CHƯƠNG III : PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
3.3. Nghiên cứu định lượng
3.3.3. Phương pháp đo lường và tính tốn dữ liệu
Đề phù hợp với yêu cầu nghiên cứu của đề tài tác giả tiến hành phần tích số liệu thơng qua các chức năng trên SPSS 20. Các kiểm định và phân tích được tiến hành trong đề tài nghiên cứu gồm:
Phân tích thống kê mơ tả
Phân tích thống kê mơ tả nhằm mục đích mơ tả những đặc tính chung cơ bản của dữ liệu thu thập được. Kết quả đạt được từ kỹ thuật này là đưa ra được các giá trị như: giá trị trung bình, giá trị lơn nhất, nhỏ nhất, và độ lệch chuẩn của các biến quan sát.
Kiểm định chất lượng thang đo
Kiểm định thang đo được tiến hành thông qua kiểm định hệ số Cronbach’s Alpha. Cronbach’s Alpha là hệ số được ứng dụng phổ biến khi đánh giá độ tin cậy của những thang đo nhiều biến, nó được dùng để đo lường tính nhất qn của các biến quan sát trong cùng một thang đo nhằm đo lường cùng một khái niệm (Nguyễn Đình Thọ, 2013). Thang đo được xác định là đạt yêu cầu khi giá trị Cronbach’s
Alpha chung 0.6. Và hệ số tương quan biến tổng >0.3. Cronbach’s Alpha nếu biến bị loại nhỏ hơn Cronbach’s Alpha chung.
Phân tích nhân tố khám phá EFA
Mục đích của phân tích nhân tố khám phá (EFA) là đánh giá giá trị của thang đo. Kiểm định và đánh giá lại các nhóm biến trong mơ hình nghiên cứu. Theo (Nguyễn Đình Thọ, 2013) có năm tiêu chí trong phân tích EFA gồm:
- Kiểm định hệ số KMO (Kaiser – Meyer – Olkin): chỉ số dùng để xem xét
sự thích hợp của phân tích nhân tố. Trị số của KMO phải đạt giá trị 0.5 trở lên (0.5 ≤ KMO ≤ 1) là điều kiện đủ để phân tích nhân tố là phù hợp với dữ liệu nghiên cứu.
- Kiểm định Bartlett (Bartlett’s test of sphericity) dùng để xem xét sự tương quan giữa các biến quan sát trong một thang đo hay không. Kiểm định Bartlett có ý nghĩa thống kê (sig Bartlett’s Test < 0.05), chứng tỏ các biến quan sát có tương quan với nhau trong nhân tố.
- Tổng phương sai trích (Total Variance Explained) ≥ 50% cho thấy mơ
hình EFA là phù hợp. Trị số này thể hiện các nhân tố được trích cơ đọng được bao nhiêu phần trăm của các biến quan sát.
Phân tích hồi qui tuyến tính
Để phân tích mơ hình hồi qui tuyến tính cần thực hiện các kiểm định sau: - Kiểm định tương quan từng phần của các hệ số hồi qui: mục đích của
kiểm định nhằm xác định các biến độc lập tương quan có ý nghĩa với biến phụ thuộc hay không với độ tin cậy 95% . Với Sig ≤ 0.05 là thỏa điều kiện. - Kiểm định tự tương quan – Durbin - Watson: là kiểm định sự tương quan
các phần dư với nhau. Nếu xảy ra hiện tượng tương quan các phần dư thì các ước lượng bình phương nhỏ nhất – OLS vẫn là các ước lượng tuyến tính nhưng ước lượng lúc này khơng cịn tin cậy. Và giá trị nằm trong khoản 1<d<3 là đạt yêu cầu.
- Kiểm định mức độ giải thích của mơ hình: mục đích cho biết phần trăm
thay đổi của biến phụ thuộc được giải thích bởi biến độc lập. Căn cứ này dựa trên chỉ số R2 hiệu chỉnh. Càng tiến về 100% càng tốt.
- Kiểm định mức độ phù hợp của mơ hình – Kiểm định ANOVA: mục đích
của kiểm định này cho biết mối quan hệ tuyến tính giữa các biến độc lập với biến phụ thuộc trong mơ hình. Mức ý nghĩa có độ tin cậy 95% ( Sig ≤0.05) - Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến: Mục đích là kiểm định mối quan hệ
giữa các biến độc lập qua hệ số VIF. Với giá trị VIF < 2.
Trên cơ sở các giả thuyết và các biến đã trình bày tác giả tiến hành xây dựng mơ hình hồi qui dự kiến phản ảnh mối quan hệ giữa ứng dụng hệ thống ABC và các nhân tố tác động đến ứng dụng hệ thống ABC trong DNSXNVV trên địa bàn TP.HCM theo phương trình hồi quy sau:
QD=b0+b1LDUH+b2QTTT+ b3QM+b4TDKT+b5DDSP+b6LTTD+u Trong đó:
b0: hằng số
bi(i=1…6): hệ số các biến độc lập u: Phần dư Residuals
QD: ứng dụng hệ thống ABC của các DNSXNVV. Biến phụ thuộc QD được đo lường bằng một biến quan sát:
- Vận dụng hệ thống ABC sẽ giúp doanh nghiệp nâng cao hiệu quả hoạt động LDUH: Sự ủng hộ của ban giám đốc. Nhân tố này thể hiện sự ảnh hưởng của ban giám đốc đến vận dụng hệ thống ABC. Biến LDUH được đo lường bằng ba biến quan sát:
- LDUH1: Giám đốc doanh nghiệp đồng ý triển khai hệ thống ABC
- LDUH3: Giám đốc doanh nghiệp hỗ trợ giải quyết xung đột giữa các bộ phận
- LDUH4: Giám đốc doanh nghiệp hỗ trợ thơng qua u cầu các bộ phận tích cực tham gia
TQTT: Tầm quan trong thơng tin kế tốn chi phí. Biến được đo lường bằng ba biến quan sát:
- TQTT1: Thơng tin chi phí đóng vai trị quan trọng trong việc cung cấp thông tin hỗ trợ ra quyết định
- TQTT2: Hệ thống hiện tại không đáp ứng được yêu cầu thông tin phục vụ ra quyết định.
- TQTT3: Cần thiết có một hệ thống mới đáp ứng được yêu cầu thông tin để hỗ trợ ra quyết định
QM: Qui mô doanh nghiệp. Biến được đo lường bằng ba biến quan sát sau: - QM1: Doanh thu
- QM2: Số lượng lao động - QM3: Nguồn vốn
TDKT: Trình độ nhân viên kế tốn. Biến được đo lường bằng ba biến quan sát sau:
- TDKT1: Các chứng chỉ, bằng cấp quốc tế của nhân viên kế tốn. - TDKT2: Trình độ nhân viên kế toán
- TDKT3: Kinh nghiệm làm việc của nhân viên kế toán
DDSP: Sự đa dạng sản phẩm. Biến được đo lường bằng ba biến quan sát sau: - DDSP1: Chủng loại sản phẩm
- DDSP2: Kết cấu sản phẩm - DDSP3: Đổi mới sản phẩm
LTTD: Lợi thế tương đối. Biến được đo lường bằng hai biến quan sát sau đây: - LTTD1: Lợi ích từ hệ thống ABC
Kết luận chương III
Chương III với nội dung chính là trình bày về khung nghiên cứu, qui trình nghiên cứu, giới thiệu mơ hình và thang đo cho bài nghiên cứu. Từ đó đưa ra bảng câu hỏi phục vụ việc khảo sát, thu thập thông tin của các doanh nghiệp để xác định mức độ tác động của các nhân tố đến vận dụng hệ thống ABC trong doanh nghiệp. Trên đây tác giả mơ tả ngắn gọn về qui trình nghiên cứu, thu thập và xử lý dữ liệu. Vì thực tế quá trình thu thập dữ liệu tốn nhiều thời gian và nguồn lực. Sau khi thu thập và xử lý dữ liệu sẽ được đưa vào phần mềm SPSS 20 để kiểm tra tính phù hợp của mơ hình, loại bỏ biến khơng phù hợp với điều kiện. Kết quả của quá trình thực hiện trong chương III sẽ được trình bày chi tiết trong chương kế tiếp.