CHƢƠNG 4 : KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.3 Phân tích hồi quy
4.3.1. Phƣơng trình hồi quy tuyến tính
Phát hiện từ bƣớc nghiên cứu trƣớc về các nhân tố ảnh hƣởng đến quyết định lựa chọn dịch vụ kế toán và kết quả phân tích EFA cho thấy các nhân tố lợi ích, trình độ chuyên môn, giá phí, thƣơng hiệu, thái độ, độ tin cậy ảnh hƣởng đến quyết định lựa chọn dịch vụ kế toán.
Phƣơng trình hồi quy:
Y = βLI + β2TĐCM + β3GP + β4TH + β5TĐ +β6ĐTC + ε Trong đó:
Biến LI: Lợi ích
Biến TĐCM: Trình độ chuyên môn Biến GP: Giá phí
Biến TH: Thƣơng hiệu Biến TĐ: Thái độ Biến ĐTC: Độ tin cậy ε : hệ số nhiễu
β: hệ số hồi quy
Y: quyết định lựa chọn dịch vụ kế toán
Kết quả cho thấy mô hình có độ phù hợp đạt yêu cầu (R2=0,78). Hệ số R2 hiệu chỉnh (Adjusted Square) trong mô hình này là 0,78 nghĩa là mô hình hồi quy tuyến tính đã xây dựng phù hợp với tập dữliệu đến mức 78%. Điều này cũng có nghĩa là có 78% sự biến thiên quyết định lựa chọn dịch vụ kế toán đƣợc giải thích chung bởi 6 biến độc lập trong mô hình.
Bảng 4.15: Kiểm tra độ phù hợp của mô hình Mô hình Hệ sốR Hệ sốR2 Hệ số R Mô hình Hệ sốR Hệ sốR2 Hệ số R 2 - hiệu chỉnh Sai số chuẩn của ƣớc lƣợng 1 .886a .785 .780 .265
(Nguồn: tính toán từ chương trình SPSS)
a. Biến độc lập: ĐTC, TĐ, LI, TĐCM, TH, GP b. Biến phụ thuộc: LCDVKT
Kiểm định F về tính phù hợp của mô hình hồi quy tuyến tính tổng thể. Kiểm định này cho chúng ta biết biến phụ thuộc có tƣơng quan tuyến tính với toàn bộ các biến độc lập hay không.
Giả thuyết H0 là: β1 = β2 = β3 = β4 = β5 = 0. Kiểm định F và giá trị sig.
Nếu giả thuyết H0 bị bác bỏ, chúng ta có thể kết luận các biến đốc lập trong mô hình có thể giải thích đƣợc sự thay đổi của biến phụ thuộc, điều này đồng nghĩa mô hình xây dựng phù hợp với tập dữ liệu các biến.
Bảng 4.16: Bảng phân tích ANOVA ANOVAa ANOVAa Mô hình Tổng bình phƣơng Bậc tự do Trung bình bình phƣơng F Sig. 1 Hồi quy 62.806 6 10.468 148.587 .000b Phần dƣ 17.189 244 .070 Tổng 79.995 250
(Nguồn: tính toán từ chương trình SPSS)
a. Biến phụ thuôc: LCDVKT
b. Biến độc lập: ĐTC, TĐ, LI, TĐCM, TH, GP
Kết quả từ bảng 4.16, cho thấy giá trị Sig = .000(< 0.05) chứng tỏ rằng mô hình hồi quy xây dựng là phù hợp với bộ dữ liệu thu thập đƣợc, và các biến đƣa vào
đều có ý nghĩa về mặt thống kê với mức ý nghĩa 5% nên bác bỏ giả thuyết H0. Điều này có ý nghĩa là các biến độc lập trong mô hình có tƣơng quan tuyến tính với biến phụ thuộc, tức là sự kết hợp của các biến độc lập có thể giải thích đƣợc sự thay đổi của biến phụ thuộc. Mô hình hồi quy tuyến tính bội đƣợc xây dựng phù hợp và có thể sử dụng đƣợc.
Bảng 4.17: Bảng kết quả hồi quy
Mô hình
Hệ số chƣa chuẩn hóa Hệ số chuẩn hóa tstat Sig. Thống kê đa cộng tuyến Beta Sai số chuẩn Beta Hệ số Tolerance Hệ số VIF 1 (Constant) -.184 .148 -1.239 .217 LI .077 .031 .089 2.526 .012 .715 1.398 TĐCM .114 .034 .116 3.362 .001 .734 1.363 GP .441 .038 .487 11.588 .000 .499 2.005 TH .153 .035 .160 4.362 .000 .655 1.527 TĐ .022 .027 .027 .836 .404 .830 1.205 ĐTC .242 .038 .253 6.426 .000 .567 1.762
(Nguồn: tính toán từ chương trình SPSS)
a. Biến phụ thuộc: LCDVKT
Nhìn vào bảng kết quả hồi quy ta thấy hệ số Sig của 5 nhân tố độc lập LI, TĐCM, GP, TH, ĐTC đều< 5% và hệ số phóng đại phƣơng sai VIF rất thấp (<2) điều này chứng tỏ hiện tƣợng đa cộng tuyến không xảy ra với các biến độc lập, nhƣng có nhân tố độc lập TĐ có hệ số Sig = 0.404 > 5% nên bị loại khỏi phƣơng trình hồi quy.
Phương trình hồi quy:
Quyết định lựa chọn dịch vụ kế toán = 0,089 lợi ích + 0,116 trình độ chuyên môn + 0,487 giá phí + 0,16 thương hiệu + 0,253 độ tin cậy
Để so sánh mức độ ảnh hƣởng từng nhân tố độc lập đối với quyết định lựa
chọn dịch vụ kế toán ta căn cứ vào hệ số Beta chuẩn hóa. Theo đó, nhân tố nào có
trọng số Beta chuẩn hóa càng lớn có nghĩa là nhân tố đó ảnh hƣởng càng mạnh đến biến phụ thuộc. Ta thấy, ở phƣơng trình hồi quy, trong 5 nhân tố ảnh hƣởng đến quyết định lựa chọn dịch vụ kế toán thì nhân tố giá phí ảnh hƣởng mạnh nhất đến sự lựa chọn dịch vụ kế toán với Beta = 0,487; nhân tố độ tin cậy ảnh hƣởng mạnh thứ hai với hệ số Beta = 0.253; nhân tố thƣơng hiệu ảnh hƣởng mạnh thứ ba với hệ số Beta = 0.16; nhân tố tiếp theo trình độ chuyên môn ảnh hƣởng thứ tƣ với hệ số Beta = 0.116; nhân tố lợi ích ảnh hƣởng thấp nhất với hệ số Beta = 0,089.
4.4. Kiểm định các giả thiết cần thiết trong mô hình phân tích hồi quy 4.4.1 Kiểm định giả thuyết về ý nghĩa của các hệ số hồi quy
