CHƢƠNG 4 : KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.5.2Kiểm định các giả định của mô hình hồi quy
4.5 Phân tích hồi quy
4.5.2Kiểm định các giả định của mô hình hồi quy
4.5.2.1 Giả định 1: Không có hiện tƣợng đa cộng tuyến
Đa cộng tuyến là trạng thái mà các biến độc lập có tương quan chặt chẽ với nhau. Hiện tượng này mang đến cho mô hình những thông tin gần giống nhau và rất khó xác định rõ ảnh hưởng của từng biến độc lập đến biến phụ thuộc. Ngoài ra, nó còn
làm tăng độ lệch chuẩn của các hệ số hồi quy và làm giảm giá trị thống kê t của kiểm định ý nghĩa khiến cho các hệ số kém ý nghĩa hơn dù R2
vẫn rất cao (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008). Để xác định hiện tượng này tác giả dựa trên hệ số phóng đại phương sai VIF (Variance Inflation Factor), nếu VIF của một biến độc lập có giá trị lớn hơn 10 thì biến này không có giá trị giải thích cho sự biến thiên của biến phụ thuộc trong mô hình hồi quy.
Kết quả hồi quy tại Bảng 4.10 cho thấy, hệ số VIF của các biến độc lập có giá trị thấp nhất là 1.301 và cao nhất là 1.838, nên có thể kết luận không có hiện tượng đa cộng tuyến xảy ra.
4.5.2.2 Giả định 2: Tính độc lập của sai số (không có tƣơng quan giữa các phần dƣ)
Có sự tồn tại của phần dư trong mô hình có thể là do các biến có ảnh hưởng không được đưa hết vào mô hình do giới hạn và mục tiêu nghiên cứu, chọn dạng tuyến tính cho mối quan hệ lẽ ra là phi tuyến tính, sai số trong đo lường các biến,… Các lý do này có thể dẫn đến vấn đề tương quan chuỗi trong sai số và cũng gây ra những sai lệch cho mô hình hồi quy tuyến tính như hiện tương phương sai thay đổi.
Đại lượng thống kê Durbin – Watson (d) có thể dùng để kiểm định tương quan của giữa các phần dư (tương quan chuỗi bậc nhất). Nếu các phần dư không có tương quan chuỗi với nhau thì giá trị d sẽ gần bằng 2 (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc , 2008).
Kết quả kiểm định Durbin – Watson tại Bảng 4.8 cho thấy, giá trị d xấp xỉ bằng 2 (d = 1.834) vậy có thể khẳng định không có hiện tượng tự tương quan xảy ra hay nói cách khác giả định về tính độc lập của sai số không bị vi phạm.
Bảng 4.8 Kết quả kiểm định tự tƣơng quan của các phần dƣ
Mô hình R R2 R2 điều chỉnh Độ lệch chuẩn
của ước lượng Durbin-Watson
Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu điều tra
4.5.2.3 Giả định 3: Phƣơng sai của sai số không đổi
Giả định này được kiểm tra bằng biểu đố phân tán Scatter cho phần dư chuẩn hoá và giá trị dự đoán chuẩn hoá và kiểm định Spearman giữa trị tuyệt đối phần dư với từng biến độc lập riêng biệt.
Kết quả tại Hình 4.2 cho thấy các phần dư phân tán ngẫu nhiên quanh trục 0 và không tạo thành một hình dạng nào cụ thể. Như vậy, có thể kết luận mô hình hồi quy không vi phạm giả định phương sai của sai số không đổi hay nói cách khác mô hình hồi quy phù hợp.
Hình 4.2 Đồ thị Scatterplot
Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu điều tra
Ngoài ra, kết quả kiểm định Spearman giữa trị tuyệt đối phần dư với từng biến độc lập riêng biệt tại Bảng 4.9, cho thấy các giá trị Sig của kiểm định đều lớn hơn mức ý nghĩa (0.05), nên ta có thể kết luận phương sai của sai số không đổi.
Bảng 4.9 Kết quả kiểm định tƣơng quan hạng Spearman
Kiểm định Spearman TNH TNG HT CN CQ BKK ABS
ABS
Hệ số tương quan -.031 -.007 .058 .008 -.002 .071 1.000
Mức ý nghĩa
(kiểm định 2 phía) .620 .912 .358 .898 .969 .261 .
N 256 256 256 256 256 256 256
Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu điều tra
4.5.2.4 Giả định 4: Phần dƣ có phân phối chuẩn
Để thực hiện kiểm định giả thiết này, tác giả sử dụng đồ thị Histogram của phần dư chuẩn hoá và đồ thị Q-Q plot. Đồ thị Histogram (Hình 4.3) có dạng đường cong phân phối chuẩn được đặt chồng lên biểu đồ tần số. Vì sẽ có sự chênh lệch do lấy mẫu nên có thể thấy phân phối phần dư xấp xỉ chuẩn với giá trị trung bình xấp xỉ bằng 0 và độ lệch chuẩn gần bằng 1 (Std.Dev = 0.988) (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc , 2008). Do đó, có thể kết luận rằng giả thiết phân phối chuẩn của phần dư không bị vi phạm..
Hình 4.3 Đồ thị Histogram
Từ kết quả biểu đồ tần số Q-Q plot (Hình 4.3) cho thấy các điểm quan sát không phân tán quá xa so với đường thẳng kỳ vọng, nên ta có thể kết luận là giả định về phân phối chuẩn không vi phạm (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc , 2008).
Hình 4.4 Đồ thị tần số Q-Q Plot
Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu điều tra