M CăL C
4.4.3. Ph nt ch các gi thuy t trong mô hình
Các k t lu n d a trên hàm h i quy tuy n tính thu đ c ch có ý ngh a khi hàm h i quy đó phù h p v i d li u m u và các h s h i quy khác không có ý ngh a, đ ng th i các gi đ nh c a hàm h i quy tuy n tính đ c đ m b o. Vì th , tr c khi phân tích
k t qu h i quyc n th c hi n các ki m đ nh v đ phù h p c a mô hình, ki m đ nh ý ngh a các h s h i quy và đ c bi t là ki m đ nh các gi đ nh c a hàm h i quy.
4.4.3.1.ă i măđ nhăcácăgi ăđ nhăc aămôăhình
T k t qu quan sát trong m u, ta ph i suy r ng k t lu n cho m i quan h gi a các bi n trong t ng th . S ch p nh n và di n gi i k t qu h i quy không th tách r i các gi đ nh c n thi t c a mô hình h i quy. N u các gi đ nh b vi ph m thì các k t qu
c l ng không đáng tin c y n a (Hoàng Tr ng và Chu Nguy n M ng Ng c, 2005).
Trong ph n này, tác gi ti n hành ki m đ nh các gi đ nh hàm h i quy tuy n tính c đi n bao g m các gi đ nh:
- Không có hi n t ngđa c ng tuy n.
- Ph ng sai c a ph n d không đ i.
- Các ph n d có phân ph i chu n.
- Không có hi n t ng t ng quan gi a các ph n d .
a. emăxétăgi ăđ nhăkhôngăcóăhi năt ngăđaăc ngătuy n
Trong mô hình h i quy tuy n tính b i, gi đnh gi a các bi n đ c l p c a mô hình không có hi n t ng đa c ng tuy n. Hi n t ng này có th phát hi n thông qua h s phóng đ i (VIF). N u VIF l n h n 10 thì hi n t ng đa c ng tuy n nghiêm tr ng.
Trong mô hình này, đ không có hi n t ng đa c ng tuy n nghiêm tr ng thì VIF ph i nh h n 10. Qua B ng 4.12, giá tr VIF thành ph n đ u nh h n 10 ch ng t không có hi n t ng đa c ng tuy n.
b. Gi ăđ nhăph ngăsaiăc aăph năd ăkhôngăđ i
Xem xét đ th c a ph n d chu n hóa theo giá tr d báo c a bi n ph thu c hi u qu công vi c đ ki m tra có hi n t ng ph ng sai thay đ i hay không. Quan sát
đ th phân tán Bi u đ 4.1, nh n th yph n d phân tán ng u nhiên theo đ ng hoành đ không. Nh v y, gi đ nh ph ng sai ph n d c a mô hình h i quy không đ i.
c. Gi ăđ nhăv ăph năph iăchu năc aăph năd
Ph n d có th không tuân theo phân ph i chu n vì nhi u lý do, s d ng mô hình không đúng, ph ng sai không ph i là h ng s , s l ng ph n d không đ nhi u đ phân tích (Hoàng Tr ng & Chu Nguy n M ng Ng c, 2005). Trong ph n này, tác gi s d ng bi u đ Histogram, P-P đ xem xét. Nhìn vào Bi u d 4.2 và Bi u đ 4.3, gi đ nh ph n phân ph i chu n c a ph n d không b vi ph m.
Bi uăđ ă4.2.ăBi uăđ ăt năs ăc aăph năd ăchu năhóa
Tr c h t, xem xét t n s c a ph n d chu n hóa bi u đ 4.2, phân ph i ph n d x p x chu n St.Dev = 0,997 t c g n b ng 1. Do đó, có th k t lu n r ng gi thuy t phân ph i chu n không b vi ph m.
T Bi u đ 4.3, các đi m quan sát không phân tán quá xa đ ng th ng k v ng mà phân tán d c theo, sát đ ng k v ng nên có th ch p nh n gi thuy t cho r ng phân ph i c a ph n d là phân ph i chu n. T các k t qu ki m đnh trên, có th k t lu n gi đnh phân ph i chu n không b vi ph m.
Bi uăđ ă4.3.ăBi uăđ ăt năs ăP-P
d. Gi đ nh v tínhăđ c l p c a ph năd
Khi x y ra hi n t ng t t ng quan, các c l ng c a mô hình h i quy
không đáng tin c y. Ph ng pháp ki m đ nh có ý ngh a nh t đ phát hi n t t ng
quan là ki m đnh Dubin-Watson (d). N u 1<d<3 thì k t lu n mô hình không có t
t ng quan, n u 0<d<1 thì k t lu n mô hình có t t ng quan d ng, n u 3<d<4 thì k t lu n mô hình có t t ng quan âm. B ng 4.10 th hi n Durbin - Watson là 2,057,
có ngh a là ch p nh n gi đ nh không có t ng quan gi a các ph n d .
Nh v y, các gi đ nh c a mô hình h i quy tuy n tính đ u th a mãn. Ti p theo các ki m đ nh v đ phù h p và ki m đ nh các h s h i quy đ c trình bày.
4.4.3.2.ă i măđ nhăđ ăphùăh păc aămôăhình
H s R2 trong mô hình là 0,483 đánh giá đ phù h p c a mô hình. M t khác, k t qu nghiên c u cho th y R2đi u ch nh là 0,480 < R2, s d ng h s này đ đánh giá
đ phù h p c a mô hình nghiên c u s an toàn và chính xác h n vì nó không th i ph ng đ phù h p mô hình (B ng 4.10). R2 đi u ch nh b ng 0,480 ngh a là mô hình h i
quy tuy n tính b i xây d ng có các bi n ti m n và các bi n đ c l p gi i thích đ c 48,0% s bi n thiên c a bi n ph thu c. Ngoài ra, ki m đ nh F đ c s d ng trong
phân tích ph ng sai v n là phép ki m đnh gi thuy t v đ phù h p c a mô hình h i quy tuy n tính t ng th . Giá tr F trong B ng 4.11 là 147,600, tr s này đ c tính t giá tr R2 đ y đ , m c ý ngh a quan sát (Sig= 0,000) r t nh s an toàn khi bác b gi thuy t H0 cho r ng 1 = 2 = 3 = 4.
V i s li u này, mô hình h i quy tuy n tính đ a ra là phù h p v i d li u và có th s d ng đ c.