CHƢƠNG 4 : KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.3. Phân tích khám phá nhân tố EFA
Sau khi kiểm tra độ tin cậy, các biến quan sát đƣợc tiếp tục đánh giá bằng phân tích nhân tố khám phá EFA. Mục đích của EFA là để thu nhỏ số lƣợng biến sao cho phù hợp, các biến đƣợc giữ lại là những biến có mối tƣơng quan chặt chẽ đến kết quả nghiên cứu và ý nghĩa thống kê cao.
Các tham số và chỉ số liên quan đến phân tích nhân tố mà chúng ta cần lƣu ý: - Chỉ số KMO để xem xét sự thích hợp của việc sử dụng phƣơng pháp phân tích nhân tố (KMO ≥ 0.5 đƣợc coi là thích hợp).
- Kiểm định Barlett để xem xét giữa các biến trong tổng thể có mối tƣơng quan với nhau hay không (sig ≤ 0.05 là có tƣơng quan và sig ≥ 0.05 là khơng tƣơng
Biến quan sát Trung bình thang đo nếu loại biến Phƣơng sai thang đo nếu loại biến Tƣơng quan biến - tổng Cronbach Alpha nếu loại biến
Lợi ích cơng tác kế tốn của ERP: Cronbach Alpha = 0.795
BEN1 18.36 7.162 0.578 0.757 BEN2 18.69 7.406 0.485 0.779 BEN3 17.98 6.920 0.633 0.743 BEN4 18.06 7.263 0.435 0.796 BEN5 18.27 7.006 0.655 0.739 BEN6 18.10 7.740 0.543 0.767
- Chỉ số Factor loading để đảm bảo ý nghĩa của phƣơng pháp xoay nhân tố EFA, các biến có trọng số nhỏ hơn 0.4 sẽ bị loại nhƣng thông thƣờng ngƣời ta chỉ chấp nhận các biến có chỉ số Factor loading ≥ 0.5 cịn các biến có chỉ số ≥ 0.4 đƣợc dùng để bổ sung vào các nhân tố khi cần thiết.
- Chỉ số Eigenvalue đại diện cho phần biến thiên đƣợc giải thích cho mỗi nhân tố, chỉ những nhân tố thực sự có ý nghĩa thống kê tức là có trị số Eigenvalue ≥ 1 mới đƣợc giữ lại.
4.3.1. Phân tích EFA cho các biến độc lập
Kết quả phân tích nhân tố khám phá EFA đƣợc trình bày cụ thể trong Phụ lục 03. Sau khi phân tích, chỉ số KMO bằng 0.821 lớn hơn 0.5, p-value của kiểm định Barlett bằng 0.00 nhỏ hơn 0.05 và phƣơng sai trích bằng 69.9% lớn hơn 50%, kết quả này cho thấy phân tích EFA với các biến độc lập là phù hợp. Kết quả cũng chỉ ra có 4 nhân tố đƣợc hình thành giống nhƣ giả thuyết, ma trận nhân tố sau khi xoay đƣợc trình bày trong bảng 4.10.
Bảng 4.10. Ma trận nhân tố sau khi xoay (Rotated Component Matrixa)
Tên nhân tố Biến quan sát Nhân tố
1 2 3 4 Chất lƣợng hệ thống ERP (SYSQ) SYSQ4 0.888 SYSQ3 0.860 SYSQ1 0.797 SYSQ6 0.785 SYSQ2 0.720 SYSQ5 0.702 Chất lƣợng chức năng kiểm soát của ERP (INCQ)
INCQ4 0.900
INCQ3 0.843
INCQ2 0.827
INCQ1 0.698
Chất lƣợng dịch vụ ERP (SERQ) SERQ2 0.827 SERQ4 0.820 SERQ1 0.765 Chất lƣợng thông tin ERP (INFQ)
INFQ2 0.819
INFQ1 0.794
INFQ4 0.696
INFQ3 0.676
(Nguồn: Số liệu được tóm tắt từ phụ lục 03)
Kết quả từ bảng 4.10cho thấy sau khi phân tích nhân tố khám phá, thang đo chính thức của 4 nhân tố gồm 25 biến (đều có Factor loading ≥ 0.5) đƣợc hình thành nhƣ sau:
4.3.1.1. Nhân tố thứ nhất: Chất lượng hệ thống ERP (SYSQ)
Nhân tố Chất lƣợng hệ thống ERP bao gồm 6 biến quan sát:
SYSQ4 - Tính hiệu quả của các tính năng hệ thống SYSQ3 - Đáp ứng yêu cầu của ngƣời sử dụng SYSQ1 - Tính dễ sử dụng
SYSQ6 - Giao diện dễ thích nghi
SYSQ2 - Tính dễ tìm hiểu và dễ học hỏi
SYSQ5- Không bị lỗi khi hoạt động.
4.3.1.2. Nhân tố thứ hai: Chất lượng chức năng kiểm soát của ERP (INCQ)
Nhân tố Chất lƣợng chức năng kiểm soát của ERP bao gồm 4 biến quan sát:
INCQ4 - Phần mềm ERP giúp cải thiện chất lƣợng thông tin đầu ra
INCQ3 - Phần mềm ERP có khả năng phát hiện lỗi và ngăn ngừa gian lận INCQ2 - Phần mềm ERP kiểm soát tốt quyền truy cập dữ liệu và hệ thống INCQ1 - Phần mềm ERP kiểm sốt tốt q trình nhập liệu.
4.3.1.3. Nhân tố thứ ba: Chất lượng dịch vụ ERP (SERQ)
Nhân tố Chất lƣợng dịch vụ của ERP bao gồm 4 biến quan sát:
SERQ2 - Nhà cung cấp ERP cung cấp dịch vụ hỗ trợ kỹ thuật một cách nhanh
chóng khi có vấn đề phát sinh
SERQ4 - Dịch vụ hỗ trợ kỹ thuật từ nhà cung cấp ERP đạt đƣợc hiệu quả nhƣ
mong đợi
SERQ1 - Nhà cung cấp ERP luôn thực hiện các dịch vụ hỗ trợ nhƣ đã cam kết
ban đầu.
4.3.1.4. Nhân tố thứ tư: Chất lượng thông tin ERP (INFQ)
Nhân tố Chất lƣợng thông tin ERP gồm 4 biến quan sát:
INFQ2 - Tính kịp thời của thơng tin do ERP cung cấp INFQ1 - Tính đầy đủ của thơng tin do ERP cung cấp INFQ4 - Tính đáng tin cậy do ERP cung cấp
INFQ3 - Tính dễ hiểu của thông tin do ERP cung cấp.
4.3.2. Phân tích EFA cho biến phụ thuộc
Kết quả phân tích nhân tố khám phá EFA cho biến phụ thuộc đƣợc tóm tắt ở bảng 4.11.
Bảng 4.11. Kết quả phân tích EFA cho biến phụ thuộc
Biến phụ thuộc Biến quan sát Giá trị hệ số
Lợi ích cơng tác kế tốn của ERP (BEN)
BEN5 0.804 BEN3 0.772 BEN1 0.735 BEN6 0.699 BEN2 0.649 BEN4 0.582 Sig 0.000 KMO 0.7661 Eigenvalues 3.032 Phƣơng sai trích % 50.52%
Kết quả cho thấy, hệ số KMO bằng 0.7661 lớn hơn 0.5, p-value của kiểm định Barlett bằng 0.00 nhỏ hơn 0.05, hệ số Eigenvalues bằng 3.032 lớn hơn 1 và phƣơng sai trích bằng 50.52% lớn hơn 50%. Nhƣ vậy, phân tích EFA cho biến phụ thuộc là phù hợp. Kết quả cũng chỉ ra có 1 nhân tố đƣợc hình thành giống nhƣ giả thuyết.
Nhƣ vậy, nhân tố Lợi ích cơng tác kế tốn của ERP gồm 6 biến quan sát:
BEN5 - Cải thiện chất lƣợng thơng tin kế tốn đầu ra (đầy đủ, trung thực, khách quan và đáng tin cậy)
BEN3 - Chia sẻ dữ liệu nhanh chóng và linh hoạt hơn
BEN1 - Dữ liệu liên quan đến kế toán đƣợc thu thập đầy đủ và chính xác hơn BEN6 - Thơng tin kế tốn đƣợc cung cấp kịp thời hơn/Giảm thời gian lập báo
cáo tài chính
BEN2 - Lƣu trữ dữ liệu mang tính tập trung và an tồn hơn BEN4 - Giảm sai sót trong q trình xử lý thơng tin.