CHƯƠNG 3 : PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
3.4. Phương pháp phân tích dữ liệu
3.4.1. Phương pháp thống kê mơ tả
Có nhiều cách xây dựng biến cho nhân tố, trong đó cách thức lấy trung bình của các biến đo lường để tạo thành giá trị cho khái niệm là cách xây dụng biến cho nhân tố được sử dụng trong nghiên cứu này.
Nghiên cứu này sử dụng phương pháp lấy giá trị trung bình để tính tốn giá trị trung bình của các nhân tố với những lý do như sau:
- Số lượng biến quan sát dùng để đo lường các biến phụ thuộc và độc lập là không đồng nhất.
- Phương pháp này được áp dụng rộng rãi do giá trị của các biến quan sát được
giải thích một cách dễ dàng
- Phương pháp này được áp dụng trong các nghiên cứu trước về đo lường CLTT
Theo cách đo lường này, các biến đo lường nhân tố sẽ có giá trị từ 1 đến 5. Hạn chế của phương pháp này là bỏ qua trọng số giữa các biến quan sát.
Từ dữ liệu đã được mã hóa và làm sạch, tác giả tiến hành xử lý thống kê mô tả với giá trị trung bình, phương sai, độ lệch chuẩn, … để phân tích nhận định của các đối tượng được khảo sát về CLTT trên BCTC và nhân tố thuộc CSKT tác động đến CLTT trên BCTC.
3.4.2. Đánh giá độ tin cậy thang đo
Hệ số Cronbach α được sử dụng phổ biến để đánh giá độ tin cậy của thang đo. Hệ số Cronbach α có giá trị biến thiên trong khoảng [0,1]. Về lý thuyết, Cronbach α càng cao càng tốt (thang đo càng có độ tin cậy cao). Tuy nhiên, nếu hệ số Cronbach α quá lớn (Cronbach α > 0,95) cho thấy có nhiều biến trong thang đo khơng có sự khác biệt. Một thang đo có độ tin cậy tốt khi nó biến thiên trong khoảng 0,70 đến 0,80. Nếu
Cronbach α ≥ 0,60 là thang đo có thể chấp nhận được về độ tin cậy. Nếu một biến
đo lường có hệ số tương quan biến tổng (hiệu chỉnh) ≥ 0,30 thì biến đó đạt u cầu (Nunnally, 1978).
Như vậy, trong bài nghiên cứu này, tác giả tiến hành đánh giá độ tin cậy của các thang đo bao gồm: thang đo CSKT dưới tác động của khung pháp lý kế toán, thang đo CSKT khơng tối đa hóa giá trị cơng ty, thang đo CSKT tối đa hóa giá trị cơng ty và thang đo CLTT trên BCTC. Các thang đo được chấp nhận và đánh giá tốt khi hệ số Cronbach α ≥ 0,60 và hệ số tương quan biến tổng ≥ 0,30.
3.4.3. Phân tích nhân tố khám phá EFA
Sau khi kiểm tra Cronbach ∝, sử dụng phân tích nhân tố khám phá EFA để đánh giá sơ bộ tính đơn hướng, giá trị hội tụ và giá trị phân biệt của thang đo các biến độc lập và biến phụ thuộc. Các biến độc lập bao gồm CSKT dưới tác động của khung pháp lý kế toán, CSKT khơng tối đa hóa giá trị cơng ty và CSKT tối đa hóa giá trị cơng ty. Biến phụ thuộc là CLTT trên BCTC.
3.4.3.1. Kiểm định tính thích hợp EFA (Kiểm định KMO)
Sử dụng kiểm định KMO để xem xét mối quan hệ giữa các biến quan sát của nhân tố thuộc CSKT tác động đến CLTT trên BCTC và các biến quan sát của CLTT trên BCTC. Kaiser, Meyer và Olkin (1974) đề nghị KMO ≥ 0,50 có thể chấp nhận được.
3.4.3.2. Kiểm định tính tương quan giữa các biến quan sát (Kiểm định Ballett)
Nếu phép kiểm định Bartlett cho các biến quan sát của nhân tố thuộc CSKT tác động đến CLTT trên BCTC có Sig. < 5%, nghĩa là các biến quan sát của nhân tố thuộc CSKT tác động đến CLTT trên BCTC có quan hệ với nhau.
Nếu phép kiểm định Bartlett cho các biến quan sát của CLTT trên BCTC có Sig. < 5%, nghĩa là các biến quan sát của CLTT trên BCTC có quan hệ với nhau.
3.4.3.3. Kiểm định phương sai trích
Để đánh giá thang đo, chúng ta cần xem xét ba thuộc tính quan trọng, bao gồm (1) số lượng nhân tố trích được, (2) trọng số nhân tố và (3) tổng phương sai trích.
Có 3 phương pháp thường được sử dụng trong lựa chọn số lượng nhân tố, bao gồm tiêu chí eigenvalue, tiêu chí điểm gãy và xác định trước số lượng nhân tố. Trong thực tiễn nghiên cứu, trọng số nhân tố của một biến phải ≥ 0,50 và tổng phương sai trích phải đạt từ 50% trở lên.
Như vậy, trong nghiên cứu này, tác giả sử dụng tiêu chí eigenvalue để lựa chọn số lượng nhân tố cho nhân tố thuộc CSKT tác động đến CLTT trên BCTC và CLTT trên BCTC. Theo đó, số lượng nhân tố được xác định ở nhân tố có eigenvalue tối thiểu bằng 1 (≥1) và trọng số nhân tố của một biến ≥ 0,55 (do quy mô mẫu là 244 mẫu, tức là 100 mẫu < 244 mẫu < 350 mẫu).
3.4.4. Phân tích hồi quy đa biến
3.4.4.1. Kiểm định hệ số hồi quy
Các hệ số hồi quy đảm bảo có ý nghĩa thống kê khi độ tin cậy của các biến độc lập trên 96% (mức ý nghĩa là 5%). Biến độc lập bao gồm CSKT dưới tác động của khung pháp lý kế tốn, CSKT khơng tối đa hóa giá trị cơng ty và CSKT tối đa hóa giá trị cơng ty.
3.4.4.2. Kiểm định mức độ phù hợp của mơ hình
Kiểm định mức độ giải thích của mơ hình
Hệ số xác định R2 là chỉ số dùng để đánh giá mức độ phù hợp trong phân tích hồi
quy đa biến. Kiểm định mức độ phù hợp chính là kiểm định giả thuyết H0: R2 = 0 với
giả thuyết thay thế H1: R2 ≠ 0. Hệ số xác định điều chỉnh R2adj được sử dụng để thay
cho R2 khi so sánh các mơ hình với nhau. Mức độ tác động của các nhân tố thuộc
CSKT đến CLTT trên BCTC được giải thích dựa vào hệ số xác định R2adj.
Kiểm định tính phù hợp của mơ hình
Kiểm định F dùng để kiểm định tính phù hợp của mơ hình. Nếu mức ý nghĩa Sig. ≤ 0,05, các biến độc lập (CSKT dưới tác động của khung pháp lý kế tốn, CSKT khơng tối đa hóa giá trị cơng ty và CSKT tối đa hóa giá trị cơng ty) có tương quan tuyến tính với biến phụ thuộc (CLTT trên BCTC).
3.4.4.3. Kiểm định phương sai phần dư không đổi
Sử dụng kiểm định Spearman để kiểm tra giữa từng biến độc lập (CSKT dưới tác động của khung pháp lý kế tốn, CSKT khơng tối đa hóa giá trị cơng ty và CSKT tối đa hóa giá trị cơng ty) có ý nghĩa thống kê với giá trị tuyệt đối của phần dư được chuẩn hóa. Các hệ số tương quan hạng Spearman đạt mức ý nghĩa ≥ 0,05, có nghĩa là khơng có hiện tượng phương sai phần dư thay đổi.