Cho Thấy Không Biến Quan Sát Nào Bị Loại Do Corrected Item-Total Correlation Của Các

Cronbach’s Alpha của nhân tố > 0,6. Vậy thang đo Rủi ro dữ liệu đáng tin cậy. (Phụ lục 27)

Độ tin cậy của thang đo Rủi ro ứng dụng tiến bộ CNTT

Thang đo này cũng tương tự, không biến quan sát nào bị loại do Corrected Item- Total Correlation của các biến đều > 0,3 và Cronbach’s Alpha của nhân tố > 0,6. Vậy thang đo Rủi ro ứng dụng tiến bộ CNTT đạt độ tin cậy. (Phụ lục 28)

Độ tin cậy của thang đo Rủi ro nguồn lực con người

Phụ lục 29 cho thấy không biến quan sát nào bị loại do Corrected Item-Total Correlation của các biến đều > 0,3 và Cronbach’s Alpha của nhân tố > 0,6. Vậy thang đo Rủi ro nguồn lực con người đạt độ tin cậy với 4 biến quan sát.

Độ tin cậy của thang đo Rủi ro cam kết quản lý

Thang đo này không loại biến quan sát nào do Corrected Item-Total Correlation của tất cả các biến đều > 0,3 và Cronbach’s Alpha của nhân tố > 0,6. Vậy thang đo Rủi ro cam kết quản lý đạt độ tin cậy với 4 biến quan sát được giữ lại. (Phụ lục 30) Độ tin cậy của thang đo Rủi ro văn hoá tổ chức

Phụ lục 31 cho thấy không loại biến quan sát nào do Corrected Item-Total Correlation của tất cả các biến đều > 0,3 và hệ số Cronbach’s Alpha của nhân tố > 0,6. Vậy thang đo Rủi ro văn hoá tổ chức đạt độ tin cậy với 5 biến quan sát.

Độ tin cậy của thang đo CLHTTTKT

Phụ lục 32 cho thấy không loại biến quan sát nào do Corrected Item-Total Correlation của tất cả các biến đều > 0,3 và hệ số Cronbach’s Alpha của nhân tố > 0,6. Vậy thang đo CLHTTTKT đạt độ tin cậy với 9 biến quan sát.

Độ tin cậy của thang đo CLTTKT

Không loại biến quan sát nào do Corrected Item-Total Correlation của tất cả các biến đều > 0,3 và hệ số Cronbach’s Alpha của nhân tố > 0,6. Vậy thang đo CLTTKT đạt độ tin cậy. (Phụ lục 33)

Từ những phân tích ở trên cho thấy kết quả các thang đo ở bước NC chính thức đều đạt độ tin cậy, chỉ có 1 biến quan sát duy nhất là SWR6 thuộc nhân tố Rủi ro phần mềm bị loại và không đủ điều kiện tham gia phân tích nhân tố khám phá EFA.

105

Bảng 4.7 – Tóm tắt kết quả kiểm định chính thức độ tin cậy các thang đo bằng Cronbach’s Alpha

HWR	SWR	DATR	ITAR	HRR	MCR	OCR	AISQ	AIQ	Cộng
Hệ số Cronbach’s Alpha	0,892	0,833	0,838	0,801	0,834	0,847	0,780	0,909	0,913
Số biến quan sát kiểm định	5	6	5	4	4	4	5	9	9	51
Số biến quan sát chấp nhận	5	5	5	4	4	4	5	9	9	50
Số biến quan sát loại bỏ	0	1	0	0	0	0	0	0	0	1

Có thể bạn quan tâm!

Xem toàn bộ 321 trang tài liệu này.

Nguồn: Kết quả được tập hợp qua phân tích từ phần mềm SPSS

Bảng 4.8 – Tóm tắt kết quả đánh giá chi tiết độ tin cậy thang đo (NC chính thức)

Biến quan sát

Trung bình thang đo nếu loại biến	Phương sai thang đo nếu loại biến	Tương quan biến tổng	Cronbach’s Alpha nếu loại biến
Hệ số Cronbach’s Alpha thang đo Rủi ro phần cứng (HWR): 0,892
HWR1	14,66	8,736	,695	,878
HWR2	14,42	8,659	,757	,864
HWR3	14,61	8,853	,727	,871
HWR4	14,46	8,549	,749	,866
HWR5	14,47	8,691	,755	,865
Hệ số Cronbach’s Alpha thang đo Rủi ro phần mềm (SWR): 0,833
SWR1	14,80	7,714	,586	,812
SWR2	15,17	7,592	,647	,795
SWR3	14,80	7,478	,653	,793
SWR4	15,32	7,568	,607	,806
SWR5	14,78	7,533	,668	,789
Hệ số Cronbach’s Alpha thang đo Rủi ro dữ liệu (DATR): 0,838
DATR1	14,50	7,433	,641	,805
DATR2	14,56	7,457	,644	,804
DATR3	14,52	7,716	,585	,820
DATR4	14,33	7,153	,659	,800
DATR5	14,28	7,342	,670	,796
Hệ số Cronbach’s Alpha thang đo Rủi ro ứng dụng tiến bộ CNTT (ITAR): 0,801
ITAR1	10,80	4,735	,632	,742
ITAR2	10,99	4,921	,591	,762
ITAR3	11,04	4,837	,635	,742
ITAR4	10,79	4,658	,601	,758
Hệ số Cronbach’s Alpha thang đo Rủi ro nguồn lực con người (HRR): 0,834

Biến quan sát

Trung bình thang đo nếu loại biến	Phương sai thang đo nếu loại biến	Tương quan biến tổng	Cronbach’s Alpha nếu loại biến
HRR1	11,39	4,587	,598	,824
HRR2	11,71	4,793	,682	,783
HRR3	11,87	4,659	,688	,780
HRR4	11,89	4,625	,698	,775
Hệ số Cronbach’s Alpha thang đo Rủi ro cam kết quản lý (MCR): 0,847
MCR1	11,74	4,234	,687	,805
MCR2	11,81	4,196	,674	,811
MCR3	11,80	4,241	,696	,801
MCR4	11,81	4,182	,681	,807
Hệ số Cronbach’s Alpha thang đo Rủi ro văn hoá tổ chức (OCR): 0,780
OCR1	13,52	5,858	,610	,721
OCR2	13,50	5,826	,629	,715
OCR3	13,48	5,972	,618	,720
OCR4	13,87	6,093	,479	,765
OCR5	13,81	6,074	,460	,774
Hệ số Cronbach’s Alpha thang đo CLHTTTKT (AISQ): 0,909
AISQ1	29,43	14,082	,683	,900
AISQ2	29,46	14,233	,655	,902
AISQ3	29,44	13,936	,712	,898
AISQ4	29,42	14,043	,701	,898
AISQ5	29,45	14,041	,693	,899
AISQ6	29,45	14,096	,694	,899
AISQ7	29,46	14,064	,690	,899
AISQ8	29,46	14,293	,655	,902
AISQ9	29,44	13,898	,715	,897

Biến quan sát

Trung bình thang đo nếu loại biến	Phương sai thang đo nếu loại biến	Tương quan biến tổng	Cronbach’s Alpha nếu loại biến
Hệ số Cronbach’s Alpha thang đo CLTTKT (AIQ): 0,913
AIQ1	28,93	14,091	,701	,903
AIQ2	28,92	13,989	,709	,903
AIQ3	28,91	14,256	,667	,906
AIQ4	28,97	13,936	,710	,902
AIQ5	28,93	14,056	,702	,903
AIQ6	28,97	14,337	,670	,905
AIQ7	28,92	14,171	,691	,904
AIQ8	28,95	13,844	,713	,902
AIQ9	28,91	13,948	,718	,902

Nguồn: Kết quả được tập hợp qua phân tích từ phần mềm SPSS

4.2.2.4. Đánh giá giá trị hội tụ và giá trị phân biệt của thang đo

Tương tự như đã thực hiện phân tích EFA ở bước sơ bộ, phân tích EFA ở bước chính thức vẫn là để xem xét giá trị phân biệt và giá trị hội tụ của các thang đo để hoàn chỉnh thang đo và mô hình nếu có. Do biến SWR6 bị loại nên sẽ không tham gia vào phân tích EFA.

Ở giai đoạn NC hính thức, chiến lược phân tích EFA để đánh giá thang đo cũng được thực hiện trên 2 nhóm riêng biệt: nhóm các nhân tố độc lập và nhóm nhân tố phụ thuộc như giai đoạn NC sơ bộ.

Phép trích PAF (Principal Axis Factoring) được sử dụng với mục đích tìm ra mối quan hệ tiềm ẩn giữa các biến quan sát được đưa vào phân tích và giúp xác định các nhân tố và các biến quan sát liên quan đến từng nhân tố. Phép quay Promax không vuông góc đã được sử dụng cho chủ đề NC có sự hiện diện của biến trung gian vừa đóng vai trò độc lập vừa đóng vai trò phụ thuộc và có sử dụng kỹ thuật phân tích SEM sau EFA.

Sau đây là các kết quả phân tích EFA:

Phân tích EFA cho nhóm nhân tố độc lập:

Phụ lục 34 cho thấy KMO = 0,910 nên việc phân tích nhân tố là phù hợp. Sig. (Kiểm định của Bartlett) = 0,000 (Sig. <0,05) chỉ ra rằng các biến quan sát trong tổng thể có tương quan với nhau.

Hai biến quan sát OCR4 và OCR5 trong ma trận xoay các nhân tố độc lập bị loại trừ do hệ số tải nhân tố quá nhỏ, < 0,5 rất nhiều, và không thể tải lên ở nhân tố nào. (Phụ lục 35 và Phụ lục 36)

Tiến hành chạy lại lần 2:

Phụ lục 37 cho thấy KMO = 0,909 nên việc phân tích nhân tố là phù hợp. Sig. (Kiểm định của Bartlett) = 0,000 (sig. < 0,05) chỉ ra rằng các biến quan sát trong tổng thể có tương quan với nhau.

Extraction Sums of Squared Loadings (Cumulative %) (Tổng phương sai được trích xuất) = 56,393% > 50 %; điều này chỉ ra 56,393% sự thay đổi trong dữ liệu được giải thích bởi 6 nhân tố. (Phụ lục 38)

Bảng 4.9 – Ma trận xoay các nhân tố độc lập lần 2 (giai đoạn NC chính thức)

Ma trận xoaya

	Nhân tố
	1	2	3	4	5	6
SWR2	,753
DATR1	,743
DATR4	,741
SWR4	,717
SWR5	,710
DATR2	,703
DATR3	,696
DATR5	,688
SWR3	,687
SWR1	,655

HWR5

	,826
HWR2		,817
HWR3		,786
HWR4		,782
HWR1		,734
MCR3			,769
MCR4			,764
MCR1			,755
MCR2			,714
HRR4				,802
HRR3				,801
HRR2				,738
HRR1				,609
ITAR1					,744
ITAR4					,728
ITAR3					,717
ITAR2					,637
OCR3						,809
OCR1						,725
OCR2						,710
Phương pháp trích xuất: Principal Axis Factoring. Phương pháp quay: Promax with Kaiser Normalization.
a. Phép quay hội tụ trong 6 lần lặp.

Nguồn: Kết quả được tập hợp qua phân tích từ phần mềm SPSS

Phân tích EFA ở trên cho thấy kết quả NC định lượng chính thức vượt trội hơn so với kết quả thu được trong bước NC định lượng sơ bộ. Điều này có thể được giải thích là do cỡ mẫu lớn hơn với n = 368> cỡ mẫu tối thiểu 255 nên mang tính đại diện và đáng tin cậy hơn. Cụ thể là, 2 nhân tố Rủi ro phần mềm và Rủi ro dữ liệu có các biến quan sát hội tụ chung về cùng nhân tố do có tương quan với nhau và mô hình

không có nhân tố nào bị loại. Ở bước này chỉ có nhân tố Rủi ro văn hoá tổ chức là có 2 biến quan sát bị loại gồm OCR4 (Nhân viên theo đuổi công việc cá nhân hơn là hợp tác và cạnh tranh) và OCR5 (Thiếu sự ổn định trong vận hành HTTTKT) do có hệ số tải < 0,5.

Như đã trình bày ở trên, tất cả các cá nhân đại diện trả lời đều có chuyên môn chính là kế toán, phần lớn trong số họ không có nhiều người có am hiểu sâu hay chuyên môn sâu về CNTT nên họ đều quan niệm rằng dữ liệu nằm trong phần mềm, bởi theo nhiệm vụ hàng ngày họ tương tác với dữ liệu trực tiếp trên các phần mềm chuyên dụng như kế toán hay ERP. Họ chỉ biết làm sao để có thể hoàn thành việc nhập liệu, xử lý tính toán và in kết quả hay xuất ra file để phục vụ cho nhu cầu quản lý. Việc dữ liệu lưu ở đâu, được quản lý như thế nào thì đó là nhiệm vụ của phòng IT. Hơn nữa, thực tế ở Việt Nam cho thấy phần lớn người làm công tác kế toán chưa được đào tạo nhiều kiến thức về dữ liệu nói riêng hay CSDL nói chung nên cách họ hiểu dữ liệu nằm chung với phần mềm là điều dễ hiểu. Bởi lẽ ấy mà đặc điểm dữ liệu khảo sát thực tế thu về đã thể hiện quan niệm trên nên 2 nhân tố rủi ro phần mềm (SWR) và rủi ro dữ liệu (DATR) đã hội tụ thành một. Ngoài ra, thực tế ở góc độ chuyên ngành CNTT cũng cho thấy thực chất dữ liệu cũng là một phần mềm và để cho an toàn, tiện lợi cũng như tăng tính bảo mật thì dữ liệu sẽ được quản lý và lưu trữ bởi một phần mềm quản lý dữ liệu chuyên dụng, chẳng hạn như SQL, Oracle, Access,

…

Phân tích EFA cho nhóm nhân tố phụ thuộc:

Phụ lục 39 cho thấy KMO = 0,961 nên việc phân tích nhân tố là phù hợp. Sig. (Kiểm định của Bartlett) = 0,000 (Sig. <0,05) chỉ ra rằng các biến quan sát trong tổng thể có tương quan với nhau.

Extraction Sums of Squared Loadings (Cumulative %) (Tổng phương sai được trích xuất) = 53,530% > 50 %; điều này chỉ ra 53,530% sự thay đổi trong dữ liệu được giải thích bởi 2 nhân tố. (Phụ lục 40)

Xem tất cả 321 trang.

Ngày đăng: 11/03/2023