Bảng 4.1 Thống kê mẫu khảo sát
4.2 Đánh giá sơ bộ thang đo
4.3.3.3.5 Dị tìm các vi phạm giả định cần thiết trong phân tích
Giả định đầu tiên là liên hệ tuyến tính giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập. Ta kiểm tra giả định này bằng cách vẽ biểu đồ phân tán giữa các phần dƣ và giá trị dự đoán mà mơ hình cho ra. Ngƣời ta hay vẽ biểu đồ phân tán giữa 2 giá trị này đã đƣợc chuẩn hóa (standardized) với phần dƣ trên trục tung và giá trị dự đốn trên trục hồnh. Nếu giả định liên hệ tuyến tính và phƣơng sai bằng nhau đƣợc thỏa mãn, thì ta sẽ khơng nhận thấy có liên hệ gì giữa các giá trị dự đốn với phần dƣ, chúng sẽ phân tán ngẫu nhiên. Nhìn vào đồ thị Scatter, ta thấy đồ thị phân tán ngẫu nhiên trong một vùng xung quanh đƣờng đi qua tung độ 0 chứ khơng tạo thành một hình dạng cụ thể nào. Nhƣ vậy, giả thiết về liên hệ tuyến tính khơng bị vi phạm.
Giả định tiếp theo là giả định về phân phối chuẩn của phần dƣ. Để thực hiện kiểm định này, ta sử dụng biểu đồ Histogram. Nhìn vào biểu đồ ta thấy phần dƣ có phân phối chuẩn với giá trị trung bình gần bằng 0 và độ lệch chuẩn bằng 1. Do đó, ta có thể kết luận rằng giả thiết phân phối chuẩn không bị vi phạm.
Hình 4.2: Biểu đồ Histogram
Cuối cùng, ta tiến hành xem xét sự vi phạm đa cộng tuyến của mơ hình. Hệ số phóng đại phƣơng sai VIF của các biến độc lập đều nhỏ hơn 2 nên khơng có hiện tƣợng đa cộng tuyến xảy ra. Theo Nguyễn Đình Thọ (2011, trang 497): “Thơng thƣờng nếu VIF của một biến độc lập nào đó >10 thì biến này hầu nhƣ khơng có giá trị giải thích biến thiên của Y trong mơ hình MLR (Hair & ctg 2006). Tuy nhiên, trong thực tế, nếu VIF >2, chúng ta cần cẩn thận trong diễn giải các trọng số hồi quy”.