6.1 Validity and reliability testin

6.1 Validity and reliability testing
Testing instrument research in terms of both validity and reliability showed that the results of the research
instruments used are valid, where the value of corrected item total correlation (r count) is greater than r table. The r
table value is 0.301 and reliability coefficient (Cronbach's Alpha) is bigger 0.70 (Sekaran, 2006).
6.2 Multicollinearity test
According to Hair et al. (2010), a model is said to be free from the problem of multicollinearity if the tolerance
value is > 0.10 and VIF value is

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

6.1 มีผลบังคับใช้และการทดสอบความน่าเชื่อถือเครื่องมือวิจัยถูกต้องและความน่าเชื่อถือในการทดสอบพบว่าผลการวิจัยเครื่องมือที่ใช้ถูกต้อง ค่าแก้ไขรายการ (r จำนวน) รวมความสัมพันธ์ของตาราง r มากกว่า Rตารางค่าเป็น 0.301 และสัมประสิทธิ์ความน่าเชื่อถือ (อัลฟาของ Cronbach) จะใหญ่กว่า 0.70 (Sekaran, 2006)6.2 ทดสอบ multicollinearityตามผม et al. (2010), รูปแบบกล่าวได้ว่า เป็นอิสระจากปัญหา multicollinearity ถ้าการยอมรับค่า > 0.10 และค่า VIF < 10 จึงสามารถสรุปได้ที่สำหรับตัวแปร (ความเป็นอิสระของผู้ตรวจสอบบัญชี ตรวจสอบอายุงานและค่าสอบบัญชี) เกิด multicollinearity6.3 ทดสอบ HeteroskidasticityHeteroscedasticity ทดสอบจะดำเนินการในการศึกษานี้ใช้ทดสอบกระจายพล็อตและ Glejser ใช้ลงจุดแผนภูมิกระจายเพื่อทดสอบอาการ heteroscedasticity จะดำเนินการ โดยดูว่าคะแนนกระจายข้างลายไม่ชัดเจน และต่ำกว่า 0 บนแกน Y มีไม่ปัญหา heteroscedasticityทดสอบอาการ heteroskedasticity ยังดำเนินการโดยใช้ Glejser ทดสอบนอกจากใช้กระจายลงจุด Glejser ทดสอบจะดำเนินการโดยสมมุติฐาน:H0: เป็นอาการ heteroscedasticity ไม่มีข้อมูลส่วนที่เหลือฮา: มีอาการ heteroscedasticity ในข้อมูลส่วนที่เหลือถ้าค่านัยสำคัญมีค่ามากกว่า 0.05 เป็นที่ยอมรับ H0 ในขณะที่หากค่าความสำคัญน้อยกว่า 0.05แล้ว H0 ไม่ยอมรับ ค่าความสำคัญของตัวแปรอิสระ 3 มีค่ามากกว่า 0.05 สามารถสรุปว่า มีไม่ปัญหา heteroscedasticity ในแบบจำลองถดถอย6.4 ทดสอบ normalityใช้ P - P พล็อตกราฟทดสอบ normality จะดำเนินการ โดยดูการกระจายของจุดข้อมูล การถดถอยรูปแบบได้ตามสมมติฐาน normality เมื่อจุดข้อมูลกระจายอยู่ทั่วเส้นทแยงมุม

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

6.1
ตั้งแต่วันที่ทดสอบความน่าเชื่อถือและการวิจัยที่ใช้ในการทดสอบทั้งในแง่ของความถูกต้องและความน่าเชื่อถือแสดงให้เห็นว่าผลของการวิจัยเครื่องมือที่ใช้ถูกต้องที่มีค่าของรายการการแก้ไขความสัมพันธ์ทั้งหมด
(นับ R) มีค่ามากกว่าตารางอา การวิจัยค่าตาราง 0.301 และค่าสัมประสิทธิ์ความน่าเชื่อถือ (อัลฟาของครอนบาค) ที่มีขนาดใหญ่ 0.70 (Sekaran 2006). 6.2 การทดสอบพหุตามที่ผมet al, (2010) ซึ่งเป็นรูปแบบที่มีการกล่าวถึงเป็นอิสระจากปัญหาของการพหุถ้าความอดทนค่า> 0.10 และความคุ้มค่า VIF คือ <10 จึงสามารถสรุปได้ว่าสำหรับตัวแปร (ความเป็นอิสระของผู้สอบบัญชี, การดำรงตำแหน่งของการตรวจสอบและกำหนดค่าสอบบัญชี) ไม่ได้เกิดขึ้นพหุ. 6.3 Heteroskidasticity ทดสอบทดสอบแปรปรวนจะดำเนินการในการศึกษาครั้งนี้ใช้แปลงกระจายและการทดสอบGlejser การใช้แปลงกระจายเพื่อทดสอบอาการ heteroscedasticity จะดำเนินการโดยเห็นว่าจุดกระจายที่ไม่มีรูปแบบที่ชัดเจนด้านบนและด้านล่าง0 บนแกน Y มีปัญหาของ heteroscedasticity. ไม่มีการทดสอบอาการheteroskedasticity ยังได้รับการดำเนินการโดยใช้การทดสอบ Glejser ใน นอกเหนือจากการใช้กระจายแปลง ทดสอบ Glejser จะดำเนินการโดยการทำสมมติฐาน: H0: ไม่มีอาการ heteroscedasticity ในข้อมูลที่เหลือเป็นฮา: มีอาการ heteroscedasticity ในข้อมูลที่เหลือถ้าค่าความสำคัญมากกว่า0.05, H0 เป็นที่ยอมรับในขณะที่ถ้าค่าความสำคัญน้อยกว่า 0.05, H0 แล้วไม่เป็นที่ยอมรับ ค่าความสำคัญของสามตัวแปรอิสระมากกว่า 0.05 ก็สามารถที่จะสรุปได้ว่ามีปัญหาของ heteroscedasticity ในแบบจำลองถดถอย no. 6.4 Normality ทดสอบทดสอบNormality ใช้พล็อตกราฟ PP จะดำเนินการโดยดูที่การกระจายตัวของจุดข้อมูล ถดถอยรูปแบบได้พบสมมติฐานปกติเมื่อจุดข้อมูลจะกระจายอยู่รอบแนวเส้นทแยงมุม

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

6.1 การทดสอบความตรงและความเที่ยง
การทดสอบเครื่องมือที่ใช้ในการวิจัยทั้งในแง่ของความน่าเชื่อถือและพบว่าผลของงานวิจัย
ใช้ถูกต้อง ที่ค่าของการแก้ไขรายการทั้งหมด ( R ) นับ ) มีค่ามากกว่า R ตาราง R
ตารางและค่า 0.301 มีค่าสัมประสิทธิ์ความเที่ยง ( ครอนบาคแอลฟา ) ใหญ่กว่า 0.70 ( sekaran , 2006 ) .

6.2 ค่าทดสอบตามผม et al . ( 2010 ) , รูปแบบว่า จะฟรีจากปัญหาของค่าถ้าค่าความอดทน
> 0.10 และ VIF ค่า < 10 สรุปได้ว่า ตัวแปร ( ผู้สอบบัญชีอิสระ ตรวจสอบงาน และค่าสอบ
) ไม่พบข้อมูล .
6
heteroscedasticity heteroskidasticity ทดสอบทดสอบมีวัตถุประสงค์ในการศึกษาการกระจายจุดและทดสอบ glejser .การใช้แผนการกระจาย
เพื่อทดสอบอาการ heteroscedasticity จะดําเนินการโดยการดูว่าจุดกระจายไม่ใสรูปแบบด้านบนและด้านล่าง
0 บนแกน Y มีปัญหา heteroscedasticity .
การทดสอบอาการ heteroskedasticity ยังทดลองใช้แบบทดสอบ glejser นอกจากจะใช้วางแผนกระจาย

glejser ทดสอบจะดำเนินการโดยให้สมมติฐาน :
H0 :ไม่มี heteroscedasticity อาการตกค้างข้อมูล
ฮา : มี heteroscedasticity อาการ
ข้อมูลที่เหลือถ้าค่าความสำคัญมากกว่า 0.05 , H0 เป็นที่ยอมรับ แต่ถ้าค่าความสำคัญน้อยกว่า 0.05 , H0
แล้วไม่รับ ค่าความสำคัญของ 3 ตัวแปรอิสระมากกว่า 0.05 มันสามารถ
สรุปได้ว่า ไม่มีปัญหา heteroscedasticity ในแบบจำลองการถดถอยการทดสอบ
.
4 ปกติปกติการทดสอบโดยใช้กราฟพล็อต p-p จะดําเนินการโดยดูการกระจายของจุดข้อมูล ถดถอย
นางแบบได้ปกติ ) เมื่อจุดข้อมูลกระจายอยู่รอบเส้นแนวทแยง