4.4.2. Ỉ. Kiểm tra đa cộng tuyến
Căn cứ vào số liệu của bảng kết quả hồi quy 4.26 thì hệ số phóng đại phương sai VIF của mô hình hồi quy có giá trị lớn nhất là 1,357 nhỏ hơn 10 nên không có dấu hiệu của hiện tượng đa cộng tuyến.
4.4.2.2. Kiểm tra giả định liên hệ tuyến tính
Biểu đồ phân tán giữa hai biến giá trị phần dư (trên trục tung) và giá trị dự đoán (trên trục hoành) của mô hình hồi quy được thể hiện ở hình 4.1 cho thấy phần dư phân tán một cách ngẫu nhiên trong một vùng xung quanh đi qua tung độ 0 chứ không tạo thành một hình dạng nào, do đó giả định liên hệ tuyến tính của mô hình hồi quy không bị vi phạm.
Scatterplot
Hình 4.1: Đô thị phân tán phần dư chuân hoá
(Nguồn: Kết quả xử lý bằng phần mềm SPSS 20.0)
4.4.2.3. Kiểm tra phần dư có phân phối chuẩn
Từ biểu đồ ở hình 4.2 bên dưới nhận thấy độ lệch chuân (Std.Dev) trong mô hình hồi quy là 0.991 xấp xỉ 1 và trung bình Mean của mô hình hồi quy gần bằng 0, do đó có thể kết luận rằng giả định phân phối chuân của phần dư không bị vi phạm.
Histogram Dependent Variable: YD Mean =2.12E-16 Std. Dev. =0.991 N =350 Hình 4.2: Đồ thị tần số Histogram (Nguồn: Kết quả xử lý bằng phần mềm SPSS 20.0)
Tương tự, biểu đồ P-P Plot ở hình 4.3 cho thấy rằng các biến quan sát không phân tán quá xa đường thẳng kì vọng của mô hình, nên có thể khẳng định rằng giả thuyết phân phối chuân không bị vi phạm.
(Nguồn: Kết quả xử lý bằng phần mềm SPSS 20.0)
4.4.2.4. Kiểm tra tính độc lập của sai số
Hệ số của kiểm định Durbin - Watson của mô hình hồi quy là 2,103 nằm trong khoảng từ 1 đến 3; tức là các phần dư độc lập với nhau.