CHƯƠNG 3 PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU, MÔ HÌNH VÀ GIẢ THUYẾT NGHIÊN CỨU
3.1. Phương pháp nghiên cứu
3.1.2. Phương pháp nghiên cứu định lượng
Nghiên cứu định lượng là “một bước nghiên cứu quan trọng để giúp nhà nghiên cứu có thể phát hiện ra lỗi sai hoặc những thiếu sót trong câu hỏi khảo sát trong quá trình nghiên cứu, đồng thời cũng giúp nhà nghiên cứu có thể điều chỉnh lại danh mục câu hỏi nhằm tăng độ tin cậy cho các thang đo của mình”, với các thang đo sau:
- Thang đo áp dụng EMA - Thang đo nhân tố APLCE - Thang đo nhân tố APLQC - Thang đo nhân tố APLMP - Thang đó nhân tố MTKD - Thang đo nhân tố CLKD - Thang đo nhân tố PTAPNV 3.1.2.1. Chọn nhóm mẫu nghiên cứu
Việc chọn lựa kích thước của nhóm mẫu nghiên cứu thường được dựa trên đặc điểm, tính chất của các mẫu để đảm bảo đủ số lượng phục vụ cho phân tích, nghiên cứu đề tài. Theo hầu hết các nhà nghiên cứu cho rằng “với kích thước mẫu càng lớn sẽ giúp cho việc nghiên cứu sẽ được thực hiện tốt hơn”. Tuy nhiên chúng ta sẽ gặp phải vấn đề “khi tăng kích thước mẫu thì sai số đo chọn mẫu SE sẽ giảm đi một lượng ΔNE” (Nguyễn Đình Thọ, 2014) mà trong khi đó, cũng theo tác giả quá trình nghiên cứu với SE lớn hơn NE thì chọn mẫu sẽ đem lại kết quả chính xác hơn hay nói cách khác, khi tăng kích thước mẫu, nếu ΔSE nhỏ hơn ΔNE thì kết quả chọn mẫu sẽ chính xác hơn.
Việc chọn mẫu nghiên cứu có nhiều phương pháp áp dụng chia làm hai chiều hướng là xác suất và phi xác suất. Với phương pháp theo hướng xác suất thì sẽ đem lại kết quả mang tính tổng quát cao hơn nhưng lại tốn kém thời gian và CP hơn phương pháp theo hướng phi xác suất. Do đó, với thời gian và CP có hạn, nhóm nghiên cứu quyết định chọn mẫu theo phi xác suất, và cụ thể là phương pháp thuận tiện. Phương pháp chọn mẫu thuận tiện là phương pháp người nghiên cứu được chọn lựa những phần tử khảo sát mà họ có thể tiếp cận được. Hình thức nhóm nghiên cứu sử dụng để thu thập dữ liệu mẫu nghiên cứu là hình thức gửi phiếu điền khảo sát bằng link google form tới những cán bộ, nhân viên đang làm việc tại các DN vừa và nhỏ ở Việt Nam.
3.1.2.2. Tiến hành thực hiện khảo sát, xử lý dữ liệu
Bảng câu hỏi khảo sát xây dựng dựa trên tổng quan nghiên cứu đã thực hiện trước đó, và kết quả phỏng vấn chuyên gia. Tiến hành khảo sát với 286 phiếu khảo sát, nhóm nghiên cứu đã được sự hỗ trợ từ một số anh/ chị/ bạn bè với vị trí kế toán trưởng hay kế toán viên,… hiện đang công tác tại các DN nhỏ và vừa như: Công ty TNHH Giải pháp công nghệ Smart- One, Công ty TNHH kiểm toán và tư vấn TAC, Công ty TNHH đầu tư và thương mại Dongyangnongsan,… do đó kết quả sàng lọc đã thu về được 270 phiếu khảo sát của các DN nhỏ và vừa tại Việt Nam. Như vậy có tất cả 270 phiếu khảo sát được chấp nhận sử dụng để phân tích, thực hiện nghiên cứu.
Sau khi thực hiện việc thu thập dữ liệu đã xong, nhóm nghiên cứu thực hiện việc mã hóa dữ liệu các biến. Đối với các dữ liệu thu được từ phương pháp định tính, nhóm nghiên cứu sẽ thực hiện việc phân chia các mục không bị bỏ sót hoặc bị trùng, sau đó thực hiện chuyển đổi các câu trả lời nhận được thành mã số để nhập liệu và xử lý dễ dàng hơn.
Với vấn đề thiếu dữ liệu do người khảo sát khi tham gia đã bỏ qua một số câu hỏi có thể là không phù hợp hoặc chưa đưa ra được câu trả lời hay do vấn đề sai sót khi nhập dữ liệu vào dẫn đến kết quả bị sai ảnh hưởng đến việc phân tích. Việc thiếu dữ liệu do sai sót trong việc nhập thì có thể xem xét và bổ sung lại, còn với TH còn lại phiếu nhận về sẽ bị loại bỏ và không được chấp nhận. Kết quả khảo sát nhóm đã thu về được 270 mẫu được coi là thích hợp trong việc phân tích, thực hiện nghiên cứu.
3.1.2.3. Phương pháp nghiên cứu phân tích
Nhóm nghiên cứu sử dụng phương pháp định lượng bằng hai kỹ thuật phân tích là phân tích, kiểm tra độ tin cậy của thang đo và phân tích nhân tố khám phá EFA.
Phân tích và kiểm tra độ tin cậy của thang đo:
Nhóm nghiên cứu kiểm tra độ tin cậy của các thang đo bằng cách sử dụng đồng thời công cụ Cronbach’s Alpha và hệ số tương quan biến tổng (item-total correlation).
Kiểm định độ tin cậy thang đo bằng Cronbach’
Alpha là cách giúp nhà nghiên cứu biết được chỉ số thống kê được đo lường từ các biến có liên kết với nhau hay không, từ đó đưa ra sự đánh giá sao cho phù hợp của các biến độc lập và biến phụ thuộc. Còn với hệ số tương quan biến tổng sẽ giúp nhà nghiên cứu phát hiện và loại bỏ đi những biến không phù hợp hoặc không đóng góp vào việc thực hiện nghiên cứu, từ đó sẽ làm tăng thêm độ tin cậy cho thang đo.
Thông thường, với “chỉ số Cronbach’s Alpha thì thang được sử dụng tốt với hệ số Cronbach’s Alpha nằm trong khoảng từ 0.7 đến 0.8 và thang đo lường sử dụng tố nhất là thỏa mãn điều kiện lớn hơn 0.8 và nhỏ hơn 1” (Hair & cộng sự, 2010). Bên cạnh đó, theo một số nhà nghiên cứu khác cho rằng trong những tình huống và khái niệm nghiên cứu mới, thang đo được chấp nhận là đủ điều kiện khi hệ số Cronbach’s Alpha lớn hơn 0.6. Còn theo hệ số tương quan biến tổng thì sẽ cho loại bỏ những biến nào có hệ số tương quan nhỏ hơn 0.3.
Phân tích nhân tố khám phá EFA:
Theo Hair & cộng sự (2010) “để sử dụng phân tích EFA thì kích thước mẫu nghiên cứu phải tối thiểu là 50 mẫu, tốt hơn sẽ là 100 mẫu và với tỷ lệ số lượng quan sát/biến đo lường là 5:1 mà tỷ lệ tốt nhất là 10:1”. Đồng thời, ông cũng nêu ra các điều kiện, tiêu chuẩn trong khi thực hiện phân tích nhân tố khám phá EFA như sau:
Để đánh giá sự phù hợp của mô hình các nhân tố với số liệu thực tế, hệ số KMO (Kaiser – Meyer – Olkin) phải có trị giá lớn hơn hoặc bằng 0.5.
Để kiểm định Bartlett có ý nghĩa về mặt thống kê thì giá trị Sig. nhỏ hơn 0.05.
Kết quả tổng phương sai Total Variance Explained có Giá trị Eigenvalue của các nhân tố phải lớn hơn 1 và tổng phương sai trích của các nhân tố phải lớn hơn hoặc bằng 50%.
Hệ số tải nhân tố “Factor Loading” tối thiểu cần phải lớn hơn 0.4, mà tốt nhất cần lớn hơn 0.5 để mô hình các nhân tố có ý nghĩa thưc tiễn.
3.1.2.4. Xử lý, phân tích dữ liệu và kết quả nghiên cứu
Quá trình xử lý, phân tích các dữ liệu cùng với kết quả nghiên cứu định lượng sẽ được nhóm trình bày trong Chương 4 Kết quả nghiên cứu.