Để đánh giá mức độ tác động của các nhân tố chất lượng cảm nhận: yếu tố sức khỏe, màu sắc, mùi, vị, độ trong của nước trà đối với xu hướng lựa chọn của khách hàng ta tiến hành kiểm định các giả thuyết nghiên cứu bằng phương pháp phân tích
hồi quy. Phương pháp thực hiện hồi quy là phương pháp đưa vào lần lượt (Enter), đây là phương pháp mặc định trong chương trình. Tiến hành kiểm định hồi quy đa biến nhằm xác định vai trò quan trọng của từng nhân tố trong việc đánh giá mối quan hệ giữa xu hướng chọn lựa của khách hàng đối với chất lượng cảm nhận (sức khỏe, màu sắc, mùi, vị, độ tro ng ).
Để đánh giá độ phù hợp của mô hình, các nhà nghiên cứu sử dụng hệ số xác định R² (R-quare) để đánh giá mức độ phù hợp của mô hình nghiên cứu, hệ số xác định R² được chứng minh là hàm không giảm theo số biến độc lập được đưa vào mô hình. T uy nhiên không phải phương trình càng có nhiều biến sẽ càng phù hợp hơn với dữ liệu, R² có khuynh hướng là một yếu tố lạc quan của thước đo sự phù hợp của mô hình đối với dữ liệu trong trường hợp có 1 biến giải thích trong mô hình. Như vậy, trong hồi quy tuyến tính bội thường dùng hệ số R-quare điều chỉnh để đánh giá độ phù hợp của mô hình vì nó không thổi phồng mức độ phù hợp của mô hình. Bên cạnh đó, cần kiểm tra hiện tượng t ự tương quan bằng hệ số Durbin – Watson (1< Durbin-Watson < 3 ) và không có hiện tượng đa cộng tuyến bằng hệ số phóng đại phương sai VIF (VIF < 2.5). Hệ số Beta chuẩn hoá được dùng để đánh giá mức độ quan trọng của từng nhân tố, hệ số Beta chuẩn hoá của biến nào càng cao thì mức độ tác động của biến đó vào sự thỏa mãn khách hàng càng lớn (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005).