CHƯƠNG 4 : KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN
4.5 Kiểm định hồi quy tương quan
4.5.1 Phương pháp đánh giá mối liên hệ tuyến tính giữa các nhân tố trong mơ hình hồi quy tuyến tính bội trong mơ hình hồi quy tuyến tính bội
Để xác định tầm quan trọng tương đối của từng biến độc lập trong mơ hình hồi quy tuyến tính bội cần chú ý hai vấn đề
Vấn đề 1: Được giải đáp bằng cách nhìn vào hệ số tương quan giữa các biến độc lập, trị tuyệt đối của hệ số tương quan càng lớn thì liên hệ tuyến tính càng mạnh. Và điều này cũng đúng khi dùng hệ số Beta để đánh giá liên hệ tuyến tính.
thuộc rất khó đánh giá. Và ảnh hưởng này làm hệ số hồi quy riêng phần của 1 biến độc lập thay đổi về độ lớn. Như vậy dùng hệ số B hay hệ số Beta đều khơng thích hợp để giải thích tầm quan trọng tương đối của các biến (Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005). Khi đó để xác định tầm quan trọng của các biến khi chúng được sử dụng cùng với những biến khác trong mơ hình ta dùng hệ số tương quan từng phần và tương quan riêng (Part and Partial correltions).
Mơ hình hồi quy tuyến tính bội (dạng chuẩn hóa) được biểu diễn như sau: Y = β1*X1+β2*X2+β3*X3
Y: Chất lượng kiểm toán (QUA)
β: Là hệ số đã chuẩn hóa
X1: Tính độc lập (IND)
X2: Kinh nghiệm (EXP)
X3: Tinh thần trách nhiệm (RES)
Đồng thời, tác giả đưa ra các giả thuyết nhằm kiểm định về các nhân tố ảnh hưởng đến CLKT như sau:
Bảng 4.13 Giả thuyết nghiên cứu
Giả thuyết Nội dung
H1 Tính độc lập có ảnh hưởng đến CLKT (+)
H2 Kinh nghiệm của KTV ảnh hưởng đến CLKT (+)
H3 Tinh thần trách nhiệm của KTV có ảnh hưởng đến CLKT (+)
4.5.2 Kết quả hồi quy
Áp dụng phân tích hồi quy tuyến tính bội vào mơ hình với phương pháp phân tích được lựa chọn là đưa vào một lượt (Enter), ta thu được các bảng sau:
Bảng 4.14 Bảng tóm tắt chạy mơ hình hồi quy R Hệ số xác định – R2 Hệ số xác định hiệu chỉnh – R2 hiệu chỉnh Sai số chuẩn của ước lượng Chỉ số Durbin- Watson 0,781a 0,610 0,604 0,59858 1,749
Biến độc lập: IND, EXP, RES Biến phụ thuộc: QUA
Đánh giá độ phù hợp của mơ hình: Để đánh giá sát hơn mức độ phù hợp của mơ
hình hồi quy tuyến tính bội, tác giả sử dụng hệ số R2 hiệu chỉnh. Kết quả bảng 4.10 cho thấy hệ số R2 hiệu chỉnh = 0,604 > 0,5 chứng tỏ độ phù hợp của mơ hình là tương đối cao. Có nghĩa là các biến độc lập giải thích được 60,4% sự thay đổi của biến phụ thuộc “Chất lượng kiểm tốn”, cịn 39,6% là do sai số ngẫu nhiên hoặc các nhân tố khác ngồi mơ hình.
Tiếp theo, ta xem xét bảng hệ số phương trình hồi quy và thống kê đa cộng tuyến và mức ý nghĩa, mức độ ảnh hưởng của từng nhân tố. Đồng thời, xem xét các điều kiện nhằm đảm bảo hiện tượng đa cộng tuyến không xảy ra.
Bảng 4.15 Bảng chạy trọng số hồi quy
Coefficientsa Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. Collinearity Statistics B Std.
Error Beta Tolerance VIF
1 (Constant) -.099 .207 -.476 .634
IND .387 .054 .381 7.173 .000 .687 1.456
EXP .214 .061 .176 3.531 .001 .781 1.281
RES .405 .054 .403 7.565 .000 .686 1.458
Bảng 4.15 cho thấy hệ số phóng đại phương sai (VIF) của từng nhân tố có giá trị nhỏ hơn 2, độ chấp nhận của các biến đều > 0,0001 chứng tỏ mơ hình hồi quy khơng vi phạm hiện tượng đa cộng tuyến (các biến độc lập có tương quan chặt chẽ với nhau).
Bảng kết quả hồi quy cũng cho thấy:
Thứ nhất: IND có giá trị Sig =0,0< 0,05 nên IND tương quan có ý nghĩa với QUA với độ tin cậy 95%.
Thứ hai: EXP có giá trị Sig= 0,00< 0,05 nên EXP tương quan có ý nghĩa với QUA với độ tin cậy 95%.
Thứ ba: RES có giá trị Sig =0,009< 0,05 nên RES tương quan có ý nghĩa với QUA với độ tin cậy 95%.
Thứ tư: Các biến độc lập X (IND, EXP, RES) có hệ số β>0 chứng tỏ có ảnh hưởng thuận chiều với biến Y (QUA). Do đó, ta chấp nhận giả thuyết H1, H2, H3 và kết luận biến “Tính độc lập”, “Kinh nghiệm” và “Tinh thần trách nhiệm” trong mơ hình này thức sự ảnh hưởng đến “Chất lượng kiểm toán”.
Như vậy, các biến độc lập X1, 2, 3 có liên hệ tuyến tính với biến phụ thuộc Y và hồn tồn phù hợp với mơ hình. Từ đó, ta có phương trình hồi quy với hệ số beta chuẩn hóa như sau:
Y = 0,381X1 + 0,176X2 + 0,403X3
Hệ số β chuẩn hóa được sử dụng nhằm so sánh được mức độ ảnh hưởng của biến độc lập X đối với biến phụ thuộc Y. Nhìn vào phương trình (1) ta có thể thấy biến X3 “Tinh thần trách nhiệm” ảnh hưởng nhiều nhất đến “Chất lượng kiểm tốn”, kế đến là biến X1 “Tính độc lập” và cuối cùng là biến X2 “Kinh nghiệm”.
Kết quả mơ hình nghiên cứu cho thấy R2 hiệu chỉnh là 0,604. Như vậy, 60,4% chất lượng kiểm tốn giải tích bởi 3 yếu tố là: Tính độc lập, kinh nghiệm và tinh thần trách nhiệm của kiểm tốn viên.
Mơ hình các nhân tố ảnh hưởng được khái quát như sau:
Từ phương trình hồi quy tuyến tính chất lượng kiểm toán, chúng ta có thể nhận thấy rằng:
Biến X1 “Tính độc lập” có hệ số tương quan chuẩn hóa là 0,381 quan hệ cùng chiều với biến phụ thuộc Y “Chất lượng kiểm toán”. Trong điều kiện các biến cịn lại khơng đổi thì nếu biến X1 tăng thêm 1 đơn vị thì biến Y sẽ tăng thêm 0,381 đơn vị.
Biến X2 “Kinh nghiệm” có hệ số tương quan chuẩn hóa là 0,176 quan hệ cùng chiều với biến phụ thuộc Y “Chất lượng kiểm toán”. Trong điều kiện các biến cịn lại khơng đổi thì nếu biến X2 tăng thêm 1 đơn vị thì biến Y sẽ tăng thêm 0,176 đơn vị.
Biến X3 “Tinh thần trách nhiệm” có hệ số tương quan chuẩn hóa là 0,403 quan hệ cùng chiều với biến phụ thuộc Y “Chất lượng kiểm toán”. Trong điều kiện các biến cịn lại khơng đổi thì nếu biến X3 tăng thêm 1 đơn vị thì biến Y sẽ tăng thêm 0,403 đơn vị.