- Phân tích EFA biến phụ thuộc “động lực học tập”
4.2.5 Kiểm tra sự vi phạm các giả định trong hồi qui tuyến tính
Mô hình hồi qui tuyến tính bằng phương pháp OSL được thực hiện với một số giả định và mô hình chỉ thực sự có ý nghĩa khi các giả định này được đảm bảo. Do vậy để đảm bảo cho độ tin cậy của mô hình, việc dò tìm sự vi phạm các giả định là cần thiết.
Về giả định liên hệ tuyến tính, phương pháp được sử dụng là biểu đồ phân tán Scatterplot. Phương pháp vẽ đồ thị phân tán giữa các phần dư và giá trị dự đoán mà mô hình hồi quy tuyến tính cho ra. Nhìn vào biểu đồ hình 4.1 ta thấy phần dư không thay đổi theo một trật tự nào đối với giá trị dự đoán. Do đó giả thiết về liên hệ tuyến tính không bị vi phạm.
Hình 4.2. Đồ thị phân bố ngẫu nhiên của phần dư chuẩn hóa
Giả định phân phối chuẩn của phần dư được kiểm tra qua biểu đồ Histogram và đồ thị Q-Q plot . Nhìn vào biểu đồ Histogram ta thấy phần dư có dạng gần với phân phối chuẩn, giá trị trung bình gần bằng 0 và độ lệch chuẩn gần bằng 1 (cụ thể là 0.99). Đồ thị Q-Q plot biểu diễn các điểm quan sát thực tế tập trung khá sát đường chéo những giá trị kỳ vọng, có nghĩa là phần dư có phân phối chuẩn.
Hình 4.4. Đồ thị so sánh với phân phối chuẩn (Q-Q) của phần dư chuẩn hóa
Kiểm tra vấn đề đa cộng tuyến: như đã đề cập ở phần phân tích tương quan, giữa các biến độc lập có tương quan với nhau, điều này sẽ tạo ra khả năng đa cộng tuyến của mô hình. Vì vậy ta sẽ kiểm tra thêm hệ số phóng đại phương sai (Variance inflation factor – VIF). Kết quả phân tích cũng cho thấy hệ số phóng đại phương sai VIF của các biến là tương đối nhỏ (tất cả đều nhỏ hơn 2). Do đó, hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập trong mô hình này là tương đối nhỏ, không ảnh hưởng đáng kể đến kết quả hồi qui.