CHƯƠNG 4 : KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ BÀN LUẬN
4.4. Kết quả nghiên cứu
4.4.2.2. Kết quả phân tích hồi quy đa biến về tác động của hệ thống KSNB
hữu hiệu QTRR tại các DN du lịch Khánh Hòa
Với các bước tiến hành đã được trình bày ở chương 3, kết quả kiểm định độ phù hợp của mơ hình, dị tìm vi phạm giả định, và hệ số hồi quy cụ thể như sau:
- Kết quả Kiểm định độ phù hợp của mơ hình thơng qua Kiểm định F trong bảng phân tích phương sai, với giả thiết Ho: Tất cả các biến độc lập đều không tác động đến biến phụ thuộc (hay hệ số beta đều bằng 0). Nếu Sig <0,05, bác bỏ Ho.
Bảng 4.19. Kết quả phân tích phương sai
Mơ hình Tổng bình phương df Bình phương trung bình F Sig. Hồi quy 31.102 8 3.888 19.057 .000 Số dư 35.294 173 .204 Tổng 66.396 181 Dự báo: (Hằng số), X8, X3, X5, X1, X2, X4, X7, X6 Biến phụ thuộc Y
(Nguồn: Dữ liệu khảo sát của tác giả, trích từ phụ lục 10) Kết quả phân tích Phương sai cho thấy giá trị Sig = 0,000 <0,05 nên chúng ta bác bỏ giả thiết Ho, nghĩa là có thể khẳng định kết hợp các biến hiện có trong mơ hình có thể giải thích được sự thay đổi của Y, điều này có nghĩa mơ hình chúng ta xây dựng phù hợp với tập dữ liệu.
- Giả định liên hệ tuyến tính: Biểu đồ Scatterplot cho thấy phần dư được phân tán ngẫu nhiên và rải rác, khơng theo một hình dạng nào, do đó giả định khơng bị vi phạm (Xem phụ lục 10)
- Giả định về phân phối chuẩn của phần dư:
Nhìn vào biểu đồ tần số Histogram ta thấy, phần dư có giá trị trung bình gần bằng 0 và độ lệch chuẩn gần bằng 1, đồng thời thỏa điều kiện đồ thị Q-Q plot với các điểm quan sát tập trung sát đường chéo với những giá trị kỳ vọng, do đó giả định phân phối chuẩn của phân dư không bị vi phạm (Xem phụ lục 10)
- Giả định về tính độc lập của sai số (khơng có tương quan giữa các phần dư): Hệ số Durbin – Watson bằng 1, 795 thỏa điều kiện nằm trong khoảng (1, 3) nên kết luận khơng có tương quan giữa các phần dư. Đồng thời hệ số R bình phương hiệu chỉnh bằng 0,444, nghĩa là mơ hình hồi quy đa biến đã xây dựng phù hợp với dữ liệu 44,4%, hay 8 bộ phận cấu thành nên hệ thống KSNB giải thích được 44,4% sự thay đổi của Tính hữu hiệu QTRR tại DN du lịch Khánh Hòa.
Bảng 4.20. Độ phù hợp của mơ hình và kiểm định tính độc lập của sai số
Mơ hình R R bình phương R bình hiệu chỉnh Sai số chuẩn của ước lượng
Thống kê thay đổi
Hệ số Durbin- Watson R bình thay đổi F thay đổi df1 df2 Sig F thay đổi 1 0,684 0,468 0,444 0,45167 0,468 19,057 8 173 0,00 1,795 Dự báo (Hằng số), X8, X3, X5, X1, X2, X4, X7, X6 Biến phụ thuộc Y
- Giả định khơng có mối tương quan giữa các biến độc lập
Bảng 4.21. Kết quả hệ số hồi quy
Mơ hình Hệ số chưa chuẩn hóa
Hệ số chuẩn hóa
t sig Thống kê đa cộng tuyến B Độ lệch
chuẩn
beta Tolerance VIF
Hằng số 1,488 0,233 6,394 0,000 X1 0,221 0,055 0,284 3,993 0,000 0,606 1.650 X2 0,035 0,047 0,051 0,740 0,460 0,653 1.533 X3 0,032 0,048 0,047 -0,660 0,510 0,611 1.635 X4 0,004 0,045 0,007 0,097 0,923 0,617 1.620 X5 0,103 0,041 0,169 2,522 0,013 0,686 1.457 X6 0,136 0,054 0,187 2,497 0,013 0,551 1.816 X7 0,162 0,056 0,212 2,893 0,004 0,570 1.756 X8 0,043 0,046 0,062 0,929 0,354 0,684 1.461
Theo bảng 4.21 các hệ số phóng đại phương sai VIF đều nhỏ hơn 2 (hệ số lớn nhất là 1,816), chứng tỏ mơ hình hồi quy khơng xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến.
Cuối cùng, dựa vào hệ số beta chuẩn hóa và Sig ở bảng 4.21 chúng ta thấy, có 4 yếu tố có tác động đến tính hữu hiệu QTRR (sig <0,05) với mức độ tác động theo thứ tự giảm dần như sau: X1 Môi trường nội bộ, X7 Thông tin và truyền thông, X6 Hoạt động kiểm soát, X5 Phản ứng với rủi ro. Đồng thời, hệ số beta chuẩn hóa của 4 yếu tố đều dương, chứng tỏ 4 yếu tố này có tác động thuận chiều với tính hữu hiệu QTRR.
Phương trình hồi quy đa biến chuẩn hóa như sau:
Y = 0,284*X1 + 0,169*X5 + 0,187*X6 + 0,212*X7
Trong đó Y: Tính hữu hiệu QTRR
X1: Mơi trường nội bộ X5: Phản ứng với rủi ro X6: Hoạt động kiểm sốt X7: Thơng tin và truyền thơng
4.4.3. Kết quả phân tích Ảnh hưởng các biến định tính đến Tính hữu hiệu QTRR.
Tác giả sử dụng phân tích phương sai ANOVA để xem xét các biến định tính có ảnh hưởng đến Tính hữu hiệu QTRR hay khơng. Theo Hồng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008), để thực hiện phân tích ANOVA, dựa vào những tiêu chuẩn sau:
- Sig của Kiểm định Levene >0,05
- Sig của phân tích ANOVA nếu >0,05 chứng tỏ dữ liệu quan sát chưa đủ điều kiện để khẳng định có sự khác biệt. Nếu sig ANOVA <0,05, chứng tỏ dữ liệu quan sát đủ điều kiện để khẳng định có sự khác biệt.