Phân tích hồi quy được sử dụng để xác định vai trò quan trọng của từng thành phần thang đo tác động đến biến phụ thuộc trong mô hình, tiến hành phương pháp Enter để thực hiện hồi quy. Khi phân tích hồi quy, để xác định mức ảnh hưởng của từng nhân tố đến biến phụ thuộc cần phải chú ý đến các thông số sau:
1) Hệ số xác định R2 (R square) và R2 hiệu chỉnh (Adjust R square): dùng để đánh giá độ phù hợp của mô hình, hệ số R2
càng cao thì mức độ phù hợp với mô hình hồi quy càng lớn. Hệ số R2 đã được chứng minh là càng tăng khi càng đưa thêm biến độc lập vào mô hình, tuy nhiên điều này cũng chứng minh rằng không phải phương trình càng có nhiều biến s càng phù hợp hơn với dữ liệu, s có trường hợp nghiên cứu đưa những biến không phù hợp vào mô hình (Hoàng Trọng và Chu
Nguyễn Mộng Ngọc, 2008). Chính vì thế, trong nghiên cứu này s sử dụng trị số R2
hiệu chỉnh để đánh giá sự độ phù hợp của mô hình. R2 hiệu chỉnh s không thổi phồng mức độ phù hợp của mô hình.
2) Hệ số Durbin – Watson (d): là đại lượng thống kê có thể dùng để kiểm định tương quan của các sai số kề nhau (Tương quan chuỗi bậc nhất). Giá trị d có giá trị biến thiên trong khoảng từ 0 đến 4. Với mô hình không có hiện tượng tự tương quan thì giá trị d nằm trong khoảng từ 1 đến 3, khi đó cho thấy mô hình hồi quy là phù
3) Nhân tố phóng đại phương sai - VIF (Variance inflation factor): là hệ số dùng để kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến, khi VIF > 10 có nghĩa là có xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập, mô hình nghiên cứu là không phù hợp.
4) Phân tích phương sai ANOVA phải có hệ số Sig < 0.05 nhằm đảm bảo phân tích có ý nghĩa thống kê.
5) Hệ số Beta chưa chuẩn hóa - Unstandardized Coefficients (B) và hệ số Beta đã chuẩn hóa - Standardized Coefficients(Beta): Hệ số Beta chưa chuẩn hóa phản ánh sự thay đổi của giá trị trung bình của biến phụ thuộc khi một đơn vị biến độc lập thay đổi khi loại trừ ảnh hưởng của các biến độc lập khác, đây là kết quả của việc giải phương trình hồi quy mà các biến được giữ nguyên giá trị thô. Hệ số Beta đã chuẩn hóa phản ánh lượng biến thiên của độ lệch chuẩn (standard deviation) của biến phụ thuộc khi một đơn vị độ lệch chuẩn của biến độc lập thay đổi. Sử dụng hệ số Beta đã chuẩn hóa để giải thích được biến độc lập nào có tác động mạnh hơn vào biến phụ thuộc khi phân tích hồi quy đa biến.