Hệ Số Hồi Quy Chuẩn Hoá Của Các Biến Phụ Thuộc Standardized Regression Weights:

- Chỉ số RMSEA (Root Mean Square Error Approximation) = 0,018 < 0,06

- PCLOSE = 1,000 > 0,05

Như vậy mô hình phù hợp với dữ liệu NC.

Bảng 4.14 – Hệ số hồi quy chuẩn hoá của các biến phụ thuộc Standardized Regression Weights: (Group number 1 – Default model)

Estimate
AIQ4	-	AIQ	,745
AIQ9	-	AIQ	,756
AIQ8	-	AIQ	,751
AIQ5	-	AIQ	,740
AIQ7	-	AIQ	,726
AIQ2	-	AIQ	,748
AIQ3	-	AIQ	,700
AISQ9	-	AISQ	,749
AISQ6	-	AISQ	,725
AISQ7	-	AISQ	,728
AISQ5	-	AISQ	,731
AISQ4	-	AISQ	,741
AISQ1	-	AISQ	,722
AISQ8	-	AISQ	,693
AIQ6	-	AIQ	,709
AIQ1	-	AIQ	,731
AISQ3	-	AISQ	,747
AISQ2	-	AISQ	,699

Có thể bạn quan tâm!

Tổng Hợp Các Biến Quan Sát Sau Khi Phân Tích Efa Sơ Bộ
Cho Thấy Không Biến Quan Sát Nào Bị Loại Do Corrected Item-Total Correlation Của Các Biến Đều > 0,3 Và Cronbach’S Alpha Của Nhân Tố > 0,6. Vậy Thang
Ma Trận Xoay Các Nhân Tố Phụ Thuộc (Giai Đoạn Nc Chính Thức)
Biểu Đồ Thể Hiện Sự Khác Biệt Trong Đánh Giá Về Mức Độ Ảnh Hưởng Của Các Rủi Ro Cntt Đến Clhtttkt Giữa Các Quy Mô Dn
Bàn Luận Kết Quả Sự Khác Biệt Trong Đánh Giá Về Mức Độ Ảnh Hưởng Của Các Rủi Ro Cntt Đến Clhtttkt Giữa Các Nhóm Đối Tượng Khảo Sát
Tóm Tắt Kết Quả Định Lượng Trả Lời Câu Hỏi Nc 1 Và 2

Xem toàn bộ 321 trang tài liệu này.

Nguồn: Kết quả được tập hợp qua phân tích từ phần mềm AMOS

Tất cả các trọng số chuẩn hóa đều > 0,5. Do đó, các biến quan sát đều có ý nghĩa trong phân tích CFA.

Bảng 4.15 – Bảng các giá trị CR, AVE, MSV, √𝐀𝐕𝐄 và tương quan giữa các biến

phụ thuộc

CR	AVE	MSV	AIQ	AISQ
AIQ	0,913	0,539	0,459	0,734
AISQ	0,910	0,528	0,459	0,678***	0,727

Nguồn: Kết quả được tập hợp qua phân tích từ phần mềm AMOS

* p < 0,050

** p < 0,010

*** p < 0,001

Các giá trị CR (độ tin cậy tổng hợp) đều > 0,7 và AVE (phương sai trung bình được trích) đều > 0,5; cho nên các thang đo đều đảm bảo tính hội tụ và độ tin cậy. Căn bậc hai của AVE lớn hơn các tương quan giữa các biến với nhau, giá trị MSV (phương sai riêng lớn nhất) nhỏ hơn AVE, do đó tính phân biệt cũng được bảo đảm.

4.2.2.6. Kiểm định mô hình nghiên cứu và kiểm định các giả thuyết nghiên cứu Phân tích mô hình cấu trúc tuyến tính SEM

Hình 4.4 – Sơ đồ mô hình cấu trúc SEM

(Nguồn: Kết quả được tập hợp qua phân tích từ phần mềm AMOS)

Bảng 4.16 – Hệ số hồi quy chưa chuẩn hoá của các biến trong phân tích SEM Regression Weights: (Group number 1 – Default model)

Estimate	S.E.	C.R.	P	Label
AISQ	-	SWR	-,124	,027	-4,611	***
AISQ	-	HWR	-,146	,026	-5,716	***
AISQ	-	MCR	-,149	,030	-5,058	***
AISQ	-	HRR	-,200	,029	-6,932	***
AISQ	-	ITAR	-,154	,029	-5,250	***
AISQ	-	OCR	-,167	,032	-5,206	***

Estimate	S.E.	C.R.	P	Label
AIQ	-	AISQ	,733	,084	8,708	***

Nguồn: Trích từ kết quả phân tích sơ đồ cấu trúc SEM bằng phần mềm AMOS

Bảng hệ số hồi quy cho thấy giá trị Sig của các biến tương ứng < 0,05 nên các giả thuyết H1, H2, H3, H4, H5, H6 và H7 đều được chấp nhận. Hơn nữa, các hệ số hồi quy mang dấu âm (-) của các biến Rủi ro phần mềm và dữ liệu, Rủi ro phần cứng, Rủi ro cam kết quản lý, Rủi ro nguồn lực con người, Rủi ro ứng dụng tiến bộ CNTT và Rủi ro văn hoá tổ chức cho thấy chúng có tác động ngược chiều lên CLHTTTKT. Đồng thời, hệ số hồi quy của biến CLHTTTKT có dấu dương (+) chỉ ra CLHTTTKT có tác động cùng chiều lên CLTTKT.

Bảng 4.17 – Hệ số hồi quy chuẩn hoá của các biến trong phân tích SEM Standardized Regression Weights: (Group number 1 – Default model)

Estimate
AISQ	-	SWR	-,228
AISQ	-	HWR	-,294
AISQ	-	MCR	-,264
AISQ	-	HRR	-,393
AISQ	-	ITAR	-,288
AISQ	-	OCR	-,281
AIQ	-	AISQ	,648

Nguồn: Kết quả trích từ phân tích sơ đồ cấu trúc SEM bằng phần mềm AMOS

Thứ tự tác động ngược chiều của các biến độc lập lên biến CLHTTTKT trong bảng hệ số hồi quy chuẩn hoá thể hiện như sau:

Biến chịu tác động

Thứ tự biến tác động
AISQ	HRR > HWR > ITAR > OCR > MCR > SWR

Bảng 4.18 – Giá trị R2 trong phân tích SEM

Squared Multiple Correlations: (Group number 1 – Default model)

Estimate
AISQ	,524
AIQ	,419

Nguồn: Kết quả được tập hợp qua phân tích trên AMOS

Bảng trên cho thấy, giá trị R2 cho hồi quy biến phụ thuộc AISQ là 0,524. Do đó, các biến độc lập có ý nghĩa thống kê đã giải thích 52,4% sự thay đổi của biến AISQ. Nói cách khác, các biến Rủi ro nguồn lực con người, Rủi ro phần cứng, Rủi ro ứng dụng tiến bộ CNTT, Rủi ro văn hoá tổ chức, Rủi ro cam kết quản lý và Rủi ro phần mềm và dữ liệu, đã giải thích 52,4% thay đổi của CLHTTTKT.

R2 cho hồi quy của biến phụ thuộc AIQ là 0,419. Cho nên, biến độc lập AISQ đã giải thích 41,9% sự thay đổi của biến AIQ. Điều này đồng nghĩa với việc biến CLHTTTKT đã giải thích 41,9% thay đổi của CLTTKT trong mô hình.

4.2.2.7. Kiểm định sự khác biệt trung bình giữa các tổng thể bằng phân tích One-Way ANOVA

Kiểm định sự khác biệt trong đánh giá về mức độ ảnh hưởng của các rủi ro CNTT đến CLHTTTKT giữa các nhóm DN có loại hình DN khác nhau

Bảng 4.19 – Kết quả kiểm định sự khác biệt trong đánh giá về mức độ ảnh hưởng của các rủi ro CNTT đến CLHTTTKT giữa các nhóm DN có loại hình DN khác nhau

Test of Homogeneity of Variances

f_AISQ

Levene

Statistic

df1

df2

Sig.

2,860

362

,015

Sig Levene’s Test bằng 0,015 < 0,05. Ta sử dụng kết quả sig kiểm định Welch ở bảng Robust Test.

Robust Tests of Equality of Means

f_AISQ
	Statistica	df1	df2	Sig.
Welch	5,805	5	45,908	,000
a. Asymptotically F distributed.

Descriptives

f_AISQ
	N	Mean	Std. Deviation	Std. Error	95% Confidence Interval for Mean		Minimum	Maximum
	N	Mean	Std. Deviation	Std. Error	Lower Bound	Upper Bound
DN tư nhân	39	3,5840	,41159	,06591	3,4506	3,7175	2,44	4,33
DN nhà nước	14	3,6587	,42582	,11380	3,4129	3,9046	3,00	4,67
DN TNHH	149	3,6435	,41879	,03431	3,5758	3,7113	2,56	4,78
DN cổ phần	123	3,6260	,43832	,03952	3,5478	3,7043	2,67	4,56
DN 100% vốn nước ngoài	35	4,1524	,56533	,09556	3,9582	4,3466	3,00	5,00
Khác	8	3,5139	,29659	,10486	3,2659	3,7618	3,00	4,00
Total	368	3,6775	,46285	,02413	3,6301	3,7250	2,44	5,00

Nguồn: Kết quả được tập hợp từ phân tích trên phần mềm SPSS

Biểu đồ 4.1 – Biểu đồ thể hiện sự khác biệt trong đánh giá về mức độ ảnh hưởng của các rủi ro CNTT đến CLHTTTKT giữa các loại hình DN

(Nguồn: Kết quả được tập hợp qua phân tích từ phần mềm SPSS)

Sig kiểm định Welch bằng 0,000 < 0,05; cho nên có khác biệt CLHTTTKT giữa các nhóm DN hoạt động ở các loại hình khác nhau. Biểu đồ và bảng thống kê trung bình chỉ ra CLHTTTKT cao hơn ở nhóm DN 100% vốn nước ngoài.

Kiểm định sự khác biệt trong đánh giá về mức độ ảnh hưởng của các rủi ro CNTT đến CLHTTTKT giữa các nhóm DN có quy mô DN khác nhau

Bảng 4.20 – Kết quả kiểm định sự khác biệt trong đánh giá về mức độ ảnh hưởng của các rủi ro CNTT đến CLHTTTKT giữa các nhóm DN có quy mô DN khác nhau