Tải bản đầy đủ - 0 (trang)
Bảng 2-1: Thông tin về mẫu điều tra

Bảng 2-1: Thông tin về mẫu điều tra

Tải bản đầy đủ - 0trang

44

Cụ thể:

Đánh giá về mức độ vận dụng

Theo quy mô DN: sử dụng giá trị trung bình (Mean) về mức độ vận dụng

(thang đo likert 5 mức độ với 1 đến 5) và giá trị Sig để kiểm định đánh giá

cơng cụ dự tốn nào có mức độ vận dụng cao, cơng cụ dự tốn nào ít được

vận dụng ở 3 nhóm DN lớn, DN vừa, DN nhỏ.

Theo thời gian hoạt động: sử dụng giá trị trung bình (Mean) về mức độ

vận dụng (thang đo likert 5 mức độ với 1 đến 5) và giá trị Sig để kiểm định

đánh giá cơng cụ dự tốn nào có mức độ vận dụng cao, cơng cụ dự tốn nào ít

được vận dụng ở 2 nhóm DN mới hoạt động, DN hoạt động lâu năm.

Theo lĩnh vực hoạt động: sử dụng giá trị trung bình về mức độ sử dụng

(thang đo likert 5 mức độ với 1 đến 5) để đánh giá công cụ dự tốn nào có

mức độ vận dụng cao, cơng cụ dự tốn nào ít được vận dụng ở 4 nhóm lĩnh

vực hoạt động: sản xuất, thương mại, dịch vụ, khác.

Đánh giá về mức độ lợi ích cảm nhận

Tương tự như đánh giá về mức độ sử dụng các công cụ lập dự tốn, trong

phần này tác giả cũng trình bày đánh giá ở cả ba lĩnh vực: theo quy mô, theo

thời gian hoạt động, theo lĩnh vực hoạt động.

 Nghiên cứu giả thuyết

H1: Mức độ sử dụng các công cụ lập dự tốn khác nhau ở các quy mơ

DN.

Nghiên cứu này sử dụng ANOVA để kiểm định giả thuyết này. Kiểm

định này dùng để kiểm định sự khác biệt về mức độ sử dụng trung bình (giá

trị mean trong bảng số liệu) của 3 nhóm (nhóm DN lớn, DN vừa, DN nhỏ).

H2: Mức độ sử dụng các công cụ lập dự toán ở các DN mới hoạt động

nhỏ hơn các DN hoạt động lâu năm.



45

Nghiên cứu này sử dụng kiểm định Independent t - test để kiểm định giả

thiết này.

Các dạng giả thiết như sau:

Hai phía

H0: 1= 2 (khơng có sự khác nhau giữa giá trị trung bình của hai

nhóm)

H1: 1 ≠ 2 (Có sự khác nhau giữa giá trị trung bình của hai nhóm)

- Nếu sig < mức ý nghĩa α=0.05, kết luận rằng với độ tin cậy (1- α), có đủ

bằng chứng thống kê để bác bỏ giả thiết H0, chấp nhận giả thiết H1, có nghĩa là

có sự khác biệt có ý nghĩa thống kê giữa giá trị trung bình của hai nhóm.

- Nếu sig ≥ α, kết luận rằng với độ tin cậy (1- α), chưa có đủ cơ sở (bằng

chứng) thống kê để bác bỏ giả thiết H0, do đó, đối với mẫu nghiên cứu này,

chưa có sự khác biệt có ý nghĩa về giá trị trung bình của hai nhóm

Bên phải

H0: 1 ≤ 2 (Giá trị trung bình của nhóm thứ nhất nhỏ hơn hoặc bằng giá

trị trung bình của nhóm thứ hai)

H1: 1 > 2 (Giá trị trung bình của nhóm thứ nhất lớn hơn giá trị trung

bình của nhóm thứ hai)

Bên trái

H0: 1 ≥ 2 (Giá trị trung bình của nhóm thứ nhất lớn hơn hoặc bằng giá

trị trung bình của nhóm thứ hai)

H1: 1 < 2 (Giá trị trung bình của nhóm thứ nhất nhỏ hơn giá trị trung

bình của nhóm thứ hai)

SPSS khơng cung cấp kết quả kiểm định một phía, do đó, nếu bác bỏ

được giả thiết H0 trong kiểm định hai phía, để rút ra kết luận cuối cùng là giá



46

trị trung bình của nhóm nào cao hơn nhóm nào ta cần tiếp tục thực hiện theo

cách sau:

Nhìn vào giá trị trung bình của các mẫu để kết luận:

Nếu sig < mức ý nghĩa α= 0.05 và giá trị trung bình nhóm 1 < giá trị

trung bình nhóm 2 => ta kết luận giá trị trung bình của nhóm 1 nhỏ hơn giá trị

trung bình nhóm 2

Nếu sig < mức ý nghĩa α= 0.05 và giá trị trung bình nhóm 1 > giá trị

trung bình nhóm 2 => ta kết luận giá trị trung bình của nhóm 1 lớn hơn giá trị

trung bình nhóm 2

Để kiểm định giả thiết nghiên cứu H2, tác giả sử dụng kiểm định một

phía (phía trái), với cặp giả thiết

H0: 1 ≥ 2 (Giá trị trung bình của nhóm thứ nhất (Dn mới hoạt động )

lớn hơn hoặc bằng giá trị trung bình của nhóm thứ hai (Dn hoạt động lâu

năm)

H1: 1 < 2 (Giá trị trung bình của nhóm thứ nhất (Dn mới hoạt động)

nhỏ hơn giá trị trung bình của nhóm thứ hai (Dn hoạt động lâu năm)

H3: Mức độ sử dụng các cơng cụ lập dự tốn khác nhau ở các lĩnh vực

hoạt động của DN.

Nghiên cứu này sử dụng ANOVA để kiểm định giả thuyết này. Kiểm

định này dùng để kiểm định sự khác biệt về mức độ sử dụng trung bình (giá

trị mean trong bảng số liệu) của 4 nhóm lĩnh vực hoạt động: sản xuất, thương

mại, dịch vụ, khác

b) Kiểm định tính chuẩn hóa

Phân phối chuẩn của dữ liệu nghiên cứu là một giả định cơ bản của

phân tích đa biến (Hair và cộng sự, 2010). Để kiểm tra tính chuẩn hóa của dữ

liệu, skewness và kurtosis được tính tốn. Nếu trị số skewness là số dương thì



47

phân phối lệch về bên trái, và ngược lại (Hair và cộng sự, 2010). Trị số

Kurtosis đề cập đến độ cao hay thấp của phân phối so với phân phối chuẩn.

Trị số kurtosis âm cho biết là phân phối thấp hơn, trong khi đó nếu trị số này

dương chứng tỏ phân phối cao hơn (Hair, 2010). Kline (2005) cho rằng nếu

skewness nhỏ hơn 3 kurtosis nhỏ hơn 10 thì xem như dữ liệu không vi phạm

giả định về phân phối chuẩn.

c) Kiểm định độ tin cậy của thang đo

Kiểm định Crobach’ Alpha là một kiểm định cho phép đánh giá mức độ

tin cậy của việc thiết lập một biến tổng hợp, hay còn gọi là nhân tố trên cơ sở

nhiều biến đơn (biến quan sát). Nói cách khác, kiểm định Cronbach’s Alpha

cho phép đánh giá tính nhất quán của các biến quan sát (biến đơn), nghĩa là

xem xét các biến quan sát (biến đơn) có đủ tin cậy để đại diện, và đo lường

cho biến tổng hợp (nhân tố) hay khơng.

Ở mơ hình hồi quy này, có 2 nhân tố (biến tổng hợp) cần kiểm định độ

tin cậy của thang đo là cạnh tranh và phân cấp quản lý, bởi cạnh tranh và phân

cấp quản lý được đo lường bằng một tập biến quan sát (cạnh tranh được đo

bằng 7 biến quan sát, phân cấp quản lý được đo bằng 5 biến quan sát).

Đối với năng lực của nhân viên kế tốn và mức độ ứng dụng cơng nghệ

thơng tin chỉ mỗi yếu tố chỉ được đo lường bằng 1 biến quan sát nên khơng

thể phân tích cronbach alpha được.

Theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008) cùng nhiều nhà

nghiên cứu đồng ý rằng khi hệ số Cronbach alpha có giá trị từ 0,8 trở lên đến

gần 1,0 là thang đo tốt; từ 0,7 đến gần 0,8 là sử dụng được. Song, cũng có

nhiều nhà nghiên cứu đề nghị hệ số Cronbach alpha từ 0,6 trở lên là có thể sử

dụng được trong trường hợp khái niệm đang nghiên cứu là mới hoặc mới đối

với người trả lời trong bối cảnh nghiên cứu. Tuy nhiên, Cronbach alpha không

cho biết biến nào nên loại bỏ và biến nào nên giữ lại. Bởi vậy, bên cạnh hệ số



Tài liệu bạn tìm kiếm đã sẵn sàng tải về

Bảng 2-1: Thông tin về mẫu điều tra

Tải bản đầy đủ ngay(0 tr)

×