Chương 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU THỰC TIỄN STRESS CỦA KIỂM TOÁN VIÊN
4.3. Thực trạng các yếu tố ảnh hưởng đến stress của kiểm toán viên
Kết quả phân tích của Cronbach’ Alpha của các biến được thể hiện như sau:
Bảng 4.31: Kết quả phân tích độ tin cậy thang đo Áp lực công việc (ALCV) Hệ số
Cronbach's Alpha
Thang đo (N of Items)
Giá trị trung bị loại bỏ thang đo (Scale Mean if Item Deleted)
Giá trị phương sai loại bỏ
thang đo (Scale Variance if Item Deleted)
Hệ số tương quan biến tổng (Corrected Item-Total Correlation) 0.768 Tôi có đủ thời gian để hoàn
thành các công việc được giao (ALCV1)
7,7792 2,826 0,581
Có quá nhiều công việc mà tôi phải hoàn thành (ALCV2)
7,3510 2,716 0,722
Các tiêu chí đánh giá hiệu quả công việc là rất cao (ALCV3)
7,2715 3,460 0,516
Số liệu khảo sát thể hiện hệ số Cronbach’s Alpha là 0,768 lớn hơn 0,6 và các biến quan sát đều có hệ số tương quan biến tổng lớn hơn 0,3 (cột Crorrected Iterm- Total Correlation) nên cả 3 thang đo được chấp nhận và đưa vào phân tích phân tích nhân tố khám phá (EFA).
Bảng 4.32: Kết quả phân tích độ tin cậy thang đo Áp lực thời gian (ALTG) Hệ số
Cronb ach's Alpha
Thang đo (N of Items)
Giá trị trung bị loại bỏ
thang đo (Scale Mean if Item Deleted)
Giá trị phương sai loại bỏ
thang đo(Scale Variance if Item Deleted)
Hệ số tương quan biến tổng (Corrected Item-Total Correlation)
0.672 Theo quy định của việc đánh giá hiệu quả công việc hiện nay của công ty thì: mức độ đáp ứng thời gian theo kế hoạch là rất quan trọng (ALTG1)
8,2163 3,213 0,321
Tôi phải làm ngoài giờ liên tục để kịp thời gian làm báo cáo kiểm toán (ALTG2)
8,3057 2,217 0,580
Tôi phải kiểm toán cho nhiều khách hàng cùng một lúc (ALTG3)
8,3168 2,294 0,576
Bảng trên thể hiện hệ số Cronbach’s Alpha là 0,673 lớn hơn 0,6 và các biến quan sát đều có hệ số tương quan biến tổng lớn hơn 0,3 nên các thang đo đều được chấp nhận và đưa vào phân tích nhân tố khám phá (EFA).
Bảng 4.33: Kết quả phân tích độ tin cậy thang đo Sự mơ hồ và xung đột (SMH&XĐ)
Hệ số Cronbach's Alpha
Thang đo (N of Items)
Giá trị trung bị loại bỏ thang đo (Scale Mean if Item Deleted)
Giá trị phương sai loại bỏ
thang đo (Scale Variance if Item Deleted)
Hệ số tương quan biến tổng (Corrected Item-Total Correlation)
0.887 Tôi hiểu rõ các quyền lợi của mình (SMH&XĐ1)
15,8830 7,438 0,731
Tôi biết rõ các trách nhiệm của mình trong công việc (SMH&XĐ2)
15,8499 7,540 0,754
Các đối tượng và mục tiêu công việc được tôi xác định rõ ràng
(SMH&XĐ3)
15,7980 7,834 0,767
Tôi biết mình cần phải phân chia, quản lý thời gian sao cho hợp lý (SMH&XĐ4)
15,7461 7,905 0,703
Tôi biết chính xác các mong đợi dành cho mình (SMH&XĐ5)
15,8488 7,969 0,684
Sau khi thực hiện phân tích lần 2, số liệu bảng trên hể hiện hệ số Cronbach’s Alpha là 0,887 lớn hơn 0,6 và các biến quan sát đều có hệ số tương quan biến tổng lớn hơn 0,3 nên các thang đo đều được chấp nhận và đưa vào phân tích nhân tố khám phá. Như vậy, thang đo SMH&XĐ6 bị loại do có hệ số tương quan biến tổng bằng 0,061 < 0,3 khi thực hiện phân tích lần 1.
Bảng 4.34: Kết quả phân tích độ tin cậy thang đo hành vi lãnh đạo (HVLĐ)
Hệ số Cronbach's
Alpha
Thang đo (N of Items)
Giá trị trung bị loại bỏ
thang đo (Scale Mean
if Item Deleted)
Giá trị phương sai loại bỏ thang
đo(Scale Variance if Item Deleted)
Hệ số tương quan biến tổng (Corrected Item-Total Correlation)
0.905
Lãnh đạo của tôi thân thiện và
gần gũi (HVLĐ1) 21,5442 19,126 0,665
Lãnh đạo tạo mọi điều kiện để tôi cảm thấy vui vẻ khi là một thành viên của nhóm kiểm toán (HVLĐ2)
21,5927 18,297 0,774
Lãnh đạo sẵn lòng áp dụng các đề nghị của tôi (trong nhóm kiểm toán) (HVLĐ3)
21,8212 18,587 0,731
Lãnh đạo đối xử công bằng với tất cả các thành viên/nhân viên (HVLĐ4)
21,8102 17,511 0,798
Lãnh đạo luôn thông báo trước
về các thay đổi (HVLĐ5) 21,8157 18,615 0,674
Lãnh đạo luôn quan tâm đến phúc lợi của các thành viên/nhân viên (HVLĐ6)
21,9084 18,315 0,717
Lãnh đạo luôn sẵn sàng thực hiện
các thay đổi (HVLĐ7) 21,9448 19,186 0,661
Số liệu bảng trên thể hiện hệ số Cronbach’s Alpha là 0,905 lớn hơn 0,6 và tất cả các biến quan sát đều có hệ số tương quan biến tổng lớn hơn 0,3 nên tất các thang đo đều được chấp nhận và đưa vào phân tích nhân tố khám phá (EFA).
Bảng 4.35: Kết quả phân tích độ tin cậy thang đo mẫu hành vi loại A (HVLA) Hệ số
Cronbach's Alpha
Thang đo (N of Items)
Giá trị trung bị loại bỏ
thang đo
Giá trị phương sai loại bỏ
thang đo
Hệ số tương quan biến tổng
0.838 Tôi không bao giờ từ bỏ hành động trừ
khi tôi chắc chắn mình đã thất bại hoàn toàn(HVLA1)
24,7119 21,041 0,490
Tôi thường được yêu cầu làm trưởng nhóm kiểm toán (kể cả nhiều
nhóm)(HVLA2)
24,5905 21,250 0,473
Tôi thích đối mặt với các tình huống mang tính thử thách cao(HVLA3)
24,4625 21,265 0,599
So với những người mà tôi biết, tôi là người đam mê công việc(HVLA4)
24,6269 20,179 0,700
Trường hợp nếu công việc của một ngày cần hơn 24 giờ để hoàn thành, tôi vẫn sẵn sàng chấp nhận và thực hiện công việc(HVLA5)
24,8322 20,184 0,579
Tôi làm việc nghiêm túc nhất so với những người xung quanh(HVLA6)
24,8135 21,093 0,632
Có nhiều người rất hời hợt trong công việc, nhưng tôi không thuộc nhóm này(HVLA7)
24,3731 21,319 0,545
So với những người mà tôi biết, tôi là người đạt được nhiều thành tựu, thành công nhất(HVLA8)
25,0110 21,403 0,564
Bảng trên thể hiện hệ số Cronbach’s Alpha là 0,838 lớn hơn 0,6 và tất cả các biến quan sát đều có hệ số tương quan biến tổng lớn hơn 0,3 nên tất các thang đo đều được chấp nhận và đưa vào phân tích nhân tố khám phá (EFA).
Bảng 4.36: Kết quả phân tích độ tin cậy thang đo Stress Hệ số
Cronbach's Alpha
Thang đo (N of Items)
Giá trị trung bị loại bỏ
thang đo
Giá trị phương sai loại bỏ thang đo
Hệ số tương quan biến tổng
0.836 Sinh lý (Liên quan đến cơ thể)(StressCT)
12,0629 15,067 0,642
Sinh lý (Liên quan đến giấc ngủ) (StressGN)
12,8289 12,847 0,627
Hành vi (StressHV) 13,8477 14,602 0,661
Cảm xúc (StressCX) 12,2815 13,661 0,663
Nhận thức(StressNT) 14,1755 14,909 0,628
Bảng trên thể hiện hệ số Cronbach’s Alpha là 0,836 lớn hơn 0,6 và tất cả các biến quan sát đều có hệ số tương quan biến tổng lớn hơn 0,3 nên tất cả năm thang đo đều được chấp nhận và đưa vào phân tích nhân tố khám phá (EFA).
Bảng 4.37: Kết quả phân tích độ tin cậy thang đo hành vi làm giảm chất lượng kiểm toán (CLKT)
Hệ số Cronbach's
Alpha
Thang đo (N of Items)
Giá trị trung bị loại
bỏ thang đo
Giá trị phương sai
loại bỏ
thang đo
Hệ số tương quan biến tổng 0.911 Hoàn thành công việc kiểm toán
mà không thực hiện đầy đủ các thủ tục cần thiết (đã được quy định trong chương trình kiểm toán)(PTHQ-CLKT1)
9,7781 16,794 0,761
Giảm các công việc kiểm toán đến mức mà tôi cảm thấy hợp
lý(PTHQ-CLKT2)
9,4205 19,174 0,585
Không thực hiện tra cứu kỹ các nội dụng về kỹ thuật nghiệp vụ hoặc quy định, chuẩn mực kế toán, kiểm toán trước khi không chắc chắn về câu trả lời(PTHQ-CLKT3)
9,9724 16,272 0,834
Thực hiện đánh giá hời hợt/qua loa đối với các tài liệu mà khách hàng cung cấp(PTHQ-CLKT4)
10,0938 16,025 0,871
Dễ chấp nhận các giải thích sơ sài, thiếu bằng chứng thuyết phục của khách hàng(PTHQ-CLKT5)
10,0905 16,261 0,828
Bảng trên cũng cho thấy hệ số Cronbach’s Alpha là 0,911 lớn hơn 0,6 và tất cả các biến quan sát đều có hệ số tương quan biến tổng lớn hơn 0,3 nên tất cả năm thang đo đều được chấp nhận và đưa vào phân tích nhân tố khám phá (EFA).
Bảng 4.38: Kết quả tổng hợp kiểm định độ tin cậy thang đo
Biến Hệ số Cronbach's
Alpha
Thang đo được kiểm định
Thang đo được chấp nhận
Áp lực công việc (ALCV) 0.768 3 3
Áp lực thời gian (ALTG) 0.672 3 3
Sự mơ hồ và xung đột (SMH&XĐ) 0.887 6 5
Hành vi lãnh đạo (HVLĐ) 0.905 7 7
Hành vi loại A (HVLA) 0.838 8 8
Stress Kiểm toán viên (Stress) 0.836 5 5
Hành vi làm giảm chất lượng kiểm toán (CLKT) 0.911 5 5
Nhận xét: Sau khi thực hiện phân tích độ tin cậy thang đo, kết quả cho thấy có 36 biến quan sát được chấp nhận để thực hiện phân tích nhân tố khám phá (EFA) bao gồm 26 thang đo của các biến độc lập, 5 thang đo của biến phụ thuộc, và 5 thang đo của biến phụ thuộc hệ quả.
4.3.2. Phân tích nhân tố khám phá các biến độc lập (EFA)
Phân tích nhân tố khám phá (EFA) được thực hiện với 26 thang đo đo lường các biến độc lập để đánh giá mức độ hội tụ và phân tán của thang đo. Kết quả phân tích nhân tố khám phá được thể hiện như sau:
Bảng 4.39: Kết quả kiểm định KMO và Bartlet các biến độc lập Hệ số Kaiser-Meyer-Olkin về Tính phù hợp của
Mẫu (Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy)
0,897 Kiểm định Sphericity của Bartlett
(Bartlett's Test of Sphericity)
Giá trị gần đúng của Chi- bình phương
(Approx. Chi-Square)
11268,297
df 276
Sig. 0,000
Hệ số Kaiser-Meyer-Olkin về Tính phù hợp của Mẫu (KMO) đo lường sự phù hợp của dữ liệu cho phân tích nhân tố bằng cách so sánh độ lớn của các hệ số tương quan quan sát được và độ lớn của các hệ số tương quan một phần. Sau khi thực hiện EFA lần 3, kết quả thể hiện hệ số KMO = 0,897 thỏa điều kiện 0,5 ≤ KMO ≤ 1 nên các thang đo đưa vào thực hiện EFA là có ý nghĩa và mô hình nghiên cứu đề xuất là phù hợp với những yếu tố đã đề ra. Một giá trị KMO gần 1 chỉ ra rằng các biến độc lập có mối quan hệ tương đối chặt chẽ với nhau và phù hợp cho phân tích nhân tố.
Kiểm định Bartlett được sử dụng để kiểm tra tính phù hợp của dữ liệu cho phân tích nhân tố. Kiểm định này kiểm tra giả thuyết không có sự tương quan giữa các biến. Kết quả kiểm định Kiểm định Sphericity của Bartlett (Bartlett's Test of Sphericity) thể hiện mức ý nghĩa sig = 0,000 <0,05. Điều này có ghĩa là các thang đo có quan hệ tuyến tính với nhân tố mà nó đo lường. Vì vậy mà các thang đo đại diện cho những yếu tố ảnh hưởng đến stress của kiểm toán viên là phù hợp khi thực hiện phân tích nhân tố khám phá (EFA).
Kết quả của kiểm định KMO và Bartlett cho thấy dữ liệu được nghiên cứu rất phù hợp cho việc phân tích nhân tố. Điều này cung cấp cơ sở vững chắc cho các phân tích và kết luận tiếp theo trong nghiên cứu, giúp nâng cao độ chính xác và tin cậy của các kết quả phân tích.
Bảng 4.40: Kết quả phương sai trích của thang đo các biến độc lập Thành phần
(Component)
Giá trị riêng Eigenvalues ban đầu (Initial Eigenvalues)
Hệ số tải
Tổng bình phương tải trọng trích xuất
(Extraction Sums of Squared Loadings)
Tổng (Total)
% Phương sai (% of Variance)
Tích lũy
% (Cumulati
ve %)
Tổng (Total)
% Phương sai (% of Variance)
Tích lũy
% (Cumulat
ive %) 1- Lãnh đạo đối xử công
bằng với tất cả các thành viên/nhân viên (HVLĐ4)
7,454 31,059 31,059 7,454 31,059 31,059
2- Lãnh đạo tạo mọi điều kiện để tôi cảm thấy vui vẻ khi là một thành viên của nhóm kiểm toán
(HVLĐ2)
3,292 13,715 44,773 3,292 13,715 44,773
3- Lãnh đạo sẵn lòng áp dụng các đề nghị của tôi (trong nhóm kiểm toán)
(HVLĐ3)
2,232 9,299 54,073 2,232 9,299 54,073
4- Lãnh đạo của tôi thân thiện và gần gũi
(HVLĐ1)
1,742 7,260 61,333 1,742 7,260 61,333
… … … … … … …
24- Các tiêu chí đánh giá hiệu quả công việc là rất
cao (ALCV3)
0,209 0,872 100,000
Bảng trên cung cấp thông tin về giá trị riêng (eigenvalues) và tải trọng trích xuất cho các thành phần được phân tích. Các giá trị riêng lớn hơn 1 thường được xem là có ý nghĩa trong phân tích thành phần chính (Principal Component Analysis - PCA), vì chúng giải thích một lượng lớn sự biến thiên trong dữ liệu. Tại đây, có 4 thành phần với giá trị riêng lớn hơn 1, điều này chỉ ra rằng chúng là những yếu tố chính đóng góp vào sự biến thiên của dữ liệu.
Đồng thời tổng phương sai trích bằng 61,333, chứng tỏ 61,333% sự biến thiên của dữ liệu được giải thích bởi 4 yếu tố, còn lại 38,667% sự biến thiên của dữ liệu được giải thích bởi những yếu tố khác. Các thành phần này giải thích tổng cộng 61,333% của tổng phương sai. Điều này có nghĩa là hơn một nửa sự biến thiên trong dữ liệu có thể được giải thích bởi bốn yếu tố này. Đây là một tỷ lệ đáng kể, cho thấy rằng những yếu tố này rất quan trọng trong việc hiểu về dữ liệu.
Bảng 4.41: Kết quả ma trận xoay các thang đo của các biến độc lập Thang đo
(Items)
Thành phần (Component)
1 2 3 4
Lãnh đạo đối xử công bằng với tất cả các thành viên/nhân viên (HVLĐ4)
0,841 Lãnh đạo tạo mọi điều kiện để tôi cảm thấy vui vẻ khi là
một thành viên của nhóm kiểm toán (HVLĐ2)
0,818 Lãnh đạo sẵn lòng áp dụng các đề nghị của tôi (trong nhóm
kiểm toán) (HVLĐ3)
0,803 Lãnh đạo của tôi thân thiện và gần gũi (HVLĐ1) 0,750 Lãnh đạo luôn quan tâm đến phúc lợi của các thành
viên/nhân viên (HVLĐ6)
0,749 Lãnh đạo luôn sẵn sàng thực hiện các thay đổi (HVLĐ7) 0,711
Lãnh đạo luôn thông báo trước về các thay đổi (HVLĐ5) 0,684 0,318 Tôi làm việc nghiêm túc nhất so với những người xung
quanh (HVLA6)
0,790 So với những người mà tôi biết, tôi là người đam mê công
việc (HVLA4)
0,780 So với những người mà tôi biết, tôi là người đạt được nhiều
thành tựu, thành công nhất (HVLA8)
0,712 Trường hợp nếu công việc của một ngày cần hơn 24 giờ để
hoàn thành, tôi vẫn sẵn sàng chấp nhận và thực hiện công việc (HVLA5)
0,698 Tôi thích đối mặt với các tình huống mang tính thử thách
cao (HVLA3)
0,621 0,328 Có nhiều người rất hời hợt trong công việc, nhưng tôi
không thuộc nhóm này (HVLA7)
0,589 Tôi không bao giờ từ bỏ hành động trừ khi tôi chắc chắn
mình đã thất bại hoàn toàn (HVLA1)
0,549
Tôi biết rõ các trách nhiệm của mình trong công việc (SMH&XĐ2)
0,310 0,783
Các đối tượng và mục tiêu công việc được tôi xác định rõ ràng (SMH&XĐ3)
0,773
Tôi hiểu rõ các quyền lợi của mình (SMH&XĐ1) 0,766
Tôi biết mình cần phải phân chia, quản lý thời gian sao cho hợp lý (SMH&XĐ4)
0,754 Tôi biết chính xác các mong đợi dành cho mình
(SMH&XĐ5)
0,747
Có quá nhiều công việc mà tôi phải hoàn thành (ALCV2) 0,854
Tôi phải làm ngoài giờ liên tục để kịp thời gian làm báo cáo kiểm toán (ALTG2)
0,813 Tôi có đủ thời gian để hoàn thành các công việc được giao
(ALCV1)
0,738 Tôi phải kiểm toán cho nhiều khách hàng cùng một lúc
(ALTG3)
0,724 Các tiêu chí đánh giá hiệu quả công việc là rất cao
(ALCV3)
0,661
Kết quả ma trận xoay cho thấy các hệ số tải nhân tố đều lớn hơn 0,5 và chênh lệch giữa hai hệ số tải trên các thành phần (component) khác nhau > 0,3. Do đó, các thang đo này thực sự đại diện cho những yếu tố mà chúng đo lường. Vì vậy, sau khi thực hiện phân tích khám phá EFA lần 3 có 2 thang đo bị loại gồm ALTG1 và HVLA2 do không thỏa các điều kiện của phân tích EFA. 2 yếu tố tác động đến stress của kiểm toán viên là Áp lực công việc (ALCV) và Áp lực thời gian (ALTG) hội tụ thành một yếu tố. Do đó, tác giả thực hiện chuyển đổi hai yếu tố này thành một yếu tố mới và đặt tên là “Áp lực nghề nghiệp”. Như vậy sau phân tích EFA, bốn yếu tố độc lập ảnh hưởng đến stress kiểm toán viên được xác định gồm “Áp lực nghề nghiệp”, “Sự mơ hồ và xung đột”, “Hành vi lãnh đạo”, và “Mẫu hành vi loại A”.
4.3.3. Phân tích nhân tố khám phá biến phụ thuộc và biến phụ thuộc hệ quả Bảng 4.42 - Kết quả kiểm định KMO và Bartlet các biến phụ thuộc
Kiểm định KMO và Bartlett
(KMO and Bartlett's Test) Biến phụ thuộc
Biến phụ thuộc hệ quả Hệ số Kaiser-Meyer-Olkin về Độ thích hợp của Mẫu
(Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy)
0,814 0,845
Kiểm định Bartlett (Bartlett's
Test of Sphericity)
Giá trị gần đúng của Chi-bình phương
(Approx, Chi-Square) 1718,926 3680,571
df 10 10
Sig, 0,000 0,000
Số liệu khảo sát cho thấy kết quả kiểm định KMO và Bartlett's của biến phụ thuộc và biến phụ thuộc hệ quả đều thể hiện giá trị sig = 0.000 < 0.05 và chỉ số KMO lần lượt của hai biến = 0,814 và 0,845 thỏa điều kiện 0,5 ≤ KMO ≤ 1. Do đó, việc thực hiện phân tích EFA cho hai biến là phù hợp với các thang đo của chúng.
Bảng 4.43: Kết quả phương sai trích của các biến phụ thuộc Khoản
mục (Items)
Thành phần (Component)
Giá trị riêng Eigenvalues ban đầu (Initial Eigenvalues)
Tổng bình phương tải trọng trích xuất
(Extraction Sums of Squared Loadings)
Tổng (Total)
% Phương sai(% of Variance)
Tích lũy % (Cumulative
%)
Tổng (Total)
% Phương sai(% of Variance)
Tích lũy % (Cumulative
%) Biến
phụ thuộc
1 3,059 61,176 61,176 3,059 61,176 61,176
2 0,628 12,558 73,733
3 0,573 11,456 85,189
4 0,412 8,246 93,435
5 0,328 6,565 100,000
Biến phụ thuộc hệ quả
1 3,701 74,020 74,020 3,701 74,020 74,020
2 0,653 13,064 87,084
3 0,332 6,647 93,731
4 0,216 4,315 98,046
5 0,098 1,954 100,000
Bảng trên cho thấy phân tích thành phần chính (Principal Component Analysis - PCA) được áp dụng cho cả biến phụ thuộc và biến phụ thuộc hệ quả. Trong cả hai trường hợp, chỉ có một yếu tố (thành phần) với giá trị Eigenvalues lớn hơn 1 được rút trích, điều này chỉ ra rằng một yếu tố duy nhất đủ mạnh để giải thích sự biến thiên của dữ liệu trong mỗi nhóm biến.
Đối với biến phụ thuộc, yếu tố này giải thích 61,176% (≥ 50%) tổng phương sai, trong khi đối với biến phụ thuộc hệ quả, yếu tố này giải thích tới 74,020% (≥
50%) tổng phương sai. Điều này cho thấy, trong cả hai nhóm biến, yếu tố được rút trích có sức mạnh lớn trong việc giải thích sự biến thiên của dữ liệu. Phân tích EFA đã thực hiện rút trích được 1 yếu tố của biến phụ thuộc và 1 yếu tố của biến phụ thuộc hệ quả với 5 thang đo đại diện cho mỗi biến đạt yêu cầu. Việc sử dụng phép xoay Varimax trong EFA (Phân tích nhân tố khám phá) giúp làm rõ các yếu tố, tạo ra một cấu trúc dễ hiểu hơn. Kết quả cho thấy phương pháp này hiệu quả trong việc xác định và giải thích các yếu tố chính. Mức độ giải thích phương sai cao (cả hai trường hợp đều vượt qua ngưỡng 50%) cho thấy tính hiệu quả của yếu tố được rút trích. Điều này