CHƢƠNG 4 : PHƢƠNG PHÁP, DỮ LIỆU VÀ KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.6 TRÌNH BÀY KẾT QUẢ KIỂM ĐỊNH GIẢ THUYẾT
4.6.2.1 Giả định mơ hình khơng có hiện tƣợng đa cộng tuyến:
Hiện tƣợng đa cộng tuyến là các biến độc lập có tƣơng quan chặt chẽ với nhau. Đa cộng tuyến sẽ gây khó khăn trong việc phân tích sự ảnh hƣởng của từng biến độc lập lên biến phụ thuộc. Vấn đề của hiện tƣợng này là chúng cung cấp cho mơ hình những thơng tin rất giống nhau, rất khó tách rời ảnh hƣởng của từng biến một đến biến phụ thuộc; làm tăng độ lệch chuẩn của hệ số hồi quy và làm giảm trị thống kê t của kiểm định mức ý nghĩa trong khi hệ số R square vẫn khá cao.
Bảng 4.10 - Các hệ số biến độc lập Coefficientsa Coefficientsa Model Unstandardized Coefficients Standardized
Coefficients t Sig. Collinearity Statistics B Std. Error Beta Tolerance VIF
1 (Constant) -,665 ,229 -2,902 ,004 GC ,206 ,051 ,225 4,070 ,000 ,713 1,403 TD ,276 ,064 ,253 4,288 ,000 ,621 1,610 DT ,204 ,050 ,209 4,062 ,000 ,820 1,220 HQ ,318 ,058 ,311 5,511 ,000 ,681 1,468 TT ,137 ,061 ,131 2,250 ,026 ,644 1,552 NV ,105 ,048 ,115 2,206 ,029 ,805 1,242 a. Dependent Variable: QD
Ở phần phân tích hệ số tƣơng quan giữa các biến độc lập với biến phụ thuộc và giữa các biến độc lập với nhau, ta thấy rằng giữa các biến phụ thuộc có quan hệ tƣơng quan với các biến độc lập và cũng nhƣ giữa các biến độc lập cũng có mối tƣơng quan với nhau. Nếu mối tƣơng quan khá chặt sẽ dễ dẫn đến hiện tƣợng đa
cộng tuyến của mơ hình. Vì vậy, chúng ta phải dị tìm hiện tƣợng đa cộng tuyến bằng cách tính độ chấp nhận của biến (Tolerance) và hệ số phóng đại phƣơng sai (VIF). Chỉ khi VIF vƣợt q 10, thì mơ hình mới xảy ra hiện tƣợng đa cộng tuyến (Hoàng Trọng – Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
Chỉ số VIF của các biến độc lập trong bảng 4.10 đều có giá trị <2, chứng tỏ các biến trong mơ hình là độc lập nhau, mơ hình hồi quy khơng có hiện tƣợng đa cộng tuyến