Kiểm định độ phù hợp của mô hình
Trong tài liệu này, tác giả sử dụng kiểm định ANOVA để kiểm tra tính phù hợp của mô hình với tập dữ liệu gốc. Nếu mức ý nghĩa của kiểm định <0.05 thì ta có thể kết luận mô hình hồi qui phù hợp với tập dữ liệu.
Kiểm định phương sai sai số thay đổi
Kiểm tra giả định này bằng cách vẽ đồ thị phân tán giữa các phần dư và giá trị dự đoán mà mô hình hồi qui tuyến tính cho ra. Nếu giả định phương sai bằng nhau được thỏa mãn, thì các giá trị sẽ phân tán ngẫu nhiên quanh trục 0 trong một phạm vi không đổi. Như vậy mô hình hồi qui phù hợp.
Đo lường đa cộng tuyến
Đa cộng tuyến là trạng thái trong đó các biến độc lập có tương quan chặt chẽ với nhau và nó cung cấp cho mô hình những thông tin rất giống nhau và khó tách ảnh hưởng của từng biến một. Đa cộng tuyến khiến cho việc diễn dịch kết quả có thể sai lầm vì nó làm đổi dấu kì vọng của các hệ số đi theo các biến độc lập, vì vậy chúng ta phải kiểm tra độ tương quan giữa các biến này để đảm bảo không xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến.
Giá trị đa cộng tuyến cao có thể làm cho kết quả không chính xác, do đó cần thiết phải có điều kiện về đa cộng tuyến. Theo Hair và ctg(1995) để kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến chúng ta sử dụng hệ số VIF(hệ số phóng đại phương sai). Nếu VIF lớn hơn 10 thì hiện tượng đa cộng tuyến nghiêm trọng đang tồn tại. Theo kinh nghiệm, hệ số VIF nên nhỏ hơn 5 là tốt nhất để hạn chế về sự đa cộng tuyến, tuy nhiên nếu nhỏ hơn 10 thì vẫn có thể chấp nhận với ảnh hưởng rất nhỏ (Hoàng Trọng và Mộng Ngọc, 2009).
Kiểm định phần dư
Sau khi thực hiện kiểm định mô hình hồi qui, chúng ta cần kiểm định phân dư chuẩn hoá của mô hình để bảo đảm phần dư chuẩn hoá có dạng phân phối chuẩn Cách kiểm định có thể sử dụng là vẽ đường cong chuẩn hoá của phân bổ phần dư này. Nếu chúng ta thấy trên đồ thị đường cong chuẩn hoá có dạng hình chuông như phân phối chuẩn với giá trị Mean xấp xỉ 0 và giá trị độ lệch chuẩn xấp xỉ 1 thì xem như phần dư có phân phối gần chuẩn.
Một cách khác để kiểm định sự chuẩn hoá của phần dư là vẽ và đồ thị P-P plots để so sánh với phân phối chuẩn. Đồ thị này thể hiện những giá trị tích luỹ của các điểm phân vị của phân phối của biến phần dư theo tích luỹ phân vị của phân phối chuẩn. Nếu trên đồ thị p-p plots các điểm này không nằm quá xa đường thẳng của phân phối chuẩn thì có thể xem như phần dư có phân phối gần chuẩn.