Quy trình phân tích dữ liệu định lượng

Một phần của tài liệu Nhân tố ảnh hưởng đến sự hình thành và phát triển kiểm toán hoạt động trong lĩnh vực công ở Việt Nam (Trang 80)

Như đã trình bày trong bước nghiên cứu định tính, các nhân tố được khám phá trong bước này qua phỏng vấn sâu chuyên gia, nghiên cứu tình huống kết hợp với các nhân tố được tổng kết từ các nghiên cứu trước trên thế giới đóng góp một phần vào kết quả nghiên cứu của luận án, vì đã chỉ ra mối quan hệ (ảnh hưởng) của

từng nhân tố đến sự hình thành và phát triển kiểm toán hoạt động trong lĩnh vực công ở Việt Nam. Tuy nhiên, mục tiêu của nghiên cứu còn nhằm khám phá xem nhân tố nào có tác động (tương quan) đến việc phát triển kiểm toán hoạt động, do đó nghiên cứu định lượng nhằm kiểm định xem nhân tố nào trong số các nhân tố phát hiện trong bước nghiên cứu định tính có tác động đến việc phát triển kiểm toán hoạt động thông qua việc (1) xây dựng câu hỏi khảo sát (thang đo) từ các nhân tố đã được khám phá trên cơ sở đối chiếu với lý thuyết và khái niệm được sử dụng từ một số nghiên cứu trước; (2) kiểm định độ tin cậy và giá trị của thang đo; (3) đề xuất mô hình các nhân tố tác động đến việc phát triển kiểm toán hoạt động và sử dụng hồi quy bội để xác định mô hình phù hợp nhằm trả lời cho câu hỏi nghiên cứu Q5 và Q6, gồm 6 bước chính:

Bước 1. Thiết kế bảng câu hỏi khảo sát:

Bảng câu hỏi khảo sát được thiết kế gồm hai phần: Phần I, gồm các câu hỏi đo lường mức độ ảnh hưởng của từng nhân tố đối với sự hình thành và phát triển của kiểm toán hoạt động trong lĩnh vực công tại Viêt nam.

Phần II, các câu hỏi thu thập thông tin chung về KTV và các giải pháp thúc đẩy phát triển kiểm toán hoạt động. Phiếu khảo sát sau khi thiết kế xong, được dùng để phỏng vấn thử 3 KTV để kiểm tra về hình thức và mức độ rõ ràng của các câu hỏi cũng như việc sử dụng các thuật ngữ (danh sách KTV được phỏng vấn thử trình bày trong Phụ lục 10).

Bước 2. Đối tượng khảo sát, phương pháp chọn mẫu và kích thước mẫu. Luận án nghiên cứu các nhân tố ảnh hưởng đến sự hình thành và phát triển kiểm toán hoạt động trong lĩnh vực công ở Việt Nam. Phương pháp nghiên cứu chính sử dụng là phương pháp khảo sát ý kiến đánh giá của các KTV. Do hiện nay, kiểm toán hoạt động trong lĩnh vực công ở Việt Nam chỉ có duy nhất SAV thực hiện và đang trong giai đoạn thí điểm một số cuộc kiểm toán hoạt động độc lập. Vì vậy, đối tượng khảo sát trong luận án là các KTV thuộc các chuyên ngành, khu vực và các vụ tham mưu thuộc SAV.

Có nhiều phương pháp chọn mẫu khác nhau, nhưng có thể được chia thành hai nhóm chính (1) chọn mẫu theo xác suất hay còn gọi là chọn mẫu ngẫu nhiên và

(2) chọn mẫu phi xác suất hay không ngẫu nhiên. Chọn mẫu xác suất thì tham số của nó có thể ước lượng hoặc kiểm định tham số của đám đông nghiên cứu, trong khi đó, chọn mẫu phi xác suất thì ngược lại (Nguyễn Đình Thọ 2011). Vì vậy, để có thể ước lượng được mô hình hồi quy, luận án sử dụng phương pháp chọn mẫu xác xuất.

Để kết quả khảo sát đảm bảo giá trị, cần xác định kích thước mẫu phù hợp. Theo Nguyễn Đình Thọ (2011), kích thước mẫu cũng phụ thuộc vào các phương pháp phân tích thống kê trong nghiên cứu (hồi quy, phân tích nhân tố khám phá EFA, mô hình cấu trúc tuyến tính SEM…) được đánh giá qua công thức mang tính kinh nghiệm. Tuy nhiên, theo nhiều nhà nghiên cứu, vấn đề kích thước mẫu bao nhiêu và như thế nào là đủ lớn vẫn chưa xác định rõ ràng. Theo Hair & cộng sự (1998) để có thể tiến hành phân tích nhân tố khám phá (EFA) cần thu thập dữ liệu với kích thước mẫu đảm bảo ít nhất là 5 mẫu trên một biến quan sát. Mô hình nghiên cứu trong Luận án là 33 biến quan sát. Do đó, số lượng mẫu tối thiểu là 33x5 =165 mẫu. Nghiên cứu này sử dụng kích thước mẫu là 220 đơn vị mẫu được chọn từ toàn bộ tổng thể là phù hợp.

Bảng phỏng vấn được xây dựng chủ yếu dựa trên thang đo Likert 5 điểm, từ mức độ ảnh hưởng không quan trọng đến mức độ ảnh hưởng vô cùng quan trọng để đánh giá tác động của các nhân tố đến sự hình thành và phát triển kiểm toán hoạt động trong lĩnh vực công ở Việt Nam.

Bước 3. Gửi phiếu khảo sát và nhận kết quả trả lời

Thông tin được thu thập thông qua việc gửi 220 phiếu khảo sát được phát cho các KTV trong SAV Việt Nam. Phiếu khảo sát thu về nếu không hợp lệ sẽ được loại ngay. Có 35 phiếu khảo sát không hợp lệ bị loại do không điền đầy đủ các câu hỏi, ghi sai thông tin, để trống quá 10% câu hỏi. Phiếu khảo sát hợp lệ được sử dụng cho nghiên cứu là 185.

Bước 4. Xử lý dữ liệu: Nhập dữ liệu điều tra và xử lý dữ liệu thô: tác giả sử dụng phần mềm Microsoft Exel để nhập dữ liệu, sau đó tiến hành xử lý dữ liệu thô như kiểm tra tính hợp lý của dữ liệu, kiểm tra dữ liệu trống. Các dữ liệu thu thập được, tác giả sử dụng phần mềm SPSS 16.0 để phân tích.

Bước 5. Đánh giá độ tin cậy của thang đo bằng hệ số Cronbach’ Alpha và phân tích nhân tố khám phá EFA

Hệ số Cronbach’Alpha là một phép kiểm định thống kê về mức độ chặt chẽ mà các mục hỏi trong thang đo tương quan với nhau (i) tương quan giữa bản thân các biến quan sát và (ii) tương quan giữa các điểm số của từng biến với điểm số của toàn bộ các biến của người trả lời. Phương pháp này cho phép người phân tích loại bỏ những biến không phù hợp và hạn chế các biến rác trong mô hình nghiên cứu vì nếu không sẽ không thể biết được độ biến thiên cũng như lỗi của các biến. Theo đó, chỉ có hệ số tương quan có biến tổng lớn hơn 0,3 và có hệ số Cronbach’Alpha lớn hơn 0,6 mới được xem là chấp nhận và thích hợp đưa vào những bước phân tích tiếp theo. Tuy nhiên, trước khi loại một biến nào đó, nhà nghiên cứu phải cân nhắc nội dung của biến đo lường cần loại và mức độ tin cậy thay đổi khi loại bỏ các biến này.

Sau khi kiểm tra độ tin cậy của thang đo, phân tích EFA sẽ giúp rút trích thành các nhân tố phục vụ cho việc phân tích tiếp theo. Theo Hair & cộng sự (1998) các hệ số chuyển tải nhân tố là chỉ tiêu để đảm bảo mức ý nghĩa thiết thực của EFA. Hệ số này lớn hơn 0,3 được xem là mức tối thiểu, lớn hơn 0,4 được xem là quan trọng, lớn hơn 0,5 được xem là có ý nghĩa thiết thực. Vì vậy, sau khi phân tích EFA những nhân tố có hệ số chuyển tải lớn hơn 0,5 sẽ được chọn. Phân tích nhân tố được sử dụng khi hệ số Kaiser-Mayer-Olkin (KMO) có giá trị lớn (giữa 0,5 và 1) và tổng phương sai trích lớn hơn 0.5. Trong nghiên cứu này, phương pháp Principal Component và phép quay Varimax sẽ được sử dụng để phân tích nhân tố.

Bước 6. Đề xuất mô hình nghiên cứu và phương pháp phân tích hồi quy bội được sử dụng để ước lượng mô hình nghiên cứu. Sau khi kiểm định độ tin cậy và giá trị của các thang đo (biến quan sát), các nhân tố được rút trích thành các nhóm nhân tố chính. Các nhóm nhân tố trên được mã hóa theo các biến độc lập và biến phụ thuộc. Trong đó, biến phụ thuộc là nhân tố thể hiện quan điểm đánh giá của đối tượng khảo sát liên quan đến việc phát triển kiểm toán hoạt động. Để ước lượng các tham số trong mô hình, các nhân tố được tính toán bằng tổng các biến đo lường các biến quan sát đó (Nguyễn Đình Thọ & Nguyễn Thị Mai Trang 2009, 123). Do bản chất nghiên cứu trong luận án này là khám phá hơn khẳng định, vì vậy, phương pháp

bình phương nhỏ nhất với mô hình từng bước (STEPWISE) được sử dụng qua phần mềm xử lý thống kê SPSS 16.0 để lựa chọn mô hình phát triển kiểm toán hoạt động phù hợp nhất.

Kiểm định sự phù hợp của mô hình thông qua hệ số R2. Hệ số này, nói lên mức độ giải thích của các biến độc lập đối với biến phụ thuộc, có phạm vi biến thiên từ 0 đến 1 (100%). Khi R2 = 0 thì các biến độc lập không giải thích gì cho biến phụ thuộc và khi R2= 1 thì toàn bộ (100%) biến thiên của biến phụ thuộc được giải thích bằng các biến độc lập trong mô hình. Theo Robert (1981), mặc dù R2 hiệu chỉnh là chỉ số thống kê thích hợp đo độ phù hợp của mô hình nhưng không có giá trị tuyệt đối nào được cho là tốt. Mô hình hồi quy sử dụng dữ liệu chuỗi thời gian có thể có R2 hiệu chỉnh là 99%, ngược lại mô hình hồi quy có dữ liệu chéo có thể có R2 hiệu chỉnh từ 10%-20% cũng được xem là khá tốt17.

Để sử dụng mô hình hồi quy bội, có thêm giả thuyết là các biến độc lập không có tương quan hoàn toàn với nhau. Vì vậy, khi ước lượng mô hình hồi quy bội cần phải kiểm tra giả thuyết này thông qua kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến. Chỉ số thường dùng là hệ số phóng đại phương sai VIF (Variance Inflation Factor). Nếu VIF <2.20, không có hiện tượng đa cộng tuyến (Nguyễn Đình Thọ 2011, 496).

Sử dụng kiểm định hệ số tương quan hạng Spearman để xem xét hiện tượng phương sai thay đổi (Nguyễn Đình Thọ & Nguyễn Thị Mai Trang 2009, 125).

Một phần của tài liệu Nhân tố ảnh hưởng đến sự hình thành và phát triển kiểm toán hoạt động trong lĩnh vực công ở Việt Nam (Trang 80)

Tải bản đầy đủ (PDF)

(183 trang)