Sau khi kiểm tra các lỗi về ghi chép thông tin, các dữ liệu được kiểm tra về các giả thuyết phân phối. Trong phân tích hồi quy, sử dụng phép hồi quy tuyến tính để dự
đoán một biến này từ các biến khác sẽ nhận được các kết quả không tốt nếu các biến có phân phối lệch mạnh. Do trung bình, phương sai của tổng thể không biết trước và cỡ mẫu lớn hơn 50 (395 mẫu), nên đề tài sử dụng kiểm định Lilliefors một biến thể của kiểm định Kolmogorov-Smirnov để kiểm tra tính phân phối chuẩn của dữ liệu. Trong trường hợp giả thiết về tính chuẩn bị xâm phạm, dữ liệu sẽ được biến đổi theo 1 trong 6 phép biến đổi (logarit, bình phương, lập phương, nghịch đảo, căn bậc hai, nghịch đảo của căn bậc hai) để giải quyết vấn đề này.
Giả thiết: H0: Các dữ liệu được phân phối chuẩn
H1: Các dữ liệu không được phân phối chuẩn
Bảng 3.22: Kết quả kiểm định phân phối chuẩn của dữ liệu
Kolmogorov-Smirnov(a) Shapiro-Wilk Statistic df Sig. Statistic df Sig.
Ty suat no ,072 395 ,000 ,950 395 ,000
Tong tai san ,292 395 ,000 ,582 395 ,000
Tong doanh thu ,395 395 ,000 ,269 395 ,000
Ty suat dau tu dai han ,057 395 ,003 ,977 395 ,000 Ty suat dau tu TSCD ,119 395 ,000 ,904 395 ,000 Ty suat sinh loi tai san ,182 395 ,000 ,871 395 ,000 Ty suat sinh loi VCSH ,282 395 ,000 ,496 395 ,000 Don bay kinh doanh ,369 395 ,000 ,338 395 ,000 Don bay tai chinh ,339 395 ,000 ,397 395 ,000 Tang truong doanh thu ,317 395 ,000 ,375 395 ,000 Tang truong tai san ,264 395 ,000 ,467 395 ,000
Thue TNDN ,355 395 ,000 ,689 395 ,000
Ty suat lai vay ,212 395 ,000 ,855 395 ,000
Tuoi DN ,126 395 ,000 ,921 395 ,000
Loai hinh DN ,471 395 ,000 ,532 395 ,000
a Lilliefors Significance Correction
Qua kết quả của các bảng 3.22 ta thấy: kết quả kiểm định Kolmogorov-Smirnov đều bác bỏ mạnh mẽ giả thuyết H1 - Các dữ liệu không có tính phân phối chuẩn, nghĩa là chấp nhận giả thuyết H0 - Các dữ liệu được phân phối chuẩn.