Nếu Sig. này bé hơn 5% ta có thể kết luận được là hai biến có tương quan với nhau. Hệ sốtương quan càng lớn tương quan càng chặt. nếu Sig. này lớn hơn 5% thì hai biến không có tương quan với nhau.
Điều kiện cần để phân tích hồi quy là biến độc lập phải có tương quan với biến phụ thuộc, nếu ở bước phân tích tương quan này biến độc lập không có tương quan với biến phụ thuộc thì ta loại biến độc lập này ra khỏi phân tích hồi quy. Nếu kết quả phân
~ 55 ~
tích tương quan Pearson cho thấy một số biến độc lập có sự tương quan với nhau. Thì khi phân tích hồi quy cần phải chú ý đến vấn đềđa cộng tuyến.
Bảng 4.5 Kết quả phân tích tương quan
Correlations Hình ảnh Lợi ích cảm nhận Lợi ích chuyên môn Ảnh hưởng của xã hội Giá phí Thói quen tâm lý Khả năng đáp ứng Quyết định Hình ảnh Tương quan Pearson 1 .354P ** .224P ** .337P ** .453P ** .434P ** .301P ** .626P ** Mức ý nghĩa .000 .001 .000 .000 .000 .000 .000 Lợi ích cảm nhận Tương quan Pearson .354P ** 1 .246P ** .431P ** .371P ** .447P ** .482P ** .593P ** Mức ý nghĩa .000 .000 .000 .000 .000 .000 .000 Lợi ích chuyên môn Tương quan Pearson .224P ** .246P ** 1 .239P ** .175P * .275P ** .171P * .395P ** Mức ý nghĩa .001 .000 .000 .010 .000 .012 .000 Ảnh hưởng của xã hội Tương quan Pearson .337P ** .431P ** .239P ** 1 .352P ** .455P ** .395P ** .636P ** Mức ý nghĩa .000 .000 .000 .000 .000 .000 .000 Giá phí Tương quan Pearson .453P ** .371P ** .175P * .352P ** 1 .431P ** .345P ** .675P ** Mức ý nghĩa .000 .000 .010 .000 .000 .000 .000 Thói quen tâm lý Tương quan Pearson .434P ** .447P ** .275P ** .455P ** .431P ** 1 .382P ** .607P ** Mức ý nghĩa .000 .000 .000 .000 .000 .000 .000 Khảnăng đáp ứng Tương quan Pearson .301P ** .482P ** .171P * .395P ** .345P ** .382P ** 1 .543P ** Mức ý nghĩa .000 .000 .012 .000 .000 .000 .000 Quyết định Tương quan Pearson .626P ** .593P ** .395P ** .636P ** .675P ** .607P ** .543P ** 1 Mức ý nghĩa .000 .000 .000 .000 .000 .000 .000
(Nguồn: Phụ lục 10-Kết quả phân tích hồi quy, trang xxxi)
**- Tương quan có ý nghĩa ở mức 1% *- Tương quan có ý nghĩa ở mức 5%
Theo bảng kết quả phân tích tương quan ở bảng trên cho ta thấy tất cả các biến độc lập đều có tương quan với biến phụ thuộc ở mức ý nghĩa Sig. <0.05, tương quan giữa các biến độc lập (Hình ảnh đối tượng cung cấp dịch vụ, Lợi ích cảm nhận, Lợi ích chuyên môn, Ảnh hưởng xã hội, Giá phí, Thói quen tâm lý, Khả năng đáp ứng) và biến phụ thuộc (Quyết định lựa chọn DVKT) là khá cao.Dựa vào hệ số tương quan ở bảng 4.12, ta thấy giữa yếu “Giá phí” và “Quyết định lựa chọn DVKT” có tương quan cao nhất (r =0.675). Hệ số tương quan giữa biến “Lợi ích chuyên môn” với “Quyết định lựa chọn DVKT” là thấp nhất (r =0.395). Sự tương quan chặt này rất được mong đợi vì chính những mối quan hệ chặt chẽ, tuyến tính giữa các biến giải thích được sự ảnh
~ 56 ~
hưởng đến kết quả của mô hình. Do đó. Các biến độc lập này có thể đưa vào phân tích hồi quy để giải thích ảnh hưởng đến kết quả của mô hình nghiên cứu.
Giữa một số biến độc lập cũng có tương quan khá mạnh với nhau ở mức ý nghĩa 5%. Do đó trong phân tích hồi quy cần phải thận trọng với trường hợp đa cộng tuyến có thể ảnh hưởng đến kết quả phân tích.
4.9.2 Kết quả phân tích hồi quy
Phương trình hồi quy tuyến tính đa biến có dạng như sau:
QD= βR0 +RβR1 R*RRHA R+ RβR2R*CN + βR3R*RRCM + βR4R* AH + βR5R* GP + βR6R* TL + βR7R* DU + E
Kiểm định giả thuyết về sự phù hợp của mô hình:
Giả thuyết HR0R: Các biến quan sát không có sự tương quan nhau trong tổng thể.
HR0 R= βR1 RβR1RβR1RβR1RβR1RβR1RβR1 R=0 ( Tất cả các hệ số hồi quy riêng bằng 0)
Phân tích hồi quy được thực hiện với 7 biến độc lập bao gồm: (1) Hình ảnh đối tượng cung cấp dịch vụ, (2) Lợi ích cảm nhận, (3) Lợi ích chuyên môn, (4) Ảnh hưởng của xã hội, (5) Giá phí, (6) Thói quen tâm lý, (7) Khảnăng đáp ứng và biến phụ thuộc là Quyết định lựa chọn DVKT.
Mô hình nghiên cứu và các giả thuyết nghiên cứu cần phải được kiểm định bằng phương pháp phân tích hồi quy. Khi thực hiện phân tích hồi quy, tác giả tiến hành kiểm định mô hình với phương pháp đưa vào một lượt (Enter).Theo phương pháp này, 7 biến độc lập và 1 biến phụ thuộc được đưa vào mô hình cùng một lúc, kết quả hồi quy cho ta thấy(bảng 4.6):
-Mô hình có hệ số RP
2
P= 0.792%, có nghĩa là 0.792% sự biến đổi của biến quyết định chọn DVKT (QD) sẽ được giải thích trong mô hình. Qua chỉ tiêu này, cho chúng ta biết được mức độ phù hợp của phương trình hồi quy và dữ liệu.
-Hệ số RP
2
Phiệu chỉnh= 0.785 cho thấy mức độ phù hợp của mô hình khá cao, các yếu tố đưa vào mô hình giải thích được 0.785 % sự thay đổi của biến phụ thuộc, kết quả phân tích của mô hình nghiên cứu có giá trị.
-Hệ số Durbin-Watson= 1.953 (< 3) nên giả định về tính độc lập của các phần dư không bị vi phạm.
~ 57 ~
Bảng 4.6 Kết quả kiểm định sự phù hợp của mô hình
Model SummaryP b Mô hình R RP 2 RP 2 hiệu chỉnh Sai số chuẩn của ước lượng Change Statistics Hệ số Durbin- Watson RP 2 P thay đổi F
thay đổi df1 df2 nghĩa F Mức ý thay đổi
1 .890P
a .792 .785 .26456 .792 112.201 7 206 .000 1.953
Yếu tố dự báo: (Hằng số), Khả năng đáp ứng , Lợi ích chuyên môn, Hình ảnh, Ảnh hưởng của xã hội, Giá phí , Lợi ích cảm nhận, Thói quen tâm lý
Biến phụ thuộc: Quyết định
(Nguồn: Phụ lục 11-Kết quả phân tích hồi quy, trang xxxii)
Bảng 4.7 Kếtquả phân tích ANOVA
ANOVAP
a
Mô hình Tổng bình
phương df Bình phương trung bình
F Mức ý nghĩa 1 Hồi quy 54.974 7 7.853 112.201 .000P b Phần dư 14.419 206 .070 Tổng 69.393 213
a. Dependent Variable: Quyết định
b. Predictors: (Constant), Khảnăng đáp ứng , Lợi ích chuyên môn, Hình ảnh, Ảnh hưởng của xã hội, Giá phí , Lợi ích cảm nhận, Thói quen tâm lý
(Nguồn: Phụ lục 11-Kết quả phân tích hồi quy, trang xxxii)
Kết quảphân tích ANOVA ở bảng 4.7, cung cấp cho chúng ta các thông số kiểm định ý nghĩa tổng quát mô hình (kiểm định F). Mức ý nghĩa Sig= 0.000 (<0.05); có thể kết luận rằng có mối quan hệ giữa quyết định chọn DVKT với ít nhất một biến số giải thích trong mô hình đã xây dựng (bác bỏ giả thuyết HR0R).
~ 58 ~
Bảng 4.8 Kết quả phân tích hồi quycủa mô hình
CoefficientsP
a
Mô hình
Hệ số chưa
chuẩn hóa Hệ số chuẩn hóa
t
Mức ý nghĩa
(Sig)
Thống kê đa cộng tuyến (Collinearity Statistics) B Std. Error Beta Độ chấp nhận (Tolerance) Hệ số phóng đại phương sai
(VIF)
(Constant) .020 .135 .146 .884
Hình ảnh .160 .026 .233 6.128 .000 .699 1.430
Lợi ích cảm nhận .096 .027 .140 3.520 .001 .635 1.575
Lợi ích chuyên môn .104 .025 .141 4.202 .000 .891 1.123
Ảnh hưởng của xã hội .172 .026 .254 6.610 .000 .685 1.459
Giá phí .281 .034 .313 8.191 .000 .690 1.450
Thói quen tâm lý .083 .033 .102 2.540 .012 .620 1.612
Khảnăng đáp ứng .096 .027 .134 3.512 .001 .697 1.436
(Nguồn: Phụ lục 11-Kết quả phân tích hồi quy, trang xxxii)
Theo kết quả phân tích hồi quy ở bảng 4.8 cho ta thấy:
Kiểm tra đa cộng tuyến: Các giá trị hệ số phóng đại phương sai(VIF) đều < 10 ( có giá trị từ 1.123 đến 1.612) và độ chấp nhận (Tolerance) của các biến đều > 0.5 (đạt giá trị từ 0.620 đến 0.891), vậy nên ta có thể kết luận không có hiện tượng đa cộng tuyến trong mô hình.
Giá trị mức ý nghĩa Sig. của các biến đều < 0.05, điều này chứng tỏ 7 yếu tố độc lập của mô hình đều có ý nghĩa thống kê.
Căn cứ vào hệ số Beta chuẩn hóa, ta thấy có 7 yếu tố ảnh hưởng dương đến quyết định lựa chọn DVKT của doanh nghiệp, bao gồm: (1) Hình ảnh đối tượng cung cấp dịch vụ, (2) Lợi ích cảm nhận, (3) Lợi ích chuyên môn, (4) Ảnh hưởng của xã hội, (5) Giá phí, (6) Thói quen tâm lý, (7) Khả năng đáp ứng. Trong đó, yếu tố “Giá phí” có ảnh hưởng mạnh nhất (βR5 R= 0.313), kế tiếp là các yếu tố “Ảnh hưởng xã hội”(βR4 R= .0.254), “ Hình ảnh”(βR1R = 0.233), “Lợi ích chuyên môn (βR3 R=0.141), “Lợi ích cảm nhận” (βR2 R=0.140), “Khả năng đáp ứng” (βR7 R=0.134), cuối cùng là yếu tố “ Thói quen tâm lý (βR6 R= 0.102).
~ 59 ~
Phươngtrình hồi quy chuẩn được viết lại:
Qua kết quả phân tích hồi quy đa biến ở bảng 4.15, phương trình hồi quy theo hệ số beta chuẩn hóa có dạng như sau: (Các biến được sắp xếp thứ tự giảm dần theo giá trị của hệ số Beta)
QĐ = 0,313GP + 0,254AH + 0,233HA + 0,141CM + 0,140CN+ 0,134DU+ 0,102TL
Trong đó:
QD: Quyết định lựa chọn DVKT
HA:Hình ảnh đối tượng cung cấp dịch vụ
CM:Lợi ích chuyên môn
CN:Lợi ích cảm nhận
GP: Giá phí
DU: Khả năng đáp ứng AH: Ảnh hưởng xã hội
TL: Thói quen tâm lý
4.8.3 Dò tìm sự vi phạm các giả định cần thiết trong phân tích hồi quy
Phân tích hồi quy không chỉ mô tả các dữ liệu của mẫu mà từ kết quả quan sát được trong mẫu phải suy rộng kết luận cho mối liên hệ giữa các biến trong tổng thể. Việc kiểm tra các giả định và những chuẩn đoán về sự vi phạm các giả định là cần thiết để khẳng định các kết quả ước lượng được đáng tin cậy.
* Giả định về phân phối chuẩn của phần dư
Trong phân tích hồi quy, phân phối chuẩn là một trong những điều kiện nhằm đảm bảo mô hình dự báo tốt kết quả của tổng thể. Phần dư có thể không tuân theo phân phối chuẩn vì những lý do như: sử dụng sai mô hình, phương sai không phải là hằng số, số lượng các phần dư không đủ nhiều để phân tích…( Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008). Ta sẽ sử dụng biểu đồtần số của các phần (đã được chuẩn hóa) để kiểm tra giả định này.
~ 60 ~
Nhìn vào biểu đồ Histogram (hình 4.2) của phần dư cho thấy phân phối của phần dư xấp xỉ chuẩn với giá trị trung bình (Mean) gần bằng 0 và độ lệch chuẩn của nó gần bằng 1 (Std. Dev= 0.983). Điều này có nghĩa là giả thuyết phân phối chuẩn của phần dư không bị vi phạm (Xem hình 4.2).
Hình 4.2 Biểu đồ tần số Histogram
(Nguồn: Phụ lục 11-Kết quả phân tích hồi quy, , trang xxxiii)
Đồ thị P-P Plot cũng cho thấy các điểm quan sát không phân tán quá xa đường thẳng kỳ vọng nên có thể kết luận là giả thuyết phân phối chuẩn của phần dư không bị vi phạm (Xem hình 4.3).
Hình 4.3 Đồ thị P-P Plot
~ 61 ~
* Giả định về liên hệ tuyến tính
Đồ thị phân tán Scatter plot thể hiện phần dư chuẩn hóa trên trục tung và giá trị dự đoán chuẩn hóa trên trục hoành là phương tiện để kiểm định giả định liên hệ tuyến tính và phương sai bằng nhau.
Hình 4.4 Biểu đồ phân tán Scatter plot
(Nguồn: Phụ lục 11-Kết quả phân tích hồi quy, trang xxxiii)
Qua biểu đồ phân tán Scatter plot cho ta thấy giá trị dự đoán và phần dư phân tán ngẫu nhiên xung quanh đường đi qua tung độ 0 và không thành một hình dạng cụ thể nào như trong hình 4.4. Như vậy giả định liên hệ tuyến tính không bị vi phạm.
Qua kết quả phân tích hồi quy được trình bày như trên, ta có thể rút ra một số kết luận cho mô hình như sau:
-Tính độc lập của các phần dư không bị vi phạm (Durbin- Watson = 1.953< 3). -Không có hiện tượng đa cộng tuyến (VIF < 10, Tolerance> 0.5).
-Bảy yếu tố độc lập của mô hình đều có ý nghĩa thống kê (Sig< 0.05). -Các phần dư có phân phối chuẩn (Biểu đồ Histogram và đồ thị P-P Plot). -Phương sai của phần sư không đổi (Biểu đồ phân tán Scatter plot).
Như vậy, kết quả cho thấy 7 yếu tố tác động đến quyết định lựa chọn DVKT của doanh nghiệp được xây dựng theo phương trình hồi quy như trên không vi phạm các giả định cần thiết trong hồi quy. Do đó, chúng ta có thể kết luận rằng các giả thuyết được chấp thuận bao gồm: H1,H2,H3,H4,H5,H6,H7.
~ 62 ~
4.8.4 Kiểm định giả thuyết
Bảng 4.9 Tổng hợp kết quả kiểm định giả thuyết
Giả thuyết Mối quan hệ Hệ số chuẩn hóa (Beta) Mức ý nghĩa Kết quả kiểm định
H1 HA --> QD .233 .000 Chấp nhận H2 CN --> QD .140 .001 Chấp nhận H3 CM --> QD .141 .000 Chấp nhận H4 AH --> QD .254 .000 Chấp nhận H5 GP --> QD .313 .000 Chấp nhận H6 TL --> QD .102 .012 Chấp nhận H7 DU --> QD .134 .001 Chấp nhận
(Nguồn: từ tính toán của tác giả)
- Giả thuyết H1: Hình ảnh đối tượng cung cấp dịch vụ có ảnh hưởng đến quyết định lựa chọn dịch vụ kế toán của các doanh nghiệp.
Yếu tố “Hình ảnh đối tượng cung cấp dịch vụ” cho ra kết quả có hệ số βR1R=0.233 với mức ý nghĩa Sig.=0.000< 5%. Nghĩa là nếu như ảnh hưởng của các yếu tố khác đến quyết định lựa chọn DVKT của doanh nghiệp không đổi, khi yếu tố hình ảnh đối tượng cung cấp dịch vụ phát huy tốt tăng lên 1 đơn vị, thì sẽ tác động đến quyết định lựa chọn DVKT của doanh nghiệp và tăng thêm 0.233 đơn vị, vậy giả thuyết H1 được chấp nhận.
- Giả thuyết H2: Lợi ích cảm nhận có ảnh hưởng đến quyết định lựa chọn dịch vụ kế toán của các doanh nghiệp.
Yếu tố “Lợi ích cảm nhận” cho ra kết quả có hệ số βR2R=0.140 với mức ý nghĩa Sig.=0.001< 5%. Nghĩa là nếu như ảnh hưởng của các yếu tố khác đến quyết định lựa chọn DVKT của doanh nghiệp không đổi, khi yếu tố lợi ích cảm nhận phát huy tốt tăng lên 1 đơn vị, thì sẽ tác động đến quyết định lựa chọn DVKT của doanh nghiệp và tăng thêm 0.140đơn vị, vậy giả thuyết H2được chấp nhận.
- Giả thuyết H3: Lợi ích chuyên môn có ảnh hưởng đến quyết định lựa chọn dịch vụ kế toán của các doanh nghiệp.
Yếu tố “Lợi ích chuyên môn” cho ra kết quả có hệ số βR3R=0.141với mức ý nghĩa Sig.=0.000< 5%. Nghĩa là nếu như ảnh hưởng của các yếu tố khác đến quyết định lựa chọn DVKT của doanh nghiệp không đổi, khi yếu tố lợi ích chuyên môn phát huy tốt tăng lên 1 đơn vị, thì sẽ tác động đến quyết định lựa chọn DVKT của doanh nghiệp và tăng thêm 0.141đơn vị, vậy giả thuyết H3được chấp nhận.
~ 63 ~
- Giả thuyết H4: Ảnh hưởng của xã hội có ảnh hưởng đến quyết định lựa chọn dịch vụ kế toán của các doanh nghiệp.
Yếu tố “Ảnh hưởng của xã hội” cho ra kết quả có hệ số βR4R=0.254 với mức ý nghĩa Sig.=0.000< 5%. Nghĩa là nếu như ảnh hưởng của các yếu tố khác đến quyết định lựa chọn DVKT của doanh nghiệp không đổi, khi yếu tố ảnh hưởng xã hội phát huy tốt tăng lên 1 đơn vị, thì sẽ tác động đến quyết định lựa chọn DVKT của doanh nghiệp và tăng thêm 0.254đơn vị, vậy giả thuyết H4 được chấp nhận.
-Giả thuyết H5: Giá phí dịch vụ có ảnh hưởng đến quyết định lựa chọn dịch vụ kế toán của các doanh nghiệp.
Yếu tố “Giá phí dịch vụ” cho ra kết quả có hệ số βR5R=0.313 với mức ý nghĩa Sig.=0.000< 5%. Nghĩa là nếu như ảnh hưởng của các yếu tố khác đến quyết định lựa chọn DVKT của doanh nghiệp không đổi, khi yếu tố giá phí phát huy tốt tăng lên 1 đơn vị, thì sẽ tác động đến quyết định lựa chọn DVKT của doanh nghiệp và tăng thêm 0.313đơn vị, vậy giả thuyết H5được chấp nhận.
- Giả thuyết H6: Thói quen tâm lý có ảnh hưởng đến quyết định lựa chọn dịch vụ kế toán của các doanh nghiệp.
Yếu tố “Thói quen tâm lý” cho ra kết quả có hệ số βR6R=0.102 với mức ý nghĩa Sig.=0.012< 5%. Nghĩa là nếu như ảnh hưởng của các yếu tố khác đến quyết định lựa