- Phân tích hồi quy để kiểm định mức độ phù hợp của mô hình: Đánh giá mức độ phù hợp của mô hình bằng các hệ số F và R2 hiệu chỉnh. Nếu giá trị Sig. của kiểm định F < 0.05 thì mô hình ước lượng là phù hợp. Trong khi đó, giá trị R2 hiệu chỉnh càng gần 1 chứng tỏ mô hình thích hợp, ngược lại càng gần 0 thì mô hình kém phù hợp với tập dữ liệu.
- Kiểm định phân phối chuẩn của phần dư: Giá trị trung bình bằng 0, phương sai của phần dư gần 1: Căn cứ vào biểu đồ Histogram, nếu giá trị trung bình Mean gần bằng 0, độ lệch chuẩn hay phương sai của phần dư gần bằng 1, đường cong phân phối có dạng hình chuông đối xứng với tần số cao nhất nằm ngay giữa và các tần số thấp dần nằm ở 2 bên chứng tỏ phần dư tuân theo luật phân phối chuẩn.
- Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến: Để nhận biết hiện tượng đa cộng tuyến, người ta dựa vào hệ số phóng đại phương sai VIF (Variance inflation factor) để xác định mối tương quan giữa các biến độc lập và sức mạnh của mối tương quan đó. Giá trị VIF bắt đầu từ 1 và không có giới hạn trên. Giá trị VIF trong khoảng từ 1-2 chỉ ra rằng không có mối tương quan giữa biến độc lập này và bất kỳ biến nào khác. VIF giữa 2 và 5 cho thấy rằng có một mối tương quan vừa phải, nhưng nó không đủ nghiêm trọng để người nghiên cứu phải tìm biện pháp khắc phục. VIF lớn hơn 5 đại diện cho mối tương quan cao, hệ số được ước tính kém và các giá trị p - values là đáng nghi ngờ. VIF > 10 thì chắc chắn có đa cộng tuyến (theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005). Trong nghiên cứu này, tác giả sử dụng giá trị phóng đại phương sai VIF < 5: mô hình không bị hiện tượng đa cộng tuyến.
- Kiểm định hiện tượng tự tương quan: Giá trị đại lượng thống kê Durbin - Watson (DW) có chức năng kiểm tra hiện tượng tự tương quan chuỗi bậc nhất. Giá trị của DW biến thiên trong khoảng từ 0 đến 4. Nếu tương quan của các sai số kề nhau không xảy ra thì giá trị sẽ gần bằng 2. Nếu giá trị gần về 4 tức là các phần sai số có tương quan nghịch, gần về 0 thì các phần sai số có tương quan thuận. Trong trường hợp DW < 1 và DW > 3 thì khả năng rất cao xảy ra hiện tượng tự tương
quan chuỗi bậc nhất. Giá trị DW thuộc (1; 3) thì mô hình không bị hiện tượng tự tương quan.
- Kiểm định phương sai sai số thay đổi: Dựa vào đồ thị phân tán của phần dư Scatterplot, nếu phần dư phân tán đồng đều trên và dưới trục tung độ 0, không theo xu hướng nào (tăng hoặc giảm), ta nói phương sai phần dư không thay đổi.
- Kiểm định giả thuyết nghiên cứu: Giá trị Sig. của kiểm định t được sử dụng để kiểm định ý nghĩa của hệ số hồi quy. Nếu Sig. của các hệ số ước lượng < 0.05 thì biến độc lập ảnh hưởng đến biến phụ thuộc.