4.6.5.1 Giả thuyết về phân phối chuẩn của phần dƣ
Phần dƣ có thể không tuân theo phân phối chuẩn vì những lý do nhƣ: Sử dụng sai mô hình, phƣơng sai không phải là hằng số, số lƣợng các phần dƣ không đủ nhiều để phân tích... Vì vậy, chúng ta nên thử nhiều cách khác nhau. Một cách khảo sát đơn giản nhất là xây dựng biều đồ tần số của các phần dƣ.
Hình 4.1 Biểu đồ tần số của phần dư chuẩn hóa của nhân tố Chất lượng thông tin kế toán được trình bày trên báo cáo tài chính của các doanh nghiệp nhỏ và
Biểu đồ tần số của phần dƣ chuẩn hóa ( Hình 4.1) cho thấy phân phối của phần dƣ xấp xỉ chuẩn ( trung bình Mean = 0.00, độ lệch chuẩn Std. Dev. = 0.979 tức gần bằng 1) Điều này cho thấy giả định về phân phối chuẩn của phần dƣ hoàn toàn không bị vi phạm
Biểu đồ tuyến tính (hình 4.2 và hình 4.3) cho thấy các giá trị dự đoán ph n phối gần nhƣ theo đƣờng thảng, chứng tỏ đ y là mô hình hồi qui tuyến tính
Hình 4.2 Biểu đồ dự báo giá trị của nhân tố Chất lượng thông tin kế toán được trình bày trên báo cáo tài chính của các doanh nghiệp nhỏ và vừa tại thành phố
Hình 4.3 Biểu đồ phân tán giá trị của nhân tố Chất lượng thông tin kế toán được trình bày trên báo cáo tài chính của các doanh nghiệp nhỏ và vừa tại thành phố
Hồ Chí Minh
4.6.5.2 Giả định không có mối tƣơng quan giữa các biến độc lập
Cộng tuyến là trạng thái trong dó các biến độc lập có tƣơng quan chặt chẽ với nhau. Vấn đề của hiện tƣợng đa cộng tuyến là chúng cung cấp cho mô hình những thông tin rất giống nhau, và rất khó tách rời ảnh hƣởng của từng biến một đến biến phụ thuộc. Hiệu ứng khác của sự tƣơng quan khá chặt chẽ giữa các biến độc lập là nó làm tăng độ lệch chuẩn của các hệ số có khuynh hƣớng kém ý nghĩa hơn khi không có đa cộng tuyến trong khi hệ số xác định R2 vẫn khá cao ( Hoàng Trọng và Chu Nguy n Mộng Ngọc, 2008)
Để kiểm tra hiện tƣợng đa cộng tuyến, chỉ số thƣờng dùng là hệ số phóng đại phƣơng sai VIF ( Variance Inflation Factor). Thông thƣờng, nếu VIF của một biến độc lập nào đó > 10 thì biến này hầu nhƣ không có giá trị giải thích biến thiên của Y trong mô hình MLR ( Hair và cộng sự 2006, trích từ Nguy n Đình Thọ, 2011)
Bảng trọng số hồi qui ( Bảng 4.9) cho thấy hệ số phóng đại phƣơng sai VIF của các biến độc lập trong mô hình này đều nhỏ hơn 2 chứng tỏ mô hình hồi qui không vi phạm hiện tƣợng đa cộng tuyến. Ngoài ra, theo bảng Ma trận hệ số tƣơng quan ( bảng 4.6 ) ta thấy hệ số tƣơng quan của tất cả các nhân tố đều nhỏ hơn 0.8, chứng minh rằng giữa các nhân tố cũng không xảy ra hiện tƣợng đa cộng tuyến