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


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.

Ảnh hưởng của rủi ro công nghệ thông tin đến chất lượng thông tin kế toán trong các doanh nghiệp tại Việt Nam - 16

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 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 trang tiếp theo?
⇦ Trang trước - Trang tiếp theo ⇨

Ngày đăng: 11/03/2023