Bước đầu tiên khi tiến hành phân tích hồi quy đa biến là xem xét mối tương quan tuyến tính giữa tất cả các biến. Ở mô hình hồi quy đa biến cần xem xét tổng quát mối
quan hệ giữa từng biến độc lập với biến phụ thuộc và giữa các biến độc lập với nhau. Vì mục đích này, tác giả xây dựng ma trận tương quan Pearson giữa tất cả các biến. Ở ma trận tương quan Pearson, giá trị Sig < 0.05 cho thấy giữa cặp biến đó có mối liên hệ tương quan tuyến tính. Ngược lại, giá trị Sig > 0.05 cho thấy không có mối liên hệ tương quan tuyến tính. Ngoài ra, tác giả còn dựa vào giá trị r tương quan để nhận xét tổng quát độ mạnh, yếu của mối liên hệ tương quan tuyến tính. Nếu giá trị r càng tiến dần về 1 hoặc -1 cho thấy mối liên hệ càng mạnh, nếu giá trị r càng tiến dần
về 0 cho thấy mối liên hệ càng yếu. Sau đó phân tích hồi quy đa biến.
R2 là một ước lượng lạc quan của thước đo sự phù hợp của mô hình đối với dữ liệu trong trường hợp có hơn một biến độc lập trong mô hình. Hệ số xác định R2 đã được chứng minh là hàm không giảm theo số biến độc lập được đưa vào mô hình, nghĩa là càng đưa thêm biến độc lập vào mô hình thì R2 càng tăng. Tuy nhiên điều này cũng được chứng minh rằng không phải phương trình càng nhiều biến sẽ càng phù hợp hơn
với dữ liệu. Trong trường hợp này, tác giả sử dụng R2 hiệu chỉnh để phản ánh tốt hơn mức độ phù hợp của mô hình hồi quy đa biến.
Kiểm định F là một phép kiểm định giả thuyết về độ phù hợp của mô hình hồi quy tuyến tính tổng thể. Nếu giá trị Sig của kiểm định F <0.05 cho thấy mô hình phù hợp.
Ngược lại, nếu giá trị Sig >0.05, mô hình không phù hợp với dữ liệu.
Kiểm định t trong phân tích hồi quy mang mục đích là kiểm định ý nghĩa của hệ số hồi quy. Với một biến độc lập bất kỳ, nếu giá trị Sig của kiểm định t <0.05 cho thấy biến độc lập đó tác động lên biến phụ thuộc. Và ngược lại, biến độc lập đó không có sự tác động lên biến phụ thuộc “Sự hài lòng của KHCN”.
Ý nghĩa của hệ số hồi quy chưa chuẩn hóa (B) được diễn giải là khi một biến độc lập bất kỳ tăng 1 đơn vị trong khi các biến còn lại không có sự thay đổi thì biến phụ thuộc
tăng B đơn vị. Tác giả sử dụng trị tuyệt đối hệ số hồi quy đã chuẩn hóa để xác định mức độ tác động của biến độc lập lên biến phụ thuộc mà không sử dụng hệ số chưa chuẩn hóa. Bởi vì hệ số hồi quy chưa chuẩn hóa còn tồn tại độ lệch chuẩn giữa các biến trong mô hình.