Mơ hình
Hệ số hồi qui chƣa chuẩn hóa
Hệ số hồi qui đã chuẩn hóa t Sig. Thống kê đa cộng tuyến
B Std. Error Beta Toleranc
e VIF 1 Hệ số chặn -.044 .219 -.199 .843 BN .227 .042 .294 5.401 .000 .602 1.661 DV .230 .043 .249 5.380 .000 .832 1.202 ML .099 .039 .135 2.529 .012 .624 1.604 TH .181 .046 .181 3.938 .000 .839 1.192 LS .136 .036 .192 3.837 .000 .708 1.413 KH .136 .049 .132 2.745 .007 .765 1.308
3.3.4.3. Kiểm tra các giả định hồi quy
Kết quả của mẫu suy rộng ra cho giá trị của tổng thể phải đáp ứng các giả định cần thiết dưới đây:
Giả định liên hệ tuyến tính: giả định này sẽ được kiểm tra bằng biểu đồ
phân tán scatter cho phần dư chuẩn hóa (Standardized residual) và giá trị dự dốn chuẩn hóa (Standardized predicted value). Kết quả hình 3.4 cho thấy phần dư phân tán ngẫu nhi n qua đường thẳng qua điểm 0, khơng tạo thành một hình dạng nào cụ thể nào. Như vậy, giả định liên hệ tuyến tính được đáp ứng.
Hình 3.4. Đồ thị phân tán phần dƣ
Giả định phần dƣ có phân phối chuẩn: kiểm tra biểu đồ phân tán của phần dư (hình 3.5) cho thấy phân phối phần dư xấp xỉ chuẩn (trung bình mean gần bằng 0 và độ lệch chuẩn Std. gần bằng 1). Như vậy, giả định phần dư có phân phối chuẩn khơng bị vi phạm.
Hình 3.5. Biểu đồ tần số Histogram
Giả định phƣơng sai của sai số không đổi: kết quả kiểm định tương quan hạng Spearman (bảng số 19, phụ lục 5) cho thấy giá trị sig. của các biến BN, DV, ML, TH, LS, KH với giá trị tuyệt đối của phần dư đều khác không (trị Sig > 0.05). Điều này cho thấy chúng ta không thể bác bỏ
phương sai của sai số không đổi không bị vi phạm.
Giả định khơng có tƣơng quan giữa các phần dƣ: đại lượng thống kê
Durbin-Watson (d) được dùng để kiểm định tương quan chuỗi bậc nhất. Kết quả nhận được từ bảng 3.6 cho thấy đại lượng thống kê Durbin- Watson có giá trị là 1.966 (gần bằng 2), nên chấp nhận giả thuyết khơng có sự tương quan chuỗi bậc nhất trong mơ hình. Như vậy, mơ hình hồi qui bội đáp ứng được tất cả các giả định.
3.3.4.4. Độ phù hợp của mơ hình và hiện tƣợng đa cơng tuyến
Kiểm định độ phù hợp của mơ hình
Hệ số R² điều chỉnh là thước đo sự phù hợp được sử dụng cho tình huống hồi quy tuyến tính bội vì nó khơng phụ thuộc vào độ lệch phóng đại của hệ số R². Kết quả phân tích hồi qui bội (bảng 3.7) cho thấy R² điều chỉnh (Adjusted R Square) bằng 0.614, nghĩa là mức độ phù hợp của mơ hình là 61.40%. Có thể nói các thành phần biến được đưa vào mơ hình đạt kết quả giải thích khá tốt.