6. Bố cục của đề tài
2.3.5. Phân tích đánh giá của người học
2.3.5.1. Phân tích thang đo hài lòng
Thực hiện đánh giá độ tin cậy của thang đo cho thấy thang đo có độ tin cậy tốt với tất cả các biến trong thang đo đều có tương quan Biến – Tổng ≥ 0,3 và Cronbach’s Alpha của thang đo = 0,815 ≥ 0,7.
Kết quả phân tích nhân tố khám phá thang đo Hài lòng chỉ có một nhân tố với cả 3 biến quan sát ban đầu (Bảng PL-B-1, trang 91).
2.3.5.2. Đánh giá độ tin cậy của các thành phần
Thực hiện đánh giá độ tin cậy của 5 thành phần: Tin cậy, Hữu hình, Đồng cảm, Đáp ứng, Năng lực qua phân tích Cronbach’s Alpha trên phần mềm SPSS.
Thành phần Tin cậy có biến TC6 có tương quan Biến – Tổng = 0,284 < 0,3 nên loại biến này. Thành phần Tin cậy còn lại 5 biến: TC1, TC2, TC3, TC4, TC5. Thực hiện đánh giá lại độ tin cậy sau khi loại biến TC6, tất cả các biến trong thang đo đều
có tương quan Biến – Tổng ≥ 0,3 và thang đo có hệ số Cronbach’s Alpha = 0,801 ≥ 0,8 cho thấy thang đo đạt độ tin cậy tốt.
Các biến trong các thành phần Hữu hình, Đồng cảm, và Năng lực đều có tương quan Biến – Tổng ≥ 0,3 và Cronbach’s Alpha của thang đo ≥ 0,7 cho thấy các thành phần này đạt độ tin cậy tốt.
Biến DU3 có tương quan Biến – Tổng = 0,205 < 0,3 nên cần phải loại biến này. Sau khi loại bỏ biến DU3, thực hiện đánh giá lại độ tin cậy của thang đo, lúc này tất cả các biến trong thang đo đã có tương quan biến tổng ≥ 0,3 và Cronbach’s Alpha của thang đo = 0,718 ≥ 0,7 cho thấy thang đo sử dụng được.
2.3.5.3. Phân tích nhân tố khám phá thang đo đánh giá của người học
Thực hiện kiểm định KMO & Bartlett’s Test cho thấy tập biến có thể phân tích nhân tố: KMO = 0,901 > 0,5 và Bartlett’s Test có Sig. = 0,000 < 0,005 (Bảng PL-B-2, trang 91).
Thực hiện phân tích nhân tố với phương pháp phân tích Principal Component kết hợp với phép xoay Varimax. Kết quả tại eigenvalue = 1,138 trích được 4 nhân tố với tổng phương sai trích là 58,685% (Bảng PL-B-3, trang 91). Sau khi xoay nhân tố, biến HH5 có hệ số tải nhân tố < 0,5 nên bị loại (Bảng PL-B-4, trang 92). Thang đo đánh giá của người học lúc này gồm 4 nhân tố mới với tổng cộng 20 biến độc lập như sau:
1. Nhân tố 1 (đặt tên là Quan tâm - QT) gồm 6 biến:
DU2 Nhân viên thực hiện nhanh chóng các yêu cầu của sinh viên DC2 Giảng viên thường thể hiện sự quan tâm đến việc học của bạn DC1 Nhà trường rất quan tâm đến điều kiện sống, học tập của bạn DC4 Nhân viên rất thông cảm, ân cần với sinh viên
DU1 Nhân viên luôn sẵn lòng giúp sinh viên
2. Nhân tố 2 (đặt tên là Giảng viên - GV) gồm các biến: NL1 Giảng viên có kiến thức chuyên môn vững chắc NL3 Giảng viên có kỹ năng giảng dạy tốt
NL2 Giảng viên có phương pháp giảng dạy tốt HH4 Tác phong của giảng viên rất chuẩn mực
DU4 Các đề nghị của sinh viên luôn được giảng viên hồi đáp nhanh chóng 3. Nhân tố 3 (đặt tên là Nhà trường - NT) gồm các biến:
TC2 Thông tin cần thiết được chuyển tới sinh viên luôn chính xác TC4 Nhân viên luôn nhận ra chính xác yêu cầu của sinh viên TC3 Thông tin cần thiết được chuyển tới sinh viên luôn kịp thời TC5 Nhân viên giải quyết công việc rất đúng hạn
TC1 Nhà trường thực hiện đúng tất cả các cam kết của mình trước sinh viên 4. Nhân tố 4 (đặt tên là Cơ sở vật chất - VC) gồm các biến:
HH2 Phòng học thực hành có thiết bị hiện đại HH1 Phòng học lý thuyết khang trang
HH3 Phòng thực hành có đủ trang thiết bị cho sinh viên thực hành Mô hình thang đo được xây dựng lại như Sơ đồ 2-3:
Sơ đồ 2-3: Mô hình thang đo đánh giá của người học sau phân tích nhân tố
Quan tâm (QT) DU2, DC2, DC1, DC4, DU1, DC3 Sự hài lòng (HL) Giảng viên (GV) NL1, NL3, NL2, HH4, DU4 Nhà trường (NT) TC2, TC4, TC3, TC5, TC1 Cơ sở Vật chất (VC) HH2, HH1, HH3 HL1 HL3 HL2
Thực hiện phân tích Cronbach’s Alpha trên thang đo mới để đánh giá độ tin cậy, kết quả các biến trong thang đo đều có tương quan biến tổng ≥ 0,3 và Cronbach’s Alpha của thang đo = 0,815 ≥ 0,7 cho thấy thang đo có độ tin cậy sử dụng được.
2.3.5.4. Phương trình hồi quy thang đo đánh giá của người học
Kiểm tra tương quan giữa các cặp biến cho thấy các cặp biến có tương quan chặt chẽ với nhau do đó có thể thực hiện hồi quy (Bảng PL-B-5, trang 92).
Mô hình hồi quy (ước lượng) của thang đo đánh giá của người học:
𝐻𝐿 = 𝑏0+ 𝑏1(𝑄𝑇) + 𝑏2(𝐺𝑉) + 𝑏3(𝑁𝑇) + 𝑏4(𝑉𝐶) (Phương trình 2-1)
Trong đó: HL = Sự hài lòng của Người học; QT = Quan tâm; GV = Giáo viên; NT = Nhà trường; VC = Cơ sở vật chất.
Thực hiện hồi quy cho kết quả như sau (Bảng PL-B-6, trang 93): R2
adjusted = 0,465 cho thấy 4 biến QT, GV, NT, VC giải thích được 46,5% phương sai của sự hài lòng của người học. Sig. = 0,000 cho thấy mô hình phù hợp với tổng thể với độ tin cậy rất cao.
Với hệ số hồi quy (Bảng PL-B-7, trang 93), cả 4 biến đều có VIF < 10 nên khẳng định không có hiện tượng đa cộng tuyến. Ba biến Quan tâm (QT), Giáo viên (GV) và Nhà trường (NT) có Sig. lớn nhất là 0,017 nên chấp nhận được với mức ý nghĩa 0,017 – tức độ tin cậy 98,3%. Biến Cơ sở vật chất (VC) có Sig. = 0,183 là khá lớn (độ tin cậy chỉ đạt 81,7%). Tuy nhiên, theo Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008), điều này chỉ cho thấy với tập dữ liệu mẫu và thang đo hiện tại thì không có bằng chứng nào cho thấy biến VC không liên quan đến sự hài lòng.
Để kiểm tra có nên loại bỏ VC hay không, thực hiện loại bỏ thử VC trong mô hình hồi quy. Kết quả hồi quy khi đã loại VC cho thấy R2
adjusted = 0,464, thấp hơn mô hình có VC (Bảng PL-B-8, trang 93), ngoài ra về mặt nội dung, biến VC (cơ sở vật chất) là biến có ý nghĩa trong thực tế, do đó mô hình hồi quy ban đầu với 4 biến VC, GV, NT và QT vẫn được giữ nguyên (dùng hệ số hồi quy đã chuẩn hóa):
Kiểm tra các giả định cần thiết cho hồi quy tuyến tính
1. Liên hệ tuyến tính giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập:
Đồ thị phân tán của phần dư chuẩn hóa phân tán ngẫu nhiên trong một vùng xung quanh trục tung chứ không theo quy luật do đó giả định tuyến tính được thỏa mãn (Biểu đồ PL-B-1, trang 94).
2. Phương sai không đổi:
Thực hiện kiểm định tương quan hạng Spearman kiểm định giả thuyết H0 là Hệ số tương quan hạng của tổng thể (TT) và biến phụ thuộc (HL) = 0 (tức là Phương sai không đổi). Với mức ý nghĩa = 0,05, kết quả Sig. = 0,91 > 0,05 cho thấy phương sai không đổi (Bảng PL-B-9, trang 95).
3. Tự tương quan:
Đại lượng thống kê Durbin – Watson của mô hình d = 1,836 (Bảng PL-B-6, trang 93). Với số biến độc lập là 4, số quan sát là 475 và mức ý nghĩa = 5%, tra bảng giá trị Durbin – Watson có dL = 1.8685 và dU = 1.83249, như vậy: dU = 1.83249 d = 1,836 4dU. Theo Bảng 2-16: Quy tắc kinh nghiệm kiểm định Durbin – Watson (trang 46), ta xác định không có tự tương quan. 4. Phần dư có phân phối chuẩn:
Qua biểu đồ P-P của phần dư chuẩn hóa (Biểu đồ PL-B-2, trang 95), phần dư chuẩn hóa khá sát với phân phối chuẩn kỳ vọng do đó khẳng định phần dư có phân phối chuẩn.
Như vậy, mô hình hồi quy của thang đo Đánh giá của Người học được chấp nhận (với hệ số hồi quy đã chuẩn hóa) như sau (Phương trình 2-1):
2.3.5.5. Xác định các yếu tố mạnh, yếu
Ước lượng trung bình tổng thể 4 yếu tố ảnh hưởng đến Sự hài lòng của người học (Bảng PL-B-10, trang 95) cho thấy thứ tự trung bình các yếu tố từ thấp đến cao là QT, NT, VC, GV.
Trong yếu tố QT, 2 biến DC1 “Nhà trường rất quan tâm đến điều kiện sống, học tập của bạn” và DU2 “Nhân viên luôn sẵn lòng giúp sinh viên” thấp nhất mặc dù vẫn được đánh giá trên mức trung hòa (Bảng PL-B-11, trang 96).
Trong yếu tố GV, 2 biến NL1 “Giảng viên có kiến thức chuyên môn vững chắc” và NL2 “Giảng viên có phương pháp giảng dạy tốt” cao nhất và đều gần mức “đồng ý” (Bảng PL-B-12, trang 97).
Sự hài lòng của Người học được đánh giá ở mức khá cao (Mean=3,8028)
2.3.5.6. Xác định các sự khác biệt trong đánh giá của người học 1. Khác biệt giữa các nhóm ngành, nghề
Thực hiện kiểm định Levene để kiểm tra điều kiện áp dụng phân tích phương sai, với mức ý nghĩa 5%, thành phần GV và HL thỏa mãn điều kiện áp dụng ANOVA (Bảng PL-B-13, trang 97). Kết quả phân tích ANOVA cho thành phần GV có Sig. = 0,018 và HL có Sig. = 0,002 đều nhỏ hơn = 5% do đó xác định có sự khác biệt và được phân tích sâu bằng thống kê Bonferroni, các thành phần còn lại phân tích bằng thống kê Tamhane’s T2.
Kết quả phân tích sâu như sau:
Thành phần QT (Quan tâm): có khác biệt giữa nghề Lễ tân và 5 nghề còn lại (Quản trị Nhà hàng, Quản trị Khách sạn, Bếp, Hướng dẫn, Quản trị DLNHKS) và đều là khác biệt < 0.
Thành phần GV (Giáo viên): có sự khác biệt (>0) giữa nghề Hướng dẫn và Quản trị DLNHKS.
Thành phần VC (Vật chất): có sự khác biệt (>0) giữa Quản trị Nhà hàng và Lễ tân, Quản trị Nhà hàng và Quản trị DLNHKS.
HL (Hài lòng): có sự khác biệt (>0) giữa Hướng dẫn và Lễ tân, Hướng dẫn và Quản trị DLNHKS.
2. Khác biệt giữa các năm học
Kiểm tra giả thiết áp dụng phân tích ANOVA (Bảng PL-B-14, trang 98): với mức ý nghĩa 5%, thành phần QT và VC thỏa mãn điều kiện áp dụng ANOVA. Kết quả phân tích ANOVA cho thành phần VC có Sig. = 0,422 > mức ý nghĩa = 5% do đó xác định không có khác biệt trong thành phần VC. Thành phần QT có Sig. = 0,000 nhỏ hơn = 5% do đó xác định có sự khác biệt và được phân tích sâu bằng thống kê Bonferroni, các thành phần còn lại phân tích bằng thống kê Tamhane’s T2.
Kết quả phân tích sâu như sau:
Thành phần QT (Quan tâm), GV (Giáo viên), NT (Nhà trường), HL (Hài lòng): có khác biệt >0 giữa năm 1 và năm 2, năm 1 và năm 3.
Thành phần VC (Vật chất): không có sự khác biệt giữa các năm.
3. Khác biệt giữa các sinh viên làm thêm và không làm thêm
Kiểm tra giả thiết áp dụng phân tích ANOVA (Bảng PL-B-15, trang 98): với mức ý nghĩa 5%, thành phần NT, VC và HL thỏa mãn điều kiện áp dụng ANOVA. Kết quả phân tích ANOVA cho cả 3 thành phần đều có Sig. > mức ý nghĩa = 5% do đó xác định không có khác biệt. Thành phần QT có Sig. = 0,000 nhỏ hơn = 5% do đó xác định có sự khác biệt và được phân tích sâu bằng thống kê Bonferroni, các thành phần còn lại phân tích bằng thống kê Tamhane’s T2.
Kết quả phân tích sâu như sau:
Thành phần QT (Quan tâm): có khác biệt >0 giữa không làm thêm và làm thêm đúng nghề đang học.
Thành phần GV (Giáo viên), NT (Nhà trường), VC (Vật chất), HL (Hài lòng) đều không có khác biệt.
4. Khác biệt giữa các hệ đào tạo
Kiểm tra giả thiết áp dụng phân tích ANOVA (Bảng PL-B-16, trang 98): với mức ý nghĩa 5%, các thành phần GV, NT, VC, HL thỏa mãn điều kiện áp dụng ANOVA. Kết quả phân tích ANOVA cho thành phần VC và HL có Sig. > mức ý nghĩa = 5% do đó xác định không có khác biệt. Thành phần GV và NT có Sig. nhỏ hơn = 5% do đó xác định có sự khác biệt và được phân tích sâu bằng thống kê Bonferroni, thành phần QT phân tích bằng thống kê Tamhane’s T2.
Kết quả phân tích sâu như sau:
Thành phần QT (Quan tâm), VC (Cơ sở vật chất) và HL (Hài lòng): không có khác biệt.
Thành phần GV (Giáo viên): có khác biệt <0 giữa Đại học và Trung cấp, Đại học và Cao đẳng.
Thành phần NT (Nhà trường): có khác biệt <0 giữa Đại học và Trung cấp.