8. Kết cấu của Luận án
3.4.2. Phương trình hồi quy tổng quát
Trong khoa học có thể phân chia các phân tích thành 3 nhóm: (i) Phân tích sự khác biệt (Analysis of difference); (ii) Phân tích liên quan (Association analysis); (iii) Phân tích tương quan (Correlation analysis) và Tiên lượng (Prediction). Trong đó, phân tích tương quan được sử dụng để đánh giá mối tương quan giữa hai biến liên tục. Công cụ được sử dụng để đo lường sự tương quan giữa các biến là Hệ số tương quan (Coeficient of correlation). Ngoài ra, để xác định mức độ ảnh hưởng của các biến tiên lượng (X) trên biến phụ thuộc (Y) cần phải có một mô hình để tiên lượng. Mô hình này được gọi là mô hình hồi quy tuyến tính (Linear Regression Model). Việc xác định mô hình hồi quy tuyến tính này nhằm 3 mục tiêu: (i) Tìm một mô hình (phương trình) để mô tả mối tương quan giữa biến tiên lượng (X) và biến phụ thuộc (Y); (ii) Điều chỉnh yếu tố nhiễu; (iii) Tiên lượng giá trị của biến phụ thuộc (Y) trên cơ sở biến tiên lượng (X).
Như đã xác định mục tiêu nghiên cứu ở Phần mở đầu, ngoài việc xác định các nhân tố tác động đến CLKT, NLCT, tác động của CLKT và các nhân tố CLKT đến NLCT, mục đích của nghiên cứu này còn hướng đến việc đo lường mức độ tác động của các nhân tố tác động đến CLKT, NLCT, mức độ tác động của CLKT và các nhân tố CLKT đến NLCT của DNKT Việt Nam. Để đáp ứng mục tiêu này, trong nghiên cứu Tác giả sử dụng phương pháp phân tích tương quan và mô hình hồi quy tuyến tính để mô tả và đo lường mức độ tác động của các nhân tố đến CLKT, NLCT, tác động của CLKT và các nhân tố CLKT đến NLCT.
Mô hình phân tích tương quan tổng quát sử dụng trong Luận án có dạng: Y = f (X1, X2, X3, …, Xi)
Phương trình hồi quy tuyến tính thể hiện tác động của các nhân tố đến biến phụ thuộc có dạng:
Y = β0 + β1X1 + β2X2+ β3X3 + … + βiXi Trong đó: Y là biến phụ thuộc
β1, β2, β3, …, βi là các hệ số hồi quy X1, X2, X3, …, Xi là các biến độc lập X1 X... Xi Y β1 βi β...
Hình 3.7: Mô hình phân tích tương quan tổng quát
KẾT LUẬN CHƯƠNG 3
Trong Chương này Tác giả đã đi sâu phân tích phương pháp nghiên cứu và cơ sở lựa chọn phương pháp nghiên cứu. Trong nghiên cứu này đã áp dụng phương pháp nghiên cứu hỗn hợp kết hợp giữa nghiên cứu định tính và định lượng. Các bước thực hiện và phương pháp được áp dụng trong việc thu thập và xử lý dữ liệu cũng đã được trình bày trong Chương này, trong đó phương pháp nghiên cứu định tính là phương pháp phỏng vấn sâu bằng cách thảo luận tay đôi với Chuyên gia có trình độ và kinh nghiệm trong lĩnh vực kiểm toán. Kết quả khám phá các nhân tố tác động đến CLKT, NLCT, tác động của CLKT và các nhân tố CLKT đến NLCT được kiểm tra bằng phương pháp thống kê. Đối với nghiên cứu định lượng, Quá trình thực hiện xử lý dữ liệu qua phần mềm xử lý dữ liệu IBM SPSS Statistics 22. Phương pháp phân tích nhân tố khám phá (EFA) được sử dụng trong nghiên cứu này để rút trích các nhân tố. Kết quả mô hình hồi quy bội được sử dụng để ước lượng mô hình nghiên cứu, mô hình này sau khi đã được xác định sẽ được kiểm định mức độ phù hợp, hiện tượng đa cộng tuyến, hiện tượng tự tương quan và phương sai của phần dư thay đổi.
Phương pháp nghiên cứu đã được lựa chọn và trình tự nghiên cứu được thiết kế cũng như các phương pháp xử lý dữ liệu được lựa chọn trong Chương này sẽ là cơ sở quan trọng để thực hiện các bước nghiên cứu thực tế nhằm đạt được kết quả nghiên cứu sẽ được trình bày trong Chương 4: “Kết quả nghiên cứu và bàn luận”.
CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ BÀN LUẬN
Chương này sẽ trình bày kết quả nghiên cứu đã đạt được trên cơ sở mục tiêu nghiên cứu đã đề ra ở Phần mở đầu và phương pháp nghiên cứu đã được xác định ở Chương trước. Các kết quả nghiên cứu bao gồm: (i) Kết quả nghiên cứu về thực trạng