Giả định đầu tiên là liên hệ tuyến tính giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập cũng như hiện tượng phương sai thay đổi. Giả định này được kiểm tra bằng cách vẽ biểu đồ phân tán giữa các phần dư và giá trị dự đoán mà mô hình hồi quy tuyến tính cho ra. Người ta hay vẽ biểu đồ phân tán giữa 2 giá trị này đã được chuẩn hóa với phần dư trên trục tung và giá trị dự đoán trên trục hoành. Nếu giả định liên hệ tuyến tính và phương sai bằng nhau được thỏa mãn, thì ta sẽ không nhận thấy có liên hệ gì giữa các giá trị dự đoán với phần dư, chúng sẽ phân tán ngẫu nhiên trong một phạm vi không đổi quanh trục 0.
Nhìn vào đồ thị Scatter, ta thấy đồ thị phân tán ngẫu nhiên trong một vùng xung quanh đường đi qua tung độ 0 chứ không tạo thành một hình dạng nào. Như vậy, giả thiết về liên hệ tuyến tính cũng như hiện tượng phương sai thay đổi không bị vi phạm.
Hình 4.1: Đồ thị phân tán giữa phần dư và giá trị dự đoán
Giả định tiếp theo là giả định về phân phối chuẩn của phần dư. Để thực hiện kiểm định này, ta sử dụng biểu đồ Histogram. Biểu đồ cho ta thấy phần dư có phân phối chuẩn với giá trị trung bình gần bằng 0 và độ lệch chuẩn gần bằng 1. Do đó có thể kết luận rằng giả định về phân phối chuẩn của phần dư không bị vi phạm. Ph ần d ư c hu ẩn h óa
Hình 4.2: Biểu đồ tần số của phần dư chuẩn hóa
Cuối cùng, ta thực hiện xem xét sự vi phạm đa cộng tuyến của mô hình. Để kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến, chỉ số thường dùng là hệ số phóng đại phương sai VIF. Kết quả từ bảng 4.5 cho thấy hệ số phóng đại phương sai VIF của các biến độc lập đều nhỏ hơn 2 nên không có hiện tượng đa cộng tuyến xảy ra. Theo Nguyễn Đình Thọ (2011, trang 497): “Thông thường nếu VIF của một biến độc lập nào đó >10 thì biến này hầu như không có giá trị giải thích biến thiên của Y trong mô hình MLR (Hair & ctg 2006). Tuy nhiên, trong thực tế, nếu VIF >2, chúng ta cần cẩn thận trong diễn giải các trọng số hồi quy”.
Phần dư chuẩn hóa
Tần