t Sig Tolerance VIF Collineariy Saisics
4.3.3 Kiểm định giả thuyết OLS
Thơng thường chúng ta khơng biết trước được mơ hình sau khi phân tích hồi quy cĩ thích hợp hay khơng. Mơ hình chưa thể kết luận là tốt nếu chưa được kiểm định việc vi phạm các giả thuyết OLS để ước lượng các hệ số hồi quy là khơng thiên
lệch, nhất quán và hiệu quả nhất.
4.3.3.1 Hiện tượng đa cộng tuyến
Cộng tuyến là trạng thái trong đĩ các biến độc lập cĩ tương quan chặt chẽ với nhau. Vấn đề của hiện tượng đa cộng tuyến là chúng cung cấp cho mơ hình những
thơng tin rất giống nhau, và rất khĩ tách ảnh hưởng của từng biến một. Đối với hiện tượng đa cộng tuyến, hệ số phĩng đại phương sai VIF (variance inflation factor) hoặc
độ chấp nhận (tolerarance) được sử dụng. Khi VIF tăng thì phương sai của hệ số hồi
quy cũng tăng theo. VIF ≤ 3 nghĩa là các biến độc lập khơng cĩ tương quan tuyến tính với nhau, hiện tượng đa cộng tuyến khơng ảnh hưởng đáng kể đến kết quả. Dựa vào
kết quả ở các bảng trên, VIF của các biến trong mơ hình nghiên cứu đều < 3, như vậy khơng tồn tại hiện tượng đa cộng tuyến.
4.3.3.2 Phương sai của sai số thay đổi
Trong mơ hình hồi quy tốt, các số hạng sai số ui cĩ phân phối giống nhau với trị trung bình bằng 0 và phương sai σ2 như nhau. Phương sai thay đổi là hiện tượng phương sai của các số hạng này khơng giống nhau (cĩ nghĩa là phân tán khơng như nhau). Khi phương sai của các sai số thay đổi, mơ hình nghiên cứu sẽ khơng cịn hiệu quả khi kiểm định giả thuyết, các kiểm định t và F khơng cịn tin cậy. Đồ thị phần dư student hĩa và giá trị dự đốn (hay lý thuyết) chuẩn hĩa phản ảnh sự khác biệt phương sai của sai số thực của các quan sát. Nếu độ lớn của phần dư student hĩa tăng hoặc
giảm theo giá trị dự đốn thì cĩ khả năng giả thuyết phương sai khơng đổi bị vi phạm Theo đồ thị mơ tả đồ thị phần dư Student hĩa và giá trị dự đốn, ta thấy phần dư student hĩa phân phối ngẫu nhiên. Như vậy, giả thuyết phương sai bằng nhau khơng bị vi phạm.
4.3.3.3 Tương quan chuỗi (tự tương quan)
Tương quan chuỗi (hay cịn gọi là tự tương quan) thường xuất hiện nhiều ở bộ dữ liệu chuỗi thời gian, trong đĩ các số hạng sai số cho các thời đoạn khơng quá cách xa cĩ thể tương quan. Đây là một dạng vi phạm các giả thuyết cơ bản về số hạng nhiễu. Hệ quả khi bỏ qua sự tự tương quan là các dự báo và ước lượng vẫn khơng thiên lệch và nhất quán, nhưng khơng hiệu quả. Kiểm định Durbin-Watson là kiểm định phổ biến nhất cho tương quan chuỗi bậc nhất. Như vậy, dựa vào các bảng ở trên
trị thống kê Durbin-Watson thường rơi vào khoảng gần bằng 2. Tra bảng các giá trị tới hạn cho thống kê Durbin-Watson cho từng mơ hình. Kết luận rút ra từ tính tốn trên là khơng cĩ tự tương quan dương.
Tĩm lại, các kết quả kiểm định cho thấy các giả thuyết OLS khơng bị vi phạm.
Do vậy, ước lượng các hệ số hồi quy là khơng thiên lệch, nhất quán và hiệu quả; các kết luận rút ra từ phân tích hồi quy là đáng tin cậy.
Từ các kết luận trên, sau khi phân tích dữ liệu và kiểm định giả thuyết, mức độ ảnh hưởng của các nhân tố đến xu hướng tiêu dùng của khách hàng được trình bày như
sau:
Hình 4.1: Kết quả hồi qui của mơ hình nghiên cứu
( Nguồn: trích từ số liệu khảo sát tập hợp trong phần mềm SPSS 13.0)