Phân tích mơ hình hồi quy 2

Một phần của tài liệu (LUẬN văn THẠC sĩ) mối quan hệ giữa khoảng cách kỳ vọng kiểm toán và chất lượng quyết định cho vay – bằng chứng thực nghiệm từ khu vực ngân hàng tại thành phố hồ chí minh (Trang 69 - 71)

CHƢƠNG 4 : KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU

4.3. Phân tích hồi quy

4.3.2. Phân tích mơ hình hồi quy 2

Để tiến hành phân tích hồi quy, tác giả xem xét mối tương quan tuyến tính giữa các biến thơng qua ma trận hệ số tương quan (xem Bảng 4.8).

Bảng 4.8: Ma trận hệ số tƣơng quan giữa AEG và LDQ

AEG LDQ AEG

Tương quan Pearson 1 -.639** Sig. (2 chiều) .000

N 108 108

LDQ

Tương quan Pearson -.639** 1

Sig. (2 chiều) .000

N 108 108

Ghi chú: ** Tương quan có ý nghĩa ở mức 0.01 (2 chiều)

Nguồn: xử lý dữ liệu trên SPSS

Kết quả phân tích hệ số tương quan giữa các biến cho thấy tương quan giữa Chất lượng quyết định cho vay (LDQ) với biến độc lập AEG là -0.639. Nghĩa là biến LDQ có mối quan hệ tuyến tính với biến độc lập AEG. Vì vậy biến độc lập này có thể đưa vào mơ hình để giải thích cho biến chất lượng quyết định cho vay (LDQ).

Tác giả tiếp tục phân tích hồi quy bằng SPSS với phương pháp ENTER (đồng thời). Giá trị của các nhân tố được dùng để chạy hồi quy là giá trị trung bình của các biến đo lường đã được kiểm định Cronbach alpha và EFA. Kết quả hồi quy được trình bày chi tiết trong Phụ lục. Từ kết quả cho thấy, hệ số xác định R2

= 0.408 (≠ 0) và R2 đã hiệu chỉnh bằng 0.403 (R2

M), kiểm định F trong ANOVA cho thấy mức ý nghĩa p (trong SPSS ký hiệu là sig.) = 0.000 < 0.05. Như vậy, mơ hình hồi quy phù hợp. Hay nói cách khác, các biến độc lập định tính giải thích được 40,3% phương sai của biến phụ thuộc là Chất lượng quyết định cho vay.

Bảng 4.9: Bảng kết quả phân tích hồi quy mơ hình hồi quy 2

Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate 1 .639a .408 .403 .40775

Biến quan sát

Trọng số hồi quy chƣa chuẩn hóa

Trọng số hồi quy

đã chuẩn hóa t Sig.

B SE β

Hằng số 3.889 .251 15.476 .000 AEG -.548 .064 -.639 -8.553 .000 Nguồn: xử lý dữ liệu trên SPSS

Xem xét bảng trọng số hồi quy (bảng 4.8), chúng ta thấy biến độc lập Khoảng cách kỳ vọng kiểm toán (AEG) ảnh hưởng đến biến phụ thuộc Chất lượng quyết định cho vay (LDQ) vì trọng số hồi quy có ý nghĩa thống kê (p < 0.05). Trong đó biến độc lập đều có tác động âm đến biến phụ thuộc (vì có hệ số Beta âm), trọng số beta chưa chuẩn hóa │B│= 0,548, trọng số beta đã chuẩn hóa là │β│= 0,639. Vì vậy một cách tổng qt, mơ hình hồi quy 2 là phù hợp.

Một phần của tài liệu (LUẬN văn THẠC sĩ) mối quan hệ giữa khoảng cách kỳ vọng kiểm toán và chất lượng quyết định cho vay – bằng chứng thực nghiệm từ khu vực ngân hàng tại thành phố hồ chí minh (Trang 69 - 71)

Tải bản đầy đủ (PDF)

(106 trang)