4.3. Kiểm định mơ hình và giả thuyết nghiên cứu
4.3.6. Dị tìm các vi phạm giả định cần thiết
Hiện tượng đa cộng tuyến
Theo Nguyễn Đình Thọ (2011, tr. 517), trong mơ hình hồi qui bợi chúng ta có thêm mợt giả định nữa là các biến đợc lập khơng có tương quan hồn tồn với nhau.
Vì khi các biến đợc lập có quan hệ với nhau thì các biến này hầu như khơng có giá trị giải thích biến thiên của biến phụ tḥc trong mơ hình hồi qui tuyến tính bợi (Theo Hair và cợng sự 2006, dẫn trong Phùng Thanh Vân 2014, tr. 54).
Hiện tượng các biến độc lập tương quan với nhau gọi là hiện tượng đa cộng tuyến (VIF – Variance Inflation Factor). Khi VIF của một biến độc lập > 10 thì biến đó sẽ khơng có giá trị giải thích biến thiên của biến phụ tḥc trong mơ hình và VIF của mợt biến đợc lập < 2 thì được chấp nhận (Nguyễn Đình Thọ 2011, tr. 518).
Bảng 4.15. Kết quả hệ số VIF của biến độc lập
AW PQ AS LY
VIF 1.476 1.235 1.405 1.316
(Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu khảo sát của tác giả) Kết quả phân tích cho thấy chỉ số VIF của các biến đợc lập đều nhỏ hơn 2. Vậy nên khơng có hiện tượng đa cợng tuyến.
Kiểm định quan hệ tuyến tính giữa biến phụ thuộc và biến độc lập
Hình 4.1. Kết quả giả định liên hệ tuyến tính
(Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu khảo sát của tác giả) Kết quả cho thấy các phần dư phân tán ngẫu nhiên trong một vùng đi qua gốc tọa đợ chứ khơng tạo thành mợt hình dạng đặc biệt nào. Điều này cho thấy giá trị dự đốn và phần dư đợc lập với nhau, phương sai của phần dư không đổi. Vậy nên mơ hình hồi qui là phù hợp.
Kiểm định phân phối chuẩn của phần dư
Hình 4.2. Khảo sát phân phối chuẩn của phần dư
(Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu khảo sát của tác giả) Từ đồ thị, có mợt đường cong phân phối chuẩn được đặt chồng lên biểu đồ tần số, phần dư xấp xỉ chuẩn do giá trị trung bình mean = 2.92E-15 0 và đợ lệch chuẩn = 0.994 1, từ đó có thể kết luận rằng giả thuyết phân phối chuẩn khơng bị vi phạm.
Hình 4.3. Khảo sát phân phối chuẩn của phần dư (Biểu đồ Q_Q plot)
(Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu khảo sát của tác giả) Dựa vào đồ thị P-P plot cho thấy các điểm quan sát tập trung xung quanh đường thẳng kỳ vọng, phân phối của phần dư không bị vi phạm.
Kiểm định tính độc lập của phần dư
Bảng 4.16. Kết quả kiểm định tính độc lập của phần dư
Mơ
hình R
R
bình phương R bình phương hiệu chỉnh
Sai số chuẩn ước tính
Durbin- Watson 1 0.747a 0.558 0.552 0.65871 1.760
(Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu khảo sát của tác giả) Từ kết quả ta thấy đại lượng thống kê Durbin Watson không cao và bằng 1.760. Các phần dư gần nhau có tương quan thuận.