Khi đảm bảo độ tin cậy về thang đo, phân tích hồi quy sử dụng để kiểm định giả thuyết có hay không sự ảnh hưởng của các yếu tố công việc đến sự hài lòng đối với công việc của nhân viên tại bệnh viện. Nguyên tắc xây dựng mô hình hồi quy
- Xem xét ma trận hệ số tương quan (Pearson Correlation) kiểm định Pearson giữa các biến yếu tố Fj có ý nghĩa Sig. ≤ 0.05 và hệ số tương quan chặt chẽ thì các biến yếu tố Fj có dấu hiệu đa cộng tuyến. Xác định biến yếu tố Fj tác động đồng biến hay nghịch biến đến biến phụ thuộc.
- Các thủ tục chọn biến độc lập. Phương pháp Enter được sử dụng để phân tích hồi quy bằng cách tất cả các biến độc lập được đưa vào một lần, đưa ra các thông số thống kê liên quan đến các biến. Nếu biến nào thỏa điều kiện kiểm định ý nghĩa hệ số hồi quy (Sig. ≤ 0.05) thì nên giữ lại trong mô hình hồi quy, còn biến nào không thỏa điều kiện kiểm định thì nên loại ra.
- Đánh giá mức độ phù hợp của mô hình hồi quy. Hệ số xác định (R Square) là hệ số càng tăng khi số biến độc lập đưa thêm vào mô hình. Tuy nhiên, cần xem xét mức độ phản ánh sát hơn thì nên sử dụng hệ số điều chỉnh vì nó không nhất thiết tăng lên khi số biến độc lập được đưa thêm vào mô hình.
- Kiểm định sự vi phạm các giả định trong mô hình hồi quy · Không có hiện tượng đa công tuyến thông quả hệ số VIF · Phương sai của phần dư không đổi (đồ thị phân tán Scatterplot)
· Các phần dư có phân phối chuẩn (Biểu đồ tần suất Histogram và P-P plot) · Không có hiện tượng tương quan giữa các phần dư (Durbin-Watson).