CHƢƠNG 3 : THIẾT KẾ NGHIÊN CỨU
3.4.3.2Kiểm tra các vi phạm giả định hồi qui
3.4 Phƣơng pháp phân tích dữ liệụ
3.4.3.2Kiểm tra các vi phạm giả định hồi qui
Sau khi có đƣợc mơ hình hồi qui tuyến tính, cần thực hiện kiểm tra các vi phạm giả định hồi qui cần thiết. Các giả định hồi qui bao gồm:
1) Giả định liên hệ tuyến tính.
Nội dung của giả định: tất cả các giá trị trung bình đều nằm trên một đƣờng thẳng
– đƣờng hồi qui của tổng thể.
Cách kiểm tra giả định: Vẽ đồ thị giữa các phần dƣ và các giá trị dự đốn mà mơ
hình hồi qui tuyến tính cho rạ Nếu giả định liên hệ tuyến tính và phƣơng sai bằng nhau đƣợc thỏa mãn, thì ta sẽ khơng thấy có liên hệ gì giữa các giá trị dự đốn và phần dƣ, chúng sẽ phân tán rất ngẫu nhiên.(Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008)
2) Giả định phƣơng sai của sai số không đổị
Nội dung của giả định: Các sai số ngẫu nhiên trong hàm hồi qui tổng thể có phƣơng sai khơng thay đổi và bằng σ2.
Cách kiểm tra giả định: Có nhiều phƣơng pháp để kiểm tra phƣơng sai của sai số
không đổi nhƣ dùng kiểm định Park, kiểm định White, … hoặc vẽ đồ thị. Trong nghiên cứu này tác giả dùng kiểm định White, đây là một kiểm định tổng quát về sự thuần nhất của phƣơng saị
Để phù hợp với mơ hình nghiên cứu, xét hàm hồi qui với 5 biến độc lập và 1 biến phụ thuộc có dạng:
Yi = β0 + β1X1i+ β2X2i+…+β5X5i+Ui (3.1)
Trong đó: βj (j= 1,2,...k) là các hệ số hồi qui riêng Ui: Sai số ngẫu nhiên.
̂= ̂ + ̂ X1i + ̂X2i+…+ ̂X5i + ei (3.2) ̂… ̂ là ƣớc lƣợng điểm của β0…βk
ei là ƣớc lƣợng điểm của Ui
Giả thuyết cần kiểm định H0: Phƣơng sai của sai số ngẫu nhiên của mơ hình (3.1) khơng đổị
Ƣớc lƣợng mơ hình sau :
ei2 = α0 + α1 X1i + α2 X2i + … + α5 X5i + α6 X1i2+ α7 X2i2 +…+α10 X5i2 + α11 X1i X2i X3i X4i X5i + Vi (3.3)
R2 là hệ số xác định của mơ hình (3.3). n là số quan sát.
m là giá trị chi bình phƣơng tại với k bậc tự do (k là hệ số của mơ hình khơng kể hệ số chặn) với mƣc ý nghĩa 0,05.
So sánh nR2 với m. Nếu nR2 > m: bác bỏ H0, ngƣợc lại chấp nhận H0.
3) Giả định về phân phối chuẩn của phần dƣ.
Nội dung của giả định : phần dƣ có phân phối chuẩn.
Cách kiểm tra giả định: xây dựng biểu đồ tần số của phần dƣ. Nếu biểu đồ có dạng
hình chng thì có thể kết luận phần dƣ có phân phối chuẩn ( hoặc xấp xỉ chuẩn). Ngồi ra có thể xây dựng biểu đồ Q-Q plot hoặc P-P plot. Nếu dữ liệu có phân phối chuẩn (hoặc xấp xỉ chuẩn) thì các điểm quan sát thực tế sẽ tập trung sát đƣờng chéọ
4) Giả định về tính độc lập của sai số (khơng có tƣơng quan giữa các phần dƣ).
Nội dung của giả định : giả định về sai số thực ei cho nó là biến độc lập hay là giữa
các phần dƣ khơng có mối tƣơng quan.
Cách kiểm tra giả định : sử dụng đại lƣợng thống kê Durbin-Watson(d). Nếu các
5) Giả định không có mối tƣơng quan giữa các biến độc lập (đo lƣờng đa cộng tuyến).
Nội dung của giả định: Đa cộng tuyến là trạng thái trong đó các biến độc lập có (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
tƣơng quan chặt chẽ với nhaụ Giả định giữa các biến độc lập khơng có tƣơng quan chặt chẽ với nhaụ
Cách kiểm tra giả định: kiểm tra các tham số ƣớc lƣợng nhƣ độ chấp nhận của biến(Tolerance). Nếu độ chấp nhận của biến lớn thì khơng có dấu hiệu của đa cộng tuyến. Hoặc có thể sử dụng hệ số phóng đại phƣơng sai ( VIF) là nghịch đảo của tham số ƣớc lƣợng Tolerancẹ Nếu VIF lớn vƣợt quá 10 thì đó là dấu hiệu của đa cộng tuyến.
Tóm tắt chƣơng 3
Chƣơng 3 trình bày phƣơng pháp nghiên cứu của đề tàị Thực hiện nghiên cứu định tính và kết hợp với lý thuyết để xác định các quan sát cho các biến độc lập. Dựa vào kết quả nghiên cứu định tính và kết quả kiểm tra thang đo sơ bộ, xây dựng bảng câu hỏi chính thức để thực hiện nghiên cứụ