4.4 Phân tích hồi quy tuyến tính đa biến
4.4.1 Kiểm định giả thiết
Sau khi kiểm định độ tin cậy của các biến và tính độc lập giữa các biến, tác giả bắt đầu đi vào kiểm định giả thuyết với mơ hình hồi quy:
Z = �1.Y1 + �2.Y2 + �3.Y3 + �4.Y4 + �5.Y5 + �6.Y6 + �7.Y7 + �8.Y8 + R 4.4.2Phân tích hồi quy tuyến tính đa biến
Phương trình hồi quy đa biến được phân tích bằng phần mềm SPSS 20 cho ra hệ số tương quan giữa các biến, hệ số hồi quy chưa được chuẩn hóa, hệ số chặn, hệ số hồi quy chuẩn, độ lệch, độ lệch bình phương, phương sai có hiệu chỉnh.
Hệ số xác định R2 là chỉ số dùng để đánh giá mức độ phù hợp của mơ hình hồi quy, nếu biến thiên hồi quy lớn hơn nhiều so với biến thiên phần dư thì mơ hình càng phù hợp. (Nguyễn Đình Thọ, 2013).
Hệ số xác định điều chỉnh R2adj (adjusted coeficient of determination; điều chỉnh bậc tự do), do có nhiều biến độc lập trong mơ hình nên ta cần thay R2 bằng R2adj, điều này sẽ giúp điều chỉnh mức độ phù hợp của mơ hình (Nguyễn Đình Thọ, 2013).
Trong phân tích hồi quy bội, các biến độc lập khơng có tương quan hồn tồn với nhau. Do đó khi ước lượng mơ hình hồi quy bội ta phải kiểm tra điều kiện này thông qua hiện tượng đa cộng tuyến (multicolinearity), chỉ số thường dùng là hệ số phóng đại phương sai VIF (Variance Inflation Factor) với điều kiện VIF 10. Tuy nhiên, trong thực tế nếu VIF>2 chúng ta cần cẩn thận trong diễn giải các trọng số hồi quy.
Bảng 3.25: Bảng phân tích hồi quy hệ số R, R2adj , hệ số Durbin-Watson lần 1 Model Summaryb Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate Durbin- Watson 1 .735a .540 .512 .457 2.245
a. Predictors: (Constant), Y8, Y5, Y4, Y3, Y6, Y1, Y7, Y2 b. Dependent Variable: Z Bảng 3.26: Bảng phân tích Anova lần 1 ANOVAa Model Sum of Squares Df Mean Square F Sig. 1 Regression 32.099 8 4.012 19.244 .000b Residual 27.313 131 .208 Total 59.412 139 a. Dependent Variable: Z
b. Predictors: (Constant), Y8, Y5, Y4, Y3, Y6, Y1, Y7, Y2
Bảng 3.27: Kết quả phân tích bảng trọng số hồi quy lần 1 Coefficientsa
Model
Unstandardized Coefficients
Standardized
Coefficients T Sig. Correlations Collinearity Statistics B Std. Error Beta Zero-order Partial Part Tolerance VIF
1
(Constan
t) -.128 .329 -.390 .697
Y1 .070 .090 .064 .776 .439 .534 .068 .046 .523 1.911
Y3 .198 .078 .186 2.546 .012 .506 .217 .151 .659 1.517 Y4 .149 .062 .165 2.400 .018 .460 .205 .142 .744 1.344 Y5 .024 .079 .022 .304 .762 .289 .027 .018 .641 1.560 Y6 .039 .082 .039 .479 .633 .423 .042 .028 .537 1.861 Y7 .073 .061 .094 1.198 .233 .397 .104 .071 .572 1.749 Y8 .142 .078 .142 1.818 .071 .513 .157 .108 .571 1.750 a. Dependent Variable: Z Nhận xét:
Kiểm định F (Bảng Anova) ở bảng 3.26 cho thấy Sig. = 0.000 0.05. Như vậy mơ hình hồi quy là phù hợp. Từ bảng 3.25 ta có hệ số xác định R2 = 0.540 (# 0) và R2 hiệu chỉnh = 0.512 (#0), có nghĩa là các biến độc lập giải thích được 51.20% phương sai của biến phụ thuộc, còn lại là sai số ngẫu nhiên hoặc các yếu tố khác ngồi mơ hình. Như vậy mơ hình đưa ra giải thích thực tế ở mức độ “khá”.
Xét bảng trọng số hồi quy bảng 3.27, ta thấy các biến độc lập Y1 – Y8 tác động cùng chiều vào Z do các biến Y1 – Y8 điều có hệ số Beta chuẩn hóa lớn hơn 0. Ta thấy các trọng số của biến độc lập Y2, Y3, Y4 đều có ý nghĩa thống kê (Sig 0.05). Nếu so sánh tác động của các biến này lên biến Chất lượng hệ thống thơng tin kế tốn (Z) thì Y tác động mạnh nhất (Hệ số chuẩn hoá = 0.310). Riêng các biến Y1, Y5, Y6, Y7, Y8 có sig > 0.05, khơng có ý nghĩa thống kê. Điều này có nghĩa là 3 biến Y2, Y3, Y4 đã giải thích phần Y1, Y5, Y6, Y7, Y8 cho Z.
Mơ hình hồi quy có 8 biến độc lập và các hệ số VIF đều nhỏ hơn 2, trừ Y2 có VIF = 2.474 > 2. Tuy nhiên với mức độ này thì khả năng xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến rất thấp VIF = 2.474 < 10, do vậy các biến này không vi phạm điều kiện về hiện tượng đa cộng tuyến.
Hệ số Durbin-Watson được sử dụng để kiểm tra xem có hiện tương tự tương quan (autocorrelation) hay không trong phần dư (residuals) của một phép phân tích hồi quy
(estimation) và hệ số này hơn 2 thì khơng có hiện tượng tự tương quan. (Nguyễn Đình Thọ, 2013). Theo kết quả phân tích bảng 3.25 với hệ số Durbin-Watson bằng 2.245 > 2 cho thấy khơng có khả năng xảy ra hiện tượng tự tương quan.
Loại bỏ các biến có Sig > 0.05 (Y1, Y5, Y6, Y7, Y8) ra khỏi phương trình hồi quy, sau đó chạy lại mơ hình hồi quy giữ lại và có kết quả như sau:
Bảng 3.28: Bảng phân tích hồi quy hệ số R, R2adj , hệ số Durbin-Watson lần 2
Model Summaryb Mode l R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate Durbin- Watson 1 .710a .504 .493 .465 2.297
a. Predictors: (Constant), Y4, Y3, Y2 b. Dependent Variable: Z Bảng 3.29: Bảng phân tích Anova lần 2 ANOVAa Model Sum of Squares Df Mean Square F Sig. 1 Regression 29.960 3 9.987 46.116 .000b Residual 29.452 136 .217 Total 59.412 139 a. Dependent Variable: Z
Bảng 3.30: Kết quả phân tích bảng trọng số hồi quy lần 2 Coefficientsa Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients T Sig. Correlations Collinearity Statistics B Std. Error Beta Zero-
order Partial Part Tolerance VIF
1 (Constant) .273 .279 .979 .329 Y2 .522 .079 .478 6.644 .000 .655 .495 .401 .703 1.423 Y3 .223 .075 .209 2.970 .004 .506 .247 .179 .737 1.356 Y4 .167 .061 .185 2.723 .007 .460 .227 .164 .791 1.264 a. Dependent Variable: Z Nhận xét:
Như vậy, sau q trình phân tích hối quy, kiểm định F ở bảng 3.29 cho thấy Sig. = 0.000 0.05. Như vậy mơ hình hồi quy là phù hợp. Từ bảng 3.28 ta có hệ số xác định R2 = 0.504 (# 0) và R2 hiệu chỉnh = 0.493 (#0), có nghĩa là các biến độc lập giải thích được 49.30% phương sai của biến phụ thuộc, còn lại là sai số ngẫu nhiên hoặc các yếu tố khác ngồi mơ hình. Như vậy mơ hình đưa ra giải thích thực tế ở mức độ “khá”
Xét bảng trọng số hồi quy, ta thấy các biến độc lập Y2, Y3, Y4 tác động cùng chiều vào Z do các biến Y2, Y3, Y4 điều có hệ số Beta chuẩn hóa lớn hơn 0. Ta thấy các trọng số của biến độc lập Y2, Y3, Y4 đều có ý nghĩa thống kê (Sig 0.05). Nếu so sánh tác động của các biến này lên biến Chất lượng hệ thống thơng tin kế tốn (Z) thì Y2 tác động mạnh nhất (Hệ số chuẩn hố = 0.478).
Mơ hình hồi quy có 3 biến độc lập Y2, Y3, Y4 có các hệ số VIF đều nhỏ hơn 2 các biến này không vi phạm điều kiện về hiện tượng đa cộng tuyến.
Theo kết quả phân tích bảng 3.28 với hệ số Durbin-Watson bằng 2.297 > 2 cho thấy khơng có khả năng xảy ra hiện tượng tự tương quan.
Tham gia của nhân viên
+ Chất lượng hệ thống thơng tin kế tốn
� = 0.209
� = 0.185
Kiến thức sử dụng công nghệ HTTTKT của nhà quản lý
Cam kết của nhà quản
4.5 Kết quả nghiên cứu các nhân tố tác động đến chất lượng hệ thống thơng tin kế tốn
Từ 9 nhân tố (8 nhân tố độc lập và 1 nhân tố phụ thuộc) với 37 biến quan sát của nhân tố độc lập và 6 biến quan sát của nhân tố phụ thuộc thông qua kiểm tra độ tin cậy Cronbach’s Alpha và phân tích nhân tố EFA, mơ hình giữ lại 9 nhân tố, nhưng loại bỏ 1 biến quan sát X44 -“Ngôn ngữ: ngơn ngữ lập trình bậc cao tiên tiến thế hệ mới” thuộc nhân tố X4 – “Phần mềm và các trình ứng dụng kế tốn” cịn lại 42 biến quan sát tiếp tục cho phân tích tương quan và hồi quy.
Phân tích tương quan hệ số Pearson giữa các biến độc lập (Y1 – Y8) và biến phụ thuộc (Z) điều có Sig 5% (Z) các biến có tương quan với nhau có ý nghĩa thống kê để phân tích hồi quy.
Kết quả phân tích hồi quy xây dựng phương trình hồi quy chuẩn hóa là:
Phương trình hồi qui chuẩn hóa: Z = 0.478Y2 + 0.209Y3 + 0.185Y4
� = 0.478
Nguồn: Kết quả nghiên cứu của tác giả
Hình 4.1 Mơ hình các nhân tố ảnh hưởng đến chất lượng hệ thống thơng tin kế tốn tại các DNVVN trên địa bàn TP.HCM
Như vậy, chất lượng hệ thống thơng tin kế tốn tại các doanh nghiệp vừa và nhỏ tại địa bàn Thành phố Hồ Chí Minh phụ thuộc vào:
Y2: Tham gia của nhân viên
Y3: Kiến thức sử dụng công nghệ HTTTKT của nhà quản lý Y4: Cam kết của nhà quản lý
Trong đó, nhân tố “Tham gia của nhân viên” tác động mạnh đến “Chất lượng hệ thống thơng tin kế tốn” (hệ số Beta chuẩn hóa là 0.478); thứ hai là nhân tố “Kiến thức sử dụng công nghệ HTTTKT của nhà quản lý” (hệ số Beta chuẩn là 0.209); thứ ba là “Cam kết của nhà quản lý” (hệ số Beta chuẩn là 0.185). Từ phương trình hồi quy, hệ số Beta chuẩn lớn hơn 0 cho thấy “Tham gia của nhân viên”, “Kiến thức sử dụng công nghệ HTTTKT của nhà quản lý” và “Cam kết của nhà quản lý” tác động tích cực đến “Chất lượng hệ thống thơng tin kế tốn”.
KẾT LUẬN CHƯƠNG 4:
Qua phân tích các bước phân tích như: kiểm định độ tin cậy Cronbach’s Alpha, phân tích nhân tố EFA, phân tích tương quan hệ số Pearson, phân tích hồi quy… từ dữ liệu thu thập thực tế tại các doanh nghiệp vừa và nhỏ trên địa bàn Thành Phố Hồ Chí Minh, tác giả đã chỉ ra 3 nhân tố tác động đến chất lượng hệ thống thơng tin kế tốn bao gồm: “Tham gia của nhân viên”, “Kiến thức sử dụng công nghệ HTTTKT của nhà quản lý” và “Cam kết của nhà quản lý”, trong đó nhân tố tác động mạnh nhất là “Tham gia của nhân viên” (hệ số Beta chuẩn hóa là 0.478). Tác giả xây dựng phương trình hồi quy chuẩn hóa Z = 0.478Y2 + 0.209Y3 + 0.185Y4, thể hiện sự tác động của các nhân tố thông qua hệ số Beta chuẩn hóa. Trong điều kiện các yếu tố khác không đổi, các nhân tố trong mơ hình giải thích được 49,30% sự biến động của 100% sự thay đổi của chất lượng hệ thống thơng tin kế tốn trong các doanh nghiệp vừa và nhỏ trên địa bàn thành phố Hồ Chí Minh.
CHƯƠNG 5: KIẾN NGHỊ VÀ KẾT LUẬN CÁC NHÂN TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN