6. Kết cấu của luận văn
4.7. Kiểm định mơ hình hồi quy
4.7.1. Kiểm định sự phù hợp của mơ hình
Kết quả phân tích ANOVA thể hiện trong bảng 4.12 cho thấy giá trị kiểm định F = 73.918 với Sig = 0.000 < 0.05 có ý nghĩa thống kê. Do đó, ta bác bỏ giả thuyết H0. Điều đó có nghĩa là các biến độc lập có liên hệ với biến phụ thuộc. Vì thế, mơ hình hồi quy là phù hợp với dữ liệu nghiên cứu.
Bảng 4.12 - Kết quả phân tích ANOVA (Nguồn: Xử lý từ SPSS) Mơ hình Tổng bình phương df Trung bình bình phương F Sig. 1 Hồi quy 107.532 5 21.506 73.918 .000b Phần dư 67.501 232 .291 Tổng 175.033 237 a. Dependent Variable: TH b. Predictors: (Constant), KT, CM, PL, HT, QM
4.7.2. Hiện tượng đa cộng tuyến
Để kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến, tác giả dựa vào hệ số phóng đại phương sai VIF. Kết quả ở bảng 4.11 cho thấy hệ số phóng đại phương sai VIF (Variance Inflation
Factor - VIF) là rất nhỏ (< 2). Điều này chứng tỏ các biến độc lập khơng có quan hệ
chặt chẽ với nhau nên không xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến. Như vậy, mối quan hệ giữa các biến độc lập sẽ không gây ảnh hưởng đáng kể đến kết quả giải thích của mơ hình hồi quy.
4.7.3. Mức độ giải thích của mơ hình
Bảng 4.13 – Mức độ giải thích của mơ hình (Nguồn: Xử lý từ SPSS)
Mode R R bình phương R bình phương
hiệu chỉnh Sai số chuẩn Durbin- Watson 1 .784a .614 .606 .53940 2.118
Kết quả bảng 4.12 cho thấy hệ số R bình phương hiệu chỉnh bằng 0.606 tức là mơ hình hồi quy tuyến tính bội đã xây dựng phù hợp với tập dữ liệu là 60.6%. Nói cách khác 60.6% biến phụ thuộc là Việc thực hiện công tác kế tốn để đáp ứng nhu cầu thơng tin
thống văn bản pháp lý, Trình độ chun mơn của người làm kế tốn, Cơ sở hạ tầng kế tốn, Quy mơ HTX Nơng nghiệp, Cơng tác kiểm tra kế toán.
4.7.4. Kiểm định phần dư của mơ hình
Tác giả tiến hành kiểm định phân dư bằng hình ảnh trực quan Hình 4.1. Kết quả cho thấy phần dư của mơ hình có dạng đồ thị hình chng úp xuống khá cân đối. Điều này cho thấy một đường cong phân phối chuẩn được đặt chồng lên biểu đồ tần số với phân phối phần dư xấp xỉ chuẩn (trung bình Mean = 0 và độ lệch chuẩn Std. Dev. = 0.989 tức là gần bằng 1). Do đó, giả thuyết phân phối chuẩn khơng bị vi phạm.
Ngoài ra, biểu đồ P-P plots (Hình 4.2) cũng thể hiện các điểm quan sát khơng phân tán quá xa so với đường thẳng kỳ vọng. Do đó, có thể kết luận giả thuyết về phân phối chuẩn của phần dư không bị vi phạm.
4.7.5. Kiểm định giả thuyết các sai số ngẫu nhiên của mơ hình có phương sai khơng đổi khơng đổi
Biểu đồ Scatterplot (Hình 4.3) thể hiện các sai số hồi quy phân bố gần như đều về hai phía của đường trung bình (trung bình của các sai số bằng 0) và không theo một quy luật nhất định nào. Như vậy, giả thuyết sai số của mơ hình hồi quy khơng đổi là hồn toàn phù hợp.