8. Kết cấu của luận văn
3.8.1.2. Kiểm định sự phù hợp của mô hình hồi quy bội
Mô hình hồi qui tuyến tính bội được xây dựng trên các giả thiết sau (Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008):
1. Có mối quan hệ tuyến tính giữa biến phụ thuộc với các biến độc lập.
2. Các biến độc lập không có tương quan chặt chẽ với nhau hay không có hiện tượng đa cộng tuyến.
3. Giả định phân phối chuẩn của phần dư . 4. Giả định phương sai của sai số không đổi. 5. Giả định về tính độc lập của các phần dư
Nếu các giả thiết trên vi phạm, thì kết quả ước lượng sẽ không còn chính xác nữa. Kiểm tra sự vi phạm giả thiết được thực hiện như sau:
a. Mối quan hệ tuyến tính giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập: kiểm tra thông qua phân tích hệ số tương quan giữa các biến. Kết quả kiểm định cho thấy có mối liên hệ tuyến tính giữa các cặp biến này (xem kết quả phần phân tích tương quan ở phần trên).
b. Kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến: hiện tượng đa cộng tuyến không ảnh hưởng đến kết quả giải thích với hệ số VIF (Variance inflation factor ) – hệ số phóng đại phương sai của các biến độc lập trong mô hình đều nhỏ hơn 3 (bảng 3.23). Quy tắc là khi VIF vượt quá 10 thì đó là dấu hiệu của đa cộng tuyến.
Hình 3.2: Biểu đồ tần số Histogram khảo sát phân phối chuẩn của phần dư
Theo biểu đồ tần số Histogram khảo sát phân phối chuẩn của phần dư hình 3.2 cho thấy, đường cong phân phối chuẩn được đặt chồng lên biểu đồ tần số, phân phối phần dư xấp xỉ chuẩn với trung bình mean bằng 0 và độ lệch chuẩn Std.Dev bằng 0.989 gần bằng 1. Do đó, có thể kết luận rằng giả thiết phân phối chuẩn không bị vi phạm.
d. Kiểm tra phương sai không đổi của phần dư: thực hiện kiểm định tương quan hạng Spearman cho các biến môi trường và cơ sở vật chất, vui chơi giải trí và ẩm thực, tìm kiếm sự mới lạ, khoảng cách địa lý, nhân viên phục vụ, sự hài lòng với biến mới ABSofre. Với giả thuyết hệ số tương quan hạng của tổng thể bằng 0 (H0), kết quả kiểm định cho thấy không thể bác bỏ giả thuyết H0. Như vậy, kết luận phương sai của sai số không thay đổi.
e. Kiểm định giả thuyết về tính độc lập của phần dư: Đại lượng thống kê Durbin – Watson (d) có thể kiểm định tương quan của các sai số kề nhau (tương quan chuỗi bậc nhất). Đại lượng do có giá trị biến thiên trong khoảng từ 0 đến 4. Nếu các phần dư không có tương quan chuỗi bậc nhất với nhau, giá trị d sẽ gần bằng 2. Giá trị d thấp (và
nhỏ hơn 2) có nghĩa là các phần dư gần nhau có tương quan thuận. Các giá trị d lớn hơn 2 (và gần 4) có nghĩa là các phần dư có tương quan nghịch. Đại lượng thống kê Durbin – Watson (d) trong mô hình hồi quy bội lên sự hài lòng bằng 1.577 tương đương với 2 (phụ lục 8). Vì vậy, có thể kết luận không có tự tương quan trong phần dư.