CHƯƠNG 4 THỰC TRẠNG VÀ KẾT QUẢ NGUYÊN CỨU VỀ HỆ THỐNG KIỂM SOÁT NỘI BỘ TẠI CÁC TRƯỜNG CAO ĐẲNG CÔNG LẬP TRÊNKIỂM SOÁT NỘI BỘ TẠI CÁC TRƯỜNG CAO ĐẲNG CÔNG LẬP TRÊN
4.3 Phân tích kết quả nghiên cứu
4.3.2 Phân tích nhân tố khám phá – EFA
Phân tích nhân tố khám phá EFA (Exploratory Factor Analysis) là tập kỹ thuật phân tích thống kê có liên hệ với nhau dùng để rút gọn một tập hợp nhiều biến quan sát có mối tương quan với nhau thành một tập biến (gọi là các nhân tố) ít hơn để chúng có ý nghĩa hơn nhưng vẫn chứa đựng hầu hết nội dung thông tin của tập biến ban đầu (Trích Nguyễn Đình Thọ, 2011). Cụ thể, khi đưa tất cả các biến thu thập được (24 biến) 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 sự hoàn thiện HTKSNB tại các trường CĐCL trên địa bàn TP HCM. Sau khi tiến hành kiểm định bằng hệ số Cronbach's Alpha ở trên
(xem mục 4.3.1), bước tiếp theo tác giả sẽ đưa các biến không bị loại vào phân tích nhân tố.
Trong phân tích nhân tố, các nhà nghiên cứu thường chú ý đến các yếu tố sau:
Hệ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin): là một chỉ số dùng để xem xét sự thích hợp của phân tích nhân tố và KMO phải ≥ 0.5. Theo Kaiser (1974) đề nghị KMO ≥ 0.9: rất tốt; KMO ≥ 0.8: tốt; KMO ≥ 0.7: được; KMO ≥ 0.6: tạm được; KMO
≥ 0.5: xấu và KMO < 5: không thể chấp nhận được (Trích Nguyễn Đình Thọ, 2011, trang 397).
Kiểm định Bartlett’s test (Bartlett’s test of sphericity): nhằm kiểm định giả thuyết H0 (H0 = các biến không có tương quan với nhau trong tổng thể) căn cứ vào giá trị sig., nếu sig. < 0.05 thì các biến quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể, do đó ta có thể tiến hành phân tích nhân tố (Hoàng trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005).
Hệ số tải nhân tố (Factor loading): là hệ số tương quan giữa các biến và nhân tố, hệ số này cho biết sự liên hệ chặt chẽ giữa các biến với nhau. Nếu hệ số tải nhân tố nhỏ hơn 0.5 sẽ bị loại, đồng thời các biến có trọng số không đạt độ phân biệt cao giữa các nhân tố (< 0.3) cũng sẽ bị loại (Nguyễn Đình Thọ, 2011).
Nhân tố trích được phải có Eigenvalue lớn hơn 1 mới được giữ lại trong mô hình phân tích vì đây là đại lượng đại diện cho lượng biến thiên được giải thích bởi mỗi nhân tố (Hair & ctg, 2006). Thang đo được chấp nhận khi tổng phương sai trích
≥ 50%
Các yếu tố ảnh hưởng đến ảnh hưởng đến hoạt động KSNB trong tại các trường Cao đẳng công lập trên địa bàn TP HCM được đo lường bởi 5 thành phần:
Môi trường kiểm soát; Đánh giá rủi ro; Hoạt động kiểm soát; Thông tin và truyền thông; Giám sát, tất cả bao gồm 24 biến, sau khi kiểm định Cronbach's Alpha giữ lại 16 biến (xem mục 4.3.1), tác giả đưa 16 biến này vào phân tích nhân tố EFA.
Phân tích nhân tố khám phá (EFA) lần thứ nhất, Khi phân tích nhân tố, nghiên cứu đặt ra 2 giả thuyết:
Giả thuyết H0: Các biến trong tổng thể không có tương quan với nhau.
Giả thuyết H1: Các biến trong tổng thể có tương quan với nhau.
. Kết quả kiểm định được lưu vào các bảng sau đây.
Bảng 4.14: Hệ số KMO và kiểm định Barlett các thành phần KMO and Bartlett's Test
Hệ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) .715
Mô hình kiểm tra của Bartlett Giá trị Chi-Square 695.014
Bậc tự do (df) 120
Sig (giá trị P – value) .000
(Nguồn: Theo kết quả phân tích EFA ở phụ lục 2, bảng 19) 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, nhận H1). Đồng thời, hệ số KMO = 0.715 > 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. Ngoài ra từ kết quả ở bảng 4.15 ta được : Giá trị tổng phương sai trích bằng 64.255% > 50% : đạt yêu cầu, khi đó có thể nói rằng 1 nhân tố này giải thích 64.255% sự biến thiên của dữ liệu, tức thang đo được chấp nhận (Anderson và Gerbing, 1988). Giá trị hệ số Eigenvalues của nhân tố lớn hơn 1 (Anderson và Gerbing, 1988).
Bảng 4.15: Bảng phương sai trích lần cuối
Total Variance Explained Thành
phần Giá trị Eigenvalues Chỉ số sau khi trích Chỉ số sau khi xoay
Tổng
% Phương
sai
Phương sai trích % Tổng
% Phương
sai
Phương
sai trích % Tổng
% Phương
sai
Phương sai trích %
1 4.034 25.213 25.213 4.034 25.213 25.213 2.374 14.839 14.839 2 2.244 14.027 39.240 2.244 14.027 39.240 2.057 12.857 27.695 3 1.637 10.229 49.469 1.637 10.229 49.469 1.986 12.415 40.110 4 1.217 7.606 57.075 1.217 7.606 57.075 1.937 12.106 52.216 5 1.149 7.180 64.255 1.149 7.180 64.255 1.926 12.039 64.255
6 .846 5.286 69.540
7 .732 4.575 74.115
8 .688 4.303 78.418
9 .599 3.744 82.162
10 .543 3.392 85.554
11 .516 3.225 88.779
12 .475 2.968 91.746
13 .413 2.584 94.330
14 .357 2.230 96.560
15 .313 1.957 98.517
16 .237 1.483 100.000
Extraction Method: Principal Component Analysis.
(Nguồn: Theo kết quả phân tích EFA ở phụ lục 2, bảng 21)
Theo kết quả phân tích nhân tố EFA thực hiện phương pháp rút trích Principal components và phép quay Varimax, kết quả các nhóm được gom lần cuối sau 5 lần quay như sau:
Bảng 4.16: Kết quả phân tích nhân tố thang đo biến độc lập Rotated Component Matrixa
Component
1 2 3 4 5
GS1 .686
GS2 .698
GS4 .613
GS6 .825
RR3 .774
RR4 .817
RR5 .796
HD1 .739
HD3 .752
HD4 .812
MT2 .837
MT3 .740
MT4 .630
TT1 .849
TT3 .714
TT4 .697
Extraction Method: Principal Component Analysis.
Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization.
a. Rotation converged in 5 iterations.
(Nguồn: Theo kết quả phân tích EFA ở phụ lục 2, bảng 20) Kết luận phân tích nhân tố khám phá mô hình đo lường
Từ kết quả phân tích Cronbach’s Alpha và EFA như trên, mô hình nghiên cứu lý thuyết chính thức điều chỉnh gồm 5 nhân tố tác động đến sự hoàn thiện HTKSNB tại các trường cao đẳng công lập trên địa bàn TP HCM. Mô hình nghiên cứu và các giả thuyết được điểu chỉnh lại như sau:
GS: Giám sát tác động cùng chiều đến sự hoàn thiện HT KSNB HT KSNB tại các trường cao đẳng công lập trên địa bàn TP HCM
RR: Đánh giá rủi ro tác động cùng chiều đến sự hoàn thiện HT KSNB tại các trường cao đẳng công lập trên địa bàn TP HCM
HD: Hoạt động kiểm soát tác động cùng chiều đến sự hoàn thiện HT KSNB tại các trường cao đẳng công lập trên địa bàn TP HCM
TT: Thông tin và truyền thông tác động cùng chiều đến sự hoàn thiện HT KSNB tại các trường cao đẳng công lập trên địa bàn TP HCM
MT: Môi trường kiểm soát tác động cùng chiều đến sự hoàn thiện HT KSNB tại các trường cao đẳng công lập trên địa bàn TP HCM
Phân tích hồi quy được thực hiện bằng phương pháp hồi quy tổng thể các biến (Phương pháp Enter) với phần mềm SPSS 20.0. Mô hình hồi quy như sau:
HTKSNB = β0 + β1GS + β2RR + β3HD+ β4MT + β5TT Tức là
HT KSNB tại các trường CĐ công lập trên địa bàn TP HCM = β0 + β1* Giám sát + β2* Đánh giá rủi ro + β3* Hoạt động kiểm soát + β4* Môi trường kiểm soát + β5* Thông tin và truyền thông