CHƯƠNG 4 : KẾT QUẢ NGHIẾN CỨU VÀ BÀN LUẬN
4.3. HỒI QUY TUYẾN TÍNH
4.3.1 XÂY DỰNG PHƯƠNG TRÌNH HỒI QUY TUYẾN TÍNH TỪ DỮ LIỆU CỦA MẪU
Mơ hình hồi quy tuyến tính được xây dựng có dạng: Y= B0 + Bi*Xi Trong đó:
Xi là trị quan sát thứ I của biến độc lập
Y là giá trị dự đốn ( hay giá trị lí thuyết) thứ I của biến phụ thuộc
B0 và Bi: là hệ số hồi qui, phương pháp được dùng để xác định B0 và Bi là phương pháp OLS – phương pháp bình phương nhỏ nhất.
Mối quan hệ giữa biến độc lập với chất lượng thông tin BCTC phường/xã
Môi trường pháp lí Mơi trường chính trị Mơi trường kinh tế
Đào tạo bồi dưỡng nhân viên Môi trường giáo dục Môi trường văn hóa Hệ thống thơng tin tại
đơn vị
Chất lượng thơng tin BCTC
Phương trình đường thẳng có dạng:
CL= B0 + B1*PL + B2*CT + B3*KT + B4*GD + B5*VH + B6*ĐTBD + B7*HTTT+ε
Tác giả kí hiệu như sau:
- CL: Đặc tính chất lượng thơng tin BCTC phường/xã (Y) - PL: Môi trường pháp lý(X1)
- CT: Mơi trường chính trị(X2) - KT: Môi trường kinh tế (X3) - GD: Môi trường giáo dục (X4) - VH: Mơi trường văn hóa (X5)
- ĐTBD: Đào tạo bồi dưỡng nhân viên (X6)
- HTTT: Hệ thống thơng tin kế tốn tại đơn vị (X7) - ε: sai số
4.3.2 Kiểm định hệ số tương quan
Trước khi đi vào kiểm định mơ hình nghiên cứu bằng phân tích hồi quy tuyến tính bội, ta xem xét sự tương quan giữa các biến độc lập và phụ thuộc.
Dữ liệu dùng trong phân tích hồi quy tương quan được người nghiên cứu lựa chọn là dữ liệu chuẩn hóa (được xuất ra từ phần mềm SPSS sau q trình phân tích nhân tố khám phá). Để xác định mối quan hệ nhân quả giữa các biến trong mơ hình, bước đầu tiên ta cần phân tích tương quan giữa các biến xem thử có mối liên hệ tuyến tính giữa biến độc lập và biến phụ thuộc hay khơng. Kết quả của phần phân tích này dù khơng xác định được mối quan hệ nhân quả giữa biến phụ thuộc và biến độc lập nhưng nó đóng vai trị làm cơ sở cho phân tích hồi qui. Các biến phụ thuộc và biến độc lập có tương quan cao với nhau báo hiệu sự tồn tại của mối quan hệ tiềm ẩn giữa hai biến. Đồng thời, việc phân tích tương quan cịn làm cơ sở để dị tìm sự vi phạm giả định của phân tích hồi qui tuyến tính: các biến độc lập có tương quan cao với nhau hay hiện tượng đa cộng tuyến.
Bảng 4.12: Ma trận tương quan giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc
(Nguồn phân tích dữ liệu – Phụ lục số 4.11)
Hệ số tương quan luôn nằm trong khoảng từ -1 đến 1, lấy giá trị tuyệt đối, nếu từ 0.4 đến 0.6 thì tương quan trung bình , lớn hơn 0.6 là tương quan chặt chẽ và càng gần 1 thì mối quan hệ càng chặt, nếu nhỏ hơn 0.3 thì mối quan hệ là lỏng.
Bảng 4.12 cho thấy 7 biến độc lập có hệ số tương quan cùng chiều với biến phụ thuộc. Ta thấy rằng, các hệ số tương quan giữa biến độc lập và biến phụ thuộc đều có ý nghĩa (sig<0.05), do vậy các biến độc lập đưa vào phân tích hồi qui là phù hợp. Như vậy, giữa các thang đo đo lường mức độ đặc tính chất lượng thơng tin kế tốn trong mơ hình nghiên cứu có mối tương quan tuyến tính với nhau. Vì thế, sẽ khơng xuất hiện đa cộng tuyến trong phân tích hồi quy.
Bên cạnh đó, kết quả phân tích cũng cho thấy mức tương quan tuyến tính giữa từng thang đo trên với thang đo đặc tính chất lượng thơng tin kế tốn, trong đó mối quan hệ tương quan cao nhất là giữa thang đo đặc tính chất lượng thơng tin kế tốn và Mơi trường pháp lí với giá trị bằng 0.662.