Ki m tra s phù h p c aăkíchăth c m u: Kích th c m u là 185 th a đi u
ki n c a EFA nên c ng th a đi u ki n c a mô hình h i quy.
Ki m tra s phù h p gi a các gi đnh:
- Gi đnh đ u tiên là gi đnh liên h tuy n tính. Ph ng pháp đ c s d ng là bi u đ phân tán Scatterplot v i giá tr ph n d chu n hóa trên tr c tung và giá tr d đoán chu n hóa trên tr c hoành. Nhìn vào bi u đ ta th y ph n d không thay
đ i theo m t tr t t nào đ i v i giá tr d đoán. V y gi thuy t v liên h tuy n tính không b vi ph m (Ph l c D)
- Gi đnh ti p theo c n xem xét là ph ng sai c a ph n d không đ i. Trong nghiên c u này ta s s d ng cách xây d ng bi u đ t n s Histogram ho c bi u đ
P-P lot đ kh o sát phân ph i c a ph n d . Bi u đ t n s Histogram cho th y m t
đ ng cong phân ph i chu n đ c đ t ch ng lên bi u đ t n s . Nh v y phân ph i
ph n d x p x chu n, nên có th k t lu n r ng gi thuy t phân ph i chu n không b
vi ph m. (Ph l c E)
- Gi đnh ti p theo v tính đ c l p c a ph n d c ng c n đ c ki m đ nh. Ta dùng đ i l ng th ng kê Durbin-Watson (D) đ ki m đnh. đơy D=2,039
(1<D<3) nên ta k t lu n các sai s mô hình lƠ đ c l p hay mô hình không t t ng
quan (B ng 4.7)
- Cu i cùng, ta s xem xét s vi ph m đa c ng tuy n c a mô hình. ph n phân tích h s t ng quan trên, ta đư th y r ng gi a bi n ph thu c có quan h t ng quan khá rõ v i các bi n đ c l p nh ng ta c ng th y đ c gi a các bi n đ c l p c ng có t ng quan v i nhau. Ði u này s t o ra kh n ngđa c ng tuy n c a mô
hình. Vì v y, ta ph i dò tìm hi n t ng đa c ng tuy n b ng cách tính đ ch p nh n c a bi n (Tolerance) và h s phóng đ i ph ng sai (Variance inflation factor ậ
VIF). Ta th y h s VIF đ u n m trong kho ng 1 đ n 3 nên k t lu n gi thuy t không t t ng quan không b vi ph m (B ng 4.6)