b. Nhược điểm
4.4.2. Kiểm định sự phù hợp của mô hình
Bảng 4.9: Hệ số xác định mô hình
Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu bằng phần mềm SPSS 20.0
__________Model__________ _________Tolerance_________ ___________VIF___________ Nhan thuc de su dung_______ _____________________.77 ____________________ Hieu qua mong doi_________ _____________________.68
4 ____________________
Tinh bao mat______________ _____________________.74 ____________________ Thuong hieu ngan hang_____ _____________________.77
2 ____________________
Hệ số ʌ'^ cho biết mức độ phù hợp của mô hình nghiên cứu với ý nghĩa là các biến (nhân
tố) độc lập giải thích được bao nhiêu phần trăm (%) biến thiên của biến (nhân tố) phụ thuộc và kiểm định F được sử dụng để kiểm định giả thuyết về độ phù hợp của mô hình
tuyến tính tổng thể hay xem xét biến phụ thuộc có liên hệ tuyến tính với toàn bộ tập hợp
các biến độc lập hay không. Kết quả cho thấy ʌ =0.726 (F=129.569, với mức ý nghĩa 0.00<0.05) hoàn toàn có ý nghĩa về mặt thống kê, hay nói cách khác mô hình gồm 6 biến độc lập giải thích được 72,6% sự biến thiên của biến phụ thuộc, còn lại 27,4% là do các yếu tố khác ngoài mô hình giải thích.
4.4.3. Dò tìm các vi phạm giả định cần thiết
4.4.3.1. Giả định về phân phối chuẩn phần dư
Tính chất phân phối của phần dư thể hiện qua biểu đồ tần số Histogram Hình 4.2: Biểu đồ tần số Histogram
Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu bằng phần mềm SPSS 20.0
Với Mean = 1.99E - 15 xem như bằng 0 và độ lệch chuẩn Std. Dev = 0.990 tức gần dư bằng 0. Thực hiện hồi quy cho ta kết quả về trị kiểm định d của Durbin - Watson trong bảng 4.9 bằng 1.897 gần bằng 2 nên các phần dư không có tương quan chuỗi bậc nhất với nhau. Như vậy mô hình không vi phạm giả định về hiện tượng tự tương quan.
4.4.3.3. Giả định liên hệ tuyến tính
Để kiểm tra liên hệ tuyến tính sử dụng biểu đồ phân tán Scatter Plot - đây là biểu đồ giữa phần dư chuẩn hoá (trục tung) và giá trị dự đoán chuẩn hoá (trục hoành) (Hình 4.3). Nếu các điểm phân bố của phần dư có dạng đồ thị Parapol, đồ thị Cubic hoặc các dạng khác không phải đường thẳng thì dữ liệu đang bị vi phạm giả định liên hệ tuyến tính. Kết quả hình 4.3 cho thấy phần dư phân tán có dạng đường thẳng. Như vậy, không
có sự vi phạm giả định liên hệ tuyến tính.
Hình 4.3. Biểu đồ phân tán Scatter Plot
Scatterplot Dependent Variable: QD
Regression Standardized Predicted Value
Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu bằng phần mềm SPSS 20.0
4.4.3.4. Dò tìm đa cộng tuyến
Anh huong xa hoi__________ _____________________.95 5 ____________________ Model Unstandardized ______Coefficients______ Standardize d Coefficients t Sig. B Std. Error Beta (Constant)______________ -.1 21 . 193 -.62 7 . 532
Nhan thuc de su dung . . .199 5.24 .
Hieu qua mong doi_______ . . _________.70 17.325 .
Tinh bao mat____________ -.0 21 . 033 ________-.02 4 -.62 5 . 533
Thuong hieu ngan hang . . _________.06 1.78 .
Anh huong xa hoi .
115 . 025 .158 4.62 4 . 000
Để kiểm tra giả định về hiện tượng đa cộng tuyến (tương quan giữa các biến độc lập) thông qua giá trị của độ chấp nhận (Tolerance) hoặc hệ số phóng đại phương sai VIF (Variance inflation factor): VIF > 10 thì có thể nhận xét có hiện tượng đa cộng tuyến (Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005). Trong bảng 4.12 hệ số phóng đại phương sai VIF đều bé hơn 10, chứng tỏ không có hiện tượng đa cộng tuyến.