CHƯƠNG 4 : KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.5. Phân tích hồi quy tuyến tính bội
4.5.4. Dị tìm các vi phạm giả định cần thiết
- Giả định liên hệ tuyến tính và phương sai bằng nhau.
Kiểm tra bằng biểu đồ phân tán scatter cho phần dư chuẩn hóa (Standardized residual) và giá trị dự doán 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, khơng tạo thành một hình dạng nào cụ thể. Như vậy, giả định liên hệ tuyến tính và phương sai bằng nhau khơng bị vi phạm.
Hình 4.2: Biểu đồ phân tán scatter cho phần dư chuẩn hóa
- Giả định phương sai của sai số không đổi
Để kiểm tra xem giả định phương sai của sai số không đổi ta dùng kiểm định tương quan hạng Spearman với giả thuyết đặt ra là:
Giả thuyết H0 : hệ số tương quan hạng của tổng thể bằng 0
Kết quả kiểm định tương quan hạng Spearman (phụ lục 6) cho thấy giá trị sig của các biến giá trị chức năng của cơ sở vật chất (FVE), giá trị chức năng của tính chuyên nghiệp của nhân viên (FVP), giá trị chức năng của chất lượng dịch vụ (FVS), giá trị chức năng của giá dịch vụ (FVPr), giá trị cảm xúc (EM) và giá trị xã hội (SM) với giá trị tuyệt đối của phần dư lần lượt là 0.083, 0.998, 0.322, 0.475, 0.430, 0.408.
Điều này cho thấy chúng ta không thể bác bỏ giả thiết H0: hệ số tương quan hạng của tổng thể bằng 0. Nghĩa là phương sai của sai số không đổi.
Như vậy, giả định phương sai của sai số không đổi không bị vi phạm. Mơ hình hồi quy tuyến tính trên có thể sử dụng được.
- Giả định về phân phối chuẩn của phần dư
Để kiểm tra giả định về phân phối chuẩn của phần dư, cách đơn giản nhất là xây dựng biểu đồ tần số của phần dư10. Trong nghiên cứu này, tác giả sử dụng biểu đồ tần số Histogram và biểu đồ phân phối tích lũy P-P Plot để kiểm tra.
Biểu đồ tần số Histogram (phụ lục 7) cho thấy giá trị trung bình rất nhỏ gần bằng 0 (Mean= -1.99E-17) và độ lệch chuẩn xấp xỉ bằng 1 (Std. Dev = 0,986) nên giả thiết phân phối chuẩn không bị vi phạm.
Biểu đồ phân phối tích lũy P-P Plot (phụ lục 7) cho thấy các điểm quan sát không phân tán quá xa đường thẳng kỳ vọng nên giả thiết phân phối chuẩn không bị vi phạm.
- Giả định về tính độc lập của sai số (khơng có tương quan giữa các
phần dư)
Dùng đại lượng thống kê Durbin – Watson (d) để kiểm định tương quan của các phần dư.
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.
Kết quả phân tích cho thấy Durbin – Watson (d) = 1.683 (xem bảng 1, phụ lục 5) gần bằng 2. Vậy các phần dư khơng có tương quan chuỗi bậc nhất với nhau.
Chấp nhận giả thiết H0: hệ số tương quan tổng thể của các phần dư = 0 (khơng có tự tương quan chuỗi bậc nhất).
- Giả định khơng có mối tương quan giữa các biến độc lập (đo lường đa
cộng tuyến)
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 tuyến11
10 Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008. Phân tích dữ liệu nghiên cứu với SPSS - tập 1,
NXB Hồng Đức
11 Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008. Phân tích dữ liệu nghiên cứu với SPSS - tập 1,
Hệ số VIF của các biến đều =1 (xem bảng 3, phụ lục 5). Do vậy, có thể kết luận khơng có hiện tượng đa cộng tuyến xảy ra giữa các biến.
Một biện pháp dị tìm bước đầu cũng khá hiệu quả là xem xét các hệ số tương quan tuyến tính giữa các biến độc lập.trong ma trận hệ số tương quan tuyến tính (bảng 4.7, xem thêm phụ lục 4). Kết quả cho thấy hệ số tương quan giữa các biến độc lập đều bằng 0. Do vậy có thể kết luận các biến độc lập không tương quan với nhau.