CHƯƠNG 4 : KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.3. Kiểm định mơ hình và giả thuyết nghiên cứu
4.3.3. Dị tìm sự vi phạm các giả định cần thiết trong hồi quy tuyến tính
4.3.3.1. Giả định liên hệ tuyến tính và phương sai bằng nhau
Kiểm tra giả định này 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 cho thấy phần dư phân tán ngẫu nhiên trong một vùng xung quanh đường đi qua tung độ 0 và khơng tạo thành một hình dạng nào cụ thể. Như vậy, giả định liên hệ tuyến tính và phương sai bằng nhau được thỏa mãn và mơ hình hồi quy phù hợp. (Phụ lục H: đồ thị Scatterplot)
4.3.3.2. Giả định về phân phối chuẩn của phần dư
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,… Mơ hình hồi qui bội mà chúng ta xây dựng chỉ thực sự phù hợp với các dữ liệu quan sát có phân phối chuẩn với trung bình bằng 0 và phương sai khơng đổi. Một trong những cách khảo sát thường dùng là xây dựng biểu đồ tần số của các phần dư.
Biểu đồ tần số Histogram cho thấy (Xem chi tiết tại Phụ lục H), một đường cong phân phối chuẩn được đặt lên biểu đồ tần số với giá trị trung bình Mean= -1,11*10-16
(gần bằng 0) và độ lệch chuẩn = 0,983 (gần bằng 1), như vậy ta có thể nói phân phối phần dư xấp xỉ chuẩn. Điều đó, chứng tỏ rằng giả thuyết phân phối chuẩn của phần dư khơng bị vi phạm.
Ngồi cách kiểm tra bằng biểu đồ Histogram, thì P-P Plot cũng là một dạng biểu đồ được sử dụng phổ biến giúp nhận diện sự vi phạm giả định phần dư chuẩn hóa.
Quan sát đồ thị P-P Plot của phần dư (Xem chi tiết tại Phụ lục H), các điểm phân vị trong phân phối của phần dư tập trung khá sát với đường chéo kỳ vọng, do đó phân phối phần dư có dạng chuẩn và thoả yêu cầu về phân phối chuẩn của phần dư.
4.3.3.3. Giả định khơng có tương quan giữa các phần dư
Ta dùng đại lượng thống kê Durbin – Watson (d) để kiểm định tương quan của các phần dư. Đặt giả thuyết H0: hệ số tương quan tổng thể của các phần dư = 0 (khơng có tự tương quan chuỗi bậc nhất); H1: hệ số tương quan tổng thể của các phần dư ≠ 0.
Đại lượng thống kê Durbin-Watson có giá trị = 2,043 biến thiên trong khoảng từ 0 đến 3 nên ta chấp nhận giả thuyết H0, tức khơng có tự tương quan chuỗi bậc nhất.
4.3.3.4. Giả định khơng có mối tương quan giữa các biến độc lập (đo lường đa cộng tuyến)
Đa cộng tuyến là hiện tượng các biến độc lập trong mơ hình có tương quan chặt chẽ với nhau và thể hiện được dưới dạng hàm số. Mơ hình hồi quy xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến sẽ khiến nhiều chỉ số bị sai lệch, cung cấp những thơng tin giống nhau, khó tách rời ảnh hưởng của từng biến độc lập đến biến phụ thuộc, dẫn đến kết quả của việc phân tích định lượng khơng cịn mang lại nhiều ý nghĩa.
Để kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến ta dùng hệ số phóng đại phương sai (Variance Inflation Factor – VIF), quy tắc là khi VIF vượt quá 10, đó là dấu hiệu của đa cộng tuyến (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
Qua kết quả phân tích hồi quy, ta thấy hệ số phóng đại phương sai VIF = 1/Dung sai của các biến độc lập có giá trị từ 1,140 đến 1,295, thỏa điều kiện 1 ≤ VIF < 10, cho thấy khơng có hiện tượng đa cộng tuyến.