Phân tích hồi quy sẽ xác định mối quan hệ nhân quả giữa biến phụ thuộc (Sự hài lòng) và các biến độc lập (Đội ngũ giảng viên, Chương trìnhđào tạo, Công tác quản lý đào tạo, Văn hóa nhà trường, Hìnhảnh nhà trường). 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 lựa là phương pháp Enter. Kết quả phân tích như sau:
Đánh giá mức độ phù hợp của mô hình
Trong phân tích này, để đánh giá sự phù hợp của mô hình, người ta dùng hệ số xác định R2 hoặc R2 hiệu chỉnh; hai giá trị này thể hiện sự phù hợp của mô hình và giá trị của R2hoặc R2hiệu chỉnh phải lớn hơn hoặc bằng 0,5.
Bảng4.16: Bảngkêt quả đánh giá độ phù hợp của mô hình Mô hình Summaryb Mô hình Hệ số R Hệ số R2 Hệ số R2 hiệu chỉnh Sai số chuẩn của ước lượng
Thống kê thay đổi
Hệ số Durbin- Watson R2 thay đổi F thay đổi Bậc tự do 1 Bậc tự do 2 Sig. F thay đổi 1 0,843a 0,710 0,706 0,26323 0,710 184,264 5 376 0,000 1,977 a. Biến dự đoán: (Hằng số), HANT, DNGV, VHNT, CTDT, QLDT
b. Dependent Variable: BIENY
Nguồn:Phân tích dữliệu –Phụ lục số19
Nhận xét:
Kết quả bảng 4.16cho thấy giá trị R2 = 0,710 > 0,5 là mô hình thích hợp để sử dụng đánh giá mối quan hệ giữa biến phụ thuộc và biến độc lập và R2hiệu chỉnh =0,706; điều này cho biết rằng các biến độc lập trong mô hình có thể giải thích được 70,6% sự thay đổi của biến phụ thuộc. Hay nói cách khác là 70,6 % sự biến thiên của biến Sự hài lòng của sinh viên được giải thích bởi 5 biến Đội ngũ giảng viên, Chương trìnhđào tạo, Công tác quản lý đào tạo, Văn hóa nhà trường, Hì nhảnh nhà trường.
Bên cạnh đó Hệ số Durbin- Watson (1<D<3) dùng để để kiểm định tương quan chuỗi bậc nhất cho thấy mô hình không vi phạm khi sử dụng phương pháp hồi quy bội vì giá trị đạt được là 1,977 (gần bằng 2) và chấp nhận giả thuyết không có sự tương quan chuỗi bậc nhất trong mô hình.
Như vậy, mô hình hồi quy bội thỏa các điều kiện đánh giá độ phù hợp cho việc rút ra các kết quả nghiên cứu
Kiểm định mức độ phù hợp của mô hình
Để kiểm định sự phù hợp của mô hình, người ta sử dụng kiểm định F (tính phù hợp của mô hình hồi quy tuyến tính tổng thể) .Điều này cho chúng ta biết biến phụ thuộc có tương quan tuyến tính với toàn bộ biến độc lập hay không.
thuộc. Nếu giá trị Sig. < 0,05 thì sẽ an toàn khi bác bỏ giả thuyết H0và điều này có nghĩa là mô hình hồi quy tuyến tính bội phù hợp với tập dữ liệu
Bảng4.17: Bảngkết quả kiểm định độ phù hợp của mô hình
ANOVAa
Mô hình Tổng bình phương Bậc tự do Trung bình bình phương F Sig.
1
Hồi quy 63,837 5 12,767 184,264 0,000b
Phần dư 26,053 376 0,069
Tổng 89,890 381
a. Biến phụ thuộc: Y
b. Biến độc lập: (Constant), HANT, DNGV, VHNT, CTDT, QLDT
Nguồn:Phân tích dữ liệu –Phụ lục số19
Nhận xét:
Nhận thấy giátrị Sig.< 0,05 nên bác bỏ giả thuyết H0. Điều này có ý nghĩa là các biến độc lập trong mô hình có tương quan tuyến tính với biến phụ thuộc, hay cho thấy mô hình hồi quy tuyến tính bội phù hợp với tập dữ liệu và có thể sử dụng được.
Như vậy từ kết quả bảng 4.16 và 4.17 mô hình hồi quy bội thỏa các điều kiện đánh giá và kiểm định độ phù hợp cho việc rút ra các kết quả nghiên cứu.
Kiểm định đa cộng tuyến ( Collinearity Diagnostics)
Collinearity Diagnostics: Kiểm tra giả định về mối tương quan giữa các biến độc lập là đo lườngđa cộng tuyến. Các công cụ chuẩn đoán đa cộng tuyến được sử dụng là:
Kiểm định tstat: So sánh tstat≥tα/2(1,n) thì không cóđa cộng tuyến (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Tolerance (độ chấp nhận của biến): Nếu độ chấp nhận của biến <0,5 là dấu hiệu của đa cộng tuyến
Variance inflation factor–VIF (hệ số phóng đại phương sai) là nghịch đảo của độ chấp nhận của biến. Nếu VIF >10 đó là dấu hiệu đa cộng tuyến.
Bảng4.18: Bảng kết quả hồi quy sử dụng phương pháp Enter
Hệ sốCoefficientsa
Mô hình
Hệ số chưa chuẩn hóa
Hệ số đã chuẩn
hóa T Sig.
Chuẩn đoán hiện tượng đa cộng tuyến B Độ lệch chuẩn Beta Độ chấp nhận (Tolerance) Hệ số phóng đại phương sai
(VIF) 1 (Constant) 0,361 0,099 3,641 0,000 DNGV 0,120 0,025 0,154 4,709 0,000 0,725 1,379 CTDT 0,126 0,026 0,160 4,807 0,000 0,693 1,443 QLDT 0,204 0,028 0,254 7,216 0,000 0,623 1,605 VHNT 0,229 0,026 0,286 8,733 0,000 0,718 1,392 HANT 0,235 0,030 0,282 7,764 0,000 0,586 1,707 Biến phụ thuộc: Y
Nguồn:Phân tích dữ liệu –Phụ lục số19
Nhận xét:
Kiểm định tstat: Trong bảng 4.18, khi xét tstatvà tα/2của các biến để đo độ tin cậy thì các biến độc lập đều đạt yêu cầu do tstat> tα/2(5,382)= (nhỏ nhất là 3,641) =>Mô hình không xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến.
Tolerance (độ chấp nhận của biến): Từ kết quả trong bảng cho thấy độ chấp nhận biến nhỏ nhất của mô hình là 0,568 > 0,5 thỏa mãn điều kiện => Mô hình không xảy ra hiện tương đa cộng tuyến
Variance inflation factor–VIF (hệ số phóng đại phương sai): VIF của mô hình hồi quy lớncó giá trị từ 1,392 đến 1,707 tất cả đều nhỏ hơn 10. => Mô hình không xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến.Điều này có nghĩa là các biến độc lập không tác động lên nhau
Bên cạnh đó trong kết quả trên các nhân tố đều có sig. < 0,05 tương đương với độ tin cậy 95% nên nhân tố đó được chấp nhận, có nghĩa là nó có sự tác động đến sự hài lòng của khách hàng. Kết quả hồi quy cho thấy, trong6 biến độc lập đưa vào phân tích hồi quy
tuyến tính bội ban đầu thì có tất cả 5 biến thỏa mãnđiều kiện ( Biến CSVC bị loại ở trên khi phân tích ma trận tương quan Pearson) . Do đó, tác giả có thể kết luận rằng các giả thuyết H2, H3, H4, H5, H6, đều được chấp nhận.
Mặc khác, ta thấy hệ số hồi quy chuẩn hóa (Beta) của các biến độc lập đều mang dấu dương, có nghĩa là các biến này có quan hệ thuận chiều với biến phụ thuộc - sự hài lòng của sinh viên
Mô hình hồi quy cuối cùng
Sau khi thỏa mãn cácđiều kiện kiểm định phương trình hồi quy đa biến có hệ số Beta chuẩn hóa như sau:
Y = 0,286*VHNT + 0,282*HANT + 0,254* QLDT + 0,160*CTDT + 0,154*DNGV
Phương trình hồi quy cho thấy sự hài lòng của sinh viên chịu tác động của 5 yếu tố được sắp xếp theo thứ tự tầm quan trọng từ cao xuống thấp là: Văn hóa nhà trường, Hình ảnh nhà trường, Quản lý đào tạo, Chương trìnhđào tạo, Đội ngũ giảng viên. Trong đó văn hóa nhà trường là nhân tố tác động nhiều nhất đến sự hài lòng của sinh viên. Các nhân tố đều có hệ sốβdương nên có tác động cùng chiều với sự hài lòng hay nói cách khác 5 giả thuyết của mô hìnhđược chấp nhận và được kiểm định phù hợp.
Các kết quả phân tích trên đây sẽ là cơ sở để tác giả kiến nghị với Ban lãnhđạo nhà trường, các nhà quản lý, cán bộ giảng viên để nâng cao sự hài lòng của sinh viên góp phần giúp sinh viên có môi trường học tập tốt nhất bằng cách nâng caochất lượng dịch vụ đào tạo của nhà trường