Để mô hình hồi quy đảm bảo khả năng tin cậy, cần phải thực hiện 5 bước kiểm định như sau (PGS.TS Đinh Phi Hổ - Phương pháp nghiên cứu kinh tế và viết luận văn thạc sỹ - NXB Kinh tế Thành Phố Hồ Chí Minh năm 2017):
1) Kiểm định tương quan từng phần của của hệ số hồi quy. Mục tiêu của kiểm định này là xem xét biến độc lập tương quan có ý nghĩa với biến phụ thuộc hay không. Khi mức ý nghĩa của hệ số hồi quy có độ tin cậy ít nhất 95% (Sig. ≤ 0,05), tương quan giữa biến độc lập và biến phụ thuộc có ý nghĩa thống kê.
2) Kiểm định mức độ phù hợp của mô hình, sử dụng phân tích phương sai ANOVA. Mục tiêu của kiểm định này là xác định xem có mối quan hệ tuyến tính giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc hay không. Mô hình được xem là phù hợp nếu tất có ít nhất một hệ số hồi quy khác không và ngược lại, mô hình được xem là không phù hợp nếu tất cả các hệ số hồi quy đều bằng 0.
3) Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến (Multicollinearity). Là hiện tượng các biến độc lập có quan hệ gần như tuyến tính. Để kiểm tra hiện tượng này, ta sử dụng thước đo độ phóng đại phương sai (Varian Inflation Factor, VIF). VIF ≤ 10 để không có hiện tượng đa cộng tuyến.
4) Kiểm định hiện tượng tự tương quan (Autocorrelation). Khi có hiện tượng tự tương quan thì các phần dư số chuẩn ước lượng sẽ khác các phần dư thực và do đó ước lượng sẽ không chính xác. Điều này làm cho các trị số thống kê t và F được ước lượng không đúng, làm cho các kiểm định t và F không còn tin cậy nữa. Do vậy, cần kiểm định hiện tượng tự tương quan, sử dụng trị số thống kê Durbin-Watson để kiểm định.
5) Kiểm định phương sai của phần dư thay đổi (heteroscedasticity). Sử dụng kiểm định Spearman.