Sau khi hiệu chỉnh mô hình dựa trên phân tích Cronbach Alpha và phương pháp phân tích nhân tố EFA. Mô hình nghiên cứu và các giả thuyết nghiên cứu
được tiếp tục kiểm định bằng phương pháp phân tích hồi qui. Phương pháp thực hiện hồi qui được chọn là phương pháp đưa vào một lần (Enter), đây là phương pháp mặc định trong chương trình, với phương pháp này, các biến sẽ được đưa vào mô hình cùng một lúc. Có 2 phương trình hồi qui cần thực hiện:
- Phương trình thứ nhất (hồi qui đa biến bội) phương trình này nhằm xác
định tác động của các Động cơảnh hưởng đến Thỏa mãn như thế nào.
- Phương trình thứ hai (hồi qui đơn biến) phương trình này giúp xác định
ảnh hưởng của Thỏa mãn đến Lòng trung thành.
Trong khi phân tích, ta cần chú ý đến các hệ số quan trọng sau:
Bước đầu tiên cần thực hiện là phải xem xét tương quan tổng thể của tất cả
các biến. Ở mô hình hồi quy đơn, ta chỉ cần xem xét mối quan hệ giữa biến độc lập và biến phụ thuộc, nhưng ở mô hình hồi quy bội, việc xem xét mối tương quan tổng thể của các biến là hoàn toàn cần thiết. Lý do chính của việc xem xét này là do sự có mặt của nhiều biến, chúng gây ảnh hưởng lớn đến mối liên hệ
giữa từng biến độc lập với biến phụ thuộc, không chỉ vậy, các biến độc lập có thể
còn tác động qua lại lẫn nhau. Vấn đề này có thể gây ra hiện tượng đa cộng tuyến, cần phải xem xét thêm trước khi kết luận. Vì vậy, việc xây dựng một ma trận tương quan sẽ giúp ta nhận thấy mối quan hệ và cái nhìn tổng thể giữa tất cả
các biến (Hoàng Trọng, 2008).
Tiếp theo, chúng ta tiến hành xác định hệ số xác định R-Bình phương, là chỉ
số dùng để đánh giá mức độ phù hợp của mô hình nghiên cứu. Hệ số này phản ánh phần biến thiên của biến phụ thuộc được giải thích bởi biến độc lập. Tuy
nhiên trong mô hình có nhiều biến độc lập hệ số xác định điều chỉnh R-Bình phương (Adjusted coefficient of determination) để thay cho R-Bình phương. Bên cạnh đó, giá trị Sig cũng cần phải đặc biệt lưu ý. Khi chỉ số Sig nhỏ, ta có thể kết luận một cách an toàn khi bác bỏ giả thuyết cho rằng tất cả các hệ số hồi quy bằng 0, mô hình hồi quy tuyến tính bội của ta phù hợp với tập dữ liệu và có thể
sử dụng được (Hoàng Trọng, 2008).
Sau đó, tiến hành kiểm định giả thuyết phương sai không đổi (homoskedasticity). Phương pháp kiểm định được sử dụng là kiểm định bằng đồ
thị phương sai. Theo phương pháp này, nếu phần dư được phân tán một cách ngẫu nhiên quanh trục hoành (Y=0), đồng thời phần dư không theo quy luật tăng hoặc giảm của biến quan sát thì được xem là thỏa điều kiện phương sai không
đổi, giả định giả thuyết Homoskedasticity không bị vi phạm. Phương pháp kiểm
định được sử dụng là phương pháp kiểm định qua đồ thị.
Công việc cuối cùng và quan trọng nhất của việc phân tích hồi quy, ta cần xác
định được hệ số Beta chuẩn hóa được dùng để so sánh mức độ tác động của các biến phụ thuộc vào biến độc lập, hệ số Beta chuẩn hóa của biến nào càng cao thì mức độ tác động của biến đó càng mạnh (Nguyễn Đình Thọ, 2011). Tuy nhiên, một lần nữa phải chú ý đến Sig. Trong trường hợp Sig quá cao, dù cho giá trị
Beta chuẩn hóa như thế nào, ta cần phải xem xét biến có ý nghĩa trong mô hình hay không (Hoàng Trọng, 2008).