .293 .041 .290 7.216 .000 .903 1.107 a. Dependent Variable: HL
(Nguồn: Xử lý số liệu điều tra)
Kết quả phân tích ở bảng 4.13 cho thấy mức độ tác động của các nhân tố độc lập đến biến phụ thuộc.
Sig hồi qui các biến độc lập đều < 0.05, do đó các biến độc lập này đều có ý nghĩa giải thích cho biến phụ thuộc, khơng biến nào bị loại bỏ.
Hệ số phóng đại phương sai – VIF (Variance inflation factor) của các biến độc lập trong mơ hình đều < 2 đo đó các biến độc lập đưa ra trong mơ hình khơng có hiện tượng đa cộng tuyến.
4.1.4.4 Kiểm định phân phối chuẩn phần dư
- Phân tích đồ thị Histogram
(Nguồn: Xử lý số liệu điều tra)
Hình 4.1 Đồ thị Histogram
Từ biểu đồ ta thấy được, một đường cong phân phối chuẩn được đặt chồng lên biểu đồ tần số. Đường cong này có dạng hình chng, phù hợp với dạng đồ thị của phân phối chuẩn. Giá trị trung bình Mean gần bằng 0, độ lệch chuẩn là 0.992