6. Kết cấu của luận văn
4.2.3.2. ánh giá giá rị hang đ
4.2.3.2.1. ánh giá giá rị hang đo biến độc lập
Kiểm định tính thích hợp của mô hình phân tích nhân tố EFA:
Kết quả kiểm định trong bảng 4.3 cho thấy KMO = .761 > 0.5 và kiểm định ar le có ý nghĩa hống kê với P-value < 0.05. Như vậy, việc sử dụng mô hình EFA để đánh giá giá rị hang đ các biến độc lập là phù hợp.
Bảng 4.3 Kiểm định KMO và Bartlett cho thang đo các biến độc lập.
Hệ số KMO .761
Mô hình kiểm tra Bartlett
Chỉ sổ Chi-Square 4331.834
Bậc tự do 703
Sig. (P – Value) .000
(Nguồn: Kết quả phân tích SPSS)
Kiểm định phươnng sai trích của các nhân tố.
Kết quả phân tích trên bảng 4.4 cho thấy rằng 65.879% (>50%) hay đổi của các nhân tố được giải thích bởi các biến quan sát. Kết luận mô hình phân tích nhân tố (EFA) phù hợp v hang đ được chấp nhận.
Bảng 4.4 Bảng phương sai trích cho thang đo biến độc lập.
Nhân tố
Giá trị Eigenvalues Chỉ số sau khi trích Chỉ số sau khi xoay
Tổng Phương sai trích ch lũy phương sai trích (%) Tổng Phương sai trích ch lũy phương sai trích (%) Tổng Phương sai trích Tích lũy phương sai trích (%) 1 5.651 14.870 14.870 5.651 14.870 14.870 3.82 6 10.068 10.068 2 4.040 10.632 25.502 4.040 10.632 25.502 3.61 1 9.504 19.571 3 3.280 8.631 34.133 3.280 8.631 34.133 3.51 8 9.257 28.828 4 3.052 8.032 42.165 3.052 8.032 42.165 3.15 1 8.292 37.120 5 2.713 7.139 49.304 2.713 7.139 49.304 2.93 3 7.718 44.837 6 2.426 6.385 55.689 2.426 6.385 55.689 2.77 1 7.293 52.130
7 2.261 5.950 61.639 2.261 5.950 61.639 2.73 5 7.199 59.329 8 1.611 4.240 65.879 1.611 4.240 65.879 2.48 9 6.550 65.879 9 .933 2.455 68.334 10 .882 2.320 70.654 11 .786 2.069 72.723 12 .754 1.984 74.707 13 .700 1.842 76.549 14 .663 1.743 78.292 15 .615 1.619 79.911 16 .591 1.554 81.465 17 .563 1.480 82.946 18 .497 1.308 84.253 19 .462 1.215 85.468 20 .450 1.184 86.652 21 .449 1.181 87.834 22 .420 1.104 88.938 23 .397 1.044 89.982 24 .387 1.018 91.000 25 .353 .930 91.929 26 .338 .888 92.818 27 .331 .872 93.690 28 .315 .828 94.518 29 .279 .735 95.253 30 .275 .724 95.977
(Nguồn: Kết quả phân tích SPSS)
Kiểm định hệ số Factor loading:
kiểm định phân tích nhân tố (EFA), cho kết quả như bảng 4.5 Bảng 4.5 Ma trận nhân tố xoay Thành phần 1 2 3 4 5 6 7 8 MTKS5 .837 MTKS4 .829 MTKS2 .806 MTKS6 .783 MTKS1 .755 MTKS3 .702 DGRR2 .827 DGRR1 .825 DGRR3 .815 DGRR4 .804 DGRR5 .780 TLMT2 .840 TLMT3 .819 TLMT4 .782 TLMT1 .757 TLMT5 .740 TTTT3 .916 TTTT1 .881 TTTT4 .855 TTTT2 .834 NDTT2 .775 NDTT1 .763 NDTT5 .730 NDTT3 .703 NDTT4 .648 PURR3 .849
PURR2 .834 PURR4 .827 PURR1 .731 HDKS4 .745 HDKS3 .745 HDKS5 .722 HDKS2 .703 HDKS1 .681 GS3 .819 GS4 .773 GS1 .745 GS2 .697
(Nguồn: Kết quả phân tích SPSS)
Kết quả phân tích nhân tố (EFA) cho các biến độc lập của ma trận nhân tố xoay (Bảng 4.5) cho thấy: hệ số tải nhân tố (Factor loading) của các biến quan sát đều thỏa điều kiện khi phân tích nhân tố là lớn hơn 0.5 v số nhân tố tạo ra khi phân tích nhân tố là 6 nhân tố. iều này phù hợp với giả thuyế ban đầu về các biến đ lường ương ứng cho từng nhân tố.
4.2.3.2.2. ánh giá giá rị hang đo biến ph h ộc
Kiểm định tính thích hợp của mô hình phân tích nhân tố EFA:
Kết quả kiểm định trong bảng 4.6 cho thấy KMO = .767 > 0.5 và kiểm định Bartlett có ý nghĩa hống kê với P-value < 0.05. Như vậy, việc sử dụng mô hình EFA để đánh giá giá rị hang đ của HTKSNB là phù hợp.
Bảng 4.6 Kiểm định KMO và Bartlett cho thang đo biến phụ thuộc.
Hệ số KMO .767
Mô hình kiểm tra Bartlett
Chỉ số Chi-Square 1516.31 2
Bậc tự do 15
Sig. .000
Kiểm định phương sai trích của các nhân tố
Kết quả phân tích trên bảng 4.7 cho thấy rằng 73.531% (>50%) hay đổi của nhân tố được giải thích bởi các biến quan sát. Kết luận mô hình phân tích nhân tố (EFA) phù hợp v hang đ được chấp nhận.
Bảng 4.7 Bảng phương sai trích cho thang đo biến phụ thuộc
Nhân tố Giá trị Eigenvalues Chỉ số sau khi trích
Tổng Phương sai trích ch lũy phương sai trích (%) Tổng Phương sai trích ch lũy phương sai trích (%) 1 4.412 73.531 73.531 4.412 73.531 73.531 2 .718 11.968 85.499 3 .624 10.400 95.899 4 .101 1.676 97.575 5 .085 1.421 98.996 6 .060 1.004 100.000
(Nguồn: Kết quả phân tích SPSS)
Kiểm định hệ số Factor loading
Kết quả phân tích nhân tố (EFA) cho biến phụ thuộc của ma trận nhân tố (bảng 4.8) cho thấy: hệ số tải nhân tố (Factor loading) của các biến quan sá đều thỏa điều kiện khi phân tích nhân tố là lớn hơn 0.5 v số nhân tố tạo ra khi phân tích nhân tố là 1 nhân tố. iều này phù hợp với giả thuyế ban đầu về các biến đ lường ương ứng với nhân tố.
Bảng 4.8 Ma trận nhân tố biến phụ thuộc
Nhân tố 1
HTKSNB1 .875
HTKSNB 5 .859
HTKSNB 2 .855
HTKSNB 3 .845
HTKSNB 6 .838
(Nguồn: Kết quả phân tích SPSS)
4.2.4. hân ích hồi q y đa biến 4.2.4.1. ô hình hồi q y ổng hể
ể xem xét mối quan hệ giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc, nghiên cứu sử dụng mô hình hồi quy đa biến như sau
KS B = β0 + β1 KS + β2 L + β3 D + β4 D + β5 + β6 DKS + β7 + β8GS
r ng đó
– HTKSNB: Biến phụ thuộc (Hệ thống kiểm soát nội bộ).
– Các biến độc lập: MTKS, TLMT, NDTT, DGRR, PURR, HDKS, TTTT, GS. + M S Môi rường kiểm soát
+ TLMT: Thiết lập mục tiêu + NDTT: Nhận dạng sự tiềm tang + RR ánh giá rủi ro
+ PURR: Phản ứng rủi ro + HDKS: Hoạ động kiểm soát + TTTT: Thông tin và truyền thông + GS: Giám sát
– β0, β1… β6: Các tham số của mô hình.
4.2.4.2. Kiể định ức độ phù hợp của ô hình:
Kết quả cho thấy hệ số R2 điều chỉnh = 73.2% > 50% (Bảng 4.9), đồng thời, kiểm định F trong bảng ANOVA (Bảng 4.10) cho thấy giá trị n y có ý nghĩa hống kê với Sig. < 0.05. Từ đó kết luận mô hình là phù hợp, các biến độc lập (MTKS, RR, KS, TT, GS, CNTT) giải h ch được 73.2% sự hay đổi của biến phụ thuộc (HTKSNB), phần còn lại được giải thích bởi các yếu tố không được xem xét trong mô hình.
Bảng 4.9 Bảng tóm tắt mô hình hồi quy
Mô hình Hệ sốR Hệ sốR2 Hệ số R 2
- hiệu chỉnh
Sai số chuẩn của ước lượng
Durbin- Watson
1 .861a .742 .732 .21971 2.230
(Nguồn: Kết quả phân tích SPSS)
Bảng 4.10 Bảng ANOVA Mô hình Tổng bình phương Bậc tự do Trung bình bình phương F Sig. 1 Hồi quy 29.782 8 3.723 77.120 .000a Phần dư 10.378 215 .048 Tổng 40.161 223
(Nguồn: Kết quả phân tích SPSS)
4.2.4.3. Kiể định rọng số hồi q y:
Dựa vào kết quả trong bảng trọng số hồi quy (Bảng 4.11), cho thấy giá trị Sig của các biến độc lập M S, RR, S, , S, N đều nhỏ hơn 0.05, ừ đó tác giả kết luận các biến độc lập ương quan v có ý nghĩa với biến độc lập HTKSNB.
Bảng 4.11 Bảng trọng số hồi quy:
Mô hình Hệ số chưa chuẩn hóa Hệ số chuẩn hóa T Sig. Thống kê đa cộng tuyến B Sai số
chuẩn Beta Tolerance VIF
1 (Constant) -2.817 .323 -8.710 .000 MTKS .241 .025 .340 9.618 .000 .962 1.039 TLMT .213 .043 .194 4.962 .000 .786 1.272 NDTT .170 .030 .227 5.573 .000 .724 1.382 DGRR .260 .029 .328 8.857 .000 .875 1.143 PURR .267 .025 .374 10.478 .000 .941 1.063 HDKS .254 .028 .316 8.932 .000 .960 1.042
TTTT .223 .023 .332 9.502 .000 .983 1.018
GS .128 .041 .110 3.106 .002 .956 1.045
(Nguồn: Kết quả phân tích SPSS)
Từ kết quả trong bảng trọng số hồi quy (bảng 4.11), a xác định được phương trình hồi quy như sau
HTKSNB = 0,34MTKS + 0,194TLMT + 0,227NDTT + 0,328DGRR + 0,374PURR + 0,316HDKS + 0,332TTTT + 0,11GS
4.2.4.4. Kiể định hiện ượng đa cộng yến:
a cộng tuyến là: hiện ượng các biến độc lập có sự ương quan h n n với nhau. ể kiểm tra hiện ượng đa công uyến, chỉ số hường được dùng là: hệ số phóng đại phương sai F ( ariance nfla i n Fac r). ết quả trong bảng 4.11 cho thấy: hệ số VIF của các biến độc lập đều nhỏ hơn 2, ừ đó, a kết luận mô hình nghiên cứu không có hiện ượng đa cộng tuyến (Nguyễn ình họ, 2011).
4.2.4.5. Kiể định hiện ượng ự ương q an của phần ư:
Tự ương quan l hiện ượng các sai số ngẫu nhiên có mối liên hệ ương quan nhau, khi đó có hể xảy ra hiện ượng tự ương quan.
Sử dụng hệ số Durbin-Wa s n để kiểm định tự ương quan của các sai số kề nhau (hay còn gọi l ương quan chuỗi bậc nhất), hệ số có giá trị biến thiên trong khoảng từ 0 đến 4; nếu các phần sai số không có ương quan chuỗi bậc nhất với nhau thì giá trị sẽ gần bằng 2. Dựa vào kết quả bảng 4.9, cho thấy d được chọn rơi vào miền chấp nhận giả thuyế không có ương quan chuỗi bậc nhất (d = 2.23 gần bằng 2). Như vậy, kết luận không có hiện ượng tự ương quan giữa các phần dư r ng mô hình, mô hình có ý nghĩa.
4.2.4.6. Kiể định phân phối ch ẩn của phần ư:
Mô hình hồi quy tuyến tính chỉ thực sự phù hợp với các dữ liệu quan sát khi phần dư có phân phối chuẩn với trung bình bằng 0 v phương sai không đổi. ể kiểm định về phân phối chuẩn của phần dư, a sử dụng biểu đồ Histogram và biểu đồ P– PPlot.
Kết quả trong biểu đồ tần số Histogram (Hình 4.1) cho thấy mộ đường cong phân phối chuẩn đặt chồng lên biểu đồ tần số, với độ lệch chuẩn Std.Dev = 0,982 và
Mean gần bằng 0, ta có thể kết luận rằng, giả thiết phân phối chuẩn của phần dư không bị vi phạm.
Hình 4.2 Đồ thị Histogram của phần dư đã chuẩn hóa
(Nguồn: Kết quả phân tích SPSS)
ể củng cố cho kết luận này, chúng ta xem thêm biểu đồ P-P Plot (Hình 4.2) của phần dư chuẩn hóa, các điểm quan sá không phân án xa đường chéo kỳ vọng, nên ta có thể kết luận giả thuyết phân phối chuẩn của phần dư không bị vi phạm.
Hình 4.3 Đồ thị P-P Plot của phần dư đã chuẩn hóa
(Nguồn: Kết quả phân tích SPSS)
4.2.4.7. Kiể định giải định phương sai của sai số (phần ư) không đổi
Kết quả xử lý r ng đồ thị phân tán (Hình 4.3) cho thấy thấy các phần dư phân tán ngẫu nhiên quanh trục O (là quanh giá trị trung bình của phần dư) r ng một phạm vi không đổi. iều n y có nghĩa l phương sai của sai số (phần dư) không đổi.
Hình 4.4 Đồ thị phân tán giữa giá trị dự đoán và phần dư từ hồi quy
(Nguồn: Kết quả phân tích SPSS)
4.2.4.8. Kiể định các giả h yế nghiên cứ :
Dựa vào kết quả trong bảng trọng số hồi quy (Bảng 4.11), sử dụng trọng số hồi quy chuẩn hóa để xem xét mức độ giải thích của các biến độc lập cho sự biến thiên của biến phụ thuộc (Nguyễn ình họ, 2011), có thể kết luận kết quả kiểm định các giả thuyết nghiên cứu như sau
Giả thuyết H1: Nhân tố “Môi trường kiểm soát” có ác động tích cực (tác động dương +) đến hệ thống KSNB. Kết quả phân tích dữ liệu cho thấy trọng số số β của biến MTKS có giá trị β = 0.34 > 0, như vậy, chấp nhận giả thuyết H1.
Giả thuyết H2: Nhân tố “Thiết lập mục tiêu” có ác động tích cực ( ác động dương +) đến hệ thống KSNB. Kết quả phân tích dữ liệu cho thấy trọng số số β của biến TLMT có giá trị β = 0.194 > 0, như vậy, chấp nhận giả thuyết H2.
Giả thuyết H3: Nhân tố “Nhận diện sự tiềm tàng” có ác động tích cực (tác động dương +) đến hệ thống KSNB. Kết quả phân tích dữ liệu cho thấy trọng số số β của biến NDTT có giá trị β = 0.227> 0, như vậy, chấp nhận giả thuyết H3.
Giả thuyết H4: Nhân tố “Đánh giá rủi ro” có ác động tích cực ( ác động dương +) đến tính hữu hiệu của hệ thống KSNB. Kết quả phân tích dữ liệu cho thấy trọng số số β của biến DGRR có giá trị β = 0.328 > 0, như vậy, chấp nhận giả thuyết H4
Giả thuyết H5: Nhân tố “Phản ứng rủi ro” có ác động tích cực ( ác động dương +) đến hệ thống KSNB. Kết quả phân tích dữ liệu cho thấy trọng số số β của biến PURR có giá trị β = 0.374 > 0, như vậy, chấp nhận giả thuyết H5.
Giả thuyết H6: Nhân tố “Hoạt động kiểm soát” có ác động tích cực (tác động dương +) đến hệ thống KSNB. Kết quả phân tích dữ liệu cho thấy trọng số số β của biến HDKS có giá trị β = 0.316 > 0, như vậy, chấp nhận giả thuyết H6.
Giả thuyết H7: Nhân tố “Thông tin truyền thông” có ác động tích cực (tác động dương +) đến hệ thống KSNB. Kết quả phân tích dữ liệu cho thấy trọng số số β của biến TTTT có giá trị β = 0.332 > 0, như vậy, chấp nhận giả thuyết H6.
Giả thuyết H8: Nhân tố “Giám sát” có ác động tích cực ( ác động dương +) đến hệ thống KSNB. Kết quả phân tích dữ liệu cho thấy trọng số số β của biến GS có giá trị β = 0.244 > 0, như vậy, chấp nhận giả thuyết H6.
Kết quả cho chúng ta thấy, trong các nhân tố ảnh hưởng đến hệ thống KSNB, nhân tố có ảnh hưởng lớn nhất là phản ứng rủi ro (β = 0.374). Tiếp theo là các nhân tố môi rường kiểm soát (β = 0.34), nhân tố Thông tin truyền thông (β = 0.332), nhân tố đánh giá rủi ro (β = 0.328), nhân tố hoạ động kiểm soát (β = 0.316), nhân tố Nhận dạng sự tiềm tàng (β = 0.227), nhân tố thiết lập mục tiêu (β = 0.194) và nhân tố giám sát (β = 0.11).
4.3. So sánh ới các nghiên cứ rước đây, đặ rong bối cảnh ông y ộ h nh iên Xổ số Kiến hiế h nh phố ồ hí inh:
H1: Nhân tố “Môi trường kiểm soát” có tác động tích cực đến hệ thống KSNB Công ty TNHH Một thành viên Xổ số Kiến thiết Thành phố Hồ Chí Minh.
Thông qua chỉ số β = 0.34, môi rường kiểm soát có ảnh hưởng tích cực đến HTKSNB Công ty TNHH Một thành viên Xổ số Kiến thiết Thành phố Hồ Chí
Minh. Kết luận này phù hợp với kết quả nghiên cứu của Annukka Jokipii (2010). ồng thời cũng ch nh xác đối với HTKSNB trong Công ty TNHH Một thành viên Xổ số Kiến thiết Thành phố Hồ h Minh giai đ ạn hiện nay.
H2: Nhân tố “thiết lập mục tiêu” có tác động tích cực đến hệ thống KSNB Công ty TNHH Một thành viên Xổ số Kiến thiết Thành phố Hồ Chí Minh.
Thông qua chỉ số β = 0.194, hiết lập mục tiêu có ảnh hưởng tích cực đến HTKSNB Công ty TNHH Một thành viên Xổ số Kiến thiết Thành phố Hồ Chí Minh. Kết luận này phù hợp với kết quả nghiên cứu của Philip Ayagre (2014). ồng thời cũng ch nh xác đối với HTKSNB trong Công ty TNHH Một thành viên Xổ số Kiến thiết Thành phố Hồ Chí Minh giai đ ạn hiện nay.
H3: Nhân tố “Nhận dạng sự tiềm tàng” có tác động tích cực đến hệ thống KSNB Công ty TNHH Một thành viên Xổ số Kiến thiết Thành phố Hồ Chí Minh.
Thông qua chỉ số β = 0.227, nhận dạng sự tiềm tàng có ảnh hưởng tích cực đến HTKSNB Công ty TNHH Một thành viên Xổ số Kiến thiết Thành phố Hồ Chí Minh. Kết luận này phù hợp với kết quả nghiên cứu của Annukka Jokipii (2010). ồng thời cũng ch nh xác đối với HTKSNB trong Công ty TNHH Một thành viên Xổ số Kiến thiết Thành phố Hồ h Minhgiai đ ạn hiện nay.
H4:Nhân tố “Đánh giá rủi ro” có tác động tích cực đến hệ thống KSNBKSNB Công ty TNHH Một thành viên Xổ số Kiến thiết Thành phố Hồ Chí Minh
Hoạ động đánh giá rủi ro có ảnh hưởng lớn nhấ đến HTKSNB Công ty TNHH Một thành viên Xổ số Kiến thiết Thành phố Hồ Chí Minh thông qua chỉ số β = 0.328. Như vậy hoạ động đánh giá rủi ro càng hiệu quả thì càng nâng cao tính hữu hiệu và hiệu quả của HTKSNB Công ty TNHH Một thành viên Xổ số Kiến thiết Thành phố Hồ Chí Minh. Kết luận này phù hợp với kết quả nghiên cứu của Annukka J kipii (2010). ồng thời cũng ch nh xác đối với HTKSNB trong Công ty TNHH Một thành viên Xổ số Kiến thiết Thành phố Hồ Chí Minh giai đ ạn hiện nay.
H5:Nhân tố “Phản ứng rủi ro” có tác động tích cực đến hệ thống KSNBKSNB Công ty TNHH Một thành viên Xổ số Kiến thiết Thành phố Hồ Chí Minh
Hoạ động Phản ứng rủi ro có ảnh hưởng lớn nhấ đến HTKSNB Công ty