b. Kích thước mẫu
3.5.KIỂM TRA CÁC VI PHẠM GIẢ ĐỊNH TRONG MÔ HÌNH HỒI QUY
Kiểm tra giả đinh không có hiện tượng đa cộng tuyến
Đa cộng tuyến là hiện tượng mà trong đó có sự tồn tại của nhiều hơn một mối quan hệ tuyến tính chính xác. Tức là giữa các biến độc lập có thể có một biến nào đó được biểu diễn bởi tổ hợp tuyến tính của các biến còn lại. Hiện tượng này sẽ dẫn đến hậu quả nghiêm trọng trong phân tích hồi qui như kiểm định t sẽ không còn ý nghĩa, dấu của các ước lượng hệ số hồi qui có thể sai. Việc kiểm tra được thực hiện thông qua nhân tố phóng đại phương sai VIF.
Kết quả cho thấy hiện tượng đa cộng tuyến không có ảnh hưởng đến kết quả giải thích của mô hình với VIF của biến lớn nhất là 2.225 (<10). Quy tắc là khi VIF vượt quá 10 đó là dấu hiệu của đa cộng tuyến (Hoàng Trọng và Mộng Ngọc, 2005).
Kiểm tra giả định liên hệ tuyến tính giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập
Một cách đơn giản để thực hiện kiểm định này là vẽ đồ thị phân tán giữa các phần dư và giá trị dự đoán đã chuẩn hóa, phần dư đã chuẩn hóa được thể hiện trên trục tung và giá trị dự đoán đã chuẩn hóa được thể hiện trên trục hoành. Nếu giả định quan hệ tuyến tính và phương sai không thay đổi thỏa mãn thì phần dư sẽ phân tán ngẫu nhiêu trên đồ thị (Hoàng Trọng và Mộng Ngọc, 2005).
Kết quả cho thấy, phần dư đã chuẩn hóa phân tán ngẫu nhiêu trên đồ thị, không tạo thành hình dạng nhất định nào. Như vậy, giá trị dự đoán và phần dư độc lập nhau. Mô hình hồi qui là phù hợp.
Kiểm tra giả định phần dư có phân phối chuẩn
Có nhiều lý do làm phần dư không phân phối chuẩn như: số lượng các phần dư không đủ nhiều để phân tích, phương sai không phải là hằng số,… Tuy nhiên chúng ta cũng chỉ kỳ vọng phần dư phân phối chuẩn vì luôn có sự chênh lệch do lấy mẫu.
Có 2 cách thường được sử dụng để kiểm tra phân phối chuẩn của phần dư. Cách thứ nhất là vẽ đồ thị Histogram của phần dư chuẩn hóa, nếu đồ thị có dụng đường cong phân phối chuẩn nằm chồng lên biểu đồ tần số và có Mean xấp xỉ 0 và giá trị độ lệch chuẩn xấp xỉ 1 thì xem như phần dư có phân phối gần chuẩn. Cách thứ hai là vẽ đồ thị P-P plot, đồ thị này thể hiện các giá trị của các điểm phân vị của phân phối của biến phần dư theo các phân vị của phân phối chuẩn. Nếu trên đồ thị P-P plot các điểm này không nằm quá xa đường thẳng của phân phối chuẩn thì có thể xem như phần dư có phân phối gần chuyển (Hoàng Trọng & Mộng Ngọc, 2005).
Ở nghiên cứu này, đồ thị Histogram của phần dư chuẩn hóa có dạng đường cong phân phối chuẩn và độ lệch chuẩn xấp xỉ bằng 1 (0.991). Như vậy, giả định về phân phối chuẩn của phần dư không bị vi phạm.
Kiểm định tính độc lập của phần dư
Kiểm định tính độc lập của phần dư bằng trị thống kê Durbin-Watson (d=1.852) nằm trong khoảng từ 1 đến 2 tức các phần dư độc lập với nhau (Hoàng Trọng & Mộng Ngọc, 2005).
(Xem Phụ lục 6).