Phân tích hồi quy được thực hiện nhằm xem xét mức độ ảnh hưởng của các yếu tố đến các yếu tố tác động đến động lực làm việc của nhân viên tại các Ngân hàng TMCP khu vực Tp HCM. Dựa vào kết quả phân tích tương quan, thì có 6 biến độc lập có quan hệ với biến phụ thuộc là: F1, F3, F4, F5, F6, F7.
Sử dụng quy bội nhằm xác định phương pháp Enter: đưa các biến độc lập vào cùng chạy một lúc. Đây là phương pháp mặc định trong chương trình. Mô hình hồi vai trò quan trọng của từng nhân tố trong việc đánh giá mối quan hệ giữa các yếu tố tác động đến động lực làm việc của nhân viên tại các Ngân hàng TMCP khu vực Tp HCM. Để đánh giá độ phù hợp của mô hình, các nhà nghiên cứu sử dụng hệ số xác định R² 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. Tuy 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 (Hoàng Trọng và Mộng Ngọc, 2009).
Do 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. 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 hài lòng của nhân viên càng lớn (Hoàng Trọng và Mộng Ngọc, 2005).