Mơ hình Hệ số chưa chuẩn hóa Hệ số chuẩn hóa t Sig. Thống kê đa cộng tuyến B Std.
Error Beta Tolerance VIF
1 (Constant) 0,164 0,226 0,727 0,468 CB 0,136 0,053 0,140 2,554 0,011 0,679 1,474 DTTT 0,216 0,055 0,245 3,895 0,000 0,513 1,950 LDN 0,113 0,057 0,127 1,986 0,048 0,498 2,009 MTCV 0,128 0,056 0,131 2,302 0,022 0,624 1,602 MTLV 0,209 0,058 0,220 3,610 0,000 0,550 1,818 DT 0,151 0,061 0,153 2,466 0,015 0,531 1,885
(Nguồn: Kết quả phân tích SPSS)
Quan sát bảng 4.18 ta có thể thấy các hệ số phóng đại phương sai các biến độc lập VIF đều nhỏ hơn 10, điều này thể hiện mơ hình khơng có hiện tượng đa cộng tuyến.
4.4.1.2. Giả định phương sai của phần dư không đổi:
Xem xét đồ thị phần dư chuẩn hóa theo giá trị của biến phụ thuộc cũng đã được chuẩn hóa để kiểm chứng xem có hiện tượng phương sai thay đổi hay khơng.
Biểu đồ 4.1. Đồ thị phân tán
(Nguồn: Kết quả phân tích SPSS)
Quan sát đồ thị trên, ta thấy phần dư phân tán ngẫu nhiên xung quanh đường đi qua tung độ 0 và khơng tạo nên bất cứ hình dạng nào. Vì thế giả định phương sai của phần dư khơng đổi không bị vi phạm.
4.4.1.3. Giả định về phân phối chuẩn của phần dư
Các kiểm định phân phối chuẩn của phần dư như biểu điều tần số của phần dư chuẩn hóa, biểu đồ tần số P-P được sử dụng để đảm bảo tính chính xác của kiểm định.
(Nguồn: Kết quả phân tích SPSS)
(Nguồn: Kết quả phân tích SPSS)
Qua xem xét 02 biểu đồ, khơng có hiện tượng tư tương quan giữa các phân dư, các chấm phân tán sát với đường chéo trong biểu đồ tần số P-P, ta có thể kết luận giả thuyết phân phối chuẩn không bị vi phạm.
4.4.1.4. Giả định khơng có tương quan giữa các phần dư
Giả định kế tiếp cần kiểm chứng là khơng có tương quan giữa các phần dư tức là các phần dư này độc lập với nhau, đối với giả định này, cần sử dụng lý thuyết của phương pháp kiểm định Dubin – Watson được xem là phương pháp kiểm định có ý nghĩa nhất. Kiểm định Dubin – Watson trong Bảng 4.20 cho ta thấy có giá trị d= 1,92 (thỏa điều kiện 1<d<3) do đó kết luận mơ hình khơng có hiện tượng tương quan giữa các phần dư. Trên cơ sở đó, giả định khơng có tương quan giữa các phần dư không bị vi phạm.
Từ việc kiểm chứng các giả định trên, các giả định của mơ hình hồi quy tuyến tính đều được đáp ứng.
4.4.2. Kiểm định sự phù hợp và ý nghĩa của các hệ số hồi quy của mơ hình hồi quy
4.4.2.1. Đánh giá hệ số tương quan Preason
Việc kiểm tra mối quan hệ giữa biến độc lập và biến phụ thuộc trước khi tiến hành phân tích hồi quy tuyến tính là cần thiết. Biến độc lập và biến phụ thuộc có mối quan hệ với nhau khi hệ số tương quan giữa các biến này lớn.