Giả định liên hệ tuyến tính
Kết quả phân tích trên bảng 4.6 cho thấy hệ số Durbin-Watson = 1,825 (xấp xỉ =2), vì thế cho phép kết luận không có tương quan giữa các phần dư. Nghĩa là, giả định này không vi phạm.
Giả định về phân phối chuẩn của phần dư
Quan sát biểu đồ tần số phần dư chuẩn hóa Histogram (hình 4.1) cho thấy, giá trị trung bình của các quan sát Mean = 0 và độ lệch chuẩn Std. Dev = 0,992 ( xấp xỉ =1). Vì thế, cho phép kết luận giả định phần dư có phân phối chuẩn không bị vi phạm.
57
Hình 4.1: Biểu đồ tần số của các phần dư chuẩn hóa
(Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu nghiên cứu của tác giả)
Giả định không có mối tương quan giữa các biến độc lập (đo lường đa cộng tuyến)
Kết quả trên bảng 4.8 cho thấy giá trị chấp nhận của các biến độc lập (Tolerance) đều lớn hơn 0,5 (nhỏ nhất là 0,718); độ phóng đại phương sai (VIF) đều nhỏ hơn 2 (lớn nhất là 1,392). Vì thế, cho phép khẳng định không xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến.
Giả định liên hệ tuyến tính
Hình 4.2: Đồ thị phân tán phần dư chuẩn hóa cho thấy các phần dư được phân tán ngẫu nhiên xung quanh đường thẳng đi qua tung độ 0, mà không tuân theo một qui luật (hình dạng) nào. Vì thế, cho phép kết luận giả định liên hệ tuyến tính không vi phạm.
58
Hình 4.2: Đồ thị phân tán phần dư chuẩn hóa
(Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu nghiên cứu của tác giả)
Giả định phương sai của sai số không đổi
Kết quả kiểm định tương quan hạng Spearman’s Rho (bảng 4.9) cho thấy hệ số tương quan giữa trị tuyệt đối của phần dư với các biến không có ý nghĩa thống kê (giá trị Sig cao nhất bằng 0,997 > 0,05). Chứng tỏ không thể bác bỏ giả thuyết H0: Hệ số tương quan hạng của tổng thể bằng 0. Vì thế, cho phép kết luận giả định phương sai của sai số không đổi không bị vi phạm.
59
Bảng 4.9: Ma trận tương quan hạng Spearman
Spearman's rho HIH CCU KST HAH RRO TNM YDH
Giá trị tuyệt đối của phần
dư
HIH Correlation Coefficient 1,000 0,187
** 0,333** 0,254** 0,388** 0,190** 0,484** -0,114*
Sig. (2-tailed) 0,001 0,000 0,000 0,000 0,001 0,000 0,043
CCU Correlation Coefficient 1,000 0,389
** 0,279** 0,260** 0,389** 0,437** 0,000
Sig. (2-tailed) 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,997
KST Correlation Coefficient 1,000 0,339
** 0,390** 0,298** 0,453** -0,106
Sig. (2-tailed) 0,000 0,000 0,000 0,000 0,061
HAH Correlation Coefficient 1,000 0,351
** 0,528** 0,466** 0,006
Sig. (2-tailed) 0,000 0,000 0,000 0,916
RRO Correlation Coefficient 1,000 0,360
** 0,620** -0,090
Sig. (2-tailed) 0,000 0,000 0,113
TNM Correlation Coefficient 1,000 0,454
** 0,005
Sig. (2-tailed) 0,000 0,936
YDH Correlation Coefficient 1,000 -0,071
Sig. (2-tailed) 0,210 Giá trị của phân dư Correlation Coefficient 1,000 Sig. (2-tailed) .
Trong đó: Pearson Correlation: hệ số tương quan Pearson; Sig. (2-tailed): mức ý nghĩa ở cả hai đuôi; **. tương quan có ý nghĩa ở mức 0,01 (ở cả 2 đuôi);
(Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu nghiên cứu của tác giả)
Tóm lại, các kết quả kiểm định trên cho thấy, các giả định trong mô hình hồi qui tuyến tính không bị vi phạm. Vì thế, cho phép khẳng định mô hình hồi qui và các giả thuyết: H1, H2, H3, H4, H6 đã được kiểm định trong nghiên cứu này được chấp nhận.