6. Cấu trúc luận văn
4.4 Phân tích nhân tố khám phá EFA cho các biến độc lập
Phương pháp EFA được sử dụng: bằng phương pháp trích hệ số Principal components với phép quay varimax. Các tiêu chuẩn khi phân tích EFA:
Hệ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin): 0.5< KMO<1 Mức ý nghĩa của kiểm định Barrlett < 0.05
(Nguyễn Đình Thọ,2011 trang 396&397)
Trọng số nhân tố (Factor loading) ≥ 0.5. Nếu biến quan sát nào có trọng số nhân tố < 0.5 sẽ bị loại
Khác biệt hệ số tải nhân tố của một biến quan sát trên các nhân tố ≥ 0.3 để đảm bảo giá trị phân biệt giữa các nhân tố
Kết quả cho thấy
Hệ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) đạt .849 (> 0.5), mức ý nghĩa của kiểm
định Bartlett: .000 (< 0.05)
Trọng số nhân tố (Factor loading) đều ≥ 0.5. Trọng số nhân tố thấp nhất là
.598 (biến thứ 5 của thang đo sự hỗ trợ nhà quản lý cấp cao). Trọng số nhân tố cao nhất là .909 (biến thứ 3 của thang đo sự huấn luyện và trình độ của nhân viên trong Doanh Nghiệp)
Với tiêu chí hệ số eigenvalue =1.483 > 1 thì 37 biến (7 nhân tố đưa vào
ban đầu) trích được 7 nhân tố
Tổng phương sai trích mà 7 nhân tố trích được là 69.034 % (7 nhân tố này
giải thích được 69.034% biến thiên của dữ liệu), còn lại 30.966% phương sai trích của tập biến ban đầu là do các nhân tố khác mà tác giả của nghiên cứu này chưa rút trích ra được.
Bảng 4.5 Ma trận nhân tố sau khi xoay Tên nhân tố Ký hiệu biến quan sát Nhân tố 1 2 3 4 5 6 7 Chất lƣợng thông tin (QUALI) Quali4 .852 Quali2 .844 Quali6 .828 Quali3 .784 Quali5 .769 Quali1 .742 Quali7 .603 Sự hỗ trợ từ nhà quản lý cấp cao (MANAG) Manag4 .826 Manag8 .807 Manag6 .801 Manag3 .757 Manag7 .715 Manag2 .709 Manag1 .677 Manag5 .598
Tên nhân tố Ký hiệu biến quan sát Nhân tố 1 2 3 4 5 6 7 Kinh nghiệm và năng lực của đội dự án (EXPER) Exper3 .835 Exper6 .822 Exper2 .790 Exper4 .772 Exper5 .731 Exper1 .679 Năng lực nhà tƣ vấn (REALAT) Relat5 .852 Relat3 .815 Relat1 .782 Relat2 .775 Relat4 .739
Văn hóa trong Doanh nghiệp (CULTU) Cultu3 .823 Cultu1 .802 Cultu2 .788 Cultu5 .751 Cultu4 .699
Tên nhân tố Ký hiện biến quan sát Nhân tố 1 2 3 4 5 6 7 Sự huấn luyện và trình độ của nhân viên trong doanh nghiệp (TRAIN) Train3 .909 Train1 .893 Train2 .877 Cơ sở hạ tầng, chất lƣợng thiết bị cho việc tổ chức hệ thống (INFRAS) Infras1 .784 Infras3 .781 Infras2 .720
Theo bảng 4.5 ma trận nhân tố sau khi xoay cho thấy có 7 nhân tố
4.4.1 Nhân tố thứ nhất: Chất lƣợng thông tin ( QUALI), gồm 7 biến quan sát
QUALI1- Thiết lập quy trình xử lý thơng tin kế tốn giữa các phịng ban.
QUALI2- Đảm bảo việc chuyển đổi dữ liệu từ hệ thống cũ sang hệ thống mới kịp thời và chính xác. và chính xác.
QUALI3- Hệ thống dữ liệu tuân thủ theo qui định của pháp luật kế tốn hiện hành QUALI4- Tìm nơi an toàn để lưu trữ dữ liệu
QUALI5- Thu thập nhu cầu thông tin từ các phịng, ban (từ các nhân viên kế tốn đến trưởng các bộ phận).
QUALI6- Tổ chức quy trình kiểm sốt giữa các phân hệ (module).
QUALI7- Tổ chức cơ sở hạ tầng/ công nghệ thông tin trong Doanh nghiệp phù hợp với việc tổ chức hệ thống kế toán.
4.4.2 Nhân tố thứ hai: Sự hỗ trợ từ nhà quản lý cấp cao (MANAG), gốm 8 biến
quan sát
MANAG1- Lập kế hoạch phát triển cơ sở hạ tầng cho hệ thống quản lý thông tin phù hợp với đặc điểm quản lý kinh doanh của Doanh nghiệp
MANAG2- Nguồn lực và ngân sách cho dự án
MANAG3- Lựa chọn gói phần mềm thích hợp với đặc điểm của Doanh nghiệp
MANAG4- Cam kết của các lãnh đạo cấp cao về việc đổi mới quy trình quản lý, thực hiện và phát triển hệ thống trong suốt thời gian triển khai dự án hiện và phát triển hệ thống trong suốt thời gian triển khai dự án
MANAG5- Nhà quản lý có kiến thức về cơng nghệ thơng tin, về các hệ thống các phần mềm quản lý.
MANAG6- Thông tin với tất cả nhân nhân viên về tổ chức hệ thống thơng tin kế tốn trong Doanh nghiệp
MANAG7- Sự hỗ trợ của cấp quản lý khi có phát sinh vấn đề trong q trình tổ chức. MANAG8- Thực hiện chiến lược đổi mới công nghệ sau 5 năm
4.4.3 Nhân tố thứ ba: Kinh nghiệm và năng lực của đội dự án (EXPER)
Gồm 6 biến quan sát.
EXPER1- Đội dự án hiểu rõ về văn hóa, đặc điểm kinh doanh của Doanh nghiệp. EXPER2- Đội dự án hiểu rõ những nhu cầu và mong đợi thông tin từ các nhà quản trị
trong Doanh nghiệp.
EXPER3- Đội dự án sẳn sàng chia sẽ những vấn đề khó khăn với ban lãnh đạo trong việc xử lý thông tin trước khi phát triển hệ thống thông tin.
EXPER4- Đội dự án có kinh nghiệm về tổ chức hệ thống thơng tin kế tốn. EXPER5- Đề cử lãnh đạo của đội dự án
EXPER6- Đội dự án có khả năng đưa ra giải pháp cho việc tổ chức hệ thống thông tin kế toán.
4.4.4 Nhân tố thứ tƣ: Năng lực nhà tƣ vấn(RELAT), gồm 5 biến quan sát
mềm
RELAT2- Thương hiệu của nhà cung cấp phần mềm. REALT3- Đội ngũ nhân viên tư vấn giàu kinh nghiệm RELAT4- Sự năng động và nhiệt tình của nhân viên tư vấn REALT5- Lập kế hoạch lắp đặt, chạy thử, vận hành (go live).
4.4.5 Nhân tố thứ năm: Văn hóa trong Doanh nghiệp(CULTU), gồm 5 biến quan sát
CULTU1- Sự hợp tác từ các cá nhân trong tất cả các phịng ban trong quy trình thực hiện tổ chức hệ thông thông tin kế toán..
CULTU2- Sẳn sàng giúp đỡ lẫn nhau trong quá trình sử dụng hệ thống (về ngoại ngữ- từ ngữ chuyên môn trên phần mềm quản lý).
CULTU3- Sẳn sàng chia sẽ kinh nghiệm, kiến thức về hệ thống giữa các cá nhân sử dụng hệ thống thông tin trong doanh nghiệp.
CULTU4- Giải quyết các ý kiến bất đồng giữa các phòng ban trong doanh nghiệp, để cùng thống nhất thực hiện mục tiêu chung phát triển tốt hệ thống thông tin kế toán trong Doanh nghiệp
CULTU5- Khả năng phối hợp với nhà tư vấn
4.4.6 Nhân tố thứ 6: Sự huấn luyện và trình độ của nhân viên trong Doanh nghiệp (TRAIN), gồm 3 biến quan sát
TRAIN1- Đào tạo và huấn luyện cho các nhân viên (user) trong Doanh Nghiệp TRAIN2- Kiến thức và sự hiểu biết về hệ thống của các nhân viên sử dụng hệ thống TRAIN3- Các nhân viên kế tốn hiểu rõ về quy trình sử dụng hệ thống.
4.4.7 Nhân tố thứ bảy: Cơ sở hạ tầng, chất lƣợng thiết bị cho việc tổ chức hệ
thống thông tin (INFRAS), gồm 3 biến quan sát INFRAS1- Hệ thống mạng trong Doanh nghiệp ổn định
INFRAS2- Chất lượng thiết bị phù hợp với phần mềm quản lý thông tin. INFRAS3- Sự ổn định của hệ thống máy.
4.5 Phân tích nhân tố cho biến phụ thuộc
Bảng 4.6 Kết quả phân tích EFA cho biến phụ thuộc
Biến quan sát Hệ số Syst1 0.874 Syst2 0.826 Syst3 0.807 Sig 0.000 KMO 0.685 Eigenvalues 2.098 Phương sai trích % 69.926
Kết quả phân tích EFA cho biến phụ thuộc cho thấy:
Hệ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) đạt 0.685 (> 0.5), mức ý nghĩa của
kiểm định Bartlett: .000 (< 0.05)
Trọng số nhân tố (Factor loading) đều ≥ 0.5
Với tiêu chí hệ số Eigenvalues =2.098 > 1, đạt yêu cầu
Phương sai trích mà nhân tố trích được là 69.926 % Có 1 nhân tố được trích ra:
Nhân tố Tổ chức hệ thống thơng tin kế tốn, gồm 3 biến quan sát
SYST1- Hệ thống kế toán rất tốt, hiện đại
SYST2- Cơ sở hạ tầng cho hệ thống thơng tin kế tốn rất tốt.
SYST3- Chất lượng thông tin đầu ra (từ phần mềm quản lý kế toán) đáp ứng được yêu cầu quản lý của Doanh nghiệp.
4.6 Kiểm định mơ hình và giả thuyết nghiên cứu
Mơ hình hồi quy có dạng sau:
SYST = β0 + β1 x MANAG + β2 x EXPER + β3 x RELAT + β4 x QUALI
+ β5 x CULTU + β6 x TRAIN + β7 x INFRSA + ε Trong đó: β0: hằng số hồi qui, βi: trọng số hồi qui, ε: sai số
4.6.1 Phân tích tƣơng quan
Trước khi tiến hành kiểm định mơ hình nghiên cứu bằng phân tích hồi quy tuyến tính bội, mối tương quan giữa các biến của mơ hình cần phải được xem xét. Phân tích ma trận tương quan sử dụng hệ số tương quan Pearson để lượng hóa mức độ chặt chẽ của mối liên hệ giữa 7 biến độc lập được nêu ở phần trên với biến phụ thuộc là tổ chức hệ thống thơng tin kế tốn tại các Doanh nghiệp trong môi trường công nghệ thông tin.
Hệ số này luôn nằm trong khoảng từ -1 đến 1, lấy giá trị tuyệt đối, nếu lớn hơn 0.6 thì có thể kết luận mối quan hệ là chặt chẽ, và càng gần 1 thì mối quan hệ càng chặt, nếu nhỏ hơn 0.3 thì cho biết mối quan hệ là lỏng. Bảng kết quả Ma trận tương quan (Correlation) trong phụ lục 3.
4.6.2. Đánh giá độ phù hợp của mơ hình hồi qui tuyến tính bội
Theo Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008), hệ số xác định R2 được chứng minh là hàm không giảm theo số biến độc lập được đưa vào mơ hình, càng đưa thêm biến độc lập vào mơ hình thì R2 càng tăng, tuy nhiên điều này cũng được chứng minh rằng khơng phải phương trình càng có nhiều biến sẽ phù hợp hơn với dữ liệu.
Trong tình huống này, hệ số xác định R2 điều chỉnh được sử dụng để phản ánh chính xác hơn mức độ phù hợp của mơ hình hồi qui tuyến tính bội. R2 điều chỉnh không nhất thiết tăng lên khi nhiều biến độc lập được thêm vào phương trình, nó là
thước đo sự phù hợp được sử dụng cho tình huống hồi qui tuyến tính bội vì nó khơng phụ thuộc vào độ phóng đại của R2.
Bảng 4.7: Tóm tắt mơ hình Mơ hình R R2 R2 điều chỉnh Sai số chuẩn của đo lƣờng 1 .892a .795 .790 .33847
Bảng 4.7 cho kết quả R2 điều chỉnh bằng 0.790 điều này có nghĩa là mơ hình hồi qui tuyến tính đã được xây dựng phù hợp với tập dữ liệu đến mức 79%.
4.6.3 Kiểm định các giả thuyết
Kiểm định F là phép kiểm định giả thuyết về độ phù hợp của mơ hình hồi qui tuyến tính tổng thể. Ý tưởng của kiểm định này về mối quan hệ tuyến tính giữa biến phụ thuộc và biến độc lập là nó xem xét biến phụ thuộc có liên hệ tuyến tính với tồn bộ tập hợp các biến độc lập hay không.
Giả thuyết Ho: β1 = β2 = β3 = β4= β5= β6= β7= 0
Nếu giả thuyết Ho bị bác bỏ chúng ta có thể kết luận là kết hợp của các biến hiện có trong mơ hình có thể giải thích được thay đổi của biến phụ thuộc, điều này cũng có nghĩa là mơ hình ta xây dựng phù hợp với tập dữ liệu.
Bảng 4.8: ANOVA Mơ hình Tổng độ lệch bình phƣơng Bậc tự do df Độ lệch bình phƣơng bình quân F Sig 1 Hồi qui 116.725 7 16.675 145.552 .000a Phần dư 30.016 262 .115 Tổng 146.741 269
Bảng 4.8 Trị số thống kê F được tính từ giá trị R2 của mơ hình đầy đủ, giá trị sig < 0.05 cho thấy sẽ an toàn khi bác bỏ giả thuyết Ho cho rằng tất cả các hệ số hồi qui bằng 0 (ngoại trừ hằng số), mơ hình hồi qui tuyến tính bội được xây dựng phù hợp với tập dữ liệu và có thể sử dụng được
4.6.4 Kiểm định giả thuyết về ý nghĩa của hệ số hồi qui
Kết quả trong bảng 4.9 cho thấy các hệ số hồi qui riêng phần β1, β2, β3, β4, β5, β6, β7 đều dương (>0) và có mức ý nghĩa (sig.) < 0.05. Như vậy chấp nhận các giả thuyết: Sự hỗ trợ từ nhà quản lý cấp cao; chất lượng thông tin; kinh nghiệm và năng lực của đội dự án; văn hóa doanh nghiệp; năng lực nhà tư vấn; Sự huấn luyện và trình độ của nhân viên trong Doanh nghiệp ; Cơ sở hạ tầng, chất lượng thiết bị cho việc tổ chức hệ thống thơng tin có ảnh hưởng đến việc tổ chức hệ thống thơng tin kế tốn tại các doanh nghiệp trong môi trường công nghệ thông tin. Như vậy, chấp nhận các giả thuyết:
Giả thuyết H1: Kinh nghiệm và năng lực của đội dự án có ảnh hưởng đến việc
tổ chức hệ thống thơng tin kế tốn trong các Doanh nghiệp tại Việt Nam trong môi trường công nghệ thông tin.
Giả thuyết H2: Sự hỗ trợ từ nhà quản lý cấp cao có ảnh hưởng đến việc tổ chức
hệ thống thông tin kế toán trong các Doanh nghiệp tại Việt Nam trong môi trường công nghệ thông tin.
Giả thuyết H3: Chất lượng thơng tin có ảnh hưởng đến việc tổ chức hệ thống
thơng tin kế tốn trong các Doanh nghiệp tại Việt Nam trong môi trường công nghệ thông tin.
Giả thuyết H4: Sự huấn luyện và trình độ của nhân viên trong Doanh nghiệp có
ảnh hưởng đến việc tổ chức hệ thống thơng tin kế tốn trong các Doanh nghiệp tại Việt Nam trong môi trường công nghệ thông tin.
Giả thuyết H5: Văn hóa trong Doanh nghiệp có ảnh hưởng đến việc tổ chức hệ
thống thơng tin kế tốn trong các Doanh nghiệp tại Việt Nam trong môi trường công nghệ thông tin.
Giả thuyết H6: Năng lực của nhà tư vấn có ảnh hưởng đến việc tổ chức hệ thống thơng tin kế tốn trong các Doanh nghiệp tại Việt Nam trong môi trường công nghệ thông tin.
Giả thuyết H7: Cơ sở hạ tầng, chất lượng thiết bị cho việc tổ chức hệ thống
thơng tin có ảnh hưởng đến việc tổ chức hệ thống thông tin kế toán trong các Doanh nghiệp tại Việt Nam trong môi trường công nghệ thông tin.
Bảng 4.9 Trọng số hồi qui Mơ hình Hệ số chƣa chuẩn hóa Hệ số chuẩn
hóa t Sig. Collinearity Statistics
B Sai số
chuẩn β Tolerance VIF
1 Hằng số -1.122 .186 -6.042 .000 MANAG .247 .031 .236 8.049 .000 .909 1.100 EXPER .119 .033 .115 3.564 .000 .755 1.324 RELAT .218 .036 .193 6.051 .000 .769 1.301 QUALI .256 .029 .292 8.851 .000 .715 1.398 CULTU .297 .033 .291 8.908 .000 .733 1.363 TRAIN .064 .027 .067 2.318 .021 .942 1.061 INFRAS .176 .030 .208 5.902 .000 .631 1.586 4.6.5 Dị tìm các vi phạm giả định cần thiết 4.6.5.1 Giả định về phân phối chuẩn của phần dƣ
Phần dư có thể khơng tn theo phân phối chuẩn vì những lý do như: sử dụng sai mơ hình, phương sai khơng phải là hằng số, số lượng các phần dư không đủ nhiều để phân tích,….Vì vậy chúng ta nên thử nhiều cách khảo sát khác nhau. Một cách khảo sát đơn giản nhất là xây dựng biểu đồ tần số của các phần dư.
Biểu đồ tần số của phần dư chuẩn hóa (hình 4.1) cho thấy một đường cong phân phối chuẩn được đặt chồng lên biểu đồ tần số. Thật không hợp lý khi chúng ta kỳ vọng rằng các phần dư quan sát có phân phối hồn tồn chuẩn vì ln ln có những chênh lệch do lấy mẫu. Ngay cả khi các sai số có phân phối chuẩn trong tổng thể đi nữa thì phần dư trong mẫu quan sát cũng chỉ xấp xỉ chuẩn mà thơi. Ở đây, ta có thể nói phân phối phần dư xấp xỉ chuẩn (trung bình Mean = 0.00, và độ lệch chuẩn Std.Dev. = 0.987 tức là gần bằng 1). Do đó có thể kết luận rằng giả thiết phân phối chuẩn không bị vi phạm.
4.6.5.2 Giả định khơng có mối tƣơng quan giữa các biến độc lập
(Đo lƣờng đa cộng tuyến)
Cộng tuyến là trạng thái trong đó các biến độc lập có tương quan chặt chẽ với nhau. Vấn đề của hiện tượng cộng tuyến là chúng cung cấp cho mơ hình những thơng tin rất giống nhau, và rất khó tách rời ảnh hưởng của từng biến một đến biến phụ thuộc. Hiệu ứng khác của sự tương quan khá chặt giữa các biến độc lập là nó làm tăng độ lệch chuẩn của các hệ số hồi qui và làm giảm giá trị thống kê t của kiểm định ý nghĩa của chúng nên các hệ số có khuynh hướng kém ý nghĩa hơn khi khơng có đa cộng tuyến trong khi hệ số xác định R2 vẫn khá cao (Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc,