Chương 4 KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.2. Đánh giá thang đo (Kiểm định độ tin cậy Cronbach Alpha)
Kiểm định độ tin cậy của thang đo thông qua hệ số Cronbach Alpha nhằm loại trừ các biến có hệ số tương quan biến tổng nhỏ hơn 0.3. Tiêu chuẩn chọn thang đo khi nó có độ tin cậy Cronbach Alpha ≥ 0.7. Thang đo có độ tin cậy Cronbach Alpha ≥ 0.6 cũng được chọn khi nó được sử dụng lần đầu (Nunnally & Burnstein, 1994). Về lý thuyết, Cronbach Alpha càng cao càng tốt (thang đo càng có độ tin cậy).
Cronbach Alpha của các thang đo thành phần được trình bày trong các bảng dưới đây.
4.2.1. Cronbach Alpha của thang đo nhân tố Môi trường pháp lý (PL)
Bảng 4.2: Cronbach Alpha của nhân tố Môi trường pháp lý
Cronbach's Alpha N of Items
.822 4
Scale Mean if Item Deleted Scale Variance if Item Deleted Corrected Item- Total Correlation Cronbach's Alpha if Item Deleted PL1 10.92 6.380 .651 .773 PL2 11.06 6.694 .589 .801 PL3 11.00 6.437 .623 .786 PL4 10.93 6.204 .720 .741 (Nguồn Kết quả xử lý SPSS 20.0 – Phụ lục số 4.1)
Bảng 4.2 cho thấy thang đo nhân tố Môi trường pháp lý được đo lường qua 4 biến quan sát: PL1, PL2, PL3, PL4. Kết quả phân tích độ tin cậy của thang đo (Cronbach Alpha) là 0.822> 0.6. Đồng thời, cả 4 biến quan sát đều có tương quan biến tổng > 0.3 và hệ số Cronbach's Alpha nếu loại biến nhỏ hơn Cronbach Alpha tổng. Như vậy, thang đo nhân tố Môi trường pháp lý đáp ứng độ tin cậy.
4.2.2. Cronbach Alpha của thang đo nhân tố Môi trường kinh tế (KT)
Bảng 4.3: Cronbach Alpha của nhân tố Môi trường kinh tế
Cronbach's Alpha N of Items
.831 4
Scale Mean if Item Deleted Scale Variance if Item Deleted Corrected Item- Total Correlation Cronbach's Alpha if Item Deleted
KT1 11.37 4.150 .667 .783
KT2 11.30 4.229 .643 .794
KT3 11.13 5.024 .748 .780
KT4 11.58 3.877 .664 .790
(Nguồn Kết quả xử lý SPSS 20.0 – Phụ lục số 4.2)
Bảng 4.3 cho thấy thang đo nhân tố Môi trường kinh tế được đo lường qua 4 biến quan sát: KT1, KT2, KT3, KT4. Kết quả phân tích độ tin cậy của thang đo (Cronbach Alpha) là 0.831> 0.6. Đồng thời, cả 4 biến quan sát đều có tương quan biến tổng > 0.3 và hệ số Cronbach's Alpha nếu loại biến nhỏ hơn Cronbach Alpha tổng. Như vậy, thang đo nhân tố Môi trường kinh tế đáp ứng độ tin cậy.
4.2.3. Cronbach Alpha của thang đo nhân tố Mơi trường văn hóa (VH)
Bảng 4.4: Cronbach Alpha của nhân tố Mơi trường văn hóa
Cronbach's Alpha N of Items
.767 3
Scale Mean if Item Deleted Scale Variance if Item Deleted Corrected Item- Total Correlation Cronbach's Alpha if Item Deleted VH1 8.09 2.067 .549 .744 VH2 8.13 1.663 .627 .657 VH3 8.13 1.690 .634 .648 (Nguồn Kết quả xử lý SPSS 20.0 – Phụ lục số 4.3)
Bảng 4.4 cho thấy thang đo nhân tố Mơi trường văn hóa được đo lường qua 3 biến quan sát: VH1, VH2, VH3. Kết quả phân tích độ tin cậy của thang đo (Cronbach Alpha) là 0.767> 0.6. Đồng thời, cả 3 biến quan sát đều có tương quan biến tổng > 0.3 và hệ số Cronbach's Alpha nếu loại biến nhỏ hơn Cronbach Alpha tổng. Như vậy, thang đo nhân tố Mơi trường văn hóa đáp ứng độ tin cậy.
4.2.4. Cronbach Alpha của thang đo nhân tố Mơi trường chính trị (CT)
Bảng 4.5: Cronbach Alpha của nhân tố Mơi trường chính trị
Cronbach's Alpha N of Items
.798 3
Scale Mean if Item Deleted Scale Variance if Item Deleted Corrected Item- Total Correlation Cronbach's Alpha if Item Deleted CT1 8.33 1.854 .614 .755 CT2 8.38 1.850 .661 .705 CT3 8.36 1.845 .652 .714 (Nguồn Kết quả xử lý SPSS 20.0 – Phụ lục số 4.4)
Bảng 4.5 cho thấy thang đo nhân tố Mơi trường chính trị được đo lường qua 3 biến quan sát: CT1, CT2, CT3. Kết quả phân tích độ tin cậy của thang đo (Cronbach Alpha) là 0.798> 0.6. Đồng thời, cả 3 biến quan sát đều có tương quan biến tổng > 0.3 và hệ số Cronbach's Alpha nếu loại biến nhỏ hơn Cronbach Alpha tổng. Như vậy, thang đo nhân tố Mơi trường chính trị đáp ứng độ tin cậy.
4.2.5. Cronbach Alpha của thang đo nhân tố Môi trường giáo dục (GD)
Bảng 4.6: Cronbach Alpha của nhân tố Môi trường giáo dục
Cronbach's Alpha N of Items
.752 3
Scale Mean if Item Deleted Scale Variance if Item Deleted Corrected Item- Total Correlation Cronbach's Alpha if Item Deleted GD1 7.63 2.654 .535 .719 GD2 7.99 2.210 .617 .625 GD3 7.82 2.263 .594 .652 (Nguồn Kết quả xử lý SPSS 20.0 – Phụ lục số 4.5)
Bảng 4.6 cho thấy thang đo nhân tố Môi trường giáo dục được đo lường qua 3 biến quan sát: GD1, GD2, GD3. Kết quả phân tích độ tin cậy của thang đo (Cronbach Alpha) là 0.752> 0.6. Đồng thời, cả 3 biến quan sát đều có tương quan biến tổng > 0.3 và hệ số Cronbach's Alpha nếu loại biến nhỏ hơn Cronbach Alpha tổng. Như vậy, thang đo nhân tố Môi trường giáo dục đáp ứng độ tin cậy.
4.2.6. Cronbach Alpha của thang đo nhân tố Hệ thống thông tin của đơn vị (HT)
Bảng 4.7: Cronbach Alpha của nhân tố Hệ thống thông tin của đơn vị
Cronbach's Alpha N of Items
.720 3
Scale Mean if Item Deleted Scale Variance if Item Deleted Corrected Item- Total Correlation Cronbach's Alpha if Item Deleted HT1 8.19 1.417 .554 .615 HT2 8.32 1.546 .535 .637 HT3 8.29 1.570 .532 .641 (Nguồn Kết quả xử lý SPSS 20.0 – Phụ lục số 4.6)
Bảng 4.7 cho thấy thang đo nhân tố Hệ thống thông tin của đơn vị được đo lường qua 3 biến quan sát: HT1, HT2, HT3. Kết quả phân tích độ tin cậy của thang đo (Cronbach Alpha) là 0.720> 0.6. Đồng thời, cả 3 biến quan sát đều có tương quan biến tổng > 0.3 và hệ số Cronbach's Alpha nếu loại biến nhỏ hơn Cronbach Alpha tổng. Như vậy, thang đo nhân tố Hệ thống thông tin của đơn vị đáp ứng độ tin cậy.
4.2.7. Cronbach Alpha của Đặc tính Chất lượng TTKT (CL)
Bảng 4.8: Cronbach Alpha của nhân tố Đặc tính Chất lượng TTKT
Cronbach's Alpha N of Items
Scale Mean if Item Deleted Scale Variance if Item Deleted Corrected Item- Total Correlation Cronbach's Alpha if Item Deleted CL1 11.31 2.955 .693 .835 CL2 11.28 2.810 .683 .839 CL3 11.32 2.655 .729 .820 CL4 11.32 2.655 .750 .810 (Nguồn Kết quả xử lý SPSS 20.0 – Phụ lục số 4.7)
Bảng 4.8 cho thấy thang đo Đặc tính Chất lượng TTKT được đo lường qua 4 biến quan sát: CL1, CL2, CL3, CL4. Kết quả phân tích độ tin cậy của thang đo (Cronbach Alpha) là 0.770> 0.6. Đồng thời, cả 4 biến quan sát đều có tương quan biến tổng > 0.3 và hệ số Cronbach's Alpha nếu loại biến nhỏ hơn Cronbach Alpha tổng. Như vậy, thang đo nhân tố Đặc tính Chất lượng TTKT đáp ứng độ tin cậy. Như vậy, sau khi tiến hành đo lường độ tin cậy của các nhân tố thông qua hệ số Cronbach Alpha, kết quả cho thấy tất cả các biến của 7 nhân tố đều được giữ lại vì đáp ứng được độ tin cậy.
4.3. Phân tích nhân tố khám phá (EFA) chất lượng thơng tin kế toán tại các đơn vị sự nghiệp giáo dục công lập trên địa bàn tỉnh Long An
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 (20 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 và trình bày dưới dạng các nhân tố cơ bản tác động đến CLTT trên BCTC tại các đơn vị SNGD công lập trên địa bàn tỉnh Long An.
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).
4.3.1. Phân tích nhân tố khám phá (EFA)
Khi phân tích nhân tố, nghiên cứu đặt ra 2 giả thuyết:
Giả thuyết Ho: Các biến trong tổng thể khơng có tương quan với nhau.
Giả thuyết H1: Các biến trong tổng thể có tương quan với nhau.
Bảng 4.9: Hệ số KMO và kiểm định Barlett các thành phần
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. .748
Bartlett's Test of Sphericity
Approx. Chi-Square 1015.871
df 190
Sig. .000
(Nguồn Kết quả xử lý SPSS 20.0 – Phụ lục số 4.8)
Kết quả kiểm định Barlett cho thấy giữa các biến trong tổng thể có mối tương quan với nhau (sig = 0.00 < 0.05, bác bỏ H0, chấp nhận H1). Đồng thời, hệ số KMO = 0.748> 0.5, chứng tỏ phân tích nhân tố để nhóm các biến lại với nhau là thích hợp và dữ liệu phù hợp cho việc phân tích nhân tố.
Bảng 4.10: Bảng phương sai trích
(Nguồn Kết quả xử lý SPSS 20.0 – Phụ lục số 4.9) Component Initial Eigenvalues Extraction Sums of Squared
Loadings
Rotation Sums of Squared Loadings Total % of Variance Cumulative % Total % of Variance Cumulative % Total % of Variance Cumulative % 1 5.498 27.492 27.492 5.498 27.492 27.492 2.709 13.543 13.543 2 2.353 11.764 39.256 2.353 11.764 39.256 2.705 13.526 27.069 3 2.042 10.209 49.466 2.042 10.209 49.466 2.285 11.427 38.496 4 1.702 8.510 57.975 1.702 8.510 57.975 2.155 10.773 49.268 5 1.368 6.838 64.814 1.368 6.838 64.814 2.134 10.672 59.941 6 1.041 5.205 70.019 1.041 5.205 70.019 2.016 10.078 70.019 7 .773 3.863 73.882 8 .650 3.250 77.132 9 .586 2.932 80.064 10 .576 2.881 82.945 11 .531 2.653 85.598 12 .467 2.333 87.931 13 .429 2.147 90.078 14 .416 2.082 92.160 15 .357 1.785 93.945 16 .342 1.712 95.657 17 .304 1.520 97.177 18 .226 1.131 98.308 19 .205 1.027 99.334 20 .133 .666 100.000
Bảng 4.10 cho thấy, các nhân tố đều có giá trị Eigenvalues > 1. Phương sai trích là 70.019% > 50% là đạt yêu cầu. Với phương pháp rút trích Principal components và phép quay Varimax, có 06 thành phần được rút trích ra từ biến quan sát (bảng 4.10). Điều này, cho chúng ta thấy 06 thành phần rút trích ra thể hiện được khả năng giải thích được 70.019% sự thay đổi của biến phụ thuộc trong tổng thể.
Bảng 4.11: Bảng ma trận xoay Component Component 1 2 3 4 5 6 KT2 .808 KT4 .804 KT3 .730 .542 KT1 .715 PL4 .841 PL3 .786 PL1 .776 PL2 .761 HT1 .803 HT2 .732 HT3 .683 CT2 .831 CT1 .814 CT3 .809 VH3 .812 VH1 .788 VH2 .770 GD2 .840 GD3 .750 GD1 .677
(Nguồn Kết quả xử lý SPSS 20.0 – Phụ lục số 4.10)
Bảng 4.11 cho thấy sau khi thực hiện phương pháp rút trích Principal components và phép quay Varimax, biến KT3 tải lên ở cả 2 nhân tố, vì vậy loại biến KT3. Chạy lại lần 2
Bảng 4.12: Hệ số KMO và kiểm định Barlett các thành phần sau khi loại bỏ biến KT3
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. .739
Bartlett's Test of Sphericity
Approx. Chi-Square 1015.871
df 190
Sig. .000
(Nguồn Kết quả xử lý SPSS 20.0 – Phụ lục số 4.11)
Sau khi chạy lại lần 2, kết quả kiểm định Barlett cho thấy giữa các biến trong tổng thể có mối tương quan với nhau (sig = 0.00 < 0.05, bác bỏ H0, chấp nhận H1). Đồng thời, hệ số KMO = 0.739> 0.5, chứng tỏ phân tích nhân tố để nhóm các biến lại với nhau là thích hợp và dữ liệu phù hợp cho việc phân tích nhân tố.
Bảng 4.13: Bảng phương sai trích sau khi loại bỏ biến KT3
Component Initial Eigenvalues Extraction Sums of Squared Loadings
Rotation Sums of Squared Loadings Total % of Variance Cumulative % Total % of Variance Cumulative % Total % of Variance Cumulative % 1 4.943 26.013 26.013 4.943 26.013 26.013 2.695 14.183 14.183 2 2.352 12.381 38.395 2.352 12.381 38.395 2.174 11.442 25.625 3 2.012 10.588 48.982 2.012 10.588 48.982 2.152 11.328 36.953 4 1.701 8.954 57.937 1.701 8.954 57.937 2.127 11.194 48.147 5 1.153 6.070 64.006 1.153 6.070 64.006 2.027 10.669 58.816
(Nguồn Kết quả xử lý SPSS 20.0 – Phụ lục số 4.12)
Bảng 4.13 cho thấy, các nhân tố đều có giá trị Eigenvalues > 1. Phương sai trích là 69.357% > 50% là đạt yêu cầu. Với phương pháp rút trích Principal components và phép quay Varimax, có 06 thành phần được rút trích ra từ biến quan sát (bảng 4.13). Điều này, cho chúng ta thấy 06 thành phần rút trích ra thể hiện được khả năng giải thích được 69.357% sự thay đổi của biến phụ thuộc trong tổng thể.
Bảng 4.14: Bảng ma trận xoay sau khi loại bỏ biến KT3
Component 1 2 3 4 5 6 PL4 .843 PL3 .786 PL1 .775 6 1.017 5.351 69.357 1.017 5.351 69.357 2.003 10.541 69.357 7 .771 4.059 73.417 8 .646 3.399 76.815 9 .585 3.079 79.894 10 .576 3.032 82.926 11 .530 2.788 85.714 12 .466 2.453 88.167 13 .429 2.260 90.427 14 .412 2.166 92.593 15 .357 1.878 94.471 16 .339 1.787 96.258 17 .301 1.587 97.844 18 .226 1.190 99.035 19 .183 .965 100.000
PL2 .764 KT2 .806 KT4 .796 KT1 .724 CT2 .830 CT1 .813 CT3 .811 VH3 .808 VH1 .795 VH2 .773 HT1 .803 HT2 .735 HT3 .705 GD2 .840 GD3 .739 GD1 .687 (Nguồn Kết quả xử lý SPSS 20.0 – Phụ lục số 4.13)
Bảng 4.14 cho thấy sau khi thực hiện phương pháp rút trích Principal components và phép quay Varimax, kết quả các nhóm được gom lại như sau:
Nhóm 1 (Mơi trường pháp lý - PL): gồm 4 biến: PL1, PL2, PL3, PL4 Nhóm 2 (Mơi trường kinh tế - KT): gồm 3 biến: KT1, KT2, KT4 Nhóm 3 (Mơi trường văn hóa – VH): gồm 3 biến: VH1, VH2, VH3 Nhóm 4 (Mơi trường chính trị - CT): gồm 3 biến: CT1, CT2, CT3 Nhóm 5 (Mơi trường giáo dục – GD): gồm 3 biến: GD1, GD2, GD3
4.3.2. Kết luận phân tích nhân tố khám phá (EFA)
Từ kết quả phân tích EFA và Cronbach Alpha như trên, mơ hình nghiên cứu lý thuyết chính thức điều chỉnh gồm 06 nhân tố tác động đến CLTT trên BCTC tại các đơn vị SNGD công lập trên địa bàn tỉnh Long An. Cụ thể, mơ hình này có 06 biến độc lập (Mơi trường pháp lý, Mơi trường kinh tế, Mơi trường văn hóa, Mơi trường chính trị, Mơi trường giáo dục, Hệ thống thông tin của đơn vị) và một biến phụ thuộc (CLTT trên BCTC tại các đơn vị SNGD công lập trên địa bàn tỉnh Long An). Các giả thuyết cho mơ hình nghiên cứu chính thức như sau:
H1: Mơi trường pháp lý có tác động đến CLTT trên BCTC tại các đơn vị SNGD công lập trên địa bàn tỉnh Long An
H2: Mơi trường kinh tế có tác động đến CLTT trên BCTC tại các đơn vị SNGD công lập trên địa bàn tỉnh Long An
H3: Mơi trường văn hóa có tác động đến CLTT trên BCTC tại các đơn vị SNGD công lập trên địa bàn tỉnh Long An
H4: Mơi trường chính trị có tác động đến CLTT trên BCTC tại các đơn vị SNGD công lập trên địa bàn tỉnh Long An
H5: Mơi trường giáo dục có tác động đến CLTT trên BCTC tại các đơn vị SNGD công lập trên địa bàn tỉnh Long An
H6: Hệ thống thơng tin của đơn vị có tác động đến CLTT trên BCTC tại các đơn vị SNGD công lập trên địa bàn tỉnh Long An
Mơ hình hồi quy này được biểu diễn như sau:
CL = β0 + β1PL + β 2KT + β3VH + β 4CT + β5GD + β6HT + ε
Phân tích tương quan
Trước khi đi vào kiểm định mơ hình nghiên cứu bằng phân tích hồi qui tuyến tính bội, ta cần xem xét sự tương quan giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc. Phân tích ma trận tương quan sử dụng hệ số tương quan Pearson để lượng hóa mức độ
chặt chẽ của mối liên hệ giữa 06 biến độc lập là Môi trường pháp lý, Môi trường kinh tế, Mơi trường văn hóa, Mơi trường chính trị, Mơi trường giáo dục, Hệ thống thông tin của đơn vị với biến phụ thuộc là CLTT trên BCTC tại các đơn vị SNGD công lập trên địa bàn tỉnh Long An.
Hệ số này luôn nằm trong khoảng từ -1 đến 1, lấy giá trị tuyệt đối, nếu lớn hơn 0.6 thì kết luận có sự tương quan chặt chẽ, càng gần 1 thì mối quan hệ càng chặt, nếu nhỏ hơn 0.3 thì mối quan hệ là lỏng.
Bảng 4.15: Ma trận tương quan giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập
CL PL CT HT GD KT VH CL Pearson Correlation 1 .600** .514** .501** .539** .539** .413** Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 .000 .000 N 120 120 120 120 120 120 120 PL Pearson Correlation .600** 1 .149 .183* .208* .331** .126 Sig. (2-tailed) .000 .104 .045 .023 .000 .172 N 120 120 120 120 120 120 120 CT Pearson Correlation .514** .149 1 .339** .243** .277** .206* Sig. (2-tailed) .000 .104 .000 .007 .002 .024 N 120 120 120 120 120 120 120 HT Pearson Correlation .501** .183* .339** 1 .511** .229* .231* Sig. (2-tailed) .000 .045 .000 .000 .012 .011