Kiểm định sự phù hợp của mô hình hồi qui

Một phần của tài liệu đánh giá chất lượng dịch vụ tại ngân hàng thương mại cổ phần á châu – chi nhánh khánh hòa (Trang 57 - 59)

7. KẾT CẤU LUẬN VĂN

3.4.2.2. Kiểm định sự phù hợp của mô hình hồi qui

Mô hình hồi qui tuyến tính bội được xây dựng trên các giả thiết sau [Hoàng Trọng &

Mộng Ngọc, 2008):

(1) Có mối quan hệ tuyến tính giữa biến phụ thuộc với các biến độc lập

(2)Các biến độc lập không có tương quan với nhau hay không có hiện tượng Đa

cộng tuyến.

(3)Giả định phân phối chuẩn của phần dư

(4) Giả định Phương sai của sai số không đổi

(5) Giả định về tính độc lập của các phần dư (vì dữ liệu thu thập không phải là dữ

liệu chuỗi, nên giả định này khó bị vi phạm).

Nếu các giả thiết trên vi phạm, thì kết quả ước lượng sẽ không còn chính xác nữa.

Kiểm tra sự vi phạm giả thiết được thực hiện như sau:

a) Mối quan hệ tuyến tính giữa biến phụ thuộc và biến độc lập: kiểm tra thông

qua phân tích hệ số tương quan giữa các biến độc lập. Kết quả kiểm định cho

thấy có mối liên hệ tuyến tính giữa các cặp biến này (xem kết quả phần phân tích tương quan ở phần trên). Đồng thời thông qua đồ thị Scatter, các quan sát phân tán đều theo đường thẳng thể hiện mối quan hệ tuyến tính giữa biến độc

lập và biến phụ thuộc (xem Phụ lục 4)

b) Kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến: các hệ số tương quan giữa các biến độc lập

trong mô hình thấp, khả năng hiện tượng đa cộng tuyến xảy ra thấp. Hệ số độ

chấp nhận cao (lớn hơn 0.7), Phương sai phóng đại (VIF) nhỏ hơn 2 chứng tỏ

không vi phạm giả định Đa cộng tuyến (xem phần Phụ lục 4).

c) Kiểm tra phân phối chuẩn của phần dư: thông qua biểu đồ phân phối của phần dư và P – P plot cho thấy phần dư có phân phối chuẩn (xem phần Phụ lục 4). d) Kiểm tra giả định phương sai của sai số không đổi, hay phần dư không tương

quan với các biến độc lập trong mô hình. Nếu độ lớn của phần dư tăng hay

giảm cùng với giá trị của biến dự đoán (biến phụ thuộc) thì giả định này bị vi

phạm. Qua đồ thị Scatter thể hiện mối quan hệ giữa biến dự đoán và phần dư,

qui biến phần dư (Unstandardize residual) theo biến dự đoán (Unstandardize

predicted value): ei2 = b1+ b2 * Biến dự đoán. Kết quả phân tích hồi qui như

sau: hệ số b2 có kết quả kiểm định t bằng 1.351, ý nghĩa thống kê 0.179. Như

vậy, phần dư và biến dự đoán không có mối liên hệ hay, không có hiện tượng phương sai của sai số thay đổi.

e) Kiểm định giả thiết về tính độc lập của phần dư: Kiểm định Durbin – Watson có giá trị 2.005 suy ra tương quan giữa các phần dư rất nhỏ r = 0.0025 (d ≈ 2

(1-r)) [Carter Hill & et al. ]. Như vậy, giả định tương quan giữa phần dư không

bị vi phạm.

Như vậy, các giả thuyết của phân tích hồi qui tuyến tính không bị vi phạm. Kết

Một phần của tài liệu đánh giá chất lượng dịch vụ tại ngân hàng thương mại cổ phần á châu – chi nhánh khánh hòa (Trang 57 - 59)

Tải bản đầy đủ (PDF)

(96 trang)