Giả định phân phối chuẩn của phần dư Histogram
Biểu đồ 4.1 Biểu đồ tần số Histogram
Nguồn: Ket quả xử lý số liệu trên phần mềm SPSS 20.0 Biểu đồ tần số Histogram cho thấy đường cong phân phối chuẩn đặt chồng lên
biểu đồ, giá trị trung bình rất nhỏ gần bằng 0 (mean= -2,91E-15) và độ lệch chuẩn gần bằng 1 (Std.Dev ≈ 0,99), điều này cho thấy phân phối của phần dư xấp xỉ chuẩn.
Biểu đồ 4.2: Biểu đồ P-P plot.
Nguồn: Ket quả xử lý số liệu trên phần mềm SPSS Xem biểu đồ Normal P-P Plot bên trên, các trị số quan sát và trị số mong đợi đều
nằm gần trên đường chéo chứng tỏ phần dư chuẩn hóa có phân phối chuẩn. Kiểm định bằng Biểu đồ P- P Plot thể hiện những giá trị của các điểm phân vị của phân phối của biến theo các phân vị của phân phối chuẩn. Quan sát mức độ các điểm thực tế, tập
Mô hình Đo lường đa cộng tuyến
Độ chấp nhận Hệ số phóng đại phương sai
(Hằng số) LS ____________ 0,80 __________________________ 1,25 THNH____________ ____________ 0,79 __________________________1,26 CLDV____________ ____________ 0,73 __________________________ 1,38 CNNH____________ ____________ 0,76 __________________________ 1,32 HDCT____________ ____________ 0,79 __________________________1,27 AHNT____________ ____________ 0,95 __________________________1,05 CSHD_____________ ____________ 0,85 __________________________ 1,17 Giả thuyết __________Ωt
__________s—í Sig. kiểm địnhKết quả
46
sát đường thẳng kỳ vọng, cho thấy tập dữ liệu nghiên cứu là tốt, phần dư chuẩn hóa có phân phối gần sát phân phối chuẩn.
Giả định liên hệ tuyến tính
Biểu đồ 4.3: Biểu đồ phân tán
Nguồn: Kết quả xử lý số liệu trên phần mềm SPSS Xem xét mối quan hệ giữa phần dư chuẩn hóa và giá trị dự đoán thông qua biểu đồ phân tán, nếu giả định liên hệ tuyến tính và phương sai bằng nhau được thỏa mãn thì sẽ không có liên hệ giữa giá trị dự đoán và phần dư chuẩn hóa, chúng sẽ phân tán ngẫu nhiên xung quanh một đường đi qua trục tung độ 0 và không tạo thành một hình cụ thể.
Kết quả từ biểu đồ cho thấy, các điểm phân vị dao động khá đồng đều trên dưới trục tung độ 0. Các điểm phân vị hầu như nằm trong đoạn -2 đến 2 dọc theo tung độ 0. Do đó giả định liên hệ tuyến tính trong mô hình bị bác bỏ.
Giả định tính độc lập của sai số
Đại lượng Durbin - Watson được dùng để kiểm định tương quan của các sai số kề nhau. Giả thuyết khi tiến hành kiểm định này là:
H0: hệ số tương quan tổng thể của các phần dư bằng 0.
Thực hiện hồi quy cho ta kết quả về trị kiểm định d của Durbin - Watson trong bảng tóm tắt mô hình bằng 1.906 (Bảng 4.7). Theo điều kiện hồi quy, giá trị Durbin - Watson phải nằm trong khoảng 1< d <3.
Giá trị d tính được rơi vào miền chấp nhận giả thuyết không có tự tương quan. Như 47
vậy mô hình không vi phạm giả định về hiện tượng tự tương quan. Giả định không có hiện tượng đa cộng tuyến
Bảng 4.10: Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến
Nguồn: Kết quả xử lý số liệu trên phần mềm SPSS Nếu hệ số phóng đại phương sai VIF (variance inflation factor) > 2 thì có dấu hiệu đa cộng tuyến nhưng nếu VIF > 10 thì chắc chắn có đa cộng tuyến. Còn nếu VIF <2 thì hiện tượng đa cộng tuyến không xảy ra.
Như vậy, với kết quả phân tích được trình bày trong bảng 4.11 thì mô hình có độ chấp nhận (Tolerance) lớn và hệ số phóng đại phương sai (Variance Inflation Factor - VIF) lớn nhất chỉ khoảng 1,38 < 2 nên có thể kết luận rằng không có hiện tượng đa cộng tuyến trong mô hình.