Kiểm định về phân phối chuẩn của phần dƣ:

Một phần của tài liệu bài tập xử lý dữ liệu môn phương pháp nghiên cứu khoa học trong quản trị (Trang 43 - 45)

5. 1 Coefficient sa Model Unstandardized

5.5 Kiểm định về phân phối chuẩn của phần dƣ:

Phần dư có thể không tuân theo phân phối chuẩn vì những lý do như: sử dụng sai mô hình, phương sai không phải là hằng số, số lượng cá phần dư không đủ nhiều để phân tích,… Có nhiều cách để kiểm tra phân phối chuẩn của phần dư, một cách khảo sát đơn giản nhất là xây dựng biểu đồ tần số của các phần dư như hình bên dưới.

Hình trên cho thấy một đường cong phân phối chuẩn được đặt chồng lên biểu đồ tần số. Sẽ không hợp lý khi chúng ta kỳ vọng rằng các phần dư quan sát có phân phối chuẩn hoàn toàn vì luôn luôn có những chênh lệch do lấy mẫu. Ngay cả khi các sai số có phân phối chuẩn trong tổng thể đi nữa thì phần dư trong mẫu quan sát cũng chỉ xấp xỉ chuẩn mà thôi. Trong trường hợp này có thể nói phần dư xấp xỉ chuẩn (trung bình Mean=0 và độ lệch chuẩn Std. Dev.=0,998 tức là gần bằng 1).

Câu 6: Xây dựng hàm tương quan theo biến giả (dummy) của biến kết quả hoạt động với các biến độc lập tìm được qua phân tích nhân tố. Trong đó biến giả được xác định dựa vào biến “loại hình doanh nghiệp”

Mã hóa lại biến loại hình doanh nghiệm (biến giả dummy) như sau:

o Do biến OWN có 4 loại nên số biến giả sẽ là: n - 1 = 4 - 1 = 3 biến giả D1 = 1 nếu OWN = 2, khác = 0 D2 = 1 nếu OWN = 3, khác = 0 D3 = 1 nếu OWN = 4, khác = 0 Model Summaryb Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate

Change Statistics Durbin- Watson R Square Change F Change df1 df2 Sig. F Change 1 ,661a ,436 ,432 ,52765 ,436 112,611 6 873 ,000 1,693 a. Predictors: (Constant), D3, OCF1, D1, MPF2, D2, MPF1

b. Dependent Variable: PF

ANOVAa

Model Sum of Squares df Mean Square F Sig.

1

Regression 188,112 6 31,352 112,611 ,000b Residual 243,053 873 ,278

Total 431,166 879 a. Dependent Variable: PF

b. Predictors: (Constant), D3, OCF1, D1, MPF2, D2, MPF1

Kết quả mô hình hồi quy bội cho thấy , R² = 0,436 Các Biến giải thích được 43.6% biến P. Trong bảng Anova b có sig = 0.000 nên mô hình hồi qui phù hợp, bác bỏ giả thiết H0(các biến có mối quan hệ).

Hệ số Durbin – Watson = 1.693 ( 1 < D < 3): mô hình không tự tương quan (không vi phạm giả định về tính độc lập của sai số).

Coefficientsa

Model Unstandardized Coefficients

Standardized Coefficients

Một phần của tài liệu bài tập xử lý dữ liệu môn phương pháp nghiên cứu khoa học trong quản trị (Trang 43 - 45)

Tải bản đầy đủ (PDF)

(46 trang)