CHƯƠNG 3 : PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
4.4 Phân tích hồi quy tuyết tính
4.4.2.1 Đánh giá và kiểm định độ phù hợp của mơ hình
Phân tích hồi quy được thực hiện bằng phương pháp hồi quy tổng thể các biến (phương pháp enter) với phần mềm SPSS 17.0. Kết quả phân tích hồi quy trên các bảng 4.13 như sau:
Bảng 4.13: Hệ số xác định phù hợp của mơ hình Mơ hình R R2 R2 hiệu chỉnh Ước lượng sai số chuẩn Thay đổi R2 thay đổi F thay đổi df1 df2 Sig. F thay đổi 1 .682(a) .465 .453 .34732 .465 38.102 5 219 .000 a Biến độc lập: (hằng số), GC, CL, HA, CX, NS
Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu của tác giả
Từ bảng 4.13, giá trị Sig.F bằng 0.000 nhỏ hơn 0,05 cho thấy các biến đưa vào đều có ý nghĩa về mặt thống kê với mức ý nghĩa 5%. Như vậy các biến độc lập trong mơ hình có mối quan hệ với biến phụ thuộc (TM).
Để đánh giá mức độ phù hợp của mơ hình hồi quy đối với dữ liệu ta xem xét thông qua hệ số R2
hiệu chỉnh (Adjusted R Square). Căn cứ vào kết quả ở bảng 4.13 hệ số R2
hiệu chỉnh là 0.453 nhỏ hơn R2 là 0.465. Như vậy, mơ hình phù hợp với dữ liệu ở mức 45.3%, nghĩa là có 45.3% biến thiên của sự thỏa mãn
của khách hàng được giải thích bởi các biến độc lập trong mơ hình (giá trị chất lượng, giá trị hình ảnh, giá trị nhân sự, giá trị cảm xúc, giá trị tính theo giá cả).
Kiểm định mức độ phù hợp của mơ hình hồi quy tuyến tính tổng thể thơng qua việc kiểm định thơng số F trong phân tích phương sai ANOVA. Kết quả cho thấy giá trị Sig. là 0.000 nhỏ hơn 0.05 nên có thể bác bỏ giả thuyết H0 cho rằng các hệ số hồi quy bằng 0. Như vậy, mơ hình hồi quy xây dựng phù hợp với dữ liệu thu thập được.
Xem xét ý nghĩa của các hệ số hồi quy riêng phần trong mơ hình thơng qua kiểm định t với giả thuyết H0 là hệ số hồi quy của các biến độc lập βk = 0. Giả thuyết H0 đồng nghĩa với giả thuyết các biến độc lập và phụ thuộc khơng có liên hệ tuyến tính. Kết quả được thể hiện ở bảng 4.14 như sau:
Bảng 4.14: Hệ số hồi quy Mơ hình Hệ số chứa chuẩn hóa Hệ số chuẩn hóa t Sig. Thống kê đa cộng tuyến B Sai số chuẩn Beta Độ chấp nhận của biến Hệ số phóng đại phương sai VIF 1 Hằng số .001 .278 .003 .997 CL .206 .052 .217 3.950 .000 .807 1.240 HA .258 .063 .262 4.101 .000 .600 1.667 NS .233 .073 .206 3.210 .002 .596 1.679 CX .156 .061 .139 2.545 .012 .820 1.219 GC .146 .056 .148 2.592 .010 .747 1.339
a Biến phụ thuộc: TM; Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu của tác giả Biến độc lập: CL, HA, NS, CX, GC
Từ bảng 4.14 cho thấy 5 biến độc lập CL (giá trị chất lượng), HA (giá trị hình ảnh), NS (giá trị nhân sự), CX (giá trị cảm xúc), GC (giá trị tính theo giá
cả) của kiểm định t đều có hệ số Sig. nhỏ hơn 0.05 nên bác bỏ giả thuyết H0. Như vậy, các hệ số hồi quy riêng phần của các biến độc lập đều có ý nghĩa trong mơ hình.
4.4.2.2 Xác định tầm quan trọng của các biến trong mơ hình
Căn cứ vào kết quả phân tích hồi quy ở bảng 4.14 cho thấy hệ số hồi quy của các biến CL, HA, NS, CX, GC lần lượt là 0.217, 0.262, 0.206, 0.139, 0.148. Như vậy, giá trị hình ảnh có tác động mạnh nhất đến sự thỏa mãn của khách hàng về dịch vụ kiểm toán báo cáo tài chính, tiếp đến là giá trị chất lượng, giá trị nhân sự, giá trị tính theo giá cả và giá trị cảm xúc. Giá trị cảm xúc có tác động đến sự thỏa mãn của khách hàng về dịch vụ kiểm tốn báo cáo tài chính ở mức độ thấp nhất.
Từ kết quả phân tích hồi quy, cho thấy hệ số của các biến đều dương, có nghĩa là các thành phần của giá trị cảm nhận có tác động cùng chiều đến sự thỏa mãn của khách hàng về dịch vụ kiểm tốn báo cáo tài chính. Như vậy, các giả thuyết trong mơ hình nghiên cứu được chấp nhận.
4.4.2.3 Dị tìm sự vi phạm các giả định cần thiết trong hồi quy tuyến tính
Đề đảm bảo độ tin cậy của mơ hình, tác giả tiến hành dị tìm vi phạm các giả định cần thiết trong hồi quy tuyến tính.
Thứ nhất, dị tìm giả định liên hệ tuyến tính thơng qua biểu đồ phân tán Scatterplot với giá trị phần dư chuẩn hóa (Standarized residual) trên trục tung và giá trị dự đoán (Standarized predicted value) trên trục hồnh. Nếu giả định liên hệ tuyến tính và phương sai bằng nhau được thỏa mãn thì khơng có sự liên hệ giữa các giá trị dự đoán và phần dư, chúng sẽ phân tán ngẫu nhiên (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
Qua hình 4.1, ta thấy các phần dư phân tán ngẫu nhiên trong một vùng chứ khơng tạo thành một hình dạng nào, chứng tỏ rằng giả định liên hệ tuyến tính khơng bị vi phạm.
Hình 4.1: Biểu đồ phân tán Scatterplot
Thứ hai, giả định phương sai của sai số không đổi thông qua hệ số tương quan hạng Spearman của giá trị tuyệt đối phần dư và các biến độc lập. Trường hợp phương sai thay đổi sẽ làm cho các ước lượng của hệ số hồi quy không chệch nhưng không hiệu quả, ước lượng của các phương sai bị chệch làm kiểm định các giả thuyết mất hiệu lực, từ đó có thể đánh giá nhầm mơ hình chất lượng của mơ hình hồi quy tuyến tính (Hồng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
Kết quả kiểm định thể hiện ở (xem mục 4 phụ lục 3) cho thấy giá trị Sig. nhỏ hơn 0.05 nên giả thuyết phương sai của sai số không đổi không bị vi phạm.
Thứ ba, giả định về phân phối chuẩn của phần dư. Phần dư có thể khơng tuân theo phân phối chuẩn vì: phương sai khơng phải là hằng số, sử dụng sai mơ hình, số lượng các phần dư khơng đủ nhiều để phân tích (Hồng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
Kết quả biểu đồ tần số Histogram của phần dư ở hình 4.2 cho thấy phần dư có phân phối chuẩn với giá trị trung bình gần bằng 0 và độ lệch chuẩn bằng 0.989 (gần bằng 1). Như vậy, giả thuyết phân phối chuẩn của phần dư không bị vi phạm.
Hình 4.2: Biểu đồ tần số Histogram
Thứ tư, giả định khơng có mối tương quan giữa các biến độc lập (đo lường đa cộng tuyến) thông qua hệ số phóng đại phương sai (VIF - Variance
inflation factor) và độ chấp nhận của biến (Tolerance). Theo kết quả ở bảng 4.14 cho thấy hệ số phóng đại phương sai VIF nhỏ hơn 10 nên kết luận mơ hình khơng có hiện tượng đa cơng tuyến.
Như vậy, từ kết quả kiểm tra vừa trình bày cho thấy mơ hình hồi quy tuyến tính được xây dựng khơng vi phạm các giả định cần thiết trong hồi quy tuyến tính.
4.5 Kiểm định giả thuyết
Kết quả phân tích hồi quy cho thấy 5 biến độc lập giá trị chất lượng (CL), giá trị hình ảnh (HA), giá trị nhân sự (NS), giá trị cảm xúc (CX), giá trị tính theo giá cả (GC) đều có giá trị Sig. nhỏ hơn 0.05 nên chấp nhận các giả thuyết H1, H2, H3, H4, H5.
Bảng 4.15: Tổng hợp kết quả kiểm định giả thuyết
Giả thuyềt Kết quả kiểm định
H1: Giá trị chất lượng có ảnh hưởng dương đến sự thỏa mãn của khách hàng
Được chấp nhận p= 0.000 < 0.05 H2: Giá trị hình ảnh có ảnh hưởng dương đến sự thỏa mãn của
khách hàng
Được chấp nhận p= 0.000 < 0.05 H3: Giá trị nhân sự có ảnh hưởng dương đến sự thỏa mãn của
khách hàng
Được chấp nhận p= 0.002 < 0.05 H4: Giá trị cảm xúc có ảnh hưởng dương đến sự thỏa mãn của
khách hàng
Được chấp nhận p= 0.012 < 0.05 H5: Giá trị tính theo giá cả có ảnh hưởng dương đến sự thỏa
mãn của khách hàng
Được chấp nhận p= 0.010 < 0.05