4 .2.2.1 Đo lường chất lượng dịch vụ
4.7 KIỂM TRA SỰ VI PHẠM CÁC GIẢ ĐỊNH TRONG HỒI QUY TUYẾN
TÍNH
+ Về giả định liên hệ tuyến tính:
Phương pháp được sử dụng là biểu đồ phân tán Scatter plot (Phụ lục 4.8: Đồ thị phân bố ngẫu nhiên của phần dư chuẩn hóa). Nhìn vào biểu đồ ta thấy phần dư không thay đổi theo một trật tựnào đối với giá trị dự đoán. Do đó giả thiết về liên hệ tuyến tính không bị vi phạm.
+ Giả định phân phối chuẩn của phần dư: được kiểm tra qua biểu đồ
Histogram và đồ thị Q-Q plot.
• Nhìn vào biểu đồ Histogram (Phụ lục 4.8: Biểu đồ tần số của phần dư chuẩn hóa) ta thấy phần dư có dạng gần với phân phối chuẩn, giá trị trung bình gần bằng 0 và độ lệch chuẩn gần bằng 1 (cụ thể là 0.983)
nên không vi phạm giả thiết biến phụ thuộc có phân bố chuẩn theo mỗi giá trị biến độc lập.
• Đồ thị Q-Q plot (Phụ lục 4.8: Đồ thị so sánh với phân phối chuẩn (p- p) của phần dư chuẩn hóa) biểu diễn các điểm quan sát thực tế tập trung khá sát đường chéo những giá trị kỳ vọng, có nghĩa là phần dư có phân phối chuẩn.
+ Kiểm tra vấn đề đa cộng tuyến:
Cộng tuyến là trạng thái trong đó các biến độc lập có tương quan chặt chẽ với nhau và nó cung cấp cho mô hình những thông tin rất giống nhau và khó tách ảnh hưởng của từng biến một. Do đó, để tránh diễn giải sai lệch kết quả hồi quy so với thực tế, ta phải xem xét hiện tượng cộng tuyến giữa các biến độc lập.
Như đã đề cập ở phần phân tích tương quan, giữa các biến độc lập có tương quan yếu với nhau, điều này sẽ tạo ra khảnăng đa cộng tuyến của mô hình. Vì vậy ta sẽ kiểm tra thêm:
• Độ chấp nhận (Tolerance) của các biến đều cao trên 61,9% chứng tỏ mối liên hệ giữa các biến độc lập là không đáng kể.
• Hệ số phóng đại phương sai (Variance inflation factor – VIF). Kết
quả phân tích cũng cho thấy hệ số phóng đại phương sai VIF của các biến là tương đối nhỏ (tất cả đều nhỏ hơn 2). Do đó hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập trong mô hình này là nhỏ, không ảnh hưởng đáng kểđến kết quả hồi quy.