Biến quan sát Thang đo Ý kiến của đáp viên Trước
nghiên cứu Sau nghiên cứu
Tôi sẽ tìm kiếm một cơng nghệ hữu ích cho cơng việc của tơi.
Được trích ngun văn từ thang đo gốc của Vankatesh và cộng sự (2003) Tơi sẽ tìm kiếm một phần mềm kế tốn hữu ích cho công việc của tôi.
Các đáp viên đều đồng ý và nhận xét nội dung của phát biểu là dễ hiểu, đề nghị sửa từ “công nghệ” thành “phần mềm kế tốn”. Sử dụng cơng nghệ cho phép tơi hồn thành nhiệm vụ một cách nhanh chóng hơn. Sử dụng phần mềm kế toán cho phép tơi hồn thành nhiệm vụ một cách nhanh chóng hơn. Sử dụng cơng nghệ cho phép tôi tăng năng suất cơng việc.
Sử dụng phần mềm kế tốn cho phép tôi tăng năng suất công việc.
Nếu tôi sử dụng công nghệ tôi sẽ làm tăng cơ hội phát triển hơn trong công việc.
Sử dụng phần mềm kế tốn giúp tơi tăng cơ hội phát triển hơn trong công việc. Tôi thấy công nghệ
này rõ ràng và dễ hiểu khi tương tác. Được trích nguyên văn từ thang đo gốc của Vankatesh và cộng sự (2003)
Tơi thấy phần mềm kế tốn này rõ ràng và dễ hiểu khi tương tác. Các đáp viên đều đồng ý và nhận xét nội dung của phát biểu là dễ hiểu, đề nghị sửa từ “công nghệ” thành “phần mềm kế tốn”. Tơi sẽ dễ dàng thành
thạo các kỹ năng khi sử dụng công nghệ.
Tôi sẽ dễ dàng thành thạo các kỹ năng khi sử dụng phần mềm kế toán.
Tơi sẽ tìm thấy cơng nghệ dễ sử dụng.
Tơi sẽ tìm thấy phần mềm kế tốn dễ sử dụng.
Tìm hiểu để vận hành công nghệ là dễ dàng đối với tơi.
Tìm hiểu để vận hành phần mềm kế toán là dễ dàng đối với tôi. Những người ảnh hưởng đến hành vi của tôi nghĩ rằng tôi nên sử dụng cơng nghệ. Được trích ngun văn từ thang đo gốc của Vankatesh và cộng sự (2003)
Công ty nơi tôi làm việc hỗ trợ tôi sử dụng phần mềm kế toán.
Các đáp viên đề nghị thêm từ “nói chung” vào trước phát biểu này và nên xếp ở vị trí thứ tư. Những người quan trọng
đối với tôi nghĩ rằng tôi nên sử dụng công nghệ.
Những người quan trọng đối với tôi nghĩ rằng tôi nên sử dụng phần mềm kế toán. Các đáp viên đều đồng ý và nhận xét nội dung của phát biểu là dễ hiểu, đề nghị sửa từ “công nghệ” thành “phần mềm kế toán”. Cấp trên trực tiếp của
tôi nhận thấy sử dụng công nghệ trong cơng việc là hữu ích .
Cấp trên trực tiếp của tôi nhận thấy sử dụng phần mềm kế tốn là hữu ích.
Tổ chức của tơi sẽ hỗ trợ việc sử dụng cơng nghệ.
Nói chung, những người ảnh hưởng đến hành vi của tôi nghĩ rằng tôi nên sử dụng phần mềm kế toán. Các đáp viên đề xuất xếp biến quan sát này ở vị trí thứ nhất. Và sửa từ “tổ chức của tôi” thành “doanh nghiệp nơi tôi đang công tác”.
Tôi dự định sử dụng công nghệ này trong thời gian sắp tới.
Được trích nguyên văn từ thang đo gốc của Vankatesh và cộng sự (2003) Tôi dự định sử dụng phần mềm kế toán trong 12 tháng sắp tới. Các đáp viên đều đồng ý và nhận xét nội dung của phát biểu là dễ hiểu, đề nghị sửa từ “công nghệ” thành “phần mềm kế toán”. Đồng thời sửa khoảng thời gian thành một con số cụ thể là 12 tháng (là một chu kỳ kinh doanh theo Luật Kế toán Việt Nam).
Tơi dự đốn là tôi sẽ sử dụng công nghệ này trong thời gian sắp tới.
Tơi dự đốn là tôi sẽ sử dụng phần mềm kế toán trong 12 tháng sắp tới.
Tơi có kế hoạch sẽ sử dụng công nghệ này trong thời gian sắp tới.
Tơi có kế hoạch sẽ sử dụng phần mềm kế toán trong 12 tháng sắp tới.
3.2 Nghiên cứu chính thức định lượng 3.2.1 Mơ hình nghiên cứu chính thức 3.2.1 Mơ hình nghiên cứu chính thức
Sau khi thực hiện nghiên cứu định tính, tác giả nhận thấy không có sự thay đổi đáng kể trong từng nhân tố ảnh hưởng đến ý định sử dụng phần mềm kế toán của doanh nghiệp nhỏ và vừa, mơ hình nghiên cứu chính thức khơng thay đổi.
Trong đó:
Nhân tố “Ý định sử dụng phần mềm kế toán” là biến phụ thuộc của mơ hình.
Các nhân tố “Hiệu quả mong đợi”, “Nỗ lực mong đợi”, “Ảnh hưởng xã hội” là ba biến độc lập trong mơ hình.
Mơ hình có 2 biến điều tiết, sẽ tác động đến các mối quan hệ của 3 biến độc lập và biến phụ thuộc.
Bên cạnh đó, mơ hình này gồm có 15 biến quan sát, trong đó 12 biến quan sát nhằm đo lường cho các biến độc lập và 3 biến quan sát đo lường cho biến phụ thuộc.
3.2.2 Thang đo hiệu chỉnh sau nghiên cứu định tính
Kết quả nghiên cứu định tính sơ bộ của nghiên cứu này chỉ ra có 15 biến quan sát được dùng để đo lường 4 khái niệm. Bảng 3.2 sẽ trình bày tên các nhân tố cũng như cách mã hóa các biến quan sát trong mơ hình.
Ý định sử dụng phần mềm kế tốn
Giới tính
Hình 3.2: Mơ hình nghiên cứu chính thức
Hiệu quả mong đợi Nỗ lực mong đợi Ảnh hưởng xã hội H1 H2 H3 H4 H5 Tuổi
Bảng 3.2: Thang đo hiệu chỉnh sau nghiên cứu định tính
Tên biến Mã biến Biến quan sát Nguồn
Hiệu quả mong đợi
HQ1 Tơi sẽ tìm kiếm một phần mềm kế tốn hữu ích cho cơng việc của tơi.
Vankatesh và các cộng sự, 2003 HQ2 Sử dụng phần mềm kế tốn cho phép tơi hồn thành nhiệm vụ một cách nhanh chóng hơn. HQ3 Sử dụng phần mềm kế tốn cho phép tơi tăng năng suất công việc.
HQ4
Nếu tơi sử dụng phần mềm kế tốn tơi sẽ làm tăng cơ hội phát triển hơn trong công việc.
Nỗ lực mong đợi
NL1 Tôi thấy phần mềm kế toán này rõ ràng và dễ hiểu khi tương tác.
Vankatesh và các cộng sự, 2003
NL2 Tôi sẽ dễ dàng thành thạo các kỹ năng khi sử dụng phần mềm kế toán.
NL3 Tơi sẽ tìm thấy phần mềm kế tốn dễ sử dụng.
NL4 Tìm hiểu để vận hành phần mềm kế tốn là dễ dàng đối với tơi.
Ảnh hưởng xã hội
AH1 Công ty nơi tôi làm việc hỗ trợ tơi sử dụng phần mềm kế tốn.
Vankatesh và các cộng sự, 2003
AH2 Những người quan trọng đối với tôi nghĩ rằng tôi nên sử dụng phần mềm kế toán. AH3 Cấp trên trực tiếp của tôi nhận thấy sử
dụng phần mềm kế tốn là hữu ích. AH4
Nói chung, những người ảnh hưởng đến hành vi của tôi nghĩ rằng tôi nên sử dụng phần mềm kế tốn.
3.2.3 Nghiên cứu chính thức định lượng 3.2.3.1 Thiết kế bảng câu hỏi 3.2.3.1 Thiết kế bảng câu hỏi
Bảng câu hỏi là công cụ thu thập dữ liệu phục vụ cho nghiên cứu (Nguyễn Đình Thọ, 2013). Sau khi thực hiện nghiên cứu định tính, thang đo đã được hiệu chỉnh và xây dựng cho phù hợp với việc khảo sát các nhân tố ảnh hưởng đến ý định sử dụng phần mềm kế toán của các doanh nghiệp nhỏ và vừa. Tác giả tiến hành thiết kế bảng câu hỏi nhằm phục vụ cho việc thu thập dữ liệu trong giai đoạn nghiên cứu định lượng. Bảng câu hỏi khảo sát gồm ba phần:
Một là, trình bày các câu hỏi nhằm chọn đúng đối tượng phỏng vấn để thu thập dữ liệu cho những phần tiếp theo.
Hai là, Phần dữ liệu về cá nhân người trả lời nhằm thu thập thông tin và đặc điểm của những đáp viên được khảo sát.
Ba là, Phần nội dung của bảng câu hỏi, gồm các biến quan sát trong mơ hình nghiên cứu đề xuất.
Thang đo được sử dụng trong nghiên cứu này dựa trên thang đo của Vankatesh và các cộng sự (2003) kèm theo hiệu chỉnh của tác giả dựa trên kết quả nghiên cứu định tính, tác giả đề xuất sử dụng thang đo Likert-5 mức độ từ “1 – hồn tồn khơng đồng ý” đến “5 – hoàn toàn đồng ý”, và “3 – mức độ bình thường” để tiến hành khảo sát. Bảng câu hỏi khảo sát được trình bày ở Phụ lục 2.
3.2.3.2 Thu thập số liệu và chọn mẫu điều tra
Chọn mẫu điều tra
Đối tượng khảo sát của nghiên cứu là các doanh nghiệp nhỏ và vừa tại khu vực Thành phố Hồ Chí Minh vẫn chưa ứng dụng phần mềm kế tốn trong cơng tác kế tốn hiện tại. Hair và các tác giả (2006, trích trong Nguyễn Đình Thọ, 2013) để phân tích EFA
Ý định sử dụng
YD1 Tôi dự định sử dụng phần mềm kế toán trong 12 tháng sắp tới.
Vankatesh và các cộng sự, 2003
YD2 Tơi dự đốn là tơi sẽ sử dụng phần mềm kế tốn trong 12 tháng sắp tới.
YD3 Tơi có kế hoạch sẽ sử dụng phần mềm kế toán trong 12 tháng sắp tới.
có hiệu quả thì mỗi biến quan sát phải được đo lường ở ít nhất là 5 mẫu. Tabachnick và Fidell (1996, trích trong Nguyễn Đình Thọ, 2013) cũng cho rằng kích thước mẫu phải đảm bảo n >= 8m + 50 thì khi phương trình hồi quy mới chạy tốt. Mà, n là cỡ mẫu, m là biến độc lập. Vậy nên số mẫu tối thiểu mà tác giả cần thực hiện là 74 mẫu, ở bối cảnh của bài nghiên cứu này tác giả thực hiện khảo sát trên 320 mẫu theo phương pháp chọn mẫu thuận tiện, ngẫu nhiên.
Thu thập số liệu
Dữ liệu của bài nghiên cứu này là dữ liệu sơ cấp, được thu thập bằng cách trực tiếp phát bảng câu hỏi. Nhiều nghiên cứu hiện nay đều ưa chuộng cách gửi bảng câu hỏi thông qua các phương tiện truyền thông như ứng dụng Google Docs, vì nó giúp tiết kiệm thời gian, chi phí đi lại và hạn chế đáp viên bỏ trống câu trả lời. Tuy nhiên, tác giả đã thử nghiệm cách gửi bảng câu hỏi qua ứng dụng Google Docs nhưng kết quả thu được rất ít phiếu trả lời trong thời gian nghiên cứu.
3.3 Phương pháp xử lý số liệu
Dữ liệu sau khi thu thập được làm sạch, mã hóa, nhập vào phần mềm SPSS 20.0 và tiến hành các bước kỹ thuật phân tích sau:
3.3.1 Phân tích mơ tả
Kỹ thuật này được thực hiện nhằm mơ tả các đặc tính của mẫu khảo sát.
3.3.2 Đánh giá độ tin cậy thang đo Cronbach’s Anpha
Cronbach (1951, trích trong Nguyễn Đình Thọ, 2013) đưa ra hệ số Cronbach’s Anpha đo lường độ tin cậy của thang đo bao gồm 3 biến quan sát trở lên. Hệ số Cronbach’s Anpha có giá trị biến thiên trong khoảng từ [0;1]. Về lý thuyết hệ số này càng cao càng tốt, nhưng nếu > 0.95 thì có nghĩa là các biến trong thang đo khơng có sự khác biệt với nhau. Devellis (2003, trích trong Nguyễn Đình Thọ, 2013) đã chỉ ra đây là hiện tượng trùng lắp. Do đó, một thang đo có độ tin cậy tốt khi nó biến thiên trong khoảng [0.75; 0.95]. Nếu hệ số Cronbach’s Anpha 0.6 thì vẫn có thể chấp nhận được về mặt độ tin cậy (Nunnally và Bernstein, 1994, trích trong Nguyễn Đình Thọ, 2013).
3.3.3 Phân tích nhân tố khám phá EFA
Sau khi tiến hành kiểm tra độ tin cậy của thang đo trong mơ hình, ta tiếp tục phân tích EFA. Phương pháp phân tích EFA được sử dụng nhiều trong nghiên cứu để đánh giá sơ bộ các thang đo trong mơ hình đã đề xuất. Một số tiêu chuẩn được quan tâm trong phân tích EFA là:
Một là, hệ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) dùng để xem xét sự thích hợp của phân tích nhân tố. Trị số này nằm trong khoảng [0,5;1] thì có ý nghĩa là phân tích nhân tố là thích hợp (Hồng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
Hai là, Hair và các tác giả (2006, trích trong Hồng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008) cho rằng hệ số tải nhân tố là chỉ tiêu quan trọng để đảm bảo mức ý nghĩa của EFA, hệ số tải lớn hơn 0,3 được xem là đạt mức tối thiểu, lớn hơn 0,4 là quan trọng và nếu lớn hơn 0,5 thì được xem là đạt mức ý nghĩa thiết thực.
Ba là, thang đo được chấp nhận khi tổng phương sai trích 50%.
Bốn là, hệ số Eigenvalue phải có giá trị lớn hơn 1 (Nguyễn Đình Thọ, 2013). Năm là, Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008) đề cập đến khác biệt hệ số tải nhân tố của một biến quan sát giữa các nhân tố phải 0,3 để đảm bảo giá trị phân biệt giữa các nhân tố.
3.3.4 Phân tích hồi quy bội
Sau khi rút trích được các nhân tố từ phân tích EFA và đánh giá độ tin cậy của thang đo qua hệ số Alpha và loại đi biến không đảm bảo độ tin cậy của thang đo. Phương pháp này được sử dụng để mơ hình hóa các mối quan hệ giữa các biến, trong đó có một biến được gọi là biến phụ thuộc và các biến kia là biến độc lập.
Bước thứ nhất, phân tích mối tương quan tuyến tính giữa các biến trong mơ hình. Sử dụng hệ số tương quan Pearson để lượng hóa mức độ chặt chẽ giữa hai biến định lượng. Giá trị tuyệt đối của Pearson càng gần 1 thì hai biến này có mối tương quan tuyến tính là chặt chẽ và lúc này thực hiện kỹ thuật phân tích hồi quy bội là hợp lý.
Bước thứ hai, tiến hành phân tích hồi quy đa biến bằng phương pháp bình phương nhỏ nhất. Khi đó, phương pháp lựa chọn phím Enter được tiến hành để đưa các biến vào một lần và xem xét kết quả thống kê liên quan đến các biến được đưa vào mơ hình. Mức độ phù hợp của mơ hình được đánh giá bằng hệ số R2 điều chỉnh.
Xác định mức độ ảnh hưởng của các nhân tố tác động đến quyết định lựa chọn phần mềm kế toán của các doanh nghiệp nhỏ và vừa dựa theo hệ số Beta. Theo đó, hệ số Beta của nhân tố nào lớn nhất thì đó là biến có ảnh hưởng mạnh nhất đến biến phụ thuộc trong mơ hình nghiên cứu.
3.4 Kiểm định trung bình và phân tích ANOVA 3.4.1 Kiểm định trung bình 3.4.1 Kiểm định trung bình
Kiểm định trung bình Independent-samples t-test cho phép ta so sánh hai trị trung bình của hai mẫu độc lập rút ra từ hai tổng thể này trong tổng thể chung. Trong kiểm định này, nếu trị Sig. của kiểm định F (kiểm định Levene) >= 0.05 thì ta lấy trị Sig. trong kiểm định t (t-test) ở dòng phương sai đồng nhất; ngược lại ta lấy trị Sig. trong kiểm định t ở dịng phương sai khơng đồng nhất.
3.4.2 Phân tích ANOVA
Phương pháp phân tích phương sai thường được gọi tắt là phân tích ANOVA (Analysis of Variance) được thực hiện để so sánh trung bình từ ba nhóm trở lên (Hồng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).. Trong bối cảnh của nghiên cứu này tác giả muốn so sánh trung bình của các nhóm tuổi và nhóm giới tính của đối tượng khảo sát. Trong phân tích ANOVA, giả thuyết H0 cho rằng khơng có sự khác biệt giữa các nhóm khảo sát về trung bình tổng thể. Nếu mức ý nghĩa ≤ 0.05 thì giả thuyết H0 bị bác bỏ, khi đó ta đủ điều kiện để khẳng định có sự khác biệt giữa các nhóm và ngược lại. Khi có sự khác biệt thì tiến hành phân tích sâu hơn để tìm ra sự khác biệt như thế nào giữa các nhóm quan sát.
Tóm tắt chương 3
Chương này trình bày quy trình và các kỹ thuật được thực hiện nhằm đạt được mục tiêu nghiên cứu đề ra. Có 2 phương pháp nghiên cứu được thực hiện theo từng giai đoạn như sau:
Bước thứ nhất, nghiên cứu sơ bộ bằng phương pháp định tính với kỹ thuật phỏng vấn tay đôi với 5 đáp viên, nhằm bổ sung và hiệu chỉnh thang đo ban đầu cho phù hợp với bối cảnh của bài nghiên cứu.
Bước thứ hai, nghiên cứu chính thức bằng phương pháp định lượng, dữ liệu sơ cấp được thực hiện thông qua bảng câu hỏi được phát trực tiếp. Sau đó dữ liệu được xử lý và phân tích bằng phần mềm SPSS 20.0 nhằm tiến hành các bước phân tích nhân tố, kiểm định thang đo và kiểm định sự phù hợp của mơ hình. Chương tiếp theo nghiên cứu sẽ trình bày kết quả phân tích dữ liệu.
CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
Chương 4 sẽ trình bày kết quả nghiên cứu định lượng thông qua phương pháp đánh giá độ tin cậy Cronbach’s alpha và phân tích nhân tố khám phá nhằm kiểm định thang đo các nhân tố ảnh hưởng đến ý định sử dụng. Tiếp đến là kiểm định mơ hình và