.844 | ||||
FSCPL1 | .809 | |||
FSCPL4 | .771 | |||
LR1 | .869 | |||
LR2 | .787 | |||
LR3 | .756 | |||
LR4 | .682 | |||
AC2 | .807 | |||
AC3 | .787 | |||
AC1 | .763 | |||
AC4 | .751 | |||
EXP2 | .760 | |||
EXP1 | .740 | |||
EXP3 | .720 | |||
EXP4 | .715 |
Có thể bạn quan tâm!
-
Kết Quả Nghiên Cứu Định Tính Khám Phá Các Nhân Tố Tác Động Tới Thời Gian Kiểm Toán Bctc Do Các Dnkt Thực Hiện Tại Việt Nam -
Phân Tích Kết Quả Thực Nghiệm Về Các Nhân Tố Ảnh Hưởng Đến Thời Gian Kiểm Toán Bctc Do Ktđl Thực Hiện Tại Việt Nam -
Tổng Hợp Kết Quả Đánh Giá Độ Tin Cậy Thang Đo Thông Qua Khảo Sát Chính Thức -
Đánh Giá Mô Hình Các Nhân Tố Ảnh Hưởng Đến Thời Gian Kiểm Toán Bctc Do Kiểm Toán Độc Lập Thực Hiện Tại Việt Nam -
Số Lượng Khách Hàng Trong Năm 2018 Của Các Đối Tượng Tham Gia Khảo Sát -
Đối Với Hội Kiểm Toán Viên Hành Nghề Việt Nam Vacpa
Xem toàn bộ 216 trang tài liệu này.
Extraction Method: Principal Component Analysis. Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization.
a. Rotation converged in 6 iterations.
Nguồn: Kết quả phân tích của NCS từ phần mềm SPSS Kết quả cho thấy các nhân tố: Kiểm soát nội bộc của khách hàng; Tính chuyên nghiệp của DNKT và KTV; Đặc điểm hoạt động, quy mô của khách hàng; Đặc điểm
của quy trình lập BCTC của khách hàng; Rủi ro pháp lý liên quan đến DNKT và KTV;
Năng lực nhân sự kiểm toán; Kinh nghiệm kiểm toán đề có quan sát cùng tải về một yếu
tố độc lập và hệ số tải (Factor loading) lớn hơn 0,3 có giá trị thỏa mãn yêu cầu. Như vậy, các thang đo được xây dựng cho biến độc lập trong mô hình đảm bảo yêu cầu và tiếp tục được sử dụng trong nghiên cứu.
4.3.5.2. Phân tích nhân tố khám phá liên quan đến thời gian kiểm toán BCTC do các DNKT thực hiện tại Việt Nam
Kiểm định Barlett và KMO cũng nhằm xác định tính thích hợp của việc áp dụng thủ tục phân tích nhân tố khám phá đối với thời gian kiểm toán BCTC do các DNKT thực hiện tại Việt Nam bao gồm bốn biến quan sát là AT1, AT2, AT3, AT4.
Tương tự như trên, các bảng dưới đây cho biết kết quả của phân tích nhân tố khám phá liên quan đến thời gian kiểm toán BCTC.
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. | .826 | |
Bartlett's Test of Sphericity | Approx. Chi-Square | 567.422 |
df | 6 | |
Sig. | .000 | |
Nguồn: Kết quả phân tích của NCS từ phần mềm SPSS
Với kết quả kiểm định KMO = 0.826 và Barlett là 567.422 với mức ý nghĩa bằng 0,000 (<0,05) cho thấy dữ liệu thu thập được là phù hợp để thực hiện thủ tục phân tích nhân tố khám phá. Dưới đây trình bày kết quả thủ tục phân tích nhân tố sử dụng phép trích phân tích thành phần chính với phép quay vuông góc Varimax đối với các biến quan sát liên quan đến thời gian kiểm toán BCTC do các DNKT thực hiện tại Việt Nam.
Comp onent | Initial Eigenvalues | Extraction Sums of Squared Loadings | ||||
Total | % of Variance | Cumulative % | Total | % of Variance | Cumulative % | |
1 | 2.995 | 74.879 | 74.879 | 2.995 | 74.879 | 74.879 |
2 | .444 | 11.099 | 85.978 | |||
3 | .337 | 8.416 | 94.394 | |||
4 | .224 | 5.606 | 100.000 | |||
Bảng 4.15: Tổng phương sai được giải thích Total Variance Explained
Extraction Method: Principal Component Analysis.
Nguồn: Kết quả phân tích của NCS từ phần mềm SPSS
Bảng 4.16: Ma trận nhân tố Component Matrixa
Component | |
1 | |
AT4 | .916 |
AT2 | .874 |
AT3 | .835 |
AT1 | .834 |
Extraction Method: Principal Component Analysis.
a. 1 components extracted.
Nguồn: Kết quả phân tích của NCS từ phần mềm SPSS
Bảng trên cho thấy chỉ có một nhân tố được trích ra (giá trị eigenvalue lớn hơn
1) với phương sai trích là 74,879% có nghĩa 74,879% thay đổi của nhân tố này được giải thích bởi các biến quan sát thành phần.
4.3.6. Phân tích mô hình hồi quy tuyến tính đa biến (MLR)
Phân tích hồi quy tuyến tính đa biến được thực hiện nhằm mục đích kiểm định các giả thuyết nghiên cứu có liên quan đến các nhân tố đã khám phá được cho là có ảnh hưởng đến thời gian kiểm toán BCTC do các DNKT độc lập thực hiện tại Việt Nam. Căn cứ vào các nhân tố được khám phá trong các bước đã nêu ở trên, mô hình hồi quy các nhân tố ảnh hưởng đến thời gian kiểm toán BCTC do các DNKT độc lập thực hiện tại Việt Nam được đưa ra như sau:
ATi = β0 + β1 * OPECi + β2 * FSCPLi + β3* CRi + β4* LRi + β5* EXPi + β6* PROi + β7* ACi + µi
Trong đó:
o 𝛽0: hằng số hồi quy
o 𝛽1, 𝛽2, …, 𝛽7: các trọng số hồi quy
o µi: sai số tại quan sát thứ i
Bảng 4.17. Định nghĩa các biến trong mô hình các nhân tố
Diễn giải | Kỳ vọng dấu | Giả thuyết nghiên cứu | |
Biến phụ thuộc | |||
AT | Thời gian kiểm toán BCTC do các DNKT độc lập thực hiện tại Việt Nam. Giá trị của biến này tại quan sát thứ i ATi là giá trị trung bình (mean) của các biến AT1,AT2,AT3,AT4 tại quan sát thứ i. | ||
Các biến độc lập | |||
OPEC | Đặc điểm hoạt động, quy mô của khách hàng. Giá trị của biến này tại quan sát thứ i OPECi là giá trị trung bình (mean) của các biến OPEC1, OPEC2, OPEC3 và OPEC4 tại quan sát thứ i. | + | H01 |
FSCP L | Đặc điểm của quy trình lập BCTC của khách hàng. Giá trị của biến này tại quan sát thứ i FSCPL i là giá trị trung bình (mean) của các biến FSCPL1, FSCPL2, FSCPL3, FSCPL4 tại quan sát thứ i. | + | H02 |
Kiểm soát nội bộ của khách hàng. Giá trị của biến này tại quan sát thứ i CR i là giá trị trung bình (mean) của các biến CR1, CR2, CR3, CR4, CR5, CR6, CR7 tại quan sát thứ i. | + | H03 | |
LR | Rủi ro pháp lý liên quan đến DNKT và KTV. Giá trị của biến này tại quan sát thứ i LR i là giá trị trung bình (mean) của các biến LR1, LR2, LR3, LR4 tại quan sát thứ i. | + | H04 |
EXP | Kinh nghiệm của DNKT và KTV. Giá trị của biến này tại quan sát thứ i EXP i là giá trị trung bình (mean) của các biến EXP1, EXP2, EXP3, EXP4 tại quan sát thứ i. | - | H05 |
PRO | Tính chuyên nghiệp của DNKT và KTV. Giá trị của biến này tại quan sát thứ i PRO i là giá trị trung bình (mean) của các biến PRO1, PRO2, PRO3, PRO4, PRO5 tại quan sát thứ i. | - | H06 |
AC | Năng lực nhân sự kiểm toán. Giá trị của biến này tại quan sát thứ i AC i là giá trị trung bình (mean) của các biến AC1, AC2, AC3, AC4 tại quan sát thứ i. | - | H07 |
Nguồn: NCS tự tổng hợp
Để đảm bảo tính tin cậy của kết quả phân tích hồi quy đa biến theo phương trình trên, cần thực hiện các thủ tục phân tích nhằm xác định liệu các giả định cần thiết trong hồi quy tuyến tính đa biến có bị vi phạm hay không.
Trước hết, kích thước mẫu n = 250 quan sát là thích hợp để sử dụng trong thủ tục phân tích hồi quy đa biến theo phương trình hồi quy tuyến tính đa biến ở trên (có số biến độc lập là 7) bởi vì kích thước mẫu này lớn hơn mức tối thiểu 50 + 7 x 9 = 113 quan sát. Mặt khác, biểu đồ phân tán giữa giá trị dự đoán chuẩn hóa (standardized predictive value) và phần dư chuẩn hóa (residual value) như hình 4.1 đến 4.3 dưới đây (phần dư chuẩn hóa phân tán ngẫu nhiên xung quanh đường đi qua tung độ 0) cho thấy có mối liên hệ tuyến tính giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập, đồng thời không có hiện tượng phương sai thay đổi. Tiếp theo, các biểu đồ của phần dư chuẩn hóa trong hình 4.2 (trung bình mean bằng 0 và độ lệch chuẩn bằng 0,986 tức là gần bằng 1) và hình 4.3 (các giá trị phần dư chuẩn hóa phân tán xung quanh đường thẳng kỳ vọng) cũng cho thấy giả định về phần dư có phân phối chuẩn không bị vi phạm.
Hình 4.16: Biều đồ phân phối của dư chuẩn hóa
Nguồn: Kết quả phân tích của NCS từ phần mềm SPSS
Hình 4.17: Biểu đồ phân tán giữa phần dư và giá trị dự đoán chuẩn hóa
Nguồn: Kết quả phân tích của NCS từ phần mềm SPSS
Hình 4.18: Biểu đồ P-P Plot của phần dư chuẩn hóa
Nguồn: Kết quả phân tích của NCS từ phần mềm SPSS
Theo Durbin-Watson (1971), khi giá trị các phần dư (Residuals) tương quan với nhau, kết quả ước lượng OLS không còn tin cậy. Để kiểm tra giả định về tính độc lập của sai số (không có tương quan giữa các phần dư), kiểm định Durbin-Watson được sử dụng. Giá trị thống kê Durbin-Watson là d: Nếu 1 < d < 3 thì không có tự tương quan; nếu 0 < d < 1, có tự tương quan dương; nếu 3 < d < 4, có tự tương quan âm. Theo Bảng
4.17 thì 1 < d = 1,957 < 3 thì không có hiện tượng tự tương quan trong phần dư của mô hình hồi quy tuyến tính.
Bảng 4.18: Bảng tóm tắt mô hình hồi quy
Model Summaryb
R | R Square | Adjusted R Square | Std. Error of the Estimate | Durbin-Watson | |
1 | .845a | .715 | .707 | .39834 | 1.957 |
a. Predictors: (Constant), AC, CR, FSCPL, PRO, OPEC, LR, EXP
b. Dependent Variable: AT
Nguồn: Kết quả phân tích của NCS từ phần mềm SPSS
Kết quả trong Bảng 4.17 cũng cho thấy R2 điều chỉnh (Adjusted R Square) = 0.707 (kiểm định F, sig. ≤ 0,05) cho thấy 70,7% thay đổi của AT được giải thích bởi các biến độc lập và đảm bảo có ý nghĩa với mức tin cậy trên 99%. Và không có hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập do các hệ số phóng đại phương sai (VIF) tương ứng với các biến độc lập trong phương trình hồi quy tuyến tính đa biến đều lớn 1 và nhỏ hơn 2 như trong Bảng 4.19.
Bảng 4.19: Bảng ANOVAb cho kiểm định F
ANOVAb
Sum of Squares | df | Mean Square | F | Sig. | ||
1 | Regression | 96.220 | 7 | 13.746 | 86.630 | .000a |
Residual | 38.399 | 242 | .159 | |||
Total | 134.619 | 249 |
a. Predictors: (Constant), AC, CR, FSCPL, PRO, OPEC, LR, EXP
b. Dependent Variable: AT
Nguồn: Kết quả phân tích của NCS từ phần mềm SPSS
Kết quả phân tích và kiểm định ở Bảng 4.19 dưới đây cho thấy không có giả định nào của phân tích hồi quy đa biến bị vi phạm. Điều này có nghĩa là độ tin cậy của kết quả phân tích của phương trình hồi quy tuyến tính về các nhân tố ảnh hưởng đến thời gian kiểm toán BCTC do các DNKT độc lập thực hiện tại Việt Nam có thể được đảm bảo. Căn cứ vào mức ý nghĩa (Sig.) tương ứng các biến độc lập trong bảng kết quả hồi quy cho thấy các biến độc lập có ý nghĩa thống kê với độ tin cậy 99% (OPEC, FSCPL, CR, LR, EXP, PRO) và 95% (AC) với biến phụ thuộc (AT).