Biến quan sát Yếu tố
1
RR1 .889
RR3 .860
RR2 .707
Nguồn: Do tác giả tổng hợp Thang đo rút trích được 01 thành phần với:
Chỉ số KMO = 0.628 nên phù hợp Chỉ số Eigenvalue = 2.031 nên phù hợp
Tổng phương sai trích được là 67.686% nên phù hợp Kiểm định Bartlett cĩ mức ý nghĩa 0.000 nên phù hợp
4.2.4 Phân tích hồi quy
Phân tích hồi quy sẽ xác định mối quan hệ giữa biến phụ thuộc với các biến độc lập. Mơ hình phân tích hồi quy sẽ mơ tả hình thức của mối quan hệ và qua đĩ giúp ta dự đốn được mức độ của biến phụ thuộc khi biết trước giá trị của các biến độc lập.
Theo Hồng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008), khi chạy hồi quy cần quan tâm đến các thơng số sau:
- Hệ số Beta(β): hệ số hồi quy chuẩn hĩa cho phép so sánh trực tiếp giữa các hệ số dựa trên mối quan hệ giải thích của chúng với biến phụ thuộc.
- Hệ số R2: đánh giá phần biến động của biến phụ thuộc được giải thích bởi các biến dự báo hay biến độc lập. Hệ số này cĩ thể thay đổi từ 0 đến 1.
- Kiểm định ANOVA: để kiểm tra tính phù hợp của mơ hình với tập dữ liệu gốc. Nếu mức ý nghĩa của kiểm định < 0.05 thì ta cĩ thể kết luận mơ hình hồi quy phù hợp với tập dữ liệu.
Căn cứ vào mơ hình điều chỉnh đã được hiệu chỉnh sau khi phân tích nhân tố khám phá, ta cĩ mơ hình hồi quy tuyến tính bội như sau:
RR = β0 + β1 CE + β2 IC + β3 IA + β4 RA + ε
Trong đĩ:
- Biến phụ thuộc: Mức đánh giá chung (RR).
- Biến độc lập: Tìm hiểu về khách hàng và mơi trường kinh doanh (CE), Tìm hiểu kiểm sốt nội bộ (IC), Phương pháp xác định và đánh giá rủi ro (IA), Thủ tục đánh giá rủi ro của kiểm tốn viên (RA).