CHƢƠNG 2 : THIẾT KẾ LUẬN VĂN VÀ PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
2.2 Thu thập và xử lý dữ liệu
2.2.1.1 Xây dựng thang đo
Theo Creswell (2003), trong nghiên cứu khoa học có 3 cách để có thang đo sử dụng trong nghiên cứu: (1) Sử dụng thang đó đã có - sử dụng nguyên thang đo do các nhà nghiên cứu trƣớc đây xây dựng; (2) Sử dụng thang đo đã có nhƣng bổ sung và điều chỉnh cho phù hợp với không gian nghiên cứu; (3) Xây dựng thang đo hoàn toàn mới.
Trong nội dung cơ sở lý thuyết ở chƣơng 1, các khái niệm nghiên cứu, đều là khái niệm đơn chứng. Thang đo các khái niệm đƣợc tổng hợp từ thang đó có sẵn từ những nghiên cứu trƣớc, nhƣng có điều chỉnh, bổ sung cho phù hợp với phạm vi và không gian nghiên cứu. Các khái niệm nghiên cứu đều đƣợc thiết kế đo lƣờng theo thang đo Likert 5 mức độ (Likert, 1932). Với thang đo này, nghiên cứu sẽ thấy đƣợc ý kiến của đối tƣợng đƣợc khảo sát thể hiện ở từng nhân tố tác động đến quyết định của họ ở mức độ nhiều hay ít đƣợc biểu hiện bằng các con số từ 1 đến 5 ứng với các quy ƣớc 1 = Hồn tồn khơng đồng ý; 2 = Khơng đồng ý; 3 = Bình thƣờng; 4 = Đồng ý; 5 = Hoàn toàn đồng ý.
a. Thang đo so sánh hướng lên
Thang đo so sánh hƣớng lên gồm 4 biến quan sát đƣợc hiệu chỉnh từ nghiên cứu của Gibbons và Buunk (1999) gồm 7 biến quan sát và Eddleston (2009) gồm 4 biến quan sát. Ký hiệu và nội dung của các biến trong thang đo này đƣợc thể hiện ở bảng 2.1:
Bảng 2.1: Thang đo so sánh hƣớng lên Mã hóa Nội dung
UP1 Anh/chị thƣờng so sánh sự nghiệp của mình với sự nghiệp của những ngƣời giữ vị trí cao hơn trong doanh nghiệp.
UP2 Anh/chị thƣờng xuyên đánh giá về sự phát triển của bản thân bằng cách so sánh sự nghiệp của mình với những ngƣời thành cơng hơn anh/chị.
UP3 Anh/chị có động lực lớn đối với việc đạt đƣợc thành công giống nhƣ những ngƣời thành công hơn anh/chị.
UP4 Anh/chị đánh giá về thành công trong sự nghiệp của bản thân dựa trên việc so sánh với những ngƣời thành công hơn anh/chị.
(Nguồn: Gibbons và Buunk, 1999; Eddleston, 2009) b. Thang đo so sánh hướng xuống
Thang đo so sánh hƣớng xuống gồm 4 biến quan sát đƣợc hiệu chỉnh từ nghiên cứu của Gibbons và Buunk (1999) gồm 7 biến quan sát và của Eddleston (2009) gồm 5 biến quan sát. Ký hiệu và nội dung của các biến trong thang đo này đƣợc thể hiện ở bảng 2.2:
Bảng 2.2: Thang đo so sánh hƣớng xuống Mã hóa Nội dung
DOWN1 Khi đánh giá sự nghiệp của mình, anh/chị thƣờng tập trung vào việc bản thân đạt đƣợc nhiều thành công hơn ngƣời khác.
DOWN2 Khi đánh giá về thành tựu trong đạt đƣợc trong sự nghiệp của mình, anh/chị thƣờng cảm thấy hài lịng với bản thân hơn những ngƣời khác. DOWN3
Khi so sánh sự nghiệp của anh/chị với những ngƣời khác, anh/chị thƣờng cảm thấy rằng mình đã làm đƣợc nhiều hơn so với sự nghiệp của họ
DOWN4
Khi so sánh sự nghiệp của mình với những ngƣời khác, anh/chị thƣờng cảm thấy tự hào về những thành tựu mà anh/chị đã đạt đƣợc trong sự nghiệp.
c. Thang đo sự hài lịng trong cơng việc
Thang đo sự hài lịng trong cơng việc gồm 4 biến quan sát đƣợc hiệu chỉnh từ nghiên cứu của Eddleston (2009) gồm 6 biến quan sát đo sự hài lòng của ngƣời lao động khi thực hiện so sánh xã hội. Ký hiệu và nội dung của các biến trong thang đo này đƣợc thể hiện ở bảng 2.3:
Bảng 2.3: Thang đo sự hài lịng trong cơng việc Mã hóa Nội dung
SAT1 Anh/chị đang nhận đƣợc mức lƣơng cao hơn so với những ngƣời làm cùng vị trí ở các cơng ty khác.
SAT2 Anh/chị đƣợc đề bạt giữ vị trí quản lý trong cơng ty.
SAT3 Anh/chị đƣợc đánh giá cao trong lĩnh vực mà mình làm việc. SAT4 Anh/chị đƣợc thăng chức nhanh hơn so với đồng nghiệp.
(Nguồn: Eddleston, 2009)
Nhƣ vậy, bảng câu hỏi dùng trong thu thập dữ liệu đƣợc xây dựng bao gồm 12 biến quan sát, đo 3 khái niệm nghiên cứu theo thang đo Likert 5 mức độ. Trong đó, 4 biến quan sát đo lƣờng xu hƣớng so sánh lên, 4 biến quan sát đo lƣờng xu hƣớng so sánh xuống, 4 biến quan sát đo lƣờng mức độ hài lòng của nhân viên kế tốn. Ngồi ra, bảng câu hỏi cịn có 7 câu hỏi đƣợc dùng để thu thập thông tin của mẫu nghiên cứu.
2.2.1.2 Mẫu nghiên cứu và phương pháp thu thập dữ liệu a. Mẫu nghiên cứu
Quá trình lấy mẫu chủ yếu liên quan đến việc xác định đối tƣợng mục tiêu, xác định khung mẫu, lựa chọn một phƣơng pháp lấy mẫu, xác định kích thƣớc mẫu và chọn các yếu tố mẫu (Zikmund, 2003). Mẫu tổng thể đƣợc định nghĩa là tập hợp đầy đủ của các đơn vị phân tích đang đƣợc điều tra, trong khi yếu tố là đơn vị mà từ đó các dữ liệu cần thiết đƣợc thu thập.
Theo Hair và cộng sự (2014) thì tỷ lệ quan sát/biến đo lƣờng là 10:1 sẽ là tốt nhất (nghĩa là 1 biến đo lƣờng cần 10 quan sát là tốt nhất). Trong mơ hình nghiên cứu có 12 quan sát, do đó kích thƣớc mẫu tối thiểu đƣuợc xác định là 12*10 = 120 mẫu. Để đảm bảo số lƣợng mẫu nghiên cứu, phƣơng pháp chọn mẫu thuận tiện để thực hiện.
b. Phương pháp và thời gian khảo sát
Để đáp ứng thông tin yêu cầu cho nghiên cứu, đối tƣợng điều tra là các nhân viên kế toán hiện tại đang làm việc trong các doanh nghiệp nhỏ và vừa trên địa bàn Thành phố Hà Nội.
Nghiên cứu này nhằm kiểm định các thang đo, và các giả thuyết nghiên cứu sử dụng thang đo Likert 5 mức độ để thiết kế bảng câu hỏi. Trƣớc tiên, khảo sát sơ bộ, tiến hành khảo sát sơ bộ 50 nhân viên kế tốn đang cơng tác tại các doanh nghiệp thƣơng mại nhỏ và vừa tại Hà Nội để phát hiện những sai sót trong bảng câu hỏi sơ bộ chắt lọc từ nghiên cứu định tính. Sau đó, tiếp tục điều chỉnh những sai sót để có bảng phỏng vấn chính thức và tiến hành nghiên cứu định lƣợng chính thức. Kết quả phân tích ban sơ bộ cho thấy các thang đo đều khá tốt, với độ tin cậy > 0.75. Vì vậy, 50 mẫu này tiếp tục đƣợc sử dụng nhƣ một phần của khảo sát chính thức và bảng câu hỏi không cần phải hiệu chỉnh thêm.
Bảng câu hỏi đƣợc tác giả gửi đi với 3 hình thức: gửi bảng câu hỏi trực tuyến qua Google Form, gửi thƣ điện tử và phát bảng câu hỏi đã đƣợc in sẵn trực tiếp đến ngƣời đƣợc khảo sát. Tuy nhiên để đảm bảo lƣợng mẫu cần thiết tác giả tiến hành thu thập thông tin với lƣợng mẫu là 300 mẫu. Đối tuợng khảo sát sẽ là: nhân viên đang lamg việc trong các doanh nghiệp thƣơng mại nhỏ và vừa tại Hà Nội. Thời gian tiến hành điều tra đƣợc thực hiện từ Tháng 3/2021 đến Tháng 4/2021.
2.2.2 Xử lý dữ liệu
Các dữ liệu sau khi thu thập sẽ đƣợc tiến hành mã hóa, làm sạch và xử lý bằng cơng cụ SPSS. Các phƣơng pháp phân tích đƣợc sử dụng trong việc đánh giá thang đo, kiểm định mơ hình lý thuyết và các giả thuyết nghiên cứu gồm: kiểm định độ tin
cậy của các thang đo, phân tích nhân tố khám phá (EFA), phân tích hồi quy đa biến, kiểm tra sự khác biệt các thuộc tính giữa các nhóm lao động.
2.2.2.1 Kiểm định độ tin cậy của các thang đo
Đối với thang đo trực tiếp, để đo lƣờng độ tin cậy thì chỉ số độ thống nhất nội tại thƣờng đƣợc sử dụng chính là hệ số Cronbach’s Alpha với mục tiêu xem xét liệu các câu hỏi trong thang đo có cùng cấu trúc hay không. Hệ số Cronbach’s Alpha càng lớn thì độ nhất quán nội tại càng cao. Sử dụng phƣơng pháp kiểm định bằng hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha trƣớc khi phân tích nhân tố khám phá (EFA) để loại các biến khơng phù hợp vì các biến này có thể tạo ra các yếu tố giả (Nguyễn Đình Thọ và ctg, 2011).
Hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha chỉ cho biết các biến đo lƣờng có liên kết với nhau hay không nhƣng không cho biết các biến nào cần phải loại bỏ và biến nào cần đƣợc giữ lại. Do đó, kết hợp sử dụng hệ số tƣơng quan biến - tổng để loại ra những biến khơng đóng góp nhiều cho khái niệm cần đo (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008). Các tiêu chí sử dụng khi thực hiện đánh giá độ tin cậy thang đo gồm:
- Hệ số tin cậy Cronbach Alpha: lớn hơn 0.8 là thang đo lƣờng tốt; từ 0.7 đến 0.8 là sử dụng đƣợc; từ 0.6 trở lên là có thể sử dụng trong trƣờng hợp khái niệm nghiên cứu là mới hoặc là mới trong hoàn cảnh nghiên cứu (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008). Trong nghiên cứu này, tác giả chọn thang đo có độ tin cậy là từ 0.6 trở lên.
- Hệ số tƣơng quan biến - tổng: các biến quan sát có tƣơng quan biến -tổng nhỏ (nhỏ hơn 0.3) đƣợc xem là biến rác thì sẽ đƣợc loại ra và thang đo đƣợc chấp nhận khi hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha đạt yêu cầu.
2.2.2.2 Phân tích nhân tố khám phá (EFA)
Phân tích nhân tố đƣợc dùng để tóm tắt dữ liệu và rút gọn tập hợp các yếu tố quan sát thành những yếu tố chính (gọi là các nhân tố) dùng trong phân tích, kiểm
định tiếp theo. Các nhân tố đƣợc rút gọn này sẽ có ý nghĩa hơn nhƣng vẫn chứa đựng hầu hết nội dung thông tin của tập biến quan sát ban đầu. Phân tích nhân tố khám phá đƣợc dùng để kiểm định giá trị khái niệm của thang đo.
Cách thực hiện và tiêu chí đánh giá trong phân tích nhân tố khám phá EFA: - Phƣơng pháp: Đối với thang đo đa hƣớng, sử dụng phƣơng pháp trích yếu tố là Principal Axis Factoring với phép quay Promax và điểm dừng khi trích các yếu tố EigenValues lớn hơn hoặc bằng 1. Phƣơng pháp này đƣợc cho rằng sẽ phản ánh dữ liệu tốt hơn khi dùng Principal Components với phép quay Varimax (Nguyễn Đình Thọ và ctg, 2011). Đối với thang đơn hƣớng thì sử dụng phƣơng pháp trích nhân tố Principal Components. Thang đo chấp nhận đƣợc khi tổng phƣơng sai trích đƣợc bằng hoặc lớn hơn 50% (Nguyễn Đình Thọ và ctg, 2011).
- Tiêu chuẩn: Theo Hair (2010), hệ số tải nhân tố phải lớn hơn hoặc bằng 0.5 để đảm bảo mức ý nghĩa thiết thực của phân tích nhân tố khám phá. Tuy nhiên, Các mức giá trị của hệ số tải nhân tố cụ thể nhƣ sau: mức 0,3 là mức tối thiểu đẻ biến quan sát đƣợc giữ lại; mức 0,5 là biến quan sát có ý nghĩa thống kê tốt; mức 0,7 là biến quan sát có ý nghĩa thống kê rất tốt.
Ngoài ra, tiêu chuẩn chọn mức giá trị hệ số tải nhân tố còn phụ thuộc vào cỡ mẫu, cụ thể nhƣ sau: cỡ mẫu ít nhất là 350 thì có thể chọn hệ số tải nhân tố lớn hơn 0,3; nếu cỡ mẫu khoảng 200 thì nên chọn hệ số tải nhân tố lớn hơn 0,4; nếu cỡ mẫu khoảng 100 thì nên chọn hệ số tải nhân tố lớn hơn 0,55; nếu cỡ mẫu khoảng 50 thì hệ số tải nhân tố phải lớn hơn 0,75.
Từ cơ sở lý thuyết trên, mơ hình sử dụng 12 biến quan sát cho phân tích nhân tố khám phá (EFA) và việc thực hiện tiến hành theo các bƣớc sau:
- Đối với các biến quan sát đo lƣờng các khái niệm thành phần đều là các thang đo đơn hƣớng nên sử dụng phƣơng pháp trích nhân tố Principal Components với phép quay Varimax và điểm dừng khi trích các yếu tố có EigenValues lớn hơn 1.
+ Kiểm định Barlett: các biến quan sát có tƣơng quan với nhau trong tổng thể. + Xem xét trị số KMO: nếu KMO trong khoảng từ 0.5 - 1 thì phân tích nhân tố là thích hợp với các dữ liệu (Hồng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
+ Để phân tích nhân tố khám phá EFA có giá trị thực tiễn, tiến hành loại các biến quan sát có hệ số tải nhân tố nhỏ hơn 0.5.
+ Xem lại thông số EigenValues (đại diện cho phần biến thiên đƣợc giải thích bởi mỗi nhân tố) có giá trị lớn hơn 1.
+ Xem xét tổng phƣơng sai trích (yêu cầu lớn hơn hoặc bằng 50%): cho biết các nhân tố đƣợc trích giải thích% sự biến thiên của các biến quan sát.
2.2.2.3 Phân tích hồi quy đa biến a. Phân tích tương quan a. Phân tích tương quan
Các thang đo đã qua đánh giá đạt yêu cầu đƣợc đƣa vào phân tích tƣơng quan Pearson. Phân tích tƣơng quan Pearson đƣợc thực hiện giữa các biến phụ thuộc và biến độc lập nhằm khẳng định mối liên hệ tuyến tính giữa các biến này và khi đó việc sử dụng phân tích hồi quy tuyến tính là phù hợp. Hệ số tƣơng quan Pearson (r) có giá trị trong khoảng (-1,+1). Giá trị tuyệt đối của r càng tiến đến 1 khi hai biến có mối tƣơng quan tuyến tính chặt chẽ. Giá trị r = 0 chỉ ra rằng hai biến khơng có quan hệ tuyến tính (Hồng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
b. Phân tích hồi quy đa biến
Sau khi kết luận hai biến có mối quan hệ tuyến tính với nhau thì có thể mơ hình hóa mối quan hệ nhân quả này bằng hồi quy tuyến tính (Hồng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
Nghiên cứu thực hiện hồi quy đa biến theo phƣơng pháp Enter: tất cả các biến đƣợc đƣa vào một lần và xem xét các kết quả thống kê liên quan.
Quá trình kiểm định giả thuyết đƣợc thực hiện theo các bƣớc sau: - Kiểm định giả thuyết về độ phù hợp của mơ hình
- Kiểm định giả thuyết về ý nghĩa của hệ số hồi quy từng thành phần.
- Kiểm định giả thuyết về phân phối chuẩn của phần dƣ: dựa theo biểu đồ tần số của phần dƣ chuẩn hóa; xem giá trị trung bình bằng 0 và độ lệch chuẩn bằng 1.
- Kiểm tra giả định về hiện tƣợng đa cộng tuyến thông qua giá trị của dung sai (Tolerance) hoặc hệ số phóng đại phƣơng sai VIF (Variance Inflation Factor). Nếu VIF lớn hơn 10 thì có hiện tƣợng đa cộng tuyến (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
- Xác định mức độ ảnh hƣởng của các yếu tố tác động: hệ số beta của yếu tố nào càng lớn thì có thể nhận xét yếu tố đó có mức độ ảnh hƣởng cao hơn các yếu tố khác trong mơ hình nghiên cứu.
Dựa vào mơ hình lý thuyết, phƣơng trình hồi quy có dạng nhƣ sau:
Sự hài lòng
CHƢƠNG 3: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU SO SÁNH XÃ HỘI VÀ ẢNH HƢỞNG SỰ HÀI LÕNG CÔNG VIỆC CỦA CÁC KẾ TỐN VIÊN
3.1 Mơ tả mẫu nghiên cứu
Quá trình điều tra mẫu nghiên cứu đƣợc thực hiện từ tháng 3/2021 đến tháng 4/2021. Dữ liệu thu thập đƣợc thông qua bảng câu hỏi chi tiết đối với những đối tƣợng 4/2021. Dữ liệu thu thập đƣợc thông qua bảng câu hỏi chi tiết đối với những đối tƣợng là các kế toán viên đang làm việc tài các doanh nghiệp thƣơng mại nhỏ và vừa tại Hà Nội.
Tổng số bảng khảo sát phát ra là 300. Kết quả thu về 262 phiếu. Các phiếu đƣợc kiểm tra và loại bỏ những bảng khảo sát không hợp lệ do thông tin trả lời không đầy đủ hoặc đối tƣợng làm khảo sát không thuộc phạm vi đối tƣợng nghiên cứu nhƣ khơng thuộc bộ phận kế tốn, kết quả 243 bảng khảo sát hợp lệ. Đạt yêu cầu về kích thƣớc mẫu tối thiểu là 120 nên đƣợc sử dụng để mã hóa và phân tích bằng SPSS. Mẫu đƣa vào nghiên cứu đƣợc tiến hành phân tích thơng kê mơ tả và có cơ cấu nhƣ trong bảng 3.1:
Bảng 3.1. Tóm tắt thơng tin cá nhân của đối tƣợng tham gia khảo sát.
Đặc điểm mẫu Tần số Tỷ lệ % Giới tính Nam 26 10,7% Nữ 217 89,3% Total 243 100,0% Hôn Nhân Độc thân 109 44,9% Kết hôn 134 55,1% Total 243 100,0% Độ tuổi Dƣới 23 tuổi 14 5,8% Từ 23 đến 28 tuổi 102 42,0% Từ 29 đến 34 tuổi 114 46,9% Trên 34 tuổi 13 5,3% Total 243 100,0% Học vấn Cao đẳng 63 25,9% Đại học 160 65,8% Trên đại học 20 8,2% Total 243 100,0%
Đặc điểm mẫu Tần số Tỷ lệ %