Biến
Thống kê đa cộng tuyến Hệ số phóng đại phương sai (VIF)
EX 0.901 1.109
IN 0.733 1.364
RA 0.716 1.398
Giá trị lớn nhất của hệ số phóng đại phương sai ở bảng trên là 1.398 nhỏ hơn 10 rất nhiều nên chứng tỏ giữa các biến độc lập khơng có sự tương quan lẫn nhau. Nghĩa là giả thuyết thứ nhất: khơng có đa cộng tuyến được đảm bảo.
Các hồi quy thứ 2, và thứ 3 là các hồi quy đơn nên không cần phải thực hiện kiểm tra giả định này.
4.1.1.2. Giả định về liên hệ tuyến tính phương sai bằng nhau.
Chúng ta xem xét đồ thị phân tán giữa giá trị phần dư đã chuẩn hóa và giá trị dự đốn đã chuẩn hóa mà hồi quy cho ra để kiểm tra giả định liên hệ tuyến tính và phương sai khơng đổi có thỏa mãn hay khơng.
Hình 4.1. Biểu đồ phân tán phần dư
Quan sát hình 4.1, ta thấy phần dư phân tán ngẫu nhiên trong một vùng xung quanh đường đi qua tung độ 0 chứ không tạo thành một hình dạng nào cả. Do đó giả định về liên hệ tuyến tính và phương sai bằng nhau của hồi quy thứ nhất không bị vi phạm.
Tương tự đối với biểu đồ phân tán của hồi quy 2 và 3, phần dư phân tán ngẫu nhiên trong một vùng xung quanh đường đi qua tung độ 0 chứ khơng tạo thành một hình dạng nào cả (xem phụ lục 9). Do đó giả định về liên hệ tuyến tính và phương sai bằng nhau của các hồi quy này không bị vi phạm.
4.1.1.3. Giả định về phân phối chuẩn của các phần dư
Biểu đồ tần số của phần dư sẽ được dùng để kiểm tra phân phối chuẩn của phần dư. Nếu có phân phối chuẩn, nó sẽ có trung bình bằng 0 và độ lệch chuẩn bằng 1.
Hình 4.2. Biểu đồ tần số phần dư
Với hình 4.2, nếu chỉ nhìn bằng mắt thường thì thấy dường như khơng đảm bảo phân phối chuẩn. Tuy nhiên, trên hình vẽ có kèm theo giá trị trung bình là cực kỳ nhỏ, gần bằng 0 và độ lệch chuẩn là 0.996, tức gần bằng 1. Như vậy, có thể nói phân phối phần dư xấp xỉ chuẩn.
Kết quả tương tự cho các hồi quy còn lại (xem phụ lục 9). Kết luận, cả 3 hồi quy đều thỏa mãn một cách tương đối giả thuyết về phân phối chuẩn của phần dư.
4.1.1.4. Giả định về tính độc lập của phần dư
Kiểm định Dubin – Watson sẽ cho phép đánh giá về tính độc lập của các phần dư. Trong hồi quy thứ nhất với số biến độc lập là 3 và số quan sát
353, giá trị dU có thể lấy là 1.604; do đó 4 – dU = 2.396. Trong khi đó d1 = 1.653, dễ thấy dU < 1.653 < 4 – dU cho nên chấp nhận giả thuyết khơng có tự tương quan chuỗi bậc nhất ở hồi quy này.
Trong hồi quy thứ hai với số biến độc lập là 1 và số quan sát 353, giá trị dU có thể lấy là 1.562; do đó 4 – dU = 2.438. Trong khi đó d2 = 1.758, dễ thấy dU < 1.758 < 4-dU cho nên chấp nhận giả thuyết khơng có tự tương quan chuỗi bậc nhất ở hồi quy này.
Trong hồi quy thứ ba với số biến độc lập là 1 và số quan sát 353, giá trị dU có thể lấy là 1.684; do đó 4 – dU = 2.438 . Trong khi đó d3 = 1.881, dễ thấy dU < 1.881 < 4-dU cho nên chấp nhận giả thuyết khơng có tự tương quan chuỗi bậc nhất ở hồi quy này.
Vậy, khơng có tự tương quan chuỗi bậc nhất ở cả ba hồi quy được phân tích trong nghiên cứu. Giá trị Dubin – Watson của các hồi quy có thể được xem trong phần phụ lục 9.
4.1.2. Đánh giá sự phù hợp của mơ hình hồi quy
Hồi quy thứ nhất có R2 hiệu chỉnh là 0.508 cho thấy sự biến thiên của sự tin tưởng vào eWOM được giải thích 50.8% bởi các biến độc lập EX, IN, RA. Đây là một con số khá cao, và mơ hình hồi quy này phù hợp với tập dữ liệu mẫu.
Tuy nhiên, để xem xét sự phù hợp của mơ hình hồi quy tổng thể, ta dùng đến kiểm định F để kiểm định xem giá trị R2 có ý nghĩa thống kê hay khơng, với độ tin cậy 95%.