CHƯƠNG 4 KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.3 Kiểm định mơ hình và giả thuyết nghiên cứu
4.4.3.3 Giả định khơng có mối tương quan giữa các biến độc lập (đo lường đa
(đo lường đa cộng tuyến)
Cộng tuyến là trạng thái trong đó các biến độc lập có tương quan chặt chẽ với nhau. Vấn đề của hiện tượng cộng tuyến là chúng cung cấp cho mơ hình những thơng tin rất giống nhau, và rất khó tách rời ảnh hưởng của từng biến một đến biến phụ thuộc. Hiệu ứng khác của sự tương quan khá chặt giữa các biến độc lập là nó làm tăng độ lệch chuẩn của các hệ số hồi quy và làm giảm giá trị thống kê t của kiểm định ý nghĩa của chúng nên các hệ số có khuynh hướng kém ý nghĩa hơn khi khơng có đa cộng tuyến trong khi hệ số xác định R square vẫn khá cao.
Để kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến, chỉ số thường dùng là hệ số phóng đại phương sai VIF (Variance Inflation Factor)
Thông thường, nếu VIF của một biến độc lập nào đó lớn hơn 10 thì biến này hầu như khơng có giá trị giải thích biến thiên của Y trong mơ hình MLR (Hair & cộng sự 2006 trích trong Nguyễn Đình Thọ, 2011).
Theo bảng hệ số hồi quy, hệ số VIF của các biến độc lập có giá trị từ 1.122 đến 1.713 (tất cả đều nhỏ hơn 10). Vì vậy có thể luận, mơ hình khơng xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến.
4.3.4. Phân tích sự khác biệt giữa các thuộc tính của đối tượng nghiên cứu về hệ thống kiểm soát nội bộ tại một số đơn vị thuộc ngành giải trí tại TP. Hồ Chí Minh
Phân tích phương sai một yếu tố ANOVA nhằm mục đích xem xét sự khác biệt giữa các thuộc tính định tính của đối tượng nghiên cứu và tính hữu hiệu của hệ thống kiểm soát nội bộ.
Để phân tích ANOVA thành cơng thì trước tiên có một tiền đề cần được thõa mãn nghĩa là chúng ta xem xét phương sai có đồng nhất khơng giữa các nhóm. Như vậy, tác giả đưa ra hai giả thiết:
H0: Phương sai bằng nhau.
Ở mức tin cậy 95%, nếu sig của thống kê Levene > 0,05 thì chúng ta khẳng định rằng khơng có sự khác biệt về giá trị phương sai giữa các nhóm đó là điều kiện cần để chúng ta đi vào bước hai là phân tích ANOVA. Ngược lại, nếu sig của thống kê Levene < 0,05 thì chúng ta khẳng định rằng có sự khác biệt về giá trị phương sai giữa các nhóm nên chúng ta khơng thể đi tiếp bước hai.
Bảng 4.13 Kết quả phân tích sự khác biệt giữa các thuộc tính của đối tượng nghiên cứu
Thuộc tính Thống kê Levene (sig.) Phân tích ANOVA (sig.)
Lĩnh vực hoạt động 0.122 0.004
Thời gian hoạt động 0.243 0.099
Số lượng nhân viên 0.016 0.003