CHƯƠNG 4 CÁC KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ BÀN LUẬN
4.2 KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU CHÍNH THỨC
4.2.5 Phân tích hồi quy tuyến tính
4.2.5.1. Xác định mơ hình hồi quy
Giả định mơ hình phân tích hồi quy là tuyến tính có dạng như sau HH = β0 + β1*TG + β2*KT + β3*HT + β4*CG
Trong đó, biến phụ thuộc “tính hữu hiệu hệ thống thơng tin kế tốn” là HH. Các biến độc lập Sự tham gia của người sử dụng hệ thống (TG), Kiến thức của quản lý (KT), Sự hỗ trợ từ nhà quản lý (HT), Hỗ trợ từ chuyên gia bên ngoài (CG). Các hệ số β0 là hệ số chặn, βi (i:1÷4): gọi là hệ số hồi quy riêng phần.
Bảng 4.8 Tóm tắt các tham số giải thích mơ hình
R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate Durbin-Watson
.85a .73 .73 .39 1.72
Ghi chú: a. Giá trị dự đoán: (Constant), TG, KT, HT, CG
b. Biến phụ thuộc HH
(Nguồn: Kết quả xử lý SPSS)
Từ bảng 4.8 cho thấy, các kết quả cơ bản của mơ hình được giải thích như sau
Hệ số tương quan R = 0.85, hệ số tương quan R2 = 0.73 và hệ số tương quan
R2 hiệu chỉnh là 0.73. Điều này cho thấy, 4 biến độc lập đã khảo sát giải thích được
73.0% về sự liên quan đến tính hữu hiệu của hệ thống thơng tin kế toán.
Hệ số Durbin Watson dùng để thực hiện kiểm tra tương quan chuỗi bậc nhất Nếu 1 < d < 3 thì kết luận mơ hình khơng có tự tương quan.
Nếu 0 < d < 1 thì kết luận mơ hình có tự tương quan dương. Nếu 3 < d < 4 thì kết luận mơ hình có tự tương quan âm.
82
Hệ số kiểm định Durbin-Watson = 1.72 nằm trong khoảng đảm bảo tin cậy (1-3), chưa vi phạm về hiện tượng đa cộng tuyến.
Để biết được sự khác biệt giữa các biến độc lập trong mơ hình, tiến hành phân tích phương sai. Kết quả kiểm định thống kê ANOVA theo bảng 4.8 như sau
Bảng 4.9. Kết quả phân tích ANOVA
Model Sum of Squares df Mean Square F Sig.
Regression 91.802 4 22.951 150.746 .000
Residual 32.885 216 .152
Total 124.688 220
a. Biến phụ thuộc: HH
b. Giá trị dự đoán: (Constant), TG, KT, HT, CG
(Nguồn: Kết quả xử lý SPSS)
Từ bảng 4.9 cho thấy, kết quả phân tích phương sai có sự khác nhau giữa các biến độc lập, giá trị F=159.908 >0 và sig < 0.05 cho thấy sự khác nhau độc lập có ý nghĩa thống kê. Vì vậy, bảng phân tích mơ hình hồi qui được xác lập.
Bảng 4.10 Kết quả ước lượng các tham số của mô hình hồi quy
Biến Hệ số hồi quy chưa
chuẩn hóa
Hệ số hồi quy đã chuẩn hóa
t Sig. Collinearity
Statistics
B Std. Error Beta Tolerance VIF
(Constant) -1.344 .197 -6.821 .000 TG .149 .026 .222 5.802 .000 .835 1.198 KT .416 .044 .347 9.504 .000 .916 1.092 HT .500 .042 .467 11.832 .000 .784 1.275 CG .294 .041 .263 7.142 .000 .904 1.106 a. Dependent Variable: HH (Nguồn: Kết quả xử lý SPSS)
Từ bảng 4.10 cho thấy, các hệ số ước lượng của biến Sự tham gia của người sử dụng hệ thống, Kiến thức của nhà quản lý, Sự hỗ trợ của nhà quản lý, và Sự tham gia của chun gia bên ngồi có hệ số chặn dương và có ý nghĩa thống kê. Để xác định thứ tự mức độ ảnh hưởng của các biến trong mơ hình, cần căn cứ vào hệ số β chuẩn hóa. Nếu trị tuyệt đối hệ số β chuẩn hóa của yếu tố nào càng lớn thì yếu tố đó ảnh hưởng càng cao. Và mơ hình được xác lập theo hồi qui bội.
83
Tính hữu hiệu hệ thống thông tin kế toán (HH) = 0.467* Sự hỗ trợ của nhà quản lý (HT) + 0.347* Kiến thức của nhà quản lý (KT) + 0.263*Sự tham gia của chuyên gia bên ngoài (CG) + 0.222* Sự tham gia của người sử dụng hệ thống (TG)
Dựa vào phương trình trên cho thấy mức độ ảnh hưởng của các nhân tố theo hệ số chặn. Giải thích về mối quan hệ giữa các biến như sau:
Sự hỗ trợ của nhà quản lý là nhân tố có mức ảnh hưởng lớn nhất đến Tính hữu hiệu hệ thống thơng tin kế tốn. Hệ số chuẩn hóa bằng 0.467 (>0),
Sig=0.000 cho thấy giữa nhân tố Sự hỗ trợ của nhà quản lý và Tính hữu hiệu hệ
thống thơng tin kế tốn có mối quan hệ cùng chiều, đồng thời có ý nghĩa là với điều kiện không thay đổi, khi mức độ Sự hỗ trợ của nhà quản lý tăng lên một đơn vị thì Tính hữu hiệu hệ thống thơng tin kế tốn tăng lên 0.467 đơn vị tương ứng
Kiến thức của nhà quản lý là nhân tố có mức ảnh hưởng lớn thứ hai đến
Tính hữu hiệu hệ thống thơng tin kế tốn. Hệ số chuẩn hóa bằng 0.347 (>0),
Sig=0.000 cho thấy giữa nhân tố Kiến thức của nhà quản lý và Tính hữu hiệu hệ
thống thơng tin kế tốn có mối quan hệ cùng chiều, đồng thời có ý nghĩa là với điều kiện không thay đổi, khi mức độ Kiến thức của nhà quản lý tăng lên một đơn vị thì Tính hữu hiệu hệ thống thơng tin kế tốn tăng lên 0.347 đơn vị tương ứng
Sự tham gia của chun gia bên ngồi là nhân tố có mức độ ảnh hưởng thứ
ba đến Tính hữu hiệu hệ thống thơng tin kế tốn. Hệ số chuẩn hóa bằng 0.263 (>0), Sig=0.000 cho thấy giữa nhân tố Sự tham gia của chun gia bên ngồi và
Tính hữu hiệu hệ thống thơng tin kế tốn có mối quan hệ cùng chiều, đồng thời
có ý nghĩa là với điều kiện không thay đổi, khi mức độ Sự tham gia của chuyên
gia bên ngoài tăng lên một đơn vị thì Tính hữu hiệu hệ thống thơng tin kế toán
tăng lên 0.263 đơn vị tương ứng
Sự tham gia của người sử dụng hệ thống là nhân tố có mức ảnh hưởng thấp nhất đến Tính hữu hiệu hệ thống thơng tin kế tốn. Hệ số chuẩn hóa bằng
0.222 (>0), Sig=0.000 cho thấy giữa nhân tố Sự tham gia của người sử dụng hệ
thống và Tính hữu hiệu hệ thống thơng tin kế tốn có mối quan hệ cùng chiều, đồng thời có ý nghĩa là với điều kiện khác không thay đổi, khi mức độ Sự tham gia
84
của người sử dụng hệ thống tăng lên một đơn vị thì Tính hữu hiệu hệ thống thơng tin kế tốn tăng lên 0.222 đơn vị tương ứng
Nhìn chung, mơ hình hồi quy 4 biến cho phép đánh giá tác động riêng của từng biến độc lập lên biến phụ thuộc trong khi các biến độc lập khác không đổi. Đây là ưu điểm của mơ hình hồi quy bội trong phân tích số liệu vì trong thực tế rất khó để giữ các biến ở trạng thái khơng đổi nhưng với mơ hình có nhiều biến, điều kiện này được đặt ra để phân tích ảnh hưởng của từng nguyên nhân khác nhau của các biến độc lập đến kết quả là sự biến thiên của biến phụ thuộc (tính hữu hiệu hệ thống thơng tin kế tốn). Đây là cơ sở để đưa ra những khuyến nghị giải quyết vấn đề cần thiết liên quan đến chiến lược xây dựng hệ thống thơng tin kế tốn.
4.2.5.2. Kiểm định mơ hình và hiện tượng đa cộng tuyến
Từ bảng 4.8 và bảng 4.10, kết quả các tham số phân tích hồi qui có mức độ phù hợp để xác lập mơ hình có sự kiểm định khoa học thống kê (Gujarati & Porter, 2009).
- Tất cả hệ số tương quan giữa các biến độc lập đều < 80%. - Hệ số kiểm định Durbin-Watson = 1.723, trong khoảng (1, 3) - Hệ số phóng đại phương sai (VIF) < 10
- Độ chấp nhận của biến (Tolerance) > (1- R2)
Vì vậy, tồn bộ các hệ số trên thỏa điều kiện cho phép khơng có hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập.
85
4.2.5.3. Phân tích các giả định hồi quy
Kết quả phân tích phân dư qua biểu đồ phân tán phần dư giữa phần dư chuẩn hóa với giá trị dự đốn chuẩn hóa. Kết quả trình bày hình 4.7 như sau:
Hình 4.7 Mô tả sự phân tán của phần dư chuẩn hóa
(Nguồn: Kết quả xử lý SPSS)
Về giả định trong việc chọn mơ hình hồi qui tuyến tính, tiến hành mơ tả mức độ phân tác phần dư qua biểu đồ phân tán Scatterplot cho tập dữ liệu. Từ hình 4.7 cho thấy, các phần tử không theo trật tự hay quy luật cụ thể, điều này bằng chứng cho các giả định tương quan tuyến tính có phù hợp với nghiên cứu đã áp dụng.
86
Hình 4.8. Biểu đồ phân tích phần dư để kiểm tra các giả định
(Nguồn: Kết quả xử lý SPSS)
Từ hình 4.8 cho thấy, biểu đồ phác họa giá trị quan sát phần dư và giá trị kỳ vọng dựa theo luật phân phối chuẩn. Các giá trị của phần dư đã tập trung quanh đường chuẩn, mức độ phân tán thấp, có thể khẳng định các dữ liệu thu được ổn định đủ tin cậy và giá trị phần dư tuân theo luật phân phối chuẩn. Điều này đủ điều kiện cho việc chọn mơ hình hồi qui tuyến tính.
87
Từ hình 4.9 cho thấy, các dữ liệu đã có mơ tả sự tập trung hình thành đỉnh chóp, tập hợp tất cả các giá trị mơ tả hình quả chuông theo luật phân phối chuẩn. Các giá trị trung bình ước lượng gần 0, độ lệch chuẩn tương ứng 0.991 gần bằng 1. Theo lý thuyết thống kê thì các giá trình trung bình mơ tả bằng 0, giá trị phương sai thì ổn định cho các biến, các giá trị liên tục của phần dư khơng có tương quan (đối chiếu hình 4.7).