Seminar tiinific, 2014 - 2015 seminarul 5& 6

1

2. METODE I TEHNICI DE CERCETARE 2.1. Metode de cercetare pozitiviste

Prelucrarea i analiza datelor

nregistrarea datelor se realizeaz ntr-o foaie de lucru Excel, utiliznd cuantificri (codri) pentru variantele de rspuns:

I1 I2 I3 I4 I20 R1 R2 R3 R4 .

R55

Exemplu Chestionar privind nvmntul universitar: 1. Ce vechime avei n nvmnt? a) sub 15 ani b) peste 15 ani

2. Ierarhizai de la 1 (cel mai important) la 3 (cel mai puin important) urmtoarele roluri pe care le asigurai: a) predare b) cercetare c) activitate practic

3. Apreciai pe o scar de la 1 (deloc important) la 5 (foarte important) importana urmtoarelor activiti pentru dvs.: a) redactarea de materiale pentru studeni b) redactarea de cri c) articole pentru revistele profesionale d) articole i comunicri tiinifice

4. Care sunt principalele surse de documentare pe care le utilizai (alegei una sau mai multe variante de rspuns): a) cri n lb. strin b) cri n lb. romn c) articole publicate n reviste tiinifice d) articole publicate n reviste profesionale e) acte normative

5. Care dintre urmtoarele strategii vi se pare cea mai potrivit pentru a mbunti nvmntul contabil romnesc (o singur variant de rspuns): a) apropierea de cercetare b) apropierea de practic c) creterea exigenei evalurii studenilor i profesorilor

Baza de date (eantion = 10) se prezint astfel:

I1

I2 - ierarhie I3 - notare I4 rspuns multiplu I5 a b c a b c d a b c d e

R1 A 2 1 3 3 2 2 5 1 0 1 1 0 b R2 A 2 1 3 4 4 2 5 1 0 1 1 1 c R3 A 1 2 3 5 4 3 5 1 0 1 1 0 a R4 B 1 3 2 5 3 4 3 0 1 1 1 1 b R5 A 2 1 3 3 4 4 5 1 0 1 0 0 a R6 B 1 3 2 5 5 4 3 0 1 0 1 1 b R7 B 2 3 1 3 4 5 3 0 1 0 0 1 b R8 A 2 1 3 4 2 3 5 1 0 1 0 0 a R9 A 1 2 3 5 3 3 4 1 1 1 1 1 a R10 B 1 3 2 5 4 4 2 0 1 1 1 1 c

Seminar tiinific, 2014 - 2015 seminarul 5& 6

2

Analiza datelor se poate realiza cu ajutorul mai multor tehnici, de la simpla descriere a eantionului la teste statistice i regresii.

- analiza rspunsurilor i a frecvenelor (funcie COUNTIF, apoi raportare la numr total observaii)

Exemplu: - pentru o ntrebare cu rspuns unic (i cu grupe de respondeni) I2: 60% vechime sub 15 ani, 40% vechime peste 15 ani I5: 40% au rspuns apropiere de cercetare, 40% apropiere de practic, 20% cretere exigen n evaluare

- pentru o ntrebare cu mai multe variante de rspuns (se determin totalul, se mparte la numrul de observaii)

I4

a b c d e Total 6 5 8 7 6

Frecven 60% 50% 80% 70% 60%

- pentru o ntrebare care presupune ierarhizarea se trec rangurile, se adun i se reface rangul n funcie de totalul obinut i de scara utilizat (semnificaie)

I2

a b c Total 15 20 25 Rang 1 2 3

- pentru ntrebrile care presupun notare pe o scar Likert se pot determina mai multe elemente: medie, abatere standard, median, skewness, valori minime i maxime i frecvene etc.

I3 a b c d

AVERAGE 4.2 3.5 3.4 4

STDEV 0.92 0.97 0.97 1.15 MIN 3 2 2 2

NR MIN. 3 2 3 3 FRECV. MIN 30% 20% 30% 30%

MAX 5 5 5 5 NR MAX. 5 1 1 5

FRECV MAX 50% 10% 10% 50% MEDIANA 4.5 4 3.5 4.5

SKEW -0.47 -0.45 -0.11 -0.54

- urmrirea asocierilor dintre rspunsuri se mparte eantionul (stratificare) i se recalculeaz elementele

Exemplu: - se mparte eantionul n 2 straturi vechime mai mic de 15 ani i mai mare de 15 ani

Seminar tiinific, 2014 - 2015 seminarul 5& 6

3

I1 I2 I3 I4 I5 a b c a b c d a b c d e

R1 A 2 1 3 3 2 2 5 1 0 1 1 0 b R2 A 2 1 3 4 4 2 5 1 0 1 1 1 c R3 A 1 2 3 5 4 3 5 1 0 1 1 0 a R5 A 2 1 3 3 4 4 5 1 0 1 0 0 a R8 A 2 1 3 4 2 3 5 1 0 1 0 0 a R9 A 1 2 3 5 3 3 4 1 1 1 1 1 a Total 10 8 18 6 1 6 4 2 Rang 2 1 3 100% 17% 100% 67% 33% 4

AVERAGE 4 3.17 2.83 4.83 1 MEDIAN 4 3.5 3 5 1 STDEV 0,89 0,98 0,75 0,41 R4 B 1 3 2 5 3 4 3 0 1 1 1 1 b R6 B 1 3 2 5 5 4 3 0 1 0 1 1 b R7 B 2 3 1 3 4 5 3 0 1 0 0 1 b R10 B 1 3 2 5 4 4 2 0 1 1 1 1 c

5 12 7 0 4 2 3 4 0 1 3 2 0% 100% 50% 75% 100% 3

AVERAGE 4.5 4 4.25 2.75 1

MEDIAN 5 4 4 3

STDEV 1 0,82 0,5 0,5

- prezentare grafic a rezultatelor (I5 i I1):

a b

c

S1

S20

0.5

1

1.5

2

2.5

3

3.5

4

Frecventa

Strategie

Vechime

Serie1

Serie2

Cu ajutorul unui soft de prelucrare a datelor (SPSS, XLSTAT etc.) se pot efectua analize mai complexe. De exemplu, Albu, C., Albu, N., Hodgson, A., Faff, R. (2008) - The changing role of accountants in a transition economy evidence from Romania analizeaz un eantion de 100 oferte locuri de munc (50 posturi de contabilitate financiar, 50 posturi contabilitate managerial, cu ajutorul XLSTAT): - competenele solicitate (msurate pe o scar Likert de 3 puncte 1 absen, 2 menionare, 3 obligatorie) de baz (contabilitate financiar, fiscalitate, analiz financiar; bugete, costuri, msurarea performanei) i suplimentare (IFRS, ERP, interpresonale, de mediu)

Baza de date (nceput): denumire tip

post taxes financial

accounting financial analysis

bugetare costuri mas perf

IAS ERP interpers mediu

1 CFO F 1 3 2 1 1 1 1 1 2 1 2 Fin Manager F 2 3 2 3 1 3 3 3 1 1 3 Chief

Accountant F 2 3 3 2 1 2 3 3 3 2

Seminar tiinific, 2014 - 2015 seminarul 5& 6

4

.

Table 1. Descriptive statistics financial accounting positions Statistic Taxation Financial

accounting Financial analysis

Budgeting Costs Performance measurement

Environment- related

Personal

Frequency of minimum 12 4 1 25 36 22 25 18 % of announcements requiring the competence

76% 92% 98% 50% 28% 56% 50% 64%

Frequency of maximum 27 46 30 17 5 23 13 23 Median 3.000 3.000 3.000 1.500 1.000 2.000 1.500 2.000 Mean 2.300 2.920 2.580 1.840 1.380 2.020 1.760 2.100 Variance (n-1) 0.704 0.075 0.289 0.831 0.444 0.918 0.717 0.827 Variation coefficient 0.361 0.093 0.206 0.490 0.478 0.470 0.476 0.429

Table 2. Descriptive statistics management accounting positions Statistic Taxation Financial

accounting Financial analysis

Budgeting Costs Performance measurement

Environment- related

Personal

Frequency of minimum 42 20 4 6 6 2 13 13 % of announcements requiring the competence

16% 60% 92% 88% 88% 96% 74% 74%

Frequency of maximum 8 18 29 40 32 38 6 21 Median 1.000 2.000 3.000 3.000 3.000 3.000 2.000 2.000 Mean 1.160 1.960 2.500 2.680 2.520 2.720 1.860 2.160 Variance (n-1) 0.137 0.774 0.418 0.467 0.500 0.287 0.368 0.668 Variation coefficient 0.316 0.444 0.256 0.252 0.278 0.195 0.323 0.375

- delimitarea, pe baza competenelor de baz, n 3 categorii (cluster analysis) financiar, hibrid, managerial

Table 3. Discriminant analysis means by class Class Number Taxation Financial

accounting Financial analysis

Budgeting Costs Performance measurement

1 28 2.893 3.000 2.286 1.143 1.000 1.286 2 37 1.541 2.973 2.946 2.811 2.135 2.973 3 35 1.000 1.429 2.314 2.571 2.514 2.600

Table 4. Supplementary competencies by clusters Means by class:

Class \ Variable IFRS ERP Environment Personal Financial accounting positions 1.714 1.500 1.321 1.643

Hybrid accounting positions 2.054 2.378 2.135 2.459 Management accounting positions 1.400 1.629 1.857 2.171

Table 5. Correlation matrix (Spearman) Variables Taxation Financial

accounting Financial analysis

IFRS Budgeting Costs Perf. Meas.

ERP Personal Environ.

Taxation 1 0.623 -0.103 0.111 -0.626 -0.618 -0.559 -0.112 -0.231 -0.294 Financial accounting

1 0.278 0.301 -0.284 -0.396 -0.157 0.229 -0.047 -0.061

Fin. analysis 1 0.465 0.470 0.122 0.647 0.619 0.678 0.581

IFRS 1 0.124 0.047 0.232 0.390 0.318 0.168

Budgeting

1 0.458 0.759 0.245 0.382 0.377

Seminar tiinific, 2014 - 2015 seminarul 5& 6

5

Costs

1 0.460 0.144 0.160 0.221

Perf.meas.

1 0.478 0.596 0.564 ERP

1 0.571 0.522

Personal

1 0.743

Environment

1

Values in bold are significantly different from 0 with a significance level alpha=0.01

Table 6. Correlation matrix (Spearman) Variables IFRS ERP Personal Environment Hybridization

IFRS 1 0.390 0.318 0.168 0.259 ERP 0.390 1 0.571 0.522 0.446 Personal 0.318 0.571 1 0.743 0.291 Environment 0.168 0.522 0.743 1 0.333 Hybridization 0.259 0.446 0.291 0.333 1 Values in bold are significantly different from 0 with a significance level alpha=0.01

Alte tehnici de culegere a datelor pot rezulta ntr-o foaie Excel, iar pentru analiz se vor urmri aceeai pai. Toate cercetrile de tip empiric (multe observaii) sunt bazate pe acest tip de analiz. O tehnic uzual de culegere a datelor este bazat pe utilizarea situaiilor financiare/rapoartelor anuale (datele culese includ: date obiective: valoarea activelor, datoriilor, amortizrii, numrului de segmente, dac o companie a reevaluat sau nu, sau subiective legate de raportarea de informaii (volumul de informaii, claritatea informaiilor) (vezi Albu et al., 2013 Audit Financiar).