Tác giả sử dụng F-test để kiểm định giả thuyết bằng nhau về giá trị trung bình của các biến được đưa vào trong mô hình nhằm phân biệt 2 nhóm công ty. Ta thấy kết quả chạy mô hình cho thấy tất cả các biến số đều có ý nghĩa thống kê, nên bác bỏ giả thuyết rằng các giá trị trung bình của các tỷ số tài chính của hai nhóm bằng nhau và thấy rằng có tồn tại sự khác biệt đáng kể trong các biến số tài chính được lựa chọn giữa hai nhóm này.
Bảng 2.8. Kiểm định giả thuyết bằng nhau về giá trị trung bình của các biến trong mô hình giữa hai nhóm công ty
Bƣớc Số biến đƣa vào hàm Z Lambda df1 df2 df3 F- statistic df1 df2 Ý nghĩa thống kê 1 1 0,473 1 1 78 87,048 1 78 0,000 2 2 0,420 2 1 78 53,161 2 77 0,000 (Nguồn: phần mềm SPSS)
Như đã nghiên cứu ở bước 1, ta thấy một số biến độc lập ban đầu có sự tương quan mạnh với nhau, do đó, ta cần kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến của hàm Z. Ta xem xét hệ số Tolerance, trong đó: TOLj= 1-
Bảng 2.9. Hệ số Tolerance
Biến độc lập Hệ số tolerance P của F Wilks’ Lambda
X1 0,940 0,000 0,946
X9 0,940 0,003 0,473
(Nguồn: Phần mềm SPSS)
Khi TOLj nhỏ, thông thường là TOL<0,1 thì có thể kết luận đa cộng tuyến tồn tại. Vấn đề đa cộng tuyến được xem xét trong mỗi bước khi xây dựng hàm phân biệt, Wilks’s Lambda của mỗi biến được tính toán với P của F có giá trị nhỏ nhất được đưa vào mô hình. Kết quả bảng hệ số Tolerance cho thấy TOL của các biến đều lớn hơn 0,1, nên không có hiện tượng đa cộng tuyến xảy ra đối với hàm phân biệt Z áp dụng cho các công ty niêm yết trên sàn chứng khoán Việt Nam.