Kiểmtra các giảđịnh cần thiết của hồiquy tuyến tính

Một phần của tài liệu nghiên cứu các nhân tố ảnh hưởng đến tiềm năng khởi sự kinh doanh của sinh viên đại học (Trang 115)

Nhằm đảm bảo độ tin cậy của phương trình hồi quy được xây dựng cuối cùng là phù hợp, tác giả thực hiện kiểm tra các giả định cần thiết trong hồi quy tuyến tính của các hàm hồi quy tuyến tính đã chạy.

Thứ nhất, giả định liên hệ tuyến tính. Phương pháp được sử dụng là biểu đồ phân tán Scatterplot (hình 1 và 2 – phụ lục 7) với giá trị phần dư chuẩn hóa trên trục tung và giá trị dựđoán chuẩn hóa trên trục hoành. Nhìn vào biểu đồ ta thấy phần dư không thay đổitheo một trật tự nào đối với giá trị dự đoán, chúng phân tán ngẫu nhiên. Vậy giả thuyết về liên hệ tuyến tính không bị vi phạm.

Thứ hai, giảđịnh phương sai của phần dư không đổi.Để thực hiệnkiểm định này, tác giả tính hệ số tương quan hạng Spearman của giá trị tuyệtđối phần dư và các biến độc lập. Giá trị sig. của các hệ số tương quan với độ tin cậy95% cho thấy ta không đủ cơ sở để bác bỏ giả thuyết Ho là giá trị tuyệt đối của phần dưđộc lập với các biến độc lập. Như vậy, giả định về phương sai của sai số không đổi không bị vi phạm.

Thứ ba, giả định phân phối chuẩn của phần dư, sử dụng hai công cụvẽ của phần mềm SPSS là biểu đồ Histogram và đồ thị Q-Q plot. Nhìn vào biểu đồHistogram (hình 3 và 4 – phụ lục 7) thấy phần dư có phân phối chuẩn với giá trị trung bình gần bằng 0 vàđộ lệch chuẩn của nó gần bằng 1 (=0.993). Nhìn vào đồ thị

Q-Q plot (hình 5 và hình 6 – phụ lục 7) biểu diễn cácđiểm quan sát thực tế tập trung khá sát đường chéo những giá trị kỳ vọng, có nghĩalà dữ liệu phần dư có phân phối chuẩn.

Thứ tư,tính độc lập củasai số tức không có tương quan giữa phần dư:sử dụngđại lượng thống kê Durbin-Watson để kiểm định. Đại lượng Durbin-Watson của mô hình mong muốn KSKDlà 1.939 và của mô hình tự tin KSKDlà1.965 gần bằng 2 như vậy các phần dư là độc lập với nhau, tính độc lập của phần dư đã được bảo đảm.

Cuối cùng, xem xét sự vi phạm đa cộng tuyến của mô hình. Ở bảng 3.11 và 3.13, hệ số phóng đại phương sai (Variance inflation factor – VIF) của tất cả các biến đều dưới 10.Hệ số VIF nhỏ hơn 10 là ta có thể bác bỏ giả thuyết mô hình bịđa cộng tuyến.

Như vậy mô hình hồi quy tuyến tính được xây dựng theo phương trình không vi phạm các giảđịnh cần thiết trong hồi quy tuyến tính.

TÓM TẮT CHƯƠNG 3

Chương 3 trình bày đầy đủ các kết quả nghiên cứu của đề tài bao gồm mô tảđặc điểm mẫu khảo sát và kết quả kiểm định thang đo, giả thuyết và mô hình nghiên cứu.

Mẫu khảo sát gồm 693 sinh viên đại học năm cuối ở 11 trường đại học trên địa bàn Hà Nội. Kết quả kiểm định thang đo bằng cronbach alpha và phân tích nhân tố khám phá EFA cho thấy thang đo “Phương thức học qua thực tế” bị bỏ đi 2 biến quan sát, thang đo kinh nghiệm kinh doanh thương mại và kinh nghiệm lãnh đạo hội tụ thành một thành phần đơn hướng được đặt lại tên là “Năng lực KSKD”. Sau khi điều chỉnh thang đo không phù hợp, kết quả kiểm định cho thấy các thang đo đều đạt yêu cầu cho các kiểm định tiếp theo.

Kết quả kiểm định giả thuyết đã chấp nhận các giả thuyết H1a,H1b, H2, H3a, H3b, H4a, H4b, H5a, H5b, H6a, H6b, H7, H8a, H8b, H9b. Không chấp nhận giả thuyết H9a.

CHƯƠNG 4: BÌNH LUN VÀ KIN NGH

Một phần của tài liệu nghiên cứu các nhân tố ảnh hưởng đến tiềm năng khởi sự kinh doanh của sinh viên đại học (Trang 115)

Tải bản đầy đủ (PDF)

(177 trang)