a. Kiểm định đa cộng tuyến: Đa cộng tuyến là trạng thái trong đó các biến độc lập có tương quan chặt chẽ với nhau. Vấn đề của hiện tượng đa cộng tuyến là chúng cung cấp cho mô hình những thông tin rất giống nhau, và rất khó tách rời ảnh hưởng của từng biến một đến biến phụ thuộc. Hiệu ứng khác của sự tương quan khá chặt chẽ giữa các biến độc lập là nó làm tăng độ lệch chuẩn của các hệ số hồi quy và làm giảm giá trị thống kê t của kiểm định ý nghĩa của chúng nên các hệ số có khuynh hướng kém ý nghĩa hơn khi không có đa cộng tuyến trong khi hệ số xác định R2
cao. Trong quá tình phân tích hồi quy bội, đa cộng tuyến được SPSS chuẩn đoán bằng tiêu chí Collinearity diagnostics (chuẩn đoán hiện tượng đa cộng tuyến) với hệ số phóng đại phương sai VIF (Variance inflation factor) của các biến độc lập trong mô hình. Nếu VIF đều nhỏ hơn 10 tức là mô hình không có đa cộng tuyến.
b. Kiểm định tự tương quan: Tự tương quan được hiểu là sự tự tương quan giữa các thành phần của dãy số thời gian hoặc không gian. Tuy nhiên trong thực tế có thể xảy ra hiện tượng mà thành phần nhiễu của các biến có thể phụ thuộc lẫn nhau. Hậu quả của tự tương quan có thể kể đến nhờ là ước lượng bình quân bé nhất không phải là ước lượng hiệu quả, phương sai ước lượng được của các ước lượng bình phương bé nhất thường là chệch, kiểm định t và f không đáng tin cậy, giá trị ước lượng R2 có thể không tin cậy khi dùng để thay thế cho giá trị thật của R2, phương sai và độ lệch chuẩn của giá trị dự đoán đã tính đƣợc không hiệu quả. Nếu các giả định không bị vi phạm, mô hình hồi quy tuyến tính bội được ước lượng. Và hệ số R2 đã được điều chỉnh cho biết mô hình hồi quy được ước lượng phù hợp đến mức nào.
c. Kiểm định giả thuyết về độ phù hợp của mô hình: Xây dựng xong mô hình hồi quy, vấn đề quan tâm đầu tiên là phải xem xét độ phù hợp của mô hình đối với tập dữ liệu qua giá trị R2. Để kiểm định độ phù hợp của mô hình hồi quy tổng thể ta đặt giả thuyết hệ số R2 = 0. Đại lượng được sử dụng cho kiểm định này. Nếu xác suất F nhỏ thì giả thiết R2 = 0 bị bác bỏ.
d. Kiểm định giả thiết về ý nghĩa của hệ số hồi quy: Đây là kiểm định đối với các hệ số B. Giả thuyết dùng để kiểm định giả thiết này là: Bi = 0. Ta kỳ vọng giả thuyết này sẽ bị bác bỏ vì nếu Bi = 0 nghĩa là mối quan hệ tƣơng quan ta nhận thấy ở mẫu chỉ xảy ra ngẫu nhiên chứ không phải do bản chất. Trị thống kê dụng để kiểm định giả thuyết là t, phân phối của đại lượng thống kê này là Student với N-2 bậc tự do. Sau đó ta tiến hành phân tích hồi quy.