Để kiểm định độ phù hợp của mơ hình hồi quy tổng thế ta đặt giả thuyết:
Đoàn Thị Hoàng Giang – Đêm 4 – K22 Trang 28
H1 :R2p ≠ 0 : Mơ hình hồi quy phù hợp.
Phép kiểm định F được sử dụng để kiểm định giả thuyết này tương đương với kiểm định F trong ANOVA: Bảng 6.3 Với Sig = 0.00 nhỏ hơn mức ý nghĩa nên từ chối giả thuyết H0 và ch ấp nhận giả thuyết H1 hay nói cách khác mơ hình hồi quy xây dựng được phù hợp với tổng thể ở mức ý nghĩa 5%. .
- Kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến :
Giá trị VIF trong bảng 6.4 của các biến đều nhỏ hơn 2. Do vậy các biến này không xảy ra
hiện tượng đa công tuyến.. Như vậy, các biến là độc lập khơng có mối quan hệ tương quan cao với nhau. Thoả yêu cầu khi xây dựng hàm tương quan.
- Kiểm tra các sai lệch ngẫu nhiên ( phần dư ) có phân phối chuẩn:
+ Biểu đồ Histogram ( biểu đồ tần số ) cho ta thấy phần dư của mơ hình có dạng
Đoàn Thị Hoàng Giang – Đêm 4 – K22 Trang 29
+ Trong biểu đồ Scatter plot, ta thấy các biến quan sát cùng phân tán và tập trung về một hướng. Như vậy qua mơ hình Scatter plot giả thuyết phương sai của các sai lệch ngẫu nhiên không thay đổi là không vi phạm ( không xuất hiện hiện tượng Heteroskedascity )
- Kiểm tra quan hệ giữa X và Y là quan hệ tuyến tính :
Cũng dựa vào biểu đồ phân phối các điểm Scatter plot ta thấy mối quan hệ giữa X và Y là quan hệ tuyến tính. Như vậy, giả thuyết này là không bị vi phạm.
- Kiểm tra giả định về tính độc lập của sai số ( khơng có tương quan giữa các phần dư ) :
Trong bảng 6.2, hệ số Durbin – Watson = 1.682 . Như vậy khơng có tương quan giữa các phần dư. Hay giả định về tính độc lập của sai số không bị vi phạm.
Kết luận : Như vậy các giả định khi xây dựng hàm tương quan là phù hợp. hay
Đoàn Thị Hoàng Giang – Đêm 4 – K22 Trang 30 X ây dựng mơ hình : Bảng 6. 4 Coefficientsa Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients
t Sig. Correlations Collinearity Statistics B Std.
Error
Beta Zero-
order
Partial Part Tolerance VIF
1 (Constant) 1.157 .130 8.886 .000 OC1NEW .303 .032 .302 9.611 .000 .515 .298 .242 .644 1.553 PV1NEW .008 .030 .008 .281 .779 .296 .009 .007 .754 1.326 MP1NEW .353 .026 .408 13.449 .000 .573 .401 .339 .691 1.447 LIEN DOANH -.045 .052 -.025 -.872 .383 -.049 -.028 -.022 .761 1.314 CTY TU NHAN .099 .047 .063 2.094 .037 .117 .068 .053 .711 1.406 DN GIA DINH .052 .049 .031 1.054 .292 .020 .034 .027 .733 1.364
a. Dependent Variable: PNEW
Trong bảng 6.4, bảng trọng số hồi quy, chúng ta thấy biến OC1NEW, MP1NEW v à CTY TU NHAN có tác động cùng chiều vào biến phụ thuộc P vì trọng số hồi quy B của những biến này có ý nghĩa thống kê (đều có Sig < .05 ). Nếu so sánh mức độ tác động của các biến này lên biến kết quả hoạt động P thì ta thấy MP1NEW tác động mạnh nhất với β MP1NEW = .408 . Điểm chú ý ở đây
là PV1NEW có Sig. = .779, LIEN DOANH có Sig = .383, DN GIA DINH có Sig = .292 và khơng có ý nghĩa thống kê (Sig > 5%) nên ta sẽ loại biến PV1NEW, LIEN DOANH v à DN GIA DINH ra khỏi phương trình hồi quy. Dựa vào hệ số tương quan từng phần trong mẫu, Pcor và tương quan bán phần Scor của các biến PV1NEW, LIEN DOANH v à DN GIA DINH , hai hệ số này gần bằng nhau nên các biến này đã được các biến còn lại giải thích cho P.
Phương trình hồi quy tuyến tính:
Mơ hình tổng qt về kết quả hoạt động P
P = 0.063*D2 + 0.302*OC1NEW + 0.408* MP1NEW