Như đã được trình bày ở chương 3, phương pháp phân tích mô hình hồi quy thông qua phần mềm SPSS được sử dụng để kiểm định mô hình nghiên cứu và giả thiết nghiên cứu. Mô hình nghiên cứu bao gồm 2 biến độc lập và 3 biến phụ thuộc. Mô hình nghiên cứu, được gọi là mô hình hồi quy đa biến, bao gồm 3 phương trình hồi qui bội (MLR), phương trình mô tả sự tác động của 2 biến độc lập định lượng (Thái độ đối với quảng cáo (AA) và Chi tiêu quảng cáo (AS)) vào lần lượt 3 biến phụ thuộc là Nhận biết thương hiệu (AW), Lòng đam mê thương hiệu (BP) và Chất lượng cảm nhận (QL). Phương pháp ước lượng OLS được áp dụng để ước lượng và kiểm định các trọng số hồi quy hay các tham số của mô hình. Phương pháp OLS, phương pháp cực tiểu phần dư (phần sai số trong mẫu) hay bình phương bé nhất, sẽ tìm các trọng số của phương trình hồi quy mô tả mối quan hệ giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc sao cho có sai số nhỏ nhất. Khi đó, phương trình hồi quy sẽ là phương trình biểu diễn tốt nhất mối quan hệđó.
Thêm nữa, vì nghiên cứu này dựa trên cơ sở lý thuyết đã có, và mô hình tác động của các hoạt động marketing vào giá trị thương hiệu cũng đã được nghiên cứu tại Việt Nam. Nghiên cứu này có mục đích là kiểm định lại các giả thiết trong một thị trường cụ thể, thị trường nước giải khát đóng chai, tại ngữ cảnh cụ thể, là thành phố Hồ Chí Minh. Do đó, khi phân tích các mô hình hồi quy bội, phương pháp đồng thời hay còn
được gọi là phương pháp khẳng định (confirmatory) (phương pháp ENTER trong SPSS) được sử dụng.
Khi sử dụng mô hình hồi quy bội để kiểm định giả thuyết nghiên cứu, cần phải xem xét sự phù hợp của mô hình và kiểm tra các giảđịnh của nó.
Kiểm định sự phù hợp của mô hình là đánh giá mức độ phù hợp của mô hình hồi quy và kiểm tra điều kiện về biến (biến phụ thuộc là biến định lượng và biến độc lập có thể là định lượng hoặc định tính), hay nói cách khác, mô hình hồi qui là mô hình
thích hợp nhất để mô tả mối quan hệ giữa các biến. Hệ số phù hợp (hay hệ số xác
định) R2 và R2 hiệu chỉnh đều mô tả phần biến thiên của biến phụ thuộc được giải thích bởi các biến độc lập. Vì R2 sẽ tăng khi đưa thêm biến độc lập vào mô hình nên dùng R2 hiệu chỉnh sẽ an toàn hơn khi đánh giá độ phù hợp của mô hình. R2 hiệu chỉnh càng lớn thể hiện độ phù hợp của mô hình càng cao. Trong mô hình hồi quy bội, hệ số
phù hợp có hiệu chỉnh được sử dụng để kiểm tra mức độ phù hợp của mô hình có nhiều biến độc lập.
Để kiểm tra độ tin cậy của mô hình hồi quy, thì cần phải kiểm tra các giả định của nó bao gồm kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến (VIF), kiểm tra mối quan hệ tuyến tính của các biến độc lập và biến phụ thuộc và kiểm tra hiện tượng phương sai thay đổi (Nguyễn Đình Thọ, 2011).