Coefficientsa Mơ hình Hệ số chƣa chuẩn hóa Hệ số chuẩn hóa tstat Sig.
Thống kê đa cộng tuyến
Beta Sai số
chuẩn Beta Tolerance Hệ số Hệ số VIF
1 (Constant) 1.442 .243 5.924 .000 QM .114 .021 .328 5.452 .000 .983 1.017 NL .097 .019 .321 5.204 .000 .939 1.065 CL .075 .019 .238 3.840 .000 .927 1.078 VH .080 .016 .309 5.132 .000 .984 1.016 CP .089 .033 .164 2.686 .008 .953 1.050 TD .174 .027 .386 6.356 .000 .965 1.037 a. Dependent Variable: VD
(Nguồn: Phân tích dữ liệu qua SPSS)
Nhìn vào bảng kết quả hồi quy ta thấy hệ số Sig của 6 nhân tố độc lập QM, NT, CL, VH, CP, TD đều < 5% và hệ số phóng đại phƣơng sai VIF rất thấp (<2) điều này chứng tỏ hiện tƣợng đa cộng tuyến không xảy ra với các biến độc lập.
Phương trình hồi quy:
Để so sánh mức độ ảnh hƣởng từng nhân tố độc lập đối với biến vận dụng BSC trong các cơng ty niêm yết TP.Hồ Chí Minh ta căn cứ vào hệ số Beta chuẩn hóa. Theo đó, nhân tố nào có trọng số Beta chuẩn hóa càng lớn có nghĩa là nhân tố đó ảnh hƣởng càng mạnh đến biến phụ thuộc. Ta thấy, ở phƣơng trình hồi quy, trong 6 nhân tố ảnh hƣởng đến Vận dụng BSC trong các công ty niêm yết TP.Hồ Chí Minh thì nhân tố trình độ nhân viên kế toán ảnh hƣởng mạnh nhất đến Vận dụng BSC trong đánh giá thành quả hoạt động các công ty niêm yết TP.Hồ Chí Minh với Beta = 0,368; nhân tố Quy mô công ty ảnh hƣởng mạnh thứ hai với hệ số Beta = 0.328; nhân tố Nhận thức của nhà quản lý về BSC ảnh hƣởng mạnh thứ ba với hệ số Beta = 0.321; nhân tố tiếp theo Văn hóa cơng ty ảnh hƣởng thứ tƣ với hệ số Beta = 0.309; nhân tố Chiến lƣợc kinh doanh ảnh hƣởng thứ năm với hệ số Beta = 0,238 và ảnh hƣởng cuối cùng là nhân tố Chi phí tổ chức BSC với hệ số Beta = 0,164.
4.5. Kiểm định các giả thuyết cần thiết trong mơ hình phân tích hồi quy 4.5.1. Kiểm định giả thuyết về ý nghĩa của các hệ số hồi quy.
Có 6 nhân tố đƣợc đề xuất trong mơ hình, và có 6 nhân tố có mối quan hệ tuyến tính với biến vận dụng BSC trong các cơng ty niêm yết tại TP.Hồ Chí Minh. Vì vậy, cần thiết phải kiểm định giả thuyết về ý nghĩa của các hệ số hồi quy này để đi đến kết luận mối quan hệ và mức độ tác động của các nhân tố trên.
Giả thuyết:
H0 là: β1 = β2 = β3 = β4 = β5 = β6 = 0 H1 là: β1 = β2 = β3 = β4 = β5 = β6 ≠ 0 Với mức ý nghĩa α = 5%
Kiểm định giả thuyết về ý nghĩa các hệ số hồi quy, trong Bảng 4.19, các giá trị t tƣơng ứng với sig < 0.05. Vì vậy, bác bỏ giả thuyết H0 và kết luận rằng các biến độc lập quy mô công ty, nhận thức của nhà quản lý về BSC, chiến lƣợc kinh doanh,
văn hóa cơng ty, chi phí tổ chức BSC, trình độ nhân viên kế toán ảnh hƣởng đến vận dụng BSC trong các cơng ty niêm yết tại TP.Hồ Chí Minh.
4.5.2. Kiểm định hiện tƣợng đa cộng tuyến
Cộng tuyến và trạng thái trong đó các biến độc lập có tƣơng quan chặt chẽ với nhau. Vấn đề của hiện tƣợng đa cộng tuyến là chúng cung cấp cho mơ hình những thơng tin giống nhau rất khó tách rời ảnh hƣởng của từng biến độc lập đến biến phụ thuộc. Nó làm tăng độ lệch chuẩn của các hệ số hồi quy và làm giảm giá trị thống kê t của kiểm định ý nghĩa của chúng nên các hệ số có khuynh hƣớng kém ý nghĩa hơn khi khơng có đa cộng tuyến. Để xem xét hiện tƣợng đa cộng tuyến ta phải tính độ chấp nhận của biến (Tolerance) và hệ số phóng đại phƣơng sai VIF (Variance inflation factor - VIF).
Kết quả đo lƣờng ta thấy độ chấp nhận của biến khá cao, tuy nhiên hệ số phóng đại phƣơng sai VIF rất thấp (<2), điều này chứng tỏ hiện tƣợng đa cộng tuyến không xảy ra với các biến độc lập (bảng 4.19)
4.5.3. Kiểm định về phân phối chuẩn của phần dƣ
Mơ hình hồi quy tuyến tính chỉ thực sự phù hợp với các dữ liệu quan sát khi phần dƣ có phân phối chuẩn với trung bình bằng 0 và phƣơng sai không đổi. Cách này thực hiện bằng cách xây dựng biểu đồ Histogram và biểu đồ P– P Plot.
Kết quả trong biểu đồ tần số Histogram cho thấy một đƣờng cong phân phối chuẩn đặt chồng lên biểu đồ tần số. Với độ lệch chuẩn Std.Dev = 0,979 và Mean = 0 (phụ lục 5: kết quả nghiên cứu), ta có thể kết luận rằng: giả thuyết phân phối chuẩn có phần dƣ khơng bị vi phạm. Để củng cố cho kết luận này, chúng ta xem thêm biểu đồ P-P Plot của phần dƣ chuẩn hóa, các điểm quan sát khơng phân tán xa đƣờng chéo kỳ vọng, nên ta có thể kết luận giả thuyết phân phối chuẩn của phần dƣ không bị vi phạm.
4.5.4. Kiểm định về tính độc lập của phần dƣ
Đại lƣợng thống kê Durbin - Watson (d) có thể dùng để kiểm định tƣơng quan của các sai số liên quan.
Giả thuyết H0: Hệ sô tƣơng quan tổng thể của các phần dƣ bằng 0.
Đại lƣợng d có giá trị từ 0 đến 4. Nếu các phần dƣ khơng có tƣơng quan chuỗi bậc nhất với nhau, giá trị d sẽ gần bằng 2. Kết quả cho thấy d đƣợc chọn rơi vào miền chấp nhận giả thuyết không có tƣơng quan chuỗi bậc nhất (d = 1,821 gần bằng 2) (bảng 4.20). Do vậy, giả định về tính độc lập của sai số không bị vi phạm.