- Mơi trường văn hố: Bao gồm 4 nhân tố:
KHẢO SÁT n=
4.2 Phân tích nhân tố khám phá (EFA) chất lượng thông tin kế toán tại các đơn vị sự nghiệp giáo dục công lập trên địa bàn tỉnh Bình Dương
đơn vị sự nghiệp giáo dục công lập trên địa bàn tỉnh Bình Dương
Phương pháp phân tích nhân tố khám phá (EFA) được sử dụng để thu nhỏ và tóm tắt dữ liệu. Trong nghiên cứu này, phương pháp EFA dựa vào mối tương quan giữa các biến với nhau để rút gọn thành những nhân tố có nghĩa hơn. Cụ thể, khi đưa tất cả các biến thu thập được (24 biến quan sát) vào phân tích, các biến có thể có liên hệ với nhau. Khi đó, chúng sẽ được gom thành các nhóm biến có liên hệ để xem xét
65
và trình bày dưới dạng các nhân tố cơ bản tác động đến chất lượng thơng tin kế tốn tại các đơn vị sự nghiệp giáo dục cơng lập trên địa bàn tỉnh Bình Dương
Nghiên cứu tiến hành sử dụng phương pháp trích hệ số Principal component với phép quay Varimax tại điểm dừng khi trích các yếu tố có Eigenvalue > 1. Thang đo nào có tổng phương sai trích từ 50% trở lên là được chấp nhận (Gerbing & Anderson, 1988). Các biến có trọng số (Factor loading) nhỏ hơn 0.5 sẽ bị loại. Tại mỗi khái niệm có chênh lệch trọng số (Factor loading) lớn nhất và bất kỳ phải đạt ≥ 0.3 (Jabnoun & AL-Tamini, 2003). Trong phân tích nhân tố, yêu cầu cần thiết là hệ số KMO (Kaiser - Meyer - Olkin) phải có giá trị lớn (0.5 ≤ KMO ≤ 1), điều này
thể hiện phân tích nhân tố là thích hợp. Nếu hệ số KMO < 0.5 thì phân tích nhân tố có khả năng khơng thích hợp với các dữ liệu. Theo Kaiser (1974), KMO ≥ 0.9 là rất tốt; 0.9 > KMO ≥ 0.8 là tốt; 0.8 > KMO ≥ 0.7 là được; 0.7 > KMO ≥ 0.6 là tạm được, 0.6> KMO ≥ 0.5 là xấu và KMO < 0.5 là khơng thể chấp nhận được (Hồng Trọng và Mộng Ngọc, 2008).
Nhóm nghiên cứu tiến hành phân tích nhân tố khám phá (EFA) theo từng bước. Lần đầu thực hiện EFA, 19 biến đã nhóm lại thành 05 nhân tố. Sau 02 lần thực hiện phép quay, có 5 nhóm chính thức được hình thành.