- DN thuộc Hãng
3CLĐL CLĐL1, CLĐL2, CLĐL, CLĐL4 Tính độc lập
4 CLCL CLCL1, CLCL2,
CLCL3, CLCL4 Chiến lược kinh doanh
5 CLGP CLGP2, CLGP3, CLGP4 Giá phí kiểm toán
6 CLCP CLCP1, CLCP4 Chi phí kiểm toán
7 CLGA CLGA1, CLGA2,
CLGA3, CLGA4 Chất lượng kiểm toán
Tổng số 7 28
Hình 4.6: Thang đo điều chỉnh Cronbach’s Alpha và phân tích nhân tố khám phá
Điều chỉnh các giả thuyết sau khi kiểm định Cronbach’s Alpha và phân tích nhân tố khám phá (EFA) trên cơ sở kết quả Mô hình phân tích nhân tố khám phá
Rotated Component Matrixa, mô hình nghiên cứu được điều chỉnh và các giả thuyết được phát biểu lại như sau:
- Giả thuyết H’1.1: Có sự tác động dương của Phương pháp luận và nhận thức của
KTV đến CLKT của DNKT Việt Nam.
- Giả thuyết H’1.2: Có sự tác động dương của KSCL từ bên ngoài và hệ thống
pháp luật về kiểm toán đến CLKT của DNKT Việt Nam.
- Giả thuyết H’1.3: Có sự tác động dương của Tính độc lập của KTV đến CLKT
của DNKT Việt Nam.
- Giả thuyết H’1.4: Có sự tác động dương của Chiến lược kinh doanh đến CLKT
của DNKT Việt Nam.
- Giả thuyết H’1.5: Có sự tác động dương của Giá phí kiểm toán đến CLKT của
DNKT Việt Nam.
- Giả thuyết H’1.6: Có sự tác động dương của Chi phí kiểm toán đến CLKT của
4.3.4.3. Phân tích khám phá hồi quy đa biến (MRA)
Để nhận diện các nhân tố tác động đến chất lượng kiểm toán, mô hình tương quan tổng thể có dạng:
CLKT = f (F1,F2,F3,F4,F5,F6) Trong đó, CLKT: Biến phụ thuộc; F1, F2,… F6: Biến độc lập
Các yếu tố thật sự tác động trực tiếp đến chất lượng kiểm toán được thể hiện qua phương trình hồi quy tuyến tính:
CLKT = β0 + β1F1 + β2F2 + β3F3 + β4F4 + β5F5 + β6F6 + ei
Trong đó, các biến đưa vào phân tích hồi quy được xác định bằng cách tính điểm của các nhân tố (Factor score, nhân số).
Nhân số thứ i, được xác định: Fi = Wi1X1 + Wi2X2 +…+ WikXk
Wik: Hệ số nhân tố được trình bày trong ma trận hệ số nhân tố (Component Score Coefficient).
Xk: Biến quan sát trong nhân tố thứ i.
Kiểm định tương quan từng phần của các hệ số hồi quy (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Coefficientsa Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients T Sig. Collinearity Statistics B Std.
Error Beta Tolerance VIF
1 (Constant) 1.137E-16 .030 .000 1.000
Phuong phap luan va
nhan thuc cua KTV .494 .031 .494 16.179 .000 1.000 1.000
KSCL tu ben ngoai va he thong phap luat ve kiem toan
.348 .031 .348 11.408 .000 1.000 1.000
Tinh doc lap .174 .031 .174 5.704 .000 1.000 1.000
Chien luoc kinh doanh .254 .031 .254 8.332 .000 1.000 1.000
Gia phi kiem toan .181 .031 .181 5.942 .000 1.000 1.000
Chi phi kiem toan .205 .031 .205 6.703 .000 1.000 1.000
Hình 4.7, cột mức ý nghĩa (Sig.) cho thấy:
Tất cả biến đều có Sig. nhỏ hơn 0,01. Như vậy, Phương pháp luận và nhận thức của KTV (X1), Kiểm soát chất lượng từ bên ngoài và hệ thống pháp luật về kiểm toán (X2), Tính độc lập (X3), Chiến lược kinh doanh (X4), Giá phí kiểm toán (X5), Chi phí kiểm toán (X6) tương quan có ý nghĩa với Chất lượng kiểm toán với độ tin cậy 99%.
Các yếu tố thật sự tác động trực tiếp đến Chất lượng kiểm toán được thể hiện qua phương trình hồi quy tuyến tính (1):
Chất lượng kiểm toán = 1,137E-16+ 0,494 (Phương pháp luận và nhận thức của KTV) + 0,348 (KSCL từ bên ngoài và hệ thống pháp luật về kiểm toán)
+ 0,174 (Tính độc lập) + 0,254 (Chiến lược kinh doanh) + 0,181 (Giá phí kiểm toán) + 0,205 (Chi phí kiểm toán)
(1)
Kiểm định mức độ phù hợp của mô hình
Mức độ giải thích của mô hình:
Model Summaryb Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate Change Statistics Durbin- Watson R Square Change F Change df1 df2 Sig. F Change 1 .731a .535 .529 .68600481 .535 95.682 6 499 .000 1.961
Hình 4.8: Kiểm định mức độ giải thích của mô hình (Model Summary)
Hình 4.8, R2 hiệu chỉnh (Adjusted R Square) là 0,529. Như vậy, 52,9% thay đổi Chất lượng kiểm toán được giải thích bởi 6 biến độc lập.
Mức độ phù hợp:
ANOVAa
Model
Sum of
Squares df Mean Square F Sig.
1 Regression 270.169 6 45.028 95.682 .000b
Residual 234.831 499 .471
Total 505.000 505 (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Hình 4.9, Sig. < 0,01, có thể kết luận rằng mô hình đưa ra phù hợp với dữ liệu thực tế. Hay nói cách khác, các biến độc lập có tương quan tuyến tính với biến phụ thuộc với mức độ tin cậy 99%.
Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến của các biến độc lập
Trong Hình 4.7, độ phóng đại phương sai (VIF) nhỏ hơn 10. Như vậy, các biến độc lập không có tương quan nhau.
Kiểm định hiện tượng tự tương quan
Hình 4.8, trị số d là 1,961.
Với (k - 1) = 6, quy mô mẫu là 506, mức ý nghĩa 0,05, tra bảng thống kê Durbin- Watson có: dL = 1,707, dU = 1,831. Như vậy, 4 - dL = 4 – 1,707 = 2,293
Do đó, dU < d < 4 - dL
Kết luận: Không có hiện tượng tự tương quan trong phần dư. Kiểm định phương sai của phần dư thay đổi
Ta sử dụng kiểm định White Mô hình hồi quy phụ:
U2 = a0 + a1X1 + a2X2 + a3X3+ a4X4+ a5X5 + a6X6+ a7(X1)2 + a8(X2)2 + a9(X3)2 + a10(X4)2 + a11(X5)2 + a12(X6)2 + a13(X1*X2 *X3 *X4 *X5 *X6) + v Model Summaryb Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate Change Statistics Durbin- Watson R Square Change F Change df1 df2 Sig. F Change 1 .203a .041 .016 1.43869 .041 1.629 13 492 .074 1.972
Hình 4.10: Mô hình hồi quy phụ (Model Summary)
Trong Hình 4.10, R2 = 0,041. nR2 = 506 * 0,041 = 20,746
Căn cứ vào số tham số (k - 1) = df1 = 13 của mô hình hồi quy phụ, mức ý nghĩa 5% trong Bảng phân phối Chi bình phương = 22,36. (xem Phụ lục 18: Bảng giá trị tới hạn Chi bình phương)
Như vậy, nR2 < giá trị Chi bình phương. Không có hiện tượng phương sai của phần dư thay đổi.
4.3.4.4. Kết quả kiểm định giả thuyết các nhân tố tác động đến CLKT
Kết quả kiểm định giả thuyết về các nhân tố tác động đến CLKT, qua kết quả phân tích nhân tố và mô hình, các giả thuyết sau khi đã điều chỉnh đều được chấp nhận thể hiện ở Bảng 4.14: Kết quả kiểm định các giả thuyết về các nhân tố tác động đến CLKT của DNKT Việt Nam
Bảng 4.14: Kết quả kiểm định các giả thuyết về các NT tác động đến CLKT của DNKT Việt Nam
STT Giả thuyết Kết quả