Để đảm bảo độ tin cậy của mô hình, ta phải thực hiện một loạt các dò tìm sự vi phạm các giả định cần thiết trong hồi quy tuyến tính.
4.4.3.1. Giả định liên hệ tuyến tính và phƣơng sai của sai số không đổi
Phƣơng pháp đƣợc sử dụng là xem xét biểu đồ phân tán Scatterplot với giá trị phần dƣ chuẩn hóa trên trục tung và giá trị dự đoán chuẩn hóa trên trục hoành.
Đối với cả hai mô hình hồi quy, nhìn vào biểu đồ Scatterplot (phụ lục 6) ta thấy phần dƣ phân tán ngẫu nhiên xung quanh đƣờng đi qua tung độ 0. Vậy giả định về liên hệ tuyến tính và phƣơng sai của sai số không đổi không bị vi phạm.
4.4.3.2. Giả định về phân phối chuẩn của phần dƣ
Sử dụng biểu đồ Histogram và đồ thị P-P plot để dò tìm sự vi phạm giả định phân phối chuẩn của phần dƣ.
Biểu đồ Histogram (phụ lục 6) cho thấy phần dƣ có phân phối chuẩn với giá trị trung bình gần bằng 0 (8.27*10-15) và độ lệch chuẩn gần bằng 1 (0.983). Hơn nữa trên đồ thị P-P plot biểu diễn các điểm quan sát của phần dƣ tập trung khá sát với đƣờng kỳ vọng, có nghĩa là dữ liệu phần dƣ có phân phối chuẩn.
4.4.3.3. Kiểm tra hiện tƣợng đa cộng tuyến
Ở phần phân tích tƣơng quan ở trên cho thấy giữa biến phụ thuộc có quan hệ tƣơng quan khá rõ với các biến độc lập nhƣng giữa các biến độc lập cũng có tƣơng quan với nhau. Điều này sẽ tạo ra khả năng đa cộng tuyến của mô hình. Vì vậy cần phải dò tìm hiện tƣợng đa cộng tuyến thông qua hệ số phóng đại phƣơng sai
Bảng 4.3 cho thấy hệ số VIF nằm trong khoảng từ 1.361 đến 2.115. Do đó mô hình sự hài lòng công việc không xảy ra hiện tƣợng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập.
Qua việc kiểm tra các giả định trên cho thấy mô hình hồi quy tuyến tính đƣợc xây dựng không vi phạm các giả định cần thiết trong hồi quy tuyến tính.