4.2. Đánh giá thang đo
4.2.5. Phân tích hồi quy và kiểm định giả thuyết nghiên cứu
4.2.5.1. Kiểm định mô hình với các biến phụ thuộc
Nhóm nghiên cứu đã sử dụng phần mềm phân tích dữ liệu SPSS 26.0 trên tổng cộng 1010 phiếu khảo sát hợp lệ thu thập được để phân tích hồi quy tuyến tính về Tính độc lập của KTV tại Việt Nam dựa trên phương pháp Linear Regression.
Phương trình hồi quy
► Phương trình hồi quy chưa chuẩn hóa:
Y = α - β1*N - β2*F - β3*Hr - β4*T - β5*G + ε
► Phương trình hồi quy chuẩn hóa:
Y = -β1*N - β2*F - β3*Hr - β4*T - β5*G + ε Trong đó:
⮚ Y: Tính độc lập của KTV;
⮚ N: Dịch vụ Phi kiểm toán;
⮚ F: Mức phí dịch vụ NAS;
⮚ Hr: Nhân sự thực hiện Kiểm toán;
⮚ T: Nhiệm kỳ kiểm toán (> 5 năm);
⮚ G: Loại hình dịch vụ NAS;
⮚ ε: Sai số ngẫu nhiên;
⮚ α: Hằng số;
⮚ β: Hệ số hồi quy của biến độc lập
Mô hình hồi quy đo lường nhận thức của NĐT đối với Tính độc lập của KTV tại Việt Nam dựa trên 5 biến độc lập là “Cung cấp dịch vụ NAS”, “Mức phí dịch vụ NAS”, “Nhân sự thực hiện kiểm toán”, “Nhiệm kỳ kiểm toán” và “Loại hình dịch vụ NAS”. Kết quả phân tích mô hình sẽ được trình bày dưới đây.
Bảng 4.17. Sơ lược mô hình hồi quy các nhân tố (Nguồn: Kết quả phân tích của nhóm nghiên cứu)
Mô hình R Hệ số R bình phương
Hệ số R bình phương hiệu chỉnh
Sai số tiêu chuẩn
Durbin-Watson
1 0,826a 0,682 0,681 0,37559 1,832
a: Predictors: (Constant), CC, LH, NS, MP, NK b: Dependent Variable: ĐL
R bình phương hiệu chỉnh được sử dụng để thể hiện mức độ tác động của các biến độc lập đối với biến phụ thuộc. Trong Đề tài này của chúng tôi R bình phương hiệu chỉnh là 0,681 = 68,1%, con số này có nghĩa là khi đưa các biến độc lập vào chạy hồi quy ảnh hưởng tới 68,1% sự thay đổi của biến phụ thuộc “Tính độc lập của KTV”.
Mức độ ảnh hưởng này khá cao, có thể nói rằng mô hình được xây dựng trong đề tài của chúng tôi là một mô hình khá tốt. Bên cạnh dó, chúng tôi cũng đã sử dụng thêm Kiểm định Durbin – Watson để kiểm chứng sự phù hợp của mô hình và cho ra kết quả là d = 1,832 (nằm trong khoảng 0 < d < 1), vì thế, kết luận rằng mô hình có sự tương quan dương.
Bảng 4.18. Kết quả phân tích ANOVA của hồi quy đa biến
(Nguồn: Kết quả phân tích của nhóm nghiên cứu) ANOVAa
Mô hình Tổng bình phương
Bậc tự do Trung bình bình phương
Tỉ số F Sig.
1 Hồi quy 303,985 5 60,797 430,983 0,000b
Sai số 141,630 1004 0,141
Tổng cộng 445,615 1009
a. Dependent Variable: DL
b. Predictors: (Constant), CC, LH, NS, MP, NK
Mức độ của Sig. trong bảng ANOVA dùng để đánh giá sự phù hợp của mô hình mà nhóm nghiên cứu đã sử dụng. Trong nghiên cứu này, giá trị Sig. của kiểm định F = 0,000 (< 0,05). Điều này chứng tỏ mô hình hồi quy tuyến tính đã được xây dựng tương đối phù hợp so với tổng thể và có thể sử dụng được.
Bảng 4.19. Thống kê đa cộng tuyến
(Nguồn: Kết quả phân tích của nhóm nghiên cứu)
Mô hình
Thống kê đa cộng tuyến
Dung sai Hệ số phóng đại phương sai (Hằng số)
NK 0,559 1,790
MP 0,626 1,597
NS 0,697 1,435
LH 0,557 1,797
CC 0,715 1,399
Giá trị hệ số Phóng đại phương sai (VIF) và hệ số Dung sai (Tolerance) trong bảng trên dung để xác định các biến độc lập trong nghiên cứu có hay không xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến. Nếu VIF < 2 hay Tolerance > 0,5 thì biến số không bị đa cộng tuyến (Julie Pallant, 2013; Hoàng Trọng & Mộng Ngọc, 2005). Trong mô hình này, chỉ số VIF của 5 biến độc lập đều có giá trị dưới 2 và chỉ số Tolerance (= 1/VIF) đều lớn hơn 0,500 và nhỏ hơn 1. Điều này chứng tỏ các biến trong mô hình nghiên cứu của Đề tài chúng tôi không xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến.
Biểu đồ 4.1.
Biểu đồ Histogram và Normal P-P Plot giả định phân phối chuẩn của phần dư (Nguồn: Kết quả phân tích của nhóm nghiên cứu)
Từ biểu đồ Histogram ta thấy, giá trị trung bình Mean gần bằng 0, độ lệch chuẩn là 0,998 gần 1, như vậy có thể nói phân phối phần dư xấp xỉ chuẩn. Do đó, có thể kết luận rằng: Giả thiết phân phối chuẩn của phần dư không bị vi phạm.
Từ biểu đồ Normal P-P Plot ta thấy, các điểm phân vi trong phân phối của phần dư tập trung thành 1 đường chéo, như vậy, ta có thể tiếp tục giả định phân phối chuẩn của phần dư không bị vi phạm.
Biểu đồ 4.2. Biểu đồ Scatterplot giả định liên hệ tuyến tính
(Nguồn: Kết quả phân tích của nhóm nghiên cứu)
Về giả định liên hệ tuyến tính, phương pháp được sử dụng là biểu đồ phân tán Scatterplot. Nhìn vào biểu đồ ta thấy phần dư chuẩn hóa phân bổ tập trung xung quanh đường tung độ 0, do vậy giả định quan hệ tuyến tính không bị vi phạm. Điều này có nghĩa rằng giá trị dự đoán chuẩn hóa chính là giá trị chuẩn hóa của biến phụ thuộc, còn phần dư chuẩn hóa là giá trị chuẩn hóa của phần dư. Ta thấy biến phụ thuộc không có liên hệ gì với lại phần dư.
Bảng 4.20. Bảng tổng hợp Hệ số hồi quy
(Nguồn: Kết quả phân tích của nhóm nghiên cứu) Coefficientsa
Mô hình
Hệ số hồi quy chưa chuẩn hóa
Hệ số hồi quy
chuẩn hóa t Sig.
B Sai số chuẩn Beta
1
Hằng số 1,298 0,059 21,905 0,000
NK 0,303 0,019 0,372 15,614 0,000
MP 0,099 0,017 0,128 5,712 0,000
NS 0,013 0,014 0,020 0,930 0,353
LH 0,285 0,020 0,342 14,327 0,000
CC 0,125 0,015 0,174 8,276 0,000
a. Dependent Variable: DL
Giá trị Sig. trong bảng dùng để xác định mức ý nghĩa của hệ số hồi quy của các biến độc lập trong mô hình. Các kiểm định giả thuyết thống kê đều áp dụng mức ý nghĩa là 5% hay Sig. phải nhỏ hơn 0,05 mới được coi là có ý nghĩa. Vì vậy, dựa vào Bảng 4.20., có một biến độc lập có giá trị Sig. lớn hơn 0,05 đó là “Nhân sự” (0,353).
Do đó, biến độc lập này không có ý nghĩa trong mô hình và không có tác động đến
“Tính độc lập của KTV” theo nhận thức của các NĐT Việt Nam. Bốn biến độc lập còn lại là “Cung cấp dịch vụ NAS”, “Mức phí dịch vụ NAS”, “Nhiệm kỳ kiểm toán” và
“Loại hình dịch vụ NAS” (có sig. đều thỏa mãn nhỏ hơn 0,05) cho ta thấy rằng, các biến này đều có ý nghĩa trong mô hình đã đề ra.
Từ Bảng 4.20. ta thấy được các hệ số hồi quy chuẩn hóa Beta, phương trình hồi quy chưa chuẩn hóa của việc xác định nhận thức của NĐT Việt Nam về vấn đề cung cấp các dịch vụ NAS và Tính độc lập của KTV được hình thành như sau:
Tính độc lập của KTV = 1,298 - 0,303*Nhiệm kỳ kiểm toán - 0,099*Mức phí NAS - 0,285*Loại hình dịch vụ NAS - 0,125*Cung cấp dịch vụ NAS + ε
Dựa vào ý nghĩa của các hệ số hồi quy chưa chuẩn hóa Beta, phương trình hồi quy trên có thể được phân tích như sau:
⮚ |𝛽1| = 0,303 > 0 cho thấy khi yếu tố “Nhiệm kỳ kiểm toán” tăng lên 1 đơn vị (các yếu tố khác không thay đổi) thì dưới nhận thức của các NĐT Việt Nam
“Tính độc lập của KTV” giảm 0,303 đơn vị.
⮚ |𝛽2| = 0,099 > 0 cho thấy khi yếu tố “Mức phí NAS” tăng lên 1 đơn vị (các yếu tố khác không thay đổi) thì dưới nhận thức của các NĐT Việt Nam “Tính độc lập của KTV” giảm 0,099 đơn vị.
⮚ |𝛽3| = 0,285 > 0 cho thấy khi yếu tố “Loại hình dịch vụ NAS” tăng lên 1 đơn vị (các yếu tố khác không thay đổi) thì dưới nhận thức của các NĐT Việt Nam
“Tính độc lập của KTV” giảm 0,342 đơn vị.
⮚ |𝛽4| = 0,125 > 0 cho thấy khi yếu tố “Cung cấp dịch vụ NAS” tăng lên 1 đơn vị (các yếu tố khác không thay đổi) thì dưới nhận thức của các NĐT Việt Nam
“Tính độc lập của KTV” giảm 0,174 đơn vị.
Cũng từ Bảng 4.20. ta thấy được các hệ số hồi quy chuẩn hóa Beta, phương trình hồi quy chưa chuẩn hóa của việc xác định nhận thức của NĐT Việt Nam về vấn đề cung cấp các dịch vụ NAS và Tính độc lập của KTV được hình thành như sau:
Tính độc lập của KTV = -0,372*Nhiệm kỳ kiểm toán - 0,128*Mức phí NAS - 0,342*Loại hình dịch vụ NAS - 0,174*Cung cấp dịch vụ NAS + ε
Giá trị hệ số Beta chuẩn hóa dùng để đánh giá được tầm quan trọng của các biến độc lập để xác định nhận thức của các NĐT Việt Nam về việc cung cấp các dịch vụ NAS và Tính độc lập của KTV. Qua đó, có thể thấy “Tính độc lập của KTV” trong nhận thức của các NĐT Việt Nam chịu ảnh hưởng lớn nhất từ nhân tố “Nhiệm kỳ kiểm toán” (|𝛽1| = 0,372 > 0); tiếp đến là “Loại hình dịch vụ NAS” (|𝛽3| = 0,342 > 0); tiếp sau đó là đến “Cung cấp dịch vụ NAS” (|𝛽4| = 0,174 > 0) và cuối cùng là “Mức phí NAS” (|𝛽2| = 0,128 > 0).
Tổng quát, trong nhận thức của các NĐT Việt Nam khi các nhân tố “Nhiệm kỳ kiểm toán”, “Loại hình dịch vụ NAS”, “Cung cấp dịch vụ NAS” và “Mức phí NAS”
tăng lên làm cho “Tính độc lập của KTV” giảm xuống, còn nhân tố “Nhân sự thực hiện kiểm toán” không tác động đến “Tính độc lập của KTV” theo nhận thức của các NĐT Việt Nam.