Kiểm tra kết quả hồi qui bằng biểu đồ phân tán cho phần dư chuẩn hóa
(Standardized residual) và giá trị dự đoán chuẩn hóa Standardized predicted value). Các đồ thị cho thấy phần dư chuẩn hóa phân tán ngẫu nhiên qua đường thẳng quanh
điểm 0, không tạo thành một hình dạng nào cụ thể. Như vậy, giả định liên hệ tuyến tính và phương sai bằng nhau được thỏa mãn.
Hình 4.3 Biểu đồ P-P Plot
b. Giả định phần dư có phân phối chuẩn
Kiểm tra đồ thị histogram phân tán của phần dư của phương trình hồi qui
tuyến tính cho thấy phân phối phần dư xấp xỉ chuẩn (trung bình mean ≈ 0 và độ
lệch chuẩn Std. =0.994≈ 1). Như vậy, giả định phần dư có phân phối chuẩn không
Hình 4.4 Đồ thị histogram phân tán của phần dư
c. Giả định không có tương quan giữa các phần dư
Đại lượng thống kê Durbin-Watson (d) có giá trị từ 0 đến 4. Nếu các phần dư không có tương quan với nhau, giá trị d sẽ gần bằng 2. Kết quả phân tích cho thấy
giá trị d = 1.932 (Bảng 4.13), nằm trong vùng chấp nhận nên không có tương quan
giữa các phần dư. Như vậy, giả định không có tương quan giữa các phần dư không
Bảng 4.15 Bảng tính giá trị R2 và Durbin-Watson Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate Durbin-Watson 1 .770a .592 .587 .39097 2.011
a. Predictors: (Constant), A1, A3, A5, A6 b. Dependent Variable: TMN
d. Đánh giá mức độ phù hợp của mô hình
Hệ số R2 điều chỉnh (Adjusted R square) = 0.587 nói lên rằng mô hình hồi
qui tuyến tính bội được xây dựng với tập dữ liệu phù hợp đến mức 58.7% hay nói cách khác sự thỏa mãn của khách hàng Mua theo nhóm tại Việt Nam được giải thích đến 58.7% bởi 4 biến độc lập.
e. Kiểm định mức độ phù hợp của mô hình
Kết quả kiểm định giá trị thống kê F (Bảng 4.14), với giá trị sig = 0.000 từ
bảng phân tích phương sai ANOVA nhỏ hơn mức ý nghĩa 5% cho thấy mô hình hồi
qui tuyến tính bội đã xây dựng phù hợp với tập dữ liệu và sử dụng được.
Bảng 4.16 Kết quả kiểm định thống kê F
ANOVA
Model
Sum of
Squares df Mean Square F Sig.
1 Regression 70.669 4 17.667 115.582 .000a
Residual 48.608 318 .153
Total 119.276 322
a. Predictors: (Constant), A1, A3, A5, A6 b. Dependent Variable: TMN
f. Hiện tượng đa cộng tuyến
Trong mô hình hồi qui tuyến tính bội, chúng ta có thêm giả thuyết là các biến
độc lập không có tương quan hoàn toàn với nhau. Giả thuyết này được kiểm định
thông qua kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến bằng hệ số phóng đại phương sai VIF.
(đa cộng tuyến xảy ra khi VIF>10). Vậy mô hình hồi qui tuyến tính bội không có
hiện tượng đa cộng tuyến, nghĩa là các biến độc lập không có tương quan với nhau.