MULTIVARIAT ANALYS

Nedan kommer vi att presentera de 12 regressionsmodeller vi tagit fram för våra beroende variabler, 3 modeller för inriktning och 3 modeller för varje dimension av handlingsutrymmet. Efter varje tabell följer en diskussion av de signifikanta samband som framkommit i de olika modellerna. Då våra modeller är uppbyggda från ett litet urval har vi testat hur de signifikanta sambanden varierar gällande signifikans och Beta-värde då vi eliminerar variabler från modellerna. Dessa tester benämns känslighetstester och presenteras i Bilaga 6 men vi kommer även diskutera resultaten av dem i detta avsnitt för de signifikanta samband som framkommer i ursprungsmodellerna (Modell 1-12). Vi har i modellerna försökt beakta multikollinaritet (se Bilaga 7) genom att kontrollera så att inget Tolerance-värde ligger under 0,1 (Pallant 2005; Hair et al 2010). För varje oberoende variabel kommer Beta-värdena presenteras i tabellen och till varje regressionsmodell kommer den tillhörande korrelationsanalysen att presenteras i Bilaga 8.

6.4.1 Handlingsinriktning

Tabell 4. Tabellen visar de 3 regressionsmodeller vi valt att utgå ifrån för att förklara IRFs handlingsinriktning. I modellen framkommer modellernas R2

-värden, justerade R²-värden, signifikans och hur många observationer modellen bygger på samt Beta-värdena för varje oberoende variabel i modellerna.

Handlingsinriktning

Modell 1 Modell 2 Modell 3

R²-värde _{0,627 0,613 0,468} Justerad R²-värde 0,465 0,505 0,306 Signifikans modell 0,004 0,000 0,010 N 34 47 44 Standardefterlevnad 0,262 - -NoteradNYSE - -0,368** -0,458† NoteradSTHLM 0,167 - -Sektor 0,117 - -Bransch - - 0,272^a) Ägarkoncentration - - -RevisionskommitténsStyrka - - -HierarkiskNivå_a - - -0,061 HierarkiskNivå_b 0,423* - -FunktionellaRapporteringslinjer - 0,067 -AdministrativaRapporteringslinjer - 0,059 -OrganisationensStorlek_Anställda_Lg10 - - -OrganisationensStorlek_Omsättning_Lg10 - - -OrganisationensStorlek_Balansomslutning_Lg10 -0,559** - -OrganisationensLönsamhet_Lg10 - - -StrategiskaFörändringar - - 0,081 RekryteringInternrevisorer 0,373* 0,423** -RekryteringLedning 0,424* 0,445** 0,562** IRFsÅlder_Lg10 -0,263† -0,261* -IRFsStorlek_Lg10 0,200 - -IRFsBudget_absolut_Lg10 - - -0,219 IRFsBudget_relativtOmsättningen_Lg10 - - -Outsourcing_andelRevisorer - 0,530** 0,539** Outsourcing_andelTimmar 0,295† - -Genomsnittsålder - -0,191 -0,199 Könsfördelning - -0,192† -0,260† Kompetens_absolut - - -Kompetens_relativtMax - - -0,053 KommunikativFörmåga - 0,281* -a) Bransch4

Följande variabler visar signifikanta samband med Handlingsinriktning på femprocentsnivån i Tabell 4.

NoteradNYSE har i Modell 2 en signifikant negativ korrelation med vår beroende variabel Handlingsinriktning. Detta kan tolkas som att de företag som är noterade på New York-börsen ägnar sig åt färre antal aktiviteter inom deras mandat. Utifrån de känslighetstester som gjorts (se Bilaga 6: Modell 2a-c) framkom att NoteradNYSE tenderar att ha ett signifikant samband med Handlingsinriktning, men signifikansgraden varierar i de olika testerna vi gjort. Beta-värdet är dock relativt stabilt genomgående i våra känslighetstester. Även i Modell 3 uppvisas ett samband mellan NoteradNYSE och Handlingsinriktning, dock är signifikansnivån på detta samband svag (0,056). I Modell 3 har dock NoteradNYSE ett litet, men acceptabelt (0,301), Tolerance-värde. Detta visade på att variabeln korrelerade med de andra variablerna i modellen, främst mot RekryteringLedning och Bransch4. Därmed valde vi att plocka bort NoteradNYSE när vi genomförde känslighetstester av modellen (se Bilaga 6: Modell 3b). Detta resulterade i ett något lägre justerat R²-värde då det sjönk från 0,32 till 0,26, vilket kan tolkas som att NoteradNYSE ändå kan bidra till att delvis förklara IRFs handlingsinriktning. HierarkiskNivå_b visar i Modell 1 upp ett signifikant positivt samband med Handlingsinriktning. Detta visar på att IRF som är på en högre hierarkisk nivå tenderar att ägna sig åt ett större antal aktiviteter. Utifrån de känslighetstester som gjorts påvisades att sambandet var stabilt fram tills vi eliminerade IRFsÅlder då HierarkiskNivå_b inte längre visade upp ett signifikant samband i modellen. Detta innebär att variabeln ändå delvis kan förklara Handlingsinriktning tillsammans med de övriga variablerna i modellen (Modell 1c), dock är inte det Beta-värde som modellen visar upp för variabeln HierarkiskNivå_b helt pålitligt i detta avslutande känslighetstest.

OrganisationensStorlek_Balansomslutning_Lg10 visar i Modell 1 upp ett signifikant negativt samband med Handlingsinriktning. Vi tolkar detta som att större organisationer ägnar sig åt ett färre antal aktiviteter. Denna variabel är fortsatt signifikant vid genomförandet av våra känslighetstester (se Bilaga 6: Modell 1a-c) och sambandet mellan variabeln och Handlingsinriktning verkar inte vara slumpmässig. Beta-värdet ligger runt 0,50 i samtliga modeller.

RekryteringInternrevisorer har i Modell 1 och Modell 2 ett signifikant positivt samband med variabeln Handlingsinriktning. Detta innebär att ju större andel av internrevisorerna inom IRF som är internt rekryterade desto fler aktiviteter ägnar denna IRF sig åt. Vid genomförandet av känslighetstesterna (se Bilaga 6: Modell 1a-c och Modell 2a-c) ser vi att variabeln är signifikant genom samtliga tester och vi kan därmed lita på att RekryteringInternrevisorer har en signifikant positiv korrelation med Handlingsinriktning. Beta-värdena för dessa modeller är relativt stabila och varierar mellan 0,36 och 0,50.

RekryteringLedning har i Modell 1, Modell 2 och Modell 3 ett signifikant positivt samband med variabeln Handlingsinriktning. Detta betyder att om det är vanligt förekommande att internrevisorerna rekryteras till ledningspositioner inom organisationen så ägnar sig IRF åt ett större antal aktiviteter. Känslighetsanalysen (se Bilaga 6: Modell 1a-c, Modell 2a-c och Modell 3a-c) visade på att variabeln är stabil i samtliga modeller då den genomgående är signifikant. Beta-värdena för dessa modeller är relativt stabilt och varierar mellan 0,40 och 0,56.

IRFsÅlder_Lg10 har i Modell 2 en signifikant negativ korrelation med den beroende variabeln Handlingsinriktning. Detta skulle innebära att ju längre tid en organisation haft en IRF, desto färre antal aktiviteter ingår i IRFs mandat. Samtliga känslighetstester (se Bilaga 6: Modell 2a-c) över modellen visar på att variabeln IRFsÅlder tappar sin enskilda signifikans något då signifikansen enbart är svag (signifikans på tioprocentsnivån) för variabeln i dessa modeller. Beta-värdet faller även något i känslighetstesterna gentemot Modell 2.

Outsourcing_AndelRevisorer har i Modell 2 och Modell 3 ett signifikant positivt samband med variabeln Handlingsinriktning, vilket innebär att ju större andel internrevisionstjänster en organisation hyr in förhållande till totala internrevisionstjänster desto fler aktiviteter ägnar IRF sig åt. I känslighetstesterna (se Bilaga 6: Modell 2a-c och Modell 3a-c) visas att sambandet är stabilt då variabeln är signifikant genomgående i alla tester. Vi ser även att Beta-värdena ligger runt 0,50 i samtliga tester.

KommunikativFörmåga har i Modell 2 ett signifikant positivt samband med Handlingsinriktning. Detta visar på att ju bättre kommunikativ förmåga internrevisorn har desto större antal aktiviteter ägnar sig IRF åt. Känslighetstestet av vår Modell 2 (se Bilaga 6: Modell 2a-c) visar att variabeln inte är pålitlig då den tappar signifikans ju fler variabler som elimineras från Modell 2. KommunikativFörmåga förklarar tillsammans med de andra

variablerna Handlingsinriktning, men vi kan inte genom modellen konstatera att det finns ett enskilt samband mellan KommunikativFörmåga och Handlingsinriktning då det signifikanta samband vi fick i Modell 2 kan bero på slumpen och ett litet urval.

6.4.2 Oberoende

Tabell 5. Tabellen visar de 3 regressionsmodeller vi valt att utgå ifrån för att förklara dimensionen oberoende. I modellen framkommer modellernas R2-värden, justerade R2-värden, signifikans och hur många observationer modellen bygger på samt Beta-värdena för varje oberoende variabel i modellerna.

Modell 4 Modell 5 Modell 6

R²-värde 0,721 0,470 0,839 Justerad R²-värde 0,610 0,369 0,677 Signifikans modell 0,000 0,000 0,011 N 36 63 19 Standardefterlevnad - 0,421** 0,210 NoteradNYSE 0,553** 0,277* 0,575* NoteradSTHLM -0,301† - -Sektor - 0,008 -Bransch -0,231†^a) 0,297*^a) -0,290^b) Ägarkoncentration - - -0,087 RevisionskommitténsStyrka - - 0,420* HierarkiskNivå_a - - -HierarkiskNivå_b -0,332 - -FunktionellaRapporteringslinjer 0,755** - 0,572* AdministrativaRapporteringslinjer - -0,259* -OrganisationensStorlek_Anställda_Lg10 - - -OrganisationensStorlek_Omsättning_Lg10 - - -OrganisationensStorlek_Balansomslutning_Lg10 0,263† - -OrganisationensLönsamhet_Lg10 - - -StrategiskaFörändringar -0,314* - -RekryteringInternrevisorer - -0,039 -RekryteringLedning - -0,144 -IRFsÅlder_Lg10 - - -0,333† IRFsStorlek_Lg10 - 0,000 -IRFsBudget_absolut_Lg10 -0,136 - -IRFsBudget_relativtOmsättningen_Lg10 - - -Outsourcing_andelRevisorer - 0,253* 0,079 Outsourcing_andelTimmar - - -Genomsnittsålder - - 0,330† Könsfördelning 0,196 - -Kompetens_absolut - - -Kompetens_relativtMax - -0,071 -KommunikativFörmåga -0,001 - -a) Bransch5 b) Bransch4 Oberoende

Följande variabler visar signifikanta samband med Oberoende på femprocentsnivån i Tabell 5.

Standardefterlevnad har i Modell 5 ett signifikant positivt samband med Oberoende. Detta innebär att IRF vilka till stor del följer de standarder som IIA gett ut också har ett större oberoende gentemot den organisation de reviderar. I känslighetstestet för modellen (se Bilaga 6: Modell 5a-c) framkommer att Standardefterlevnad är signifikant trots att vi plockar bort några av de andra variablerna i modellen. Även Beta-värdena är stabila runt 0,40.

NoteradNYSE har i Modell 4, Modell 5 och Modell 6 ett signifikant positivt samband med Oberoende. Detta innebär att organisationer vilka är listade på New York-börsen tenderar att ha en mer oberoende IRF än vad organisationer har vilka inte är listade på New York-börsen. Känslighetstesterna (se Bilaga 6: Modell 4a-c, Modell 5a-c och Modell 6a-c) visar att variabeln förlorar signifikans i några av testerna samt att Beta-värdena varierar ganska kraftigt men är genomgående positiva. Därmed kan vi anta att NoteradNYSE inte är en stabil variabel i våra modeller, men den kan ändå antas bidra med att förklara IRFs Handlingsinriktning. RevisionskommitténsStyrka har i Modell 6 ett signifikant positivt samband med Oberoende, vilket skulle innebära att i organisationer där det finns en stark revisionskommitté anser IRF också att de har ett starkt oberoende gentemot den verksamhet de reviderar. Känslighetsanalysen (se Bilaga 6: Modell 6a-c) visar att RevisionskommitténsStyrka är signifikant i två av de tre tester som gjorts. I det tredje testet uppvisas dock svag signifikans (0,062). Detta tyder ändå på att det finns ett positivt samband mellan RevisionskommitténsStyrka och Oberoende. Beta-värdena ligger runt 0,35 i samtliga modeller.

FunktionellaRapporteringslinjer har i Modell 4 och Modell 6 ett signifikant positivt samband med Oberoende, vilket visar på att IRF vilka i högre grad funktionellt rapporterar till styrelse/revisionskommitté gentemot VD/ekonomichef tenderar att vara mer oberoende. I känslighetstesterna (se Bilaga 6: Modell 4a-c och Modell 6a-c) ser vi att variabeln är signifikant i samtliga tester. Dock förändras Beta-värdet då vi plockade bort variabler från Modell 4 och 6, men var fortfarande positiva.

AdministrativaRapporteringslinjer har i Modell 5 ett signifikant negativt samband med Oberoende. Detta innebär att IRF som rapporterar administrativt till flera parter inom

Bilaga 6: Modell 5a-c) visar att AdministrativaRapporteringslinjer mister sin signifikans i två av de tre testerna. Variabeln tenderar inte att ha ett stabilt samband med Oberoende.

StrategiskaFörändringar har i Modell 4 en signifikant negativ korrelation med Oberoende, vilket betyder att IRF i organisationer som nyligen gjort strategiska förändringar upplever att de har ett mindre oberoende. Genomförandet av känslighetstester över Modell 4 (se Bilaga 6: Modell 4a-c) visar att sambandet förlorar sin signifikans vid eliminering av andra variabler i modellen. Beta-värdet försämras något i känslighetstesterna.

Outsourcing_AndelRevisorer har i Modell 5 ett signifikant positivt samband med Oberoende. Detta betyder att ju större andel av IRF som består av internrevisorer som har organisationen som klient desto större möjligheter har IRF att förhålla sig oberoende. I känslighetstesterna (se Bilaga 6: Modell 5a-c) ser vi att variabeln är signifikant även när vi plockar bort variabler från Modell 5 samt att även Beta-värdet håller sig stabilt genom samtliga tester.

Bransch5 har i Modell 5 ett signifikant positivt samband med Oberoende. Detta innebär att i IRF i organisationer som tillhör finans- och försäkringsbranschen tenderar att ha ett starkare oberoende än vad IRF som är verksamma inom andra branscher har. Vi kan se genom känslighetstesterna (se Bilaga 6: Modell 5a-c) att variabeln är signifikant även när vi eliminerar andra variabler från Modell 5 samt att Beta-värdena är stabila.

6.4.3 Påverkan

Tabell 6. Tabellen visar de 3 regressionsmodeller vi valt att utgå ifrån för att förklara dimensionen påverkan. I modellen framkommer modellernas R2-värden, justerade R2-värden, signifikans och hur många observationer modellen bygger på samt Beta-värdena för varje oberoende variabel i modellerna.

Modell 7 Modell 8 Modell 9

R²-värde _{0,543 0,827 0,928} Justerad R²-värde _{0,434 0,635 0,826} Signifikans modell 0,000 0,019 0,004 N 53 20 18 Standardefterlevnad 0,343** - -NoteradNYSE - -0,057 -0,172 NoteradSTHLM - -0,304 -0,451* Sektor - 0,376 -Bransch 0,144^a) _- -Ägarkoncentration - - -0,181 RevisionskommitténsStyrka - 0,021 -0,078 HierarkiskNivå_a - - -HierarkiskNivå_b 0,028 - -FunktionellaRapporteringslinjer 0,455** - 0,456** AdministrativaRapporteringslinjer - -0,539* -0,426* OrganisationensStorlek_Anställda_Lg10 - - -OrganisationensStorlek_Omsättning_Lg10 - - -OrganisationensStorlek_Balansomslutning_Lg10 - 0,222 0,773** OrganisationensLönsamhet_Lg10 - - -StrategiskaFörändringar - 0,012 0,343† RekryteringInternrevisorer 0,115 -0,215 -RekryteringLedning 0,004 - 0,614* IRFsÅlder_Lg10 -0,032 - -IRFsStorlek_Lg10 - - -0,473* IRFsBudget_absolut_Lg10 - - -IRFsBudget_relativtOmsättningen_Lg10 - - -Outsourcing_andelRevisorer - -0,550* -Outsourcing_andelTimmar - - -Genomsnittsålder 0,320* - -Könsfördelning - 0,165 -Kompetens_absolut - - -Kompetens_relativtMax -0,234† - -KommunikativFörmåga 0,468** - -a) Bransch5 Påverkan

Följande variabler visar signifikanta samband med Påverkan på femprocentsnivån i Tabell 6. Standardefterlevnad har i Modell 7 en signifikant positiv korrelation med Påverkan. Detta skulle betyda att IRF som till hög grad följer IIAs standarder också anser att de har stora möjligheter att påverka den organisation de reviderar. I känslighetstesterna (se Bilaga 6: Modell 7a-c) ser vi att Standardefterlevnad är signifikant i samtliga modeller, men att Beta-värdet sjunker marginellt när andra variabler elimineras från Modell 7.

NoteradSTHLM har i Modell 9 en signifikant negativ korrelation med den beroende variabeln Påverkan, vilket innebär att IRF som är verksamma i organisationer som är listade på Stockholms-börsen har mindre möjligheter att påverka den organisation de reviderar än vad IRF i andra organisationer har. I känslighetstesterna (se Bilaga 6: Modell 9a-c) ser vi att två av de tre känslighetstesterna uppvisar att NoteradSTHLM är signifikant på femprocentsnivån, men i en av de tre känslighetstesterna är variabeln enbart signifikant på tioprocentsnivån. Beta-värdena varierar relativt mycket (från -0,61 till -0,39), men är genomgående negativa. FunktionellaRapporteringslinjer har i Modell 7 och Modell 9 en signifikant positiv korrelation med vår beroende variabel Påverkan. Detta ska tolkas som att IRF som i större grad funktionellt rapporterar till styrelse/revisionskommitté gentemot VD/ekonomichef tenderar att ha större möjligheter att påverka den organisation de reviderar. Känslighetstesterna (se Bilaga 6: Modell 7a-c och Modell 9a-c) visar att FunktionellaRapporteringslinjer är signifikant i samtliga modeller men att Beta-värdet varierar något (mellan 0,34 och 0,50).

AdministrativaRapporteringslinjer har i Modell 8 och Modell 9 ett signifikant negativt samband med den beroende variabeln Påverkan. Detta skulle innebära att ju fler parter IRF rapporterar administrativt till desto mindre möjligheter upplever IRF att de har för att påverka den organisation de reviderar. I känslighetstesterna (se Bilaga 6: Modell 8a-c och Modell 9a-c) framkommer att variabeln är signifikant på femprocentsnivån i tre av de sex känslighetstester som gjorts. Variabeln är inte signifikant i två av de sex testerna och i ett av de sex testerna är variabeln signifikant på tioprocentsnivån. Det blir därmed svårt för oss att fastställa om AdministrativaRapporteringslinjer har ett samband med Påverkan utifrån de regressionstester som gjorts och då även Beta-värdena inte är stabila eftersom de varierar

OrganisationensStorlek_Balansomslutning_Lg10 har i Modell 9 ett signifikant positivt samband med Påverkan, vilket innebär att IRF vilka är verksamma i större organisationer upplever att de har bättre möjligheter att påverka. I känslighetstesterna (se Bilaga 6: Modell 9a-c) visas att sambandet är genomgående signifikant, men att Beta-värdena varierar något (mellan 0,77 och 0,59) i jämförelse med Modell 9 och måste beaktas vid analysen.

RekryteringLedning har i Modell 9 ett signifikant positivt samband med Påverkan. Detta tyder på att IRF större möjligheter att påverka i organisationer där det är vanligt att gå från IRF till en ledningsposition. Genom att studera känslighetstesterna (se Bilaga 6: Modell 9a-c) ser vi att Beta-värdet förändras något (från 0,61 till 0,47) då vi eliminerar variabler men att sambandet är genomgående signifikant på femprocentsnivån.

IRFsStorlek_Lg10 har i Modell 9 ett signifikant negativt samband med Påverkan, vilket skulle innebära att ju fler som arbetar med internrevision i en organisation desto mindre möjligheter har IRF att påverka. Känslighetstesterna (se Bilaga 6: Modell 9a-b) visar att sambandet förlorar signifikans då variabeln Ägarkoncentration elimineras från Modell 9. I känslighetsanalysen elimineras också variabeln IRFsStorlek eftersom det vid eliminerandet gav en positiv effekt på urvalsstorleken som ökar från 18 till 26 och en positiv effekt på modellens Tolerance-värden som i Modell 9 är kritiskt låga. Genom elimineringen av IRFsStorlek sjunker det justerade R²-värdet från 82,6 % till 63,0 %, vilket indikerar på att IRFsStorlek delvis bidrog till att förklara Påverkan. Därför kan det konstateras att det signifikanta sambandet som Modell 9 visar mellan IRFsStorlek och Påverkan är missvisande. Outsourcing_AndelRevisorer har i Modell 8 ett signifikant negativt samband med Påverkan. Detta innebär att ju större andel av IRF som består av internrevisorer som har organisationen som klient desto mindre möjligheter har IRF att påverka den organisation vilken de är verksamma inom. I känslighetstesterna (se Bilaga 6: Modell 8a-c) framkommer att signifikansen för detta samband försämras vid eliminering av andra variabler i Modell 8. Beta-värdet försämras rejält i de modeller där Outsourcing_AndelRevisorer mist signifikans (från -0,55 till -0,06). Det blir därför svårt att avgöra om Outsourcing_AndelRevisorer har ett samband med Påverkan utifrån Modell 8.

Genomsnittsålder har i Modell 7 ett signifikant positivt samband med den beroende variabeln Påverkan. Vi tolkar detta som att ju högre genomsnittsåldern är på internrevisorerna vilka är verksamma i IRF desto större möjligheter har IRF att påverka. I känslighetstesterna över

Modell 7 (se Bilaga 6: Modell 7a-c) kan vi se att sambandet är fortsatt signifikant i ett av de tre testerna och att signifikansen är svag i två av de tre testerna. Beta-värdena är relativt stabila genom samtliga tester.

KommunikativFörmåga har i Modell 7 en signifikant positiv korrelation med Påverkan, vilket innebär att internrevisorer som anser att de har en hög kommunikativ förmåga också anser att deras IRF har stora möjligheter att påverka den organisation de reviderar. Känslighetstesterna (se Bilaga 6: Modell 7a-c) visar att KommunikativFörmåga har en signifikans i samtliga modeller och att även Beta-värdena är stabila.

6.4.4 Djup

Tabell 7. Tabellen visar de 3 regressionsmodeller vi valt att utgå ifrån för att förklara dimensionen djup. I modellen framkommer modellernas R2-värden, justerade R2-värden, signifikans och hur många observationer modellen bygger på samt Beta-värdena för varje oberoende variabel i modellerna.

Modell 10 Modell 11 Modell 12

R²-värde _{0,578 0,811 0,544} Justerad R²-värde _{0,367 0,654 0,375} Signifikans modell 0,026 0,005 0,008 N 31 23 38 Standardefterlevnad - - 0,253 NoteradNYSE - -0,520* -NoteradSTHLM - - -0,241 Sektor -0,167 - -0,347† Bransch - 0,356†^a) -Ägarkoncentration - -0,465* -RevisionskommitténsStyrka - - -HierarkiskNivå_a - - -HierarkiskNivå_b - - -0,164 FunktionellaRapporteringslinjer - -0,436* -AdministrativaRapporteringslinjer - -0,650** -OrganisationensStorlek_Anställda_Lg10 - - -OrganisationensStorlek_Omsättning_Lg10 - - -OrganisationensStorlek_Balansomslutning_Lg10 -0,399† - -0,458* OrganisationensLönsamhet_Lg10 - - -StrategiskaFörändringar 0,120 - 0,190 RekryteringInternrevisorer 0,256 - 0,350* RekryteringLedning 0,249 - 0,182 IRFsÅlder_Lg10 -0,405* 0,309† -0,358* IRFsStorlek_Lg10 - -0,851** -IRFsBudget_absolut_Lg10 -0,208 - -IRFsBudget_relativtOmsättningen_Lg10 - - -Outsourcing_andelRevisorer 0,470* - 0,541** Outsourcing_andelTimmar - - -Genomsnittsålder - 0,217 -Könsfördelning - -0,146 -Kompetens_absolut - - -Kompetens_relativtMax 0,308† 0,248 -KommunikativFörmåga 0,094 - -a) Bransch4

Djup

Följande variabler visar signifikanta samband med Djup på femprocentsnivån i Tabell 7. NoteradNYSE har i Modell 11 en signifikant negativ korrelation med den beroende variabeln Djup. Detta innebär att IRF vilka är verksamma i organisationer som är listade på New York-börsen tenderar att göra mindre djupgående revisioner än vad IRF gör i organisationer som inte är listade där. Känslighetstesterna (se Bilaga 6: Modell 11a-c) visar att sambandet är signifikant i alla modeller och att Beta-värdet är stabilt runt 0,50. Detta visar på att NoteradNYSE har ett samband med Djup.

Ägarkoncentration har i Modell 11 ett signifikant negativt samband med Djup, vilket innebär att ju mer koncentrerad ägarstruktur desto ytligare revisioner görs. I känslighetstesterna (se Bilaga 6: Modell 11a-c) kan vi se att sambandet inte är signifikant i alla tester då det är signifikant på femprocentsnivån i ett test, på tioprocentsnivån i ett annat test och inte alls signifikant i ett tredje test. Beta-värdena varierar något (från -0,29 till -0,47) men är genomgående negativa. Detta gör att det är svårt att göra något konstaterande över om det finns ett samband mellan Ägarkoncentration och Djup.

FunktionellaRapporteringslinjer har i Modell 11 ett signifikant negativt samband med vår beroende variabel Djup. Detta innebär att IRF som i större grad funktionellt rapporterar till styrelse/revisionskommitté gentemot VD/ekonomichef tenderar att genomföra mindre djupgående revisioner. Känslighetstesterna (se Bilaga 6: Modell 11a-c) visar att sambandet är signifikant i samtliga modeller och att Beta-värdena är stabila runt 0,45.

AdministrativaRapporteringslinjer har i Modell 11 ett signifikant negativt samband med Djup. Vi tolkar detta som att IRF vilka administrativt rapporterar till flera parter inom organisationen tenderar att genomföra ytligare revisioner än IRF vilka administrativt rapporterar till ett fåtal parter. I känslighetstesterna (se Bilaga 6: Modell 11a-c) ser vi att sambandet är signifikant i samtliga tester och att Beta-värdet ligger runt 0,65 i testerna.

OrganisationensStorlek_Balansomslutning_Lg10 har i Modell 12 en signifikant negativ korrelation med Djup, vilket tyder på att IRF i större organisationer tenderar att utföra ytligare revisioner. I känslighetstesterna (se Bilaga 6: Modell 12a-c) framkom att sambandet är signifikant i alla testade modeller och att Beta-värdet är stabilt runt 0,45. Variabeln testades även i Modell 10 där det uppvisades ett svag signifikant (0,054) negativt samband. Känslighetstester (se Bilaga 6: Modell 10a-c) av Modell 10 visar på att i två av de tre testerna

tioprocentsnivån. Generellt kan det utifrån de flesta av våra regressioner påstås att det finns ett negativt samband mellan OrganisationensStorlek_Balansomslutning och IRFs Djup.

RekryteringInternrevisorer har i Modell 12 ett signifikant positivt samband med variabeln Djup. Detta indikerar på att ju fler internrevisorer inom IRF som rekryteras internt desto mer djupgående revisioner genomför IRF. Känslighetstesterna (se Bilaga 6: Modell 12a-c) visar att sambandet är signifikant i två av de tre testerna på femprocentsnivån och i ett av de tre testerna på tioprocentsnivån. Beta-värdet är stabilt kring 0,35.

IRFsÅlder_Lg10 har i Modell 10 och Modell 12 ett signifikant negativt samband med Djup, vilket innebär att i organisationer där IRF funnits länge genomförs ytligare revisioner av IRF. Genom att studera känslighetstesterna (se Bilaga 6: Modell 10a-c och Modell 12a-c) kan vi se att samtliga tester uppvisar att sambandet är signifikant och att Beta-värdena är stabila runt 0,35. Vi kan därmed se att det är rimligt att anta att det finns ett negativt samband mellan IRFsÅlder och Djup.

IRFsStorlek_Lg10 har i Modell 11 en signifikant negativ korrelation med variabeln Djup. Detta skulle betyda att IRF vilka består av många internrevisorer genomför mer ytliga revisioner än vad IRF vilka består av ett fåtal internrevisorer gör. I känslighetstesterna (se Bilaga 6: Modell 11a-c) framkommer att sambandet är signifikant i samtliga regressionsmodeller men att Beta-värdet sjunker (från -0,85 till -0,63) då andra variabler elimineras från Modell 11.

Outsourcing_AndelRevisorer har i Modell 10 och Modell 12 en signifikant positiv korrelation med variabeln Djup. Detta indikerar att ju större andel av IRF som består av internrevisorer som har organisationen som klient desto mer djupgående revisioner genomförs av IRF. Känslighetstesterna (se Bilaga 6: Modell 10a-c och Modell 12a-c) visar att sambandet är signifikant i samtliga modeller och att Beta-värdena ligger stabilt runt 0,50. Detta visar på att det finns ett positivt samband mellan Outsourcing_AndelRevisorer och Djup utifrån regressionsmodellerna.