CHƯƠNG 3 PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 3.1 Phương pháp nghiên cứu3.1 Phương pháp nghiên cứu
3.2 Xây dựng mô hình nghiên cứu của đề tài
Mô hình hồi quy đa biến bao gồm các yếu tố quan trọng ảnh hưởng đến hệ thống KSNB tại các trường trên địa bàn TP HCM.
Biểu hiện của mô hình hồi quy tuyến tính đa phương được trình bày trong công thức (1) (Bilevicience, Jonusauskas, 2011, p.199)
Y = β + β1X1 + β2X2 + β3X3 + … + βkXk (1) Trong đó: β –Hệ số (không đổi)
X – Biến độc lập
Trên cơ sở khảo cứu các mô hình nghiên cứu đã có trong các công trình nghiên cứu trước có liên quan, tác giả đề xuất một mô hình nghiên cứu gồm các yếu tố được xem là phù hợp trong điều kiện cụ thể tại TP HCM
HTKSNB = β0 + β1X1 + β2X2 + β3X3 +β4X4 + β5X5 (2) Trong đó:
HTKSNB: Hệ thống kiểm soát nội bộ tại các trường Cao đẳng công lập trên địa bàn TP HCM
- X1 : Môi trường kiểm soát - X2: Đánh giá rủi ro
- X3: Hoạt động kiểm soát - X4: Thông tin và truyền thông - X5: Giám sát
β1, β 2, β 3, β 4, β 5 Lần lượt là các tham số của các biến độc lập X1, X2, X3, X4, X5, ảnh hưởng đến biến phụ thuộc HT KSNB.
β0 : Là tham số độc lập ảnh hưởng đến biến phụ thuộc HTKSNB.
Hình 3.2: Mô hình nghiên cứu đề xuất 3.3 Thu thập dữ liệu nghiên cứu
Luận văn sử dụng 2 nguồn dữ liệu quan trọng để xử lý thông tin, bao gồm dữ liệu sơ cấp và thứ cấp.
3.3.1 Dữ liệu sơ cấp
Dữ liệu sơ cấp là những dữ liệu mà nhà nghiên cứu thu thập trực tiếp tại nguồn dữ liệu và xử lý nó để phục vụ cho việc nghiên cứu của mình.
Nguồn dữ liệu sơ cấp :
Các dữ liệu sơ cấp được thu thập trực tiếp từ đối tượng nghiên cứu. Nó còn được gọi là các dữ liệu gốc, chưa được xử lý. Vì vậy, các dữ liệu sơ cấp giúp nhà nghiên cứu đi sâu vào đối tượng nghiên cứu, tìm hiểu động cơ của đối tượng nghiên cứu, phát hiện ra các quan hệ trong đối tượng nghiên cứu. Dữ liệu sơ cấp được thu thập trực tiếp nên độ chính xác khá cao, đảm bảo tính cập nhật, đáp ứng tốt yêu cầu nghiên cứu, tuy nhiên việc thu thập dữ liệu sơ cấp lại thường phức tạp, mất thời gian và tốn kém chi phí . Dữ liệu sơ cấp có thể thu thập từ việc quan sát, ghi chép
hoặc tiếp xúc trực tiếp với đối tượng điều tra, cũng có thể sử dụng các phương pháp thử nghiệm để thu thập dữ liệu sơ cấp [3].
Nguồn tài liệu sơ cấp của luận văn được thu thập thông qua kết quả điều tra về hệ thống KSNB tại các trường Cao đẳng công lập trên địa bàn thành phố Hồ Chí
Minh.
Thời gian tiến hành điều tra từ ngày 02/3/2016 cho đến ngày 10/04/2016.
Tổng số phiếu điều tra phát ra là 160 phiếu. Các thông tin sơ cấp này rất quan trọng sẽ trở thành dữ liệu chính cho quá trình nghiên cứu của đề tài. Chính vì tính quan trọng cũng như sự yêu cầu chính xác của thông tin nên trong quá trình thu thập dữ liệu tác giả nghiên cứu đã giải thích rất chi tiết, cặn kẽ cho đối tượng khảo sát nhằm giúp họ hiểu ý nghĩa của từng yếu tố. Sau khi phỏng vấn xong, tác giả nghiên cứu rà soát tất cả các câu hỏi nếu phát hiện có câu hỏi nào chưa được trả lời thì sẽ đề nghị phỏng vấn lại nội dung câu hỏi đó nhằm hoàn chỉnh phiếu khảo sát
Theo Hair & cộng sự (2006) trích trong Nguyễn Đình Thọ (2011), để có thể phân tích nhân tố khám phá (EFA), kích thước mẫu tối thiểu là 50, tốt hơn là 100.
Để tiến hành phân tích hồi quy một cách tốt nhất, Tabachnick & Fidell (2007) trích trong Nguyễn Đình Thọ (2011) cho rằng kích thước mẫu phải đảm bảo theo công thức: n > = 8p + 50 Trong đó: n: cỡ mẫu, p: số biến độc lập của mô hình
Theo Green (1991) trích trong Nguyễn Đình Thọ (2011) cho rằng công thức trên tương đối phù hợp nếu p < 7. Trong trường hợp p > 7, công thức trên trở nên hơi quá khắt khe vì nó đòi hỏi kích thước mẫu lớn hơn mức cần thiết. Như vậy với 5 biến độc lập trong mô hình nghiên cứu, công thức trên là phù hợp với đề tài. Trên cơ sở này, tác giả tiến hành thu thập dữ liệu với cỡ mẫu là 160, trong đó số đáp viên trả lời sai sót là 10, số mẫu cuối cùng là 150 (150 > 8p+50). Phương pháp thu thập dữ liệu bằng bảng câu hỏi khảo sát, thông qua hình thức phát bảng câu hỏi trực tiếp, qua email, facebook cho Ban giám hiệu, giảng viên và nhân viên tại 12 trường Cao đẳng công lập trên địa bàn thành phố Hồ Chí Minh.
Bảng câu hỏi sử dụng thang đo Likert 5 mức độ:
(1) – Hoàn toàn không đồng ý,
(2) – Ít đồng ý, (3) – không có ý kiến, (4) – Đồng ý,
(5) – Rất đồng ý.
Thang đo Likert dùng khảo sát mức độ đồng ý của đối tượng khảo sát đối với các yếu tố ảnh hưởng đến hệ thống KSNB tại các trường Cao đẳng công lập trên địa bàn thành phố HCM. Phương pháp độ tin cậy Cronbach’s Alpha và phân tích nhân tố khám phá (EFA) được sử dụng để đánh giá thang đo. Phương pháp phân tích mô hình hồi quy bội, thông qua phần mềm SPSS 20.0 được sử dụng để kiểm định mô hình nghiên cứu.
Dựa theo kết quả nghiên cứu của tác giả Serkan Narli (2010), khoảng thang đo của thang Likert 5 mức độ trong nghiên cứu này được tính như sau:
Giá trị khoảng cách = (Maximum - Minimum) / n = (5 -1) / 5 = 0.8 (3) Bảng 3.1: Ý nghĩa của từng trị trung bình đối với thang đo khoảng
Giá trị trung bình Ý nghĩa
1.0 - 1.80 1.81 - 2.60
Rất không đồng ý Không đồng ý
2.61 - 3.40 Không ý kiến/trung bình
3.41 - 4.20 4.21 - 5.00
Đồng ý Rất đồng ý 3.3.2 Dữ liệu thứ cấp
- Dữ liệu thứ cấp là loại dữ liệu được sưu tập sẵn, đã công bố nên dễ thu thập, tốn ít thời gian, tiền bạc trong quá trình thu thập.
- Các nguồn dữ liệu thứ cấp:
+ Dữ liệu thứ cấp bên trong:
Khi tìm kiếm dữ liệu thứ cấp nên bắt đầu từ các nguồn bên trong tổ chức.
Hầu hết các tổ chức đều có những nguồn thông tin rất phong phú, vì vậy có những dữ liệu có thể sử dụng ngay lập tức. Chẳng hạn như dữ liệu về quy chế chi tiêu nội
bộ, quy chế KSNB. Có hai thuận lợi chính khi sử dụng dữ liệu thứ cấp bên trong là thu thập được một cách dễ dàng và có thể không tốn kém chi phí
+ Dữ liệu thứ cấp bên ngoài:
Những nguồn dữ liệu thứ cấp bên ngoài là các tài liệu đã được xuất bản có được từ các nghiệp đoàn, chính phủ, chính quyền địa phương, các hiệp hội thương mại, các tổ chức chuyên môn, các ấn phẩm thương mại, các tổ chức nghiên cứu chuyên nghiệp… Sự phát triển của mạng thông tin toàn cầu đã tạo nên một nguồn dữ liệu vô cùng phong phú và đa dạng, đó là các dữ liệu thu thập từ Internet. Trong thực tế, có rất nhiều dữ liệu thứ cấp có thể sử dụng được và có thể tìm kiếm từ nhiều nguồn khác nhau. Vì vậy, điều quan trọng là phải phân loại nguồn dữ liệu có một phương thức tìm kiếm thích hợp.
Nguồn tài liệu thứ cấp của luận văn được thu thập từ các bài viết, các bài báo tổng hợp về HT KSNB và tình hình xây dựng HT KSNB trong Giáo dục và các trường Đại học, Cao đẳng, các văn bản pháp lý quy định về kế toán, kiểm toán và KSNB. Sau khi lựa chọn vấn đề nghiên cứu là biện pháp nâng cao hiệu quả xây dựng HT KSNB tại các trường CĐCL trên địa bàn thành phố Hồ Chí Minh, tác giả đã xác định rõ mục tiêu nghiên cứu của đề tài. Đề tài tập trung thu thập dữ liệu thứ cấp và sơ cấp theo 5 yếu tố cơ bản của INTOSAI, trên cơ sở đó nhằm đánh giá thực trạng HT KSNB tại các trường CĐCL trên địa bàn thành phố Hồ Chí Minh. Từ đó, tìm ra những mặt tồn tại và nguyên nhân dẫn đến tồn tại làm cơ sở để giải quyết ở chương tiếp theo. Để thực hiện được mục tiêu này, tác giả sử dụng kết hợp nhiều phương pháp nghiên cứu khoa học bao gồm cả phương pháp định tính và định lượng dựa trên cơ sở nguồn dữ liệu mà tác giả điều tra được.