CHƯƠNG 4 : KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ BÀN LUẬN
4.2. Kết quả nghiên cứu
4.2.3.2. Phân tích mơ hình hồi quy và kiểm định giả thuyết
Kết quả phân tích tương quan cho thấy giữa các biến độc lập khơng có tương quan với nhau và biến phụ thuộc có mối tương quan tuyến tính với 5 biến độc lập, do đó tác giả đưa tất cả 5 biến độc lập này vào phân tích hồi quy.
a. Đánh giá độ phù hợp của mơ hình hồi quy
được minh chứng là hàm không giảm theo số biến độc lập được đưa vào mơ hình. Trong hồi quy đa biến thường dùng R-square điều chỉnh để đánh giá độ phù hợp của mơ hình vì nó khơng thổi phồng mức độ phù hợp của mơ hình. Đồng thời, cần kiểm tra hiện tượng tương quan bằng hệ số Durbin- Watson (thỏa điều kiện: 1<Durbin- Watson<3) và khơng có hiện tượng đa cộng tuyến, bằng hệ số phóng đại phương sai VIF (VIF <10). Hệ số Beta chuẩn hóa được dùng để đánh giá mức độ quan trọng của từng yếu tố, hệ số Beta chuẩn hóa của biến nào càng cao chứng tỏ mức độ tác động của yếu tố đó đến “tính hữu hiệu của hệ thống KSNB tại các bệnh viện công lập” càng mạnh.
Để thể hiện tính thuyết phục và độ tin cậy của kết quả phân tích hồi quy, tác giả kiểm định một số giả định như sau:
Kiểm định tính phù hợp của mơ hình và giả định về tính độc lập của sai số
(khơng có sự tương quan giữa các phần dư):
Bảng 4.13. Kiểm định tính phù hợp của mơ hình
Model Summaryb
Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate Durbin-Watson 1 .839a .703 .694 .215 1.898 a. Predictors: (Constant), DGRR, GS, HDKS, MTKS, TT b. Dependent Variable: KSNBHH Bảng 4.14. Bảng phân tích Anova ANOVAa
Model Sum of Squares df Mean Square F Sig.
1
Regression 17.182 5 3.436 74.410 .000b Residual 7.250 157 .046
b. Predictors: (Constant), DGRR, GS, HDKS, MTKS, TT
Kiểm định F sử dụng trong bảng phân tích phương sai là phép kiểm định giả thuyết về độ phù hợp của mơ hình hồi quy tuyến tính tổng thể. Mục tiêu của kiểm định này là cho chúng ta biết biến phụ thuộc có tương quan tuyến tính với tồn bộ biến độc lập hay không. Đặt giả thuyết H0: β1 = β2 = β3 =β4 =β5 = 0. Trong bảng kết quả phân tích Anova (bảng 4.15) ta thấy giá trị Sig. =0.000 <0.05, nên cho phép ta bác bỏ giả thuyết H0. Điều này có ý nghĩa là các biến độc lập trong mơ hình phù hợp với tập dữ liệu, nói cách khác là sự kết hợp giữa các biến độc lập có thể giải thích được sự thay đổi của biến phụ thuộc. Đồng thời, đại lượng hệ số Durbin-Watson (theo Bảng 4.14) = 1.898 (1<1.898<3) chứng tỏ khơng có sự tương quan giữa các phần dư, nghĩa là mơ hình hồi quy khơng vi phạm giả thuyết về tính độc lập của sai số.
Các phần dư có phân phối chuẩn:
Phần dư có thể khơng thể tuân theo phân phối chuẩn vì những lý do như: sử dụng sai mơ hình, phương sai khơng phải là hằng số, số lượng các phần dư không đủ nhiều để phân tích….Vì vậy chúng ta nên thử nhiều cách khảo sát khác nhau. Một cách khảo sát đơn giản nhất là xây dựng biểu đồ tần số các phần dư. (Trích Hồng Trọng & Chu
Nguyễn Mộng Ngọc,2008,tập 1, trang 228).
Trong nghiên cứu này, tác giả sử dụng biểu đồ tần số Histogram của các phần dư để kiểm tra giả định này.
Nhìn vào biểu đồ tần số Histogram ở trên, ta thấy phần dư có phân phối chuẩn với giá trị trung bình Mean = 0 và độ lệch chuẩn Std.Dev = 1.0000, do vậy giả thuyết phân phối chuẩn không bị vi phạm.
Phương sai của các phần dư không đổi
Quan sát đồ thị phân tán ta thấy phần dư phân tán ngẫu nhiên xung trong một vùng xung quanh đường đi qua tung độ 0 chứ khơng tạo thành một hình dạng nào. Như vậy giả định phương sai khơng đổi của mơ hình hồi quy khơng bị vi phạm.
Mơ hình khơng có hiện tượng đa cộng tuyến
Theo Bảng 4.15 thì mức ý nghĩa Sig. của 5 biến độc lập đều <0.05 cho thấy độ tin cậy khá cao. Đồng thời, các hệ số phóng đại phương sai VIF đều nhỏ hơn 10 (lớn nhất là 1.022), chứng tỏ mơ hình hồi quy khơng xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến.
Bảng 4.15. Bảng kết quả các trọng số hồi quy
Coefficientsa
Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients
t Sig. Collinearity Statistics
B Std. Error Beta Tolerance VIF
1 (Constant) -.753 .246 -3.064 .003 TT .281 .028 .435 9.899 .000 .978 1.022 MTKS .241 .031 .336 7.677 .000 .985 1.015 HDKS .243 .032 .330 7.576 .000 .994 1.006 DGRR .225 .019 .510 11.702 .000 .996 1.004 GS .231 .029 .347 7.951 .000 .991 1.009 a. Dependent Variable: KSNBHH
b. Kết quả phân tích hồi quy đa biến
Các kiểm định đã trình bày phía trên cho thấy các giả định của hàm hồi quy đa biến không bị vi phạm và mơ hình hồi quy đã xây dựng là phù hợp với tổng thể.
Trong bảng kiểm định tính phù hợp của mơ hình hồi quy ở trên (Bảng 4.14), ta thấy hệ số R2 đã hiệu chỉnh bằng 0.694 (69.4%), có nghĩa là mơ hình hồi quy đa biến đã xây dựng phù hợp với dữ liệu 69,4% hay nói cách khác 69,4% sự thay đổi Tính hữu hiệu của hệ thống KSNB tại bệnh viện công lập được giải thích bởi 05 biến: Mơi trường kiểm soát, đánh giá rủi ro, hoạt động kiểm sốt, thơng tin và truyền thơng, giám sát.
Căn cứ vào Bảng 4.15, ta có thể kết luận 5 biến độc lập đưa vào mơ hình hồi quy có quan hệ tuyến tính với biến phụ thuộc là kiểm sốt nội bộ hữu hiệu. Cụ thể là các biến Mơi trường kiểm sốt (β1 = 0.336, Sig. = 0.000 < 5%); Đánh giá rủi ro (β2 = 0.510, Sig. = 0.000 < 5%); Hoạt động kiểm soát (β1 = 0.330, Sig. = 0.000 <
5%); Thông tin và truyền thông (β1 = 0.435, Sig. = 0.000 < 5%) và Giám sát
(β1 = 0.347, Sig. = 0.000 < 5%).
Phương trình hồi quy đa biến chuẩn hóa được xác định như sau:
KSNBHH= 0.336*MTKS + 0.510*DGRR + 0.330*HDKS + 0.435*TT + 0.347*GS
Hệ số Beta của 05 yếu tố đều dương chứng tỏ cả 05 yếu tố này đều có ảnh hưởng tỷ lệ thuận đến tính hữu hiệu của hệ thống kiểm sốt nội bộ tại các bệnh viện cơng lập tỉnh Phú Yên. Tức là khi các yếu tố mơi trường kiểm sốt, đánh giá rủi ro, hoạt động kiểm sốt, thơng tin và truyền thơng, giám sát được thiết lập càng đầy đủ thì tính hữu hiệu của hệ thống kiểm sốt nội bộ càng tăng. Nếu so sánh mức độ tác động ảnh hưởng thì yếu tố Đánh giá rủi ro có mức ảnh hưởng mạnh nhất, ảnh hưởng mạnh thứ hai là yếu tố Thông tin và truyền thông, ảnh hưởng mạnh thứ ba là yếu tố Giám sát, tiếp theo là yếu tố Mơi trường kiểm sốt và cuối cùng có mức ảnh hưởng thấp nhất là yếu tố Hoạt động kiểm soát.
c. Kết quả kiểm định giả thuyết
Căn cứ vào kết quả phân tích mơ hình hồi quy đa biến ở trên, ta có kết quả kiểm định các giả thuyết được đề xuất trong chương 3 như sau:
Bảng 4.16. Bảng kết quả kiểm định các giả thuyết Giả Giả
thuyết Nội dung
Kết quả kiểm định
H1 Môi trường kiểm sốt tốt làm tăng tính hữu hiệu của hệ thống KSNB trong các bệnh viện công lập tỉnh Phú Yên
Chấp nhận
H2 Việc đánh giá rủi ro có ảnh hưởng tích cực đến tính hữu hiệu của hệ thống KSNB trong các bệnh viện công lập tỉnh Phú Yên
Chấp nhận
H3 Hoạt động kiểm soát chặt chẽ làm tăng tính hữu hiệu của hệ thống KSNB trong các bệnh viện công lập tỉnh Phú Yên
Chấp nhận
H4 Việc nâng cao chất lượng thơng tin và các q trình tuyền thơng góp phần làm tăng tính hữu hiệu của hệ thống KSNB trong các
của hệ thống KSNB trong các bệnh viện công lập tỉnh Phú Yên.