CHƯƠNG 4 KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ BÀN LUẬN
4.4. Kết quả nghiên cứu định lượng
4.4.2.2. Kết quả phân tích nhân tố khám phá EFA cho biến độc lập
Tác giả sử dụng phương pháp trích nhân tố Principal components, phép quay Varimax, kết quả phân tích nhân tố khám phá EFA đối với các nhân tố ảnh hưởng đến sự lựa chọn CSKT tại các doanh nghiệp trên địa bàn thành phố Đà Lạt trong bảng 4.8 dưới đây.
Bảng 4.8. Bảng kết quả nhân tố và phương sai trích cho biến độc lập
Nhân tố
Initial Eigenvalues Extraction Sums of Squared Loadings Rotation Sums of Squared Loadings Tổng
cộng % phương sai % tích lũy
Tổng
cộng % phương sai % tích lũy
Tổng cộng % phương sai % tích lũy 1 3,957 26,378 26,378 3,957 26.378 26.378 2.840 18.931 18.931 2 2,049 13,657 40,035 2,049 13.657 40.035 2.663 17.753 36.683 3 1,867 12,445 52,480 1,867 12.445 52.480 1.833 12.217 48.900 4 1,600 10,665 63,145 1,600 10.665 63.145 1.767 11.783 60.684 5 1,303 8,686 71,831 1,303 8.686 71.831 1.648 10.984 71.667 6 1,053 7,019 78,850 1,053 7.019 78.850 1.077 7.183 78.850 7 0,596 3,976 82,826 8 0,455 3,035 85,861 9 0,443 2,956 88,817 10 0,416 2,774 91,591 11 0,321 2,139 93,729 12 0,283 1,884 95,613 13 0,276 1,839 97,452 14 0,224 1,496 98,948 15 0,158 1,052 100,000
Extraction Method: Principal Component Analysis.
Kết quả nhân tố và phương sai trích trong bảng 4.8 cho thấy tất cả các biến quan sát của biến độc lập được phân thành 6 nhân tố có eigenvalues lớn hơn 1, với tổng phương sai trích TVE là 78,850%, thỏa mãn điều kiện từ 50% trở lên. Điều này có nghĩa là 6 nhân tố trích giải thích được 78,850% biến thiên của các biến quan sát hay dữ liệu. Nhân tố quan trọng nhất trích 26,378% phương sai các biến đo lường, các nhân tố cịn lại lần lượt trích 13,657%, 12,445%, 10,665%, 8,686% và 7,019% phương sai các biến đo lường.
Dựa vào ma trận nhân tố đã quay với phép trích nhân tố là PCA, phép quay vng góc Varimax, tác giả xác định các biến quan sát của từng nhân tố như bảng 4.9 dưới đây:
Bảng 4.9. Bảng ma trận nhân tố đã quay của biến độc lập
Biến quan sát Nhân tố
1 2 3 4 5 6 MT3 0,841 MT1 0,831 MT2 0,809 MT4 0,801 ĐT1 0,870 ĐT4 0,796 ĐT3 0,768 ĐT5 0,735 KT1 0,943 KT2 0,932 TT1 0,926 TT2 0,922 NC1 0,886 NC2 0,873 NT 0,966
Extraction Method: Principal Component Analysis, Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization,
Các trọng số nhân tố factor loading của các biến quan sát trong bảng 4.9. Bảng ma trận nhân tố đã quay của biến độc lập đều lớn hơn 0,5. Như vậy, các tiêu chí phân tích về KMO và Barlett’s, tổng phương sai trích TVE, trọng số nhân tố factor loading đều đạt được yêu cầu và kết quả phân tích nhân tố khám phá EFA cho các biến độc lập này là có ý nghĩa. Do vậy, các nhân tố rút ra trong nghiên cứu là chấp nhận được.
Kết quả thu được trong bảng 4.9. Bảng ma trận nhân tố đã quay cho thấy có 6 nhân tố ảnh hưởng đến sự lựa chọn CSKT của các doanh nghiệp tại Đà Lạt.
Nhân tố thứ nhất bao gồm các biến MT3, MT1, MT2, MT4 liên quan đến các mục tiêu của doanh nghiệp, vì vậy tác giả đặt tên cho nhân tố này là nhân tố MT “Mục tiêu”.
Nhân tố thứ hai bao gồm các biến ĐT1, ĐT4, ĐT3, ĐT5 liên quan đến các đặc trưng của doanh nghiệp, vì vậy tác giả đặt tên cho nhân tố này là nhân tố ĐT “Đặc trưng”.
Nhân tố thứ ba bao gồm các biến KT1, KT2 liên quan đến trình độ những người làm kế tốn trong doanh nghiệp, vì vậy tác giả đặt tên cho nhân tố này là nhân tố KT “Người làm kế toán”
Nhân tố thứ tư bao gồm các biến TT1, TT2 liên quan đến thông tin về các CSKT hiện nay, vì vậy tác giả đặt tên cho nhân tố này là nhân tố TT “Thông tin”.
Nhân tố thứ năm bao gồm các biến NC1, NC2 liên quan đến các nhu cầu sử dụng thông tin của các đối tượng sử dụng thông tin trong và ngồi doanh nghiệp, vì vậy tác giả đặt tên cho nhân tố này là nhân tố NC “Nhu cầu”.
Nhân tố thứ sáu bao gồm một biến NT duy nhất là nguyên tắc phản ánh trung thực và hợp lý của BCTC, là nguyên tắc cơ bản của kế toán được quy định trong chuẩn mực kế toán Việt Nam, tác giả đặt tên cho nhân tố này là nhân tố NT “Nguyên tắc”.