Kiểm định đa cộng tuyến: kết quả cho thấy hệ số VIF lớn nhất đạt 2.061<10 (Phụ lục F – Phân tích tƣơng quan, hồi qui) tức là quay quanh giá trị trung bình của phần dƣ trong một phạm vi không đổi. Điều này có nghĩa là phƣơng sai của phần dƣ không đổi và tồn tại quan hệ tuyến tính giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập.
Kiểm tra sự phù hợp các giả định phƣơng sai của phần dƣ không đổi và quan hệ tuyến tính: nghiên cứu sử dụng đồ thị phân tán Scatterplot của phần dƣ đã đƣợc chuẩn hóa (standardized residual) và giá trị dự toán đã đƣợc chuẩn hóa (standardized predicted value). Quan sát đồ thị, ta thấy các phần dƣ phân tán ngẫu nhiên quanh trục 0 (Phụ lục F – Phân tích tƣơng quan, hồi qui) tức là quay quanh giá trị trung bình của phần dƣ trong một phạm vi không đổi. Điều này có nghĩa là phƣơng sai của phần dƣ không đổi và tồn tại quan hệ tuyến tính giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập. Thể hiện qua hình 4.2:
Hình 4.2: Đồ thị phân tán của phần dƣ
Để kiểm tra tính phân phối chuẩn của phần dƣ ta sử dụng đồ thị Histogram (xem hình 4.3)và đồ thị P-plot (xem hình 4.4)
Hình 4.4: Đồ thi P-plot của phần dƣ
Từ đồ thị Histogram ta nhận thấy phân phối của các phần dƣ chuẩn hóa tuân theo quy luật chuẩn, đƣờng phân bố là một hình chuông đều, giá trị trung bình xấp xỉ giá trị 0, độ lệch chuẩn xấp xỉ giá trị 1. Đồ thị P-plot cho thấy các giá trị quan sát khá gần đƣờng kỳ vọng. Nhƣ vậy có thể chấp nhận giả thuyết phân phối của phần dƣ là phân phối xấp xỉ chuẩn, không có hiện tƣợng vi phạm về giả thuyết phần dƣ phân phối chuẩn.
Tóm lại, các mô hình hồi qui phù hợp với tập dữ liệu, phù hợp với tổng thể, các hệ số hồi có ý nghĩa thống kê, không có hiện tƣợng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập, không vi phạm giả định tuyến tính, giả định của phần dƣ nhƣ phƣơng sai không đổi, phân phối chuẩn.