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 (độ tin cậy, tính đáp ứng, sự đồng cảm, năng lực phục vụ, phương tiện hữu hình).
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 (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 cậy 95%). Các kết luận dựa trên hàm hồi quy tuyến tính thu được chỉ có ý nghĩa khi hàm hồi quy đó phù hợp với dữ liệu mẫu và các hệ số hồi quy khác 0 có ý nghĩa, đồng thời các giả định của hàm hồi quy tuyến tính cổ điển về phương sai, tính độc lập của phần dư được đảm bảo. Vì thế, trước khi phân tích kết quả hồi quy ta thực hiện các kiểm định về độ phù hợp của hàm hồi quy, kiểm định ý nghĩa của các hệ số hồi quy và đặc biệt là kiểm định các giả định của hàm hồi quy.
Tiêu chuẩn chấp nhận sự phù hợp của mô hình tương quan hồi quy là: - Kiểm định F phải có giá trị 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) < 10