Tổng Hợp Kết Quả Đánh Giá Độ Tin Cậy Thang Đo Thông Qua Khảo Sát Chính Thức

cứu (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008). Giá trị của Cronbach’s Alpha từ 0,8 đến gần 1 thì thang đo là tốt, từ 0,7 đến 0,8 là thang đo sử dụng được và 0,6 trở lên là có thể chấp nhận được trong trường hợp khái niệm đang nghiên cứu là mới hoặc được nghiên cứu trong bối cảnh mới (Hair và cộng sự, 1998). Trong quá trình xem xét, phân tích và loại bỏ các biến được cho là không phù hợp, Luận án tập trung vào hai hệ số: Cronbach’s alpha if Item Deleted và Item – total correlation (hệ số tương quan biến tổng). Với phạm vi của đề tài, mẫu nghiên cứu có kích thước là 250 đơn vị, Luận án giữ lại các thang đo có hệ số Cronbach’s alpha >= 0,6; hệ số Cronbach’s alpha If Item Deleted nhỏ hơn hệ số Cronbach’s alpha của biến tổng và có hệ số tương quan biến tổng

>=0,3.

Bảng 4.9: Tổng hợp kết quả đánh giá độ tin cậy thang đo thông qua khảo sát chính thức

Reliability

Scale: ALL VARIABLES

Case Processing Summary

Items (Biến quan sát)	Scale Mean if Item Deleted (Trung bình thang đo nếu loại biến)	Scale Variance if Item Deleted (Phương sai thang đo nếu loại biến)	Corrected Item- Total Correction (Hệ số tương quan biến tổng)	Cronbach’s Alpha if Item Deleted (Cronbach's Alpha nếu loại biến)
Đặc điểm về cấu trúc hoạt động, quy mô của khách hàng - OPEC: Cronbach’s alpha = 0.899
OPEC1	10.90	9.467	.754	.878
OPEC2	10.88	9.343	.791	.864
OPEC3	10.78	9.136	.800	.861
OPEC4	10.62	9.538	.756	.877
Đặc điểm về quy trình lập BCTC của khách hàng - FSCPL: Cronbach’s alpha = 0.876
FSCPL1	10.54	10.193	.709	.850
FSCPL2	10.20	9.928	.803	.813

Có thể bạn quan tâm!

Xem toàn bộ 216 trang tài liệu này.

FSCPL3

10.19	10.638	.774	.828
FSCPL4	10.63	10.225	.659	.872
Kiểm soát nội bộ của khách hàng - CR: Cronbach’s alpha = 0.894
CR1	18.45	15.180	.700	.878
CR2	18.40	14.515	.702	.877
CR3	18.36	14.744	.655	.883
CR4	18.29	15.091	.594	.890
CR5	18.44	14.520	.742	.873
CR6	18.37	14.507	.721	.875
CR7	18.38	14.348	.749	.872
Rủi ro pháp lý liên quan đến DNKT và KTV - LR: Cronbach’s alpha = 0.859
LR1	10.03	4.127	.787	.784
LR2	10.22	4.576	.683	.829
LR3	10.18	4.710	.700	.823
LR4	9.79	4.545	.653	.842
Kinh nghiệm của DNKT và KTV - EXP: Cronbach’s alpha = 0.859
EXP1	9.42	10.421	.731	.809
EXP2	9.50	10.468	.709	.817
EXP3	9.40	10.828	.658	.838
EXP4	9.41	10.098	.716	.815
Tính chuyên nghiệp của DNKT và KTV - PRO: Cronbach’s alpha = 0.854
PRO1	13.54	11.566	.549	.853
PRO2	13.59	8.974	.715	.815
PRO3	13.59	10.194	.744	.806
PRO4	13.64	11.138	.557	.851

PRO5

13.63	9.406	.804	.787
Năng lực nhân sự kiểm toán của DNKT - AC: Cronbach’s alpha = 0.825
AC1	6.87	4.706	.657	.776
AC2	6.94	4.450	.642	.782
AC3	6.88	4.564	.653	.777
AC4	7.28	4.459	.647	.780
Thời gian kiểm toán - AT: Cronbach’s alpha = 0.887
AT1	9.66	4.998	.710	.872
AT2	9.98	4.875	.766	.849
AT3	9.91	5.489	.707	.871
AT4	9.84	4.836	.834	.822

Nguồn: Kết quả từ phân tích của NCS từ phần mềm SPSS

Theo bảng phân tích trên, tất cả thang đo thành phần tương ứng với các biến thuộc mô hình nghiên cứu các nhân tố ảnh hưởng đến thời gian kiểm toán BCTC do KTĐL thực hiện tại Việt Nam đều đạt yêu cầu về độ tin cậy do có hệ số Cronbach’s Alpha lớn hơn 0,6, đồng thời hệ số tương quan biến tổng của các biến quan sát trong từng thang đo thành phần đều lớn hơn 0,3.

Như vậy kết quả đánh giá giá trị thang đo thông qua hệ số Cronbach’s Alpha cho thấy các biến quan sát đã được xác định trước đây trong mô hình đều được giữ lại.

4.3.4. Xây dựng ma trận tương quan

Kiểm định hệ số tương quan Pearson dùng để kiểm tra mối liên hệ tuyến tính giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc. Phân tích tương quan Pearson thể hiện bằng giá trị tuyệt đối của hệ số tương quan (r) sẽ cho biết hai biến có mối tương quan tuyến tính chặt chẽ không. Giá trị hệ số tương quan (r) nằm trong khoảng từ (-1) đến (+1) và khi giá trị này bằng 0 thì có nghĩa hai biến độc lập sẽ không có mối tương quan với nhau và không giải thích được cho biến phụ thuộc. Nếu hệ số tương quan giữa các biến nhỏ, phân tích nhân tố có thể không thích hợp. Mức độ tương quan mạnh hay yếu giữa các biến độc lập với biến phụ thuộc thể hiện hệ số tương quan Pearson (r). Bảng dưới thể hiện kết quả phân tích tương quan giữa các biến trong mô hình.

Bảng 4.10: Ma trận tương quan giữa các biến – Correlations Matrix

OPEC

FSCPL

EXP

PRO

OPEC

Pearson Correlation

.283**

.187**

.396**

-.531**

-.294**

-.288**

.558**

Sig. (2-tailed)

.000

.003

.000

FSCPL

Pearson Correlation

.283**

.274**

.298**

-.267**

-.046

-.036

.493**

Sig. (2-tailed)

.000

.468

.572

.000

Pearson Correlation

.187**

.274**

.229**

-.262**

-.238**

-.031

.402**

Sig. (2-tailed)

.003

.000

.627

.000

Pearson Correlation

.396**

.298**

.229**

-.493**

-.160*

-.368**

.553**

Sig. (2-tailed)

.000

.011

.000

EXP

Pearson Correlation

-.531**

-.267**

-.262**

-.493**

.366**

.416**

-.718**

Sig. (2-tailed)

.000

PRO

Pearson Correlation

-.294**

-.046

-.238**

-.160*

.366**

.174**

-.435**

Sig. (2-tailed)

.000

.468

.000

.011

.000

.006

.000

Pearson Correlation

-.288**

-.036

-.031

-.368**

.416**

.174**

-.385**

Sig. (2-tailed)

.000

.572

.627

.000

.006

.000

Pearson Correlation

.558**

.493**

.402**

.553**

-.718**

-.435**

-.385**

Sig. (2-tailed)

.000

**. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).

*. Correlation is significant at the 0.05 level (2-tailed).

Nguồn: Kết quả phân tích của NCS từ phần mềm SPSS

Ma trận trên cho biết tương quan giữa biến phụ thuộc Thời gian kiểm toán (AT) với từng biến độc lập. Mức độ tương quan giữa biến EXP (Kinh nghiệm của DNKT và KTV) và biến phụ thuộc AT (Thời gian kiểm toán) là mạnh nhất và có ảnh hưởng ngược chiều với biến phụ thuộc AT. Kết quả phân tích tương quan cho thấy giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập có mối liên hệ ở giá trị sig<0.05 (có ý nghĩa thống kê).

4.3.5 Phân tích nhân tố khám phá (EFA)

4.3.5.1 Phân tích nhân tố khám phá liên quan đến các nhân tố tác động đến thời gian kiểm toán BCTC do các DNKT thực hiện tại Việt Nam

Kiểm định KMO và Kiểm định Barlett

Bảng dưới đây trình bày kết quả của kiểm định Barlett và KMO để xác định tính thích hợp của việc áp dụng thủ tục phân tích nhân tố khám phá EFA (Exploratory Factor Analysis) đối với các nhân tố ảnh hưởng đến thời gian kiểm toán BCTC. Trị số của KMO lớn (giữa 0.5 và 1) là điều kiện đủ để phân tích nhân tố là thích hợp, nếu trị số này nhỏ hơn 0,5 thì phân tích nhân tố có khả năng không thích hợp với các dữ liệu.

Bảng 4.11: Kết quả kiểm định KMO và kiểm định Barlett

KMO and Bartlett's Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy.		.841
Bartlett's Test of Sphericity	Approx. Chi-Square	4775.984
	df	496
	Sig.	.000

Nguồn: Kết quả phân tích của NCS từ phần mềm SPSS

Kết quả kiểm định cho thấy KMO = 0,841 thỏa mãn điều kiện KMO > 0,5 nghĩa là phân tích nhân tố ở đây phù hợp với các dữ liệu đã có. Đồng thời kết quả kiểm định Barlett cũng thể hiện mức ý nghĩa bằng 0,000 < 0.05 có thể giải thích các biến quan sát có tương quan tuyến tính trong mỗi thang đo nhân tố. Do đó, các nhân tố mới hình thành hoàn toàn độc lập với nhau và đủ điều kiện để phân tích nhân tố bằng kiểm định EFA (Hair và cộng sự, 2006).

Kiểm định phương sai cộng dồn (phương sai trích - % cumulative variance)

Theo Gerbing và Anderson (1988), phương sai cộng dồn cho biết phần trăm thay đổi của các nhân tố được giải thích bởi các biến quan sát (thành phần) của nhân tố.

Bảng 4.12: Tổng phương sai được giải thích (Total Variance Explained)

Compo nent

Initial Eigenvalues

Extraction Sums of Squared Loadings

Rotation Sums of Squared Loadings

Total

% of Variance

Cumulativ e %

Total

% of Variance

Cumulativ e %

Total

% of Variance

Cumulativ e %

8.269

25.840

8.269

25.840

4.418

13.806

3.909

12.215

38.054

3.909

12.215

38.054

3.312

10.351

24.157

3.101

9.692

47.746

3.101

9.692

47.746

3.144

9.826

33.982

2.342

7.318

55.065

2.342

7.318

55.065

3.057

9.553

43.536

1.781

5.565

60.629

1.781

5.565

60.629

2.851

8.910

52.446

1.592

4.975

65.604

1.592

4.975

65.604

2.755

8.608

61.054

1.257

3.930

69.534

1.257

3.930

69.534

2.714

8.480

69.534

.844

2.636

72.170

.788

2.463

74.633

.726

2.267

76.900

.619

1.933

78.833

.586

1.830

80.663

.520

1.625

82.289

.500

1.562

83.850

.472

1.474

85.325

.436

1.363

86.688

.417

1.304

87.991

.388	1.212	89.203
19	.376	1.175	90.378
20	.359	1.122	91.500
21	.325	1.014	92.515
22	.311	.971	93.485
23	.286	.892	94.378
24	.271	.846	95.224
25	.252	.787	96.011
26	.242	.755	96.766
27	.218	.680	97.446
28	.213	.665	98.111
29	.183	.571	98.682
30	.166	.519	99.201
31	.139	.434	99.635
32	.117	.365	100.000

Extraction Method: Principal Component Analysis.

Nguồn: Kết quả phân tích của NCS từ phần mềm SPSS

Trị số phương sai cộng dồn ở bảng trên cho biết tổng phương sai được giải thích là 69,534% có nghĩa các biến quan sát giải thích được 69,534% sự thay đổi của các yếu tố và thỏa mãn điều kiện phương sai trích phải lớn hơn 50%. Các yếu tố đại diện có Eigenvalues thấp nhất bằng 1,257 > 1 đều đảm bảo tiêu chuẩn.

Kết quả mô hình EFA

Trong phân tích nhân tố sử dụng phép trích thành phần chính với phép quay vuông góc Varimax như trong bảng dưới đây.

Bảng 4.13: Kết quả phân tích nhân tố EFA

Rotated Component Matrixa

Component

CR7

.827

.880

CR5

.803

CR6

.788

CR2

.786

CR1

.770

CR3

.737

CR4

.664

PRO5

.874

PRO3

.843

PRO2

.798

PRO4

.677

PRO1

.670

OPEC1

.834

OPEC2

.831

OPEC3

.823

OPEC4

.778

FSCPL2

Xem tất cả 216 trang.

Ngày đăng: 24/01/2024