CHƢƠNG 3 : PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
4.3.4. Phân tích hồi quy tuyến tính bội
Phân tích hồi quy sẽ xác định mối quan hệ giữa biến phụ thuộc với các biến độc lập. Mơ hình phân tích hồi quy sẽ mơ tả hình thức của mối quan hệ và qua đ 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 h a 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 c th thay đổi từ 0 đến 1.
Ki m định ANOVA: đ ki m tra tính phù hợp của mơ hình với tập dữ liệu gốc. Nếu mức ý nghĩa của ki m định < 0.05 thì ta c th kết luận mơ hình hồi quy phù hợp với tập dữ liệu.
Căn cứ vào mơ hình đã đƣợc hiệu chỉnh sau khi phân tích nhân tố khám phá, ta có mơ hình hồi quy tuyến tính bội nhƣ sau:
= β0 + β1 * PL + β2 * KD + β3 * VH + β4 * NV + β5 * HNN + ε
Trong đó:
Biến phụ thuộc: Mức độ đánh giá chung của doanh nghiệp (Y)
Biến độc lập: Môi trư ng pháp lý (PL), Môi trư ng kinh doanh (KD), Mơi trư ng văn h a (VH), Trình độ nhân viên (NV), Vai trị của các tổ chức, hội nghề nghiệp kế tốn (HNN).
Bảng 4.2: Các thơng số thống kê của từng biến trong phƣơng trình
Hệ số hồi quy chƣa chuẩn hóa
Hệ số hồi quy chuẩn
hóa t Sig. VIF
B Sai số chuẩn Beta Hằng số -.579 .286 -2.021 .045 PL .313 .061 .309 5.117 .000 1.687 KD .263 .068 .232 3.867 .000 1.676 VH .261 .074 .204 3.528 .001 1.549 NV .142 .061 .137 2.320 .022 1.628 HNN .178 .052 .191 3.408 .001 1.455
Dựa vào bảng trên ta thấy:
Chỉ tiêu nhân tử ph ng đại phương sai (VIF) của tất cả các biến độc lập đều nhỏ hơn 10 nên hiện tượng đa cộng tuyến2
trong mơ hình được đánh giá khơng nghiêm trọng.
Phương trình hồi quy:
Y = 0.309 * PL + 0.232 * KD + 0.204 * VH + 0.137 * NV + 0.191 * HNN
Kết quả phân tích hồi quy cho thấy mức độ tác động của các biến theo thứ tự như sau: (dựa vào hệ số Beta):
[1] Môi trư ng pháp lý (PL) [2] Môi trư ng kinh doanh (KD) [3] Môi trư ng văn h a, xã hội (VH)
[4] Vai trò của các tổ chức, hội nghề nghiệp kế tốn (HNN) [5] Trình độ nhân viên (NV)
Đánh giá mức độ giải thích bởi các biến độc lập trong mơ hình
Hệ số R2 (R Square) = 0.651, điều này c nghĩa là 65.1% sự biến động của biến phụ thuộc sẽ được giải thích bởi các yếu tố là các biến độc lập đã được chọn đưa vào mơ hình.
Kiểm định độ phù hợp của mơ hình
Kết quả ki m định ANOVA với mức ý nghĩa sig = 0.000 cho thấy mơ hình hồi quy tuyến tính bội đã xây dựng phù hợp với tập dữ liệu và sử dụng được.