CHƯƠNG 3 : PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
4.4 Phân tích hồi quy bội
4.4.2.3 Dị tìm các vi phạm giả định cần thiết
Kiểm tra đa cộng tuyến
Có nhiều cách để phát hiện đa cộng tuyến như: Hệ số R2 lớn nhưng t nhỏ; Tương quan cặp các biến giải thích cao; Hồi quy phụ; Sử dụng hệ số phóng đại phương sai - VIF (Hồng Ngọc Nhậm và cộng sự, 2008). Ở đây, tác giả lựa chọn sử dụng hệ số VIF. Nếu VIF > 10 thì có thể xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến (Nguyễn Đình Thọ, 2011). Kết quả cho thấy, hệ số VIF của các biến đều nằm trong mức cho phép. Nghĩa là hiện tượng đa cộng tuyến không xảy ra.
Kiểm tra mối quan hệ tuyến tính giữa biến độc lập và biến phụ thuộc cũng như hiện tượng phương sai thay đổi
Một cách đơn giản để thực hiện kiểm định này là vẽ đồ thị phân tán giữa các phần dư và giá trị dự đốn đã chuẩn hóa, phần dư đã chuẩn hóa được thể hiện trên trục tung và giá trị dự đốn đã chuẩn hóa được thể hiện trên trục hồnh. Nếu giả định quan hệ tuyến tính và phương sai khơng thay đổi thỏa mãn thì phần dư sẽ phân tán ngẫu nhiên trên đồ thị. Kết quả cho thấy, phần dư đã chuẩn hóa phân tán ngẫu nhiên trên đồ thị, khơng tạo thành hình dạng nhất định nào, giá trị dự đoán và phần dư độc lập nhau và phương sai của phần dư khơng thay đổi. Mơ hình hồi quy phù hợp. Chi tiết được trình bày trong phần phụ lục 8.
Giả định về phân phối chuẩn của phần dư
Có nhiều lý do làm phần dư khơng phân phối chuẩn như: số lượng các phần dư khơng đủ nhiều để phân tích, phương sai khơng phải là hằng số hoặc sử dụng sai mơ hình,… Tuy nhiên, chúng ta cũng chỉ kỳ vọng phần dư phân phối gần chuẩn vì ln có sự chênh lệch do lấy mẫu. Có 2 cách thường sử dụng để kiểm tra phân phối chuẩn của phần dư. Cách thứ nhất là vẽ đồ thị Histogram của phần dư chuẩn hóa, nếu đồ thị có dạng đường cong phân phối chuẩn nằm chồng lên biểu đồ tần số và có Mean xấp xỉ 0 và giá trị độ lệch chuẩn xấp xỉ 1 thì xem như phần dư có phân phối gần chuẩn. Cách thứ hai là vẽ đồ thị P-Plot, đồ thị này thể hiện các giá trị của các điểm phân vị của phân phối của biến phần dư theo các phân vị của phân phối chuẩn. Nếu trên đồ thị P- Plot các điểm này không nằm quá xa đường thẳng của phân phối chuẩn thì có thể xem như phần dư có phân phối gần chuẩn.
Ở nghiên cứu này, đồ thị Histogram của phần dư chuẩn hóa có dạng đường cong phân phối chuẩn. giá trị Mean xấp xỉ bằng 0 và độ lệch chuẩn xấp xỉ bằng 1 (0.985). Trên đồ thị P-Plot các điểm không nằm quá xa đường thẳng của phân phối chuẩn. Như vậy, giả định về phân phối chuẩn của phần dư không bị vi phạm. Chi tiết được trình bày trong phần phụ lục 8.
Giả định về tính độc lập của sai số (khơng có tương quan giữa các phần dư)
Kiểm định Durbin – Watson được thực hiện nhằm kiểm định về giả định về tính độc lập của sai số (khơng có tự tương quan). Nếu các phần dư khơng có tương quan chuỗi bậc nhất với nhau giá trị d sẽ gần bằng 2. Giá trị d = 1,913 nằm trong vùng chấp nhận, nghĩa là khơng có tự tương quan chuỗi bậc nhất hay nói cách khác là khơng có tương quan giữa các phần dư (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).