Hệ số hồi qui chưa chuẩn hóa
Hệ số hồi qui đã chuẩn hóa Thống kê đa cộng tuyến Mơ hình T Sig. Std. Error
B Beta Tolerance VIF
1 Hằng số .600 .239 2.507 .013 CL .328 .064 .309 5.091 .000 .714 1.401 HV .181 .060 .180 3.000 .003 .730 1.370 GC .208 .047 .286 4.420 .000 .627 1.595 CQ .121 .040 .190 3.014 .003 .660 1.515 a. Dependent Variable: YD
4.5.4 Kiểm tra các giả định hồi qui
Phân tích hồi qui khơng chỉ là việc mô tả các dữ liệu quan sát được mà còn 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 tại hình 4.1cho thấy phần dư phân tán ngẫu nhiên qua đường thẳng qua điểm 0, khơng tạo thành một hình dạng nào cụ thể nào. Như vậy, giả định liên hệ tuyến tính được đáp ứng.
Hình 4.1: đồ thị phân tán phần dư
Giả định phương sai của sai số không đổi: kiểm định tương quan hạng Spearman (bảng số 17, phụ lục 4) cho thấy giá trị sig của các biến CL, HV, GC, CQ với giá trị tuyệt đối của phần dư (ABS1) lần lượt là 0.297; 0.368; 0.165; 0.079 đều lớn hơn 0.05, nghĩa là phương sai của sai số không đổi. Như vậy, giả định phương sai của sai số không đổi không bị vi phạm.
Giả định khơng có tương quan giữa các phần dư: đại lượng thống kê Durbin-Watson (d) được dùng để kiểm định tương quan chuỗi bậc nhất. Kết quả nhận được từ bảng 4.10 cho thấy đại lượng thống kê Durbin-Watson có giá trị là 1.987, nằm trong khoảng từ 1 đến 3, nên chấp nhận giả thuyết khơng có sự tương quan chuỗi bậc nhất trong mơ hình.
Giả định phần dư có phân phối chuẩn: kiểm tra biểu đồ phân tán của phần dư hình 4.2 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.Như vậy, mơ hình hồi qui bội đáp ứng được tất cả các giả định.
Hình 4.2: biểu đồ tần số Histogram
4.5.5Kiểm định độ phù hợp mơ hình và hiện tượng đa cộng tuyến. Kiểm định độ phù hợp của mơ hình 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 4.10) cho thấy R² điều chỉnh (Adjusted R Square) bằng 0.530, nghĩa là mức độ phù hợp của mơ hình là 53%.
Bảng 4.10: Model SummarybModel R R Square