Hệ số hồi qui chƣa chuẩn hóa
Hệ số hồi qui đã chuẩn hóa
Thống kê đa cộng tuyến
Model t Sig.
B Std. Error Beta Tolerance VIF
1 Hằng số -.901 .272 -3.311 .001 NV .163 .046 .163 3.513 .001 .795 1.257 CT .120 .033 .175 3.575 .000 .714 1.401 ML .201 .044 .207 4.550 .000 .822 1.217 TT .143 .046 .141 3.066 .002 .808 1.238 TH .131 .043 .169 3.071 .002 .561 1.782 NT .148 .059 .127 2.499 .013 .664 1.506 LS .200 .046 .235 4.395 .000 .598 1.674 AT .132 .048 .119 2.759 .006 .922 1.085
3.5.5.4 Kiểm tra các giả định hồi qui
Phân tích hồi qui khơng chỉ là việc mơ tả các dữ liệu quan sát được mà cịn phải suy rộng cho mối liên hệ giữa các biến trong tổng thể từ các kết quả quan sát được trong mẫu đó. Kết quả của mẫu suy rộng ra cho giá trị của tổng thể phải đáp ứng các giả định cần thiết dưới đây:
• Giả định liên hệ tuyến tính: giả định này sẽ được kiểm tra bằng biểu đồ phân tán scatter cho phần dư chuẩn hóa (Standardized residual) và giá trị dự dốn chuẩn hóa (Standardized predicted value). Kết quả (hình số 1, phụ lục 6) cho thấy phần dư phân tán ngẫu nhiên qua đường th ng qua điểm 0, không tạo thành một hình dạng nào cụ thể nào. Như vậy, giả định liên hệ tuyến tính được đáp ứng.
• Giả định phƣơng sai của sai số khơng đổi: kết quả kiểm định tương quan hạng Spearman (bảng số 23, phụ lục 5) cho thấy giá trị sig. của các yếu tố NV, CT, ML, TT, TH, NT, LS, AT với giá trị tuyệt đối của phần dư đều khác không. Nghĩa là phương sai của sai số không đổi. Như vậy, giả định phương sai của sai số khơng đổi khơng bị vi phạm.
• Giả định phần dƣ có phân phối chuẩn: kiểm tra biểu đồ phân tán của phần dư (hình số 2, phụ lục 6) cho thấy phân phối phần dư xấp xỉ chuẩn (trung bình mean gần bằng 0 và độ lệch chuẩn Std. gần bằng 1). Như vậy, giả định phần dư có phân
phối chuẩn khơng bị vi phạm.
• Giả định khơng có tƣơng quan giữa các phần dƣ: đại lượng thống kê Durbin-Watson (d) được dùng để kiểm định tương quan chuỗi bậc nhất. Kết quả nhận được từ bảng 3.8 cho thấy đại lượng thống kê Durbin-Watson có giá trị là 1.913 (gần bằng 2), nên chấp nhận giả thuyết khơng có sự tương quan chuỗi bậc nhất trong mơ hình. Như vậy, mơ hình hồi qui bội đáp ứng được tất cả các giả định.
3.5.5.5 Độ phù hợp của mơ hình và hiện tƣợng đa cộng tuyến
• Kiểm định độ phù hợp của mơ hình
Hệ số R² điều chỉnh là thước đo sự phù hợp được sử dụng cho tình huống hồi quy tuyến tính bội vì nó khơng phụ thuộc vào độ lệch phóng đại của hệ số R². Kết quả phân tích hồi qui bội (bảng 3.8) cho thấy R² điều chỉnh (Adjusted R Square) bằng 0.649, nghĩa là mức độ phù hợp của mơ hình là 64.90%. Có thể nói các yếu tố biến được đưa vào mơ hình đạt kết quả giải thích khá tốt.