Phân tích hồi quy sẽ xác định mối quan hệ giữa biến phụ thuộc với các biến độc lập. Mô hình phân tích hồi quy sẽ mô tả hình thức của mối quan hệ và qua đó giúp ta dự đoán được mức độ của biến phụ thuộc khi biết trước giá trị của các biến độc lập.
Theo Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008), khi chạy hồi quy cần quan tâm đến các thông số sau:
Hệ số Beta: hệ số hồi quy chuẩn hóa cho phép so sánh trực tiếp giữa các hệ số dựa trên mối quan hệ giải thích của chúng với biến phụ thuộc.
Hệ số R2: đánh giá phần biến động của biến phụ thuộc được giải thích bởi các biến dự báo hay biến độc lập. Hệ số này có thể thay đổi từ 0 đến 1.
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 quy phù hợp với tập dữ liệu.
Các phân tích này có được khi đưa dữ liệu vào phần mềm SPSS với các mã hóa sau:
Mô hình hồi qui tuyến tính: được dùng để xem xét mối quan hệ tuyến tính giữa biến phụ thuộc Y và các biến độc lập X1, X2, …, Xn.
Mục tiêu của mô hình hồi quy tuyến tính tổng quát hóa mối liên hệ giữa Y và các biến độc lập X1, X2, …, Xn từ bộ dữ liệu mẫu thu thập được.
Nghiên cứu này sử dụng hồi quy tuyến tính để mô tả hình thức mối liên hệ giữa các yếu tố ảnh hưởng đến chi phí quản lý thi công và qua đó giúp ta dự đoán chi phí khi ta có được các yếu tố đặc trưng ảnh hưởng đến chi phí.
Để mô tả mối liên hệ giữa các yếu tố ảnh hưởng và chi phí thi công ta sử dụng mô hình hồi quy tuyến tính bội có dạng:
Yi = α + β1 X1i + β2 X2i + … βn Xni + ε Với Yi là giá trị chi phí thi công công trình.
X1i, X2i,…, Xni là các yếu tố ảnh hưởng đến chi phí thi công
Với các dữ liệu thu thập được ta sẽ xác định được các giá trị β0, β1, β2, …,βn, ε.