CHƯƠNG 3: MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU 3.1 QUY TRÌNH NGHIÊN CỨU
4.3.KIỂM ĐỊNH MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU VÀ GIẢ THUYẾT NGHIÊN CỨU 1 Kiểm định mức độ phù hợp của mô hình
4.3.1. Kiểm định mức độ phù hợp của mô hình
Kiểm định mô hình nghiên cứu là một công việc cần thiết và quan trọng, bởi vì nếu mô hình không phù hợp sẽ dẫn đến kết quả nghiên cứu không chính xác và dự báo sẽ khác biệt với thực tiễn.
Trước tiên, trong nghiên cứu sẽ xem xét chỉ số RP 2
Phiệu chỉnh và hệ số F, theo kết quả phân tích ở mục 4.1.4 cho thấy RP
2
Phiệu chỉnh là 78,7% và giá trị F = 186,156 (Sig. = .000) cho thấy mô hình phù hợp. Kiểm định F là kiểm định xét mức độ phù hợp của mô hình hồi qui tổng thể, xem xét mối tương quan có ý nghĩa của các biến
36
độc lập trong mô hình với biến phụ thuộc. với giả thuyết HR0R: là tất cả các hệ số beta của biến độc đều bằng nhau và bằng 0. Cụ thể trong nghiên cứu:
Giả thuyết HR0R: βR1R = βR2R = β3R R = βR4R = βR5R = βR6R= 0 (tất cả các hệ số hồi qui đều bằng 0, trừ hằng số)
Kết quả phân tích, giá trị F = 186,156 (Sig. = 0,000), điều này có nghĩa có ít nhất một biến độc lập quan hệ tuyến tính với biến phụ thuộc, vì vậy giả thuyết HR0R bị bác bỏ. Như vậy, các biến độc lập trong mô hình có quan hệ tuyến tính vớibiến phụ thuộc và giải thích sự thay đổi của biến phụ thuộc, cụ thể 6 yếu tốtiêu cực liên quan đến dự án đầu tư xây dựng cơ bản giải thích được 78,7% biến thiên của yếu tố tình trạng chậm tiến độ hoàn thành dự án đầu tư XDCB. Kết luận, mô hình nghiên cứu phù hợp với dữ liệu.
Xét các vi phạm giả định trong mô hình nghiên cứu
• Giả định đa cộng tuyến
Hiện tượng đa cộng tuyến xảy ra khi các biến độc lập có tương quan chặt chẽ với nhau, nếu có đa cộng tuyến sẽ làm kết quả kiểm định sai lệch, có thể do sự phóng đại kết quả nghiên cứu, điều này sẽ làm lầm tưởng kết quả đạt được tốt nhưng thực chất không đúng như vậy. Phép thử giá trị dung sai, giá trị phóng đại phương sai (VIF). Kết quả cho thấy, tất cả giá trị độ chấp nhậncủacác biến độc lập đều lớn hơn 0,5và hệ số phóng đại phương sai (VIF) dao động từ 1,158 đến 1,749 < 10 (xem Bảng 4.6 và Phụ lục 7). Như vậy, có thể khẳng định rằng không có hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập trong mô hình nghiên cứu.
• Giả định phân phối chuẩn của phần dư
Trong phân tích hồi qui, một mô hình dự báo tốt nguyên tắc bắt buộc là mẫu có phân phối chuẩn. Trong nghiên cứu sẽ xem xét phân phối chuẩn phần dư bằng cách xây dựng biểu đồ tần số Histogram để quan sát phân phối của phần dư. Theo kết quả phân tích phần dư cho thấy giá trị trung bình Mean = 1,33P
-15
P~0 và độ lệch chuẩn Std. Dev = 0,990 ~ 1 (xem phụ lục 7) có thể nói phân phối phần dư xấp xỉ chuẩn. Do đó có thể kết luận rằng giả thuyết phân phối chuẩn trong mô hình không bị vi phạm.
37
Xem xét mối liên hệ giữa phần dư chuẩn hóa và giá trị dự đoán thông qua biểu đồ phân tán, nếu giả định liên hệ tuyến tính và phương sai bằng nhau được thỏa mãn thì sẽ không có liên hệ giữa giá trị dự đoán và phần dư, chúng sẽ phân tán ngẫu nhiên trong một đường xung quanh đường đi qua trục tung độ 0 và không tạo thành một hình cụ thể. Theo biểu đồ phân tán (xem Phụ lục 7) giữa phần dư và giá trị dự đoán của mô hình hồi qui cho thấy không có mối liên hệ giữa phần dư và giá trị dự đoán. Phần dư phân tán ngẫu nhiên xung quanh đường đi qua tung độ 0, do đó giả định liên hệ tuyến tính trong mô hình bị bác bỏ.
• Giả định về tính độc lập của sai số
Tính độc lập của sai số là không có tương quan giữa các phần dư với sai số thực eRi Rcho là biến ngẫu nhiên, độc lập, có phân phối chuẩn với trung bình bằng 0 và phương sai không đổi σP
2P P
.PPĐại lượng thống kê Durbin-Watson (d) dùng để kiểm định tương quan của các sai số kề nhau (tương quan chuỗi bậc nhất). Giả thuyết kiểm định là:
HRoR: hệ số tương quan tổng thể của các phần dư = 0.
Đại lượng d có giá trị biến thiên trong khoảng từ 0 đến 4. Nếu các phần dư không có tương quan chuỗi bậc nhất với nhau, giá trị d sẽ gần bằng 2. Khi tiến hành kiểm định Durbin-Watson, nếu giá trị d là: 1 < D < 3 thì mô hình không có tự tương quan (Hoàng Trọng & ctg, 2008). Kết quả kiểm định của mô hình bằng kiểm định Durbin- Watson có giá trị D = 2,025 (xem phụ lục 7) cho thấy chưa đủ cơ sở bác bỏ giả thuyết HR0R: hệ số tương quan tổng thể của các phần dư = 0. Do đó, không có hiện tượng tự tương quan xảy ra trong mô hình.
• Giả định phương sai của sai số không đổi
Là kiểm định xem phương sai của sai số có bị vi phạm không, nếu hiện tượng phương sai thay đổi xảy ra sẽ làm cho hệ số hồi qui không chệch nhưng không hiệu quả. Đây là kiểm định tương quan của phần dư chuẩn hóa với các biến độc lập trong mô hình, với giả định đặt ra cho kiểm định là phương sai của sai số thay đổi, nếu giả thuyết đúng thì hệ số tương quan hạng tổng thể giữa phần dư và biến độc lập sẽ khác 0.
38
Kết quả kiểm định Spearman mối tương quan giữa giá trị tuyệt đối của phần dư (ABScure) với các biến độc trong mô hình cho thấy giá trị kiểm định Sig. > 0,05 (xem phụ lục 6), do đó kết luận rằng không đủ cơ sở để bác bỏ giả thuyết HR0R: hệ số tương quan hạng của tổng thể bằng 0. Kết luận phương saicủa sai số trong mô hình không bị vi phạm.
Kết quả kiểm định mô hình và vi phạm giả định cho thấy mô hình hồi qui trong nghiên cứu là phù hợp.
(adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});