CHƯƠNG 4 : KẾT QUẢ VÀ BÀN LUẬN
4.3 Kiểm định mô hình và giả thuyết nghiên cứu
4.3.2 Phân tích hồi quy tuyến tính bội
Hàm hồi quy tuyến tính bội 05 nhân tố liên quan đến cung cấp dịch vụ kiểm toán ảnh hưởng tới chất lượng kiểm toán sẽ được đưa vào chạy hồi quy có dạng như sau:
Mức độ phù hợp của mơ hình
Chất lượng kiểm tốn = β0 + β1* Quy mơ và giá phí kiểm tốn+ β2* Năng lực và thuộc tính cá nhân của KTV + β3* Kiểm soát chất lượng bên trong + β4* Phạm vi dịch vụ phi kiểm tốn + β5* Tính chun sâu trong các lĩnh vực kiểm toán (với β1, β2, β3, β4, β5 là các hệ số hồi quy riêng của từng nhân tố).
Áp dụng phân tích hồi quy tuyến tính bội vào mơ hình với phương pháp phân tích đưa vào một lượt (enter). Ta thu được bảng tóm tắt các hệ số sau:
Bảng 4.5 Tóm tắt các hệ số về mức độ phù hợp của mơ hình
Mơ hình R2 R2 hiệu chỉnh Kiểm định F Sig Durbin-Watson
1 0,700 0,693 104,878 0,000 1,863
Nguồn: Phụ lục 12 – Phân tích hồi quy tuyến tính bội
Để đánh giá mức độ phù hợp của mơ hình, tác giả sử dụng hệ số R2 và R2 hiệu chỉnh. Kết quả phân tích hồi quy có hệ số R2 là 0,7, như vậy mơ hình nghiên cứu đã xây dựng phù hợp với tập dữ liệu đến 70%. Ngoài ra kết quả cũng cho thấy R2 hiệu chỉnh (Adjusted R Square) bằng 69,3%. Như vậy, 69,3% thay đổi của Chất lượng kiểm toán được giải thích bởi 05 biến độc lập.
Kiểm định F sử dụng trong bảng phân tích phương sai là một phép kiểm định giả thuyết về độ phù hợp của mô hình tuyến tính tổng thể. Nó xem biến phụ thuộc có liên hệ tuyến tính với tồn bộ tập hợp các biến độc lập hay không. Kết quả nhận được cho thấy trị số thống kê F = 104,878 (bảng 4.5), với mức ý nghĩa Sig.= 0,000 < 0,05.
Như vậy, có thể kết luận mơ hình hồi quy tuyến tính bội phù hợp với tập dữ liệu và có thể sử dụng được.
Hiện tượng Đa cộng tuyến
Tác giả sử dụng Hệ số phóng đại phương sai VIF (Variance inflation factor) để xem xét vấn đề đa cộng tuyến.
Hệ số phóng đại phương sai VIF của các biến độc lập đều bằng 1, nhỏ hơn 10 (Xem Phụ lục 12. Phân tích hồi quy tuyến tính bội). Vì vậy các biến độc lập khơng có quan hệ chặt chẽ với nhau nên khơng có hiện tượng đa cộng tuyến.
Hiện tượng Tự tương quan
Đại lượng thống kê Durbin-Watson (d) dùng để kiểm định tự tương quan trong mơ hình, với dU < d < 4 - dL là mơ hình khơng tự tương quan (kết quả tốt).
Dựa vào kết quả ở bảng 4.5, ta thấy trị số d là 1,863. Với biến độc lập là 5, quy mô mẫu là 231, mức ý nghĩa 0,05, tra bảng thống kê Durbin-Watson, ta có: dL= 1,718, dU= 1,820.
Như vậy, 4-dL = 4 – 1,718 = 2,282. Do đó, dU < d < 4-dL (1,820 < 1,863 < 2,282). Vì vậy, khơng có hiện tượng tự tương quan trong phần dư.
Kết quả phân tích hồi quy (Phụ lục 12 – Phân tích hồi quy tuyến tính bội)
Hệ số Beta (β) dùng để đánh giá mức độ quan trọng của biến độc lập ảnh hưởng đến chất lượng kiểm toán. Hệ số β của nhân tố nào càng cao thì mức độ ảnh hưởng đến chất lượng dịch vụ càng mạnh.
Kết quả phân tích hồi quy (Phụ lục 12) cho thấy các biến độc lập đều có hệ số Beta (β) dương, nên các nhân tố trong mơ hình hồi quy ảnh hưởng tỷ lệ thuận đến CLKT và 05 biến độc lập này đều có sig < 0,05 có ý nghĩa thống kê. Như vậy các giả thuyết H01, H02, H04, H05, H06, H07, H08 trong mơ hình nghiên cứu đều được chấp nhận.
Các nhân tố tác động đến Chất lượng kiểm tốn được thể hiện qua phương trình hồi quy tuyến tính sau:
Như vậy, hệ số β của biến Quy mơ và giá phí kiểm tốn là 0,553 cao nhất, vậy chất lượng kiểm toán bị tác động mạnh nhất bởi Quy mơ và giá phí kiểm tốn của DNKT. Hệ số β của biến Phạm vi dịch vụ phi kiểm toán là 0,162 thấp nhất nên Phạm vi dịch vụ phi kiểm toán tác động yếu nhất đến chất lượng kiểm toán. Các biến Kiểm soát
chất lượng bên trong và Tính chuyên sâu trong các lĩnh vực kiểm tốn có mức độ tác
động tới chất lượng kiểm toán gần bằng nhau. Biến Năng lực và thuộc tính cá nhân
của KTV tác động khá mạnh đến chất lượng kiểm toán với hệ số β là 0,500.
Kết quả nghiên cứu này trùng với đánh giá của các chuyên gia về mức độ ảnh hưởng của các nhân tố đối với CLKT (Phụ lục 5 – Bảng tổng hợp ý kiến khảo sát chuyên gia).