Yếu tố
Mơ hình 1 Độ chấp nhận
của biến
Hệ số phóng đại phương sai (VIF)
Credible .788 1.269
Response .830 1.206
Empathy .966 1.035
Ability .690 1.450
Tangible .720 1.389
Như vậy, mơ hình hồi quy xây dựng là đảm bảo độ phù hợp, các biến kiểm sốt, biến độc lập có thể giải thích tốt cho biến phụ thuộc trong mơ hình.
4.4.5 Kiểm định phân phối chuẩn của phần dư
Phần dư có thể khơng tn theo phân phối chuẩn vì những lý do như sử dụng sai mơ hình, phương sai khơng phải hằng số, số lượng các phần dư khơng đủ nhiều để phân tích… Vì vậy, tác giả nghiên cứu quyết định tiến hành khảo sát phân phối của phần dư mơ hình tác động đồng thời biến kiểm soát và biến độc lập bằng phương pháp xây dựng biểu đồ tần số của các phần dư Histogram.
Hình 4.1 Biểu đồ tần số của phần dư chuẩn hóa
Nguồn:Trích xuất kết quả SPSS phụ lục 7
Dựa vào Hình 4.2, có thể nhận thấy, biểu đồ có dạng hình chng. Giá trị trung bình mean gần bằng 0 và độ lệch chuẩn Std.Dev là 0,994 gần bằng 1. Như vậy, có thể kết luận phân phối của phần dư là xấp xỉ chuẩn.
4.4.6 Kiểm định về liên hệ tuyến tính phương sai bằng nhau
Chúng ta xem xét đồ thị phân tán giữa giá trị phần dư đã chuẩn hóa và giá trị dự đốn đã chuẩn hóa mà hồi quy tác động đồng thời của biến độc lâp, kiểm soát cho ra để kiểm tra giả định liên hệ tuyến tính và phương sai khơng đổi có thỏa mãn hay khơng.
Hình 4.2 Biểu đồ phân tán phần dư
Nguồn:Trích xuất kết quả SPSS phụ lục 7
Dựa vào Hình 4.1, có thể nhận thấy phần dư phân tán ngẫu nhiên trong một vùng xung quanh đường đi qua tung độ 0 chứ khơng tạo thành một hình dạng nào cả. Do đó, giả định về liên hệ tuyến tính và phương sai bằng nhau của hồi quy thứ nhất không bị vi phạm.
4.5 Kiểm định sự khác biệt
Sau khi thực hiện phân tích hồi quy mơ hình các nhân tố ảnh hưởng đến sự hài lòng đối với chất lượng dịch vụ cấp GCN QSH tài sản gắn liền trên đất . Tác giả tiến hành phân tích Independent Sample Test. Điều kiện để có sự khác biệt là Sig(2- tailed) nhỏ hơn 0.05.