TP .HCM
4.2. Kết quả nghiên cứu
4.2.2.3. Bước 3: Phân tích hồi quy đa biến
Phân tích hồi quy sẽ xác định mối quan hệ giữa biến phụ thuộc với các biến độc lập. Mô hình phân tích hồi quy sẽ mô tả hình thức của mối quan hệ và qua đó giúp ta dự đoán được mức độ của biến phụ thuộc khi biết trước giá trị của các biến độc lập.
Theo Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008), khi chạy hồi quy cần quan tâm đến các thông số sau:
Hệ số Beta: hệ số hồi quy chuẩn hóa cho phép so sánh trực tiếp giữa các hệ số dựa trên mối quan hệ giải thích của chúng với biến phụ thuộc.
Hệ số R2: đánh giá phần biến động của biến phụ thuộc được giải thích bởi các biến dự báo hay biến độc lập. Hệ số này có thể thay đổi từ 0 đến 1.
Kiểm định ANOVA: để kiểm tra tính phù hợp của mô hình với tập dữ liệu gốc. Nếu mức ý nghĩa của kiểm định < 0,05 thì ta có thể kết luận mô hình hồi quy phù hợp với tập dữ liệu.
Căn cứ vào mô hình điều chỉnh đã được hiệu chỉnh sau khi phân tích nhân tố khám phá, ta có mô hình hồi quy tuyến tính bội như sau:
Y = β0 + β1 * DDDN + β2 * CNTT + β3 * MTNV + β4 * NCTT + β5 * KTDV + β6 * MTPL + ε
Trong đó:
Biến phụ thuộc: Công tác kế toán quản trị chi phí tại các công ty (Y).
Các biến độc lập: Các yếu tố thuộc đặc điểm của doanh nghiệp (DDDN); Ứng dụng công nghệ thông tin trong kế toán quản trị chi phí (CNTT); Mục tiêu, nhiệm vụ của Công ty (MTNV); Nhu cầu thông tin của nhà quản lý (NCTT); Công tác khen thưởng động viên (KTDV); Môi trường pháp lý (MTPL).
Bảng 4.1: Kết quả mô hình hồi quy Hệ số hồi quy chưa Hệ số hồi quy chưa
chuẩn hóa Hệ số hồi quy chuẩn hóa t Sig. Thống kê đa cộng tuyến B Sai số chuẩn Beta Hệ số Toleranc e VIF Hằng số -,009 ,141 -,064 ,949 DDDN ,178 ,021 ,304 8,431 ,000 ,774 1,292 CNTT ,210 ,025 ,281 8,541 ,000 ,927 1,079 MTNV ,267 ,017 ,499 15,338 ,000 ,948 1,055 NCTT ,194 ,019 ,330 10,070 ,000 ,938 1,066 KTDV ,177 ,022 ,263 7,955 ,000 ,922 1,084 MTPL ,012 ,017 ,025 ,731 ,466 ,855 1,169
Dựa vào bảng trên ta thấy:
Kiểm định độ phù hợp của mô hình
- Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến: chỉ tiêu nhân tử phóng đại phương sai (VIF) của tất cả các biến độc lập đều nhỏ hơn 10 nên hiện tượng đa cộng tuyến trong mô hình được đánh giá là không nghiệm trọng (theo Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008). (Đa cộng tuyến là hiện tượng các biến độc lập trong mô hình tương quan tuyến tính với nhau).
- Hệ số Durbin – Watson dùng để kiểm định tương quan của các phần dư cho thấy mô hình không vi phạm khi sử dụng phương pháp hồi quy bội vì giá trị Durbin – Watson đạt được là 1,880 (nằm trong khoảng từ 1 đến 3). Hay nói cách khác, mô hình không có hiện tượng tương quan của các phần dư (theo Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
- Kết quả kiểm định ANOVA với mức ý nghĩa sig = 0,000 cho thấy mô hình hồi quy tuyến tính bội đã xây dựng phù hợp với tập dữ liệu và sử dụng được.
Đánh giá mức độ giải thích bởi các biến độc lập trong mô hình
Hệ số R2
(R Square) = 0,811, điều này có nghĩa là 81,1% sự biến động của công tác kế toán quản trị chi phí tại các công ty điện lực trên địa bàn Tp.HCM sẽ được giải thích bởi các yếu tố là các biến độc lập đã được chọn đưa vào mô hình.
Kết quả mô hình nghiên cứu cho thấy các biến độc lập (DDDN; CNTT; MTNV; NCTT; KTDV) đều tác động có ý nghĩa thống kê (do Sig. < 5%) đến công tác kế toán quản trị chi phí tại các công ty điện lực trên địa bàn Tp.HCM. Tuy nhiên, với bộ dữ liệu thu thập được tác giả chưa tìm thấy tác động có ý nghĩa thống kê của MTPL đến công tác kế toán quản trị chi phí tại các công ty điện lực trên địa bàn Tp.HCM.
Phương trình hồi quy chuẩn hóa:
Y = 0,304 * DDDN + 0,281 * CNTT + 0,499 * MTNV + 0,330 * NCTT + 0,263 * KTDV
Mức độ tác động của các biến theo thứ tự từ mạnh đến yếu như sau (dựa vào hệ số Beta):
MTNV (0,499) -> NCTT (0,330) -> DDDN (0,304) -> CNTT (0,281) -> KTDV
(0,263)
Đối với phương trình dạng này, các hệ số hồi quy phản ánh mức độ, thứ tự ảnh hưởng của biến độc lập đến biến phụ thuộc. Từ phương trình hồi quy chuẩn hóa, chúng ta sẽ biết được biến X nào ảnh hưởng mạnh hay yếu đến biến Y căn cứ vào hệ số hồi quy chuẩn hóa, hệ số càng lớn thì tầm quan trọng của biến độc lập đối với biến phụ thuộc Y càng lớn