Mô hình Hệ số hồi quy chƣa
chuẩn hóa Hệ số hồi quy chuẩn hóa t Sig. B Std. Error Beta Hằng số -0,205 0,280 -0,735 0,464 KNDU 0,197 0,054 0,234 3,639 0,000 SDB 0,234 0,071 0,201 3,296 0,001 STC 0,312 0,077 0,276 4,060 0,000 SCT 0,172 0,066 0,150 2,613 0,010 PTHH 0,170 0,076 0,137 2,232 0,027
R2 hiệu chỉnh = 0,601; Kiểm định F với giá trị Sig: 0,000
(Nguồn: Kết quả xử lý số liệu trên phần mềm SPSS)
Từ kết quả bảng trên, ta thấy các yếu tố đều ảnh hƣởng đến Chất lƣợng dịch vụ của ngân hàng Agribank do có giá trị Sig < 0,05. Từ những phân tích trên, ta có đƣợc phƣơng trình mô tả sự biến động của các nhân tố ảnh hƣởng đến Chất lƣợng dịch vụ của ngân hàng Agribank nhƣ sau:
CLDV= -0,205+ 0,197KNDU + 0,234SDB+ 0,312STC+ 0,172SCT+ 0,170PTHH
- Kiểm định phân phối chuẩn của phần dƣ
Phƣơng sai của phần dƣ không đổi:
Hình 2.2: Biểu đồ P –P plot của hôi qu phần dư chuẩn hóa
Nguồn: Kết quả xử lý số liệu trên phần mềm SPSS
TRƯỜ NG ĐẠI HỌC KINH T Ế HU Ế
Phƣơng sai của phần dƣ đƣợc thể hiện trên đồ thị của phần dƣ chuẩn hóa theo giá trị dự báo của biến phụ thuộc kết quả đã đƣợc chuẩn hóa. Theo quan sát trên biểu đồ trên, thấy các phần dƣ phân tán ngẫu nhiên quanh trục 0 (tức quanh giá trị trung bình của phần dƣ) trong 1 phạm vi không đổi. Điều này có nghĩa là phƣơng sai của phần dƣ là không đổi.
Phần dƣ có phân phối chuẩn:
Hình 2.3: Biểu đồ tần số của phần dư chuẩn
Nguồn: Kết quả xử lý số liệu trên phần mềm SPSS
Biểu đồ Histrogram trong biểu đồ trên cho ta thấy trong mô hình hồi quy có kết quả độ lệchchuẩn = 0.986 và phân phối chuẩn của phần dƣ (mean) = 0. Vì vậy, xác định phần dƣ có phân phối chuẩn đƣợc chấp nhận.
- Giả định tính độc lập của sai số
Đại lƣợng Durbin –Watson đƣợc dùng để kiểm định tƣơng quan của các sai số kề nhau. Giả thuyết khi tiến hành kiểm định này là:
H0: hệ số tƣơng quan tổng thể của các phần dƣ 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 1.679 (Phụ lục kết quả hồi quy).
Tuy nhiên, trong thực tế khi tiến hành kiểm định Durbin-Watson có thể áp dụng quy tắc nhƣ sau (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2010):
Nếu 1 < D < 3 thì kết luận mô hình không có tự tƣơng quan
TRƯỜ NG ĐẠI HỌC KINH T Ế HU Ế
Nếu 3 < D < 4 thì kết luận mô hình có tự tƣơng quan âm
Giá trị d tính đƣợc rơi vào miền chấp nhận giả thuyết không có tự tƣơng quan. Nhƣ vậy mô hình không vi phạm giả định về hiện tƣợng tự tƣơng quan.
- Giả định không có hiện tƣợng đa cộng tuyến
Một trong những yêu cầu của mô hình hồi quy tuyến tính bội là các biến độc lập không có tƣơng quan chặt với nhau, nếu yêu cầu này không đƣợc thỏa mãn thì mô hình đã xảy ra hiện tƣợng đa cộng tuyến
Một trong những cách phát hiện mô hình có tồn tại hiện tƣợng đa cộng tuyến hay không mà theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008) là sử dụng hệ số phóng đại phƣơng sai (VIF), nếu VIF bằng hoặc vƣợt quá 10 thì xem nhƣ có hiện tƣợng đa cộng tuyến. Theo kết quả bảng 2.18, với hệ số phóng đại phƣơng sai (Variance Inflation Factor - VIF) của các biến nhỏ, mô hình hồi quy không vi phạm hiện tƣợng đa cộng tuyến. Hồi quy vi phạm hiện tƣợng đa cộng tuyến khi có giá trị VIF lớn hơn hay bằng 10.