4.4. Kiểm định mơ hình và các giả thuyết nghiên cứu
4.4.6. Dị tìm các vi phạm giả định cần thiết
Hiện tượng đa cộng tuyến
Theo Nguyễn Đình Thọ (2011, tr. 517), trong mơ hình hồi qui bội chúng ta có thêm một giả định nữa là các biến độc lập khơng có tương quan hồn tồn với nhau.
Vì khi các biến độc lập có quan hệ với nhau thì các biến này hầu như khơng có giá trị giải thích biến thiên của biến phụ thuộc trong mơ hình hồi qui tuyến tính bội (Theo Hair và cộng sự 2006, dẫn trong Phùng Thanh Vân 2014, tr. 54).
Hiện tượng các biến độc lập tương quan với nhau gọi là hiện tượng đa cộng tuyến (VIF – Variance Inflation Factor). Khi VIF của một biến độc lập > 10 thì biến đó sẽ khơng có giá trị giải thích biến thiên của biến phụ thuộc trong mơ hình và VIF của một biến độc lập < 2 thì được chấp nhận (Nguyễn Đình Thọ 2011, tr. 518).
Bảng 4.19: Kết quả hệ số VIF của biến độc lập
OR RB KS EH
VIF 1.688 1.414 1.316 1.682
Kết quả phân tích cho thấy chỉ số VIF của các biến độc lập đều nhỏ hơn 2. Vậy nên khơng có hiện tượng đa cộng tuyến.
Kiểm định quan hệ tuyến tính giữa biến phụ thuộc và biến độc lập cũng như hiện tượng phương sai của phần dư thay đổi
Cách đơn giản để thực hiện kiểm định này là vẽ đồ thị phân tán giữa các phần dư và giá trị dự đoán đã chuẩn hóa. Nếu giả định quan hệ tuyến tính và phương sai khơng đổi thỏa mãn thì phần dư sẽ phân tán ngẫu nhiên trên đồ thị.
Đồ thị 4.1: Kết quả giả định liên hệ tuyến tính
Kết quả cho thấy các phần dư phân tán ngẫu nhiên trong một vùng đi qua gốc tọa độ 0 chứ khơng tạo thành một hình dạng đặc biệt nào. Điều này cho thấy giá trị dự đoán và phần dư độc lập với nhau, phương sai của phần dư không đổi. Vậy nên mơ hình hồi qui là phù hợp.
Kiểm định phân phối chuẩn của phần dư
Phân phối chuẩn của phần dư được kiểm tra dựa vào biểu đồ tần số Histogram. Nếu đồ thị này có dạng đường cong phân phối chuẩn nằm chồng lên biểu đồ tần số, có mean xấp xỉ bằng 0 và giá trị độ lệch chuẩn xấp xỉ bằng 1 thì phần dư xem như có phân phối chuẩn.
Đồ thị 4.2: Khảo sát phân phối chuẩn của phần dư (biểu đồ Histogram)
Từ biểu đồ, ta thấy có một đường cong phân phối chuẩn được đặt chồng lên biểu đồ tần số, phần dư xấp xỉ chuẩn do giá trị trung bình mean = -6.08E-16 0 và độ lệch chuẩn = 0.993 1, từ đó có thể kết luận rằng giả thuyết phân phối chuẩn không bị vi phạm.
Phân phối chuẩn của phần dư còn được kiểm tra dựa vào đồ thị P – P.
Đồ thị 4.3: Khảo sát phân phối chuẩn của phần dư (đồ thị P – P)
(Nguồn: Tác giả)
Đồ thị cho thấy các điểm phân tán tập trung xung quanh đường chéo nhất định, phân phối của phần dư không bị vi phạm.
Kiểm định tính độc lập của phần dư
Bảng 4.20: Kết quả kiểm định tính độc lập của phần dư Mơ hình R R2 R2 điều Mơ hình R R2 R2 điều
chỉnh
Ước lượng sai số chuẩn
Durbin - Watson
1 .860a .740 .735 .57494 2.140
(Nguồn: Tác giả)
Từ kết quả ta thấy đại lượng thống kê Durbin Watson không cao và bằng 2.140. Các phần dư gần nhau có tương quan thuận.