Mô hình Hệ số chưa chuẩn
hóa Hệ số chuẩn hóa t Mức ý nghĩa Sig. Thống kê cộng tuyến B Độ lệch chuẩn Beta Độ chấp nhận VIF 1 Hằng số - .209 - .139 .311 1.485 NL .256 .034 .318 7.462 .000 .761 1.313 DC .102 .034 .124 3.006 .003 .816 1.226 PTHH .388 .032 .485 12.00 .000 .849 1.178 TC .102 .035 .125 2.934 .004 .759 1.317 DU .198 .030 .260 6.654 .000 .907 1.103
Từ kết quả phân tích hồi quy tại bảng 4.17 có thấy hệ số phóng đại phương sai VIF của các biến độc lập có giá trị 1 < VIF < 2 (nếu mô hình có VIF vượt quá 2 thì mô hình có dấu hiệu của đa cộng tuyến; chỉ số độ chấp nhận của 5 biến trong mô hình đều lớn hơn 0.5 và giao động trong khoảng từ 0.759 đến 0.907 do đó có thể kết luận không có hiện tượng đa cộng tuyến. Giá trị mức ý nghĩa Sig. của các biến đều nhỏ hơn 0.05 chứng tỏ các biến độc lập của mô hình nghiên cứu đều có ý nghĩa thống kê.
Phương trình hồi quy thể hiện mối liên hệ và mức độ tác động của từng biến độc lập đối với biến phụ thuộc trong mô hình. Trên cơ sở kết quả phân tích hồi quy từ bảng 4.17, ta có phương trình hồi quy như sau:
SHL= 0.318NL + 0.124DC + 0.485PTHH + 0.125STC + 0.260DU
Từ phương trình hồi quy cho thấy SHL có quan hệ tuyến tính đối với các nhân tố TC, NL, DU, DC, PTHH. Trong đó yếu tố PTHH (Beta = 0.485) có ảnh hưởng mạnh nhất đến SHL của NNT về CLDV công theo cơ chế một cửa tại Cục Thuế Thành phố Hồ Chí Minh; tiếp đến lần lượt là các yếu tố NL (Beta = 0.318), yếu tố DU (Beta = 0.260), yếu tố TC (Beta = 0.125), yếu tố DC (Beta = 0.124). Các hệ số hồi quy mang dấu dương thể hiện các yếu tố trong mô hình hồi quy trên tác động tỷ lệ thuận chiều đến sự hài lòng của người nộp thuế.
4.6.2. Kiểm định phân phối chuẩn phần dư
Trong nghiên cứu này, tác giả sử dụng công cụ biểu đồ Histogram và biểu đồ Normal P-P Plot của phần mềm SPSS 26 để kiểm tra phân phối chuẩn phần dư.
4.6.2.1. Xây dựng biểu đồ tần số phần dư chuẩn hóa Histogram
Hình 4. 1: Biểu đồ Histogram
(Nguồn: kết quả tác giả xử lý số liệu SPSS)
Nhìn vào biểu đồ tần số Histogram tại hình 4.1, ta thấy đường cong phân phối chuẩn có dạng hình chuông được đặt chồng lên biểu đồ tần số, có giá trị trung bình Mean gần bằng 0, độ lệch chuẩn là 0.990 gần bằng 1, như vậy, có thể nói phân phối phần dư xấp xỉ chuẩn. Do đó có thể kết luận rằng: Giả thiết phân phối chuẩn của phần dư không bị vi phạm.
4.6.2.2. Xây dựng biểu đồ phần dư chuẩn hóa Normal P-P Plot
Ngoài cách kiểm tra bằng biểu đồ Histogram thì P-P Plot cũng là một dạng biểu đồ được sử dụng phổ biến giúp ta nhận diện sự vi phạm giả định phần dư chuẩn hóa.
Hình 4. 2: Biểu đồ Normal P-P Plot
(Nguồn: kết quả tác giả xử lý số liệu SPSS)
Biểu đồ xác xuất chuẩn P-P Plot tại hình 4.2 cho thấy các điểm phân vị trong phân phối của phần dư tập trung thành 1 đường chéo. Như vậy, giả định phân phối chuẩn của phần dư không bị vi phạm.
4.6.2.3. Xây dựng biểu đồ Scatterplot kiểm tra giả định liên hệ tuyến tính
Biểu đồ phân tán Scatterplot giữa các phần dư chuẩn hóa và giá trị dự đoán chuẩn hóa giúp ta tìm xem dữ liệu hiện tại có vi phạm giả định liên hệ tuyến tính hay không? Ta có giá trị phần dư chuẩn hóa (Standardized Residual) ở trục hoành và giá trị dự đoán chuẩn hóa (Predicted Value) ở trục tung.
Hình 4. 3: Biểu đồ Scatter
(Nguồn: kết quả tác giả xử lý số liệu SPSS)
Nhìn vào đồ thị phân tán giữa các phần dư chuẩn hóa và giá trị dự đoán chuẩn hóa tại hình 4.3, ta thấy phần dư chuẩn hóa phân bổ tập trung xung quanh đường tung độ 0, do vậy, giả định quan hệ tuyến tính không bị vi phạm. Từ đó, chấp nhận giả thiết có quan hệ tuyến tính giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc.
4.7. Kiểm định sự khác biệt
Mục đích của việc kiểm định nhằm xác định xem có sự khác biệt về SHL dựa trên các yếu tố khác nhau về đặc điểm nhân chủng học của những người được khảo sát, bao gồm: giới tính, độ tuổi, trình độ học vấn, cũng như sự khác nhau giữa các đối tượng người nộp thuế và tần suất liên hệ làm việc với bộ phận một cửa bằng kiểm định phương sai một yếu tố bằng Kiểm định T-test và Oneway ANOVA.
4.7.1. Sự khác biệt theo giới tính