Các yếu tố tác động đến kết quả công việc của nhân viên kế toán trong môi trường ứng dụng công nghệ thông tin-Chương 3 (p3): Mẫu nghiên cứu và kiểm tra mô hình đo lường

 3.4. Mẫu nghiên cứu

Tổng thể nghiên cứu

Xuất phát từ mục tiêu nghiên cứu, tổng thể nghiên cứu của nghiên cứu này được xác định là các nhân viên kế toán đang làm việc tại các doanh nghiệp Việt Nam đã và đang sử dụng PMKT hoặc hệ thống ERP.

Khung chọn mẫu

Trong nghiên cứu này, do không thể xác định được chính xác khung chọn mẫu (vì không thể xác định chính xác danh sách các nhân viên kế toán đang làm việc tại các doanh nghiệp Việt Nam đã và đang sử dụng PMKT hoặc hệ thống ERP) vì vậy phương pháp chọn mẫu phi xác suất được lựa chọn để chọn mẫu cho nghiên cứu.

Kíc t ước mẫu

Theo Hair và cộng sự (2016) khi sử dụng PLS_SEM thì kích thước mẫu cần gấp 10 lần số biến quan sát lớn nhất của khái niệm có thang đo nguyên nhân hoặc gấp 10 lần số đường dẫn trong mô hình cấu trúc. Trong nghiên cứu này, do không có khái niệm nào trong mô hình có dạng thang đo nguyên nhân, nên công thức dùng để xác định kích thước mẫu tối thiểu được sử dụng là công thức gấp 10 lần số đường dẫn trong mô hình cấu trúc.Theo hình 2.2, mô hình nghiên cứu có 11 đường dẫn vì vậy kích thước mẫu tối thiểu cần là 110. Tuy nhiên, nhằm gia tăng độ tin cậy của kết quả nghiên cứu, nghiên cứu này đã thu thập dữ liệu từ 177 nhân viên kế toán đang làm việc tại các doanh nghiệp có sử dụng PMKT hoặc hệ thống ERP.

3.5. Kiểm tra mô hình đo lường

Do toàn bộ thang đo được sử dụng trong nghiên cứu này là thang đo dạng kết quả nên theo Hair và cộng sự (2016) thì trong bối cảnh này, mô hình đo lường cần được đánh giá qua ba giá trị bao gồm: (i) tính ổn định nội bộ (internal consistency): được đánh giá bằng hai chỉ số gồm Cronbach’s Alpha và độ tin cậy tổng hợp (composite reliability);

(ii) giá trị hội tụ (convergent validity): được đánh giá thông qua hai chỉ số gồm độ tin cậy của từng biến quan sát (individual indicator reliability) và phương sai trích trung bình (average variance extracted - AVE); (iii) giá trị phân biệt (discriminant validity): sử dụng chỉ số HTMT hoặc sử dụng tiêu chí Fornell-Larcker.

(1) Tính ổn định nội bộ

Độ tin cậy tổng hợp nhìn chung giống như hệ số Cronbach’s Alpha và cách đánh giá là tương tự nhau giữa hai hệ số này. Độ tin cậy tổng hợp tốt nhất là lớn hơn 0,7. Tuy nhiên, trong nghiên cứu khám phá thì độ tin cậy tổng hợp có thể thuộc khoảng (0,6; 0,7) (Hair và cộng sự, 2016).

(2) Đánh giá giá trị hội tụ

Giá trị hội tụ là mức độ mà một biến quan sát liên hệ tích cực với một biến quan sát khác trong cùng một cấu trúc (khái niệm) (Hair và cộng sự, 2016).

- Độ tin cậy của biến quan sát được tính từ bình phương của hệ số nhân tố (outer loadings). Độ tin cậy của biến quan sát cần lớn hơn 0,5 (Hair và cộng sự, 2016).

- Phương sai trích trung bình (AVE) là giá trị trung bình của bình phương các trọng số tải nhân tố (loading) của các chỉ số liên quan đến cấu trúc. Nhằm đảm bảo thang đo của một khái niệm nghiên cứu đạt được giá trị hội tụ thì AVE cần lớn hơn 0,5 (Hair và cộng sự, 2016).

(3) Đánh giá giá trị phân biệt

Giá trị phân biệt là mức độ mà một cấu trúc thật sự phân biệt với một cấu trúc khác bởi các tiêu chuẩn thực nghiệm (Hair và cộng sự, 2016).

- Tiêu chí Fornell-Larcker so sánh căn bậc hai của giá trị AVE với hệ số tương quan của các biến tiềm ẩn. Nếu các chỉ số trong đường chéo của bảng Fornell-Larcker lớn hơn hẳn so với các chỉ số khác, thang đo đạt được giá trị phân biệt (Hair và cộng sự, 2016).

- Chỉ số HTMT (Heterotrait – monotrait ratio) là tỷ số của hệ số tương quan giữa các đặc điểm với hệ số tương quan bên trong các đặc điểm. Thang đo đạt giá trị phân biệt khi chỉ số HTMT nhỏ hơn 1 và tốt nhất là nhỏ hơn 0,9 (Henseler và cộng sự, 2015). Chỉ số HTMT là một chỉ số kiểm tra giá trị phân biệt khắc khe hơn tiêu chí Fornell-Larcker.

Bên cạnh hai tiêu chí HTMT và Fornell-Larcker thì cũng có thể kiểm tra giá trị phân biệt bằng cách kiểm tra hệ số nhân tố chéo (cross loadings). Thang đo các khái niệm nghiên cứu đạt giá trị phân biệt khi hệ số nhân tố của biến quan sát thuộc về khái niệm đó cao hơn tất cả các hệ số nhân tố chéo của biến quan sát đó khi ở các khái niệm khác (Hair và cộng sự, 2016).

Phần tiếp theo: https://kholuanvan.hotronghiencuu.com/2022/09/ket-qua-ke-toan-cntt-13.html

Trung tâm Hỗ trợ nghiên cứu

Email: dichvuspss@hotronghiencuu.com / phantichso247@gmail.com
Phone 24/7: 086 978 6862 (Mr Hùng)
Viết luận văn thuê trọn gói 0924 04 03 88 (Ms. Bông) Email: Bong.4388@gmail.com

***Dịch vụ SPSS- AMOS- SmartPLS***

Hotline, zalo: 086 978 6862.

Quét mã QR để kết bạn ZALO.Vui lòng kết bạn trước khi nhắn tin. Để có phản hồi nhanh nhất hãy gọi thẳng số điện thoại bên trên 24/7