CHƯƠNG 3 : PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
3.3 Nghiên cứu chính thức
3.3.1 Phương pháp thu thập dữ liệu
Bảng khảo sát chính thức (đã điều chỉnh sau khi tham khảo ý kiến chuyên gia) được gửi đến đối tượng khảo sát thơng qua 2 hình thức: gửi bảng câu hỏi qua email đến đối tượng khảo sát hoặc tiến hành thông qua công cụ khảo sát trực tuyến Google Docs. Tác giả chọn mẫu bằng phương pháp phát triển mầm thông qua sự giúp đỡ từ những cá nhân quen biết đang công tác trong lĩnh vực kiểm toán tham gia khảo sát và họ sẽ giới thiệu những đối tượng khác tham gia khảo sát, và những người mới này lại giới thiệu những người khác.
3.3.2 Xác định kích cỡ mẫu
Về kích thước mẫu, cỡ mẫu tối thiểu để nghiên cứu đạt độ tin cậy, đặc biệt là những nghiên cứu có sử dụng phân tích nhân tố khám phá EFA thì kích thước mẫu tối thiểu là 100 và tỉ lệ quan sát/biến quan sát thường là 5:1 tức là 1 biến quan sát cần tối thiểu 5 quan sát, theo Hair và cộng sự (2006) dẫn theo Nguyễn Đình Thọ (2014). Bên cạnh đó, theo Tabachnick và Fidell (2007), trích trong Nguyễn Đình Thọ (2014), đối với những nghiên cứu thực hiện phân tích hồi quy đa biến, kích thước mẫu nhỏ nhất là n = 50 + 8m, trong đó m là số nhân tố độc lập. Trong mơ hình nghiên cứu của luận văn này, có 4 nhân tố độc lập và 1 nhân tố phụ thuộc với tổng số biến quan sát là 22 nên số lượng mẫu cần thiết để thoả mãn yêu cầu sử dụng phân tích nhân tố khám phá EFA và thực hiện hồi quy đa biến lần lượt là 110 (22 x 5) mẫu và 82 (50 + 8 x 4) mẫu. Như vậy số mẫu 110 đã thoả mãn cả hai yêu cầu trên, tuy nhiên, để phòng trừ các trường hợp bảng hỏi được trả lời không đạt chất lượng, tác giả đã khảo sát 120 mẫu.
Đối tượng khảo sát là các nhân viên chuyên nghiệp đang làm việc tại các vị trí khác nhau như chủ phần hùn/giám đốc, chủ nhiệm kiểm tốn, trưởng nhóm kiểm tốn, trợ lý kiểm tốn tại các cơng ty kiểm tốn đơc lập ở TP. HCM. Đây là các đối tượng trực tiếp và gián tiếp tham gia công tác chấp nhận khách hàng trong kiểm tốn báo cáo tài chính. Do đó sẽ mang lại kết quả khảo sát có độ tin cậy cao nhất.
3.3.3 Phương pháp phân tích dữ liệu
Từ 114 mẫu đạt yêu cầu thu được, tác giả nhập trực tiếp vào phần mềm excel và tất cả kết chuyển vào Data View của SPSS để thực hiện phân tích.
Các kỹ thuật phân tích thống kê như thống kê tần số, tính tốn hệ số Cronbach’alpha , phân tích nhân tố khám phá EFA, phân tích tương quan và phân tích hồi quy tuyến tính bội được sử dụng để xác định mối quan hệ và mức độ ảnh hưởng của các nhân tố đến tính hữu hiệu của quy trình chấp nhận khách hàng mới. Chi tiết như sau:
Sử dụng công cụ thống kê tần số tìm giá trị trung bình (mean) và độ lệch chuẩn (Standard deviation). Qua đó thực hiện đánh giá mức độ đồng ý của người được khảo sát với từng biến quan sát.
Đánh giá độ tin cậy của thang đo qua hệ số Cronbach’s alpha: Đây là hệ số
giúp đo lường tính nhất quán của các biến quan sát trong cùng một thang đo để đo lường cùng một khái niệm. Hệ số này được tính tốn trước khi phân tích nhân tố khám phá EFA nhằm loại bỏ các biến không phù hợp (Nguyễn Đình Thọ, 2011). Một thang đo có độ tin cậy tốt khi nó biến thiên trong khoảng [0,70 – 0,80]. Nếu Cronbach’s alpha lớn hơn hoặc bằng 0,6 là thang đo có thể chấp nhận về mặt độ tin cậy. Bên cạnh đó, để biến quan sát đạt yêu cầu, hệ số tương quan biến tổng phải lớn hơn hoặc bằng 0,3. Với những biến có hệ số tương quan biến tổng nhỏ hơn 0,3 sẽ được coi là không phù hợp và cần loại ra khỏ mơ hình (Nunnally&Bernstein, 1994 trích trong Nguyễn Đình Thọ, 2012).
Phân tích nhân tố khám phá EFA (Exploratoty Factor Analysis): Đây là phân tích nhằm đánh giá 2 loại giá trị của thang đo là giá trị hội tụ và giá trị phân biệt, ngồi ra cịn nhằm rút gọn nhiều biến quan lại thành từng nhóm nhân tố để chúng có ý nghĩa hơn nhưng vẫn chứa đựng hầu hết các nội dung thông tin của biến ban đầu. Cơ sở của việc rút gọn này là dựa vào mối quan hệ tuyến tính cả các nhân tố với các biến quan sát (Hari và cộng sự, 1998). Để thực hiện phân tích nhân tố khám phá EFA, có các điều kiện sau:
Chỉ số KMO (Kaiser Meyer Olkin) là chỉ số xem xét tính thích hợp của phân tích nhân tố phải nằm trong khoảng 0,5 < KMO < 1. Với chỉ số KMO nằm trong khoảng này thì chứng tỏ phân tích nhân tố là thích hợp (Hair và cộng sự, 1998).
Kiểm định Bartlett có ý nghĩa thống kê (Sig < 0,05). Đây là một đại lượng thống kê dùng để xem xét giả thuyết các biến khơng có tương quan trong tổng thể. Nếu kiểm định có ý nghĩa thống kê (Sig < 0,05) thì các biến quan sát có mối tương quan với nhau trong tổng thể (Trọng và Ngọc, 2008). Hệ số tải nhân tố hay trọng số nhân tố (Factor loading) > 0,5. Theo Hair và cộng sự (1998), hệ số tải nhân tố là chỉ tiêu để đảm bảo ý nghĩa thiết thực của EFA.
Tổng phương sai trích > 50%: thể hiện phần trăm biến thiên của biến quan sát nghĩa là xem biến thiên là 100% thì giá trị này cho biết phân tích nhân tố giải thích được bao nhiêu % và bị thất thoát bao nhiêu % (Trọng và Ngọc, 2008).
Eigenvalue >=1: đại diện cho phần biến thiên được giải thích bởi mỗi nhân tố.
Luận văn sử dụng phương pháp trích Principal Components Analysis và phép quay Varimax trong phân tích nhân tố khám phá EFA nhằm tối thiểu hóa lượng biến có hệ số lớn tại cùng một nhân tố, giúp tăng cường khả năng giải thích các nhân tố.
Phân tích tương quan: phương pháp phân tích tương quan được sử dụng nhằm kiểm định mối tương quan tuyến tính giữa các biến trong mơ hình (giữa biến phụ thuộc với từng biến độc lập, giữa các biến độc lập với nhau). Trong luận văn, hệ số tương quan Pearson (kí hiệu là r) được tính tốn để lượng hóa mức độ chặt chẽ trong mối liên hệ tuyến tính giữa 2 biến định lượng, giá trị tuyệt đối của hệ số này càng gần 1.0 thì 2 biến này có tương quan tuyến tính càng chặt chẽ (Trọng và Ngọc, 2008). Đồng thời, hiện tượng đa cộng tuyến cũng sẽ được xem xét.
Phân tích hồi quy tuyến tính bội: tác giả sử dụng mơ hình hồi quy tuyến tính
để mơ hình hóa mối quan hệ nhân quả của các biến sau khi kết luận các biến có mối liên hệ tuyến tính. Nghiên cứu thực hiện hồi quy đa biến theo phương pháp Enter tức đưa tất cả các biến vào một lượt. Cụ thể, phương trình phân tích hồi quy như sau:
Y = f(X1, X2, X3, X4) + e Trong đó:
Y: Tính hữu hiệu của quy trình chấp nhận khách hàng X1: Tìm hiểu và xác định tính chính trực của khách hàng
X2: Đánh giá nguồn lực của công ty kiểm toán trong việc thực hiện hợp đồng kiểm toán
X3: Đánh giá khả năng tuân thủ chuẩn mực và các quy định về đạo đức nghề nghiệp có liên quan trong việc chấp nhận khách hàng
X4: Thành viên nhóm kiểm tốn tham gia xem xét quyết định chấp nhận khách hàng
TÓM TẮT CHƯƠNG 3
Trong chương này, tác giả trình bày quy trình nghiên cứu của luận văn, thiết kế thang đo và xây dựng bảng câu hỏi, phương pháp khảo sát, mẫu khảo sát và phương pháp phân tích dữ liệu được sử dụng trong luận văn.
Với mục tiêu khảo sát là (1) xác định những nhân tố ảnh hưởng đến tính hữu hiệu của quy trình chấp nhận khách hàng mới trong kiểm toán BCTC tại các cơng ty kiểm tốn có quy mơ nhỏ và vừa tại VN và (2) đánh giá mức độ ảnh hưởng của các nhân tố đó đến tính hữu hiệu của quy trình chấp nhận khách hàng mới. Luận văn sử dụng phương pháp khảo sát bằng công cụ là bảng câu hỏi và thiết kế 5 thang đo tương ứng với mơ hình nghiên cứu đề xuất bao gồm 1 biến phụ thuộc và 4 biến độc lập. Từ đó xây dựng bảng câu hỏi và gửi đến các nhân viên chuyên nghiệp đang làm việc tại các DNKT có quy mơ vừa và nhỏ ở địa bàn TP.HCM. Dữ liệu sau khi thu thập sẽ được phân tích bằng các phương pháp thống kê tần số, tính tốn hệ số Cronbach’s alpha và phân tích nhân tố khám phá EFA, phân tích tương quan, phân tích hồi quy tuyến tính bội qua sự hỗ trợ của phần mềm SPSS nhằm xác định được mối quan hệ giữa các nhân tố ảnh hưởng đến tính hữu hiệu của quy trình chấp nhận khách hàng.