Phân tích hồi quy

Một phần của tài liệu Tiểu luận: Sự hài lòng của sinh viên về đặc trưng giao tiếp của giáo vụ khoa trường Đại học Công nghiệp Thành phố Hồ Chí Minh pptx (Trang 30 - 34)

4.7.1 Lý thuyết

- Phân tích hồi quy sẽ xác định mối quan hệ giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập.

- Mô hình phân tích hồi quy sẽ mô tả hình thức của mối liên hệ và qua đó giúp dự đoán được mức độ của biến phụ thuộc khi biết trước giá trị của biến độc lập. - Phương pháp phân tích được chọn là phương pháp chọn từng bước Stepwise. - Tiêu chuẩn để chấp nhận sự phù hợp của mô hình tương quan hồi quy là:

 Giá trị F phải có sig 0.05

 Tiêu chuẩn chấp nhận các biến có giá trị Tolerance > 0.0001

4.7.2 Phương trình hồi quy

- Phương trình hồi quy:

0 1 1 2 2 3 3

Y    Z   Z   Z

Trong đó:

Y: Sự hài lòng của sinh viên đối với đặc trưng giao tiếp của giáo vụ khoa Z1: Thái độ giao tiếp

Z2: Nghi thức lời nói Z3: Cách thức giao tiếp - Tạo các biến Z1, Z2, Z3:

4.7.3 Kết quả phân tích và đánh giá

Kết quả phân tích như sau:

Bảng 22: Tương quan giữa các biến

- Ta thấy biến Y có tương quan thuận với các biến Xi (i = 1 → 3) vì các hệ số tương quan đều tiến tới +1 (R → +1). Trong đó, biến tương quan mạnh nhất với biến Y là biến Z1 (R = 0.699), tương quan yếu nhất với biến Y là biến Z3 (R = 0.614).

- Mức ý nghĩa kiểm định mối tương quan của các biến đều có sig 0.05, do vậy, chúng có ý nghĩa về mặt thống kê.

- Hệ số tương quan R đã được chứng minh là hàm không giảm theo số biến độc lập được đưa vào mô hình (3 biến).

- 2

R0.599thể hiện thực tế của mô hình là không cao. - 2

R điều chỉnh từ 2

R được sử dụng để phản ánh sát hơn mức độ phù hợp của mô hình hồi quy đa biến (0.593) vì nó không phụ thuộc vào độ lệch phóng đại của 2

R .

- Như vậy, với 2

R điều chỉnh là 0.593 cho thấy sự tương thích của mô hình với biến quan sát ở mức tương đối và biến phụ thuộc “Sự hài lòng của sinh viên” không hoàn toàn được giải thích bởi 3 biến độc lập trong mô hình.

Bảng 23: Kiểm định ANOVA

Từ bảng ANOVA trên, ta thấy được thống kê F có giá trị sig rất nhỏ (đều là 0.000). Vậy mô hình sử dụng là phù hợp.

Bảng 24: Hệ số hồi quy

- Các biến đều đạt được tiêu chuẩn chấp nhận (Tolerance > 0.0001) - Phương trình hồi quy:

1 2 3

Y 0.3740.434Z0.316Z0.283Z

Hay: Mức độ hài lòng của sinh viên = - 0.374 + 0.434*Thái độ giao tiếp của giáo vụ khoa + 0.316*Nghi thức lời nói của giáo vụ khoa + 0.283*Cách thức giao tiếp của giáo vụ khoa.

Theo phương trình hồi quy, ta thấy được Sự hài lòng của sinh viên về đặc trưng giao tiếp của giáo vụ khoa có quan hệ tuyến tính với các nhân tố:

 Mạnh nhất là Z1 – Thái độ giao tiếp của giáo vụ khoa

 Thứ hai là Z2 – Nghi thức lời nói của giáo vụ khoa

 Cuối cùng là Z3 – Cách thức giao tiếp của giáo vụ khoa

Các hệ số hồi quy   1, 2, 3 đều lớn hơn 0 cho thấy các biến độc lập tác động thuận chiều với “Sự hài lòng của sinh viên”. Như vậy, giáo vụ nên nỗ lực cải tiến những nhân tố này để nâng cao sự hài lòng của sinh viên.

Một phần của tài liệu Tiểu luận: Sự hài lòng của sinh viên về đặc trưng giao tiếp của giáo vụ khoa trường Đại học Công nghiệp Thành phố Hồ Chí Minh pptx (Trang 30 - 34)

Tải bản đầy đủ (PDF)

(40 trang)