3.3.1. Kiểm định về liên hệ tuyến tính
Kiểm tra bằng biểu đồ phân tán Scatter cho phần dư chuẩn hóa và giá trị dự đốn chuẩn hóa.
Hình 3.3: Biểu đồ Scatter cho phần dư chuẩn hóa
(Nguồn: Số liệu phân tích dữ liệu nghiên cứu chính thức bằng SPSS 25 của tác giả)
Đồ thị phân tán Scatter cho thấy các giá trị dự đoán và phần dư phân tán ngẫu nhiên xung quanh đường đi qua tung độ 0. Như vậy, giả định về liên hệ tuyến tính và phương sai bằng nhau khơng bị vi phạm.
3.3.2. Kiểm định về phân phối chuẩn của phần dư
Hình 3.4: Biểu đồ Histogram của phần dư chuẩn hóa
(Nguồn: Số liệu phân tích dữ liệu nghiên cứu chính thức bằng SPSS 25 của tác giả)
Hình 3.5: Biểu đồ P-P Plot của phần dư
(Nguồn: Số liệu phân tích dữ liệu nghiên cứu chính thức bằng SPSS 25 của tác giả)
Theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008), để kiểm tra giả định về phân phối chuẩn của phần dư là xây dựng biểu đồ tần số của phần dư. Trong nghiên cứu này tác giả sử dụng biểu đồ tần số Histogram của phần dư đã được chuẩn hóa và biểu đồ phân phối tích lũy P-P Plot để kiểm tra giả định này.
Kết quả từ tần số Histogram của phần dư (hình 4.4) cho thấy: Giá trị trung bình (Mean) = -1,18*10^-15 và độ lệch chuẩn (Std.Dev.) = 0,991 (gần bằng 1), phần dư xấp xỉ chuẩn, cho thấy giả thuyết phân phối chuẩn của phần dư không bị vi phạm.
Quan sát đồ thị P-P Plot của phần dư (hình 4.5), các điểm quan sát của phần dư tập trung khá sát với đường thẳng kỳ vọng, do đó phân phối phần dư có dạng chuẩn và thỏa yêu cầu về phân phối chuẩn của phần dư.
3.3.3. Kiểm định về tính độc lập của sai số (khơng có tương quan giữa các phần dư) dư)
Để kiểm định giả định này, tác giả sử dụng đại lượng thống kê Durbin – Watson.
Giả thuyết 𝐇𝟎: Hệ số tương quan tổng thể của các phần dư = 0 (khơng có tương quan chuỗi bậc nhất)
𝐇𝟏: Hệ số tương quan tổng thể của các phần dư # 0.
Dựa vào bảng 4.7, chỉ số hệ số Durbin – Watson (1< 2,217< 3) cho biết khơng có hiện tượng tự tương quan, nên ta chấp nhận giả thuyết 𝐇𝟎, có nghĩa là khơng có tương quan giữa các phần dư.
3.3.4. Kiểm định về mối quan hệ tương quan giữa các biến độc lập
Để kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến, tác giả dùng hệ số phóng đại phương sai (Variance inflation factor – VIF), VIF phải thỏa mãn điều kiện VIF < 5, nếu không thỏa mãn là dấu hiệu của đa cộng tuyến.
Dựa vào kết quả ở bảng 3.11, cho thấy hệ số phóng đại phương sai (VIF) nhỏ hơn 5 (VIF < 5). Vì vậy, kết luận khơng có đa cộng tuyến trong mơ hình.
Bảng 3.11: Bảng kết quả kiểm định VIF
Các giả thuyết VIF Kết quả kiểm
định
H1: Chất lượng tương tác có tác động tích cực
đến chất lượng dịch vụ mặt đất. 1,337 Chấp nhận
H2: Chất lượng mơi trường vật lý có tác động
tích cực đến chất lượng dịch vụ mặt đất. 1,202 Chấp nhận H3: Chất lượng hiệu quả có tác động tích cực đến
chất lượng dịch vụ mặt đất. 1,177 Chấp nhận
H4: Chất lượng truy cập có tác động tích cực đến
chất lượng dịch vụ mặt đất. 1,310 Chấp nhận
(Nguồn: Tác giả kiểm định, 2019)
Với các kết quả kiểm định trên, thì các giả thuyết 𝐇𝟏, 𝐇𝟐, 𝐇𝟑, 𝐇𝟒 của mơ hình đều được chấp nhận. Các hệ số hồi quy mang dấu dương, thể hiện bốn nhân tố trong mơ hình hồi quy đều có tác động cùng chiều đến chất lượng DVMĐ tạii Cảng hàng