CHƯƠNG 4 : KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN
4.5. Phân tích hồi quy đa biến
4.5.2. Phân tích hồi quy
Kết quả của phân tích hồi quy được sử dụng để xem xét sự tác động giữa các biến độc lập lên biến phụ thuộc. Mối quan hệ đồng biến hay nghịch biến được thể hiện thơng qua phương trình hồi quy có dạng như sau:
Tính hữu hiệu của hệ thống KSNB(KSNB) = o + 1 x MT + 2 x ĐG + 3 x KS
+ 4 xTT + 5 x GS +
(Với: o: hằng số hồi quy, i: trọng số hồi quy, : sai số)
Kết quả phân tích hồi quy ( bảng 4.9):
Đánh giá độ phù hợp của mơ hình: Phân tích được thực hiện bằng phương pháp Enter. Các biến được đưa vào cùng một lúc để xem biến nào được chấp nhận. (chi tiết được đính kèm tại phụ lục ).
Kết quả cho thấy mơ hình hồi quy đưa ra kết quả tương đối phù hợp với
mức ý nghĩa 0,05. Hệ số R2 hiệu chỉnh = 0,50 có nghĩa là có 50,7% biến thiên
của biến phụ thuộc KSNB – tính hữu hiệu của hệ thống kiểm sốt nội bộ được giải
thích bởi biến thiên của các biến độc lập: mơi trường kiểm sốt, đánh giá rủi ro,
hoạt động kiểm sốt, thơng tin truyền thơng, giám sát. Cịn lại 49,3% biến thiên
của tính hữu hiệu của hệ thống kiểm sốt nội bộ được giải thích bởi các nhân tố khác chưa được xem xét đến trong mơ hình.
Bảng 4.9.Kết quả hệ số hồi quy sử dụng phương pháp Enter
Mơhình
Hệ số hồi quy chưa chuẩn hóa
Hệ số hồi quy chuẩn hóa T Sig. Thống kê đa cộng tuyến Beta Sai số
chuẩn Beta Dung
sai VIF Hằng số 2,844 1,251 2,273 0,024 MT_TONG 0,057 0,026 0,118 2,188 0,030 0,879 1,137 ĐG_TONG 0,215 0,041 0,276 5,297 0,000 0,936 1,068 KS_TONG 0,207 0,027 0,394 7,535 0,000 0,929 1,076 TT_TONG 0,163 0,026 0,332 6,328 0,000 0,924 1,083 GS_TONG 0,190 0,036 0,271 5,340 0,000 0,983 1,017
(Nguồn: Xử lý dữ liệu trên phần mềm SPSS )
Tính hữu hiệu của hệ thống KSNB(KSNB) = 2,844 + 0,057MT + 0,215ĐG + 0,207KS + 0,163TT + 0,190GS + 1,251
Nhận xét:Từ bảng 4.10, những nhân tố có mức ý nghĩa sig< 0,05 tương đương
với độ tin cậy 95% và tiêu chuẩn kiểm định giá trị tuyệt đối > 2 thì nhân tố
đó được chấp nhận. Nghĩa là nhân tố đó có tác động đến tính hữu hiệu của hệ thống KSNB. Từ bảng trên cho thấy có năm nhân tố thỏa mãn điều kiện là: mơi
trường kiểm sốt, đánh giá rủi ro, hoạt động kiểm sốt, thơng tin truyền thơng, giám sát và tính hữu hiệu của hệ thống kiểm sốt nội bộ.
Liên quan đến việc xem xét hiện tượng đa cộng tuyến, để kiểm tra hiện tượng này, hệ số phóng đại phương sai VIF (Variance Inflation Factor) được sử dụng. Theo Hair & cộng sự (2010):
VIF < 3: khơng có vấn đề (not a problem)
VIF > 5; khả năng tồn tại vấn đề rất cao (very likely problem)
VIF > 10; chắc chắn có vấn đề (definitely problem)
Như vậy, theo bảng hệ số hồi quy (bảng 4.9), hệ số VIF của các biến độc lập có giá trị từ 1,068 đến 1,137, tất cả đều nhỏ hơn 3. Vì vậy có thể kết luận mơ hình khơng xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến.
Kết quả phương trình hồi quy:
Tính hữu hiệu của hệ thống KSNB(KSNB) = 2,844 + 0,057MT + 0,215ĐG + 0,207KS + 0,163TT + 0,190GS + 1,251
Nhận xét chung về kết quả phân tích hồi quy:
em xét ở mức ý nghĩa 5%, nhân tố mơi trường kiểm sốt, đánh giá rủi ro, hoạt động kiểm sốt, thơng tin truyền thơng, giám sát có tác động đồng biến với tính hữu hiệu của hệ thống kiểm sốt nội bộ.