.9 Bảng tổng hợp các biến đo lường chất lượng dịch vụ KTĐL

Một phần của tài liệu Luận văn thạc sĩ UEH các nhân tố bên trong của công ty kiểm toán tác động đến chất lượng dịch vụ kiểm toán độc lập tại TPHCM (Trang 57 - 62)

STT Tên biến Ký hiệu Thang đo Số lượng 1 Nhân tố thuộc về công ty kiểm tốn 29

1.1 Quy mơ FS Q1- Q5 5

1.2 Phí dịch vụ kiểm toán FE Q6 – Q9 4

1.3 Phạm vi và phí dịch vụ phi kiểm toán NA Q10 – Q14 5

1.4 Nhiệm kỳ kiểm toán AT Q15 – Q18 4

1.5 Mức độ am hiểu ngành nghề kinh doanh IE Q19 – Q21 3

1.6 Phương pháp kiểm toán AP Q22 – Q26 5

1.7 Kiểm soát chất lượng bên trong QC Q27 – Q29 3

2 Chất lượng dịch vụ KTĐL AQ Q30 – Q32 3

TỔNG CỘNG 32

3.3.4 Mẫu và phương pháp chọn mẫu

Phương pháp chọn mẫu được sử dụng là phương pháp phát triển mầm. Mẫu được chon từ các trợ lý kiểm tốn, trưởng nhóm kiểm tốn, chủ nhiệm kiểm tốn, chủ phần hùn tại các CTKT cung cấp dịch vụ KTĐL tại thành phố Hồ Chí Minh. Sau đó, các

đối tượng khảo sát này lại giới thiệu những người khác trong cùng công ty, cùng

ngành nghề tham gia khảo sát.

Theo Hair và cộng sự (1998)47 để phân tích nhân tố khám phá (EFA) tốt nhất thì cần 05 mẫu trên 01 biến quan sát. Bên cạnh đó, để phân tích hồi quy một cách tốt nhất, Tabachnick và Fidell (2007) (theo Nguyễn Đình Thọ, 2012, trang 499) cho rằng kích thước mẫu cần phải đảm bảo theo cơng thức:

n ≥ 8m + 50

Trong đó, n là cỡ mẫu, m là biến số độc lập của mơ hình.

Với 32 biến quan sát và 07 biến độc lập của mơ hình hồi quy, cỡ mẫu ước tính là:

Cỡ mẫu cho phân tích nhân tố khám phá (EFA) là: 32 x 5 = 160

Cỡ mẫu cho mơ hình hồi quy bội là: 8*7 + 50 = 106 Vậy cỡ mấu tối thiểu cho nghiên cứu là 160.

Để đạt được cỡ mẫu nghiên cứu trên, 250 bảng câu hỏi phỏng vấn (Phụ lục 2) được gửi qua email (công cụ Google Docs) và trực tiếp đến các đối tượng khảo sát

trên địa bàn thành phố Hồ Chí Minh.

3.4 Phương pháp phân tích dữ liệu

Các kỹ thuật phân tích thống kê được sử dụng để xác định mối quan hệ và mức độ

ảnh hưởng của các nhân tố ảnh hưởng đến chất lượng kiểm toán bao gồm thống kê

tần số, tần suất; đánh giá độ tin cậy thang đo bằng hệ số Cronbach’s alpha; phân tích nhân tố khám phá EFA; phân tích tương quan Pearson và phân tích hồi quy tuyến tính bội. Cụ thể các bước tiến hành như sau:

(1) Thu thập bảng khảo sát, tổng hợp và mã hóa vào phần mềm thống kê SPSS 20.0;

(2) Sử dụng cơng cụ thống kê để tính tốn các giá trị trung bình (mean), giá trị lớn nhất (max), giá trị nhỏ nhất (min), tần số (frequency), cũng như phần trăm tích lũy (cumulative %). Từ đó, tác giả tổng hợp lại đánh giá của đối tượng được khảo sát đối với từng biến quan sát để có được cái nhìn tổng thể nghiên cứu.

47 Hair, J.F.Jr. et al, 1998. Multivariate Data analysis, (5th Edition), Upper Saddle River, NJ: Prentice

(3) Đánh giá độ tin cậy của thang đo qua hệ số Cronbach‘s alpha: Để tính

Cronbach’s alpha cho một thang đo thì thang đo đó phải có tối thiểu là ba biến đo lường. Hệ số Cronbach‘s alpha có giá trị biến thiên trong khoảng [0;1]. Về lý thuyết, Cronbach’s alpha càng cao càng tốt (thang đo càng có độ tin cậy cao). Tuy nhiên điều này không thực sự như vậy. Hệ số Cronbach’s alpha quá lớn (α > 0,95) cho thấy

có nhiều biến trong thang đo khơng có khác biệt gì nhau (nghĩa là chúng cùng đo

lường một nội dung nào đó của khái niệm nghiên cứu). Hiện tượng này gọi là hiện tượng trùng lắp trong đo lường (redundancy). Vì vậy một thang đo có độ tin cậy tốt khi nó biến thiên trong khoảng [0,70 – 0,80]. Nếu Cronbach‘s alpha ≥ 0,60 là thang

đo có thể chấp nhận về mặt độ tin cậy (Nunnally & Berstein, 1994) (theo Nguyễn Đình Thọ, 2012, trang 350).

Sử dụng hệ số tương quan biến tổng (Item-total correclation): Các biến đo

lường dùng để đo lường cùng một khái niệm nghiên cứu nên chúng phải có tương

quan chặt chẽ với nhau. Vì vậy khi kiểm tra từng biến đo lường, tác giả sử dụng hệ số tương quan biến tổng. Trong phần mềm SPSS sử dụng hệ số tương quan biến tổng hiệu chỉnh (corrected item-total correction). Hệ số này lấy tương quan của biến đo lường xem xét với tổng các biến còn lại của thang đo. Nếu một biến đo lường có hệ số tương quan biến tổng hiệu chỉnh ≥ 0,3 thì biến đó đạt u cầu (Nunnally &

Berstein, 1994) (theo Nguyễn Đình Thọ, 2012, trang 351).

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

tích nhân tố là một kỹ thuật phân tích nhằm “trích xuất” dữ liệu rất có ích cho việc xác định các tập hợp biến cần thiết cho vấn đề nghiên cứu. Quan hệ giữa các nhóm biến có liên hệ qua lại lẫn nhau được xem xét dưới dạng một số các nhân tố cơ bản. Mỗi một biến quan sát sẽ được tính một tỷ số, được gọi là hệ số tải nhân tố (factor loading). Hệ số này sẽ cho người nghiên cứu biết mỗi biến đo lường sẽ thuộc về những nhân tố nào.

Trong phân tích nhân tố, yêu cầu cần thiết là hệ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) phải có giá trị lớn (0,5 < KMO < 1,0) thể hiện phân tích nhân tố là thích hợp, cịn nếu hệ số KMO < 0,5 thì phân tích nhân tố có khả năng khơng thích hợp với các dữ liệu. Ngồi ra, hệ số tải nhân tố của từng biến quan sát phải có giá trị lớn hơn 0,5 (Hair và cộng sự, 1998), và điểm dừng khi trích các nhân tố có Eigenvalue lớn hơn 1.

Luận văn sử dụng phép xoay Varimax trong phân tích nhân tố khám phá nhằm tối thiểu hóa lượng biến có hệ số lớn tại cùng một nhân tố, giúp tăng cường khả năng giải thích các nhân tố.

(5) Phân tích tương quan Pearson: được sử dụng để kiểm định mối tương quan

tuyến tính giữa các biến trong mơ hình (giữa biến phụ thuộc với từng biến độc lập và giữa các biến độc lập với nhau). Hệ số tương quan Pearson (ký hiệu là r) được

tính tốn để lượng hóa mức độ chặt chẽ trong mối liên hệ tuyến tính giữa hai biến

định lượng, giá trị tuyệt đối của hệ số này càng gần 1,0 thì hai biến này có tương

quan tuyến tính càng chặt chẽ (Hồng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008)48.

Đồng thời, hiện tượng đa cộng tuyến cũng sẽ được xem xét.

(6) Phân tích hồi quy tuyến tính bội: sau khi kết luận các biến có mối liên hệ

tuyến tính thì có thể mơ hình hóa mối quan hệ nhân quả của các biến này bằng mơ hình hồi quy tuyến tính. Nghiên cứu thực hiện hồi quy đa biến theo phương pháp

Enter, tức đưa các biến vào một lượt. Cụ thể, phương trình phân tích hồi quy tuyến

tính bội như sau:

Y = f (X1, X2, X3, X4, X5, X6, X7) + ε Trong đó

Y: Chất lượng dịch vụ KTĐL (biến phụ thuộc) X1: Quy mô (biến độc lập 1)

X2: Phí dịch vụ kiểm tốn (biến độc lập 2)

X3: Phạm vi và phí dịch vụ phi kiểm toán (biến độc lập 3) X4: Nhiệm kỳ kiểm toán (biến độc lập 4)

X5: Mức độ am hiểu lĩnh vực kinh doanh của khách hàng (biến độc lập 5) X6: Phương pháp kiểm toán (biến độc lập 6)

X7: KSCL bên trong (biến độc lập 7)

ε: sai số

(7) Kiểm tra sự vi phạm các giả định trong phân tích hồi quy: Sau khi thiết lập

được phương trình hồi quy mối quan hệ nhân quả giữa các biến, tác giả tiến hành dị

tìm sự vi phạm các giả định cần thiết trong phân tích hồi quy bằng mơ hình đồ thị phân tán Scatterplot (kiểm tra mối quan hệ tuyến tính), biểu đồ Histogram và đồ thị Q-Q plot (kiểm tra giả định phần dư có phân phối chuẩn).

48 Hồng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008). Phân tích dữ liệu nghiên cứu với SPSS (tập 1-2). Trường Đại học Kinh tế TP. Hồ Chí Minh. NXB Hồng Đức.

(8) Phân tích ảnh hưởng các đặc điểm của đối tượng khảo sát đến biến phụ thuộc: Mục đích của việc phân tích này nhằm phát hiện những yếu tố khác ảnh hưởng đến chất lượng dịch vụ KTĐL thông qua đặc điểm của đối tượng khảo sát (giới tính,

chức vụ, thời gian cơng tác…). Tác giả sử dụng công cụ kiểm định là T-test (kiểm

định hai nhóm đối tượng) để tìm mối liên hệ giữa các đặc điểm của đối tượng khảo

sát và chất lượng dịch vụ KTĐL.

TÓM TẮT CHƯƠNG 3

Chương 3 trình bày quy trình nghiên cứu của luận văn; đối tượng, phạm vi và

phương pháp khảo sát, thiết kế thang đo và xây dựng bảng câu hỏi khảo sát, phương pháp chọn mẫu và cũng như phương pháp phân tích được sử dụng để nghiên cứu

luận văn.

Đối tượng khảo sát của luận văn là các trợ lý kiểm tốn, trưởng nhóm kiểm tốn,

chủ nhiệm kiểm tốn và chủ phần hùn kiểm tốn. Thơng qua việc xác định đối tượng khảo sát, tác giả tiến hành thiết kế thang đo và xây dựng bảng câu hỏi để tiến hành nghiên cứu.

Với mục tiêu khảo sát là (1) các đặc điểm của CTKT ảnh hưởng đến chất lượng dịch vụ KTĐL và (2) mức độ ảnh hưởng của các đặc điểm này đến chất lượng dịch vụ KTĐL tại thành phố Hồ Chí Minh. Luận văn sử dụng kết hợp phương pháp nghiên cứu định tính và định lượng để tiến hành, trong đó phương pháp nghiên cứu định

lượng giữ vai trò chủ đạo. Với phương pháp nghiên cứu định lượng này, tác giả sẽ tiến hành thông qua các bước kiểm định Cronbach’s alpha, phân tích nhân tố EFA, phân tích tương quan Pearson và phân tích hồi quy bội để tìm ra mơ hình các nhân tố thuộc CTKT ảnh hưởng đến chất lượng dịch vụ KTĐL tại thành phố Hồ Chí Minh.

CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ VÀ BÀN LUẬN 4.1 Mô tả mẫu nghiên cứu

4.1.1 Thống kê mô tả đặc điểm mẫu

Thông qua 250 bảng câu hỏi và công cụ khảo sát Google Docs được gửi đi, tác giả thu về được 185 mẫu khảo sát. Sau khi loại bỏ những trường hợp không thuộc

đối tượng khảo sát, số phản hồi hợp lệ cịn 176 mẫu, chiếm 70,40%. Do đó, dữ liệu

dùng để phân tích thống kê để đưa vào phân tích SPSS bao gồm 176 mẫu với thơng tin được thu thập như sau:

Một phần của tài liệu Luận văn thạc sĩ UEH các nhân tố bên trong của công ty kiểm toán tác động đến chất lượng dịch vụ kiểm toán độc lập tại TPHCM (Trang 57 - 62)