The ordinary least squares (OLS) re

The ordinary least squares (OLS) regression analysis is used to test the hypothesized relationships and estimate factors of antecedents and consequences of effectiveness of accounting information system (AIS). Because of independent and dependent variables in this study were neither nominal data nor categorical data, OLS is an appropriate method for examining the hypothesized relationships. In this study, the equation forms are formulated as follows:

P = [[beta].sub.01] + [[beta].sub.1] R + [[beta].sub.2] RV + [[beta].sub.3] T + [epsilon] (1)

R = [[beta].sub.02] + [[beta].sub.4] L+ [[beta].sub.5] S + [epsilon] (2)

RV = [[beta].sub.03] + [[beta].sub.6] L+ [[beta].sub.7] S + [epsilon] (3)

T = [[beta].sub.04] + [[beta].sub.6] L+ [[beta].sub.9] S + [epsilon] (4)

where,

L is learning organization;

S is organization support;

R is reliability;

RV is relevance;

T is timeliness;

P is performance; and

[epsilon] is error term.

Results (Vietnamese) 1:

Phân tích hồi quy thường tối thiểu (OLS) được sử dụng để kiểm tra các mối quan hệ gan giả thuyết và ước tính các yếu tố của dòng và hậu quả của hiệu quả của kế toán hệ thống thông tin (AIS). Bởi vì độc lập và phụ thuộc vào biến trong nghiên cứu này đã là trên danh nghĩa dữ liệu cũng như phân loại dữ liệu, OLS là một phương pháp thích hợp để kiểm tra các mối quan hệ gan giả thuyết. Trong nghiên cứu này, các hình thức phương trình được xây dựng như sau:P = [[beta].sub.01] + [[beta].sub.1] R + RV [[beta].sub.2] + [[beta].sub.3] T + [epsilon] (1)R = [[beta].sub.02] + [[beta].sub.4] L + [[beta].sub.5] S + [epsilon] (2)RV = [[beta].sub.03] + [[beta].sub.6] L + [[beta].sub.7] S + [epsilon] (3)T = [[beta].sub.04] + [[beta].sub.6] L + [[beta].sub.9] S + [epsilon] (4)ở đâu,L học tổ chức;S là hỗ trợ tổ chức;R là độ tin cậy;RV là sự liên quan;T là kịp thời;P là hiệu suất; và[epsilon] là thuật ngữ lỗi.

Results (Vietnamese) 2:

Các bình phương nhỏ nhất (OLS) phân tích hồi quy được sử dụng để kiểm tra các mối quan hệ giả thuyết và các yếu tố ước tính của tổ tiên và những hậu quả của hiệu quả của các hệ thống thông tin (AIS) chiếm. Bởi vì các biến độc lập và phụ thuộc trong nghiên cứu này là không phải dữ liệu danh nghĩa cũng không dữ liệu chủng loại, OLS là một phương pháp thích hợp để kiểm tra các mối quan hệ giả thuyết. Trong nghiên cứu này, các hình thức phương trình được lập như sau: P = [[beta] .sub.01] + [[beta] .sub.1] R + [[beta] .sub.2] RV + [[beta] .sub.3] T + [epsilon] (1) R = [[beta] .sub.02] + [[beta] .sub.4] L + [[beta] .sub.5] S + [epsilon] ( 2) RV = [[beta] .sub.03] + [[beta] .sub.6] L + [[beta] .sub.7] S + [epsilon] (3) T = [[beta] .sub. 04] + [[beta] .sub.6] L + [[beta] .sub.9] S + [epsilon] (4) ở đâu, L đang học tổ chức; S là hỗ trợ tổ chức; R là độ tin cậy; RV là phù hợp; T là kịp thời; P là hiệu suất; và [epsilon] là sai số.