4.3 .2Kiểm định mức độ phù hợp của mô hình
4.4. Kiểm định các giả thiết cần thiết trong mơ hình phân tích hồi quy
4.4.3.1 Kiểm định giả định phương sai của sai số (phần dư) không đổi
Kết quả xử lý tán ngẫu nhiên quanh trục O (là quanh giá trị trung bình của phần dư) trong một phạm vi khơng đổi. Điều này có nghĩa là phương sai của sai số (phần dư) không đổi.
(Nguồn: Kết quả nghiên cứu)
Hình 4.1 cho thấy các phần dư phân tán ngẫu nhiên quanh trục O (là quanh giá trị trung bình của phần dư) trong một phạm vi khơng đổi. Điều này có nghĩa là phương sai của phần dư không đổi.
4.4.3.2 Kiểm tra giả định các phần dư có phân phối chuẩn
Mơ hình hồi quy tuyến tính chỉ thực sự phù hợp với các dữ liệu quan sát khi phần dư có phân phối chuẩn với trung bình bằng 0 và phương sai không đổi. Để kiểm định về phân phối chuẩn của phần dư, ta sử dụng biểu đồ Histogram và biểu đồ P– P Plot.
Kết quả trong biểu đồ tần số Histogram (Hình 4.2) cho thấy một đường cong phân phối chuẩn đặt chồng lên biểu đồ tần số, với độ lệch chuẩn Std.Dev = 0,984 và Mean gần bằng 0, ta có thể kết luận rằng, giả thiết phân phối chuẩn của phần dư không bị vi phạm.
(Nguồn: Kết quả nghiên cứu)
Kết quả từ biểu đồ tần số Histogram của phần dư cho thấy, phân phối của phần dư xấp xỉ chuẩn (trung bình Mean lệch với 0 vì số quan sát khá lớn, độ lệch chuẩn Std. Dev = 0.984). Điều này có nghĩa là giả thuyết phân phối chuẩn của phần dư không bị vi phạm.
Để củng cố cho kết luận này, chúng ta xem thêm biểu đồ P-P Plot (Hình 4.3) của phần dư chuẩn hóa, các điểm quan sát khơng phân tán xa đường chéo kỳ vọng, nên ta có thể kết luận giả thuyết phân phối chuẩn của phần dư không bị vi phạm.
(Nguồn: Kết quả nghiên cứu)
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 bị vi phạm.