4.4.3.1Đánh giá mực độ phù hợp của mô hình
Qua kết quả phân tích tương quan hệ số Pearson ở trên ta thấy có 5 biến độc lập của mô hình có tương quan chặt chẽ với biến phụ thuộc; nên 5 biến này được đưa vào bước phân tích tiếp theo là phân tích hồi q uy đa biến. Kết quả thống kê mô tả của các biến đưa vào phân tích hồi quy.
Dựa theo kết quả ở bảng trên, ta thấy giá trị của các biến độc lập được tính trung bình dựa trên các biến quan sát thành phần của các biến độc lập đó. Giá trịcủa biến phụthuộc là giá trịtrung bình của các biến quan sát về sự hoàn thiện MTKSNB. Phân tích được thực hiện bằng phương pháp Enter, các biến được đưa vào cùng một lúc đểxem biến nào được chấp nhận.
Trong phân tích này, để đánh giá sự phù hợp của mô hình, người ta dùng hệ số xác định R2 hoặc R2hiệu chỉnh; hai giá trị này thể hiện sự phù hợp của mô hình và giá trị của R2hoặc R2 hiệu chỉnh phải lớn hơn hoặc bằng 0.5.
Mặc khác, để kiểm định sự phù hợp của mô hình, người ta sử dụng kiểm định F; kiểm định này đưa ra giả thuyết H0 = các biến độc lập khôngảnh hưởng đến biến phụ thuộc. Nếu giá trị Sig. < 0.05 thì sẽ an toàn khi bác bỏ giả thuyết H0 và điều này có nghĩa là mô hình hồi quy tuyến tính bội phù hợp với tập dữ liệu.
Kết quả phân tích hồi quy như sau:
Bảng 4.7 : Bảng đánh giá độ phù hợp của mô hình
Mô hình Hệ số R Hệ số R2 Hệ số R2- hiệu chỉnh Sai số chuẩn của ước lượng
Thống kê thay đổi Hệ số
Durbin- Watson Hệ số R2 sau khi đổi Hệ số F khi đổi Bậc tự do 1 Bậc tự do 2 Hệ số Sig. F sau khi đổi 1 .770a .593 .575 .31999 .593 32.931 5 113 .000 1.485
Nguồn: Tác giả xử lý số liệu SPSS 20.0
Bảng 4.7 cho thấy, giá trị hệ số tương quan là 0.593 > 0.5, do vậy, đây là mô hình thích hợp để sử dụng đánh giá mối quan hệ giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập.
Kết quả cho thấy giá trị R2 = 0.593 và R2 hiệu chỉnh = 0.575; điều này chứng tỏ mô hình đạt mức thích hợp là 59.3% hay nói cách khác là 59.3% độ biến thiên của biến “sự hoàn thiện MTKSNB tại kho bạc” được giải thích bởi 5 biến độc lập trong mô hình. Các phần còn lại là do sai số và các nhân tố khác.
4.4.3.2 Kiểm định sự phù hợp của mô hình
Kiểm định F về tính phù hợp của mô hình hồi quy tuyến tính tổng thể. Điều này cho chúng ta biết biến phụ thuộc có tương quan tuyến tính với toàn bộ biến độc lập hay không. Đặt giả thuyết H0 là: a0= a1 = a2 = a3= a4= a5= 0. Kiểm địnhF và giá trị của sig.
Bảng 4.8 : Bảng đánh giá độ phù hợp của mô hình
Mô hình Tổng bình phương Bậc tự do Trung bình bình phương F Sig.
1
Hồi qui 16.859 5 3.372 32.931 .000b
Phần dư 11.570 113 .102
Tổng 28.430 118
Nguồn:Phân tích dữ liệu –phụ lục số 4
Nhận thấy giá trị Sig. rất nhỏ (< 0.05) nên bác bỏ giả thuyết H0. Điều này có ý nghĩa là các biến độc lập trong mô hình có tương quan tuyến tính với biến phụ thuộc, tức là sự kết hợp của các biến độc lập có thể giải thích được sự thay đổi của biến phụ thuộc.
4.4.3.3 Phân tích mô hình a) Mô hình lần 1
Phươngtrình hồi quy tuyến tính biểu diễn mối quan hệ giữa 5 nhân tố tác động (biến độc lập)và sự hoàn thiện hệ thống kiểm soát nội bộtại kho bạc (biến phụ thuộc) có dạng như sau:
Y = a0+ a1X1 + a2X2+ a3X3+ a4X4+ a5X5
Hoặc:
Sự hoàn thiện hệ thống kiểm soát nội bộ tại kho bạc = a0 + a1* Môi trường kiểm soát
+ a2*Đánh giá rủi ro + a3* Giám sát + a4* Thông tin và truyền thông+ a5* Hoạt động kiểm soát
b) Kiểm định mô hình hồi quy tuyến tính đa biến
Nghiên cứu thực hiện chạy hồi quy tuyến tính đa biến với phương pháp đưa vào một lượt (phương pháp Enter), trong đó:
Biến Y: biến phụthuộc. Thang đo của nhân tốnày từ 1 đến 5 (1: Hoàn toàn không đồng ý; 5: Hoàn toàn đồng ý). Biến Y gồm 5 biến quan sát là: MTKS6, DGRR6, KS8, TT7, GS6.
a: hằng sốtựdo.
X1, X2, X3, X4, X5, là các biến độc lập theo thứ tự sau:Môi trường kiểm soát; Đánh giá rủi
ro; Giám sát; Thông tin và truyền thông; Hoạt động kiểm soát.
Bảng4.9: Thông số thống kê trong mô hình hồi qui bằng phương pháp Enter Mô hình Hệ số chưa chuẩn
hóa
Hệ số chuẩn hóa
T Sig. Thống kê đa cộng tuyến
B Sai số
chuẩn Beta Hệ số Tolerance Hệ số VIF
1 (Hằng số) .563 .227 2.484 .002 X1 .160 .045 .233 3.529 .001 .826 1.211 X2 .094 .043 .143 2.196 .003 .850 1.176 X3 .304 .059 .364 5.132 .000 .715 1.399 X4 .111 .043 .187 2.578 .004 .688 1.454 X5 .130 .053 .177 2.461 .002 .697 1.435 Nguồn:Phân tích dữ liệu –phụ lục số 4
Bảng 4.9, khi xét tstatvà tα/2 của các biến để đo độ tin cậy thì các biến độc lập X1, X2, X3, X4, X5, đều đạt yêu cầu do tstat> tα/2(6,358)= 1.966 (nhỏnhất là 2.196) và các giá trịSig. thểhiện độ
tin cậy khá cao,đều < 0.05 (lớn nhất là 0.004).
Để kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến, chỉ số thường dùng là hệ số phòngđại phương sai VIF (Variance Inflation Factor). Thông thường, nếu VIF của một biến độc lập nào đó lớn hơn 10 thì biến này hầu như không có giá trị giải thích biến thiên của Y trong mô hình MLR (mô hình hồi quy bội) (Hair & ctg 2006) (Trích Nguyễn Đình Thọ, 2011, trang 497). Theo bảng 4.9 ta thấy, hệ số VIF của các biến độc lập có giá trị từ 1.176 đến 1.454 (tất cả đều nhỏ hơn 10). Vì vậy có thể luận, mô hình không xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến. Điều này có nghĩa là các biến độc lập không tác động lên nhau.
Trong kết quả trên, nếu sig. < 0.05 tương đương với độ tin cậy 95% thì nhân tố đó được chấp nhận, có nghĩa là nó có sự tác động đến sự hoàn thiện môi trường KSNB tại kho bạc. Kết quả hồi quy cho thấy, trong 5 biến độc lập đưa vào phân tích hồi quy tuyến tính bội ban đầu thì có tất cả 5biến thỏa mãn điều kiện. Do đó, tác giả có thể kết luận rằng các giả thuyết H1, H2, H3, H4, H5, đều được chấp nhận.
Mặc khác, ta thấy hệ số hồi quy chuẩn hóa (Beta) của các biến độc lập đều mang dấu dương, có nghĩa là các biến này có quan hệ thuận chiều với biến phụ thuộc - sự hoàn thiện môi trườngKSNB tại kho bạc.
c) Mô hình lần lần cuối
Từ kết quả ở Bảng 4.9 ta hình thành phương trình hồi quy đa biến có hệ số Beta chuẩn hóa như sau:
BIẾN Y =0.233*X1 + 0.143*X2 +0.364*X3 + 0.187*X4 + 0.177*X5
Phương trình trên cũng cho thấy rằng, sự hoàn thiện môi trường KSNB tại kho bạc chịu tác động lớn nhất bởi nhân tố “Giám sát” (Beta = 0.364);. Đồng thời, “Môi trường kiểm soát” cũng là một nhân tố tác động rất lớn đến sự hoàn thiện môi trường KSNB tại kho bạc (Beta = 0.233). Bên cạnh đó, “Thông tin và truyền thông” cũng ảnh hưởng lớn đến sự hoàn thiện môi trường KSNB tại kho bạc (Beta = 0.187). Ngoài ra, yếu tố “Kiểm soát” cũng là điều làm cho nhân viên và các lãnhđạo kho bạc cảm thấy quan trọng trong việc hoàn thiện môi trường KSNB
tạikho bạc (Beta = 0.177). Yếu tố cuối cùng trong mô hình, “Đánh giá rủi ro”cũng là yếu tố mà nhân viên và lãnhđạo kho bạc quan tâm khi nghĩ tớiviệc hoàn thiện môi trường KSNB tạikho bạc, tuy nhiên, vai trò quyết định của nhân tố này so với các nhân tố trên là không cao (Beta = 0.143).
Các kết quả phân tích trên đây sẽ là cơ sở để tác giả đưa ra những hàm ý kiến nghị cho lãnhđạo kho bạctại Tp. Hồ Chí Minh trong việc hoàn thiện môi trường KSNB tạikho bạc. Nội dung này sẽ được trình bày trong chương cuối cùng của nghiên cứu này.