Tải bản đầy đủ
CHƯƠNG 3THIẾT KẾ NGHIÊN CỨU

CHƯƠNG 3THIẾT KẾ NGHIÊN CỨU

Tải bản đầy đủ

21

3.2.2 Nghiên cứu chính thức
3.2.2.1 Chọn mẫu nghiên cứu
Trong nghiên cứu này mẫu được chọn theo phương pháp lấy mẫu thuận tiện,
đây là phương pháp chọn mẫu phi xác suất trong đó nhà nghiên cứu tiếp cận với các
đối tượng nghiện nghiên cứu bằng phương pháp thuận tiện. Điều này đồng nghĩa
với việc nhà nghiên cứu có thể chọn các đối tượng mà họ có thể tiếp cận được
(Nguyễn Đình Thọ, 2011). Phương pháp này có ưu điểm là dễ tiếp cận các đối
tượng nghiên cứu và thường được sử dụng khi bị giới hạn thời gian và chi phí.
Nhưng nhược điểm của phương pháp này là không xác định được sai số do lấy mẫu.
Để chọn kích cỡ cho mẫu nghiên cứu thì theo Hair & ctg (1998), để có thể
phân tích nhân tố khám phá (EFA) tốt thì cần thu thập bộ dữ liệu với ít nhất 5 mẫu
nghiên cứu trên một biến quan sát. Cũng có nhà nghiên cứu cho rằng kích thước
mẫu tối thiểu phải là 200 (Hoelter 1983). Theo Tabachnick & Fidell (200 ), kích
thước mẫu n > = 8m + 50
Trong đó:
- n: cỡ mẫu
- m: số biến độc lập của mô hình
Theo mô hình nghiên cứu này tổng số biến là 19 nên kích thước mẫu ít nhất
là 202. Để đảm bảo sự thuận lợi và không bị gián đoạn trong nghiên cứu, tác giả
quyết định tiến hành thu thập 320 mẫu dữ liệu để sau khi gạn lọc và làm sạch dữ
liệu sẽ đạt được kích cỡ mẫu như mong muốn.
Đối tượng khảo sát là khách hàng doanh nghiệp đang sử dụng phần mềm kế
toán MISA.
3.2.2.2 Phương pháp phân tích dữ liệu
Sau khi thu thập, các bản phỏng vấn được xem xét và loại đi những bản
phỏng vấn không đạt yêu cầu (bỏ trống nhiều, chỉ chọn một mức độ đồng ý đối với
tất cả các câu hỏi…); sau đó mã hóa, nhập liệu chung vào bảng khảo sát được xây

22

dựng trên internet bằng công cụ google docs, thu được bộ dữ liệu cuối cùng với
kích thước là 296.
Đề tài sử dụng công cụ phân tích dữ liệu: thống kê mô tả, kiểm định độ tin
cậy của các thang đo (Cronbach’s Alpha), phân tích nhân tố khám phá (EFA), phân
tích hồi quy và các phân tích khác (T-test, ANOVA,…) với phần mềm SPSS.

Cơ sở lý thuyết (lòng trung thành khách hàng, sự thỏa
mãn khách hàng, rào cản chuyển đổi, kết quả nghiên
cứu của các tác giả trước…)

Thang đo
nháp

Nghiên cứu định tính (thảo luận tay đôi, n=20)
Điều chỉnh thang đo
Thang đo
hoàn chỉnh

Nghiên cứu định lượng, n = 296
Kiểm tra hệ số Cronbach’s alpha
Phân tích nhân tố khám phá
Kiểm định mô hình
Kiểm định các giả thuyết nghiên cứu

Phân tích hồi quy
Các phân tích khác

Viết báo
cáo

Hình 3.1: Qui trình nghiên cứu

23

3.3 XÂY DỰNG THANG ĐO
Thang đo thiết kế dạng bảng câu hỏi phỏng vấn khách hàng được xây dựng
dựa trên các nhân tố đã được phân tích từ các lý thuyết trong chương 2, sử dụng
thang Likert với 5 mức đo lường để đánh giá mức độ đồng ý/không đồng ý của
khách hàng.
3.3.1 Thang đo rào cản chuyển đổi (Switching Barrier)
Khái niệm này được đo thông qua 3 thành phần với 12 biến quan sát được
phát triển bởi Kim & ctg (2004), và được tác giả hiệu chỉnh trong đề tài này.
3.3.1.1 Chi phí chuyển đổi
Thành phần này được đo bằng 5 biến quan sát, được tác giả hiệu chỉnh và lần
lượt được ký hiệu là CD1, CD2, CD3, CD4, CD5.
Bảng 3.1 Thang đo chi phí chuyển đổi
Phát biểu

Ký hiệu

Nếu chuyển sang sử dụng phần mềm của công ty khác sẽ bất tiện vì

CD1

gián đoạn công việc do chuyển đổi dữ liệu sang phần mềm mới
Nếu chuyển sang sử dụng phần mềm của công ty khác sẽ tốn thời gian

CD2

để tìm hiểu và học cách thao tác trên phần mềm mới
Nếu chuyển sang sử dụng phần mềm của công ty khác sẽ phải tốn chi

CD3

phí mua sản phẩm ban đầu rất cao
Nếu chuyển sang sử dụng phần mềm của công ty khác sẽ tốn nhiều chi

CD4

phí hơn trong việc cập nhật phiên bản mới
Nếu chuyển sang sử dụng phần mềm của công ty khác sẽ phải tốn chi

CD5

phí thay đổi cấu hình máy tính

3.3.1.2 Sự hấp dẫn của phần mềm do công ty khác cung cấp
“Sự hấp dẫn của phần mềm do công ty khác cung cấp” đề cập đến mức độ
nhận thức của khách hàng về sự sẵn có của các nhà cung cấp cạnh tranh trong thị
trường. Khái niệm này được Kim et al. (2004) đo bằng 3 biến quan sát, và được tác

24

giả hiệu chỉnh thành 4 biến quan sát, lần lượt được kí hiệu là HD1, HD2, HD3,
HD4.
Bảng 3.2 Thang đo Sự hấp dẫn của phần mềm do công ty khác cung cấp
Phát biểu

Ký hiệu

Tôi chưa có ý định chuyển sang sử dụng phần mềm của công ty khác vì

HD1

so sánh mức độ ưu việt của phần mềm mới với X
Tôi chưa có ý định chuyển sang sử dụng phần mềm của công ty khác vì

HD2

danh tiếng của công ty này so với MISA
Tôi chưa có ý định chuyển sang sử dụng phần mềm của công ty khác vì

HD3

so sánh chi phí duy trì và sử dụng với X
Tôi chưa có ý định chuyển sang sử dụng phần mềm của công ty khác vì

HD4

hình ảnh của công ty so với MISA

3.3.1.3 Mối quan hệ khách hàng
Thang đo được Kim (2004) xây dựng gồm 4 biến quan sát và được tác giả
hiệu chỉnh, gồm có 3 biến quan sát, lần lượt được ký hiệu là QH1, QH2, QH3.
Bảng 3.3 Thang đo mối quan hệ khách hàng
Phát biểu

Ký hiệu

Tôi không muốn chuyển sang sử dụng phần mềm của công ty khác vì có

QH1

mối quan hệ thân thiết với MISA
Tôi không muốn chuyển sang sử dụng phần mềm của công ty khác vì tin

QH2

tưởng MISA hơn các nhà cung cấp khác
Tôi không muốn chuyển sang sử dụng phần mềm của công ty khác vì

QH3

MISA luôn quan tâm sâu sát đến những yêu cầu của công ty và đồng hành
cùng chúng tôi trong suốt thời gian dài
3.3.2 Thang đo sự thỏa mãn
Thang đo đề nghị của Kim (2004) chỉ gồm 2 biến quan sát, được tác giả
bổ sung 1 biến quan sát, gồm có:

25

Bảng 3.4 Thang đo sự thỏa mãn
Phát biểu

Ký hiệu

Tôi thỏa mãn khi làm việc với X

TM1

So với những phần mềm khác, tôi thỏa mãn về chất lượng của X với chi

TM2

phí chấp nhận được
Tôi thỏa mãn với những dịch vụ mà MISA cung cấp

TM3

3.3.3 Thang đo lòng trung thành
Thang đo này được nhiều nhà nghiên cứu xây dựng và hiệu chỉnh (xem
mục 2.1). Trong đề tài này, tác giả đề nghị đo bằng 4 biến quan sát, gồm có:
Bảng 3.5 Thang đo lòng trung thành khách hàng
Phát biểu

Ký hiệu

Tôi luôn khen ngợi X khi có người hỏi

LOY1

Tôi có ý định vẫn tiếp tục sử dụng X

LOY2

Nếu được chọn lại phần mềm kế toán, tôi vẫn quyết định chọn X

LOY3

Tôi sẽ giới thiệu X đến bạn bè, người thân khi được hỏi ý kiến nên sử

LOY4

dụng phần mềm kế toán nào
3.4 CÁC TIÊU CHÍ ĐỂ ĐÁNH GIÁ THANG ĐO
Chúng ta cần đánh giá độ tin cậy và giá trị của thang đo trước khi kiểm định
lý thuyết khoa học (Nguyễn Đình Thọ, 2011, trang 364). Thang đo được xem là tốt
khi nó xác định đúng giá trị cần đo. Khi đó, độ tin cậy là thông số thường sử dụng
làm tiêu chuẩn để đánh giá mức độ phù hợp của thang đo. Độ tin cậy được đánh giá
bằng phương pháp nhất quán nội tại (internal consistency) thông qua hệ số
Cronbach Alpha và hệ số tương quan biến tổng (item-total correlation). Thêm vào
đó, người ta cũng sử dụng phân tích EFA để đánh giá độ giá trị (giá trị hội tụ và giá
trị phân biệt) của thang đo.

26

3.4.1 Tiêu chí phân tích hệ số Cronbach Alpha
Hệ số Cronbach Alpha là một phép kiểm định thống kê về mức độ chặt chẽ
của các mục hỏi trong thang đo tương quan với nhau. Hệ số Cronbach Alpha được
sử dụng để loại các biến không phù hợp ra khỏi thang đo. Các biến có hệ số tương
quan biến tổng (item-total correlation) nhỏ hơn 0.3 sẽ bị loại và tiêu chuẩn chọn
thang đo khi nó có hệ số Cronbach Alpha từ 0.6 trở lên thì chấp nhận được về mặt
độ tin cậy (Nguyễn Đình Thọ, 2011, trang 351).
3.4.2 Tiêu chí phân tích nhân tố EFA
Phân tích nhân tố là một bước để xác định số lượng các nhân tố trong thang
đo. Các biến có trọng số (factor loading) ≥ 0.5 trong EFA sẽ đạt mức ý nghĩa, nếu
nhỏ hơn 0.5 sẽ bị loại.
Số lượng nhân tố được xác định dựa trên chỉ số Eigenvalue. Đại lượng
Eigenvalue cho biết lượng biến thiên được giải thích bởi nhân tố. Những nhân tố có
Eigenvalue lớn hơn 1 sẽ được giữ lại trong mô hình phân tích. Những nhân tố có
Eigenvalue nhỏ hơn 1 sẽ không có tác dụng tóm tắt thông tin tốt hơn biến gốc nên
sẽ được loại bỏ. Hệ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) là một chỉ số dùng để xem xét
sự thích hợp của phân tích nhân tố. Trị số KMO lớn (giữa 0.5 và 1) là đủ điều kiện
để phân tích nhân tố, còn nếu hệ sô này nhỏ hơn 0.5 thì phân tích nhân tố có khả
năng không phù hợp với các dữ liệu (Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc,
2008, trang 30-31).
Ngoài ra, thang đo được chấp nhận khi tổng phương sai trích phải lớn hơn
hoặc bằng 50% (Gerbing & Anderson, 1987). Khác biệt hệ số tải nhân tố của một
biến quan sát trên các nhân tố ≥ 0.3 để đảm bảo giá trị phân biệt giữ các nhân tố.
3.5 TÓM TẮT CHƯƠNG 3
Đề tài sử dụng cả phương pháp nghiên cứu định tính và nghiên cứu định
lượng. Phương pháp nghiên cứu định tính được thực hiện bằng cách phỏng vấn tay
đôi với 20 khách hàng để điều chỉnh thang đo nháp. Nghiên cứu định lượng được
thực hiện với kích thước mẫu 296 nhằm thỏa mãn yêu cầu của kỹ thuật phân tích

27

chính sử dụng trong đề tài: kỹ thuật phân tích nhân tố và phân tích hồi quy. Đối
tượng khảo sát của đề tài là các khách hàng doanh nghiệp đang sử dụng phần mềm
kế toán MISA.

28

CHƯƠNG 4
PH N TÍCH KẾT

UẢ KHẢO SÁT

4.1 GIỚI THIỆU
Nội dung chương này trình bày về thị trường phần mềm Việt Nam, các nhà
cung cấp phần mềm, giới thiệu phần mềm kế toán, Công ty MISA. Phân tích dữ
liệu, đặc điểm của mẫu khảo sát, kiểm định các giả thuyết và mô hình. Trình bày kết
quả phân tích.
4.2 GIỚI THIỆU THÔNG TIN VỀ ĐỐI TƯỢNG NGHIÊN CỨU
4.2.1 Tổng quan ngành công nghiệp phần mềm Việt Nam
4.2.1.1 Kết quả đạt được trong 10 năm gần đây
Ngành công nghiệp Công nghệ thông tin Việt Nam trong hơn 10 năm từ năm
2000 - 2011 đã đạt được rất nhiều kết quả đáng ghi nhận. Ngành công nghiệp
CNTT đã trở thành một ngành kinh tế - kỹ thuật mũi nhọn, là một trong những động
lực quan trọng đối với sự phát triển đất nước, góp phần đưa Việt Nam đuổi kịp các
nước phát triển trong khu vực và trên thế giới. Ngành công nghiệp CNTT Việt Nam
phát triển ngày càng đa dạng và phong phú trên các lĩnh vực phần mềm và dịch vụ
CNTT, nội dung số, phần cứng,... Công nghiệp phần mềm trong giai đoạn 2006 –
2010 đạt được tốc độ tăng trưởng cao cả về doanh số và thị trường và đang trở
thành một ngành kinh tế đầy hứa hẹn của đất nước. Cụ thể, ngành công nghiệp phần
mềm và dịch vụ CNTT Việt Nam đã phát triển nhanh, đạt tỷ lệ tăng trưởng hằng
năm ở mức 25-35%, cao gấp 3-5 lần tỷ lệ tăng trưởng GDP chung của cả nước (Sơn
Hà, 2010).
Ông Phạm Tấn Công - Tổng Thư ký Hiệp hội Doanh nghiệp Phần mềm Việt
Nam (VINASA) cho biết: Doanh thu phần mềm từ năm 2005 đến năm 2011 đã tăng
hơn 4 lần, với con số cụ thể là 250 triệu USD năm 2005, 325 triệu USD năm 2006,
458 triệu USD năm 200 , 680 triệu USD năm 2008, 850 triệu USD năm 2009,
1,050 tỷ USD năm 2010, 1, 2 tỷ USD năm 2011, trong đó xuất khẩu chiếm tỷ lệ
khoảng 35%. Các thị trường xuất khẩu chính của các doanh nghiệp phần mềm Việt

29

Nam là Nhật Bản và Bắc Mỹ. Việt Nam thường xuyên được các tổ chức tư vấn
hàng đầu thế giới như KPMG, Gatner, A.T.Kearney,... đánh giá cao trong danh sách
các điểm đến hấp dẫn nhất thế giới về gia công phần mềm (theo xếp hạng của tập
đoàn A.T Kearney công bố năm 2011, Việt Nam được xếp hạng thứ 8 trong số các
nước hấp dẫn nhất về gia công phần mềm).

Hình 4.1 Doanh thu ngành phần mềm Việt Nam 2005 – 2012, riêng 2012 là
số liệu ước đạt (đơn vị tính: triệu USD)
Nguồn: P.V (2012)
Số lượng doanh nghiệp phần mềm, dịch vụ CNTT tăng nhanh, tính đến năm
2010, cả nước có khoảng trên 1.000 doanh nghiệp tăng gấp 2,5 lần so với năm
2005, trong đó chủ yếu tập trung tại tỉnh, thành phố lớn với nhân lực trên 70.000
người. Một số doanh nghiệp có quy mô trên 1.000 nhân viên như FPT, TMA,
PSV,... còn lại là các doanh nghiệp có quy mô nhỏ hơn, đa phần ở khoảng 20-30
nhân viên.
Nhà nước cũng đang có nhiều chính sách ưu đãi cho ngành công nghiệp phần
mềm nhằm khuyến khích đầu tư. Thủ tướng Chính phủ cũng phê duyệt nhiều
chương trình, kế hoạch trọng điểm như Chương trình phát triển công nghiệp phần
mềm Việt Nam đến năm 2010 (theo Quyết định số 51/200 /QĐ – TTg), Chương