CHƯƠNG 4 : KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.5. Kiểm định mô hình nghiên cứu và giả thuyết nghiên cứu
4.5.2. Kiểm định các vi phạm giả thiết hồi quy
Kiểm định giả định phương sai của sai số (phần dư) không đổi
Xem xét đồ thị của phần dư chuẩn hóa theo giá trị dự báo của biến phụ thuộc hiệu quả công việc để kiểm tra có hiện tượng phương sai thay đổi hay không. Quan sát đồ thị phân tán ở Hình 4.2, ta thấy phần dư phân tán ngẫu nhiên theo đường hoành độ O. Như vậy, giả định phương sai không đổi của mô hình hồi quy không đổi.
Hình 4. 1: Biểu đồ phân tán
Nguồn: Kết quả xử lý từ SPSS, 2021
Kiểm định giả định về phân phối chuẩn của phần dư
Phần dư có thể không tuân theo phân phối chuẩn vì nhiều lý do, sử dụng mô hình không đúng, phương sai không phải là hằng số, số lượng phần dư không đủ nhiều để phân tích (Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008). Trong phần này tác giả sử dụng biểu đồ Histogram, P – P để xem xét. Nhìn vào Hình 4.3 và Hình 4.4, giả định phần dư phân phối chuẩn của phần dư không bị vi phạm
Hình 4. 2: Biểu đồ tần số của phần dư phân phối chuẩn
Nguồn: Kết quả xử lý từ SPSS, 2021
Xem xét tần số của phần dư chuẩn hóa ở Hình 4.3, phân phối phần dư xấp xỉ chuẩn Std.Dev = 0.989 tức gần bằng 1. Do đó có thể kết luận rằng giả thuyết phân phối chuẩn không bị vi phạm.
Hình 4. 3: Biểu đồ P-P Plot của phần dư - đã chuẩn hóa
Biểu đồ Normal P-P Plot biểu thị các điểm phân vị trong phân phối của phần dư tập trung thành 1 đường chéo. Kết quả từ biểu đồ tần số P-P plot cho thấy các điểm phân tán xung quanh được kỳ vọng. Cũng cho thấy giả định phân phối chuẩn của phần dư không vi phạm.
Giả định tự tương quan giữa các phần dư
Để kiểm định tương quan của các sai số kề nhau (tương quan chuỗi bậc 1), ta sử dụng kiểm định Durbin-Watson. Đại lượng thống kê Durbin-Waston (d) dùng để kiểm định tương quan của các sai số kề nhau (tương quan chuỗi bậc nhất) với nguyên tắc:
- Nếu 1 < d < 3: Mô hình không có tự tương quan. - Nếu 0 < d< 1: Mô hình có tự tương quan dương. - Nếu 3 < d < 4: Mô hình có tự tương quan âm.
Kết quả kiểm định Durbin-Watson được trình bày trong bảng 4.11 Giá trị (d) tính được bằng 1.888 nằm trong khoảng [1,3]. Như vậy, chấp nhận giả định không có tương quan giữa các phần dư.Kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến
Ta thấy hệ số phóng đại phương sai VIF của mỗi biến đều nhỏ hơn 2 (thấp nhất là 1.060 và cao nhất là 1.268) nên hiện tượng đa cộng tuyến không có ảnh hưởng đến kết quả giải thích của mô hình. Về quy tắc là khi VIF vượt quá 10 là có dấu hiệu của hiện tượng đa cộng tuyến (Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).