“Phân tích h i quy sồ ẽ xác định m i quan h gi a bi n phố ệ ữ ế ụ thuộc và các bi n ế độc lập. Mô hình phân tích hồi quy sẽ mô tả hình thức của mối liên hệ và qua đó giúp dự đoán được mức độ ủ c a bi n ph thu c khi biế ụ ộ ết trước giá tr c a biị ủ ến độc lập. Phương pháp phân tích được chọn lựa là phương pháp chọn từng bước Stepwise (từng bước) hoặc phương pháp Enter (đưa vào một lượt), đây là 2 phương pháp được sử dụng rộng rãi nhất. Giả định: Biến phụ thuộc là mức độ hài lòng về chất lượng dịch vụ giao dịch. Biến độc lập bao gồm: Độ tin cậy, tính đáp ứng, sự đồng cảm, năng lực phục vụ và phương tiện hữu hình. Mức ý nghĩa được xác lập cho các kiểm định và phân tích là 5% (độ tin c y 95%). Các k t lu n d a trên hàm ậ ế ậ ự hồi quy tuyến tính thu được chỉ có ý nghĩa khi hàm hồi quy đó phù hợp với dữliệu mẫu và các h s hệ ố ồi quy khác 0 có ý nghĩa, đồng thời các giả định c a hàm h i quy ủ ồ tuyến tính cổ điển về phương sai, tính độ ậc l p c a phủ ần dư… được đảm b o. Vì thả ế, trước khi phân tích kết quả hồi quy ta thực hiện các kiểm định về phù h p của độ ợ hàm h i quy, kiồ ểm định ý nghĩa của các h s hệ ố ồi quy và đặc bi t là kiệ ểm định các giả định c a hàm h i quy. Mô hình h i quy bủ ồ ồ ội mở r ng mô hình h i quy tuy n tính ộ ồ ế hai bi n b ng cách thêm vào m t s biế ằ ộ ố ến độ ập để ảc l gi i thích tốt hơn cho biến ph ụ thuộc.
Tiêu chu n ch p nh n s phù h p cẩ ấ ậ ự ợ ủa mô hình tương quan hồi quy là: - Kiểm định F phải có giá tr ị sigα< 0.05 - Tiêu chuẩn chấp nhận các biến có giá trịTolerance> 0,0001 - Đại lượng chuẩn đoán hiện tượng đa cộng tuy t v i h s ế ớ ệ ố phóng đại phương sai VIF (Variance Inflation Factor) <2.