CHƯƠNG 3 PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
3.6. Xây dựng bảng câu hỏi
Trên cơ sở thang đo được thiết kế theo từng nhân tố tác động, tác giả tiến hành xây dựng bảng câu hỏi khảo sát trong nghiên cứu định lượng. Bảng câu hỏi sau khi khảo sát và phỏng vấn ý kiến chuyên gia được điều chỉnh lại cho phù hợp với ƯTKT và tình hình thực tế của Việt Nam gồm 4 phần như sau:
Bảng 3.2: Cấu trúc của bảng câu hỏi khảo sát chính thức
STT Chỉ tiêu Số biến quan sát
Thang đo Likert Phần 1: Thông tin chung và thông tin thống kê
Phần 2: Các nhân tố tác động đến CLKT ƯTKT
1 Năng lực chuyên môn của KTV 4 5 điểm
2 Thái độ hoài nghi nghề nghiệp của KTV 3 5 điểm
3 Sự khơng chắc chắn của dữ liệu, mơ hình, giả định,
phương pháp lập ƯTKT 5 5 điểm
4 Tính hữu hiệu của KSNB liên quan ƯTKT 3 5 điểm
5 Sự hỗ trợ của chuyên gia 3 5 điểm
6 Môi trường pháp lý liên quan ƯTKT 3 5 điểm
Phần 3: Chất lượng kiểm tốn ước tính kế toán 5 5 điểm
Tổng cộng biến quan sát 26 3.7. Mẫu và phương pháp chọn mẫu
Phương pháp chọn mẫu được tác giả sử dụng trong nghiên cứu định lượng chính thức là phương pháp chọn mẫu thuận tiện. Kích cỡ mẫu cần cho nghiên cứu phụ thuộc vào nhiều yếu tố như phương pháp xử lý (hồi quy, phân tích nhân tố khám phá EFA), độ tin cậy cần thiết,... Hiện nay, các nhà nghiên cứu thường xác định kích cỡ mẫu cần thiết thơng qua các công thức kinh nghiệm cho từng phương pháp xử lý (Nguyễn Đình Thọ, 2013). Khi phân tích EFA, cỡ mẫu thường được xác định dựa vào kích thước tối thiểu và số lượng biến đo lường đưa vào phân tích. Hair và cộng sự (2006) trích từ Nguyễn Đình Thọ (2013) cho rằng để sử dụng EFA, kích thước mẫu tối thiểu phải là 50, tốt hơn là 100 và tỷ lệ quan sát/biến đo lường là 5:1, nghĩa là 1 biến đo lường cần tối thiểu 5 quan sát, tốt nhất là 10:1 trở lên (Nguyễn Đình Thọ,
2013). Tổng số biến quan sát trong nghiên cứu là 26 biến, vậy số mẫu cần phải thu thập là 26 x 5 = 130. Tuy nhiên, tác giả đã gửi phiếu khảo sát đến 180 đối tượng khảo sát, thu về được 153 phiếu trả lời hợp lệ để đảm bảo về số lượng mẫu thực hiện đánh giá EFA và sử dụng mơ hình hồi quy tuyến tính.
3.8. Nghiên cứu định lượng 3.8.1. Mục tiêu 3.8.1. Mục tiêu
Nghiên cứu định lượng chính thức được tiến hành để đánh giá độ tin cậy, giá trị của thang đo, kiểm định sự phù hợp của thang đo và mơ hình.
3.8.2. Quy trình nghiên cứu định lượng
Bước 1: Dựa trên bảng câu hỏi khảo sát chính thức đã xây dựng, tác giả tiến hành gửi
bảng câu hỏi khảo sát đến gửi đến các đối tượng khảo sát bằng công cụ trực tuyến Google Docs và bảng câu hỏi trực tiếp.
Bước 2: Thu thập bảng khảo sát và tiến hành tổng hợp, phân tích dữ liệu bằng phần
mềm SPSS 20.0.
Bước 3: Xây dựng mơ hình nghiên cứu các nhân tố tác động đến CLKT ƯTKT tại
các DNKT độc lập trên địa bàn TP. HCM.
Bước 4: Bàn luận về kết quả nghiên cứu thơng qua mơ hình trên và đưa ra một số
kiến nghị nhằm nâng cao CLKT ƯTKT.
3.9. Phương pháp kiểm định mơ hình nghiên cứu 3.9.1. Phân tích độ tin cậy của thang đo
Độ tin cậy của thang đo được đánh giá bằng hệ số Cronbach’s Alpha trên phần mềm SPSS nhằm kiểm định thống kê mức độ tương quan chặt chẽ giữa các biến quan sát để đo lường cùng một khái niệm nghiên cứu (Nguyễn Đình Thọ, 2013).
Hệ số Cronbach’s Alpha có giá trị biến thiên trong khoảng [0,1]. Theo lý thuyết, hệ số này càng cao thì càng có độ tin cậy, tuy nhiên không nên q lớn (>0,95), vì khi đó sẽ xảy ra hiện tượng trùng lắp trong đo lường, cho thấy có nhiều biến trong thang đo khơng khác biệt nhau (cùng đo lường một nội dung nào đó của khái niệm). Một thang đo có độ tin cậy tốt khi nó biến thiên trong khoảng [0,7-0,8]
và nếu Cronbach’s Alpha ≥ 0,60 tức là thang đo có thể chấp nhận được về độ tin cậy. Trong đó, hệ số tương quan biến tổng, tức là lấy tương quan của biến đo lường xem xét với tổng các biến còn lại của thang đo (khơng tính biến đang xem xét) ≥ 0,30 thì biến đó đạt u cầu (Nunnally và Bernstein, 1994 trích của Nguyễn Đình Thọ, 2013).
3.9.2. Phân tích nhân tố khám phá EFA
Phân tích nhân tố khám phá EFA (Exploratory Factor Analysis) nhằm đánh giá hai loại giá trị của thang đo là giá trị hội tụ và giá trị phân biệt (Nguyễn Đình Thọ, 2013). Ngồi ra, cịn giúp rút gọn nhiều biến quan sát có thể có liên hệ tương quan với nhau lại thành từng nhóm nhân tố để chúng có ý nghĩa hơn, nhưng vẫn chứa đựng hầu hết nội dung thông tin của biến lúc đầu.
Chỉ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin)
Đây là một chỉ số dùng để xem xét sự thích hợp của phân tích nhân tố. Trị số của KMO phải đạt giá trị 0,5 trở lên (0,5 ≤ KMO ≤ 1) là điều kiện đủ để phân tích nhân tố phù hợp (Hair và cộng sự, 1998). Nếu trị số KMO < 0,5 thì phân tích nhân tố có khả năng khơng thích hợp với tập dữ liệu nghiên cứu (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
Kiểm định Bartlett (Bartlett’s test of sphericity)
Đây là một đại lượng thống kê dùng để xem xét các biến quan sát trong nhân tố có tương quan với nhau hay khơng. Kiểm định Bartlett có ý nghĩa thống kê (sig Bartlett’s test of sphericity < 0,05) chứng tỏ các biến quan sát có tương quan với nhau trong nhân tố (Nguyễn Đình Thọ, 2013).
Trị số Eigenvalue
Đây là tiêu chí sử dụng phổ biến để xác định số lượng nhân tố trong phân tích EFA. Với tiêu chí này, chỉ những nhân tố nào có Eigenvalue ≥ 1 mới được giữ lại trong mơ hình phân tích (Hồng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
Tổng phương sai trích (Total Variance Explained)
Trị số này ≥ 50% cho thấy mơ hình EFA là phù hợp. Nếu xem biến thiên là 100% thì trị số này thể hiện các nhân tố được trích cơ đọng được bao nhiêu % và
bị thất thoát bao nhiêu % của các biến quan sát (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
Hệ số tải nhân tố hay trọng số nhân tố (Factor Loading)
Giá trị này thể hiện mối quan hệ tương quan giữa biến quan sát với nhân tố. Hệ số tải nhân tố càng cao, nghĩa là tương quan giữa biến quan sát đó với nhân tố càng lớn và ngược lại. Theo (Hair và cộng sự, 1998), hệ số tải nhân tố là chỉ tiêu để đảm bảo ý nghĩa thiết thực của EFA.
- Factor Loading > 0,3: đạt mức tối thiểu (được khuyên dùng nếu cỡ mẫu ít nhất là 350).
- Factor Loading > 0,4: quan trọng.
- Factor Loading > 0,5: có ý nghĩa thực tiễn (được khuyên dùng nếu cỡ mẫu ít nhất là 100).
Tuy nhiên, giá trị tiêu chuẩn của hệ số tải Factor Loading cần phải phụ thuộc vào kích cỡ mẫu. Với từng khoảng kích thước mẫu khác nhau, mức trọng số nhân tố để biến quan sát có ý nghĩa thống kê là khác nhau.
3.9.3. Phân tích tương quan
Phân tích tương quan 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). Nghiên cứu sử dụng một số thống kê có tên là hệ số tương quan Pearson (ký hiệu là r) để lượng hóa mức độ chặt chẽ có mối liên hệ tuyến tính giữa 2 biến định lượng. Tương quan Pearson có giá trị dao động từ -1 đến 1, nếu giá trị tuyệt đối của hệ số này càng gần 1 thì hai biến này có tương quan tuyến tính càng chặt chẽ (Hồng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
3.9.4. Phân tích hồi quy đa biến
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. Tác giả thực hiện hồi quy đa biến theo phương pháp Enter, tức đưa tất cả các biến vào một lượt.
Giá trị R2 (R-Square), R2 hiệu chỉnh (Adjusted R-Square) phản ánh mức độ giải thích biến phụ thuộc của các biến độc lập trong mơ hình hồi quy. Mức dao động của 2 giá trị này là từ 0 đến 1 và càng tiến về 1 thì mơ hình càng có ý nghĩa.
Giá trị Sig của kiểm định F được sử dụng để kiểm định mức độ phù hợp của mơ hình hồi quy. Nếu Sig nhỏ hơn 0,05, mơ hình hồi quy tuyến tính bội phù hợp với tập dữ liệu và có thể sử dụng được.
Trị số Durbin – Watson (DW) dùng để kiểm tra hiện tượng tương quan chuỗi bậc nhất (kiểm định tương quan của các sai số kề nhau). DW có giá trị biến thiên trong khoảng từ 0 đến 4. Theo Field (2009), nếu DW nhỏ hơn 1 và lớn hơn 3 thì khả năng rất cao xảy ra hiện tượng tương quan chuỗi bậc nhất. Theo Yahua Quiao (2011), giá trị DW thường nằm trong khoảng 1,5 – 2,5 sẽ không xảy ra hiện tượng tự tương quan, đây cũng là mức giá trị tiêu chuẩn được sử dụng phổ biến trong nghiên cứu hiện nay.
3.9.5. Kiểm định sự khác biệt
Tác giả sử dụng kiểm định Independent Sample T-Test để kiểm định giả thuyết về giá trị trung bình của 2 mẫu độc lập khi muốn so sánh giá trị trung bình của 1 biến phụ thuộc có phân phối chuẩn theo hai nhóm giá trị của 1 biến độc lập khơng. Kiểm định này cần dựa vào kết quả kiểm định sự bằng nhau của 2 phương sai tổng thể. Phương sai diễn tả mức độ đồng đều hoặc phân tán của dữ liệu quan sát.
- Nếu Sig. trong kiểm định Levene’s Test < 0,05 thì phương sai của 2 tổng thể là khác nhau, sử dụng giá trị Sig T-Test ở Equal variances not assumed. Nếu giá trị Sig. T-Test < 0,05 thì sẽ có sự khác biệt có ý nghĩa thống kê và nếu Sig. T-Test ≥ 0,05 thì khơng có sự khác biệt có ý nghĩa thống kê.
- Trong trườg hợp Sig. Levene’s Test ≥ 0,05 thì phương sai giữa 2 tổng thể là khơng khác nhau, sử dụng giá trị Sig T-Test ở hàng Equal variances assumed. Khi giá trị Sig T-Test < 0,05, có sự khác biệt có ý nghĩa thống kê,
Trong trường hợp cần so sánh giá trị trung bình mà biến định tính có từ nhiều nhóm giá trị để so sánh, tác giả sử dụng kiểm định sự khác biệt trung bình bằng phương pháp One-way Anova.
- Nếu hệ số Sig. của Levene Statistic ≥ 0,05 thì phương sai giữa các lựa chọn của biến định tính khơng khác nhau, xem tiếp kết quả ở bảng Anova. Nếu Sig. ở bảng Anova < 0,05 thì có sự khác biệt có ý nghĩa thống kê. Cịn nếu Sig. ở bảng Anova ≥ 0,05 thì khơng có sự khác biệt có ý nghĩa thống kê.
- Trường hợp Sig. của Levene Statistic < 0,05 giả thuyết phương sai đồng nhất giữa các nhóm giá trị biến định tính đã bị vi phạm, không thể sử dụng bảng Anova mà sẽ đi vào kiểm định Welch cho trường hợp vi phạm giả định phương sai đồng nhất. Khi đó, nếu Sig. kiểm định Welch ở bảng Robust Tests < 0.05, có sự khác biệt có ý nghĩa thống kê và nếu sig kiểm định Welch ở bảng Robust Tests ≥ 0.05, khơng có sự khác biệt có ý nghĩa thống kê.
TĨM TẮT CHƯƠNG 3
Chương 3 đã trình bày quy trình nghiên cứu, phương pháp nghiên cứu, thiết kế thang đo, xây dựng bảng câu hỏi và cách thức chọn mẫu, thu thập dữ liệu. Nghiên cứu được thực hiện bằng phương pháp nghiên cứu định tính và phương pháp nghiên cứu định lượng. Trong nghiên cứu định tính, tác giả sử dụng phương pháp khảo sát và phỏng vấn ý kiến chuyên gia để xây dựng và điều chỉnh thang đo. Trong nghiên cứu định lượng, tác giả sử dụng lần lượt các kỹ thuật phân tích và xử lý số liệu như phân tích Cronbach’s Alpha, EFA,… để kiểm định thang đo và sự phù hợp của mơ hình thơng qua phần mềm SPSS 20.0. Kết quả nghiên cứu sẽ được trình bày chi tiết ở Chương 4.
CHƯƠNG 4. KẾT QUẢ VÀ BÀN LUẬN
Trong Chương 4, tác giả sẽ trình bày kết quả của các phương pháp nghiên cứu: định tính và định lượng; các phương pháp phân tích dữ liệu đã được đề cập ở Chương 3 như: thống kê mô tả, kiểm định thang đo bằng hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha, phân tích nhân tố khám phá EFA, phân tích tương quan Pearson, phân tích hồi quy tuyến tính bội và phân tích đặc điểm của đối tượng khảo sát.
4.1. Kết quả nghiên cứu định tính
Trên cơ sở phương pháp nghiên cứu định tính đã trình bày ở Chương 3, tác giả thực hiện các bước nghiên cứu và đạt được kết quả phù hợp với mục tiêu đã đặt ra. Cụ thể, sau khi tiến hành khảo sát 6 chuyên gia bằng công cụ Google docs và điều chỉnh lại thang đo nháp ban đầu theo góp ý của các chuyên gia, tác giả tiến hành phỏng vấn trực tiếp lần lượt 4 chuyên gia và điều chỉnh lại thang đo sau từng lần phỏng vấn cho mỗi nhân tố tác động để phù hợp với bản chất của các ƯTKT và tình hình thực tế của Việt Nam. Tác giả rút ra được 6 nhân tố tác động đến CLKT ƯTKT của các DNKT độc lập cùng với các biến quan sát cho mỗi nhân tố và nhận được sự đồng ý của các chuyên gia. Trên cơ sở đó, hình thành bảng câu hỏi chính thức sử dụng trong nghiên cứu định lượng.
4.2. Kết quả nghiên cứu định lượng 4.2.1. Thống kê mô tả đặc điểm mẫu 4.2.1. Thống kê mô tả đặc điểm mẫu
Sau khi tiến hành khảo sát bằng cách gửi bảng câu hỏi trực tiếp và gửi qua công cụ trực tuyến Google docs, tác giả thu được 182 câu trả lời từ các KTV và trợ lý kiểm toán đang làm việc tại các DNKT độc lập trên địa bàn TP. HCM. Sau đó, tác giả tiến hành kiểm tra để loại bỏ những phiếu trả lời không phù hợp (không đúng đối tượng khảo sát, không trả lời đủ các câu hỏi trên bảng khảo sát), số phiếu trả lời đạt yêu cầu là 153 (tỷ lệ 84%) được đưa vào xử lý và phân tích bằng phần mềm SPSS 20.0. Số lượng phiếu trả lời đưa vào phân tích phù hợp với yêu cầu về số lượng mẫu khảo sát dùng trong nghiên cứu định lượng như đã xác định ở Chương 3.
Bảng 4.1: Thống kê mô tả mẫu khảo sát Đặc điểm Cỡ mẫu (N=153) Đặc điểm Cỡ mẫu (N=153) Tần số Tỷ lệ (%) Giới tính Nam 78 51,0 Nữ 75 49,0 Chức vụ Chủ phần hùn/ Giám đốc 6 3,9
Chủ nhiệm kiểm toán 5 3,3
Trưởng nhóm kiểm tốn 63 41,2
Kiểm toán viên 20 13,1
Trợ lý kiểm toán 59 38,6
Kinh nghiệm
Dưới 01 năm 5 3,3
Từ 01 năm đến dưới 05 năm 88 57,5
Từ 05 năm đến dưới 10 năm 30 19,6
Từ 10 năm đến dưới 15 năm 20 13,1
Trên 15 năm 10 6,5 Học vấn Đại học 144 94,1 Sau đại học 9 5,9 Chứng chỉ Chưa có chứng chỉ 93 60,8 CPA, ACCA 1 0,7 CPA 46 30,1 ACCA 3 2,0 Chứng chỉ kiểm toán thực hành do VACPA chứng nhận 2 1,3 Khác 8 5,2 Số KTV 5 KTV 20 13,1 Trên 5 KTV đến dưới 10 KTV 36 23,5 Từ 10 KTV đến dưới 30 KTV 75 49,0 Từ trên 30 KTV 22 14,4 Thành viên hãng kiểm tốn Khơng 90 58,8 Có 63 41,2
(Nguồn: Tác giả tự tổng hợp - Phụ lục 4.1.A: Thống kê mô tả đối tượng khảo sát)
Bảng 4.1 thể hiện đặc điểm của mẫu khảo sát, cụ thể như sau:
Về giới tính: Các đối tượng tham gia khảo sát có tỷ lệ giới tính khá đồng đều, cụ
thể tỷ lệ nam chiếm 51% và tỷ lệ nữ chiếm 49% trong tổng số.
vị trí khác nhau, nhiều nhất là Trưởng nhóm kiểm tốn với số lượng 63 người, chiếm tỷ lệ 41,2%; tiếp đến là trợ lý kiểm toán với số lượng 59 người, chiếm tỷ lệ 38,6%; chiếm tỷ lệ ít hơn là các đối tượng khảo sát giữ các chức vụ cao hơn như: KTV với số lượng 20 người, chiếm tỷ lệ 13,1%; Chủ phần hùn/Giám đốc với số lượng 6 người, chiếm tỷ lệ 3,9% và cuối cùng là Chủ nhiệm kiểm toán với số