6. Kết cấu của luận văn
3.5. Xử lý và phân tích dữ liệu
Với mục tiêu nghiên cứu là xác định các nhân tố và mức độ tác động của từng nhân tố tới việc thực hiện công tác kế tốn để đáp ứng nhu cầu thơng tin cho các đối tượng sử dụng tại HTX Nông nghiệp khu vực Tây Nam Bộ, nghiên cứu sử dụng các phân tích sau:
3.5.1. Phân tích thống kê mơ tả
Bằng phương pháp thống kê mơ tả, tác giả tiến hành phân tích ban đầu về dữ liệu của đối tượng được khảo sát. Cụ thể, luận văn sẽ mơ tả dựa trên tiêu chí tần suất (%) của các nhóm: nghề nghiệp hiện tại của các đối tượng, trình độ của những người tham gia khảo sát là kế toán, lĩnh vực hoạt động của HTX Nông nghiệp, thời gian hoạt động của HTX nông nghiệp, thời gian làm việc tại HTX Nông nghiệp của người tham gia khảo sát,vốn điều lệ trên giấy phép đăng ký kinh doanh.
3.5.2. Phân tích hệ số Cronbach alpha
Việc sử dụng phương pháp hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha nhằm loại bỏ các biến khơng phù hợp vì các biến rác này có thể tạo ra các yếu tố giả (Nguyễn Đình Thọ và Nguyễn Thị Mai Trang, 2009). Tuy nhiên, độ tin cậy Cronbach’s Alpha chỉ đánh giá các quan sát có liên kết với nhau hay khơng nhưng không xác định biến quan sát nào cần bỏ đi hoặc cần giữ lại. Do đó, để loại bỏ những biến quan sát khơng đóng góp cho sự mơ tả khái niệm cần đo lường, tác giả sử dụng hệ số tương quan biến tổng.
Nếu một biến đo lường có hệ số tương quan biến tổng hiệu chỉnh (corrected item-total correlation) >= 0,3 thì biến đó đạt u cầu. Cùng với đó, một thang đo được xem là có thể chấp nhận được về độ tin cậy nếu Cronbach’s Alpha >= 0,6 (Nguyễn Đình Thọ, 2013). Cronbach’s Alpha càng cao thì thang đo càng đạt độ tin cậy cao, tuy nhiên khi
một thang đo có Cronbach’s Alpha quá cao (> 0,95) thì cần phải xem xét vì có thể xảy ra hiện tượng trùng lặp trong đo lường (Nguyễn Đình Thọ, 2013).
3.5.3. Phân tích nhân tố khám phá EFA
Sau khi kiểm tra Cronbach’s Alpha, công việc tiếp theo là kiểm định giá trị thang đo. Nội dung kiểm định giá trị thang đo được tác giả tập trung vào hai vấn đề: giá trị hội tụ và giá trị phân biệt. Trong đó, giá trị hội tụ nói lên mức độ hội tụ của một thang đo được sử dụng để đo lường một khái niệm. Giá trị phân biệt nói lên hai thang đo đo lường hai khái niệm khác nhau phải khác biệt nhau (Nguyễn Đình Thọ, 2013).
Theo Nguyễn Đình Thọ (2013), việc sử dụng phương pháp phân tích nhân tố khám phá EFA (Exploratory Factor Analysis) để đánh giá giá trị hội tụ và giá trị phân biệt là phù hợp. Phân tích nhân tố EFA sẽ xem xét mối quan hệ giữa các biến quan sát với nhau và gộp chúng vào các nhóm biến giải thích cho các nhân tố. Phương pháp này sẽ giúp tác giả loại bỏ các biến quan sát không đạt yêu cầu và đảm bảo cho thang đo có tính đồng nhất. Phân tích nhân tố khám phá EFA phải thỏa mãn các điều kiện như sau:
- Ngưỡng giá trị hội tụ: Hệ số tải nhân tố (Factor loading) > 0.5, nếu biến nào có hệ số tải nhân tố < 0.5 thì sẽ bị loại. Hệ số tải nhân tố lớn nhất nằm ở cột nào thì thuộc vào nhân tố đó.
- Ngưỡng giá trị phân biệt: Phương sai trích > 50% và tiêu chí Eigenvalue > 1 được chấp nhận.
Bên cạnh đó, để thực hiện phân tích được EFA, chúng ta cịn phải kiểm định mức độ quan hệ giữa các biến quan sát. Các tiêu chí để đánh giá như:
- Hệ số KMO là trị số dùng để xem xét sự thích hợp của phân tích nhân tố. Giá trị KMO phải nằm giữa 0.5 và 1 (0.5 < KMO < 1) mới phù hợp với dữ liệu thu thập được. - Mức ý nghĩa của kiểm định Barrtlett với sig nhỏ hơn 0.05 thì có ý nghĩa thống kê.
3.5.4. Phân tích tương quan và hồi quy tuyến tính 3.5.4.1. Phân tích tương quan 3.5.4.1. Phân tích tương quan
Trong luận văn này, các biến độc lập là biến định lượng vì vậy kiểm định thích hợp được sử dụng là kiểm định Pearson (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008). Hệ số tương quan Pearson được dùng để đo lường mức độ chặt chẽ của mối liên hệ tuyến tính giữa hai biến định lượng. Theo đó, hai biến được coi là có tương quan chặt chẽ khi hệ số tương quan từ 0.8 trở lên tại mức ý nghĩa Sig < 0.05. Kết quả phân tích tương quan chính là cơ sở để bước đầu thực hiện đánh giá dự báo của mơ hình.
3.5.4.2. Xây dựng và kiểm định mơ hình hồi quy
Xây dựng mơ hình hồi quy
Để kiểm định mức độ tác động của các nhân tố trong mơ hình, tác giả sử dụng mơ hình hồi quy bội có dạng như sau:
Y = β1X1+β2X2+ β3X3+ β4X4+...+ βkXk + ε
Kiểm định sự phù hợp của mơ hình
Để kiểm định sự phù hợp của mơ hình và lựa chọn mơ hình tối ưu. Tác giả sử dụng phương pháp phân tích ANOVA để kiểm định giả thuyết :
H0: Tập hợp các biến độc lập khơng có mối liên hệ với biến phụ thuộc (βi = 0) H1: Tập hợp các biến độc lập có mối liên hệ với biến phụ thuộc (βi ≠ 0)
Nếu giá trị F với Sig rất nhỏ (< 0.05) thì giả thuyết H0 bị bác bỏ. Khi đó, tác giả đưa ra kết luận các biến độc lập trong mơ hình có thể giải thích sự biến thiên của biến phụ thuộc. Tức là mơ hình được xây dựng phù hợp với tập dữ liệu và có thể sử dụng được.
Kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến
Công cụ được sử dụng để phát hiện tồn tại hiện tượng đa cộng tuyến là độ chấp nhận của biến (Tolerance) hoặc hệ số phóng đại phương sai (Variance inflation factor - VIF). Theo đó, nếu VIF > 10 sẽ có dấu hiệu đa cộng tuyến (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
Tác giả đánh giá mức độ giải thích của mơ hình thơng qua hệ số R2 (R Square). Tuy
nhiên, khi sử dụng R2 xảy ra nhược điểm là nếu các biến độc lập đưa vào mơ hình ngày
càng nhiều thì R2 càng tăng, điều này là bất hợp lý. Vì thế, trong nghiên cứu này tác giả
sử dụng R2 điều chỉnh (Adjusted R Square) với ưu điểm không phụ thuộc vào số lượng
biến đưa thêm vào mơ hình để thay thế R2 trong đánh giá mức độ phù hợp của mơ hình
hồi quy bội.
Kiểm tra phần dư của mơ hình
Một điều kiện khác cần thỏa mãn khi sử dụng mơ hình hồi quy tuyến tính là phần dư phải tuân theo phân phối chuẩn. Do vậy, phương pháp khảo sát đơn giản nhất là xây dựng Biểu đồ tần suất của các phần dư hoặc Biểu đồ tần suất PP-Plot (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
Đồng thời, tác giả cũng thực hiện kiểm định giả thuyết các sai số ngẫu nhiên của mô hình có phương sai khơng đổi với công cụ là đồ thị phân tán phần dư chuẩn hóa (Scatterplot).
Tóm tắt chương 3
Trong chương 3, tác giả đã giới thiệu phương pháp nghiên cứu sử dụng trong luận văn nhằm đạt được mục tiêu đề ra. Quy trình thực hiện gồm 2 bước:
Nghiên cứu sơ bộ bằng phương pháp định tính được thực hiện bằng kỹ thuật phỏng vấn
chuyên gia nhằm bổ sung và hiệu chỉnh thang đo ban đầu.
Nghiên cứu chính thức được thực hiện bằng phương pháp định lượng, dữ liệu được thu
thập thơng qua bảng câu hỏi khảo sát. Sau đó, dữ liệu thu thập sẽ được xử lý, làm sạch và sử dụng phần mềm SPSS 20 nhằm phân tích, kiểm định lại thang đo và mơ hình nghiên cứu.
Trên cơ sở đó, tác giả đưa ra kết luận về các giả thuyết nghiên cứu và trả lời các câu hỏi nghiên cứu đã nêu ở phần trên. Chương tiếp theo, tác giả sẽ trình bày kết quả phân
CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ BÀN LUẬN
Trong chương này, tác giả sẽ trình bày kết quả nghiên cứu sau khi chạy định lượng. Dựa trên dữ liệu đã khảo sát và sử dụng cơng cụ SPSS 20, tác giả trình bày tổng qt các số liệu thống kê mô tả về nghề nghiệp hiện tại của các đối tượng khảo sát, trình độ của những người tham gia khảo sát là kế toán, thời gian hoạt động của HTX nông nghiệp,... Kế tiếp, tác giả dẫn chứng kết quả đánh giá độ tin cậy của thang đo bằng Cronbach và kiểm định giá trị thang đo bằng phân tích EFA. Cuối cùng, tác giả tiến hành kiểm định mối quan hệ giữa các nhân tố ảnh hưởng đến việc thực hiện công tác kế tốn thơng qua các phép kiểm định Pearson và xây dựng mơ hình hồi quy tuyến tính tối ưu nhằm lượng hóa mức độ tác động của các nhân tố đến việc thực hiện công tác kế tốn để đáp ứng nhu cầu thơng tin cho các đối tượng sử dụng.