dư
4.6.3.1. Kiểm tra đa cộng tuyến
Có nhiều cách để phát hiện đa cộng tuyến như: Hệ số R2 lớn nhưng t nhỏ, tương quan cặp các biến giải thích cao, hồi quy phụ, sử dụng hệ số phóng đại phương sai - VIF (Hoàng Ngọc Nhậm và cộng sự, 2008). Ở đây, tác giả lựa chọn sử dụng hệ số VIF, nếu VIF > 10 thì có thể xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến (Nguyễn Đình Thọ, 2011). Kết quả cho thấy, hệ số VIF của các biến đều nằm trong mức cho phép (hệ số VIF của các biến độc lập BCCV - Bản chất công việc, DTTT - Cơ hội đào tạo và thăng tiến, QHLD - Lãnh đạo, QHDN - Đồng nghiệp, CSDN - Đãi ngộ lần lượt là 1.021, 1.020, 1.664, 2.057, 1.817cho thấy mô hình không bị đa cộng tuyến), và độ chấp nhận của biến lớn hơn 0.1 nghĩa là hiện tượng đa cộng tuyến không xảy ra.
Nhân tố Thống kê đa cộng tuyến
Độ chấp nhận của biến Hệ số VIF
Bản chất công việc .979 1.021
Cơ hội đào tạo và thăng tiến .980 1.020
Quan hệ lãnh đạo .601 1.664
Quan hệ đồng nghiệp .486 2.057
Chính sách đãi ngộ .550 1.817
Nguồn: Kết quả phân tích số liệu SPSS 4.6.3.2. Kiểm tra tự tương quan
Kiểm định Durbin – Watson được thực hiện nhằm kiểm định về giả định về tính độc lập của sai số (không có tự tương quan). Nếu các phần dư không có tương quan chuỗi bậc nhất với nhau giá trị d sẽ gần bằng 2. Giá trị d = 1.983 nằm trong vùng chấp nhận, nghĩa là không có tự tương quan chuỗi bậc nhất hay nói cách khác là không có tương quan giữa các phần dư (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008)
4.6.3.3. Kiểm định phân phối chuẩn của phần dư
Phần dư có thể không tuân theo phân phối chuẩn vì những lý do như: sử dụng sai mô hình, phương sai không phải hằng số, số lượng các phần dư không đủ nhiều để phân tích,... Vì vậy, tác giả quyết định khảo sát phân phối của phân dư bằng việc xây dựng biểu đồ tần số các phần dư histogram.
Hình 4.1. Biểu đồ tần số của phần dư chuẩn hóa
Nguồn: Kết quả phân tích số liệu SPSS
Dựa vào hình trên, ta có thể thấy rằng, biểu đồ có dạng hình chuông, giá trị trung bình gần bằng 0 và giá trị độ lệch chuẩn (0.990) gần bằng 1. Như vậy, có thể kết luận phân phối của phần dư là xấp xỉ chuẩn.