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* MT + β2*GS + β3*HDKS + β4*DGRR + β5*TTTT + ε
Bảng 4.14 Kết quả mô hình hồi quy
Hệ số hồi quy chưa
chuẩn hóa quy chuẩn Hệ số hồi hóa t Sig. Thống kê đa cộng tuyến B Sai số chuẩn Beta Hệ số Tolerance VIF (Constant) 0,051 0,157 0,326 0,745 MT 0,268 0,021 0,463 12,574 0,000 0,961 1,040 GS 0,188 0,019 0,370 9,947 0,000 0,941 1,062 HDKS 0,240 0,022 0,391 10,680 0,000 0,972 1,029 DGRR 0,187 0,022 0,321 8,575 0,000 0,929 1,076 TTTT 0,123 0,021 0,215 5,903 0,000 0,980 1,020
Nguồn: Phân tích dữ liệu – Phụ lục 7
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 nghiêm trọng (theo Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
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 1,826 (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) = 0,787, điều này có nghĩa là 78,7% sự biến động của kiểm soát nội bộ tại Trường Cao đẳng Kinh tế - Kỹ thuật 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 tất cả các biến độc lập đều tác động có ý nghĩa thống kê (do Sig. < 5%).
Vậy, phương trình hồi quy chuẩn hóa:
Y = 0,463*MT + 0,370*GS + 0,391*HDKS + 0,321*DGRR + 0,215*TTTT
Phương trình trên cho ta thấy rằng, sự hoàn thiện môi trường KSNB tại nhà trường tác động lớn nhất bởi nhân tố “Môi trường kiểm soát” (Beta = 0,463). Đồng thời, “Giám sát” cũng là một nhân tố tác động rất lớn đến sự hoàn thiện môi trường KSNB tại Trường (Beta = 0,370). Bên cạnh đó, “Hoạt động kiểm soát” cũng ảnh hưởng lớn đến sự hoàn thiện môi trường KSNB (Beta = 0,391). Ngoài ra, yếu tố “Đánh giá rủi ro” cũng là điều làm cho nhân viên và các lãnh đạo nhà trường cảm thấy quan trọng trong việc hoàn thiện môi trường KSNB (Beta = 0,321) . Yếu tố cuối cùng trong mô hình “Thông tin truyền thông” cũng là yếu tố mà nhân viên và lãnh đạo nhà trường quan tâm khi nghĩ đến việc hoàn thiện môi trường KSNB tại trường, tuy nhiên, vai trò quyết định của nhân tố này so với các nhân tố khác là không cao (Beta = 0,215)
TÓM TẮT CHƯƠNG 4
Chương này trình bày kết quả phân tích bao gồm: Đánh giá độ tin cậy của thang đo thông qua hệ số Cronbach’s alpha. Phân tích EFA sau khi loại bỏ các biến không đạt yêu cầu thì có 5 nhân tố được rút ra và mô hình mới được hiệu chỉnh sau khi đặt tên cho biến mới gồm 5 nhân tố: môi trường kiểm soát, giám sát,hoạt động kiểm soát, đánh già rủi ro, thông tin truyền thông.
Phân tích hồi quy tuyến tính bội đã khẳng định như sau: sự hoàn thiện kiểm soát nội bộ chịu ảnh hưởng bới 5 yếu tố: môi trường kiểm soát, giám sát,hoạt động kiểm soát, đánh già rủi ro, thông tin truyền thông. Trong đó nhân tố có ảnh hưởng lớn nhất là môi trường kiểm soát.
CHƯƠNG 5 GIẢI PHÁP HOÀN THIỆN
KSNB thật sự cần thiết giúp Nhà trường đạt được mục tiêu đề ra. Qua khảo sát thực trạng tác giả nhận thấy HT KSNB tại Trường còn nhiều bất cập, thể hiện trong hầu hết các yếu tố cấu thành của hệ thống, chứng tỏ HT KSNB hiện tại còn thể hiện sự lỏng lẻo, yếu kém cần phải hoàn thiện.