CHƯƠNG 4 : KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ BÀN LUẬN
4.2 Kết quả nghiên cứu định lượng
4.2.4 Kết quả phân tích mơ hình hồi quy
4.2.4.1 Phân tích tương quan
Bảng 4.4. Phân tích tương quan giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập
MT DG HD TT GS CT HH MT Pearson Correlation 1 -.255** .198** .095 .103 -.029 .497** Sig. (2-tailed) .000 .000 .094 .069 .606 .000 DG Pearson Correlation -.255** 1 -.197** -.023 .038 -.033 .071** Sig. (2-tailed) .000 .000 .686 .509 .565 .000 HD Pearson Correlation .198** -.197** 1 .470** .045 .091 .564** Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .427 .107 .000 TT Pearson Correlation .095 -.023 .470** 1 .162** .134* .637** Sig. (2-tailed) .094 .686 .000 .004 .018 .000 GS Pearson Correlation .103 .038 .045 .162** 1 .040 .430** Sig. (2-tailed) .069 .509 .427 .004 .477 .000 CT Pearson Correlation -.029 -.033 .091 .134* .040 1 .333** Sig. (2-tailed) .606 .565 .107 .018 .477 .000 HH Pearson Correlation .497** .071** .564** .637** .430** .333** 1 Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 .000 .000
* và ** tương ứng với mức ý nghĩa 5% và 1%
(Nguồn: Kết quả điều tra khảo sát và tính tốn của tác giả)
Kết quả phân tích tương quan từ bảng 4.4 cho thấy 6 biến độc lập bao gồm: Mơi trường kiểm sốt, Đánh giá rủi ro, Hoạt động kiểm sốt, Thơng tin và truyền thông, Giám sát và Thể chế chính trị đều có tương quan dương với yếu tố Sự hữu hiệu của hệ thống kiểm soát nội bộ với mức ý nghĩa thống kê 1% đúng với các giả thiết của mơ hình nghiên cứu mà tác giả đã đề xuất ở chương 2. Trong đó, yếu tố Thơng tin và truyền thơng có mức độ tương quan cao nhất với Sự hữu hiệu của hệ thống kiểm sốt nội bộ có hệ số
tương quan là 0.637. Yếu tố Đánh giá rủi ro có mức độ tương quan thấp nhất với hệ số là 0.071.
4.2.4.2 Phân tích hồi quy
Tác giả sử dụng phương pháp phân tích hồi quy tuyến tính đa biến với phương pháp chọn biến đồng thời (enter) để đánh giá mức độ ảnh hưởng của từng biến độc lập đến biến phụ thuộc trong mơ hình nghiên cứu tác giả đã đề xuất ở chương 2. Kết quả hồi quy được thể hiện chi tiết trong bảng 4.5.
Bảng 4.5. Kết quả phân tích mơ hình hồi quy
Các biến độc lập
Hệ số hồi quy chưa chuẩn hóa
Hệ số hồi quy chuẩn hóa t Sig. Thống kê đa cộng tuyến B Độ lệch
chuẩn Beta Dung sai VIF
(Constant) -.061 .094 -.653 .514 MT .192 .010 .437 19.810 .000 .898 1.113 DG .188 .017 .249 11.331 .000 .902 1.109 HD .182 .014 .318 12.998 .000 .730 1.369 TT .166 .011 .371 15.347 .000 .747 1.338 GS .160 .012 .291 13.635 .000 .959 1.042 CT .131 .010 .269 12.697 .000 .977 1.024
(Nguồn: Kết quả điều tra khảo sát và tính tốn của tác giả)
Từ bảng 4.5 có thể thấy, cả 6 yếu tố độc lập đều có ảnh hưởng cùng chiều đối với yếu tố phụ thuộc Sự hữu hiệu của hệ thống kiểm soát nội bộ với mức ý nghĩa thống kê 1% (Sig. các yếu tố đều là 0.000). Trong đó yếu tố có ảnh hưởng mạnh nhất đến Sự hữu hiệu của hệ thống kiểm sốt nội bộ là Mơi trường kiểm sốt với hệ số hồi quy 0.437. Các yếu tố cịn lại có mức độ ảnh hưởng từ cao đến thấp đối với Sự hữu hiệu của hệ thống kiểm sốt nội bộ bao gồm: Thơng tin và truyền thơng, Hoạt động kiểm sốt, Giám sát, Thể chế
chính trị và Đánh giá rủi ro với hệ số hồi quy lần lượt là: 0.371, 0.318, 0.291, 0.269 và 0.249.
Phương trình hồi quy của các biến với hệ số hồi quy ở dạng chuẩn hóa như sau:
HH = 0.437 MT + 0.249 DG + 0.318 HD + 0.371 TT + 0.291 GS + 0.269 CT
4.2.4.3 Kết quả kiểm định mơ hình hồi quy
Kiểm định R2 hiệu chỉnh và hệ số Durbin-Watson (DW)
Bảng 4.6 thể hiện giá trị R2 hiệu chỉnh và hệ số DW lần lượt là 0.864 và 1.971.
Điều đó có nghĩa là mơ hình có khả năng giải thích 86.4% sự biến thiên của biến phụ thuộc Sự hữu hiệu của hệ thống kiểm soát nội bộ. Đồng thời, hệ số DW 1.971 có giá trị gần bằng 2 cho thấy khơng có sự tự tương quan chuỗi bậc nhất nên dữ liệu nghiên cứu được thu thập là tốt và phù hợp với mơ hình.
Bảng 4.6. Bảng tóm tắt mơ hình hồi quy
Model R R Square Adjusted R
Square Std. Error of the Estimate Durbin-Watson
1 .931 .867 .864 .13633 1.971
(Nguồn: Kết quả điều tra khảo sát và tính tốn của tác giả)
Kiểm định F trong ANOVA
Bảng 4.7 thể hiện kết quả kiểm định F trong ANOVA nhằm đánh giá sự phù hợp của mơ hình so với tổng thể nghiên cứu. Kết quả cho thấy giá trị sig của kiểm định F = 0.0000, nhỏ hơn 0,05 thì mơ hình hồi quy tuyến tính được xây dựng phù hợp với tổng thể, mẫu nghiên cứu có thể đại diện cho tổng thể.
Bảng 4.7. Đánh giá sự phù hợp của mơ hình so với tổng thể Mơ hình Tổng bình phương df Bình phương trung bình F Mức ý nghĩa (sig) Hồi quy 36.869 6 6.145 330.602 .000b Phần dư 5.669 305 .019 Tổng 42.538 311
Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến trong mơ hình
Kiểm định hệ số VIF được dùng để kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến. Kết quả của kiểm định này được thể hiện trong bảng 4.5. Hệ số VIF của các biến độc lập đều nhỏ hơn 2 và nằm trong khoảng từ 1.024 đến 1.369 phù hợp với tiêu chuẩn của nghiên cứu có sử dụng mơ hình và bảng câu hỏi thang đo Likert. Do đó mơ hình nghiên cứu khơng vi phạm hiện tượng đa cộng tuyến.
Kiểm định phân phối chuẩn của phần dư
Nếu phần dư khơng tn theo giả định phân phối chuẩn thì mơ hình nghiên cứu có thể được sử dụng khơng đúng, phương sai không phải là hằng số hay số lượng phần dư không đủ nhiều để phân tích (Hồng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005). Trong kiểm định này, tác giả sử dụng hai dạng biểu đồ để đánh giá về phân phối chuẩn của phần dư là biểu đồ Histogram và P-P Plot được thể hiện trong hình 4.1 và 4.2.
Hình 4.1. Biểu đồ tần số của phần dư chuẩn hóa
Biểu đồ ở hình 4.1. cho thấy đường cong phân phối chuẩn được đặt chồng lên biểu đồ tần số. Đường cong này có dạng hình chng, phù hợp với dạng đồ thị của phân phối chuẩn. Giá trị trung bình Mean rất nhỏ gần bằng 0, độ lệch chuẩn là 0.990 gần bằng 1, do đó phân phối phần dư xấp xỉ chuẩn. Do đó, có thể kết luận giả định phần dư có phân phối chuẩn khơng bị vi phạm.
Hình 4.2. Biểu đồ P – P Plot về phân phối chuẩn của phần dư
(Nguồn: Kết quả điều tra khảo sát và tính tốn của tác giả)
Ngồi cách kiểm tra bằng biểu đồ Histogram, thì P-P Plot cũng là một dạng biểu đồ được sử dụng phổ biến giúp nhận diện sự vi phạm giả định phần dư có phân phối chuẩn. Với biểu đồ P – P Plot được thể hiện ở hình 4.2, các điểm phân vị trong phân phối của phần dư tập trung thành một đường chéo nếu phần dư có phân phối chuẩn. Hay nói các khác, các chấm trịn tập trung thành dạng một đường chéo thì khơng vi phạm giả định hồi quy về phân phối chuẩn phần dư.
Kiểm định giả định phương sai sai số không đổi
tương quan Spearman ABSRES MT DG HD TT GS CT ABSR ES Correlation Coefficient 1.000 .027 .020 -.001 .008 .057 -.029 Sig. (2-tailed) . .639 .727 .980 .891 .313 .609 MT Correlation Coefficient .027 1.000 -.251** .232** .086 .084 .001 Sig. (2-tailed) .639 . .000 .000 .128 .137 .982 DG Correlation Coefficient .020 -.251** 1.000 -.194** .013 .040 -.029 Sig. (2-tailed) .727 .000 . .001 .818 .487 .608 HD Correlation Coefficient -.001 .232** -.194** 1.000 .480** .035 .101 Sig. (2-tailed) .980 .000 .001 . .000 .533 .075 TT Correlation Coefficient .008 .086 .013 .480** 1.000 .131* .125* Sig. (2-tailed) .891 .128 .818 .000 . .021 .028 GS Correlation Coefficient .057 .084 .040 .035 .131* 1.000 -.007 Sig. (2-tailed) .313 .137 .487 .533 .021 . .898 CT Correlation Coefficient -.029 .001 -.029 .101 .125* -.007 1.000 Sig. (2-tailed) .609 .982 .608 .075 .028 .898 .
* và ** tương ứng với mức ý nghĩa 5% và 1%
(Nguồn: Kết quả điều tra khảo sát và tính tốn của tác giả)
Sig mối tương quan Spearman giữa trị tuyệt đối phần dư chuẩn hóa với từng biến độc lập đều lớn hơn 0.05, do đó kết quả kiểm định phương sai của sai số thay đổi khơng có ý nghĩa thống kê. Như vậy, giả định phương sai của sai số không đổi không bị vi phạm.