Kiểm định mơ hình nghiên cứu là một cơng việc cần thiết và quan trọng, bởi vì nếu mơ hình khơng phù hợp sẽ dẫn đến kết quả nghiên cứu khơng chính xác và dự báo sẽ khác biệt với thực tiễn.
Giả định 1: Giả định liên hệ tuyến tính
Biểu đồ phân tán giữa 2 biến (scatter) là một phương tiện tốt để đánh giá mức độ đường thẳng phù hợp với dữ liệu quan sát.
Đồ thị 4.5: Quan hệ giữa giá trị dự đoán và phần dư
Qua đồ thị 4.5, ta khơng nhận thấy có mối liên hệ gì giữa các giá trị dự đốn và phần dư, chúng phân tán ngẫu nhiên. Như vậy, mơ hình hồi quy tuyến tính bội phù hợp.
Giả định 2: Giả định về phân phối chuẩn của phần dư
Nhìn vào biểu đồ 4.6 ta thấy đường cong thể hiện phân phối của phần dư có dạng đường cong phân phối chuẩn hình (chng), giả định về phân phối chuẩn của
phần dư được đảm bảo, từ đây cho thấy việc hồi quy không bị vi phạm về giả thuyết này.
Đồ thị 4.6: Tần số của phần dư chuẩn hóa
Giả định 3: Giả định về tính độc lập của sai số
Tính độc lập của sai số là khơng có tương quan giữa các phần dư với sai số thực ei cho là biến ngẫu nhiên, độc lập, có phân phối chuẩn với trung bình bằng 0 và phương sai không đổi σ2. Đại lượng thống kê Durbin-Watson (d) dùng để kiểm định tương quan của các sai số kề nhau (tương quan chuỗi bậc nhất). Giả thuyết kiểm định là: H0: hệ số tương quan tổng thể của các phần dư = 0.
Đại lượng d có giá trị biến thiên trong khoảng từ 0 đến 4. Nếu các phần dư khơng có tương quan chuỗi bậc nhất với nhau, giá trị d sẽ gần bằng 2. Khi tiến hành kiểm định Durbin-Watson, nếu giá trị d là: 1 < D < 3 thì mơ hình khơng có tự tương quan (Hồng Trọng , 2008).
Kết quả kiểm định của mơ hình bằng kiểm định Durbin-Watson có giá trị D = 1,921 giá trị này khá gần với 2 (xem phụ lục ) cho thấy chưa đủ cơ sở bác bỏ giả thuyết H0: hệ số tương quan tổng thể của các phần dư = 0. Do đó, khơng có hiện tượng tự tương quan xảy ra trong mơ hình. Giả thuyết về tính độc lập của sai số được đảm bảo.
Giả định 4: Giả định khơng có mối tương quan chặt chẽ giữa các biến độc lập
Đa cộng tuyến là hiện tượng các biến độc lập có mối tương quan chặt chẽ với nhau, hiệu ứng này có thể làm tăng giá trị độ lệch chuẩn của các hệ số hồi quy nhưng giá trị t thì giảm đáng kể, hiện tượng đa cộng tuyến chỉ xảy ra với mơ hình hồi quy bội, không xảy ra ở mô hình hồi quy đơn vì đo lường tương quan giữa các biến độc lập, trong các nghiên cứu nếu giá trị VIF thường < 3 được xem là các biến không vi phạm về hiện tượng đa cộng tuyến (Nguyễn Đình Thọ, 2011).
Như vậy dựa vào giá trị VIF tại bảng hồi quy ta thấy gái trị VIF của các biến độc lập dao động trong khoản 1.042 – 1.221 (< 3) nên ta có thể kết luận khơng có hiện tượng đa cộng tuyến và kết quả hồi quy được giải thích tốt bởi mơ hình.