Biến Dung sai VIF
X1 0,933 1,072
X2 0,937 1,067
X3 0,954 1,048
X4 0,969 1,032
X5 0,952 1,050
Theo kết quả từ bảng 4.16, ta thấy hệ số VIF < 2 và dung sai đều nằm trong
khoảng (0;1). Từ đó ta kết luận khơng xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến. Kiểm tra các giả định hồi quy
Kiểm định lý thuyết về phân phối chuẩn Hình 4. 1: Biểu đồ Histogram mơ hình hồi quy 1
Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu của tác giả
Nhìn vào biểu đồ tần số hình 4.1 cho thấy một đường cong phân phối chuẩn được đặt chồng lên biểu đồ tần số. Như vậy phân phối phần dư xấp xỉ chuẩn Mean > 0 và độ lệch chuẩn Std. Dev. = 0.987 (gần bằng 1), nên có thể kết luận rằng giả thuyết phân phối chuẩn không bị vi phạm.
Hình 4. 2: Đồ thị P – P Plot mơ hình hồi quy 1
Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu của tác giả
Từ đồ thị P – P Plot hình 4.2 ta thấy biểu diễn các điểm quan sát thực tế tập trung khá sát đường chéo những giá trị kì vọng, có nghĩa là dữ liệu phần dư có phân phối chuẩn.
Giả định liên hệ tuyến tính
Hình 4. 3: Đồ thị Scatterplot mơ hình hồi quy 1
Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu của tác giả
Từ đồ thị phân tác giữa các phần dư và giá trị dự đốn hình 4.3, ta thấy phần dư chuẩn hóa tập trung quanh đường hồnh độ 0. Vì vậy, chấp nhận giả thuyết có liên hệ tuyến tính giữa biến độc lập và biến phụ thuộc trong mơ hình hồi quy 1.
b. Mơ hình hồi quy 2:
Biến độc lập:
X1 : Sự hỗ trợ của tổ chức được cảm nhận cho đổi mới X2 : Chất lượng mối quan hệ với cấp trên
X3: Yêu cầu đổi mới trong công việc X4: Danh tiếng về đổi mới
X5: Bất mãn với hiện trạng Biến phụ thuộc:
Y: Hành vi đổi mới cá nhân