Sau khi xây dựng được mô hình hồi quy bằng phương pháp tổng bình phương nhỏ nhất. Để đảm bảo mô sự tin cậy của mô hình xây dựng, tác giả tiến hành kiểm định sự thỏa mãn của các giả thuyết của phương pháp OLS. Bao gồm:
• Hiện tượng liên hệ tuyến tính giữa các biến độc lập: Tác giả sử dụng đồ thị scatterplot để kiểm tra giả thuyết liên hệ tuyến tính giữa các biến độc lập trong mô hình
• Hiện tượng phương sai phần dư thay đổi: Tác giả sử dụng tương quan hạng Spearman để kiểm định giả thuyết phương sai phần dư thay đổi
• Kiểm định tính phân phối chuẩn của phần dư: Tác giả sử dụng đồ thị Histogram và P- Plot để xem xét giả thuyết phân phối chuẩn của phần dư
• Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến trong mô hình:Đa cộng tuyến là một hiện tượng trong đó các biến độc lập có tương quan chặt chẽ với nhau. Vấn đề của hiện tượng đa cộng tuyến là chúng cung cấp cho mô hình những thông tin giống nhau và rất khó tách ảnh hưởng của từng biến một. Đối với hiện tượng đa cộng tuyến, độ sai lệch cho phép (tolerance) hoặc hệ số phóng đại phương sai VIF (variance inflation factor) được sử dụng. Theo Hoàng Trọng & Mộng Ngọc (2008), khi VIF nhỏ hơn hoặc bằng 10 nghĩa là các biến độc lập không có tương quan tuyến tính với nhau.
• Kiểm định hiện tượng phương sai sai số thay đổi:Phương sai thay đổi là hiện tượng phương sai của các số hạng này không giống nhau. Khi phương sai của các sai số thay đổi thì các ước lượng của các hệ số hồi quy không hiệu quả, các kiểm định t và F không còn đáng tin cậy. Nếu độ lớn của phần dư chuẩn hóa tăng hoặc giảm theo giá trị dự đoán thì có khả năng giả thuyết phương sai không đổi bị vi phạm.
• Kiểm định hiện tượng tự tương quan :Đây là một dạng vi phạm các giả thuyết cơ bản số hạng nhiễu, hệ quả khi bỏ qua sự tự tương quan là các dự báo và ước lượng vẫn không thiên lệch và nhất quán nhưng không hiệu quả. Trong trường hợp đó, kiểm định Durbin-Watson là kiểm định phổ biến nhất cho tương quan chuỗi bậc nhất.
Sau khi kiểm tra kết quả cho thấy các giả thuyết không bị vi phạm thì có thể kết luận ước lượng các hệ số hồi quy là không thiên lệch, nhất quán và hiệu quả. Các kết luận rút ra từ phân tích hồi quy là đáng tin cậy.