CHƯƠNG IV : KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.4. Phân tích tương quan và hồi quy tuyến tính
4.4.3. Phân tích hồi quy tuyến tính bội
Phương pháp hàm hồi qui tuyến tính bội đưa vào một lượt được sử dụng để kiểm định sự phù hợp giữa 5 nhân tố ảnh hưởng đến biến phụ thuộc là chất lượng tổ chức công tác kế toán.
Bảng 4.18 Kết quả phân tích hồi quy bội
Coefficientsa
Mô hình
Hệ số chưa chuẩn hóa Hệ số chuẩn hóa t Mức ý nghĩa Thống kê đa cộng tuyên B Độ lệch chuẩn Hệ số Beta Độ chấp nhận của biến Hệ số phóng đại phương sai 1 (Constant) .797 .279 2.852 .005 PL .215 .048 .280 4.468 .000 .585 1.710 QL .213 .044 .250 4.846 .000 .857 1.167 VC .192 .052 .238 3.707 .000 .557 1.794 CM .257 .063 .236 4.060 .000 .676 1.480 DD -.118 .049 -.118 -2.393 .018 .939 1.065 a. Biến phụ thuộc: CL
Với kết quả phân tích hồi qui tại bảng Coefficientsa, các giá trị Sig. tương ứng với các biến PL, QL,VC,CM,DD đều nhỏ hơn 0.05. Vì vậy, có thể khẳng định các biến này có ý nghĩa trong mô hình.
4.4.3.1. Kiểm định các giả định hồi quy
Giả định không có tương quan giữa các phần dư
Kết quả phân tích hồi quy bội cho thấy giá trị d = 2.033 (bảng Model Summaryb) nằm trong vùng chấp nhận nên không có tương quan giữa các phần dư. Như vậy, giả định không có tương quan giữa các phần dư không bị vi phạm.
Giả định phương sai của sai số không đổi
Kết quả kiểm định tương quan hạng Spearman cho thấy giá trị sig của các biến PL, QL, VC, CM, DD với giá trị tuyệt đối của phần dư đạt yêu cầu (lớn hơn 0.05). Nghĩa là phương sai của sai số không đổi. Như vậy, giả định phương sai của sai số không đổi không bị vi phạm.
Bảng 4.19 Kiểm định Spearman của các nhân tố với trị tuyệt đối của phần dư
Correlations
ABSRES1 PL QL VC CM DD
Spearman' s rho
ABSRES1 Correlation Coefficient 1.000 .043 .005 -.058 .062 .065
Sig. (2-tailed) . .574 .947 .443 .412 .393 N 176 176 176 176 176 176 PL Correlation Coefficient .043 1.000 .324** .607** .483** -.171* Sig. (2-tailed) .574 . .000 .000 .000 .023 N 176 176 176 176 176 176 QL Correlation Coefficient .005 .324** 1.000 .248** .305** -.174* Sig. (2-tailed) .947 .000 . .001 .000 .021 N 176 176 176 176 176 176 VC Correlation Coefficient -.058 .607** .248** 1.000 .489** -.269** Sig. (2-tailed) .443 .000 .001 . .000 .000 N 176 176 176 176 176 176 CM Correlation Coefficient .062 .483** .305** .489** 1.000 -.133 Sig. (2-tailed) .412 .000 .000 .000 . .078 N 176 176 176 176 176 176 DD Correlation Coefficient .065 -.171* -.174* -.269** -.133 1.000 Sig. (2-tailed) .393 .023 .021 .000 .078 . N 176 176 176 176 176 176
Correlations
ABSRES1 PL QL VC CM DD
Spearman' s rho
ABSRES1 Correlation Coefficient 1.000 .043 .005 -.058 .062 .065
Sig. (2-tailed) . .574 .947 .443 .412 .393 N 176 176 176 176 176 176 PL Correlation Coefficient .043 1.000 .324** .607** .483** -.171* Sig. (2-tailed) .574 . .000 .000 .000 .023 N 176 176 176 176 176 176 QL Correlation Coefficient .005 .324** 1.000 .248** .305** -.174* Sig. (2-tailed) .947 .000 . .001 .000 .021 N 176 176 176 176 176 176 VC Correlation Coefficient -.058 .607** .248** 1.000 .489** -.269** Sig. (2-tailed) .443 .000 .001 . .000 .000 N 176 176 176 176 176 176 CM Correlation Coefficient .062 .483** .305** .489** 1.000 -.133 Sig. (2-tailed) .412 .000 .000 .000 . .078 N 176 176 176 176 176 176 DD Correlation Coefficient .065 -.171* -.174* -.269** -.133 1.000 Sig. (2-tailed) .393 .023 .021 .000 .078 . N 176 176 176 176 176 176
**. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed). *. Correlation is significant at the 0.05 level (2-tailed).
( nguồn Phụ lục 06 – Kết quả phân tích hồi quy bội )
Giả định phần dư có phân phối chuẩn
Kiểm tra biểu đồ phân tán của phần dư cho thấy phân phối phần dư xấp xỉ chuẩn (trung bình mean gần = 0 và độ lệch chuẩn Std. = 0.986 tức là gần bằng 1). Như vậy, giả định phần dư có phân phối chuẩn không bị vi phạm.
Hình 4.1 Biểu đồ tần số Histogram
Giả định liên hệ tuyến tính
Kiểm tra bằng biểu đồ phân tán scatter cho phần dư chuẩn hóa (Standardized residual) và giá trị dự doán chuẩn hóa (Standardized predicted value). Kết quả cho thấy phần dư phân tán ngẫu nhiên qua đường thẳng qua điểm 0, không tạo thành một hình dạng nào cụ thể. Như vậy, giả định liên hệ tuyến tính được thỏa mãn.
Hình 4.2 Biểu đồ phân tán phần dư
Kết luận, mô hình hồi quy tuyến tính trên có thể sử dụng được.
4.4.3.2. Đánh giá độ phù hợp, kiểm định độ phù hợp của mô hình và hiện tượng đa cộng tuyến
Đánh giá độ phù hợp của mô hình
Hệ số R2 điều chỉnh (Adjusted R square) = 0.599 (bảng Model Summaryb ). Điều này nói lên rằng mô hình hồi quy tuyến tính bội đã xây dựng phù hợp với tập dữ liệu đến mức 59.9%.
Bảng 4.20 Đánh giá sự phù hợp của mô hình hồi quy
Model Summaryb
Model R R Square Adjusted R Square
Std. Error of the
Estimate Durbin-Watson
1 .782a .611 .599 .39294 2.033
a. Predictors: (Constant), DD, PL, QL, CM, VC b. Dependent Variable: CL
( nguồn Phụ lục 06 – Kết quả phân tích hồi quy bội)
Kiểm định độ phù hợp của mô hình
tích phương sai ANOVA (bảng ANOVAb) cho thấy mô hình hồi quy tuyến tính bội đã xây dựng phù hợp với tập dữ liệu, sử dụng được.
Bảng 4.21 Kiểm định sự phù hợp của mô hình hồi quy
ANOVAb
Model Sum of Squares df Mean Square F Sig.
1 Regression 41.211 5 8.242 53.381 .000a
Residual 26.249 170 .154
Total 67.460 175
a. Predictors: (Constant), DD, PL, QL, CM, VC b. Dependent Variable: CL
( Nguồn Phụ lục 06 – Kết quả phân tích hồi quy bội)
Hiện tượng đa cộng tuyến
Đo lường đa cộng tuyến được thực hiện, kết quả cho thấy hệ số phóng đại phương sai (VIF) có giá trị nhỏ hơn 2 (bảng Coefficientsa) đạt yêu cầu (VIF < 10). Vậy mô hình hồi quy tuyến tính bội không có hiện tượng đa cộng tuyến, mối quan hệ giữa các biến độc lập không ảnh hưởng đến kết quả giải thích của mô hình.
4.4.3.3. Phương trình hồi quy tuyến tính bội
Với tập dữ liệu thu được trong phạm vi nghiên cứu của đề tài và dựa vào bảng kết quả hồi quy tuyến tính bội (bảng Coefficientsa), phương trình hồi quy tuyến tính bội thể hiện các nhân tố ảnh hưởng đến chất lượng tổ chức công tác kế toán như sau:
CL = 0.797 + 0.215*PL + 0.213*QL + 0.192*VC + 0.257*CM – 0.118*DD • Các biến độc lập: PL, QL, VC, CM, DD
• Biến phụ thuộc (CL): Chất lượng tổ chức công tác kế toán.
4.4.3.4. Tổng kết kết quả kiểm định các giả thuyết
Kết quả mô hình hồi quy cho thấy chất lượng tổ chức công tác kế toán chịu ảnh hưởng thuận chiều của 4 nhân tố: hướng dẫn có tính pháp lý (PL), quan tâm đến công tác kế toán của chủ DN (QL), phương tiện, cơ sở vất chất tổ chức kế toán (VC), trình độ chuyên môn nhân viên kế toán (CM) và quan hệ nghịch chiều với 1
nhân tố là đặc điểm ngành xây dựng (DD). Do đó, các giả thuyết H1, H2, H3, H4, H5 như trong mô hình nghiên cứu được chấp nhận.
Trong đó, nhân tố ảnh hưởng mạnh nhất đến chất lượng tổ chức công tác kế toán dựa trên hệ số Beta chuẩn hóa là hướng dẫn có tính pháp lý (PL) với hệ số hồi quy Beta chuẩn hóa là 0.280, thứ hai là quan tâm đến công tác kế toán của chủ DN (QL) với hệ số hồi quy Beta chuẩn hóa là 0.250, thứ ba là cơ sở vất chất tổ chức kế toán (VC) với hệ số hồi quy Beta chuẩn hóa là 0.238, thứ tư là trình độ chuyên môn nhân viên kế toán (CM) với hệ số hồi quy Beta chuẩn hóa là 0.236 và cuối cùng là đặc điểm ngành xây dựng (DD) với hệ số hồi quy Beta chuẩn hóa là 0.118
Tóm tắt chương 4
Chương này trình bày kết quả của nghiên cứu thông qua việc sử dụng các phương pháp đánh giá như đánh giá thang đo bằng Cronbach Alpha, phân tích nhân tố khám phá EFA, đánh giá lại thang đo hiệu chỉnh và kiểm định mô hình hồi qui tuyến tính bội. Kết quả nghiên cứu cho thấy từ 28 biến quan sát của 5 nhân tố độc lập, 4 biến quan sát của nhân tố phụ thuộc ban đầu, sau khi tiến hành khảo sát thực tế từ những nhà quản lí, kế toán, và xử lý bằng các phương pháp nêu trên cho kết quả là chỉ có 26 biến quan sát ảnh hưởng đến 5 nhân tố độc lập và 4 biến quan sát ảnh hưởng đến nhân tố phụ thuộc. Các nhận tố độc lập ảnh hưởng đến nhân tố chất lượng tổ chức công tác kế toán đó là: đặc điểm ngành, hướng dẫn có tính pháp lý, phương tiện, cơ sở vất chất tổ chức kế toán, quan tâm đến công tác kế toán của chủ DN, trình độ chuyên môn nhân viên kế toán.