CN CS PT NL XT TV ABSRes1 Spearman's rho ABS res1 Correlation Coefficient -.016 .038 .015 -.010 .069 -.033 1.000 Sig. (2- tailed) .792 .528 .801 .871 .251 .580 .
Nguồn: Kết quả điều tra 2013
4.4.2.3 Giả định về phân phối chuẩn của phần dƣ
Biểu đồ tần xuất của phần dƣ có thể đƣợc sử dụng để kiểm định giả định về phân phối chuẩn của phần dƣ. Thật không hợp lý khi kỳ vọng rằng các phần dƣ quan sát có phân phối hồn tồn chuẩn, vì ln ln có những chênh lệch do lấy mẫu. Nếu nghiên cứu có mẫu lớn, phân phối của phần dƣ có thể xem nhƣ tiệm cận chuẩn (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
Biểu đồ tần xuất của phần dƣ (xem Phụ lục I) cho thấy một đƣờng cong phân phối chuẩn trên đồ thị, với giá trị trung bình rất nhỏ (xấp xỉ bằng 0) và độ lệch chuẩn = 0,989 (xấp xỉ bằng 1). Nghĩa là phân phối chuẩn của phần dƣ đƣợc xem nhƣ có phân phối chuẩn và không vi phạm giả định ban đầu.
4.4.2.4 Giả định về tính độc lập của sai số
Đại lƣợng Durbin-Watson đƣợc thống kê nhằm kiểm định tƣơng quan của các sai số kề nhau, với giả thuyết Ho: hệ số tƣơng quan tổng thể của các phần dƣ bằng 0. Đại lƣợng này có giá trị từ 0 đến 4. Nếu các phần dƣ khơng có tƣơng quan chuỗi bậc nhất với nhau, đại lƣợng này sẽ gần bằng 2. Giá trị đại lƣợng này nếu thấp (và nhỏ hơn 2) có nghĩa là các phần dƣ gần nhau có tƣơng quan thuận. Giá trị đại lƣợng này lớn hơn 2 (và gần 4) có nghĩa là các phần dƣ có tƣơng quan nghịch (Hồng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
Kết quả phân tích cho thấy hệ số Durbin-Watson đƣợc thống kê ở Bảng 4.6 có giá trị là 1,821 (gần bằng 2), nên có thể kết luận các phần dƣ khơng có tƣơng quan chuỗi bậc nhất với nhau, hay các phần dƣ trong mơ hình độc lập với nhau.
4.4.2.5 Kiểm tra hiện tƣợng đa cộng tuyến
Cộng tuyến là trạng thái trong đó các biến độc lập có tƣơng quan chặt chẽ với nhau. Để kiểm tra hiện tƣợng đa cộng tuyến có xảy ra hay khơng, ta phải đo lƣờng đa cộng tuyến bằng hệ số phóng đại phƣơng sai VIF (Variance inflation factor). Hair & ctg (2006, theo Nguyễn Đình Thọ 2012) cho rằng nếu VIF của một biến độc lập nào đó lớn hơn 10, thì biến này hầu nhƣ khơng có giá trị giải thích biến thiên của Y trong mơ hình MLR. Trong thực tế, VIF>2 cũng cần phải cẩn thận trong diễn giải các trọng số hồi quy.
Kết quả phân tích bảng 4.5 cho thấy VIF của các biến độc lập đều nhỏ hơn 2, do vậy khơng có dấu hiệu xảy ra hiện tƣợng đa cộng tuyến trong mơ hình hồi quy.
4.5 Phân tích ảnh hƣởng của biến định tính
Để xem xét ành hƣởng của các biến định tính đối với các biến của mơ hình nghiên cứu, ta thực hiện việc mã hóa và đƣa trực tiếp vào mơ hình nghiên cứu nhƣ những biến độc lập. Kết quả thu đƣợc thông qua phân tích sẽ cho biết thêm nhiều thông tin về mức độ ảnh hƣởng và ý nghĩa của các biến định tính này đối với mơ hình.
4.5.1 Ngành nghề đầu tƣ
Giả định: Ngành nghề đầu tƣ có ảnh hƣởng đến mơ hình. Trƣớc khi đƣa vào mơ hình hồi quy, ta thực hiện chuyển biến định tính Ngành nghề đầu tƣ thành biến định lƣợng bằng cách mã hóa thành các giá trị 0 (ngành nghề khác) và 1 (nhóm ngành Cơng nghiệp phụ trợ). Tiến hành phân tích hồi quy biến NNmh với các biến độc lập của mơ hình đƣợc kết quả tại Bảng 4.9, phƣơng trình hồi quy tổng quát dạng:
DT = 0,264*CN + 0,271*CS + 0,161*NL + 0,240*PT + 0,097*XT + 0,189*TV + 0,238*NNmh