“Trong nghiên cứu này, tác giả tiến hành nghiên cứu định lượng sơ bộ để khẳng
định sự phù hợp của nhân tố mới được phát hiện trong phần nghiên cứu định tính. Đối với biến mới tác gỉả sẽ đề xuất thang đo dựa trên nghiên cứu định tính
(phỏng vấn sâu). Thang đo này sẽ được kiểm định bằng phân tích nhân tố và kiểm tra độ tin cậy.
Thang đo sẽ được đánh giá dựa trên thang Likert 5 mức độ từ 1-rất không đồng ý, 2-khơng đồng ý, 3- bình thường, 4-đồng ý đến 5-rất đồng ý.”
Như vậy mơ hình hồi quy sẽ bao gồm các biến như sau:
- Biến điều tiết là quy mô công ty về mặt nhân sự, số năm sử dụng dịch vụ thuế trực tuyến.
- Biến độc lập là tính hiệu quả, sự an tồn và bảo mật, thiết kế Web, chất lượng dịch vụ, niềm tin vào Internet, niềm tin đối với cơ quan Thuế.
- Biến phụ thuộc là sự hài lòng của doanh nghiệp đối với dịch vụ thuế trực tuyến.
Ở bước nghiên cứu sơ bộ này, tác giả nghiên cứu trên 50 kế toán thuế nhằm hiệu chỉnh lại các thang đo lường.
3.3.1. Kiểm định độ tin cậy bằng hệ số Crobach Alpha trong nghiên cứu sơ bộ
Tác giả nghiên cứu định lượng sơ bộ nhằm kiểm tra độ tin cậy của thang đo. Nghiên cứu này giúp loại bỏ những biến chưa phù hợp (nếu có), từ đó xây dựng lại thước đo hồn chỉnh cho nghiên cứu định lượng chính thức của luận án.
Nghiên cứu được tiến hành với 50 kế tốn thuế có thực hiện giao dịch trực tuyến với“cơ quan thuế trên địa bàn thành phố Hà Nội. 50 kế toán này được chọn ra theo phương pháp chọn mẫu thuận tiện. Độ tin cậy của thang đo được đánh giá thông qua hệ số Cronbach Alpha. Với các thang đo có kết quả Cronbach Alpha từ 0,6 trở lên được coi là chấp nhận được. Các thang đo có hệ số Cronbach Alpha từ 0,7 đến 0,8 được coi là sử dụng được. Các thang đo có hệ số Cronbach Alpha từ 0,8 trở lên đến gần 1 là thang đo tốt. Hệ số tương quan biến tổng cho biết quan hệ của biến quan sát trung bình với các biến trong thang đo. Nếu hệ số tương quan biến tổng <0,3 thì biến được coi là biến rác và cần được loại bỏ (Hair và cộng sự, 1998).”
Trong nghiên cứu định lượng sơ bộ, tác giả chỉ quan tâm đến biến độc lập mà khơng xem xét đến các biến kiểm sốt bởi biến độc lập mới là điểm chính cần quan tâm trong nghiên cứu này. Việc xem xét các biến kiểm soát sẽ được đánh giá trong nghiên cứu định lượng chính thức để giúp mơ hình nghiên cứu chặt chẽ hơn.
Trong 50 phiếu phát ra, tỉ lệ phiếu thu về có thể sử dụng được là 50/50 đạt 100%. Kết quả đánh giá sơ bộ của thang đo như sau:
Kết quả chi tiết tại phụ lục 3 cho thấy các biến quan sát của các thang đo sơ bộ đều có hệ số tương quan biến tổng lớn hơn 0,3. Đồng thời hệ số Cronbach Alpha của các thang đo đều lớn hơn 0,6. Nên các thang đo sơ bộ này đủ độ tin cậy để tiếp tục đưa vào phân tích EFA sơ bộ
Bảng 3.1. Hệ số Cronbach Alpha
Nhân tố Biến quan sát
Hệ số Cronbach Alpha Chất lượng dịch vụ CL1, CL2, CL3, CL4 0,832 Tính hiệu quả HQ1, HQ2, HQ3, HQ4, HQ5, HQ6 0,939 Sự an toàn và bảo mật BM1, BM2, BM3, BM4, BM5, BM6 0,885 Thiết kế web TK1, TK2, TK3, TK4, TK5, TK6, TK7 0,892
Niềm tin vào internet NT1, NT2, NT3 0,779 Niềm tin đối với cơ quan
Thuế
NTC1, NTC2, NTC3, NTC4 0,877
Thang đo sự hài lòng HL1, HL2, HL3, HL4 0,763
Nguồn: Kết quả khảo sát
3.3.2. Phân tích nhân tố khám phá EFA
“Từ kết quả phân tích độ tin cậy của thang đo sơ bộ ở phần trên, việc phân tích
nhân tố được tiến hành dựa trên 30 biến quan sát của các biến độc lập ảnh hưởng đến sự hài lòng”về dịch vụ thuế điện tử tại doanh nghiệp. Kết quả đạt được hệ số KMO = 0,641 > 0,5 và kiểm định Barlett’s có giá trị 1.132,270 với mức ý nghĩa Sig = 0,000 < 0,05, cho thấy các biến quan sát thuộc cùng một nhân tố có tương quan chặt chẽ với nhau. Đồng thời tổng phương sai trích là 73,253% > 50% cho thấy 6 nhân tố này giải thích 73,253% sự biến thiên của tập dữ liệu và giá trị Eigenvalue = 1,964 >1 đủ tiêu chuẩn phân tích nhân tố. Và“hệ số tải nhân tố trong bảng ma trận nhân tố xoay của các biết quan sát đạt giá trị hội tụ và phân biệt. Như vậy sau khi kiểm định sơ bộ thang đo 34 biến quan sát (30 biến quan sát thuộc thang đo các yếu tố ảnh hưởng đến sự hài lòng, 4 biến quan sát thuộc thang đo hài lòng chung) đã cho thấy thang đo đạt độ tin cậy và có thể dùng để nghiên cứu chính thức.”
Bảng 3.2. Kiểm định KMO và Barlett’s cho các biến độc lập KMO and Bartlett's Test KMO and Bartlett's Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. ,641
Bartlett's Test of Sphericity
Approx. Chi-Square 1.132,270
Df 435
Sig. ,000
Bảng 3.3. Kết quả phân tích nhân tố EFA
Factor 1 2 3 4 5 6 HQ3 ,893 HQ2 ,847 HQ1 ,740 HQ6 ,723 HQ5 ,685 TK5 ,748 TK6 ,680 TK2 ,668 TK7 ,615 TK1 ,599 TK4 ,590 NTC3 ,876 NTC1 ,801 NTC4 ,737 NTC2 ,716 CL1 ,905 CL2 ,847 CL4 ,664 CL3 ,655 BM3 ,748 BM1 ,680 BM2 ,660 BM6 ,640 BM5 ,613 NT3 ,857 NT2 ,822 NT1 ,779
Extraction Method: Principal Axis Factoring.
Rotation Method: Promax with Kaiser Normalization. a. Rotation converged in 5 iterations.
3.3.3. Phân tích hồi quy
Tóm tắt mơ hình
Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate 1 ,906a ,820 ,795 ,21478 a. Predictors: (Constant), NTC, NT, CL, TK, BM, HQ
Bảng Model Summary có hệ số R bình phương hiệu chỉnh bằng 0,795 nghĩa là mơ hình hồi quy tuyến tính bội đã xây dựng phù hợp với tập dữ liệu là 79,95%. Nói cách khác 79,5% sự hài lịng có thể được giải thích bởi sự tác động của 6 nhân tố: Niềm tin đối với cơ quan thuế, Niềm tin đối với internet, chất lượng dịch vụ, thiết kế web, tính an tồn và bảo mật, tính hiệu quả.
Bảng 3.4. Kiểm định ANOVA
Model Sum of Squares df Mean Square F Sig.
1 Regression 9,061 6 1,510 32,739 ,000b Residual 1,984 43 ,046 Total 11,045 49 a. Biến phụ thuộc: HL Bảng 3.5. Hệ số hồi quy Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. B Std. Error Beta 1 (Constant) -1,740 ,473 -3,678 ,001 CL ,238 ,047 ,346 5,058 ,000 HQ ,214 ,050 ,301 4,254 ,000 BM ,239 ,067 ,251 3,561 ,001 TK ,236 ,034 ,473 6,875 ,000 NT ,313 ,070 ,295 4,501 ,000 NTC ,349 ,063 ,422 5,550 ,000 a. Biến phụ thuộc: HL
“Kết quả xác định hệ số hồi quy được thể hiện trong bảng trên cho thấy, các biến
độc lập được đưa vào mơ hình có quan hệ tuyến tính với biến phụ thuộc, với Sig trong kiểm định t đều nhỏ hơn 0,05. Vậy mơ hình hồi quy có ý nghĩa về mặt thống kê.”
Ngồi ra, kết quả phân tích ANOVA cho thấy giá trị kiểm định F = 32,739 có ý nghĩa thống kê vì Sig = 0,000 < 0,05. Do đó ta bác bỏ giả thuyết các biến độc lập có liên hệ với biến phụ thuộc. Vì thế, mơ hình hồi quy là phù hợp với dữ liệu nghiên cứu.