Kiểm tra các giả định ngầm của hồi quy tuyến tính

4.4 Kiểm định mơ hình nghiên cứu và các giả thuyết

4.4.2 Kiểm tra các giả định ngầm của hồi quy tuyến tính

4.4.2.1 Giả định về liên hệ tuyến tính

Phương pháp được sử dụng là vẽ đồ thị phân tán giữa phần dư chuẩn hóa trên trục tung và giá trị dự đốn chuẩn hóa trên trục hồnh. Đồ thị biểu diễn giá trị dự đoán chuẩn hoá theo phần dư chuẩn hoá cho thấy sự phân tán ngẫu nhiên. Chính vì vậy, giả định này khơng bị vi phạm.

Hình 4.1: Biểu đồ phân tán Scatterplot

(Phụ lục 6)

4.4.2.2 Giả định về phân phối chuẩn của phần dư

Mơ hình hồi qui bội mà nghiên cứu xây dựng chỉ thực sự phù hợp với các dữ liệu quan sát có phân phối chuẩn với trung bình bằng 0 và phương sai không đổi. Kết quả biểu đồ tần số Histogram cho thấy, một đường cong phân phối chuẩn được đặt lên biểu đồ tần số với giá trị trung bình Mean = -3.5*10-15 (gần bằng 0) và độ lệch chuẩn = 0.987 (gần bằng 1). Điều đó, chứng tỏ rằng giả thuyết phân phối chuẩn của phần dư khơng bị vi phạm.

Hình 4.2: Biểu đồ tần số của phần dư chuẩn hóa

(Phụ lục 6)

Hình 4.3: Đồ thị Q-Q Plot của phần dư

(Phụ lục 6) Quan sát đồ thị Q-Q Plot của phần dư, các điểm quan sát của phần dư tập trung khá sát với đường thẳng kỳ vọng, do đó phân phối phần dư có dạng chuẩn và thoả yêu cầu về phân phối chuẩn của phần dư.

4.4.2.3 Giả định khơng có tương quan giữa các phần dư

Đại lượng thống kê Durbin-Watson có giá trị biến thiên trong khoảng từ 0 đến 3 nên ta chấp nhận giả thuyết khơng có tự tương quan chuỗi bậc nhất.

4.4.2.4 Giả định khơng có mối tương quan giữa các biến độc lập (đo lường đa cộng tuyến):

Chỉ số VIF (variance inflation factor) được sử dụng để kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến. Nếu chỉ số này vượt quá giá trị 2 biểu thị cho vấn đề tiềm tàng do đa cộng tuyến gây ra và trên 5 là có đa cộng tuyến. Trong phương trình hồi quy này, hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập là chấp nhận được.