CHƯƠNG 3 PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
3.4. Nghiên cứu định lượng chính thức
3.4.2. Xử lý dữ liệu
Sau khi thu thập, phân loại và chọn lọc được những phiếu khảo sát hợp lệ, tác giả tiến hành mã hóa dữ liệu, cập nhật và xử lý dữ liệu bằng phần mềm SPSS 25.0 tích hợp Amos 21.0 theo tuần tự các bước như sau:
3.4.2.1. Mã hóa dữ liệu nghiên cứu
Trong giai đoạn nghiên cứu định tính, hệ thống thang đo tác giả dự kiến với 44 chỉ tiêu sẽ được thu gọn còn 38 chỉ tiêu thông qua phỏng vấn sâu đối với 08 nhà quản lý DNNVV. Các chỉ tiêu bị loại bỏ bao gồm 05 chỉ tiêu thuộc thang đo kết quả tài chính và 01 chỉ tiêu thuộc thang đo kết quả phi tài chính. Trên cơ sở đó, tác giả đặt ra hệ thống mã hóa cho từng chỉ tiêu tương ứng từng biến nghiên cứu. Quy tắc
33%
20%
47%
Số phiếu hợp lệ Số phiếu bị loại Số phiếu không có phản hồi
mã hóa là các chữ cái đầu trong tên của các biến nghiên cứu theo tiếng anh và số thứ tự các chỉ tiêu trong thang đo. Ngoài ra, dữ liệu liên quan tới các câu hỏi nghịch đảo trong phiếu khảo sát sẽ được chuyển đổi khi mã hóa và cập nhật vào phần mềm Excel trước khi thực hiện các kiểm định thống kê. Theo đó công thức chuyển đổi dữ liệu đối với các câu hỏi số 02 của biến sự rõ ràng của mục tiêu dự toán và câu hỏi số 01 của biến mức độ khó của mục tiêu dự toán như sau:
Biến quan sát chính thức (Reversed item) = 6 - Biến quan sát trong phiếu khảo sát Kết quả mã hóa dữ liệu nghiên cứu theo các biến được trình bày chi tiết trong bảng 3.5.
Bảng 3.5: Bảng mã hóa dữ liệu nghiên cứu
Biến nghiên cứu Các chỉ tiêu Mã hóa
Sự rõ ràng của mục tiêu dự toán
(BC)
Tôi biết rất rõ ràng và cụ thể về mục tiêu dự
toán được giao. BC1
Tôi nghĩ mục tiêu dự toán của tôi là mơ hồ và không rõ ràng.
BC2 (Reversed item) Tôi nhận thức được rõ ràng về mức độ quan
trọng và thứ tự ưu tiên từng mục tiêu. BC3
Mức độ khó của mục tiêu dự toán
(BD)
Tôi dễ dàng đạt được các mục tiêu dự toán được giao
BD1 (Reversed item) Những mục tiêu dự toán của tôi khá khó để
đạt được BD2
Các mục tiêu dự toán mà tôi được giao cần
nhiều bí quyết và kỹ năng cao để đạt được BD3 Tôi phải nỗ lực nhiều để đạt được các mục
tiêu dự toán được giao BD4
Nhìn chung, anh/chị đánh giá thế nào về mức
độ khó của mục tiêu dự toán mình được giao? BD5 Sự tinh vi của
quy trình dự
Mức độ áp dụng công nghệ thông tin vào dự
toán tại công ty anh/chị như thế nào? BS1
Biến nghiên cứu Các chỉ tiêu Mã hóa toán (BS) Mức độ sử dụng chuyên gia lập dự toán tại
công ty của anh/chị? BS2
Mức độ sử dụng các mô hình tài chính khi lập
dự toán tại công ty của anh/chị như thế nào? BS3
Sự phản hồi thông tin từ dự
toán (BF)
Tôi nhận được đầy đủ thông tin về chênh lệch
giữa thực tế và mục tiêu dự toán được giao BF1 Tôi nhận được đầy đủ hướng dẫn điều chỉnh
chênh lệch giữa thực tế và mục tiêu dự toán. BF2 Cấp trên biết rõ về kết quả thực hiện các mục
tiêu dự toán mà tôi được giao BF3
Phạm vi và tần suất sử dụng dự
toán (FB)
Công ty của anh/chị có thường xuyên lập dự
toán không? FB1
Phạm vi lập dự toán tại công ty anh/chị như
thế nào? FB2
Công ty của anh/chị có thường xuyên so sánh
chênh lệch giữa thức tế với dự toán không? FB3 So sánh chênh lệch giữa thực tế và dự toán
tại công ty của anh/chị được thực hiện ở phạm vi nào?
FB4
Sự tham gia của nhà quản lý trong dự toán
(PB)
Mức độ tham gia của anh/chị vào việc thiết
lập dự toán như thế nào? PB1
Anh/chị có ảnh hưởng như thế nào tới bản dự
toán cuối cùng? PB2
Anh/chị đánh giá mức độ quan trọng từ những
đóng góp của mình tới dự toán như thế nào? PB3 Mức độ hợp lý của lý do mà cấp trên đưa ra
khi dự toán của anh/chị được điều chỉnh? PB4
Biến nghiên cứu Các chỉ tiêu Mã hóa Cấp trên có chủ động thảo luận với anh chị
khi dự toán được lập hay không? PB5
Anh/chị có thường xuyên chủ động đưa ra ý
kiến về dự toán với cấp trên không? PB6
Kết quả hoạt động của nhà quản lý (MP)
Công tác lập kế hoạch MP1
Công tác kiểm tra MP2
Công tác phối hợp MP3
Công tác đánh giá MP4
Công tác chỉ đạo, hướng dẫn MP5
Công tác nhân sự MP6
Công tác đối ngoại MP7
Công tác đại diện MP8
Kết quả tài chính (FP)
Tỷ lệ tăng doanh thu FP1
Tỷ lệ tăng lợi nhuận FP2
Tỷ lệ tăng tổng tài sản FP3
Kết quả phi tài chính (NFP)
Chất lượng sản phẩm dịch vụ NFP1
Sự hài lòng của khách hàng NFP2
Đặc điểm quy mô
Đặc điểm quy mô doanh nghiệp theo vốn
Groupquymo Nguồn: Tác giả tự xây dựng 3.4.2.2. Trình tự phân tích dữ liệu
Trên cơ sở dữ liệu thu thập được từ các phiếu khảo sát và cách thức mã hóa đối với các biến nghiên cứu, dữ liệu sẽ được tác giả nhập lại vào file excel trước khi cập nhật vào phần mềm SPSS 25.0. Sau khi đưa dữ liệu vào SPSS, quá trình phân tích được tiến hành tuần tự theo các bước:
Bước 1: Thống kê mô tả.
Bước 2: Đánh giá độ tin cậy của các thang đo (Cronbach’s Alpha)
Trong giai đoạn nghiên cứu sơ bộ, các thang đo đã được đánh giá độ tin cậy một lần để đảm bảo sự phù hợp của các thang đo trước khi triển khai nghiên cứu chính thức. Tuy nhiên với mỗi bộ dữ liệu khác nhau việc thực hiện đánh giá độ tin cậy thang đo đối với giai đoanh nghiệp cứu định lượng chính thức vẫn cần được thực hiện.
Nguyên tắc đánh giá hệ số tin cậy thang đo Cronbach’s Alpha trong giai đoạn này hoàn toàn giống với nghiên cứu định lượng sơ bộ. Theo đó, chỉ tiêu trong thang đo của một biến sẽ đảm bảo nếu hệ số tương quan biến tổng lớn 0,3 (Nunnally and Bernstein, 1994). Cùng với đó thang đo có hệ số Cronbach Alpha càng cao thì đo lường càng hiệu quả và mức hệ số Cronbach Alpha thường được áp dụng để đánh giá thang đo có đủ điều kiện là 0,6 (Nunnally, 1978). Tuy nhiên theo Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008), những thang đo có hệ số Cronbach’s Alpha thấp hơn 0,6 nhưng hệ số tương quan biến tổng lớn hơn 0,4 thì cần xem xét kỹ trước khi loại bỏ.
Bước 3: Phân tích nhân tố khám phá (EFA)
Phân tích nhân tố khám phá EFA được sử dụng trong các nghiên cứu để đánh giá tính hội tụ của các chỉ tiêu trong cùng một thang đo và tính phân biệt giữa các thang đo. Phương pháp này giúp thu gọn tập hợp cac chỉ tiêu ban đầu trong thang đo nháp thành một tập hợp mới có ý nghĩa hơn để tạo thành thang đo chính thức. Phân tích nhân tố khám phá thường được sử dụng trong trường hợp có thang đo mới được đưa vào mô hình nghiên cứu. Chính vì vậy việc thực hiện thủ tục này là cần thiết đối với luận án khi thang đo kết quả tài chính và kết quả phi tài chính được tác giả xây dựng theo kết quả thảo luận nhóm trong nghiên cứu định tính. Hơn thế nữa các thang đo được tác giả kế thừa từ thang đo gốc bằng tiếng Anh và chuyển đổi sang tiếng Việt nên phân tích nhân tố khám phá cũng đảm bảo rằng quá trình chuyển đổi ngôn ngữ không làm ảnh hưởng tới các thang đo.
Theo Hair et al (2006) hệ số tải nhân tố là tiêu chí quan trọng khi đánh giá ý nghĩa của các biến quan sát. Theo đó hệ số tải nhân tố tối thiểu có thể chấp nhận được đối với một biến quan sát là 0,3 và biến quan sát sẽ có ý nghĩa thực tiễn nếu hệ số này
> 0,5 (Hair et al, 2006). Thêm vào đó, để đảm bảo cho những bước phân tích tiếp theo là phân tích nhân tố khẳng định (CFA) và phương trình cấu trúc (SEM), luận án sử dụng EFA với phép quay Promax và phương pháp trích Principal Axis Factoring. Theo Gerbing and Anderson (1988), kỹ thuật này sẽ hỗ trợ tốt hơn cho phân tích cấu trúc dữ liệu so với phép quay Varimax và phương pháp trích Principal Components.
Bước 4: Phân tích nhân tố khẳng định (CFA)
Sau khi thực hiện phân tích nhân tố khám phá EFA, phân tích nhân tố khẳng định CFA được sử dụng để đánh giá mức độ phù hợp của dữ liệu với mô hình nghiên cứu và tính không duy nhất của các cấu trúc (Hair et al, 2010). Phân tích nhân tố khẳng định CFA sẽ khẳng định 04 nội dung: sự phù hợp của mô hình nghiên cứu, độ tin cậy tổng hợp, giá trị hội tụ và giá trị phân biệt của thang đo.
-Sự phù hợp của dữ liệu với mô hình nghiên cứu
Theo Hair et al (2010), sự phù hợp của mô hình nghiên cứu được đo lường bằng chỉ tiêu Chi- bình phương (CMIN), Chi-bình phương điều chỉnh theo số bậc tự do (CMIN/df), RMES và các chỉ số thích hợp CFI, GFI và TLI. Theo đó một mô hình được xem là phù hợp với dữ liệu thu thập nếu các chỉ số trên thỏa mãn điều kiện: Chi- bình phương có p < 0,05, CMIN/df < 2, RMSE < 0,08 và các giá trị TLI, GFI, CFI từ 0,9 tới 1. Trong một số trường hợp GFI < 0,9 nhưng không quá nhiều vẫn có thể chấp nhận được (Hair et al, 2010)
-Độ tin cậy tổng hợp
Trong phân tích nhân tố khẳng định, độ tin cậy của thang đo sẽ dược khẳng định trên hai chỉ số là độ tin cậy tổng hợp (composite reliability - CR) và tổng phương sai trích (variance extracted) và cả hai giá trị này đều phải đạt từ 0,5 trở lên (Hair et al, 2010).
-Giá trị hội tụ
Độ hội tụ của thang đo phản ánh sự tương quan giữa các biến quan sát trong cùng một nhân tố. Nếu giá trị hội tụ không được đảm bảo có nghĩa là biến quan sát không giải thích được biến tiềm ẩn. Theo Hair et al (2010) giá trị hội tụ của thang đo sẽ được đảm bảo nếu các trọng số chuẩn hóa và phương sai trích (Average Variance Extracted - AVE) đều lớn hơn 0,5.
-Giá trị phân biệt
Độ phân biệt là chỉ số đảm bảo cho việc biến quan sát ở nhân tố này không tương quan với biến quan sát ở nhân tố khác. Hay nói cách khác biến tiềm ẩn được giải thích tốt hơn bởi biến quan sát ở nhân tố khác. Việc phân tích giá trị phân biệt giữa các biến tiềm ẩn trong phân tích nhân tố khẳng định cũng là cơ sở để loại bỏ tính đa cộng tuyến giữa các biến trong mô hình nghiên cứu (Rajdeep, 2004). Giá trị phân biệt của thang đo trong CFA sẽ được đảm bảo nếu hệ số tương quan giữa từng cặp khái niệm là khác 1 (Steenkamp and Trijp, 1991). Trong khi đó theo Hair et al (2010) giá trị phân
biệt giữa các biến trong CFA sẽ được đảm bảo khi phương sai riêng tối đa (Maximum Shared Variance - MSV) nhỏ hơn phương sai trích trung bình (AVE) và căn bậc hai của phương sai trích trung bình (SQRTAVE) lớn hơn các tương quan giữa các cấu trúc (Inter-Construct Correlations - ICC).
Bước 5: Kiểm định bằng phương trình cấu trúc SEM -Cơ sở lý thuyết về mô hình SEM
Mô hình phương trình cấu trúc (Structural Equation Modelling - SEM) về bản chất là một tập hợp nhiều phép kiểm định thống kê cho phép xử lý đồng thời nhiều mối quan hệ. Theo Fan (1997), các phương pháp ANOVA, hồi quy tuyến tính đa biến chỉ là những trường hợp giới hạn của SEM. Việc tác giả sử dụng SEM trong luận án xuất phát từ những ưu điểm của kỹ thuật này. Trước tiên, kỹ thuật này cho phép tác giả xử lý được đồng thời một số lượng lớn các giả thuyết nghiên cứu được đưa ra trong luận án. Thứ hai, những nghiên cứu tiền nhiệm xem xét các khía cạnh cơ bản của dự toán như những biến độc lập riêng biệt và không có quan hệ với nhau trong khi thực tế các khía cạnh này có sự liên hệ với nhau để thực hiện các chức năng của dự toán như đã phân tích trong mục 2.1.3. Với mô hình SEM, sự tương tác qua lại giữa các biến độc lập trong mô hình nghiên cứu sẽ được giải quyết. Thứ ba, mô hình SEM xem xét mỗi biến tiềm ẩn không chỉ được cấu thành từ các biến quan sát mà còn ẩn chữa các giá trị sai lệch trong khi những phương pháp như hồi quy đa biến không xem xét đến vấn đề này. Do đó với việc sử dụng kỹ thuật phân tích SEM luận án sẽ đóng góp những điểm mới về phương pháp xử lý dữ liệu cũng như kết quả mới cho hướng nghiên cứu về ảnh hưởng từ dự toán sản xuất kinh doanh tới kết quả hoạt động của doanh nghiệp.
- Các nội dung kiểm định bằng phương trình cấu trúc SEM
Quá trình kiểm định giả thuyết nghiên cứu bằng SEM được chia thành nhiều phần nhỏ là kiểm tra tính phù hợp của mô hình, kiểm định các giả thuyết nghiên cứu, kiểm định vai trò biến kiểm soát, biến điều tiết của “đặc điểm quy mô doanh nghiệp”, kiểm định vai trò biến trung gian của “kết quả hoạt động của nhà quản lý”.
Theo Hair et al (2010), một phương trình cấu trúc sẽ được đảm báo nếu các chỉ số CMIN, GFI, TLI, CFI, RMSEA được đảm bảo. Tương tự như phân tích nhân tố khẳng định CFA, điều kiện để đánh giá tính phù hợp của phương trình cấu trúc là CMIN/df < 0,4; GFI, CFI, TL > 0,9; RMSEA < 0,8 theo (Hair et al, 2010).
Sau khi đã đảm bảo tính phù hợp của phương trình cấu trúc, các giả thuyết nghiên cứu sẽ được xem xét trên p_value của từng mối quan hệ và trọng số hồi quy
giữa các biến (Estimate). Các giả thuyết sẽ được chấp nhận nếu p_value < 0,05 và bị bác bỏ nếu p_value > 0,05 (Hair et al, 2010). Các trọng số hồi quy chuẩn hóa (Estimate standardized) cho biết cường độ và chiều hướng ảnh hưởng của từng khía cạnh trong quy trình dự toán tới kết quả hoạt động của doanh nghiệp.
Kiểm tra vai trò của biến kiểm soát “đặc điểm quy mô doanh nghiệp” được thực hiện đồng thời với kiểm định các giả thuyết nghiên cứu. Cùng với đó vai trò điều tiết của “đặc điểm quy mô doanh nghiệp” được kiểm định bằng kỹ thuật phân tích đa nhóm (Multigroup moderation). Trong khi vai trò biến trung gian của “kết quả hoạt động của nhà quản lý” được thực hiện thông qua kiểm định Two Tailed Significance.
3.4.2.3. Công cụ xử lý dữ liệu
Để xử lý dữ liệu nghiên cứu, luận án sử dụng kết hợp các kỹ thuật tổng hợp thông tin cơ bản như excel và các phần mềm chuyên biệt xử lý dữ liệu thống kê là SPSS phiên bản 25.0 và Amos phiên bản 21.0. Excels được sử dụng để tổng hợp dữ liệu đầu vào cho hai giai đoạn nghiên cứu định lượng sơ bộ và nghiên cứu định lượng chính thức. Đối với giai đoạn định lượng sơ bộ, tác giả chỉ sử dụng SPSS 25.0 để kiểm tra độ tin cậy của thang đo và phân tích nhân tố khám phá. Giai đoạn nghiên cứu chính thức, cụ thể là phân tích nhân tố khẳng định và phương trình cấu trúc, phần mềm Amos 21.0 sẽ được sử dụng.
KẾT LUẬN CHƯƠNG 3
Nội dung chương 3 của luận án đã trình bày chi tiết về các phương pháp nghiên cứu và trình tự thực hiện các phương pháp nghiên cứu.
Phương pháp nghiên cứu định tính được sử dụng trong giai đoạn thứ nhất nhằm cụ thể hóa các biến nghiên cứu, mô hình nghiên cứu và kết quả thu được là mẫu bảng hỏi khảo sát. Thông qua phỏng vấn, trao đổi trực tiếp với các chuyên gia, phiếu khảo sát ban đầu đã được thu gọn và đơn giản hóa từ ngữ mô tả nhằm đảm bảo khả năng đọc, hiểu và trả lời của các đối tượng khảo sát.
Phương pháp nghiên cứu định lượng được thực hiện sau giai đoạn nghiên cứu định tính bao gồm các hoạt động phát phiếu khảo sát, thu thập dữ liệu, xử lý dữ liệu trước khi kiểm định mô hình nghiên cứu và các giả thuyết nghiên cứu. Quá trình xử lý dữ liệu đã thu gọn khá nhiều các biến quan sát do vi phạm hệ số Cronbach Alpha cũng như vi phạm phân tích nhân tố khám phá EFA.
Trong nội dung chương, tác giả cũng giới thiệu phương trình cấu trúc SEM được sử dụng để kiểm định các giả thuyết nghiên cứu được đưa ra trong luận án trong đó có xem xét tới vai trò biến trung gian của kết quả hoạt động của nhà quản lý và vai trò biến kiểm soát, biến điều tiết của đặc điểm quy mô doanh nghiệp theo vốn. Các kết quả nghiên cứu sẽ được tác giả trình bày chi tiết trong nội dung chương 4 - Kết quả nghiên cứu