KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU CÁC YẾU TỐ GÂY CHẬM TIẾN ĐỘ VÀ VƯỢT DỰ TOÁN CÁC DỰ ÁN ĐẦU TƯ CÔNG TẠ
4.7. 2 Kiểm định tính phù hợp của mô hình
Phương sai hồi quy
Kiểm định Anova nhằm tính toán các hệ số SST (tổng của các mức độ khác biệt bình phương giữa từng giá trị Yi và trị số trung bình của Y), SSR (tổng của các mức độ khác biệt bình phương giữa giá trị dự đoán của Y và trị số trung bình của Y) và SSE (tổng của các mức độ khác biệt bình phương giữa các giá trị quan sát và giá trị dự đoán của Y). Từ đó trả lời được câu hỏi “Phương trình hồi quy này mô tả được dữ liệu tốt đến cỡ nào”. Bảng 4.25: Kiểm định Anova Mô hình Tổng bình phương Df Trung bình bình phương Hệ số F Hệ số Sig. 1 Hồi quy 85.437 (SSR) 5 17.087 (MSR) 72.508 .000b Phần dư 49.018 (SSE) 208 .236 (MSE)
Tổng 134.455 (SST) 213
Tỷ số F = MSR/MSE trong bảng kết quả dùng để so sánh với F trong bảng phân phối F ở mức ý nghĩa (hoặc sử dụng giá trị Significance F) cho phép kết luận mô hình hồi quy có ý nghĩa như thế nào, và giá trị Sig. F cũng là cơ sở để quyết định bác bỏ hay chấp nhận giả thuyết H0 (giả thuyết cho rằng tất cả các hệ số hồi quy đều bằng 0, nghĩa là các biến độc lập Xk không liên quan tuyến tính tới biến phụ thuộc Y) trong kiểm định bao quát các tham số của mô hình hồi quy.
Hệ số F trong kiểm định Anova ở Bảng 3.15 là 72,508, đạt mức ý nghĩa 1%, tương ứng với việc mô hình thật sự có ý nghĩa thống kê, các yếu tố F1 đến F5 thực sự có tác động đến tình trạng chậm trễ và vượt dự toán của dự án đầu tư công. Điều này cũng bác bỏ giả thuyết H0 cho rằng tất cả các hệ số hồi quy đều bằng 0.
Có nhiều đề xuất khác nhau cho giá trị của VIF, nhưng phổ biến nhất là 10, theo đó là mức tối đa của VIF mà vượt quá giá trị đó có thể gây ra hiện tượng đa cộng tuyến (ví dụ, Hair, Anderson, Tatham và Black, 1995; Kennedy, 1992; Marquardt, 1970; Neter, Wasserman và Kutner, 1989). Các khuyến nghị khác của VIF như là 5 (Rogerson, 2001) và thậm chí 4 (ví dụ, Pan và Jackson, 2008). Quan sát bảng hệ số hồi quy của mô hình, hệ số VIF của các biến <5 nên không có hiện tượng đa cộng tuyến xảy ra.
Giả thuyết về hiện tượng tự tương quan
Nhìn vào hệ mô hình Model Summary ta thấy hệ số Durbin-Watson là 1,302> 1 nên không có hiện tượng tự tương quan giữa các biến trong mô hình. Hệ số Durbin- Watson: Dùng để kiểm tra hiện tượng tự tương quan của phần dư trong mô hình. Kiểm định thống kê này có giá trị nằm giữa 0 và 4, và thông thường gần với 2 thì cho biết rằng phần dư là không tương quan. Hệ số Durbin-Watson phụ thuộc vào số lượng các yếu tố trong mô hình và số quan sát. Theo Field (2009), các giá trị Durbin-Watson nhỏ hơn 1 hay lớn hơn 3 chắc chắn là đáng quan tâm.
Giả thuyết về hiện tượng nội sinh
Các nhóm biến đại diện cho yếu tố năng lực yếu kém trong thực hiện dự án của nhà thầu hoặc tư vấn (F1); yếu tố năng lực yếu kém trong quản lý dự án của chủ đầu tư (F2); yếu tố ngoại vi (F3); yếu tố ngoại vi (F4); yếu tố khó khăn về tài chính (F5) là những nhóm biến thật sự độc lập, không có mối quan hệ với nhau và các nghiên cứu trước đây cũng không đề cập đến vấn đề nội sinh giữa các nhóm yếu tố này.
Giả định phương sai của sai số không đổi được kiểm định dựa trên biểu đồ phân tán Scatterplot giữa giá trị phần dư được chuẩn hóa (ZRESID) và giá trị dự đoán được chuẩn hóa (ZPRED). Kết quả cho thấy các giá trị nằm trong khoảng -2 đến 2 và phân tán ngẫu nhiên qua đường thẳng qua điểm 0. Điều này cho thấy kết quả hồi quy không bị vi phạm giả thuyết phương sai của sai số thay đổi.
Biểu đồ trên cho thấy một đường cong phân phối chuẩn được đặt lên biểu đồ tần số. Phân phối phần dư có trung bình Mean xấp xỉ bằng 0 và độ lệch chuẩn Std. Dev = 0,988, gần bằng 1. Do đó, có thể kết luận rằng giả định phân phối chuẩn của phần dư không bị vi phạm.