CHƢƠNG 4 : KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ BÀN LUẬN
4.1 Kết quả nghiên cứu
4.1.5 Dò tìm các vi phạm giả thuyết
Phân tích hồi không chỉ là việc mô tả các dữ liệu quan sát đƣợc trong mẫu nghiên cứu, mà còn phải mở rộng dự đoán cho tổng thể. Chính vì vậy để đảm bảo độ tin cậy trong phân tích hồi quy tuyến tính thì phải dò tìm các vi phạm giả định, mà nếu các giả định bị vi phạm thì các kết quả ƣớc lƣợng trong phân tích hồi quy ở trên không đáng tin cậy. Về dò tìm các giả định bao gồm: Các phần dƣ không có liên hệ tuyến tính, phƣơng sai phần dƣ không đổi, phần dƣ có phân phối chuẩn, không có tƣơng quan giữa các phần dƣ, và cuối cùng là hiện tƣợng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập.
Kiểm tra liên hệ tuyến tính và giả định phƣơng sai của phần dƣ không đổi
Giả định liên hệ tuyến tính giữa phần dƣ và giá trị dự đoán bị vi phạm khi đồ thị phân tán mô tả phần dƣ cùng giá trị dự đoán, mà thấy phần dƣ của chúng thay đổi theo một trật tự nào đó (có thể là đƣờng cong bậc 2 parabol, cong bậc 3 cubic....) thì mô hình đƣờng thẳng là không phù hợp với các dữ liệu này (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008). Kết quả đồ thị phân tán đƣợc thể hiện trên Hình 4.1.
Hình 4.1. Đồ thị phân tán
(Nguồn: Kết quả phân tích SPSS của tác giả)
Qua quan sát đồ thị phân tán giữa phần dƣ và giá trị dự đoán, chúng ta thấy phần dƣ phân tán một cách ngẫu nhiên xung quang tung độ 0, vì vậy giả định liên hệ tuyến tính không bị vi phạm (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
Mặt khác, thì đồ thị phân tán cũng đồng thời kiểm tra về hiện tƣợng phƣơng sai của phần dƣ thay đổi:
Hiện tƣợng phƣơng sai của phần dƣ thay đổi là hiện tƣợng độ lớn của phần dƣ tăng hay giảm cùng với các giá trị dự đoán hay giá trị của biến độc lập mà ta nghi ngờ, đây là hiện tƣợng làm cho các ƣớc lƣợng của các hệ số hồi quy không hiệu quả, làm cho việc kiểm định các giả thuyết mất hiệu lực, đánh giá nhầm chất lƣợng của mô hình hồi quy.
Vì thế cần phải kiểm định phƣơng sai của phần dƣ không đổi. Và cũng nhƣ trên, phƣơng sai của phần dƣ không đổi vì theo đồ thị phân tán của phần dƣ chuẩn hóa ta thấy phần dƣ tán ngẫu xung quang đƣờng nằm ngang đi qua hoành độ 0 (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
Giả định về phân phối chuẩn của phần dƣ
Có nhiều nguyên nhân dẫn đến phần dƣ có thể không tuân theo phân phối chuẩn vì những lí do nhƣ sử dụng sai mô hình, phƣơng sai không bằng hằng số, số lƣợng phần dƣ không đủ nhiều để phân tích (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
Vì vậy cần phải khảo sát phân phối chuẩn của phần dƣ bằng cách xây dựng biểu đồ tần số. Kết quả biểu đồ Histogram đƣợc thể hiện trên Hình 4.2.
Theo Hình 4.2 cho thấy một đƣờng cong xấp xỉ phân phối chuẩn đặt chồng lên biểu đồ tần số, với giá trị trung bình gần bằng 0, và độ lệch chuẩn 0.985 (gần bằng 1). Vì vậy giả định về phân phối chuẩn của phần dƣ không bị vi phạm.
Hình 4.2. Biểu đồ Histogram
(Nguồn: Kết quả phân tích SPSS của tác giả)
Giả định không có tƣơng quan giữa các phần dƣ
Có một số lý do tồn tại phần dƣ đó là các biến có ảnh hƣởng không đƣợc đƣa hết vào mô hình do giới hạn và mục tiêu của nghiên cứu, chọn dạng tuyến tính cho mối quan hệ lẽ ra là phi tuyến, sai số trong đo lƣờng các biến....Các lý do này dẫn đến tƣơng quan chuỗi trong sai số và tƣơng quan chuỗi cũng gây ra những tác động sai lệch nghiêm trọng đến mô hình hồi quy tuyến tính giống nhƣ hiện tƣợng phƣơng sai thay đổi (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008). Vì vậy, tiến hành kiểm định mối tƣơng quan của các phần dƣ bằng đại lƣợng thống kê Durbin- Waston.
Đại lƣợng thống kê Durbin-Waston (d) dùng để kiểm định tƣơng quan của các sai số kề nhau (tƣơng quan chuỗi bậc nhất) với nguyên tắc:
- Nếu 1 < d < 3: Mô hình không có tự tƣơng quan. - Nếu 0 < d< 1: Mô hình có tự tƣơng quan dƣơng.
- Nếu 3 < d < 4: Mô hình có tự tƣơng quan âm.
Đại lƣợng thống kê Durbin-Waston (d) trong nghiên cứu này có giá trị d = 2.026 (Bảng 4.9). Do hệ số Durbin-Waston nằm trong miền chấp nhận (1 < d < 3). Vì vậy, chấp nhận giả định không có tƣơng quan giữa các phần dƣ.
Đo lƣờng đa cộng tuyến
Đây là hiện tƣợng mà các biến độc lập có tƣơng quan chặt chẽ với nhau, hiện tƣợng này làm tăng độ lệch chuẩn của các hệ số hồi quy, làm giá trị kiểm định kém ý nghĩa hơn. Theo Bảng 4.22 ta có thể thấy hệ số VIF của tất cả các biến đều nhỏ hơn 2. Vì vậy, có thể kết luận trong phƣơng trình hồi quy này giả định về đo lƣờng đa cộng tuyến đƣợc chấp nhận tức là không có hiện tƣợng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập.
4.1.6 Đánh giá thực trạng hiệu quả hệ thống thông tin tại các DNNVV tỉnh Bình Phƣớc