4 Results4-1 Test Multicollinearity

4 Results
4-1 Test Multicollinearity:
To test the independence of each variable of the independent variables, was tested data independent variables to
make sure they are free of the phenomenon link multiple linear, by the method of factor amplifying the contrast
(Variance Inflationary Factor) (VIF), was to extract the value of VIF to test whether there is an overlap between
the independent variables in each of the hypotheses first and second, where if the value is less than VIF (5%),
this indicates the absence of any Multicolleniarity lack of overlap between the variables so as to ensure that the
affected variable on another variable
.
This is illustrated by the following table:

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ผล 44-1 ทดสอบ Multicollinearity:การทดสอบความเป็นอิสระของตัวแปรแต่ละตัวแปรอิสระ มีข้อมูลทดสอบตัวแปรอิสระแน่ใจว่าจะฟรีของปรากฏการณ์การเชื่อมโยงหลายเส้น โดยวิธีการคูณมือความคมชัด(ผลต่างของอัตราเงินเฟ้อ) (VIF), มีการ แยกค่า VIF เพื่อทดสอบว่ามีการทับซ้อนระหว่างตัวแปรอิสระแต่ละสมมุติฐาน และ สอง ซึ่งถ้าค่าน้อยกว่า VIF (5%),บ่งชี้ของการขาด Multicolleniarity เหลื่อมกันระหว่างตัวแปรเพื่อให้แน่ใจว่าการตัวแปรที่ได้รับผลกระทบตัวแปรอื่น.นี้จะแสดงตามตารางต่อไปนี้:

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

4 ผล
4-1 ทดสอบพหุ: เพื่อทดสอบความเป็นอิสระของตัวแปรตัวแปรอิสระแต่ละได้รับการทดสอบข้อมูลตัวแปรอิสระที่จะให้แน่ใจว่าพวกเขามีอิสระของการเชื่อมโยงปรากฏการณ์หลายเส้นโดยวิธีการขยายปัจจัยที่มีความคมชัด(ปัจจัยแปรปรวนเงินเฟ้อ ) (VIF) คือการดึงค่าของ VIF เพื่อทดสอบว่ามีการทับซ้อนกันระหว่างตัวแปรอิสระในแต่ละสมมติฐานแรกและครั้งที่สองซึ่งถ้าค่าน้อยกว่าVIF (5%) นี้แสดงให้เห็นตัวตนของ ใด ๆ ที่ขาด Multicolleniarity ของการทับซ้อนระหว่างตัวแปรเพื่อให้แน่ใจว่าตัวแปรที่ได้รับผลกระทบเกี่ยวกับตัวแปรอื่น. นี้แสดงโดยตารางต่อไปนี้:

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

4 ผลการทดสอบค่า :

4-1 เพื่อทดสอบความเป็นอิสระของตัวแปรแต่ละตัวของตัวแปรอิสระคือการทดสอบข้อมูลตัวแปรอิสระ

ให้แน่ใจว่าพวกเขามีฟรีของปรากฏการณ์เชื่อมโยงหลายเชิงเส้นโดยวิธีของปัจจัย amplifying คมชัด
( ความเฟ้อปัจจัย ) ( VIF ) , สารสกัดจากค่า VIF เพื่อทดสอบว่ามีการคาบเกี่ยวกันระหว่าง
ตัวแปรอิสระในแต่ละข้อที่ 1 และ 2 ซึ่งถ้าค่าต่ำกว่า VIF ( 5% ) ,
แสดงว่าขาดใด ๆ multicolleniarity ขาดซ้อนระหว่างตัวแปรเพื่อให้มั่นใจว่าได้รับผลกระทบตัวแปรอีกตัวแปร

.
นี้จะแสดงโดยตารางต่อไปนี้ :