Giảđịnh thứ nhất cần kiểm tra là giả định liên hệ tuyến tính. Phương pháp được sử dụng là biểu đồ phân tán của phần dư chuẩn hóa và giá trị dự đoán chuẩn hóa. Nếu giả định liên hệ tuyến tính và phương sai bằng nhau được thỏa mãn thì ta sẽ không nhận thấy có liên hệ gì giữa các phần dư chuẩn hóa và giá trị dựđoán chuẩn hóa, chúng sẽ phân tán rất ngẫu nhiên (Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
Bảng 4.10 Kết quả kiểm định các giả thuyết
GIẢ THUYẾT KẾT QUẢ
KIỂM ĐỊNH
Giả thuyết H1: Chuẩn chủ quan tác động đồng biến đến ý định hạn chế tiêu dùng trái cây Trung Quốc.
ỦNG HỘ (p<1%) Giả thuyết H2: Thái độ và kiểm soát hạn chế tiêu dùng tác động đồng
biến đến ý định hạn chế tiêu dùng trái cây Trung Quốc.
ỦNG HỘ (p<1%) Giả thuyết H3: Thông tin về trái cây Trung Quốc kém chất lượng tác
động đồng biến đến ý định hạn chế tiêu dùng trái cây Trung Quốc.
KHÔNG ỦNG HỘ (p>10%) Giả thuyết H4: Truyền miệng và độ tin cậy thông tin tác động đồng
biến đến ý định hạn chế tiêu dùng trái cây Trung Quốc.
ỦNG HỘ (p<1%)
Hình 4.2 Đồ thị phân tán của phần dư chuẩn hóa và giá trị dựđoán chuẩn hóa
Hình 4.3 Đồ thị tần số của phần dư chuẩn hóa
Nguồn: Tổng hợp của tác giả
Hình 4.3 Đồ thị tần số P – P Plot
Quan sát hình 4.2, ta thấy các phần dư phân tán ngẫu nhiên trong một vùng quanh đường đi qua tung độ 0 chứ không tạo thành một hình dạng nào. Điều này có nghĩa là giảđịnh về liên hệ tuyến tính không bị vi phạm.
Giảđịnh thứ hai cần kiểm tra là giảđịnh phương sai của sai sốkhông đổi. Nếu độ lớn của phần dư tăng hoặc giảm cùng với các giá trị dựđoán, giả định phương sai của sai số không đổi đã bị vi phạm. Quan sát hình 4.2, các phần dư phân tán ngẫu nhiên quanh trục 0 (tức là quanh giá trị trung bình của phần dư) trong một pham vi không đổi. Điều này có nghĩa là là giảđịnh phương sai của sai sốkhông đổi không bị vi phạm.
Giảđịnh thứ ba cần kiểm tra là giả định về phân phối chuẩn của phần dư. Quan sát hình 4.3, ta thấy phân phối phần dư xấp xỉ chuẩn (trung bình Mean gần 0 và độ lệch chuẩn Std. Dev = 0.991 tức gần bằng 1). Do đó có thể kết luận rằng giảđịnh phân phối chuẩn không bị vi phạm.
Giả định thứ tư là giả định về tính độc lập của sai số (không có tương quan giữa các phần dư). Ta dùng thống kê Durbin – Watson (d) để kiểm định. Thống kê d có giá trị biến thiên trong khoảng 0 đến 4, theo bảng 4.7, giá trị d là 1.976 nằm trong miền chấp nhận. Như vậy, ta có thể kết luận không có tương quan giữa các phần dư.
Giả định thứ năm là giảđịnh về không có mối quan hệtương quan giữa các biến độc lập hay nói cách khác không có hiện tượng đa cộng tuyến. Công cụ chẩn đoán đa cộng tuyến là sử dụng hệ sốphóng đại phương sai (VIF). Theo kết quả từ bảng 4.9, hệ sốphóng đại phương sai của các biến độc lập đều nhỏ hơn 10, do vậy không có hiện tượng đa cộng tuyến.
