6. Tổng quan tài liệu nghiên cứu
3.4.4. Dò tìm các vi phạm giả định cần thiết
a. Giả định liên hệ tuyến tính và phương sai bằng nhau
Kiểm tra giả định này bằng biểu đồ phân tán scatter cho phần dƣ chuẩn hóa (Standardized Residual) và giá trị dự doán chuẩn hóa (Standardized predicted value). Kết quả cho thấy phần dƣ phân tán ngẫu nhiên trong một vùng xung quanh đƣờng đi qua tung độ 0 và không tạo thành một hình dạng nào cụ thể. Nhƣ vậy, giả định liên hệ tuyến tính và phƣơng sai bằng nhau đƣợc thỏa mãn.
Hình 3.2. Biểu đồ phân tán scatter cho phần dư chuẩn hóa và giá trị dự đoán chuẩn hóa
b. Giả định phương sai của sai số không đổi
Để kiểm tra xem giả định phƣơng sai của sai số không đổi ta dùng kiểm định tƣơng quan hạng Spearman với giả thuyết đặt ra là:
Giả thuyết H0 : hệ số tƣơng quan hạng của tổng thể bằng 0
Kết quả kiểm định tƣơng quan hạng Spearman (xem Bảng 6, Phụ lục 4) cho thấy giá trị Sig của các biến giá trị của cơ sở vật chất (CSVC), giá trị của nhân viên (NV), chất lƣợng giá cả (CLGC), giá cả dịch vụ (GCDV), giá trị cảm xúc (GTCX) và danh tiếng (DT) với giá trị Sig. của kiểm định lần lƣợt là 0.981, 0.459, 0.443, 0.858, 0.446, 0.885 đều >0.05.
Điều này cho thấy không thể bác bỏ giả thiết H0 : hệ số tƣơng quan hạng của tổng thể bằng 0. Nghĩa là giả thuyết phƣơng sai của sai số thay đổi bị bác bỏ.
Nhƣ vậy, giả định phƣơng sai của sai số không đổi không bị vi phạm. Mô hình hồi quy tuyến tính trên có thể sử dụng đƣợc.
c. Giả định về phân phối chuẩn của phần dư
Để kiểm tra giả định về phân phối chuẩn của phần dƣ, cách đơn giản nhất là xây dựng biểu đồ tần số của phần dƣ. Trong nghiên cứu này, tác giả sử dụng biểu đồ tần số Histogram và biểu đồ phân phối tích lũy Q-Q Plot.
Dựa vào biểu đồ tần số Histogram có thể nói phân phối phân dƣ xấp xỉ chuẩn (giá trị trung bình Mean= -6.25E-16 rất nhỏ gần bằng 0 và độ lệch chuẩn Std. Dev = 0.98481 xấp xỉ bằng 1).
Hình 3.3. Biểu đồ tần số Histogram
Biểu đồ tần số Q-Q Plot cũng cho thấy các điểm quan sát thực tế tập trung sát đƣờng chéo nên giả định phân phối chuẩn của phần dƣ không bị vi phạm.
Hình 3.4. Biểu đồ tần số Q-Q Plot
d. Giả định về tính độc lập của sai số (không có tương quan giữa các phần dư)
Dùng đại lƣợng thống kê Durbin – Watson (d) để kiểm định tƣơng quan của các phần dƣ.
Giả thuyết H0: hệ số tƣơng quan tổng thể của các phần dƣ = 0 (không có tự tƣơng quan chuỗi bậc nhất)
H1: hệ số tƣơng quan tổng thể của các phần dƣ ≠ 0 Ta có quy tắc kiểm định nhƣ sau:
Dò tìm trong bảng thống kê Durbin với mức ý nghĩa α=0.05, với các dữ liệu: số biến độc lập của mô hình k=6, số quan sát n=200 ta có: dL=1.613 và dU=1.725
Dựa vào Bảng 3.7 ở trên, kết quả phân tích cho thấy kết quả Durbin – Watson dU=1.725 < d=1.901 < 2. Vậy ta kết luận các phần dƣ không có tự tƣơng quan bậc nhất với nhau.
e. Giả định không có mối tương quan giữa các biến độc lập (đo lường đa cộng tuyến)
Để kiểm tra hiện tƣợng đa cộng tuyến ta dùng hệ số phóng đại phƣơng sai (Variance inflation factor – VIF), quy tắc là khi VIF vƣợt quá 10, đó là dấu hiệu của đa cộng tuyến8
.
Qua Bảng 3.9 ta có thể thấy hệ số phóng đại phƣơng sai (VIF) của 6 nhân tố đều nhỏ hơn 10. Do vậy, có thể kết luận không có hiện tƣợng đa cộng tuyến xảy ra trong mô hình này.