Sau khi rút được các nhân tố từ phân tích nhân tố khám phá EFA, dị tìm các vi phạm giả định là cần thiết trong mơ hình hồi quy tuyến tính bội như kiểm tra phần dư chuẩn hóa ei, kiểm tra phương sai sai số không đổi, kiểm tra tương quan giữa các phần dư (kiểm định Durbin – Watson), kiểm tra hệ số phóng đại VIF (VIF = 1/1 - Ri2), cũng như một liên hệ gần nhất của nó là kiểm tra độ chấp nhận (Tolerance = 1 - Ri2, với Ri là hệ số xác định của biến Xi được hồi quy bởi tất cả các biến độc lập khác) được sử dụng để đo lường hiện tượng đa cộng tuyến. Nếu như các giả định khơng bị vi phạm thì mơ hình hồi quy tuyến tính bội được xây dựng. Để đánh giá độ phù hợp của mơ hình hồi quy tuyến tính bội thì chúng ta sẽ xem xét hệ số xác định R2, với R2 có khuynh hướng là ước lượng lạc quan của thước đo sự phù hợp của mơ hình trong trường hợp có nhiều hơn một biến giải thích. Nhưng trong trường hợp này, R2 hiệu chỉnh (Adjusted R Square) từ R2 được sử dụng để phản ảnh sát hơn mức độ phù hợp của mơ hình hồi quy tuyến tính bội, cho biết mơ hình hồi quy được xây dựng đến cỡ nào. Kết quả nghiên cứu từ bảng phân tích hồi quy ANOVA sẽ được đề cập để xem xét các yếu tố ảnh hưởng độ ảnh hưởng và các mức độ ảnh hưởng của các thành phần đến sự hài lòng của khách hàng. Cuối cùng là tiến hành kiểm định một số giả thuyết đặt ra về sự khác biệt trong
chất lượng dịch vụ và sự hài lòng theo các biến phân loại về đặc trưng cá nhân bằng phân tích phương sai ANOVA với mức ý nghĩa α = 0.05.