Giả định liên hệ tuyến tính:
Từ biểu đồ của phần dư chuẩn hóa và giá trị phần dư tiên đoán cho thấy, phần dư phân tán ngẫu nhiên trong 1 vùng xung quanh của tung độ 0 như trong hình vẽ, do vậy giả định tuyến tính của mô hình hồi qui và phương sai bằng nhau được thỏa mãn.
Standardized Residual 3 2 1 0 -1 -2 -3 -4 -5 Sta nd ar d ized P red ict ed Val ue 2 1 0 -1 -2 -3 -4
Giả định phương sai của phần dư không đổi:
Phân tích tương quan hạng Spearman giữa trị tuyệt đối của phần dư và từng biến độc lập. Nếu giả thuyết HO: hệ số tương quan hạng bằng 0 không bác bỏ (sig.>0.05) thì phương sai của sai số không đổi.
Kết quả kiểm định tương quan hạng Spearman cho thấy giả thuyết về hệ số tương quan hạng của tổng thể bằng 0 bị bác bỏ, điều này cho phép kết luận rằng phương sai của sai số không thay đổi (Phụ lục 7).
Giả định phần dư có phân phối chuẩn:
Đồ thị phân phối chuẩn của phần dư cho thấy phân phối của phần dư gần như là phân phối chuẩn. Đồ thị Q-Q plot của phần dư cũng cho thấy các điểm quan sát thực tế tập trung sát với đường thẳng kỳ vọng.
Từ biểu đồ phân phối của phần dư cho thấy giá trị trung bình của phần dư bằng không và biểu đồ tần số của phần dư chuẩn hóa gần tuân theo phân phối chuẩn. Điều này cho phép kết luận rằng giả thiết phân phối chuẩn của mô hình hồi qui không bị vi phạm (phụ lục 7).
Hình 4.1 Kiểm định phân phối chuẩn của phần dư
Giả định về phần dư không có tương tự quan
Từ giá trị Durbin – Watson cho thấy D = 1.891, giá trị D nằm trong miền chấp nhận: 1 < D < 3 cho thấy mô hình không có tự tương quan giữa các phần dư.
Giả định không có hiện tượng đa cộng tuyến:
Sử dụng hệ số phóng đại phương sai (Variance Inflation Factor- VIF). Nếu VIF của một biến độc lập nào đó >10, thì biến này hầu như không có giá trị giải thích biến thiên của Y (Hair và cộng sự, 2006). Trong thực tế, nếu VIF>2 cần thận trọng trong diễn giải các trọng số hồi qui (Nguyễn Đình Thọ, 2011).
Từ kết quả nghiên cứu hồi qui (Bảng 4.27) cho thấy các chỉ số VIF đều nhỏ hơn 2 nên không có hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập.