.4 Cấu trúc câu hỏi

Một phần của tài liệu (LUẬN văn THẠC sĩ) các nhân tố tác động đến việc nâng cao thông tin hữu ích của báo cáo tài chính kế toán các đơn vị hành chính sự nghiệp nghiên cứu thực nghiệm tại tỉnh tây ninh (Trang 77 - 83)

Tiêu chí Biến

quan sát

Thang đo Likert

A. Thông tin chung

B. Nội dung thống kê

C1. Các nhân tố

1 Quy định về pháp lý 5 5 điểm 2 Trình độ chun mơn, nghiệp vụ 4 5 điểm 3 Điều kiện kinh tế - tài chính, ngân sách Nhà nước 4 5 điểm 4 Điều kiện nơi làm việc 3 5 điểm

5 Công cụ hỗ trợ 5 5 điểm

C2. Nâng cao thơng tin hữu ích của báo cáo tài chính kế tốn các đơn vị HCSN

4 5 điểm

3.3.2.3 Mẫu nghiên cứu * Phương pháp chọn mẫu * Phương pháp chọn mẫu

Trong bài viết, tác giả sử dụng phương pháp chọn mẫu thuận tiện. Đây là phương pháp chọn mẫu phi xác suất, có nghĩa dựa trên sự thuận lợi hay dựa trên tính dễ tiếp cận của đối tượng, chọn đối tượng mà tác giả có thể tiếp cận được (Nguyễn Đình Thọ, 2011). Qua phương pháp này, giúp việc nghiên cứu thuận tiện, tiết kiệm thời gian, chi phí nghiên cứu, dễ tiếp cận và dễ lấy thông tin. Phương pháp này vẫn có nhược điểm là khơng thể kết luận cho tổng thể từ kết quả mẫu, không thể hiện tổng qt cho đám đơng.

* Kích thước mẫu :

Theo Hair & ctg (2006), kích thước mẫu tối thiểu để sử dụng EFA là 50 và 5:1 là tỷ lệ số quan sát/biến đo lường, điều này có nghĩa 1 biến đo lường cần tối thiểu 5 biến quan sát, tức là kích thước mẫu = số biến quan sát * 5. Số quan sát hiểu một cách đơn giản là số phiếu khảo sát hợp lệ cần thiết; biến đo lường đơn giản là một câu hỏi đo lường trong bảng khảo sát. Để đảm bảo phân tích hồi quy thì mẫu phải đảm bảo n≥50+8p, với n là kích thước mẫu và p là số lượng của biến độc lập trong mơ hình, Nguyễn Đình Thọ (2013).

Dựa vào lý thuyết, tác giả xây dựng sự tác động đến vận dụng hệ thống kế toán thơng qua mơ hình 01 biến phụ thuộc với 04 biến quan sát và 05 biến độc lập với 21 biến quan sát. Vì vậy số mẫu nghiên cứu tối thiểu cần thiết cho nghiên cứu sẽ là 5*25 = 125 (thỏa mãn n ≥ 50+8*5=90 mẫu). Tác giả chọn gửi đi thông qua công cụ Google Doc, phát trực tiếp đến tay người khảo sát, và thu về 136 mẫu phiếu hợp lệ đưa vào phân tích dữ liệu.

3.3.2.4 Đối tượng khảo sát

Trong bài luận văn đối tượng chủ yếu là các kế toán viên, kế toán trưởng, cán bộ quản lý đang làm việc, người có kinh nghiệm kế tốn hoặc đã từng làm cơng tác kế toán tại các đơn vị HCSN tỉnh Tây Ninh, các đối tượng am hiểu kế toán HCSN tại tỉnh Tây Ninh.

3.3.2.5 Các bước phân tích dữ liệu

 Kiểm định độ tin cậy của thang đo thông qua hệ số Cronbach’s Alpha

Hệ số này đo lường tính nhất quán của các biến quan sát trong cùng một thang đo để đo lường cùng một khái niệm (Nguyễn Đình Thọ, 2011).

- Cronbach’s Alpha được sử dụng trước để bỏ các biến không phù hợp. Cronbach’s Alpha từ 0,6 trở lên, và hệ số tương quan biến tổng phải lớn hơn 0,3 thì các biến quan sát trong thang đo được chấp nhận đo, thang đo lường đủ điều kiện. Nếu hệ số alpha nhỏ hơn 0,6 thì cần loại bỏ biến quan sát đó để đạt tiêu chuẩn. (Nunally & Burnstein 1994; dẫn theo Nguyễn Đình Thọ & Nguyễn Thị Mai Trang, 2009).

- Cronbach’s Alpha trong khoảng từ 0,8 đến gần bằng 01 thì thang đo rất tốt và từ 0,7 đến gần bằng 0,8 là sử dụng tốt.

- Hệ số tương quan biến tổng (Corrected item – total correlation) của các biến đo lường thành phần ≥ 0,3 thì biến đó đạt u cầu. Ngược lại, các biến có hệ số tương quan biến tổng nhỏ hơn 0,3 được coi là biến không đạt, cần loại khỏi mơ hình (Nunnally & Peterson 1994)

 Phân tích nhân tố khám phá EFA ( Exploratory Factor Analysis)

Phân tích nhân tố khám phá là một kỹ thuật dùng để phân tích mối quan hệ đa biến, rút gọn một tập biến quan sát thành một tập biến (các nhân tố) ít hơn để chúng

có ý nghĩa hơn (Hari &ctg 1998). Sử dụng EFA, thì hệ số tương quan giữa các biến phải ≥ 0,3 là đạt mức tối thiểu. Điều kiện để phân tích nhân tố khám phá là phải thỏa mãn các yêu cầu :

- Kiểm định Bartle : Xem xét trong nhân tố các biến quan sát có sự tương quan nhau hay khơng. Kiểm định giả thuyết H0 : Các biến quan sát phản ánh những khía cạnh khác nhau của cùng một nhân tố khơng có mối tương quan với nhau. Trường hợp H0 khơng thể bị bác bỏ thì khơng đủ điều kiện để áp dụng phân tích.

- Hệ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) là chỉ số được dùng để xem xét sự thích hợp của phân tích nhân tố. KMO phải lớn hơn 0,5. Theo Kaiser (1974) KMO ≥ 0,9 rất tốt, KMO ≥ 0,8 tốt, KMO ≥ 0,07 được, KMO ≥ 0,06 tạm được, KMO ≥ 0,05 xấu, KMO < 0,05 khơng chấp nhận được (Nguyễn Đình Thọ, 2011)

- Kiểm định Phương sai trích, tổng Total Varicance Explained > 50%, Eigenvalue có giá trị ≥ 1 (Hồng Trọng và Chu Mộng Ngọc, 2008), tiêu chuẩn được chấp nhận là Phương sai trích lớn hơn 50%. Ví dụ tổng phương sai cộng dồn của các yếu tố 59,813%, điều này tương đương sự biến thiên của các nhân tố được giải thích bởi các biến quan sát với 59,813% .

Tóm lại, các biến quan sát phải đáp ứng các điều kiện : Hệ số Cronbach’s Alpha, Kiểm định Bartle, Kiểm định KMO, Kiểm định phương sai trích các nhân tố được chấp nhận. Trong các biến nếu biến nào khơng thỏa mãn thì sẽ được loại bỏ. Biến còn lại sẽ được quan sát thỏa yêu cầu kiểm định.

Tiếp đến, phân tích EFA cho biến độc lập và biến quan sát. Xem xét biến nào có sự tác động, tiếp tục phân tích mức độ ảnh hưởng của các nhân tố khảo sát thông qua mơ hình hồi quy với hỗ trợ từ phần mềm SPSS.

Phân tích hồi quy

Phân tích này là một phân tích thống kê để xác định xem các biến độc lập (biến thuyết minh) quy định các biến phụ thuộc (biến được thuyết minh) như thế nào.

Sử dụng ANOVA để kiểm định. Mức ý nghĩa có độ tin cậy 95% (sig ≤ 95%) thì mơ hình thiết lập được xem là phù hợp.

 Kiểm định mơ hình

Kiểm định đa cộng tuyến, các biến độc lập có một liên hệ chặt chẽ tương quan với nhau. Dùng VIF hệ số phương sai, với VIF càng nhỏ thì khả năng đa cộng tuyến càng nhỏ. Điều kiện thỏa mãn VIF < 10 thì khơng có xuất hiện đa cộng tuyến (Nguyễn Đình Thọ, 2014)

3.3.2.6 Cơng cụ sử dụng phân tích

Sử dụng cơng cụ Excel 2010 và phần mềm SPSS 20.0 hỗ trợ phân tích dữ liệu trong bài nghiên cứu.

KẾT LUẬN CHƯƠNG 3

Tác giả trình bày quy trình nghiên cứu của bài luận văn, xây dựng thang đo và bảng câu hỏi khảo sát, mục tiêu khảo sát, phương pháp khảo sát, mẫu kháo sát và các phương pháp phân tích được tác giả lựa chọn sử dụng trong bài.

Mục tiêu bài viết là xác định các nhân tố tác động đến việc việc nâng cao thơng tin hữu ích của báo cáo tài chính kế tốn các đơn vị Hành chính sự nghiệp , đo lường mức độ ảnh hưởng của từng nhân tố tác động, đề ra những giải pháp đẩy mạnh hệ thống kế tốn HCSN. Từ đó, tác giả thiết kế bảng câu hỏi, thang đo tương ứng với mơ hình đề nghị bao gồm 01 biến phụ thuộc và 05 biến độc lập.

Đối tượng khảo sát chủ yếu là kế toán trưởng, cán bộ quản lý đang làm việc, các nhân viên kế tốn, người có kinh nghiệm về cơng tác kế tốn hoặc đã từng đảm nhiệm kế toán tại các đơn vị HCSN tại tỉnh Tây Ninh. Qua các bước thực hiện, tác giả tập hợp xử lý số liệu và phân tích bằng các phương pháp như thống kê tần số, hệ số Cronbach’alpha, phân tích nhân tố khám phá EFA, phân tích tương quan, phân tích hồi quy tuyến tính thơng qua cơng cụ hỗ trợ từ phần mềm SPSS.

CHƯƠNG 4

KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ BÀN LUẬN

4.1 Kết quả nghiên cứu định tính

Thơng qua phương pháp định tính, tác giả xây dựng bảng khảo sát cũng như các thành phần và thang đo nhằm hồn thiện mơ hình tốt hơn, giúp hỗ trợ cho việc nghiên cứu định lượng.

4.2 Kết quả nghiên cứu định lượng 4.2.1 Mô tả mẫu quan sát 4.2.1 Mô tả mẫu quan sát

Việc thu thập dữ liệu bằng phương pháp khảo sát trực tiếp, gửi mail và bằng công cụ Google Docs. Số lượng 155 phiếu khảo sát được gửi đi, sau khi loại bỏ những phiếu không hợp lệ, thì thu được 136 phiếu hợp lệ để đưa vào phân tích chính thức. Qua khảo sát, số liệu được tổng hợp xử lý và mã hóa bằng phần mềm SPSS.

Một phần của tài liệu (LUẬN văn THẠC sĩ) các nhân tố tác động đến việc nâng cao thông tin hữu ích của báo cáo tài chính kế toán các đơn vị hành chính sự nghiệp nghiên cứu thực nghiệm tại tỉnh tây ninh (Trang 77 - 83)

Tải bản đầy đủ (PDF)

(145 trang)