Mã hóa Bi năquanăsát Trung bình thang đo n u lo iă bi n Ph ngă sai thangăđo n uă lo iăbi n T ngă quan bi nă- t ng Cronbach's alphaăn u lo iăbi n ătinc y Cronbach Alpha = 0.912
m1 BIDVălàăngânăhàngăcóădanhăti ngătrênăth ătr ng 13.59 18.894 .695 .907
m2 Ngânăhàngăth căhi năd chăv ăđúngănh ăcamăk tăv iăkháchă
hàngăngayăt ăl năđ uătiên 13.61 19.797 .735 .899
m3 Cungăc păcácăd chăv ăđúngăth iăđi mănh ăngânăhàngăđưăh a 13.65 19.216 .807 .890 m4 Ngânăhàngăgi iăquy tăth aăđángăth căm c/ăkhi uăn iăc aă
khách hàng 13.72 18.458 .825 .886
m5 Ngânăhàngăluônăth căhi năchínhăxácăcácăgiaoăd ch,ăh uănh ă
khôngăx yăraăsaiăsót 13.71 19.870 .749 .898
M căđ ăđápă ng Cronbach Alpha = 0.899
m7 H ăs ,ăquyătrìnhăgiaoăd chăc aăngânăhàngăđ năgi n,ărõăràng,ă
d ăhi u 11.01 10.446 .763 .874
m8 Th iăgianăvàăđ aăđi măgiaoăd chăthu năti năchoăkháchăhàng 11.21 10.818 .674 .894 m9 Ngânăhàngăcungăc păd chăv ăđ năkháchăhàngăm tăcáchă
nhanh chóng 11.26 11.135 .694 .888
m10 NhânăviênăBIDVăt nătìnhăh ngăd năcácăth ăt c,ăcungăc pă
thôngătinăchínhăxác,ăđ yăđ ăvàăk păth iăđ năkháchăhàng 11.02 10.795 .819 .863 m11 Nhân viênăluônăs nălòngăgiúpăđ ăkháchăhàng 11.11 10.405 .810 .863
N ngăl căph căv Cronbach Alpha = 0.906
m13 Nhânăviênăluônăt ăraăl chăs ,ăni măn ,ăt oăđ căs ătinăc yă
v iăkháchăhàng 5.63 7.912 .689 .912
m15 Nhânăviênăcóăki năth căchuyênămônăđ ătr ăl iăcácăcâuăh iă
c aăkháchăhàng 5.38 6.365 .863 .851
m16 Nhân viên BIDV t ăv năc ăth ăvàăchínhăxácăcácăs năph mă
d chăv ăđ căbi tătheoănhuăc uăc aăkháchăhàng 5.43 6.648 .844 .858
m17 Nhânăviênăx ălỦăgiaoăd chănhanh,ăthànhăth oăvàăchuyênă
nghi p 5.73 7.755 .778 .885
Giá Cronbach Alpha = 0.877
m18 Ngânăhàngăcóăm căphíăd chăv ăphùăh p 5.76 2.866 .780 .809
m19 Ngânăhàngăcóăm călưiăsu tăc nhătranh,ăh păd n 5.72 2.933 .747 .839
m20 Ngânăhàngăcóăs năph măđaăd ng,ăđápă ngănhuăc uăc aă
khách hàng 5.73 2.898 .759 .829
ngăc m Cronbach Alpha = 0.901
m23 Ngânăhàngăcóăch ngătrìnhă uătiênăchoăcácăkháchăhàngă
quanătr ng,ăthânăthi t 8.19 5.712 .801 .865
m24 T ngănhânăviênăth ăhi năs ăquanătâmăđ năcáănhânăkháchăhàng 8.19 6.445 .719 .893
m25 Nhânăviênăhi uărõănhuăc uăc ăth ăc aăkháchăhàng 8.19 5.714 .878 .835
m26 Nhânăviênăth uăhi uăkhóăkh năc aăkháchăhàngăkhiăs ăd ngă
d chăv 8.24 6.743 .730 .890
Ph ngăti năh uăhình Cronbach Alpha = 0.925
m21 Ho tăđ ngăc aămáyăATM,ămáyăcàăth ătínăd ngăqu căt ,ăcácă
d chăv ăngânăhàngătr cătuy nầho tăđ ngă năđ nhăvàăanătoàn 13.81 20.177 .794 .909 m28 Ngânăhàngăcóăm ngăl iăgiaoăd chăr ngăkh pă(tr ăs ăvàăcácă
phòngăgiaoăd ch) 13.96 20.765 .737 .917
m29 Ngânăhàngăcóătrangăthi tăb ăvàăcôngăngh ăhi năđ iă(Máyă
móc,ăph năm măgiaoăd ch,ăd chăv ăinternetầ) 13.95 20.158 .806 .908
m30
C ăs ăv tăch tăc aăngânăhàngăkhangătrang,ăti nănghiă(tr ăs ă cóăgh ăch ăđ năl tăgiaoăd ch,ăn iăđ ăxe,ăbáo,ăn cău ng,ă
nhàăv ăsinhầ) 13.93 20.340 .767 .913
m31
Tàiăli u,ăhìnhă nhăgi iăthi uăv ăd chăv ăngânăhàngăđ păm t, đ yăđ ;ăgiaoădi nătrangăwebăc aăngânăhàngăchuyênănghi p,ă
hi năđ i. 13.86 20.512 .799 .909
m32 NhânăviênăBIDVăcóăngo iăhìnhăsáng,ătrangăph căđ p,ăđ că
thù cho Ngân hàng 13.89 20.317 .794 .909
S ăhƠiălòngăc aăkháchăhƠng Cronbach Alpha = 0.873
m33 QuỦăkháchăhoànătoànăhàiălòngăv iăch tăl ngăd chăv ăc aă
ngân hàng 5.66 2.842 .763 .815
m34 QuỦăkháchăs ăgi iăthi uăd chăv ăngânăhàngăchoănh ngă
ng iăkhác 5.72 2.975 .787 .795
m35 Trongăth iăgianăt iăquỦăkháchăv năti păt căs ăd ngăd chăv ă
c aăngânăhàng 5.52 2.997 .721 .852
B ng 2.19: B ng tóm t t phân tích Cronbach's Alpha (L n 2) Thànhăph n Mã hóa nhân t S ă bi nă quan sát
Tênăbi năquanăsát (Cronbach' ătinăc yă anpha) ánh giá Ch tăl ngă d chăv ătinăc y tc1 6 m1, m2, m3, m4, m5, m6 0.912 tă yêu c u ápă ng du1 5 m7, m8, m9, m10, m11 0.899
N ngăl căph căv nlpv1 4 m13, m15, m16, m17 0.906
Giá gia1 3 m18, m19, m20 0.877
S ăđ ngăc m dc1 4 m23, m24, m25, m26 0.901
Ph ngăti năh uăhình pthh1 6 m21,m28, m29, m30, m31, m32 0.925
S ăhàiălòngă(HL) hl1 3 m33, m34, m35 0.873
Ngu n tác gi t t ng h p
B ng 2.19 cho th y c 28 bi năquanăsátăchoăthangăđoăch tăl ng d ch v đ u có h s t ngă quană bi n-t ng l nă h nă 0.3ă nênă đ c ch p nh n.ă Thêmă vàoă đó,ă Cronbach's
Alpha c a 6 nhân t m i ( tin c y,ă ápă ng,ăN ngăl c ph c v , Giá, S đ ng c m,
Ph ngăti n h u hình) kháăcaoăđ u th aăđi u ki n l n h nă0.6ănênăthangăđoăthànhăph n ch tăl ng d ch v đ t yêu c u.
(3) Mô hình nghiên c u đi u ch nh và các gi thuy t
Hình 2.4: Mô hình nghiên c u đi u ch nh
i u ch nh các gi thuy t:
- H1:ăGi aăthànhăph năTinăc yăc aăch tăl ngăd chăv ăvàăs ăhàiălòngăc aăkháchă hàngăcóăm iăquanăh ăcùngăchi uă.
- H2:ăGi aăthànhăph nă ápă ngăc aăch tăl ngăd chăv ăvàăs ăhàiălòngăc aăkháchă hàngăcóăm iăquanăh ăcùngăchi uă.
H6 H5 H4 H3 H2 H1 6 bi n qs tin c y áp ng N ngăl c ph c v Giá ng c m Ph ngăti n h u hình 5 bi n qs 4 bi n qs 3 bi n qs 4 bi n qs 6 bi n qs S hài lòng c a KH 3 bi n qs
- H3:ăGi aăthànhăph năN ngăl căph căv ăc aăch tăl ngăd chăv ăvàăs ăhàiălòngă c aăkháchăhàngăcóăm iăquanăh ăcùngăchi uă
- H4:ăGi aăthànhăph năGiáăc aăch tăl ngăd chăv ăvàăs ăhàiălòngăc aăkháchăhàngă cóăm iăquanăh ăcùngăchi uă
- H5: Gi aă thànhă ph nă ngă c mă c aă ch tă l ngă d chă v ă vàă s ă hàiă lòngă c aă kháchăhàngăcóăm iăquanăh ăcùngăchi uă
- H6: Gi aăthànhăph n Ph ng ti n h u hình c aăch tăl ngăd chăv ăvàăs ăhàiă lòngăc aăkháchăhàngăcóăm iăquanăh ăcùngăchi u.
2.2.4.3Ki măđnh Mô hình nghiên c u và các gi thuy t b ng phân tích h i quy b i
Sau khi qua giai đo n phân tích nhân t , có 7 nhân t (bao g m 6 nhân t ch t
l ng d ch v và 1 nhân t s hài lòng) đ c đ a vào ki m đnh mô hình. Theo gi
thuy t c a nghiên c u là có m i quan h gi a các thành ph n c a ch t l ng d ch v và s hài lòng c a khách hàng. V n đ đ t ra trong nghiên c u này là có m i quan h tuy n tính cùng chi u gi a các thành ph n ch t l ng d ch v ăv i s hài lòng c a khách hàng? M c đ quan h nh th nào? Nh v y mô hình tuy n tính b i đ c s d ng đ
phân tích và gi i thích v n đ .
Ta ti n hành phân tích h i quy đ xác đnh c th tr ng s c a t ng y u t tác
đ ng đ n m c đ hài lòng c a khách hàng. Phân tích h i quy s đ c th c hi n v i 6 bi n đ c l p đó là tin c y, áp ng, N ng l c ph c v ,ăGiá,ăPh ng ti n h u hình và m t bi n ph thu c là s hài lòng c a khách hàng. Giá tr nhân t là trung bình c a các bi n quan sát thành ph n thu c nhân t đó. Phân tích t ng quan Pearson đ c s d ng đ
xem xét s phù h p khi đ a các thành ph n vào mô hình h i quy. K t qu c a phân tích h i quy s đ c s d ng đ ki m đnh các gi thuy t t H1 đ n H6. Và phân tích h i quy
đ c th c hi n b ng ph ng pháp h i quy t ng th các bi n (ph ng pháp enter) v i ph n m m SPSS 20
Ph ng trình h i quy b i bi u di n m i quan h gi a các nhân t và s th a mãn c a khách hàng có d ng nh sau:
Y = o + 1X1 + 2X2 + 3X3 + 4X4+ 5X5+ 6X6 +
-Trong đó: : Sai s
-Y là bi n ph thu c th hi n giá tr d đoán v m c đ hài lòng c a khách hàng - o: H ng s
- 1, 2, 3, 4, 5, 6 là các tr ng s h i quy
-X1, X2, X3, X4, X5, X6 là các bi n đ c l p theo th t : tin c y, áp ng, N ng l c ph c v , Giá, ng c m, Ph ng ti n h u hình.
Tr căkhiăti năhànhăphânătíchăh iăquy,ătaăphânătíchăh ăs ăt ngăquanăc aăcácăbi n đ ăxemăxétăm iăquanăh ăgi aăbi năph ăthu căvàăt ngăbi năđ căl p,ăc ngănh ăgi aăcácă bi năđ căl păv iănhau.ăN uăh ăs ăt ngăquanăgi aăbi năph ăthu căvàăcácăbi năđ căl păl nă ch ngăt ăgi aăchúngăcóăquanăh ăv iănhauăvàăphânătíchăh iăquyătuy nătínhăcóăth ăphùăh p.
(1) Phân tích t ng quan h s Pearson
Ng i ta s d ng m t s th ng kê có tên là H s t ng quan Pearson đ ă
l ng hóa m c đ ch t ch c a m i liên h tuy n tính gi a hai bi n đnh l ng. N u gi a 2 bi n có s t ng quan ch t thì ph i l u ý v n đ ăđa c ng tuy n khi phân tích h i quy. Trong phân tích t ng quan Pearson, không có s phân bi t gi a các bi n đ c l p và bi n ph thu c mà t t c đ u đ c xem xét nh nhau.
a c ng tuy n là tr ng thái trong đó các bi n đ c l p có t ng quan ch t ch ă
v i nhau. V n đ c a hi n t ng c ng tuy n là chúng cung c p cho mô hình nh ng thông tin r t gi ng nhau, và r t khó tách r i nh h ng c a t ng bi n m t đ n bi n ph thu c. Hi u ng khác c a s t ng quan khá ch t gi a các bi n đ c l p là nó làm t ng đ
l ch chu n c a các h s h i quy và làm gi m tr th ng kê t c a ki m đnh ý ngh a c a chúng nên các h s có khuynh h ng kém ý ngh a h n khi không có đa c ng tuy n trong khi h s xác đnh R square v n khá cao. Trong quá trình phân tích h i quy b i,
đa c ng tuy n đ c SPSS chu n đoán b ng l a ch n Collinearity Diagnostic. B ng 2.20 : Ma tr n t ng quan gi a các bi n hl1 tc1 du1 nlpv1 gia1 dc1 pthh1 hl1 1 tc1 .627 1 du1 .677 .587 1 nlpv1 .481 .424 .286 1 gia1 .661 .554 .539 .297 1 dc1 .903 .543 .658 .389 .597 1 pthh1 .491 .532 .384 .313 .526 .377 1 Ngu n tác gi t t ng h p
Xem xét ma tr n t ng quan gi a các bi n (xem Ph l c 12), Ma tr n này s ă
cho th y m i t ng quan tuy n tính gi a bi n S Hài lòng (bi n ph ăthu c) v i t ng bi n
đ c l p, c ng nh t ng quan tuy n tính gi a các bi n đ c l p v i nhau. Bi n Hài lòng có s t ng quan tuy n tính r t ch t ch v i t t c 6 bi n đ c l p ( tin c y, áp ng, N ng l c ph c v , Giá, ng c m, Ph ng ti n h u hình) v i r (h s t ng quan- Pearson Correlation) > 0.3 và sig < 1%. Gi a các bi năđ c l p ( tin c y, áp ng, N ng l c ph c v , Giá, ng c m, Ph ng ti n h u hình) đ u có r > 0.3 vìăv yăc n ph i xem xét
k ătrong ph n phân tích h i quy tuy n tính b i d i đây nh m tránh hi n t ng đa c ng tuy n gi a các bi n đ c l p.
(2) Phân tích h i quy
Phânătíchăh iăquyăđ căth căhi năv iă6ăbi năđ căl păbaoăg m:ă ătinăc y,ă ápă ng,ăN ngă l căph căv ,ăGiá,ă ngăc m,ăPh ngăti năh uăhìnhăchoăk tăqu ăth ngăkêămôăt ănh ăsau:
B ng 2.21 : Th ng kê mô t các bi n phân tích h i quy
DescriptiveăStatisticsă(Th ngăkêămôăt )
Nhânăt Kíchăth căm u Trung bình ăl chăchu n
tc1 250 2.7273 .87186 du1 250 2.7808 .80836 nlpv1 250 1.8480 .87891 gia1 250 2.8680 .82622 dc1 250 2.7340 .81357 pthh1 250 2.7800 .89612 hl1 250 2.8173 .83110 Ngu n tác gi t t ng h p
V iăthangăđoăđi mă1ă(hoànătoànăkhôngăđ ngăỦ)ăchoăđ năđi mă5ă(hoànătoànăđ ngăỦ),ă thôngăquaăphânătíchămôăt ăchoăth yăm căđ ăhàiălòngăv ăch tăl ngăd chăv ăđ tă ăm căkháăcaoă (meană=ă2.8173).ăNh ăv y,ăm căđ ăhàiălòngăc aăkháchăhàngăv ăch tăl ngăd chăv ăt iăBIDV-
CNSGD2ăv năkháăcao.ăT ngăt ,ăcóăđ nă5ănhânăt ăthu căthànhăph năch tăl ngăd chăv ăđ uă đ tăgiáătr ătrênătrungăbìnhăv iămeanăl năh nă2.5ăbaoăg mă tin c y, áp ng, Giá, ng c m, Ph ng ti n h u hình. Riêng nhân t ăN ng l c ph c v cóăgiáătr ămeanăth pănh tă(1.848).ă i uă nàyăch ngăt ăcònăcóăkháchăhàngăkhôngăhàiălòngăv ătháiăđ ăph căv ăc aăm tăs ănhân viênăt iă
BIDV-CNSGD2. Theoăph năánhăc aăkháchăhàngăthìăkhiăkháchăhàngăđ năgiaoăd ch,ăm tăs ă nhânăviênăch aăt ăraăthânăthi n,ăthi uăn ăc iăvàăch aăt nătìnhăh ngăd năvi căđi năcácălo iăth ă t căc năthi t,ăkhi năkháchăhàngăm tăth iăgianăđi năthôngătinănhi uăl năchoăm tălo iăgi yăt .ă óă c ngălàăm tătrongăs ălỦădoăkhi năth iăgianăgiaoăd chăcònăch m.ăNgoàiăra,ăth ăt căhànhăchính
cònăr mărà,ăcònăn ngăc ăch ăxin-choă(xemăPh ăl că6).
Ph ngăphápăphânătíchăh iăquyăb iăv iă6ăthànhăph năch tăl ngăd chăv ăt iăBIDV- CNSGD2 đ c th c hi n b ng ph ng pháp Enter. Các nhânăt đ c đ a vào cùng m t lúc đ xem nhânăt nào đ căch p nh n. K t qu ăphân tích h i quy nh sau:
Nhìn vào b ng 2.22, ta th yr ng tr th ng kê F đ c tính t giá tr R2đ yđ khác 0, giá tr sig. F = 0.000 < 0.05 choăth y mô hình s d ng là phù h p và các bi n đ uđ t
đ c tiêu chu n ch p nh n.ăKi m đ nh F s d ng trong phân tích ph ng sai là m t
phép ki m đ nh gi ăthuy t v đ phù h p c a mô hình h i quy tuy n tính t ng th đ
xem xét bi n ph ăthu căcóăliênăh ătuy nătínhăv iătoànăb ăt păh păc aăcácăbi năđ căl p.ă ngăth i,ăm căđ ăgi iăthíchăm iăquanăh ăgi aăcácăthànhăph năb ngăph ngăphápă h iăquyănàyăchoăk tăqu ăch pănh năđ c:ăR2 hi uăch nhă=ă0.867>ă0.5,ăngh aălàă86.7%ăs ă thayăđ iăc aăm căđ ăhàiălòngăđ căgi iăthíchăb iăs ăthayăđ iăc aă6ănhânăt ( ătinăc y,ă ápă ng,ăN ngăl căph căv ,ăGiá,ă ngăc m,ăPh ngăti năh uăhình)ătrongăđi uăki năcóătínhă đ năkíchăc ăm uăvàăs ăl ngăbi năđ căl pătrongămôăhình,ăcònăl iă13.3%ăs ăthayăđ iăc aă m căđ ăhàiălòngăđ căgi iăthíchăb ngăcácăy uăt ăkhác.ăNh ăv y,ămôăhìnhăh iăquyătuy nă tínhăb iăđưăxâyăd ngăphùăh păv iăt ngăth .ă
B ng 2.22: Phân tích Anova trong h i qui tuy n tính
Model Summaryb
Model
(Mô hình) R
R Square
(Răbìnhăph ng) (Răbìnhăph ngăhi uăch nh)Adjusted R Square Std. Error of the Estimate (Saiăs ăchu n)
1 .933a .870 .867 .30357
a.ăPredictorsă(Bi năd ăđoán ): (Constant), pthh1, nlpv1, du1, gia1, tc1, dc1 b. Dependent Variable: hl1 ANOVAa Model (Mô hình) Sum of Squares (T ngăc aă bìnhăph ng) df Mean Square (Giáătr ătrungăbìnhă c aăbìnhăph ng) F Sig (ụăngh aă quan sát). 1 Regressionă(H iăquy) 149.598 6 24.933 270.550 .000b Residuală(Ph năd ) 22.394 243 .092 T ng 171.992 249
a.ăDependentăVariableă(bi năph ăthu c):ăhl1
b.ăPredictorsă(bi năd ăđoán):ă(Constant),ăpthh1,ănlpv1,ădu1,ăgia1,ătc1,ădc1
B ng 2.23: Các thông s th ng kê c a t ng bi n trong ph ng trình h i quy (Mô hình SERVQUAL) (Mô hình SERVQUAL) (Cácăthôngăs )ăCoefficientsa Model (Mô hình) Unstandardized Coefficients (H ăs ă ch aăchu năhóa) Standardized Coefficients (H ăs ă
chu năhóa) t Sig.
Collinearity Statistics (Th ng kê đaăc ngătuy n) B Std. Error
(saiăs ăchu n) Beta (Dung sai) Tolerance VIF
1 (Constant) -.168 .084 -2.004 .046 tc1 .065 .032 .068 2.044 .042 .482 2.073 du1 .070 .034 .068 2.027 .044 .481 2.078 nlpv1 .104 .025 .110 4.189 .000 .774 1.292 gia1 .100 .033 .099 3.046 .003 .507 1.974 dc1 .704 .035 .689 20.058 .000 .454 2.201 pthh1 .076 .027 .082 2.829 .005 .633 1.579
a.ăDependentăVariableă(bi năph ăthu c):ăhl1 Ngu n tác gi t t ng h p
Trongăk tăqu ătrênă(b ngă2.23),ăcácănhânăt ăn uăcósig.ă<ă0.05ăt ngăđ ngăv iăđ ă tinăc yă95%ăvàătă>ă2ăthìănhânăt ăđóăđ căch pănh n,ăcóăngh aălàăcóăm iăt ngăquanăđ ă m nhăvàăcóăỦăngh aăth ngăkêăkhiăđ aăvàoămôăhìnhăphânătíchăcácănhânăt ănàyăcóătácăđ ngă đ năhàiălòngăc aăkháchăhàng.ăK tăqu ăh iăquyăchoăth y c ă6ănhânăt ăđ uăth aămưnăđi uă ki nălà:ă ătinăc yă(sig = 0.042),ă ápă ngă(sig = 0.044),ăN ngăl căph căv ă(sig = 0.000), Giá (sig = 0.003),ă ngăc mă(sig = 0.000),ăPh ngăti năh uăhìnhă(sig = 0.005).
ă ki mă traă hi nă t ngă đaă c ngă tuy n,ă ch ă s ă th ngă dùngă làă h ă s ă phóngă đ iă ph ngăsaiăVIFă(VarianceăInflationăFactor).ăThôngăth ng,ăn uăVIFăc aăm tăbi năđ căl pă nàoăđóăl năh nă10ăthìăbi nănàyăh uănh ăkhôngăcóăgiáătr ăgi iăthíchăbi năthiênăc aăYătrongă
mô hình MLR (Hair & ctg (2006) tríchătrongăNguy nă ìnhăTh (2008))
Theoăb ngăh ăs ăh iăquy,ăh ăs ăVIFăc aăcácăbi năđ căl păcóăgiáătr ăt 1.292ăđ nă 2.201ă(t tăc ăđ uănh ăh nă10).ăVìăv yăcóăth ăk tălu n,ămôăhìnhăkhôngăx yăraăhi năt ngăđaă c ngătuy n.ăM i quan h gi a các bi n đ c l p là không đáng k và không nh h ng
đ n k t qu gi i thích c a mô hình.
(3)Dò tìm s vi ph m các gi đ nh c n thi t trong h i quy tuy n tính
Gi đnh liên h tuy n tính gi a bi n ph thu c và các bi nđ c l p c ng nh hi n t ng ph ng sai thay đ i (heteroskedasticity)
đoán mà mô hình h i quy tuy n tính cho ra. Ng i ta hay v ăbi u đ ăphân tán gi a 2 giá tr này đã đ c chu n hóa (standardized) v i ph n d trên tr c tung và giá tr d đoán trên tr c hoành. N u gi đnh liên h ătuy n tính và ph ng sai b ng nhau đ c th a mãn, thì ta s không nh n th y có liên h gì gi a các giá tr d đoán v i ph n d , chúng s phân tán ng u nhiên
th (Ph l c 13: th Scatterplot) cho th yăph n d ăphân tán ng u nhiên trong m t vùng xung quanh đ ng đi qua tung đ 0 ch không t o thành m t hình d ng nào. Nh v y giá tr d đoán và ph n d đ c l p nhau và ph ng sai c a ph n d không thay đ i. Nh v y mô hình h i quy phù h p.
Gi đ nh v phân ph i chu n c a ph n d
Ph n d có th không tuân theo phân ph i chu n vì nh ng lý do nh : S d ng sai mô hình, ph ng sai không ph i là h ng s , s l ng các ph n d ăkhông đ nhi u đ