CHƯƠNG 4 THỰC TRẠNG VÀ KẾT QUẢ NGUYÊN CỨU VỀ HỆ THỐNG KIỂM SOÁT NỘI BỘ TẠI CÁC TRƯỜNG CAO ĐẲNG CÔNG LẬP TRÊNKIỂM SOÁT NỘI BỘ TẠI CÁC TRƯỜNG CAO ĐẲNG CÔNG LẬP TRÊN
4.3 Phân tích kết quả nghiên cứu
4.3.4 Phân tích hồi quy đa biến
4.3.4.1 Đánh giá mức độ phù hợp của mô hình
Dựa theo kết quả ở bảng trên, ta thấy giá trị của các biến độc lập được tính trung bình dựa trên các biến quan sát thành phần của các biến độc lập đó. Giá trị của biến phụ thuộc là giá trị trung bình của các biến quan sát về sự hoàn thiện môi trường KSNB tại các trường Cao đẳng công lập trên địa bàn TP HCM. Phân tích
được thực hiện bằng phương pháp Enter, các biến được đưa vào cùng một lúc để xem biến nào được chấp nhận.
Trong phân tích này, để đánh giá sự phù hợp của mô hình, người ta dùng hệ số xác định R2 hoặc R2 hiệu chỉnh; hai giá trị này thể hiện sự phù hợp của mô hình và giá trị của R2 hoặc R2 hiệu chỉnh phải lớn hơn hoặc bằng 0.5.
Mặc khác, để kiểm định sự phù hợp của mô hình, người ta sử dụng kiểm định F; kiểm định này đưa ra giả thuyết H0 = các biến độc lập không ảnh hưởng đến biến phụ thuộc. Nếu giá trị Sig. < 0.05 thì sẽ an toàn khi bác bỏ giả thuyết H0 và điều này có nghĩa là mô hình hồi quy tuyến tính bội phù hợp với tập dữ liệu
Phân tích hồi quy được thực hiện bởi 5 biến độc lập và biến phụ thuộc.Giá trị của các biến độc lập và phụ thuộc được tính trung bình dựa trên các biến quan sát thành phần của các biến độc lập và phụ thuộc đó. Dựa theo ý nghĩa của từng trị trung bình đối với thang đo khoảng (bảng 3.1)
Kết quả đánh giá của các đối tượng khảo sát được thể hiện qua bảng 4.18
Bảng 4.18: Thống kê mô tả các biến độc lập và phụ thuộc phân tích hồi quy Descriptive Statistics
N Nhỏ
nhất Lớn
nhất Trung
bình Độ lệch chuẩn
GS 150 2 5 3.51 .766
RR 150 2 5 3.39 .590
HD 150 2 5 3.59 .707
MT 150 2 5 3.76 .587
TT 150 2 5 3.69 .655
Valid N (listwise) 150
(Nguồn: Theo kết quả phân tích thống kê mô tả ở phụ lục 2, bảng 23) Bảng 4.19: Kiểm định sự phù hợp của mô hình
Model Summaryb
Mô hình R R2 R2 hiệu chỉnh Sai số chuẩn của đo lường Durbin-Watson
1 .745a .555 .540 .402 1.745
a. Predictors: (Constant), TT, RR, HD, GS, MT
b. Dependent Variable: HTKSNB
(Nguồn: Theo kết quả kiểm định sự phù hợp của mô hình hồi quy và hệ số Durbin – Waston ở phụ lục 2, bảng 24) Bảng kiểm định sự phù hợp của mô hình cho thấy R2 hiệu chỉnh bằng 0.540 >
0.5 do vậy, đây là mô hình thích hợp để sử dụng đánh giá mối quan hệ giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập.
Bảng 4.20: Kiểm định ANOVA ANOVAa
Model Tổng độ lệch bình phương
df Độ lệch bình phương bình quân
F Sig.
1
Regression 28.968 5 5.794 35.922 .000b
Residual 23.225 144 .161
Total 52.193 149
a. Dependent Variable: HTKSNB
b. Predictors: (Constant), TT, RR, HD, GS, MT
(Nguồn: Theo kết quả kiểm đinh ANOVA ở phụ lục 2, bảng 25)
Bảng Anova cho thấy F= 35.922 > F (5,144,0.05) = 2.214, sig = 0.000 < 0.05, do đó bác bỏ giả thiết Ho cho rằng tất cả các các hệ số hồi quy đều bằng 0, điều này cho thấy mô hình hồi quy tuyến tính đã được xây dựng phù hợp với tập dữ liệu.
4.3.4.2 Kiểm định giả thuyết về ý nghĩa của hệ số hồi quy
Bảng 4.21: Kết quả phân tích hồi quy theo phương pháp ENTER Coefficientsa
Mô hình Hệ số chưa chuẩn hóa
Hệ số chuẩn hóa
t Mức
ý nghĩa (Sig.).
Thống kê đa cộng tuyến
B Độ
lệch chuẩn
Beta Tolerance VIF
1 (Constant) -.53
0 .325 -1.631 .105
GS .153 .046 .198 3.314 .001 .865 1.156
RR .290 .056 .289 5.150 .000 .980 1.021
HD .205 .049 .245 4.231 .000 .920 1.087
MT .150 .060 .149 2.496 .014 .864 1.157
TT .351 .057 .389 6.176 .000 .780 1.283 a. Dependent Variable: HTKSNB
(Nguồn: Theo kết quả nghiên cứu mô hình hồi quy bằng phương pháp Enter ở phụ lục 2, bảng 26) 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 không có giá trị giải thích biến thiên của Y trong mô hình MLR (mô hình hồi quy bội) (Hair & ctg 2006) (Trích Nguyễn Đình Thọ, 2011, trang 497). Theo bảng 4.21 ta thấy, hệ số VIF của các biến độc lập có giá trị từ 1.021 đến 1.283, tất cả đều nhỏ hơn 10. Vì vậy có thể luận, mô hình không xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến. Điều này có nghĩa là các biến độc lập không tác động lên nhau
Trong kết quả trên, nếu sig. < 0.05 tương đương với độ tin cậy 95% thì nhân tố đó được chấp nhận, có nghĩa là nó có sự tác động đến sự hoàn thiện hệ thống kiểm soát nội bộ tại các trường Cao đẳng công lập trên địa bàn TP HCM. Kết quả hồi quy cho thấy, trong 5 biến độc lập đưa vào phân tích hồi quy tuyến tính bội ban đầu thì có tất cả 5 biến thỏa mãn điều kiện. Do đó, tác giả có thể kết luận rằng các giả thuyết GS, RR, HĐ, MT, TT đều được chấp nhận.
Mặc khác, ta thấy hệ số hồi quy chuẩn hóa (Beta) của các biến độc lập đều mang dấu dương, có nghĩa là các biến này có quan hệ thuận chiều với biến phụ thuộc – HT KSNB tại các trường Cao đẳng công lập trên địa bàn TP HCM