Phân tích hồi quy sẽ xác định mối quan hệ giữa biến phụ thuộc (hài lòng với chất lượng dịch vụ ngân hàng) và các biến độc lập (phong cách phục vụ, tính cạnh tranh về giá, sự tín nhiệm, danh mục dịch vụ, hình ảnh doanh nghiệp, sự thuận tiện). Mô hình phân tích hồi quy sẽ mô tả hình thức của mối liên hệ và qua đó giúp dự đoán được mức độ của biến phụ thuộc khi biết trước giá trị của biến độc lập.
Phương pháp phân tích được chọn lựa là phương pháp chọn từng bước Stepwise hoặc phương pháp Enter, đây là 2 phương pháp được sử dụng rộng rãi nhất.
Trong kinh doanh, phân tích nhân tố có thể được ứng dụng trong nhiều trường hợp: Phân tích hồi quy tuyến tính bội sẽ giúp chúng ta có thể dò tìm các vi phạm giả định cần thiết như giả định liên hệ tuyến tính, giả định phương sai của sai số không đổi, giả định về phân phối chuẩn của phần dư, giả định về tính độc lập của sai số và giả định không có mối tương quan giữa các biến độc lập được thực hiện (hiện tượng đa cộng tuyến). Nếu các giả định không bị vi phạm, mô hình hồi quy tuyến tính bội được xây dựng. Từ đó đánh giá và kiểm định được độ phù hợp của mô hình cũng như biết được cường độ ảnh hưởng của các biến độc lập lên biến phụ thuộc, tức xác định được tầm quan trọng của các biến trong mô hình, và lựa chọn biến cho mô hình.
Tiêu chuẩn để chấp nhận sự phù hợp của mô hình tương quan hồi quy là:
- Giá trị F phải có sigα < 0.05
- Tiêu chuẩn chấp nhận các biến có giá trị Tolerance > 0.0001
- Đại lượng chuẩn đoán hiện tượng đa cộng tuyến với hệ số phóng đại phương sai VIF (Variance Inflation Factor) < 2