3.6. Kiểm tra mô hình cấu trúc
Theo hướng dẫn của Hair và cộng sự (2016) thì các nội dung cần tiến hành phân tích khi kiểm tra mô hình cấu trúc bao gồm đánh giá hiện tượng cộng tuyến, đánh giá mối quan hệ giữa các khái niệm trong mô hình cấu trúc, kiểm tra hệ số xác định R2.
(1) Đánh giá hiện tượng cộng tuyến
Theo Hair và cộng sự (2016) thì hiện tượng đa cộng tuyến nên được đánh giá theo hệ số VIF với VIF < 2 là tốt tức hoàn toàn không có đa cộng tuyến, nếu VIF < 5 thì có thể chấp nhận được tức không vi phạm đa cộng tuyến hoàn toàn, ngược lại nếu VIF > 5 thì cần tiến hành xử lý hiện tượng đa cộng tuyến.
(2) Đánh giá tính phù hợp của các mối quan hệ trong mô hình cấu trúc
Đánh giá tính phù hợp của các mối quan hệ trong mô hình cấu trúc tức là đánh giá mối quan hệ giữa các khái niệm trong mô hình cấu trúc có ý nghĩa thống kê hay không
nhằm kết luận về các giả thuyết nghiên cứu. Đồng thời, bước này cũng tiến hành kiểm tra hệ số đường dẫn (path coefficient) giữa các khái niệm trong mô hình cấu trúc để biết chiều của tác động giữa hai khái niệm và mức độ tác động giữa chúng (Hair và cộng sự, 2016).
(3) Kiểm tra hệ số xác định R2
Hệ số xác định R2 đo lường mức độ chính xác được dự đoán của mô hình cấu trúc (Hair và cộng sự, 2016). Hệ số xác định nằm trong ngưỡng (0; 1) và 0.2 là ngưỡng có thể chấp nhận được. Giá trị này ở các ngưỡng 0.75, 0.5 và 0.25 tương ứng có khả năng dự báo đáng kể, trung bình hoặc yếu (Hair, Ringle, và Sarstedt, 2011; Henseler và cộng sự, 2009).
3.7. Phương pháp đánh giá tác động của biến điều tiết
Theo Hair và cộng sự (2016) tổng hợp, có 3 phương pháp thường được áp dụng để kiểm tra tác động của biến điều tiết trong mô hình cấu trúc bao gồm phương pháp xây dựng chỉ số (Product indicator approach), phương pháp trực giao (Orthogonalizing approach) và phương pháp hai bước (Two-stage approach).
- Phương pháp xây dựng chỉ số (Product indicator approach) là phương pháp tiêu chuẩn để phân tích biến điều tiết. Phương pháp này được thực hiện bằng cách tạo ra một biến tương tác (interaction term) khi phân tích mô hình cấu trúc tuyến tính.
- Phương pháp trực giao (Orthogonalizing approach) là cách tiếp cận mở rộng của phương pháp xây dựng chỉ số (Product indicator approach). Phương pháp này yêu cầu tạo ra một biến tương tác (interaction term) cho tất cả các biến quan sát của khái niệm đóng vai trò là biến điều tiết và biến nội sinh.
- Phương pháp hai bước (Two-stage approach) được thực hiện bằng cách ước đoán các chỉ số của mô hình cấu trúc mà không có biến tương tác trong mô hình. Các chỉ số này được lưu trữ để phân tích ở bước tiếp theo. Ở bước thứ hai, các chỉ số của biến ngoại sinh tiềm ẩn và biến điều tiết được nhân với nhau để tạo ra một thang đo để đo lường cho biến tương tác mới (interaction term).
Theo Henseler và Chin’s (2010) thì việc sử dụng phương pháp xây dựng chỉ số (Product indicator approach) thì hệ số đường dẫn (path coefficient) của biến tương tác không phải được sử dụng để định lượng tác động điều tiết. Như vậy, nên sử dụng phương pháp trực giao (Orthogonalizing approach) hoặc phương pháp hai bước (Two-stage approach). Tuy nhiên, theo Hai và cộng sự (2016) thì phương pháp hai bước cho ra kết quả thống kê mạnh hơn so với phương pháp trực giao và đề xuất rằng nên sử dụng phương pháp 2 bước trong phân tích biến điều tiết. Xuất phát từ những lập luận trên, nghiên cứu này áp dụng phương pháp hai bước để kiểm tra vai trò của biến điều tiết đó là loại phần mềm ứng dụng trong HTTTKT (ERP/ non_ERP) trong mối quan hệ giữa sự thỏa mãn của nhân viên kế toán trong quá trình ứng dụng PMKT/ ERP với kết quả công việc của nhân viên kế toán.
KẾT LUẬN CHƯƠNG 3
Chương này trình bày các nội dung cơ bản sau về phương pháp nghiên cứu bao gồm các nội dung về thang đo các khái niệm nghiên cứu, quy trình nghiên cứu, mẫu nghiên cứu, kiểm tra mô hình đo lường, kiểm tra mô hình cấu trúc và phương pháp đánh giá tác động của biến điều tiết. Đầu tiên đối với thang đo các khái niệm nghiên cứu thì trong nghiên cứu này sử dụng thang đo Likert 7 điểm để đo lường các khái niệm nghiên cứu bao gồm: (1) kết quả công việc của nhân viên kế toán (PER), (2) sự thỏa mãn của người sử dụng (SAT), (3) sự ủng hộ của nhà quản lý cấp cao (TMS), (4) truyền thông (CMN), (5) đào tạo (TR). Các khái niệm gồm các đặc điểm cá nhân của người sử dụng phần mềm như giới tính (GENDER), tuổi (AGE), trình độ (EDU), chuyên môn (PRO), chức vụ (POS), kinh nghiệm về máy tính (EXPER) và loại phần mềm ứng dụng (ERP/ non-ERP) là các khái niệm được đo lường trực tiếp. Thang đo của các khái niệm này đều được tác giả kế thừa từ các nghiên cứu uy tín trên thế giới. Tiếp theo, chương 3 đã trình bày quy trình nghiên cứu dựa vào đề xuất của Hair và cộng sự (2016) với quy trình nghiên cứu gồm 5 bước. Nghiên cứu đã xác định kích thước mẫu tối thiểu cần đạt được đó là 110 và trong nghiên cứu này, kích thước mẫu được sử dụng là 177 nhân viên kế toán đang làm việc tại các doanh nghiệp có sử dụng PMKT/ ERP. Tiếp theo, chương này đã thảo luận cách thức kiểm tra mô hình đo lường và mô hình cấu trúc trong phân tích PLS_SEM. Cuối cùng, tác giả đã thảo luận về cách thức đánh giá vai trò của biến điều tiết (ERP/ non_ERP) khi sử dụng kỹ thuật PLS_SEM để phân tích dữ liệu. Kết luận cuối cùng là nghiên cứu lựa chọn cách phân tích hai bước (two-stage) để phân tích vai trò của biến điều tiết.
Phần tiếp theo: https://kholuanvan.hotronghiencuu.com/2022/09/ket-qua-ke-toan-cntt-14.html
Trung tâm Hỗ trợ nghiên cứu
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
0 nhận xét:
Đăng nhận xét