Giả định liên hệ tuyến tính giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập
Kiểm tra đồ thị Scatterplot (Hình 4.4) cho thấy, phần dư đã chuẩn hóa được phân tán ngẫu nhiên không theo hình dạng hay quy luật nhất định nào. Do đó giả định
Model Sum of
Squares df Mean Square F Sig.
1 Regression Residual Total 38.171 12.813 50.984 6 203 209 6.362 .063 100.788 b .000
liên hệ tuyến tính không bị vi phạm.
Hình 4.4 Đồ thị phân tán giữa các phần dư và giá trị dự đoán chuẩn hóa Giả định phương sai của sai số không đổi
Để thực hiện kiểm định này, sử dụng kiểm định tương quan Spearman của giá trị tuyệt đối phần dư và các biến độc lập tác động có ý nghĩa đến quyết định sử dụng DVNHĐT của khách hàng.
Kết quả kiểm định cho thấy giá trị Sig của các biến độc lập tác động có ý nghĩa đến quyết định sử dụng DVNHĐT của khách hàng trong mô hình hồi quy đều lớn hơn 0,05 (Phụ lục 2) cho nên không có sự tương quan giữa các biến độc lập này với phần dư chuẩn hóa của mô hình hồi quy. Như vậy, giả định phương sai của sai số không đổi không bị vi phạm.
Giả định phân phối chuẩn của phần dư
Sử dụng các biều đồ tần số Histogram của phần dư (đã được chuẩn hóa) để kiểm định giả định này.
Kết quả từ biểu đồ Histogram của phần dư (Hình 4.5), cho thấy phân phối của phần dư xấp xỉ chuẩn (độ lệch chuẩn Std.Dev = 0,986 gần bằng 1). Điều này có nghĩa là giả thuyết phân phối chuẩn của phần dư không bị vi phạm.
Hình 4.5 Đồ thị tần số Histogram
Hình 4.6 Biểu đồ Normal P- Plot
Các điểm phân vị trong phân phối của phần dư tập trung thành 1 đường chéo, như vậy giả định phân phối chuẩn của phần dư không bị vi phạm. Giả định về tính độc lập của sai số
Kết quả của bảng hồi quy cho thấy giá trị Hệ số Durbin-Watson (ở trên) là 1,906 nằm trong miền chấp nhận, nên không có sự tương quan không có sự tương quan chuỗi
bậc nhất trong mô hình. Do đó, giả định không có mối tương quan giữa các phần dư trong mô hình hồi quy đa biến không bị vi phạm.
Giả định không có sự tương quan giữa các biến độc lập
Giả định không có hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến trong mô hình. Hệ số phóng đại phương sai VIF (ở trên) của các biến độc lập trong mô hình đều rất nhỏ, có giá trị từ 1,105 đến 1,872 thỏa điều kiện < 10, như vậy tính đa cộng tuyến của các biến độc lập là không đáng kể và các biến độc lập trong mô hình chấp nhận được. Đồng thời, các biến đều đạt được tiêu chuẩn chấp nhận (Tolerance > 0,0001). Như vậy, mô hình hồi quy thỏa mãn các điều kiện đánh giá và kiểm định độ phù hợp cho việc rút ra các kết quả nghiên cứu.