Phân tích tƣơng quan đã chứng minh đƣợc rằng, giữa các biến có mối tƣơng quan với nhau, hệ số tƣơng quan có giá trị thấp. Tuy nhiên, việc kiểm tra hiện tƣợng đa cộng tuyến là cần thiết, nhằm hạn chế những hậu quả nếu xảy ra hiện tƣợng này. Quá trình phân tích hồi quy tuyến tính bội tiếp theo nhằm kiểm tra có hay không mối quan hệ tuyến tính giữa các thành phần chất lƣợng dịch vụ thuế điện tử và sự hài lòng của ngƣời nộp thuế.
Bảng 4.10: Kết quả phân tích hồi quy bội
Model Summaryb
Model R R Square Adjusted R Square
Std. Error of the Estimate
Durbin-Watson
1 0,743a 0,553 0,537 0,56419 1,924
a, Predictors: (Constant), GD, DU, TT, TL, AT, HQ, TC b, Dependent Variable: HL
ANOVAb
Model Sum of
Squares
df Mean Square F Sig.
1 Regression 79,446 7 11,349 35,655 0,000a
Residual 64,298 202 0,318
Total 143,744 209
a, Predictors: (Constant), GD, DU, TT, TL, AT, HQ, TC b, Dependent Variable: HL
Coefficientsa Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. Collinearity Statistics B Std. Error
Beta Tolerance VIF
1 (Constant) -2,379 0,454 -5,236 0,000 TL 0,303 0,067 0,225 4,540 0,000 0,902 1,109 TC 0,462 0,064 0,366 7,184 0,000 0,853 1,173 HQ 0,243 0,057 0,209 4,241 0,000 0,912 1,097 AT 0,044 0,056 0,038 0,790 0,430 0,955 1,047 DU 0,417 0,063 0,333 6,675 0,000 0,892 1,122 TT 0,036 0,057 0,031 0,643 0,521 0,951 1,052 GD 0,110 0,055 0,095 1,993 0,048 0,968 1,033 a, Dependent Variable: HL
(Nguồn: Tính toán từ dữ liệu điều tra)
Kết quả phân tích hồi quy bội cho thấy:
- Mô hình hồi quy tuyến tính bội là phù hợp.
Kiểm định F là một phép kiểm định giả thuyết về độ phù hợp của mô hình hồi quy tuyến tính tổng thể. Giả thuyết Ho đƣợc đặt ra là 1 = 2 = 3 = 4 = 5 = 6 = 7 = 0. Nếu giả thuyết này bị bác bỏ thì chúng ta có thể kết luận rằng kết hợp của các biến hiện có trong mô hình có thể giải thích đƣợc thay đổi của Y, điều này nghĩa là mô hình xây dựng phù hợp với tập dữ liệu. Theo kết quả tính toán đƣợc, trị thống kê F của mô hình có giá trị Sig. = 0,000 rất nhỏ cho thấy ta sẽ an toàn khi bác bỏ giả thuyết Ho. Vì vậy, mô hình hồi quy tuyến tính bội của ta phù hợp với tập dữ liệu và có thể sử dụng đƣợc.
- Ý nghĩa của các hệ số hồi quy riêng phần trong mô hình
Hệ số hồi quy riêng phần đo lƣờng sự thay đổi giá trị trung bình của biến phụ thuộc khi một biến độc lập thay đổi, giữ nguyên các biến độc lập còn lại. Các hệ số hồi quy riêng phần của tổng thể cần đƣợc thực hiện kiểm định giả thuyết Ho: i = 0. Kết quả hồi quy cho thấy, giả thuyết Ho đối với hệ số hồi quy các thành phần TL, TC, HQ, DU và GD bị bác bỏ với giá trị Sig. rất nhỏ (nhỏ hơn hoặc bằng 0,05). Riêng 2 thành phần Độ an toàn và bảo mật (ký hiệu biến AT) có giá trị Sig là 0,43
lớn hơn 0,05 và thành phần Mức độ tin tƣởng của ngƣời giao dịch (ký hiệu TT) có giá trị Sig. = 0,521. Do đó, ta không thể bác bỏ giả thuyết Ho: 4 = 0 và 6 = 0 với mức ý nghĩa 5%. Tức là không có mối quan hệ tuyến tính giữa biến Độ an toàn và bảo mật và Sự hài lòng của người nộp thuế, và cũng không có mối quan hệ tuyến tính giữa biến Mức độ tin tưởng của người giao dịch và Sự hài lòng của người nộp thuế.
Một thƣớc đo nữa để đánh giá sự phù hợp của mô hình tuyến tính thƣờng dùng là hệ số R2
hiệu chỉnh. Hệ số này càng cao chứng tỏ mô hình càng phù hợp. Kết quả hồi quy tuyến tính cho thấy, hệ số R2
hiệu chỉnh trong nghiên cứu này là 0,537. Điều đó chứng tỏ mô hình này giải thích đƣợc 53,7% sự khác biệt của Sự hài lòng của người nộp thuế khi giao dịch thuế điện tử.
Nhƣ đã đề cập từ lúc đầu, do mối tƣơng quan chặt giữa các biến độc lập trong mô hình nên cần phải chú ý đến hiện tƣợng đa cộng tuyến có thể xảy ra trong mô hình. Một trong những cách để phát hiện hiện tƣợng đa cộng tuyến là sử dụng nhân tử phóng đại phƣơng sai VIF (Variance Inflation Factor). Theo quy tắc kinh nghiệm, khi VIF > 10 thì mức độ đa cộng tuyến đƣợc xem là cao. Tuy nhiên, các hệ số VIF trong kết quả phân tích này khá nhỏ, từ 1,033 đến 1,173 nên ta có thể khẳng định rằng mối tƣơng quan giữa các biến độc lập ảnh hƣởng không đáng kể đến kết quả giải thích của mô hình hồi quy.
Hàm hồi quy tuyến tính bội có thể đƣợc viết nhƣ sau:
HL = - 2,379 + 0,303*TL + 0,462*TC + 0,243*HQ + 0,417*DU + 0,11*GD Trong đó:
TL: Sử dụng dễ dàng
TC: Dịch vụ đảm bảo, tin cậy HQ: Tính hiệu quả
DU: Mức độ sẵn sàng của cơ quan thuế GD: Giao diện website