CHƯƠNG 4 : PHÂN TÍCH KẾT QUẢ KHẢO SÁT
4.4. Dị tìm các vi phạm giả định cần thiết
4.4.1. Kiểm tra mối quan hệ tuyến tính giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập cũng như hiện tượng phương sai thay đổi biến độc lập cũng như hiện tượng phương sai thay đổi
Một cách đơn giản để thực hiện kiểm định này là vẽ đồ thị phân tán giữa các phần dư và giá trị dự đoán đã chuẩn hoá, phần dư đã chuẩn hoá được thể hiện trên trục tung và giá trị dự đoán đã chuẩn hoá được thể hiện trên trục hoành. Nếu giả định quan hệ tuyến tính và phương sai khơng thay đổi thoả mãn thì phần dư sẽ phân tán ngẫu nhiên trên đồ thị.
Kết quả cho thấy, phần dư đã chuẩn hoá phân tán ngẫu nhiên trên đồ thị, khơng tạo thành hình dạng nhất định nào, như vậy, giá trị dự đoán và phần dư độc lập nhau và phương sai của phần dư khơng thay đổi. Mơ hình hồi qui là phù hợp.
Hình 4-2: Đồ thị phân tán giữa các phần dư và giá trị dự đoán đã chuẩn hoá
4.4.2. Giả định về phân phối chuẩn của phần dư
Có nhiều lý do làm phần dư khơng phân phối chuẩn như: số lượng các phần dư khơng đủ nhiều để phân tích, phương sai khơng phải là hằng số hoặc sử dụng sai mơ hình,… Tuy nhiên, chúng ta cũng chỉ kỳ vọng phần dư phân phối gần chuẩn vì ln có sự chênh lệch do lấy mẫu.
Có 2 cách thường sử dụng để kiểm tra phân phối chuẩn của phần dư. Cách thứ nhất là vẽ đồ thị Histogram của phần dư chuẩn hố, nếu đồ thị có dạng đường cong phân phối chuẩn nằm chồng lên biểu đồ tần số và có Mean xấp xỉ 0 và giá trị độ lệch chuẩn xấp xỉ 1 thì xem như phần dư có phân phối gần chuẩn. Cách thứ hai là vẽ đồ thị P-P plot, đồ thị này thể hiện các giá trị của các điểm phân vị của phân phối của biến phần dư theo các phân vị của phân phối chuẩn. Nếu trên đồ thị P-P plot các điểm này không nằm quá xa đường thẳng của phân phối chuẩn thì có thể xem như phần dư có phân phối gần chuẩn.
Ở nghiên cứu này, đồ thị Histogram của phần dư chuẩn hố có dạng đường cong phân phối chuẩn, giá trị Mean xấp xỉ bằng 0 (1.77-15) và độ lệch chuẩn xấp xỉ bằng 1 (0.989). Như vậy, giả định về phân phối chuẩn của phần dư không bị vi phạm.
Hình 4-3: Đồ thị phân phối chuẩn của phần dư
4.4.3. Giả định về tính độc lập của sai số (khơng có sự tương quan giữa các phần dư hay khơng có tự tương quan) giữa các phần dư hay khơng có tự tương quan)
Để kiểm định về sự tương quan giữa các phần dư, đại lượng Durbin-Watson thường được sử dụng. Trong thực tế, người ta thường áp dụng quy tắc 1 < d < 3 để kết luận mơ hình khơng có tự tương quan.
Trong nghiên cứu này, đại lượng thống kê Durbin-Watson là 1.939 (Bảng 4- 10). Như vậy, có thể kết luận khơng có sự tự tương quan giữa các phần dư hay giả định về tính độc lập của sai số khơng bị vi phạm.