Phân tích hệ số tương quan và hồi qui tuyến tính được dùng để kiểm định sự phù họp của mô hình. Mục đích của việc phân tích hồi quy tuyến tính là để kiểm định mối tương quan tuyến tính giữa các biến trong mô hình nghiên cứu: Giữa các biến độc lập với nhau; giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc. Đe kiểm định mô hình hồi quy đảm bảo độ tin cậy và hiệu quả, ta cần thực hiện các kiểm định sau:
- Kiểm định tương quan từng phần của các hệ số hồi quy: - Kiểm định mức độ phù hợp của mô hình:
Sau khi kiêm định các giả thuyêt hôi quy tuyên tính, phân tích hôi quy tuyên tính sẽ giúp kiểm tra độ thích hợp của mô hình, xây dựng mô hình hồi quy, kiếm định các giả thuyết. Trong mô hình hồi quy bội, ta có thêm giả thuyết là các biến độc lập không có tương quan hoàn toàn với nhau. Do vậy, khi ước lượng mô hình hồi quy bội, ta phải kiểm tra giả thuyết này thông qua việc kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyển. Việc bỏ qua hiện tượng đa cộng tuyến sẽ làm các sai số chuẩn thường cao hơn, giá trị thống kê thấp hơn và có thể không có ý nghĩa (Hổ, 2014, tr.209).
Để kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến, ta sử dụng thước đo hệ số phóng đại phương sai (Variance Inflation Factor, VIF) nhằm kiểm định hiện tượng tương quan
giữa các biến độc lập. Thông thường, nếu VIF của một biến độc lập nào đó > 2 thì biến này hầu như không có giá trị giải thích biến phụ thuộc trong mô hình (Hair và
cộng sự, 2006), trong khi theo quan điểm của Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008) thì giá trị VIF > 10, hay theo tác giả Nguyễn Đinh Thọ (2011) cho rằng VIF > 2 mới làm mô hình bị đa cộng tuyến.