4.4. Dò tìm sự vi phạm các giả định cần thiết trong hồi quy tuyến tính
4.4.2. Kiểm định giả thuyết về phân phối chuẩn
Có nhiều lý do làm phần dƣ khơng phân phối chuẩn nhƣ: số lƣợng các phần dƣ không đủ nhiều để phân tích phƣơng sai khơng phải là hằng số hoặc sử dụng sai mơ hình. Tuy nhiên, chúng ta chỉ kỳ vọng phần dƣ phân phối gần chuẩn vì ln có sự chênh lệch do lấy mẫu.
Nghiên cứu này xây dựng biểu đồ tần số Histogram của phần dƣ chuẩn hóa để kiểm tra phân phối chuẩn của phần dƣ, nếu đồ thị có dạng đƣờng cong phân phối chuẩn nằm chồng lên biểu đồ tần số, có mean xấp xỉ 0 và giá trị độ lệch chuẩn xấp xỉ là 1 thì xem phần dƣ có phân phối chuẩn.
Kết quả ở hình 4.3 cho thấy, đồ thị Histogram của phần dƣ chuẩn hóa có dạng đƣờng cong phân phối chuẩn, giá trị mean xấp xỉ bằng 0 và độ lệch chuẩn xấp xỉ bằng 1 (0.990). Nhƣ vậy, giả định về phân phối chuẩn của phần dƣ khi xây dựng mơ hình khơng bị vi phạm.
Normal P-P Plot of Regression Standardized Residual Dependent Variable: OC 1.0 0.8 0.6 0.4 0.2 0.0 0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0
Observed Cum Prob
Histogram Dependent Variable: OC 30 20 10 0 -3 -2 -1 0 1 2 3 Mean =1.15E-16 Std. Dev. =0.99 N =200
Regression Standardized Residual
Hình 4.3. Biểu đồ phân phối chuẩn
Fre qu en cy Ex pe cte d Cu m P ro b
Kết quả từ biểu đồ tần số P-P Plot từ hình 4.3 cho thấy các điểm quan sát không phân tán quá xa đƣờng thẳng kỳ vọng, nên ta có thể kết luận là giả định về phân phối chuẩn không bị vi phạm.
Đo lƣờng đa cộng tuyến: Trong trƣờng hợp các biến độc lập có hiện tƣợng đa cộng tuyến tức là các biến độc lập tƣơng quan chặt chẽ với nhau và nó cung cấp cho mơ hình những thơng tin rất giống nhau và khó tách ảnh hƣởng của từng biến riêng lẻ nên để tránh diễn giải sai lệch kết quả hồi qui so với thực tế thì cần phải đánh giá, đo lƣờng hiện tƣợng đa cộng tuyến. Giá trị tƣơng quan giữa các biến là không chặt (r<0,4); giá trị hệ số phóng đại phƣơng sai (VIF) đều nhỏ hơn 2 nên có thể kết luận mối liên hệ giữa các biến độc lập này là không đáng kể.