2 .Mục đích nghiên cứu
BẢNG 2 .16 KIỂM ĐỊNH HIỆN TƯỢNG ĐA CỘNG TUYẾN
nhất định đến biến phụ thuộc. Điều này cho ta thấy rằng sự hài lòng của khách hàng đối với hoạt động bán hàng của Công ty Cổ Phần Hải Nam QNC chủ yếu bị tác động bởi các nhân tố nêu trên, nên trong q trình phân tích sự ảnh hưởng, đề tài sẽ tập trung nghiên cứu những nhân tố này.
Giả định khơng có hiện tượng đa cộng tuyến.
Bảng 2.16 Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến Mơ hình Mơ hình
Đo lường đa cộng tuyến
Độ chấp nhận Hệ số phóng đại phương sai
(Hằng số) TC_X1 0,609 1,641 HQPV_X2 0,584 1,711 HH_X3 0,567 1,765 DU_X4 0,533 1,875 G_X5 0,603 1,660 DC_X6 0,896 1,116
(Nguồn: Kết quả xử lý số liệu trên phần mềm SPSS)
Với độ chấp nhận (Tolerance) lớn và hệ số phóng đại phương sai (Variance Inflation Factor - VIF) của các biến nhỏ, mơ hình hồi quy khơng vi phạm hiện tượng đa cộng tuyến. Mơ hình hồi quy vi phạm hiện tượng đa cộng tuyến khi có giá trị VIF lớn hơn hay bằng 10.
Kiểm định phân phối chuẩn của phần dư. Phương sai của phần dư không đổi.
Biểu đồ 2.1 Biểu đồ P – P plot của hơi quy phần dư chuẩn hóa
(Nguồn: Kết quả xử lý số liệu trên phần mềm SPSS)
Phương sai của phần dư được thể hiện trên đồ thị của phần dư chuẩn hóa theo giá trị dự báo của biến phụ thuộc kết quả đã được chuẩn hóa. Theo quan sát trên biểu đồ, thấy các phần dư phân tán ngẫu nhiên quanh trục 0 (tức quanh giá trị trung bình của phần dư) trong 1 phạm vi khơng đổi. Điều này có nghĩa là phương sai của phần dư là khơng đổi.
Phần dư có phân phối chuẩn.
Biểu đồ 2.2 Biểu đồ tần số của phần dư chuẩn
(Nguồn: Kết quả xử lý số liệu trên phần mềm SPSS)
Biểu đồ Histrogram trong biểu đồ cho ta thấy trong mơ hình hồi quy có kết quả độ lệch chuẩn bằng 0.980 và phân phối chuẩn của phần dư (mean) = 0. Vì vậy, xác định phần dư có phân phối chuẩn được chấp nhận.
2.7.3.3. Kết quả phân tích hồi quy đa biến và đánh giá mức độ quan trọng của từng nhân tố trọng của từng nhân tố