Model Summaryb Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate Durbin- Watson 1 .624a .389 .378 .78874074 2.195 (Nguồn: Phụ lục 10)
Nhìn vào hệ mơ hình Model Summaryb ta thấy hệ số Durbin-Watson = 2.195= 2(1-r tuong quan) => r tuong quan = 1 - (2.195/2) = -0.1 < 0.3
Chứng tỏ khơng có hiện tượng tự tương quan xảy ra tức là khơng có hiện tượng tự tương quan. Các sai lệch ngẫu nhiên hoàn toàn độc lập với nhau về phương diện thống kê (không xuất hiện hiện tượng liên quan theo chuỗi thời gian của các giá trị sai lệch), nên sử dụng phương trình hồi quy được chấp nhận.
4.4.4.6. Kiểm định liên hệ tuyến tính giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập cũng nhƣ hiện tƣợng phƣơng sai thay đổi (heteroskedasticity)
Kiểm tra giả định này bằng cách vẽ đồ thị phân tán giữa các phần dư và giá trị dự đốn mà mơ hình hồi quy tuyến tính cho ra. Người ta hay vẽ biểu đồ phân tán giữa 2 giá trị này đã được chuẩn hóa (standardized) với phần dư trên trục tung và giá trị dự đoán trên trục hồnh. Nếu giả định liên hệ tuyến tính và phương sai bằng nhau được thỏa mãn, thì ta sẽ khơng nhận thấy có liên hệ gì giữa các giá trị dự đoán với phần dư, chúng sẽ phân tán ngẫu nhiên.
Đồ thị (phụ lục 11: đồ thị Scatterplot) cho thấy 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. Như vậy giá trị dự đốn và phần dư độc lập nhau và phương sai của phần dư khơng thay đổi. Như vậy mơ hình hồi quy phù hợp.
4.4.4.7.Giả định về phân phối chuẩn của phần dƣ
Phần dư có thể khơng tn theo phân phối chuẩn vì những lý do như: sử dụng sai mơ hình, phương sai khơng phải là hằng số, số lượng các phần dư không đủ nhiều để phân tích,….Vì vậy chúng ta nên thử nhiều cách khảo sát khác nhau. Một cách khảo sát đơn giản nhất là xây dựng biểu đồ tần số của các phần dư
Biểu đồ tần số của phần dư chuẩn hóa (phụ lục 11 : đồ thị Histogram) cho thấy một đường cong phân phối chuẩn được đặt chồng lên biểu đồ tần số. Thật không hợp lý khi chúng ta kỳ vọng rằng các phần dư quan sát có phân phối hồn tồn chuẩn vì ln ln có những chênh lệch do lấy mẫu. Ngay cả khi các sai số có phân phối chuẩn trong tổng thể đi nữa thì phần dư trong mẫu quan sát cũng chỉ xấp xỉ chuẩn. Ở đây, ta có thể nói phân phối phần dư xấp xỉ chuẩn (trung bình Mean = 0.00, và độ lệch chuẩn Std.Dev. = 0.991 tức là gần bằng 1). Do đó có thể kết luận rằng giả thiết phân phối chuẩn không bị vi phạm.
4.4.5. Kiểm định các giả thuyết