CHƢƠNG 3 : PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
3.7 PHƢƠNG THỨC KHẢO SÁT
3.7.1 Phƣơng thức khảo sát
Dữ liệu thu thập sau khi khảo sát với kết quả thu được thực tế và hợp lệ 86 người làm việc, nghiên cứu giảng dạy liên quan đến kế tốn khu vực cơng.
[Tham chiếu phụ lục 3.1, 3.2, 3.3, 3.4] Phụ lục 3.1: Bảng câu hỏi khảo sát chung. Phụ lục 3.2: Bảng câu hỏi phỏng vấn chuyên gia Phụ lục 3.3: Danh sách cá nhân tham gia khảo sát Phụ lục 3.4: Danh sách chuyên gia tham gia phỏng vấn.
Để chuẩn bị phân tích dữ liệu nghiên cứu và kiểm đinh các nhân tố tác động đến việc chuyển đổi cơ sở kế tốn khu vực cơng sang cơ sở dồn tích, tác giả đã xác định kích thước mẫu, sử dụng thang đo như sau:
Xác định kích thƣớc mẫu:
Theo Hair (2010), để sử dụng EFA, mẫu tối thiểu phải là 50, tốt hơn là 100, và với tỷ lệ quan sát trên biến đo lường là 5:1, tốt nhất là 10:1. Tuy nhiên, do hạn chế của quá trình khảo sát, đối tượng khảo sát là các cá nhân làm việc kế toán tại các đơn vị HCSN, và các đối tượng này chiếm quy mơ ít. Nên để việc thực hiện khảo sát có thơng tin tin cậy, tác giả chọn mẫu để khảo sát cho bài viết là 100 cá nhân đang làm việc kế toán tại các đơn vị HCSN ở Tp.HCM và các tỉnh Đơng Tây Nam Bộ. Với các nhóm khảo sát bên trên, tác giả đã gửi đi 15 phiếu khảo sát đến các đơn vị HCSN khu vực Tp.HCM và 80 phiếu khảo sát chung tại trường Đại học Kinh tế Tp.HCM và 5 phiếu gửi qua mail. Kết quả thu được 12 phiếu hợp lệ tại các đơn vị HCSN ở khu vực TP.HCM, các phiếu khảo sát chung thu thập được từ các học viên lớp Cao học hiện đang làm việc tại các đơn vị HCSN ở Tp.HCM và các tỉnh Đông Tây Nam Bộ là 71 phiếu hợp lệ. Còn lại 5 phiếu gửi đi qua mail thì có 3 phiếu phản hồi hợp lệ, 1 phiếu không hợp lệ và 1 phiếu khơng có sự phản hồi. Tổng cộng mẫu khảo sát hợp lệ là 86 người làm kế toán, và tác giả đưa số lượng 86 phiếu trả lời khảo sát này vào phân tích định lượng (đạt yêu cầu 50 < 86 < 100 mẫu)
Thang đo
Tác giả đưa vào sửa dụng thang đo Likert (quãng) 5 điểm: 1- Rất không đồng ý; 2 – Không đồng ý; 3 – Khơng có ý kiến; 4 – Đồng ý; 5 – Rất đồng ý.
3.7.3 Kiểm định mơ hình
Tác giả sẽ xác định mức độ liên quan của các nhân tố đến việc chuyển đổi cơ sở kế toán khu vực cơng sang cơ sở kế tốn dồn tích bằng phân tích nhân tố khám phá EFA. Trình tự các bước thực hiện như sau:
Tác giả sử dụng kiểm định Cronbach’s Alpha để đánh giá chất lượng của thang đo xây dựng. Theo (Nunnally & Bernstein 1994) thang đo được đánh giá chất lượng tốt khi:
(1): Cronbach’s Alpha ≥ 0.6: chấp nhận được nhưng không được đánh giá tốt. (2): Cronbach’s Alpha € (.70 - .90): Tốt
(3): Cronbach’s Alpha ≥ 0.90: chấp nhận được nhưng cũng không được đánh giá tốt.
Đồng thời, theo (Nunnally & Bernstein 1994) thì hệ số tương quan biến – tổng của các biến quan sát ≥ 0.3 thì biến đó sẽ đạt u cầu.
Bƣớc 2: Phân tích nhân tố khám phá (Exploratory Factor Analysis, EFA)
Để mơ hình EFA đảm bảo độ tin cậy, ta cần thực hiện các kiểm định (test) chính sau:
(1): Kiểm định tính thích hợp của EFA
Sử dụng thước đo KMO (Kaiser – Meyer – Olkin measure) để đánh giá sự thích hợp của mơ hình EFA đối với ứng dụng vào dữ liệu thực tế nghiên cứu.
KMO là một chỉ tiêu dùng để đo lường sự tương thích của EFA, 0.5 ≤ KMO ≤ 1 thì phân tích nhân tố là thích hợp (Hồng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008).
(2): Kiểm định tương quan của các biến quan sát trong thước đo đại diện
Đại lượng Bartlett test of sphericity là một đại lượng thống kê dùng để xem xét giả thuyết các biến khơng có tương quan trong tổng thể. Nếu Sig ≤0.05, kiểm định có ý nghĩa thống kê, có thể sử dụng kết quả phân tích EFA (Hồng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008).
Sử dụng kiểm định Bartlett để đánh giá các biến quan sát có tương quan với nhau trong một thang đo (nhân tố). Khi mức ý nghĩa (significance, Sig.) của kiểm định
Bartlett < 0.05, bác bỏ giả thuyết ban đầu các biến quan sát có tương quan tuyến tính với nhân tố đại diện.
(3): Kiểm định mức độ giải thích của các biến quan sát đối với nhân tố
Hệ số tải nhân tố Factor Loading ≥0.55. Theo Hair & ctg (1998) Multivariate Data Analysis, Prentice-Hall International, Factor loading là chỉ tiêu đảm bảo mức thiết thực của EFA:
Factor Loading > 0.3: mức tối thiểu Factor Loading > 0.4: mức quan trọng Factor Loading ≥ 0.5: mức có ý nghĩa.
Nhưng Hair & ctg (1998) cũng khuyên rằng, nếu : Factor Loading > 0.3 thì cỡ mẫu ít nhất là 350. Factor Loading > 0.55 thì cỡ mẫu khoảng 100. Factor Loading > 0.75 thì cỡ mẫu ít hơn 50.
+ Tổng phương sai được giải thích ( Total Variance Explained) và ma trận nhân tố xoay.
Sử dụng phương sai trích (% curmulative variance) để đánh giá mức độ giải thích của các biến quan sát đối với nhân tố. Trị số phương sai trích nhất thiết phải > 50%. + Xây dựng mơ hình điều chỉnh qua kiểm định Cronbach’s Alpha và phân tích nhân tố khám phá.
Bƣớc 3: Phân tích hồi quy đa biến (Multiple Regression Analysis, MRA)
Để mơ hình hồi quy đảm bảo độ tin cậy và hiệu quả, ta cần thực hiện 3 kiểm định chính sau:
(1): Kiểm định tương quan từng phần của các hệ số hồi quy
Mục tiêu của kiểm định này nhằm xem xét biến độc lập tương quan có ý nghĩa với biến phụ thuộc hay không (xét riêng từng biến độc lập). Khi mức ý nghĩa (Sig.) của
hệ số hồi quy từng phần có độ tin cậy ít nhất 95% (Sig. ≤ 0.05) tương quan có ý nghĩa thống kê giữa biến độc lập và biến phụ thuộc.
(2): Mức độ phù hợp của mơ hình
- Mục tiêu của kiểm định này nhằm xem xét có mối quan hệ tuyến tính giữa các biến độc lập với biến phụ thuộc hay khơng. Mơ hình được xem là không phù hợp khi tất cả các hệ số hồi quy đều bằng 0, và mơ hình được xem là phù hợp nếu có ít nhất một hệ số hồi quy β ≠ 0
- Sử dụng phân tích phương sai (analysis of variance, ANOVA) để kiểm định, nếu Sig. ≤ 0.05 thì chấp nhận giả thuyết H1 ban đầu.
Bƣớc 4: Kiểm định lại mơ hình
- Kiểm định lại phần dư không đổi
Dùng kiểm định Spearman, điều kiện Sig. < 0.05 - Phân phối chuẩn của phần dư
Dùng đồ thị Histogram để kiểm định. Với điều kiện Mean = 0 (độ lệch chuẩn) và độ lệch Std.Dev = 1 (Phương sai) thì kết luận tác giả đã sử dụng đúng mơ hình.
Tác giả đã sử dụng phần mềm SPSS 20.0 để xử lý dữ liệu, thực hiện các kiểm định và phân tích hồi quy để phân tích, xác định, phân nhóm, kiểm định và xác định mức độ, ảnh hưởng của từng nhân tố đến chuyển đổi sang cơ sở kế tốn cơ sở dồn tích ở khu vực cơng. Kết quả kiểm định nhân tố nào khơng liên quan, thì tác giả loại bỏ và không đề cập nữa trong phần giải pháp, các nhân tố nào liên quan thì tùy theo mức độ ảnh hưởng, tác giả sẽ tập trung đề xuất giải pháp hoàn thiện, các nhân tố ảnh hưởng để cung cấp cho việc cải cách kế tốn khu vực cơng mang tính hữu ích và minh bạch hơn.
KẾT LUẬN CHƢƠNG 3
Trong chương này, tác giả đã đề xuất 2 phương pháp định tính và định lượng để nghiên cứu đề xuất các nhân tố tác động đến việc chuyển đổi cơ sở kế toán khu
vực công sang cơ sở dồn tích. Để sử dụng phương pháp định tính, tác giả đã sử dụng phương pháp tư duy, phân tích, tổng hợp, so sách, thống kê mơ tả nhằm khái quát hóa những vấn đề cần làm nhằm đưa ra quyết định lựa chọn giải pháp tối ưu nhất. Trong phương pháp nghiên cứu định lượng, tác giả đã sử dụng phương pháp phân tích nhân tố khám phá EFA để kiểm định các nhân tố ảnh hưởng đến việc chuyển đổi kế toán khu vực cơng chuyển sang cơ sở dồn tích.