Coefficientsa
Model
Hệ số hồi quy
chưa chuẩn hóa
Hệ số hồi quy
đã chuẩn hóa t sig
Kiểm định đa cộng tuyến B Beta VIF 1 Hằng số -0,100 -0,486 QT 0,218 0,259 5,176 0,000 1,110 PEOU 0,303 0,290 5,625 0,000 1,180 PU 0,140 0,193 3,514 0,001 1,345 PQ 0,171 0,181 3,518 0,001 1,170 CT 0,172 0,220 3,973 0,000 1,357 a, Dependent Variable: VD
54
Như vậy, mơ hình hồi quy tuyến tính đưa ra là phù hợp với mơ hình và dữ liệu nghiên cứu. Hệ số phóng đại phương sai VIF < 2 (dao động từ 1,110 đến 1,357) nên kết luận khơng có hiện tượng đa cộng tuyến giữa các nhân tố.
Bên cạnh đó, cho thấy có 5 nhân tố ảnh hưởng đến việc vận dụng BSC (VD) vào các DNNVV có tác động cùng chiều (hệ số β dương) với mức ý nghĩa Sig = 0,000, đó là yếu tố CT, QT, PEOU, PQ, CT, PU.
Từ bảng trên ta có được mơ hình hồi quy đánh giá mức độ tác động của các biến độc lập đến biến phụ thuộc như sau:
VD = -0,100 + 0,218*QT + 0,303*PEOU + 0,140*PU + 0,171*PQ + 0,172*CT
3.2.5. Kiểm định các giả định thống kê của mơ hình
Việc thử nghiệm các mơ hình nghiên cứu là cần thiết và quan trọng vì nếu mơ hình khơng phù hợp sẽ dẫn đến kết quả nghiên cứu khơng chính xác, và dự đốn sẽ khác với thực tế.
Giả định 1: Giả định về liên hệtuyến tính
Xem xét mối quan hệ giữa phần dư chuẩn hóa và giá trị dự đốn thơng qua biểu đồ phân tán, nếu các giả định về độ tuyến tính và phương sai bằng nhau được thỏa mãn, thì khơng có mối quan hệ giữa các giá trị dự đốn và phần dư, chúng sẽ được phân tán ngẫu nhiên trên một đường xung quanh 0 độ trục dọc, khơng tạo thành một hình dạng cụ thể.
Theo biểu đồ phân tán của phần dư của mơ hình hồi quy so với giá trị dự đốn khơng có mối quan hệ giữa phần dư và giá trị dự đoán. Các phần dư nằm rải rác ngẫu nhiên xung quanh đường 0, do đó giả thiết về mối quan hệ tuyến tính trong mơ hình khơng bị vi phạm.
55
Hình 3.1. Đồ thị phân tán phần dư chuẩn hóa
Nguồn: Tính tốn của tác giả, 2022
Giả định 2: Giả định đa cộng tuyến
Đa cộng tuyến xảy ra khi các nhân tố độc lập có sự tương quan liên kết chặt chẽ, và nếu có đa cộng tuyến sẽ làm sai lệch kết quả thử nghiệm, nguyên nhân có thể là do sự phóng đại kết quả nghiên cứu làm sai lệch kết quả thu. Kết quả cho thấy tất cả các giá trị VIF của nhân tố độc lập có giá trị 1,110 đến 1,357 <2 . Do đó, có thể khẳng định mơ hình khơng có đa cộng tuyến.
Giả định 3: Giả sử phần còn lại được phân phối bình thường
Trong phân tích hồi quy, một mơ hình dự báo tốt là mẫu có phân phối chuẩn. Trong nghiên cứu, phân phối chuẩn của phần dư sẽ được xem xét cách xây dựng biểu đồ tần số để quan sát sự phân bố của phần dư. Theo kết quả phân tích phần dư, giá trị trung bình Mean = 5,29 * 10-15 và độ lệch chuẩn Std. Dev = 0,985 ~ 1 có thể nói rằng phân phối phần dư là xấp xỉ chuẩn, và đồ thị phân phối phần dư có dạng phân phối chuẩn N (0,1). Do đó, có thể kết luận rằng giả định phân phối chuẩn trong mơ hình khơng bị vi phạm.
56
Hình 3.2. Đồ thị phân phối chuẩn phần dư
Nguồn: Tính tốn của tác giả, 2022
Hình 3.3. Đồ thị Q-Qplot của phần dư
57
Quan sát đồ thị Q-Q Plot của phần dư, các điểm quan sát của phần dư tập trung khá sát với đường thẳng kỳ vọng, do đó phân phối phần dư có dạng chuẩn và thỏa yêu cầu về phân phối chuẩn của phần dư.
Giả định 4: Giả định về phương sai sai số thay đổi
Kiểm định phương sai sai số thay đổi qua hệ số pearman's rho