Model Summary(b) Model R R2 R2 điều ch nh Std. Error of the Estimate Change Statistics Durbin- Watson R Square Change F Change df1 df2 Sig. F Change 1 .786a .642 .621 .114709 .542 101.237 6 99 .000 1.905
a Biến độc lập: (Constant), AGE, ROA, CFO, SIZE, OUST, LEV b Biến phụ thuộc: BCTC
(Nguồn: Phân tích dữ liệu – phụ lục số 4)
Bảng 4.3 cho thấy, giá trị hệ số R2
là 0.642> 0.5, do vậy, đây là mơ hình thích hợp để sử dụng đánh giá mối quan hệ giữa biến CLBCTC của các DNNVV sử dụng th ngồi kế tốn tại TP.HCM và các biến độc lập: Thời gian thuê ngoài DVKT của doanh nghiệp; Quy mô doanh nghiệp; Tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản; Dòng tiền từ HĐKD của doanh nghiệp; Địn bẩy tài chính; Tuổi doanh nghiệp.
Mặt khác, giá trị hệ số xác định R2 điều chỉnh là 0.621, nghĩa là mơ hình hồi quy tuyến tính đã xây dựng phù hợp với dữ liệu 62,1%. Nói cách khác, 62.1% sự biến thiên của CLBCTC của các DNNVV sử dụng thuê ngồi kế tốn tại TP.HCM phụ thuộc vào 6 biến độc lập, với mức ý nghĩa 5%.
4.2.3 Kiểm định độ phù hợp của mơ hình hồi qui tuyến tính bội
Kiểm định F về tính phù hợp của mơ hình hồi quy tuyến tính tổng thể. Kiểm định này cho chúng ta biết biến CLBCTC của các DNNVV sử dụng th ngồi kế tốn tại TP.HCM có tƣơng quan tuyến tính với tồn bộ các biến độc lập hay không.
Giả thuyết H0 là: 1 = 2 = 3 =4 =5 =6 = 0 Kiểm định F và giá trị Sig.
Nếu giả thuyết H0 bị bác bỏ, có thể kết luận các biến đốc lập trong mơ hình có thể giải thích đƣợc sự thay đổi của biến phụ thuộc, điều này đồng nghĩa mơ hình xây dựng phù hợp với tập dữ liệu các biến.