Kết quả phân tích hồi qui bội

Một phần của tài liệu (LUẬN văn THẠC sĩ) các nhân tố ảnh hưởng đến ý định sử dụng phần mềm kế toán của các doanh nghiệp nhỏ và vừa (Trang 59 - 62)

Mơ hình

Hệ số hồi qui chưa chuẩn hóa

Hệ số hồi qui đã chuẩn

hóa T Sig.

Thống kê đa cộng tuyến

B Std. Error Beta Tolerance VIF

1 Hằng số 1.145 .156 7.358 .000

NL .220 .032 .317 6.813 .000 .804 1.243 AH .188 .040 .216 4.665 .000 .811 1.232 HQ .273 .032 .397 8.556 .000 .808 1.237

(Nguồn: Kết quả xử lý bằng phần mềm SPSS)

4.5.4 Kiểm tra các giả định hồi qui

Giả định liên hệ tuyến tính: giả định này sẽ được kiểm tra bằng biểu đồ

phân tán scatter cho phần dư chuẩn hóa (Standardized residual) và giá trị dự đốn chuẩn hóa (Standardized predicted value). Kết quả tại hình 4.1 cho thấy phần dư phân tán ngẫu nhiên qua đường thẳng qua điểm 0, không tạo thành một hình dạng nào cụ thể nào. Như vậy, giả định liên hệ tuyến tính được đáp ứng.

Giả định phương sai của sai số không đổi: kiểm định tương quan hạng

Spearman (bảng số 5, phụ lục 6) cho thấy giá trị sig của các biến : nỗ lực mong đợi (NL); ảnh hưởng xã hội (AH) và hiệu quả mong đợi (HQ) với giá trị tuyệt đối của phần dư (ABSRES1) lần lượt là 0.909; 0.209; 0.948 đều lớn hơn 0.05, nghĩa là phương sai của sai số không đổi. Như vậy, giả định phương sai của sai số không đổi không bị vi phạm.

Giả định khơng có tương quan giữa các phần dư: Kết quả nhận được từ

bảng 4.10 cho thấy đại lượng thống kê Durbin-Watson có giá trị là 1.959, nằm trong khoảng từ 1 đến 3, nên chấp nhận giả thuyết khơng có sự tương quan chuỗi bậc nhất trong mơ hình.

Giả định phần dư có phân phối chuẩn: kiểm tra biểu đồ phân tán của phần dư hình 4.2 cho thấy phân phối phần dư xấp xỉ chuẩn (trung bình mean gần bằng 0 và độ lệch chuẩn Std= 0.99476 gần bằng 1). Như vậy, giả định phần dư có phân phối chuẩn khơng bị vi phạm. Như vậy, mơ hình hồi qui bội đáp ứng được tất cả các giả định.

Hình 4.2: Biểu đồ tần số Histogram

Tương tự, biểu đồ P-P Plot như hình 4.3 cho thấy rằng các biến quan sát không phân tán quá xa đường thẳng kỳ vọng nên ta có thể khẳng định rằng giả thuyết phân phối chuẩn không bị vi phạm.

Hình 4.3: Phân phối của phần dư quan sát 4.5.5 Kiểm định độ phù hợp mơ hình và hiện tượng đa cộng tuyến. 4.5.5 Kiểm định độ phù hợp mơ hình và hiện tượng đa cộng tuyến.

Kiểm định độ phù hợp của mơ hình

Hệ số R² điều chỉnh là thước đo sự phù hợp được sử dụng cho tình huống hồi quy tuyến tính bội vì nó khơng phụ thuộc vào độ lệch phóng đại của hệ số R². Kết quả phân tích hồi qui bội (bảng 4.10) cho thấy R² điều chỉnh (Adjusted R Square) bằng 0.501 (chi tiết trong bảng số 2, phụ lục 6), nghĩa là mức độ phù hợp của mơ hình là 50.1%.

Bảng 4.10: Tóm tắt mơ hình (Model Summaryb)

Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate Durbin-Watson 1 .712a .507 .501 .42414 1.959 (Nguồn: Kết quả xử lý bằng phần mềm SPSS)

Kết quả nhận được từ bảng ANOVAb tại bảng 4.11 (chi tiết xem bảng số 3, phụ lục 6) cho thấy trị thống kê F với giá trị Sig. rất nhỏ (= 0.000 < 0.05) cho thấy sẽ an toàn khi bác bỏ giả thuyết Ho. Như vậy, có thể kết luận rằng mơ hình hồi qui bội thỏa mãn các điều kiện đánh giá và kiểm định độ phù hợp cho việc rút ra các kết quả nghiên cứu.

Một phần của tài liệu (LUẬN văn THẠC sĩ) các nhân tố ảnh hưởng đến ý định sử dụng phần mềm kế toán của các doanh nghiệp nhỏ và vừa (Trang 59 - 62)

Tải bản đầy đủ (PDF)

(122 trang)