Đang tải... (xem toàn văn)
CÂU 1: Thực hiện phân tích khám phá (EFA) phân tích nhân tố để tìm các biến mớihoặc giảm biến cũng nhƣ tìm các yếu tố thành phần đo lƣờng biến này. Sau đó tính giá trị của các biến mới (là trung bình của các yếu tố thành phần).a) Phân tích nhân tố OC ( Văn hóa tổ chức):Bảng 1.1: Kiểm định KMO and Bartlett’s, nhân tố và phƣơng sai trích của OCKMO and Bartletts Test KaiserMeyerOlkin Measure of Sampling Adequacy. 0.853 Approx. ChiSquare 2613.931 Bartletts Test of Sphericity df 55 Sig. 0.000 Component Initial Eigenvalues Total % of Variance Cumulative % 1 3.852 35.021 35.021 2 1.361 12.377 47.398 3 .928 8.434 55.832 4 .867 7.879 63.711 5 .838 7.622 71.332 6 .750 6.816 78.148 7 .575 5.227 83.375 8 .529 4.810 88.185 9 .484 4.401 92.586 10 .481 4.373 96.959 11 .335 3.041 100.000Ta thấy KMO= 0.853>0.8: Tốt và sig=0.000 Bác bỏ giả thiết H0: Ma trận tương quan giữa các biến là ma trận đơn vị tức là các biến không có quan hệ với nhau. Như vậy phân tích nhân tố là phương pháp phù hợp để phân tích ma trận tương quan.Tiếp theo ta tiến hành xác định số lượng nhân tố của OC: Rõ ràng để tiêu chuẩn Eigenvalue >1 thì có 2 nhân tố được rút ra. Nhưng 2 nhân tố này chỉ có thể giải thích được 47.398% (0.8: Tốt sig=0.000 Bác bỏ giả thiết H0: Ma trận tương quan biến ma trận đơn vị tức biến khơng có quan hệ với Như phân tích nhân tố phương pháp phù hợp để phân tích ma trận tương quan Tiếp theo ta tiến hành xác định số lượng nhân tố OC: Rõ ràng để tiêu chuẩn Eigenvalue >1 có nhân tố rút Nhưng nhân tố giải thích 47.398% ( phương sai trích chúng giải thích tới - 55.083% >50% biến thiên biến đo lường Do đó, ta kết luận khái niệm OC có nhân tố đo lường Và thành phần nhân tố sau: - OC1 m: OC26, OC14, OC25, OC12 - OC2m: OC23, OC22, OC13, OC15, OC11 b) Phân tích nhân tố PV (Hệ thống quản trị Quản trị gia): Bảng 1.4: Kết tổng hợp kiểm định KMO and Bartlett’s, nhân tố phƣơng sai trích OC KMO and Bartlett's Test 0.743 Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy 1375.870 Approx Chi-Square Bartlett's Test of Sphericity 36 df 0.000 Sig Initial Eigenvalues Component Total % of Variance Cumulative % 2.533 28.148 28.148 1.767 19.631 47.779 889 9.876 57.656 808 8.976 66.631 753 8.365 74.996 671 7.454 82.451 589 6.543 88.994 545 6.051 95.045 446 4.955 100.000 Mặc dù hệ số KMO>0.7 sig1 trích 47.779% phương sai biến quan sát không đáp ứng yêu cầu ta phải chạy Cronbach’s Alpha để loại bỏ biến rác Bảng 1.5: Bảng tổng hợp kết chạy EFA PV Reliability Cronbach’ s Alpha Statistics N of Items 0.619 Item- Total Statistics Scale Mean if Scale Variance Item Deleted if Corrected Item Deleted Item- Total Correlation Cronbach's Alpha if Item Deleted PV2 29.66 20.014 323 587 PV4 30.90 20.695 104 651 PV8 29.58 19.984 347 582 PV1 30.19 18.272 438 555 PV3 30.96 19.799 253 604 PV5 29.60 20.052 313 589 PV6 29.75 19.535 377 575 PV7 30.30 18.694 385 569 PV9 30.46 19.430 263 602 - Hệ số Cronbach Alpha > 0.6 cho thấy thang đo đạt yêu cầu độ tin cậy - Tuy nhiên xét hệ số tương quan biến- tổng PV4, PV3 PV9 khơng đạt yêu cầu bé 0.3 ta loại biến cho đảm bảo giá trị nội dung thang đo Để thực điều ta loại biến theo thứ tự hệ số tương quan biếntổng nhỏ tiến hành kiểm định Cronbach’s Alpha EFA để đo lường độ tin cậy đảm bảo giá trị nội dung thang đo thu kết sau: Bảng 1.6: Tổng hợp kết kiểm định Cronbach’ Apha EFA sau loại biến: STT Biến bị loại N of items Hệ số Cronbach’s Alpha Phương sai trích Số nhân tố TVF (%) PV4 651 51.071 PV3 663 53.057 PV9 701 41.577 Rõ ràng sau loại PV4 PV3 ta tiếp tục loại PV9 giá trị nội dung khái niệm PV bị vi phạm ta loại biến lúc PV gồm nhân tố bao gồm biến thành phần sau: - FPV1m: PV6, PV5, PV8, PV2, PV7 - FPV2m: PV9, PV1 Bảng 1.7: Rotated Componet Matrix PV: Rotated Component Matrix a Component PV6 786 PV5 785 PV8 676 PV2 599 PV7 525 PV9 816 PV1 707 c) Phân tích nhân tố MP (Thực tiễn quản trị): Dựa vào kết bảng: KMO>0.8 sig 1 phương sai trích 53.581% thõa mãn điều kiện TVE Như vậy, so với lý thuyết sử dụng phương pháp phân tích nhân tố EFA giúp ta xác định thêm nhân tố Bảng 1.8: Tổng hợp kết phân tích EFA biến MP KMO and Bartlett’s 866 Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy Bartlett's Test of Sphericity 2719.196 Approx Chi-Square 66 df Sig .000 Total Variance Explained Initial Eigenvalues Extraction Sums of Squared Loadings Rotation Sums of Squared Loadings Compon ent Total % of Variance Cumulative % Total % of Variance Cumulative % Total % of Cumulative Variance % 4.144 34.531 34.531 4.144 34.531 34.531 3.456 28.803 28.803 1.275 10.624 45.155 1.275 10.624 45.155 1.747 14.556 43.358 1.011 8.427 53.581 1.011 8.427 53.581 1.227 10.223 53.581 854 7.113 60.695 819 6.821 67.516 701 5.843 73.359 643 5.359 78.717 606 5.047 83.764 556 4.634 88.398 10 521 4.339 92.737 11 486 4.053 96.790 12 385 3.210 100.000 Extraction Method: Principal Component Analysis Với thành phần nhân tố xác định dựa vào bảng: Bảng 1.9: Rotated Component Matrix MP Rotated Component Matrix a Component MP21 684 MP26 684 MP15 647 MP24 645 MP25 640 MP16 592 MP22 688 MP23 585 MP11 819 MP12 783 MP14 886 MP13 537 - MP1m: MP21, MP23, MP26, MP15, MP24, MP25, MP16, MP22 - MP2m: MP11, MP12 - MP3m: MP14, MP13 d) Phân tích nhân tố P: Bảng 1.10: Kết phân tích EFA biến P KMO and Bartlett’s Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy Bartlett's Test of Sphericity Approx Chi-Square df Sig .847 1958.847 15 000 Total Variance Explained Initial Eigenvalues Component Total % of Variance Extraction Sums of Squared Loadings Cumulative % 3.301 55.022 55.022 820 13.670 555 Total % of Variance 3.301 Cumulative % 55.022 Rotation Sums of Squared Loadings % Total 55.022 of Cumulative Variance % 3.301 55.022 68.692 820 13.670 9.253 77.945 555 9.253 486 8.100 86.045 486 8.100 466 7.764 93.809 466 7.764 371 6.191 100.000 371 6.191 Extraction Method: Principal Component Analysis Kết chạy EFA thể bảng 1.10 sau: KMO >0.8 sig 1 với phương sai trích 55.022% thõa mãn điều kiện TVE Kết luận: Sau sử dụng phương pháp phân tích nhân tố EFA hệ số Cronbach’s Alpha cho khái niệm OC, PV, MP, P ta loại biến lại 34 biến: - OC1m : OC26, OC14, OC25, OC12 - OC2m : OC23, OC22, OC13, OC15, OC11 - FPV1m : PV6, PV5, PV8, PV2, PV7 - FPV2m : PV9, PV1 - MP1m : MP21, MP23, MP26, MP15, MP24, MP25, MP16, MP22 - MP2m : MP11, MP12 - MP3m : MP14, MP13 - Pm : P1, P2, P3, P4, P5, P6 e) Tính giá trị nhân tố (biến tiềm ẩn) sau phân tích EFA: Giá trị nhân tố tính giá trị trung bình biến thành phần tạo nên biến tiềm ẩn 𝒌 𝑿𝒎 = 𝑿𝒊 𝟏 Với: - Xm : Giá trị nhân tố /𝒌 - Xi : Giá trị biến thành phần thứ i - k : Số lượng biến thành phần có biến tiềm ẩn Cụ thể, giá trị biến tiềm ẩn tính sau: - OC1m = (OC26 + OC14 + OC25 + OC12)/4 - OC2m = (OC23 + OC22 + OC13 + OC15 + OC11)/5 - FPV1m = (PV6 + PV5 + PV8 + PV2 + PV7)/5 - FPV2m = ( PV9 + PV1)/2 - MP1m = (MP21 + MP23 + MP26 + MP15 + MP24 + MP25 + MP16 + MP22)/8 - MP2m = (MP11 + MP12)/2 - MP3m = (MP13 + MP14)/2 - Pm = (P1 + P2 + P3 + P4 + P5 + P6.)/6 CÂU 2: Thực kiểm tra độ tin cậy đo lƣờng hệ số Cronbach’s Alpha: Bảng 2.1: Kết phân tích Cronbach’s Alpha cho thang đo Item-Total Statistics Scale Mean if Item Scale Variance if Item Corrected Deleted Deleted Item-Total Cronbach's Alpha if Item Correlation Cronbach’ s Alpha 0.766 N of Items Deleted OC1m OC26 12.83 4.821 622 679 OC14 12.81 4.941 626 678 OC25 12.75 5.474 518 734 OC12 12.92 5.180 503 745 Cronbach’ s Alpha 0.736 N of Items OC2m OC23 14.98 10.705 425 718 OC22 15.10 10.345 525 680 OC13 14.63 9.665 544 672 OC15 14.72 10.219 539 675 OC11 14.32 10.848 460 704 Cronbach’ s Alpha 0.714 N of Items FPV1m PV2 16.47 8.232 413 689 PV5 16.41 7.602 537 640 PV6 16.56 7.457 571 626 PV7 17.11 7.813 371 714 PV8 16.39 8.005 490 Cronbach’ s Alpha 0.388 N of Items 660 FPV2m PV1 3.47 1.458 241 PV9 3.73 1.242 241 Cronbach’ s Alpha 0.819 N of Items MP1m MP21 24.69 32.507 539 798 MP23 25.14 32.641 528 800 MP26 24.84 31.969 576 792 MP15 24.86 32.227 538 798 MP24 24.38 33.432 581 793 MP25 24.29 33.184 583 793 MP16 24.30 34.077 486 805 MP22 24.52 33.838 480 806 Cronbach’ s Alpha 0.615 N of Items MP2m MP11 3.99 1.121 445 MP12 3.86 1.231 445 MP3m Cronbach’ s Alpha 0.400 N of Items MP13 2.76 1.614 251 MP14 3.55 1.362 251 Cronbach’ s Alpha 0.836 N of Items P P1 18.54 12.861 595 812 P2 18.72 12.994 579 815 P3 18.65 12.373 655 800 P4 18.49 12.726 597 811 P5 18.45 12.717 647 802 P6 18.79 12.548 586 814 Kết luận: Hệ số Cronbach’ Alpha đa số thang đo lớn 0.6 hệ số tƣơng quan biến tổng biến thành phần lớn 0.3 nên thang đo có độ tin cậy ngoại trừ FPV2 MP3m Cụ thể: - Hệ số Cronbach’ Alpha FPV2m 0.388 < 0.6 hệ số tương quan biến tổng biến quan sát thành phần PV1 PV9 nhỏ 0.3 FPV2m thang đo khơng có độ tin cậy, cần phải loại bỏ - Tương tự nhân tố MP3m có hệ số Cronbach’Alpha 0.4 0.05-> chấp nhận H0: Phương sai đồng FPV1m loại hình sở hữu doanh nghiệp cấp bậc quản lý Do đó, kết ANONA sử dụng tốt Cụ thể sig OWN, POS OWN*POS 0.757, 0.110, 0.721 > 0.05 nên chấp nhận H0: Hình thức sở hữu doanh nghiệp, cấp bậc quản lý quản trị gia tương tác hình thức sở hữu doanh nghiệp cấp bậc quản lý quản trị gia khơng ảnh hưởng đến giá trị trung bình FPV1m d) MP1m: Bảng 3.5.4: Tổng hợp kết phân tích ANOVA hai chiều MP1m với biến phân loại OWN POS Levene’s Test of Equality of Error Variances sig=.173 Tests of Between-Subjects Effects Dependent Variable: MP1m Source Type III Sum of df Mean Square F Sig Squares a 3.702 5.846 000 5547.880 5547.880 8759.832 000 8.883 2.961 4.676 7.000 7.000 11.052 003 001 590 197 311 818 Error 590.899 933 633 Total 12275.688 941 Corrected Model Intercept OWN POS OWN * POS 25.915 Corrected Total 616.814 940 a R Squared = 042 (Adjusted R Squared = 035) Kết kiểm định: Với mức ý nghĩa 5% kiểm định Levene có sig=0.173>0.05 nên chấp nhận H0: Phương sai đồng MP1m loại hình sở hữu doanh nghiệp, cấp bậc quản lý tương tác chúng Do đó, kết ANONA sử dụng tốt Cụ thể: OWN*POS: Sig=0.818 > 0.05 nghĩa chấp nhận H0: Tương tác hình thức sở hữu - doanh nghiệp cấp bậc quản lý quản trị gia khơng ảnh hưởng đến giá trị trung bình OC2m nghĩa ảnh hưởng hình thức sở hữu doanh nghiệp đến MP1m doanh nghiệp có quản trị gia có cấp bậc quản lý khác nhau; ảnh hưởng cấp bậc quản lý quản trị gia đến biến doanh nghiệp có hình thức sở hữu khác Ngược lại sig OWN POS 0.003 0.001 Bác bỏ H0 - chấp nhận H1: Giá trị trung bình OC2m có khác biệt hình thức sở hữu doanh nghiệp cấp bậc quản lý quản trị gia Tiến hành kiểm định sâu ANOVA OWN khác biệt DNNN công ty tư nhân, DNNN DN gia đình (như kết bảng) Bảng 3.5.5: Kết kiểm định sâu POST HOC OC2m với biến phân loại OWN Multiple Comparisons Dependent Variable: MP1m Bonferroni (I) OWN (J) OWN Mean Std Error Sig 95% Confidence Interval Difference (I-J) Lower Bound Upper Bound 0153 -.3223 06826 000 -.5028 -.1418 -.2090 * 07136 021 -.3977 -.0204 1841 07540 089 -.0153 3834 -.1382 07779 456 -.3439 0675 -.0250 08052 1.000 -.2379 1879 3223 * 06826 000 1418 5028 1382 07779 456 -.0675 3439 1132 07388 754 -.0821 3086 -.3834 089 07540 * -.1841 2090 * 07136 021 0204 3977 0250 08052 1.000 -.1879 2379 -.1132 07388 754 -.3086 0821 Based on observed means The error term is Mean Square(Error) = 633 * The mean difference is significant at the 05 level e) MP2m: Bảng 3.5.6: Tổng hợp kết phân tích ANOVA hai chiều MP2m với biến phân loại OWN POS Levene’s Test of Equality of Error Variances sig=.000 Tests of Between-Subjects Effects Dependent Variable: MP2m Source Type III Sum of df Mean Square F Sig Squares a 1.426 1.706 104 6665.162 6665.162 7974.859 000 5.012 1.671 1.999 227 227 272 294 098 117 113 602 950 Error 783.954 938 836 Total 15394.750 946 793.934 945 Corrected Model 9.980 Intercept OWN POS OWN * POS Corrected Total a R Squared = 013 (Adjusted R Squared = 005) Kết cho thấy rằng: Với mức ý nghĩa 5% Sig OWN, POS OWN*POS lớn 0.05 nghĩa chấp nhận H0: Hình thức sở hữu doanh nghiệp, cấp bậc quản lý quản trị gia tương tác hình thức sở hữu doanh nghiệp cấp bậc quản lý quản trị gia không ảnh hưởng đến giá trị trung bình MP2m f) Pm: Bảng 3.5.6: Tổng hợp kết phân tích ANOVA hai chiều MP1m với biến phân loại OWN POS Levene’s Test of Equality of Error Variances sig=.086 Tests of Between-Subjects Effects Dependent Variable: Pm Source Type III Sum of df Mean Square F Sig Squares Corrected Model 12.463 a 1.780 3.693 001 Intercept 6122.839 6122.839 12698.702 000 5.539 1.846 3.830 3.810 3.810 7.902 010 005 475 158 328 805 Error 451.786 937 482 Total 13553.444 945 464.250 944 OWN POS OWN * POS Corrected Total a R Squared = 013 (Adjusted R Squared = 005) Kết bảng 3.5.6: Với mức ý nghĩa 5% Kiểm định Levene có sig=0.173>0.05-> chấp nhận H0: Phương sai đồng Pm loại hình sở hữu doanh nghiệp, cấp bậc quản lý tương tác chúng Do đó, kết ANONA sử dụng tốt Cụ thể: Sig OWN*POS>0.05 chấp nhận H0: Sự tương tác OWN POS khơng - có ảnh hưởng đến Pm hay cụ thể ảnh hưởng hình thức sở hữu doanh nghiệp đến Pm doanh nghiệp có quản trị gia có cấp bậc quản lý khác nhau; ảnh hưởng cấp bậc quản lý quản trị gia đến biến doanh nghiệp có hình thức sở hữu khác Sig OWN, POS bé 0.05 nghĩa có khác biệt Pm hình thức - sở hữu doanh nghiệp có khác biệt Pm cấp cấp cấp bậc quản lý quản trị gia Tiếp tục phân tích sâu ANOVA kiểm định Bonferroni với biến phân loại OWN Bảng 3.5.7: Kết kiểm định sâu POST HOC Pm với biến phân loại OWN Multiple Comparisons Dependent Variable: Pm Bonferroni (I) OWN (J) OWN Mean Std Error Sig Difference (I-J) 95% Confidence Interval Lower Bound Upper Bound -.1899 1578 -.2239 05939 001 -.3809 -.0669 -.0996 06214 655 -.2639 0646 0161 06575 1.000 -.1578 1899 -.2078 * 06776 013 -.3870 -.0287 1.000 06575 * -.0161 -.0836 07018 1.000 -.2691 1020 2239 * 05939 3809 2078 06776 001 013 0669 * 0287 3870 1242 06427 321 -.0457 2942 06214 655 -.0646 2639 0836 07018 1.000 -.1020 2691 0996 -.1242 06427 321 -.2942 0457 Based on observed means The error term is Mean Square(Error) = 482 * The mean difference is significant at the 05 level Như khác biệt Pm doanh nghiệp nhà nước công ty tư nhân công ty liên doanh công ty tư nhân CÂU 4: Xây dựng hàm tƣơng quan tuyến tính P biến độc lập vừa khám phá thông qua phân tích nhân tố/EFA Mơ hình hàm hồi quy tuyến tính P biến độc lập khám phá thông qua EFA OC1m, OC2m, FPV1m, MP1m MP2m có dạng: 𝑷𝒎 = 𝜷 𝟎 + 𝜷 𝟏 OC1m + 𝜷 𝟐 OC2m + 𝜷 𝟑 FPV1m + 𝜷 𝟒 MP1m + 𝜷 𝟓 MP2m Sử dụng mơ hình hồi quy bội MLR với phương pháp đưa biến vào ENTER ta có kết sau: Bảng 4.1: Model Summary Model R 666 R Square a Adjusted R Square 443 Std Error of the Estimate 440 52497 a Predictors: (Constant), MP2m, FPV1m, OC2m, OC1m, MP1m R hiệu chỉnh mơ hình 0.440 nghĩa 44% biến thiên kết hoạt động công ty giải thích qua mối liên hệ tuyến tính biến độc lập OC1m, OC2m, FPV1m, MP1m MP2m Tuy nhiên phù hợp với liệu mẫu để kiểm dịnh xem suy diễn mơ hình cho tổng thể thực hay khơng ta phải kiểm dịnh độ phù hợp mơ hình Giả thuyết H0: 𝜷 𝟏 = 𝜷 𝟐 = 𝜷 𝟑 = 𝜷 𝟒 = 𝜷 𝟓 Để kiểm định phù hợp mơ hình hồi quy tuyến tính đa bội MLR ta dùng giá trị F bảng phân tích ANOVA đây: Bảng 4.2: ANONA Model Sum of Squares df Mean Square Regression 40.963 Residual 257.127 933 276 Total 204.817 461.944 938 a Dependent Variable: Pm b Predictors: (Constant), MP2m, FPV1m, OC2m, OC1m, MP1m F Sig 148.638 000 b Giá trị Sig F bé mức ý nghĩa 5% bác bỏ H0-> mơ hình phù hợp với tập liệu suy rộng cho toàn tổng thể Bảng 4.3: Coefficients Unstandardized Standardized Coefficients Coefficients Model B (Constant) Std Error Correlations t Beta 1.082 244 031 FPV1m -.002 OC1m Zero-order 126 Collinearity Statistics Sig Partial Part Tolerance VIF 8.622 000 272 7.868 000 572 249 192 500 1.998 029 -.002 -.080 936 294 -.003 -.002 746 1.341 058 031 060 1.882 060 423 062 046 578 1.731 MP1m 258 028 299 9.279 000 573 291 227 574 1.742 MP2m 150 022 197 6.862 000 463 219 168 720 1.388 OC2m a Dependent Variable: Pm Đồng thời từ kết bảng ta thấy có tương quan chiều kết hoạt động doanh nghiệp Pm với biến OC2m (0.244), MP1m (0.258), MP2m (0.150) với sig 0.05 đồng thời hệ số tương quan phần tương quan riêng Pm thấp (-0.003 -0.002 FPV1m; 0.062 0.046 OC1m) cho thấy mức độ tương quan biến với Pm loại bỏ ảnh hưởng tuyến tính biến khác thấp hai biến khơng có nghĩa đưa vào mơ hình Chính ta loại hai biến Thêm vào VIF giúp ta xác định mơ hình khơng có tượng đa cộng tuyến giá trị VIF < Để xác ta sử dụng β hiểu chỉnh để xây dựng phương trình hồi quy cụ thể là: 𝑷𝒎 = 𝟎 𝟐𝟕𝟐𝐎𝐂𝟐𝐦 + 𝟎 𝟐𝟗𝟗𝑴𝑷𝟏𝒎 + 𝟎 𝟏𝟗𝟕𝑴𝑷𝟐𝒎 Giải thích mơ hình: Phương trình hồi quy bội phương pháp ENTER ước lượng cho thấy OC2m, MP1m MP2m có tác động thuận đến kết hoạt động doanh nghiệp, MP1m có tác động mạnh nhất, tác động mạnh thứ nhì MP2m, cuối OC2m CÂU 5: Kiểm định giả thiết hàm tƣơng quan đa biến: a) Giả định liên hệ tuyến tính giả định phương sai sai số thay đổi: Chọn phương pháp vẽ đồ thị phân tán phần dư giá trị dự đoán mà mơ hình tuyến tính cho ta thấy: Phần dư phân tán ngẫu nhiên vùng xung quanh đường thẳng qua tung độ hình khơng tạo hình dạng nào, khơng có liên hệ giá trị dự đoán phần dư Ta kết luận giả đinh tuyến tính giả định phương sai sai số không đổi thõa mãn Biểu đồ 5.1: Scatterplot Dependent Variable: PM b) Giả định phân phối chuẩn phần dư: Sử dụng biểu đồ tần số Histogram để khảo sát phân phối chuẩn phần dư ta hình: Có đường cong phân phối chuẩn đặt chồng lên biểu đồ tần số với thông số: Trung bình Mean ~0 độ lệch chuẩn Std.Dev=0.998 tức gần hay kết luận phân phối phần dư xấp xỉ chuẩn nên giả thiết phân phối chuẩn không bị vi phạm Biểu đồ 5.2: Dependent Variable: Pm Để tăng độ xác cho kiểm định phân phối chuẩn phần dư ta sử dụng thêm biểu đồ PP plot, kết cho thấy điểm quan sát không phân tán xa đường thẳng kì vọng nên kết luận giả thiết phân phối chuẩn không bị vi phạm Biểu đồ 5.3: Normal P-Plot of Regression Standardized Residual Dependent Variable: Pm c) Giả định tính độc lập sai số ( khơng có tương quan phần dư): Bảng 5.1: Model Summary b Model Summary Model R R Square Adjusted R Std Error of the Durbin-Watson Square 666 a 440 443 Estimate 52497 1.734 a Predictors: (Constant), MP2m, FPV1m, OC2m, OC1m, MP1m b Dependent Variable: Pmta Ta thấy kết bảng trên: 1