Chương 3 : Phương pháp nghiên cứu, phân tích dữ liệu và kết quả nghiên cứu
3.6. Kiểm định sự phù hợp của mô hình
3.6.4. Dị tìm lỗi mơ hình
5 giả định dưới đây được đưa ra nhằm dị tìm lỗi mơ hình, để chứng tỏ mơ hình hồi qui bội được tìm thấy khơng vi phạm các giả thuyết và hàm tuyến tính bội có ý nghĩa về mặt thống kê.
* Giả định liên hệ tuyến tính (linearity):
Giả định liên hệ tuyến tính được thỏa mãn (khơng bị vi phạm) do giá trị dự báo chuẩn hóa (ZPR) và phần dư chuẩn hóa (ZRE) có sự phân tán ngẫu nhiên.
* Giả định phương sai của sai số không đổi (Equal variance- homoscedasticity): Kiểm định tương quan hạng Spearman giữa các biến độc lập
và trị tuyệt đối phần dư được sử dụng để kiểm tra Phương sai thay đổi. Giả thuyết: Ho: hệ số tương quan của tổng thể = 0
H1: hệ số tương quan của tổng thể khác 0
Kết quả cho thấy tương quan giữa các biến độc lập và trị tuyệt đối phần dư lần lượt là: 0.493; 0.913; 0.621; 0.204 > mức ý nghĩa α = 5% => Chấp nhận giả thuyết Ho, nghĩa là phương sai của sai số không thay đổi => không bị vi phạm giả định này.
Bảng 3.13. Kết quả kiểm tra giả định phương sai của sai số không đổi.
Correlations
NANGLUC ANTOAN CHIPHI NHANVIEN ABSphandu
Spearman's rho
NANGLUC Correlation Coefficient 1.000 .551** .445** .550** -.063 Sig. (2-tailed) . .000 .000 .000 .493 N 122 122 122 122 122
ANTOAN Correlation Coefficient .551** 1.000 .410** .596** -.010 Sig. (2-tailed) .000 . .000 .000 .913 N 122 122 122 122 122
CHIPHI Correlation Coefficient .445** .410** 1.000 .337** -.045 Sig. (2-tailed) .000 .000 . .000 .621 N 122 122 122 122 122
NHANVIEN Correlation Coefficient .550** .596** .337** 1.000 -.116 Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 . .204 N 122 122 122 122 122
ABSphandu Correlation Coefficient -.063 -.010 -.045 -.116 1.000 Sig. (2-tailed) .493 .913 .621 .204 . N 122 122 122 122 122 **. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).
* Giả định phần dư có phân phối chuẩn (Normality Distribute):
Biểu đồ tần số Histogram cho phần dư chuẩn hóa (ZRE) thể hiện giá trị trung bình Mean xấp xỉ = 0 và độ lệch chuẩn Std.Dev xấp xỉ = 1. Cho nên có thể kết luận rằng giả định phần dư có phân phối chuẩn khơng bị vi phạm.
Hình 3.4. Kết quả kiểm tra giả định phần dư có phân phối chuẩn.
* Giả định khơng có tương quan giữa các phần dư (No Autocorrelation):
Tra bảng thống kê Durbin-Watson với kích thước mẫu N = 122 và 4 biến độc lập k = 4, được giá trị dL = 1.592 và dU = 1.758. Để chấp nhận giả thuyết khơng có tương quan giữa các phần dư thì giá trị Durbin-Watson (d) tìm được phải nằm trong vùng chấp nhận [dU, 4-dU], tức [1.758, 2.242]
Kết quả kiểm tra tại bảng 3.14 cho thấy d = 1.815: nằm trong vùng chấp nhận theo yêu cầu. Như vậy, có thể kết luận khơng có tương quan giữa các phần dư.
Bảng 3.14. Kết quả kiểm tra giả định khơng có tương quan giữa các phần dư
Model Summaryb
Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate Durbin-Watson
1 .869a .786 .771 .32185 1.815
a. Predictors: (Constant), NHANVIEN, CHIPHI, NANGLUC, ANTOAN b. Dependent Variable: HAILONG
* Giả định khơng có mối tương quan giữa các biến độc lập (đo lường Đa cộng tuyến):
Quan sát bảng 3.11, các giá trị hệ số phóng đại phương sai VIF đạt yêu cầu, chạy từ 1.375 đến 2.099 < 10, cho thấy mơ hình hồi qui đa biến khơng có hiện tượng đa cộng tuyến, nghĩa là các biến độc lập khơng có tương quan với nhau.