Kiểm tra sự vi phạm các giả định trong hồi qui tuyến tính

Một phần của tài liệu (LUẬN văn THẠC sĩ) sự hài lòng của khách hàng đối với chất lượng dịch vụ khám chữa bệnh tại bệnh viện đa khoa đồng nai (Trang 62 - 65)

Mơ hình hồi qui tuyến tính bằng phương pháp OLS được thực hiện với một số giả định và mơ hình chỉ thực sự có ý nghĩa khi các giả định này được đảm bảo. Do vậy để đảm bảo cho độ tin cậy của mơ hình, việc dị tìm sự vi phạm các giả định là cần thiết.

Về giả định liên hệ tuyến tính, phương pháp được sử dụng là biểu đồ phân

Hình 4.16 Phân bố ngẫu nhiên của phần dư chuẩn hóa

Nhìn vào biểu đồ ta thấy phần dư khơng thay đổi theo một trật tự nào đối với giá trị dự đốn. Do đó giả thiết về liên hệ tuyến tính khơng bị vi phạm.

Giả định phân phối chuẩn của phần dư được kiểm tra qua biểu đồ Histogram và đồ thị Q-Q plot.

Hình 4.18 Đồ thị so sánh với phân phối chuẩn (p-p) của phần dư chuẩn hóa

Nhìn vào biểu đồ Histogram ta thấy phần dư có dạng gần với phân phối chuẩn, giá trị trung bình gần bằng 0 và độ lệch chuẩn gần bằng 1 (cụ thể là 0.993). Đồ thị Q-Q plot biểu diễn các điểm quan sát thực tế tập trung khá sát đường chéo những giá trị kỳ vọng, có nghĩa là phần dư có phân phối chuẩn.

Kiểm tra vấn đề đa cộng tuyến: như đã đề cập ở phần phân tích tương quan, giữa các biến độc lập có tương quan với nhau, điều này sẽ tạo ra khả năng đa cộng tuyến của mơ hình. Vì vậy ta sẽ kiểm tra thêm hệ số phóng đại phương sai (Variance inflation factor – VIF). Kết quả phân tích cũng cho thấy hệ số phóng đại phương sai VIF của các biến là tương đối nhỏ (tất cả đều nhỏ hơn 2). Do đó hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập trong mơ hình này là nhỏ, khơng ảnh hưởng đáng kể đến kết quả hồi qui.

Một phần của tài liệu (LUẬN văn THẠC sĩ) sự hài lòng của khách hàng đối với chất lượng dịch vụ khám chữa bệnh tại bệnh viện đa khoa đồng nai (Trang 62 - 65)

Tải bản đầy đủ (PDF)

(109 trang)