Chương 3: Phương pháp nghiên cứu
3.2. Phương pháp nghiên cứu
Luận văn sử dụng phương pháp hỗn hợp có sự kết hợp phương pháp định lượng với phương pháp định tính và trình bày nội dung kết quả nghiên cứu trên nền tảng phương pháp thống kê mô tả, cụ thể:
MỤC TIÊU NGHIÊN CỨU Xác định và đánh giá các nhân tố ảnh hưởng đến chất lượng TTKT tại các trường học công lập trên địa bàn tỉnh Vĩnh Long
TỔNG QUAN CÁC NGHIÊN CỨU TRƯỚC VÀ CƠ SỞ LÝ THUYẾT Tổng quan tình hình nghiên cứu trong và ngoài nước về chất lượng TTKT KVC
MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU Mô hình đo lường và đánh giá các nhân tố ảnh hưởng đến chất lượng TTKT
PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU Nghiên cứu định lượng
Thu thập và xử lý bằng phần mềm SPSS
KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ KIẾN NGHỊ
Trình bày kết quả nghiên cứu và đề xuất kiến nghị
(Nguồn: tác giả tự vẽ)
- Về mặt định lượng: luận văn sẽ thu thập số liệu thông qua khảo sát các trường học công lập trên địa bàn tỉnh Vĩnh Long về sự ảnh hưởng của các nhân tố đến chất lượng TTKT trên BCTC. Sau đó, tác giả sử dụng phương pháp thống kế mô tả, phương pháp phân tích nhân tố khám phá, phương pháp phân tích tương quan và phương pháp hồi quy tuyến tính để tìm ra các nhân tố ảnh hưởng và đánh giá sự ảnh hưởng của các nhân tố đến chất lượng TTKT trên BCTC.
- Về mặt định tính: luận văn sử dụng phương pháp phân tích, phương pháp so sánh đối chiếu, phương pháp tổng hợp và phương pháp lý luận khách quan kết hợp với các điều kiện thực tiễn để đưa ra các kiến nghị giúp nâng cao chất lượng TTKT trên BCTC tại các trường học công lập Vĩnh Long.
3.2.2. Các phương pháp cụ thể
Phương pháp thống kê mô tả: là cách thức sử dụng nguồn dữ liệu sẵn có trong nền kinh tế, xã hội hoặc dữ liệu được thu thập thông qua khảo sát để tiến hành xử lý, sắp xếp theo một quy luật, trật tự mà tác giả muốn trình bày để giải thích cho một vấn đề đang nghiên cứu được sáng rõ hơn bằng chính các kết quả đó. Việc thống kê giúp cho người nghiên cứu cũng như người đọc có thể dự đoán một số nội dung, diễn biến có thể xảy ra trong tương lai đối với phạm trù đang tìm hiểu.
Phương pháp này được đánh giá là mang tính khách quan cao vì phản ánh thông qua những con số cũng như các kết quả cụ thể, rõ ràng.
Phân tích nhân tố khám phá: (EFA – Exploratory Factor Analysis) là một trong những phương pháp phân tích thống kê dùng để rút gọn một tập hợp nhiều biến quan sát phụ thuộc lẫn nhau thành một tập biến (gọi là các nhân tố) ít hơn để chúng có ý nghĩa hơn những vẫn chứa đựng hầu hết thông tin của tập biến ban đầu (Hair & cộng sự, 1998). Điều kiện thực kiện phân tích EFA:
1. Kiểm định tính thích hợp của EFA: Thước đo KMO (Kaiser – Meyer – Olkin measure) là chỉ số xem xét sự thích hợp của phân tích nhân tố phải nằm trong khoảng 0,5 < KMO < 1. Với chỉ số KMO nằm trong khoảng này thì chứng tỏ phân tích nhân tố là thích hợp với dữ liệu thực tế (Hair & cộng sự, 1998).
2. Kiểm định tương quan giữa các biến quan sát: Kiểm định Bartlett (Bartlett’s test) xem xét giả thuyết là H0: Mức tương quan giữa các biến quan sát bằng 0. Nếu kiểm định này có ý nghĩa thống kê (Sig <0,05) thì các biến quan sát có mối tương quan với nhau trong mỗi nhân tố (Hoàng & cộng sự, 2008).
3. Kiểm định phương sai trích (% cumulative varience) của các yếu tố: Trong bảng tổng phương sai được giải thích (Total varience explained), tiêu chuẩn được chấp nhận là phương sai trích lớn hơn 50%. Kết quả thể hiện % biến thiên của các biến quan sát.
Phân tích tương quan: được sử dụng để kiểm định mối tương quan tuyến tính giữa các biến trong mô hình (giữa biến phụ thuộc với các biện độc lập, giữa các biến động lập với nhau) thông qua sử dụng phần mềm hỗ trợ SPSS.
Phân tích hồi quy tuyến tính: sau khi kết luận các biến có mối quan hệ tuyến tính thì có thể mô hình hóa mối quan hệ nhân quả giữa các biến bằng mô hình hồi quy tuyến tính.
Phương pháp so sánh, đối chiếu: Phương pháp này gồm hai loại cơ bản, đó là đối chiếu trực tiếp và đối chiếu logic. Đối chiếu trực tiếp là phương pháp mà người nghiên cứu tiến hành so sánh, đối chiếu về mặt lượng của cùng một chỉ tiêu trên các nguồn tài liệu khác nhau để tìm ra những sự khác nhau về chỉ tiêu đó. Đối chiếu logic là việc nghiên cứu các mối quan hệ bản chất giữa các chỉ tiêu có quan hệ với nhau thông qua việc xem xét mức biến động tương ứng về trị số của các chỉ tiêu có quan hệ kinh tế trực tiếp, song có thể có mức biến động khác nhau và có thể theo các hướng khác nhau.
Phương pháp phân tích: Phương pháp phân tích là cách thức sử dụng quá trình tư duy logic để nghiên cứu và so sánh các mối quan hệ đáng tin cậy giữa các số liệu, các thông tin nhằm đánh giá tính hợp lý hoặc không hợp lý của các thông tin trong các báo cáo của chính phủ, các đơn vị công khác. Các thể thức phân tích thường được áp dụng trong nghiên cứu này gồm: so sánh số liệu giữa các kỳ thực hiện, giữa thực hiện với kế hoạch, giữa thực tế với số liệu dự đoán của chính phủ, số liệu giữa các đơn vị công cùng loại hình.
Khi thực hiện phân tích, các bước nội dung công việc cần tiến hành như sau: (i) xây dựng mục tiêu cụ thể cho áp dụng phương pháp phân tích nhằm giúp cho việc thiết kế các thể thức phân tích hiệu quả; (ii) thiết kế các thể thức phân và (iii) tiến hành phân tích, sau đó sẽ xếp loại các kết quả nghiên cứu theo nguyên tắc do nhà nghiên cứu quyết định.
Phương pháp tổng hợp: Tổng hợp là quá trình ngược với phân tích, nhưng lại hỗ trợ cho quá trình phân tích để tìm ra cái chung, cái khái quát. Trong nghiên cứu, tổng hợp vai trò quan trọng thuộc về khả năng liên kết các kết quả cụ thể (có lúc ngược chiều nhau) từ sự phân tích, khả năng trừu tượng, khái quát nắm bắt được mặt định tính từ rất nhiều khía cạnh định lượng khác nhau. Từ những kết quả nghiên cứu từng mặt, phải tổng hợp lại để có nhận thức đầy đủ, đúng đắn cái chung, tìm ra được bản chất, quy luật vận động của đối tượng nghiên cứu.
Phương pháp lý luận khách quan: Đây là việc mà nhà nghiên cứu vận dụng những lập luận, quan điểm của cá nhân, cùng với sự kết hợp với những quan điểm của các nghiên cứu khác có tính chất bên ngoài để cùng đưa ra những nhận định chung về một vấn đề cụ thể nào đó.
3.2.3. Ứng dụng các phương pháp cho từng phần nghiên cứu
Khi đánh giá sự khác biệt về các tài liệu, quy định giữa Việt Nam và quốc tế tác giả sử dụng phương pháp so sánh, đối chiếu nhằm tìm ra sự khác biệt và rút ra những vấn đề cần phải làm đối với kế toán các trường học công lập Việt Nam.
Sau khi thu thập ý kiến khảo sát, một bảng tổng hợp số liệu sẽ được lập ra. Tiếp theo phần mềm SPSS sẽ được sử dụng để hỗ trợ phân tích:
Phương pháp thống kê mô tả: Sử dụng phương pháp này để thống kê một số đặc điểm về kế toán tại các trường học công lập trên địa bàn tỉnh Vĩnh Long.
Đánh giá độ tin cậy của thang do qua hệ số Cronbach’s alpha: Hệ số này đo lường tính nhất quán của các biến quan sát trong cùng một thang đo để đo lường cùng một khái niệm (Nguyễn, 2011). Hệ số này được tính toán trước khi phân tích nhân tố khám phá EFA để loại các biến không phù hợp. Kiểm định Cronbach’s
alpha: Theo Nunnally (1994) và Peterson (1994), thang đo được đánh giá là sử dụng được và tốt đòi hỏi thỏa mãn đồng thời hai điều kiện:
Hệ số alpha của tổng thể lớn hơn 0,6. Nếu hệ số alpha nhỏ hơn 0,6 thì ta cần loại bỏ biến quan sát đó để đạt tiêu chuẩn.
Hệ số tương quan biến tổng (corrected item-total correlation) lớn hơn 0,3. Những biến có hệ số tương quan biến tổng nhỏ hơn 0,3 cần loại bỏ khỏi mô hình.
Phân tích nhân tố khám phá (EFA): Thực hiện kiểm định EFA với số mẫu là 160, thước đo hệ số tải nhân tố (Factor loading) được lựa chọn là FD lớn hơn 0,55.
Các biến quan sát đảm bảo thỏa mãn các điều kiện về: Kiểm định KMO, kiểm dịnh Bartlett, Phương sai trích của các yếu tố sẽ được chấp nhận. Nếu các biến quan sát nào không thỏa mãn các điều kiện kiểm định sẽ được loại ra. Mô hình tiếp tục thực hiện kiểm định các biến quan sát còn lại. Bước cuối cùng là chỉ ra các biến quan sát thỏa mãn điều kiện của kiểm định. Sau đó thực hiện phân tích EFA riêng cho hai nhóm biến độc lập và biến phụ thuộc.
Sau khi xác định các nhân tố nào có sự ảnh hưởng, tác giả tiếp tục xác định mức độ ảnh hưởng của các nhân tố đó thông qua phân tích mô hình hồi quy tuyến tính đa biến dựa trên phần mềm SPSS.
Phân tích tương quan: hệ số tương quan Pearson được tính toán để lượng hóa mức độ chặt chẽ trong mối liên hệ tuyến tính giữa các 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 (Hoàng & cộng sự, 2008). Đồng thời, hiện tượng đa cộng tuyến cũng sẽ được xem xét.
Phân tích hồi quy tuyến tính: sau khi kết luận các biến có mối liên hệ tuyến tính thì thực hiện hồi quy đa biến theo phương pháp Enter tức đưa tất cả các biến vào một lượt để mô hình hóa mối quan hệ nhân quả giữa các biến.
Sau khi đánh giá được các nhân tố ảnh hưởng và có được mô hình, tác giả tiến hành sử dụng phương pháp phân tích, phương pháp tổng hợp, phương pháp lý luận khách quan để đánh giá các nhân tố ảnh hưởng đến chất lượng TTKT trên BCTC và đưa ra
các kiến nghị nhằm nâng cao chất lượng TTKT trên BCTC tại các trường học công lập Vĩnh Long.