Đối với thang đo Tuanthu được đo bởi 5 biến độc lập có độ tin cậy Cronbach’s Alpha ở mức 0,885 hệ lớn hơn nhiều mức yêu cầu tốt là 0,8, các hệ số tương quan biến tổng của các biến quan sát trong thang đo đều lớn hơn 0,5 và 5 biến quan sát có liên quan mật thiết đến nhau, hệ số tương quan biến tổng có giá trị từ 0,711 đến 0,731. Thantrong được đo bởi 5 biến độc lập có độ tin cậy Cronbach’s Alpha ở mức
0,890 lớn hơn nhiều mức yêu cầu tốt là 0,8, các hệ số tương quan biến tổng của các biến quan sát trong thang đo đều lớn hơn 0,5. Như vậy cả 5 biến quan sát đo lường một khái niệm “Thantrong” đạt độ tin cậy, đồng nhất đo một khái niệm cho nhân tố tổng, có ý nghĩa thống kê và phân tích tổng hợp.
Tương tự như giải thích ở trên, chỉ số Cronbach’s Alpha của các thang đo Doclap (0,847), Phuongphap (0,834), KSCL (0,889) và Phaply (0,883) có độ tin cậy lớn hơn nhiều mức yêu cầu tốt là 0,8, các hệ số tương quan biến tổng của các biến quan sát trong các thang đo đều lớn hơn 0,5 và không có trường hợp loại bỏ biến quan sát nào có thể làm tăng Cronbach’s Alpha của thang đo.
Có hai thang đo với chỉ số Cronbach’s Alapha cao hơn 0,9 với 6 biến độc lập là Nganhang với Cronbach’s Alpha là 0,901 và DKLV với Cronbach’s Alpha là 0,946 các chỉ số này lớn hơn nhiều so với mức yêu cầu tốt là 0,8. Các hệ số tương quan biến tổng của các biến quan sát trong hai thang đo đều lớn hơn 0,7 cao hơn nhiều mức yêu cầu lớn hơn 0,5. Như vậy cả 6 biến quan sát đo lường khái niệm Nganhang và DKLV đạt độ tin cậy, đồng nhất đo một khái niệm cho nhân tố tổng, có ý nghĩa thống kê và phân tích tổng hợp.
Đối với thang đo Ngoaikhac được đo bởi 2 biến độc lập có độ tin cậy Cronbach’s Alpha ở mức rất thấp 0,343 thấp hơn nhiều so với yêu cầu tối thiểu là 0,6 do vậy không đạt yêu cầu, ngoài ra, các hệ số tương quan biến tổng của các biến quan sát trong thang đo đều thấp hơn hơn 0,5. Như vậy nhân tố Ngoaikhac không đảm bảo yêu cầu cần được loại ra khỏi các bước phân tích tiếp theo.
4.3.3. Phân tích nhân tố khám phá EFA
Sau khi đánh giá bằng chỉ số Cronbach’s Alpha cho thấy ngoài nhân tố Ngoaikhac không đạt mức yêu cầu tối thiểu, 11 nhân tố khác đều đạt giá trị tin cậy. Bước tiếp theo, luận án đánh giá các thang đo còn lại bằng phương pháp phân tích nhân tố khám phá (EFA – exploratory factor analysis) để kiểm tra tính đơn hướng
của thang đo nhằm loại bỏ một số tiêu chí đo lường không phù hợp. Trước hết, tác giả phân tích nhân tố khám phá với từng biến đơn lẻ, cho thấy kết quả như sau:
Kết quả trên cho thấy, cả 4 biến quan sát của nhân tố của nhân tố Nangluc được kiểm tra đều tải về cùng một nhân tố với mức Eigen – Value >1 các hệ số ma trận thành phần thấp nhất là 0,804 >0,4, kết quả Kaiser-Meyer-Olkin (KMO) = 0,81> 0,5. Kiểm định Bartlett có ý nghĩa ở mức p=0,000 chứng tỏ các biến quan sát có tương quan với nhau và có ý nghĩa thống kê. Tổng phương sai trích đạt mức 66,051% lớn hơn nhiều mức 50% là đạt yêu cầu đề ra. Như vậy cả 4 biến quan sát của nhân tố Nangluc được kiểm tra đều đạt yêu cầu.
4 biến quan sát của nhân tố của nhân tố Chuyenmon được kiểm tra đều tải về cùng một nhân tố với mức Eigen – Value >1 các hệ số ma trận thành phần thấp nhất là 0,781 >0,4, kết quả Kaiser-Meyer-Olkin (KMO) = 0,807> 0,5. Kiểm định Bartlett có ý nghĩa ở mức p=0,000 chứng tỏ các biến quan sát có tương quan với nhau và có ý nghĩa thống kê. Tổng phương sai trích đạt mức 66,104% lớn hơn nhiều mức 50% là đạt yêu cầu đề ra. Như vậy cả 4 biến quan sát của nhân tố Chuyenmon được kiểm tra đều đạt yêu cầu.
Kết quả phân tích EFA của biến Kinhnghiem cho thấy cả 5 biến quan sát của nhân tố của nhân tố Chuyên môn được kiểm tra đều tải về cùng một nhân tố với mức Eigen – Value >1 các hệ số ma trận thành phần thấp nhất là 0,748 >0,4, kết quả Kaiser-Meyer-Olkin (KMO) = 0,856> 0,5. Kiểm định Bartlett có ý nghĩa ở mức p=0,000 chứng tỏ dữ liệu đo lường nhân tố Kinh nghiệm dùng để phân tích nhân tố là hoàn toàn thích hợp, các biến quan sát có tương quan với nhau và có ý nghĩa thống kê. Tổng phương sai trích đạt mức 60,28% lớn hơn nhiều mức 50% là đạt yêu cầu đề ra. Như vậy cả 5 biến quan sát của nhân tố Kinhnghiem được kiểm tra đều đạt yêu cầu.
Kết quả phân tích EFA của biến Tuanthu cho thấy cả 5 biến quan sát của nhân tố của nhân tố Chuyên môn được kiểm tra đều tải về cùng một nhân tố với mức Eigen
– Value >1 các hệ số ma trận thành phần thấp nhất là 0,819 >0,4, kết quả Kaiser- Meyer-Olkin (KMO) = 0,887> 0,5. Kiểm định Bartlett có ý nghĩa ở mức p=0,000 chứng tỏ dữ liệu đo lường nhân tố Tuanthu dùng để phân tích nhân tố là hoàn toàn thích hợp, các biến quan sát có tương quan với nhau và có ý nghĩa thống kê. Tổng
phương sai trích đạt mức 68,578% lớn hơn nhiều mức 50% là đạt yêu cầu đề ra. Như vậy cả 5 biến quan sát của nhân tố Tuanthu được kiểm tra đều đạt yêu cầu.
Kết quả phân tích EFA của biến Thantrong cho thấy cả 5 biến quan sát được kiểm tra đều tải về cùng một nhân tố với mức Eigen – Value >1 các hệ số ma trận thành phần thấp nhất là 0,789 >0,4, kết quả Kaiser-Meyer-Olkin (KMO) = 0,884> 0,5. Kiểm định Bartlett có ý nghĩa ở mức p=0,000 chứng tỏ dữ liệu đo lường nhân tố Thantrong dùng để phân tích nhân tố là hoàn toàn thích hợp, các biến quan sát có tương quan với nhau và có ý nghĩa thống kê. Tổng phương sai trích đạt mức 69,363% lớn hơn nhiều mức 50% là đạt yêu cầu đề ra.
Kết quả phân tích EFA của biến Doclap cho thấy cả 4 biến quan sát được kiểm tra đều tải về cùng một nhân tố với mức Eigen – Value > 1 các hệ số ma trận thành phần thấp nhất là 0,815 > 0,4, kết quả Kaiser-Meyer-Olkin (KMO) = 0,821 > 0,5. Kiểm định Bartlett có ý nghĩa ở mức p=0,000 chứng tỏ dữ liệu đo lường nhân tố Doclap dùng để phân tích nhân tố là hoàn toàn thích hợp, các biến quan sát có tương quan với nhau và có ý nghĩa thống kê. Tổng phương sai trích đạt mức 68,579% lớn hơn nhiều mức 50% là đạt yêu cầu đề ra. Như vậy cả 5 biến quan sát của nhân tố Doclap được kiểm tra đều đạt yêu cầu.
Kết quả phân tích EFA của biến DKLV viec cho thấy cả 6 biến quan sát được kiểm tra đều tải về cùng một nhân tố với mức Eigen – Value > 1 các hệ số ma trận thành phần thấp nhất là 0,873 > 0,4, kết quả Kaiser-Meyer-Olkin (KMO) = 0,936 > 0,5. Kiểm định Bartlett có ý nghĩa ở mức p=0,000 chứng tỏ dữ liệu đo lường nhân tố DKLV dùng để phân tích nhân tố là hoàn toàn thích hợp, các biến quan sát có tương quan với nhau và có ý nghĩa thống kê. Tổng phương sai trích đạt mức 78,838% lớn hơn nhiều mức 50% là đạt yêu cầu đề ra. Như vậy cả 6 biến quan sát của nhân tố DKLV được kiểm tra đều đạt yêu cầu.
Kết quả phân tích EFA của biến Phuongphap cho thấy cả 4 biến quan sát được kiểm tra đều tải về cùng một nhân tố với mức Eigen – Value > 1 các hệ số ma trận thành phần thấp nhất là 0,789 > 0,4, kết quả Kaiser-Meyer-Olkin (KMO) = 0,811 > 0,5. Kiểm định Bartlett có ý nghĩa ở mức p=0,000 chứng tỏ dữ liệu đo lường nhân tố Phuongphap dùng để phân tích nhân tố là hoàn toàn thích hợp, các biến quan sát có tương quan với nhau và có ý nghĩa thống kê. Tổng phương sai trích đạt mức 66,832%
lớn hơn nhiều mức 50% là đạt yêu cầu đề ra. Như vậy cả 4 biến quan sát của nhân tố Phuongphap được kiểm tra đều đạt yêu cầu.
Kết quả phân tích EFA của biến KSCL cho thấy cả 6 biến quan sát được kiểm tra đều tải về cùng một nhân tố với mức Eigen – Value > 1 các hệ số ma trận thành phần thấp nhất là 0,766 > 0,4, kết quả Kaiser-Meyer-Olkin (KMO) = 0,902 > 0,5. Kiểm định Bartlett có ý nghĩa ở mức p=0,000 chứng tỏ dữ liệu đo lường nhân tố KSCL dùng để phân tích nhân tố là hoàn toàn thích hợp, các biến quan sát có tương quan với nhau và có ý nghĩa thống kê. Tổng phương sai trích đạt mức 64,271% lớn hơn nhiều mức 50% là đạt yêu cầu đề ra. Như vậy cả 6 biến quan sát của nhân tố KSCL được kiểm tra đều đạt yêu cầu.
Kết quả phân tích EFA của biến Nganhang cho thấy cả 6 biến quan sát được kiểm tra đều tải về cùng một nhân tố với mức Eigen – Value > 1 các hệ số ma trận thành phần thấp nhất là 0,795 > 0,4, kết quả Kaiser-Meyer-Olkin (KMO) = 0,910 > 0,5. Kiểm định Bartlett có ý nghĩa ở mức p=0,000 chứng tỏ dữ liệu đo lường nhân tố Nganhang dùng để phân tích nhân tố là hoàn toàn thích hợp, các biến quan sát có tương quan với nhau và có ý nghĩa thống kê. Tổng phương sai trích đạt mức 66,925% lớn hơn nhiều mức 50% là đạt yêu cầu đề ra.
Kết quả phân tích EFA của nhân tố Phaply cho thấy cả 4 biến quan sát được kiểm tra đều tải về cùng một nhân tố với mức Eigen – Value > 1 các hệ số ma trận thành phần thấp nhất là 0,852 > 0,4, kết quả Kaiser-Meyer-Olkin (KMO) = 0,833 > 0,5. Kiểm định Bartlett có ý nghĩa ở mức p=0,000 chứng tỏ dữ liệu đo lường nhân tố Phaply dùng để phân tích nhân tố là hoàn toàn thích hợp, các biến quan sát có tương quan với nhau và có ý nghĩa thống kê. Tổng phương sai trích đạt mức 74,038% lớn hơn nhiều mức 50% là đạt yêu cầu đề ra. Như vậy cả 4 biến quan sát của nhân tố Phaply được kiểm tra đều đạt yêu cầu.
Bảng 4.6. Kết quả phân tích các nhân tố khám phá thuộc Biến độc lập
Hệ số Sig | Phương sai trích | Giá trị Eigenvalue | Hệ số tải nhân tố | |
0,936 | ,000 | 70,028 % | Có 11 nhóm nhân tố có trị số Eigenvalue lớn hơn 1 | Tất cả các biến đều có hệ số tải nhân tố > 0.5 |
Có thể bạn quan tâm!
-
Đặc Điểm Của Hoạt Động Kiểm Toán Báo Cáo Tài Chính Các Ngân Hàng Do Ktnn Thực Hiện -
Kết Quả Chấm Điểm Và Xếp Loại Chất Lượng Các Cuộc Kiểm Toán Ngân Hàng Do Ktnn Thực Hiện Trong Năm 2017 -
Các Nhân Tố Ảnh Hưởng Đến Chất Lượng Kiểm Toán Bctc Các Ngân Hàng Do Kiểm Toán Nhà Nước Thực Hiện -
Trọng Số Chưa Chuẩn Hóa Và Chuẩn Hóa Trong Phân Tích Cfa -
Các Giải Pháp Và Khuyến Nghị Nhằm Nâng Cao Chất Lượng Kiểm Toán Báo Cáo Tài Chính Của Kiểm Toán Nhà Nước -
Xây Dựng Và Tăng Cường Năng Lực Chuyên Môn Của Đội Ngũ Kiểm Toán Viên Nhà Nước
Xem toàn bộ 194 trang tài liệu này.
Nguồn: Kết quả phân tích SPSS của tác giả
Kết quả cho thấy tất cả 53 biến quan sát của 11 nhân tố đã tải về cùng 11 nhân tố với Eigen-Value >1 và kết quả kiểm định KMO đạt mức 0,936 lớn hơn nhiều mức yêu cầu 0,5. Kiểm định Bartlett có ý nghĩa ở mức p=0,000 chứng tỏ dữ liệu đo lường nhân tố Thận trọng dùng để phân tích nhân tố là hoàn toàn thích hợp, các biến quan sát có tương quan với nhau và có ý nghĩa thống kê. Như vậy tất cả 53 biến quan sát đạt yêu cầu và đưa vào để kiểm định với phân tích CFA.
Bảng 4.7. Ma trận xoay các nhân tố độc lập
1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 | |
DKLV5 | 0,823 | ||||||||||
DKLV2 | 0,793 | ||||||||||
DKLV4 | 0,791 | ||||||||||
DKLV6 | 0,789 | ||||||||||
DKLV3 | 0,784 | ||||||||||
DKLV1 | 0,760 | ||||||||||
Nganhang3 | 0,735 | ||||||||||
Nganhang2 | 0,724 | ||||||||||
Nganhang1 | 0,713 | ||||||||||
Nganhang4 | 0,711 | ||||||||||
Nganhang6 | 0,697 | ||||||||||
Nganhang5 | 0,646 | ||||||||||
KSCL5 | 0,690 | ||||||||||
KSCL2 | 0,657 | ||||||||||
KSCL1 | 0,656 | ||||||||||
KSCL4 | 0,653 | ||||||||||
KSCL3 | 0,612 | ||||||||||
KSCL6 | 0,599 |
0,786 | |||||||||||
Thantrong2 | 0,745 | ||||||||||
Thantrong5 | 0,728 | ||||||||||
Thantrong1 | 0,727 | ||||||||||
Thantrong3 | 0,615 | ||||||||||
Tuanthu2 | 0,708 | ||||||||||
Tuanthu4 | 0,705 | ||||||||||
Tuanthu3 | 0,696 | ||||||||||
Tuanthu5 | 0,645 | ||||||||||
Tuanthu1 | 0,643 | ||||||||||
Kinhnghiem1 | 0,726 | ||||||||||
Kinhnghiem2 | 0,640 | ||||||||||
Kinhnghiem5 | 0,626 | ||||||||||
Kinhnghiem4 | 0,626 | ||||||||||
Kinhnghiem3 | 0,608 | ||||||||||
Phaply4 | 0,705 | ||||||||||
Phaply2 | 0,696 | ||||||||||
Phaply1 | 0,667 | ||||||||||
Phaply3 | 0,627 | ||||||||||
Doclap4 | 0,670 | ||||||||||
Doclap3 | 0,670 | ||||||||||
Doclap2 | 0,662 | ||||||||||
Doclap1 | 0,618 | ||||||||||
Phuongphap2 | 0,659 | ||||||||||
Phuongphap4 | 0,630 | ||||||||||
Phuongphap1 | 0,622 | ||||||||||
Phuongphap3 | 0,576 | ||||||||||
Chuyenmon1 | 0,610 | ||||||||||
Chuyenmon2 | 0,597 | ||||||||||
Chuyenmon3 | 0,590 | ||||||||||
Chuyenmon4 | 0,572 | ||||||||||
Nangluc2 | 0,621 | ||||||||||
Nangluc3 | 0,590 | ||||||||||
Nangluc4 | 0,558 | ||||||||||
Nangluc1 | 0,557 |
Nguồn: Kết quả phân tích SPSS của tác giả
Kết quả ma trận xoay với hệ số tải Factor loadings lớn hơn 0,5 và được xắp xếp thành 11 nhân tố với mức tương quan cao giữa các biến trong 1 nhân tố và có giá trị hội tụ và khẳng định việc xắp xếp các biến độc lập vào 11 nhân tố là hoàn toàn phù hợp.
4.3.4. Phân tích nhân tố khẳng định (CFA) của các biến độc lập
Phân tích CFA là bước cuối cùng để đánh giá thang đo, đảm bao độ tin cậy cao nhất. Mục đích của bước này là tiếp tục kiểm tra các thang đo có đạt yêu cầu của một thang đo tốt không? Các thang đo có liên quan đến nhau hay không (thể hiện ở mức ý nghĩa thống kê).
Tác giả phân tích CFA của các biến độc lập. Kết quả của bước này đạt yêu cầu, tác giả sẽ đưa toàn bộ thang đo vào mô hình nghiên cứu. Để đạt được chỉ số phù hợp của mô hình nghiên cứu đó là Chi-square/df <= 5, các chỉ số GFI, TLI, CFI > 0.8; RMSEA <= 0.05 tác giả căn cứ vào (1) tầm quan trọng của các biến quan sát, (2) mức độ phù hợp của các biến quan sát trong các phân tích Cronbach Alpha, EFA đã phân tích ở trên.
Kết quả CFA cho thấy 53 biến quan sát đều có trọng số lớn hơn 0.5 (thỏa mãn điều kiện về giá trị hội tụ) trong đó CHUYENMON3 có trọng số bé hơn các biến còn lại (0.79>0.5) và có ý nghĩa thống kê khi các giá trị P đều bằng 0.000. Do đó, các thang đo trong mô hình nghiên cứu đạt giá trị hội tụ (Gerbing và Anderson, 1988), hay nói cách khác các biến quan sát dùng để đo lường các biến thành phần của thang đo đạt giá trị hội tụ. Mô hình có 1270 bậc tự do, giá trị kiểm định chi-square = 1.118 thỏa mãn điều kiện nhỏ hơn 3 cho thấy mô hình phù hợp tốt. Các chỉ số cho thấy mô hình phù hợp cũng phù hợp tốt với dữ liệu với, CFI = 0.982 vì đều thỏa mãn điều kiện lớn hơn 0.9. Trong đó, RMSEA là một chỉ tiêu quan trọng xác định mức độ phù hợp của mô hình so với tổng thể, trong trường hợp này, RMSEA=0.021 <0.05 cho biết mô hình phù hợp tốt, các chỉ số gfi, agfi đều lớn hơn 0,8 là đạt, chỉ số significant đạt mức 0,002 nhỏ hơn 0,01 cho thấy có ý nghĩa thống kê ở mức 1%.
Hình 4.2. Kết quả phân tích CFA
Nguồn: Kết quả phân tích SPSS của tác giả