Biểu đồ cho thấy các điểm thực tế phân tán xung quanh đường thẳng mong đợi, ta kết luận phân phối phần dư gần phân phối chuẩn.
• Giả định về tính độc lập của sai số (khơng có tương quan giữa các phần dư)
Kết quả tính tốn cho hệ số Durbin-Watson = 1,904, xấp xỉ bằng 2, nghĩa là các phần dư khơng có tương quan chuỗi bậc nhất với nhau.
• Giả định khơng có mối tương quan giữa các biến độc lập
Ta thấy độ chấp nhận giữa các biến (các giá trị Tolerance) ở bảng 4.8 đều có giá trị nhỏ hơn 1 và hệ số phóng đại phương sai (VIF) nhỏ hơn 10, lớn nhất là 1,172 (VIF từ 10 trở lên là có hiện tượng đa cộng tuyến). Kết luận: khơng có hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến.
Tóm lại, mơ hình đã xây dựng khơng vi phạm các giả định cần thiết trong mơ hình hồi quy tuyến tính.
4.4.3 Kết luận phân tích hồi qui
Trọng số hồi qui thể hiện dưới hai dạng: (1) chưa chuẩn hóa
(understandardized estimate) và (2) chuẩn hóa (standardized estimate). Vì trọng số hồi qui chưa chuẩn hóa (ký hiệu B trong SPSS) có giá trị phụ thuộc vào thang đo nên chúng ta không thể dùng chúng để so sánh mức độ tác động của các biến độc lập vào biến phụ thuộc trong mơ hình được. Trọng số hồi qui chuẩn hóa (beta, ký hiệu β) là
trọng số chúng ta đã chuẩn hóa các biến. Vì vậy chúng được dùng để so sánh mức độ tác động của các biến phụ thuộc và biến độc lập. Biến độc lập có trọng số này càng lớn nghĩa là biến đó có tác động càng mạnh đến biến phụ thuộc.
Như vậy ta thấy,Sự tin tưởng và mong đợi người khác hợp tác có ảnh hưởng mạnh nhất đối với hành vi mua sản phẩm xanh, vì có hệ số beta chuẩn hóa lớn nhất (0,48). Tiếp theo là nhận thức được tính thay thế của sản phẩm xanh của sản phẩm xanh có beta =-0,267và cuối cùng là Bản sắc nhóm của nhóm những người nổi tiếng có sức ảnh hưởng (beta = 0,175).
Như vậy, mơ hình nghiên cứu sẽ được điều chỉnh lại như sau: