.2.5.1 Phơn tíc ht ng quan hs Pearson

Một phần của tài liệu Các yếu tố ảnh hưởng đến mức độ hài lòng của học viên về chất lượng dịch vụ đào tạo sau đại học tại trường đại học bách khoa ĐHQG TP HCM (Trang 67)

H s t ng quan Pearson đ c dùng đ l ng hóa m c đ ch t ch c a m i liên h tuy n tính gi a hai bi n đ nh l ng. N u gi a hai bi n có s t ng quan ch t ch thì ph i l u Ủ v n đ đa c ng tuy n khi phân tích h i quy. Trong

57

phơn tích t ng quan Pearson, không có s phân bi t gi a các bi n đ c l p và bi n ph thu c mà t t c đ u đ c xem xét nh nhau.

a c ng tuy n là tr ng thái trong đó các bi n đ c l p có t ng quan ch t ch v i nhau. V n đ c a hi n t ng c ng tuy n là chúng cung c p cho mô hình nh ng thông tin r t gi ng nhau và r t khó tách r i nh h ng c a t ng bi n m t đ n bi n ph thu c. Hi u ng khác c a s t ng quan khá ch t gi a các bi n đ c l p lƠ nó lƠm t ng đ l ch chu n c a các h s h i quy và làm gi m giá tr th ng kê nên các h s có khuynh h ng kém Ủ ngh a h n khi có đa c ng tuy n trong khi h s xác đnh R2 v n khá cao. Trong quá trình phân tích h i quy b i, đa c ng tuy n đ c SPSS chu n đoán b ng l a ch n Collinearity Diagnostic.

B ng 4-8: Ma tr n h s t ng quan Pearson

SUDAMBAO SUDAPUNG SUCAMTHONG HUUHINH SUTINCAY HAILONG SUDAMBAO Pearson Correlation 1 .505** .465** .264** .563** .581** Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 .000 N 315 315 315 315 315 315

SUDAPUNG Pearson Correlation .505** 1 .531** .384** .545** .427** Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 .000 N 315 315 315 315 315 315

SUCAMTHONG Pearson Correlation .465** .531** 1 .389** .458** .381** Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 .000 N 315 315 315 315 315 315

HUUHINH Pearson Correlation .264** .384** .389** 1 .391** .342** Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 .000 N 315 315 315 315 315 315

SUTINCAY Pearson Correlation .563** .545** .458** .391** 1 .454** Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 .000 N 315 315 315 315 315 315

HAILONG Pearson Correlation .581** .427** .381** .342** .454** 1 Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 .000

N 315 315 315 315 315 315 (Ngu n: theo tính toán c a tác gi b ng ph n m m SPSS)

58

Xem xét ma tr n t ng quan gi a các bi n ta có h s sig. c a các bi n đ c l p so v i bi n ph thu c đ u nh h n b ng 0.05 (sig. <= 0.05) nên ta có đ c n c đ bác b gi thuy t “H0: Không có m i quan h gi a bi n ph thu c v i các bi n đ c l p” vƠ ch p nh n gi thuy t “H1: Có m i quan h ch t ch gi a bi n ph thu c v i các bi n đ c l p”.

Ngoài ra, ma tr n t ng quan trên c ng cho ta k t qu r ng h s Pearson c a các bi n đ c l p “S M B O”, “H U HỊNH”, “S ỄP NG”, “S C M THỌNG”, “S TIN C Y” l n l t là 0.581, 0.342, 0.427, 0.381, 0.454. K t qu này cho th y có s t ng quan thu n gi a bi n đ c l p v i bi n ph thu c, có ngh a là s thay đ i trong b t k y u t nƠo đ u nh h ng thu n chi u đ n s hài lòng c a h c viên đ n ch t l ng d ch v đƠo t o t i tr ng đ i h c Bách Khoa ậ HQG Tp.HCM.

D đoán mô hình tuy n tính nh sau:

HAILONG = 0 + 1 SUDAMBAO + 2 HUUHINH + 3 SUDAPUNG

+ 4 SUCAMTHONG + 5 SUTINCAY

4.2.5.2. Phân tích h i quy tuy n tính b i

Phân tích h i quy s xác đnh m i quan h nhân qu gi a bi n ph thu c “HÀI LọNG” vƠ các bi n đ c l p “S M B O”, “H U HỊNH”, “S ỄP NG”, “S C M THỌNG”, “S TIN C Y”. Mô hình phơn tích h i quy s mô t hình th c c a m i liên h vƠ qua đó giúp d đoán đ c m c đ c a bi n ph thu c khi bi t tr c giá tr c a bi n đ c l p.

C n c vào mô hình nghiên c u đƣ hi u ch nh, ta có ph ng trình h i quy tuy n tính b i di n t s hài lòng c a h c viên cao h c đ i v i ch t l ng d ch v đƠo t o t i tr ng đ i h c Bách Khoa ậ HQG Tp.HCM nh sau:

HAILONG = 0 + 1 SUDAMBAO + 2 HUUHINH + 3 SUDAPUNG

+ 4 SUCAMTHONG + 5 SUTINCAY

Trong đó: SUDAMBAO : S M B O HUUHINH : H U HÌNH

59

SUDAPUNG : S ỄP NG SUCAMTHONG : S C M THÔNG SUTINCAY : S TIN C Y

B ng vi c s d ng ph ng pháp Stepwise c l ng cho th y s hài lòng c a h c viên cao h c đ i v i ch t l ng d ch v đƠo t o c a nhà Tr ng. Ki m đnh các h s , đ d c c a các bi n đ c l p, ki m đnh s phù h p c a mô hình thông qua h s xác đnh R2, R2 hi u ch nh và ki m đ nh F, đ ng th i chu n đoán hi n t ng đa c ng tuy n thông qua h s VIF (Variance inflation factor). Cu i cùng là ki m tra s vi ph m các gi đnh c a h i quy đ đ m b o mô hình phù h p v i lý thuy t h i quy. D li u thu đ c theo phân tích h i quy tuy n tính b i (ph l c 4.5.2) ta có: B ng 4-9: B ng tóm t t k t qu h i quy Mô hình R R2 R2 hi u ch nh l ch chu n c a sai s c l ng Durbin-Watson 1 0.581 0.338 0.336 0.57197 2 0.613 0.376 0.372 0.55606 3 0.621 0.386 0.380 0.5523 2.127 (Ngu n: Trích ra t k t qu phân tích d li u c a tác gi ) B ng 4-10: B ng tóm t t phân tích ANOVA Mô hình T ng các bình ph ng B c t do (df) Bình ph ng trung bình Ki m đnh F M c ý ngh a (Sig.) 1 H s h i quy 52.212 1 52.212 159.593 0,000 Ph n d 102.399 313 0.327 T ng c ng 154.611 314 2 H s h i quy 58.141 2 29.070 94.018 0,000

60 Ph n d 96.470 312 0.309 T ng c ng 154.611 314 3 H s h i quy 59.699 3 19.900 65.206 0,000 Ph n d 94.912 311 0.305 T ng c ng 154.611 314 (Ngu n: Trích ra t k t qu phân tích d li u c a tác gi ) B ng 4-11: B ng trích k t qu h i quy Mô hình H s ch a chu n hóa H s đƣ

chu n hóa Giá tr t Ý ngh a a c ng tuy n B Sai s chu n Beta ch p nh n H s VIF 1 H ng s C 0.392 0.238 1.647 0.100 SUDAMBAO 0.581 0.063 0.475 9.189 0.000 0.740 1.352 HUUHINH 0.185 0.052 0.170 3.524 0.000 0.846 1.182 SUDAPUNG 0.123 0.054 0.122 2.260 0.025 0.678 1.475 (Ngu n: Trích ra t k t qu phân tích d li u c a tác gi ) V i b ng phân tích k t qu h i quy (b ng 4-9) b ng ph ng pháp Stepwise ta có R2 hi u ch nh = 0.380 cho th y m c đ quan h ch t ch gi a các bi n đ c l p v i bi n ph thu c trong đó bi n đ c l p gi i thích đ c đ c 38% bi n ph thu c.

Ki m đ nh F s d ng trong phân tích ph ng sai lƠ m t phép ki m đnh gi thuy t v đ phù h p c a mô hình h i quy tuy n tính t ng th đ xem xét bi n ph thu c có liên h tuy n tính v i toàn b t p h p c a các bi n đ c l p. D a b ng tóm t t phân tích ANOVA (b ng 4-10) cho th y tr th ng kê F (65.206) v i giá tr sig. r t nh (<0.05) cho th y mô hình s d ng là phù h p và các bi n đ u đ t đ c tiêu chu n ch p nh n.

61

Do đó ta có th k t lu n ph ng trình h i quy tuy n tính ch a chu n hóa có d ng sau:

HAILONG = 0.392 + 0.581*SUDAMBAO + 0.185*HUUHINH + 0.123*SUDAPUNG

Sau khi chu n hóa, xác đ nh đ c mô hình các y u t tác đ ng đ n s hài lòng c a các h c viên cao h c đ i v i ch t l ng d ch v đƠo t o t i tr ng đ i h c Bách Khoa ậ HQG Tp.HCM nh sau:

HAILONG = 0.475*SUDAMBAO + 0.170*HUUHINH +

0.122*SUDAPUNG

Gi i thích Ủ ngh a các h s h i quy:

Trong đi u ki n các y u t khác không đ i thì m c đ Hài Lòng s t ng lên 0.475 n u y u t S m B o t ng lên 1 đ n v.

Trong đi u ki n các y u t khác không đ i thì m c đ Hài Lòng s t ng lên 0.170 n u y u t H u Hình t ng lên 1 đ n v.

Trong đi u ki n các y u t khác không đ i thì m c đ Hài Lòng s t ng lên 0.122 n u y u t S áp ng t ng lên 1 đ n v. M c đ quan tr ng c a bi n đ c l p đ i v i bi n ph thu c đ c s p x p nh sau: Y u t S m B o: Beta = 0.475 Y u t H u Hình: Beta = 0.170 Y u t S áp ng: Beta = 0.122

Nh v y, nhƠ tr ng ph i n l c c i ti n nh ng y u t này nh m đ nâng cao s HÀI LÒNG c a các h c viên cao h c đang theo h c t i tr ng.

4.2.5.3. Dò tìm các vi ph m gi đnh

62

Hình 4-5: th phân ph i ph n d đã chu n hóa (Ngu n: theo nghiên c u c a tác gi )

D a vƠo Hình 4.5, ta cho th y ph n d phơn tán ng u nhiên xung quanh đ ng đi qua tung đ 0 vƠ dao đ ng nhi u biên đ /- 1 ch không t o ra hình dáng nƠo mƠ phơn tán m t cách có h th ng theo các đ ng th ng song song ch ng t r ng gi đ nh liên h tuy n tính không b vi ph m.

Gi đnh 2: Ph n d có phơn ph i chu n d a vƠo đ th Histogram

Hình 4-6: Bi u đ t n s ph n d chu n hóa Histogram (Ngu n: theo nghiên c u c a tác gi )

63

Hình 4-7: Bi u đ t n s P-P plot c a ph n d chu n hóa (Ngu n: theo nghiên c u c a tác gi )

Bi u đ t n s Histogram cho th y giá tr trung bình nh g n b ng 0 (Mean = 1,02E-15), Std. Dev = 0.995 (ả 1) (hình 4-6) cho phép ta k t lu n gi đnh ph n d co phơn ph i chu n không b vi ph m. Và quan sát bi u đ t n s (hình 4-7) cho th y các đi m quan sát th c t không phơn tán quá xa đ ng th ng k v ng (đ ng chéo). Vì th c ng cho k t lu n t ng t .

Gi đ nh 3: Không có t ng quan gi a các ph n d (b ng Model Summary)

Ta quan sát giá tr Durbin ậ Watson = 2.127 (ph l c 4.5.2) n m trong kho ng đ t giá tr yêu c u là t 1 đ n 3. T đó, cho phép ta k t lu n r ng không c s t ng quan gi a các ph n d .

Gi đnh 4: Không có hi n t ng đa c ng tuy n ngh a lƠ các bi n đ c l p không gi i thích Ủ ngh a cho nhau (b ng Coefficients)

Ta quan sát giá tr VIF các bi n đ c l p đ u có giá tr < 4 (ph l c 4.5.2) lƠ đ t yêu c u. Cho phép ta k t lu n không có hi n t ng đa c ng tuy n gi a các bi n đ c l p v i nhau.

K t qu ki m đnh mô hình cho ta th y các các gi đnh không b vi ph m. Các ki m đ nh mô hình đ t giá tr tin c y.

64 4.2.5.4. Mô hình sau ki m đ nh

B ng 4-12: B ng tóm t t k t qu ki m đnh các gi thuy t th ng kê

STT Y u t Beta Sig(p-value) ánhăgiá

H1 S M B O 0.475 0.000 Ch p nh n

H2 S ỄP NG 0.122 0.000 Ch p nh n

H3 H U HÌNH 0.170 0.025 Ch p nh n

Hình 4-8: Mô hình hi u ch nh sau ki m đnh (Ngu n: theo nghiên c u c a tác gi )

4.2.6. Ki măđnh khác bi t m u

Gi thuy t 1: Không có khác bi t v s hài lòng đ i v i ch tăl ng d ch v đƠoăt o c a h c viên cao h c gi a các khóa v i nhau.

K t qu phân tích d li u trình bày t i Ph l c 4.6.1 cho th y:

- Ki m đ nh ph ng sai đ ng nh t v i giá tr sig. = 0.335 (>0.05) nên đ tin c y 95% ta ch p nh n gi thuy t “Ph ng sai b ng nhau” vƠ bác b gi thuy t “Ph ng sai khác nhau”. i u nƠy có ngh a r ng không có s khác bi t v ph ng sai gi a h c viên các khóa v i nhau.

- Ki m đ nh Anova v i giá tr sig. = 0.939 (>0.05), nh v y ta ch p nh n gi thuy t “Trung bình b ng nhau”. V i d li u quan sát ch a đ đi u ki n đ kh ng đnh có khác bi t v s hài lòng đ i v i ch t l ng d ch v đƠo t o c a h c viên cao h c gi a các khóa v i nhau.

Gi thuy t 2: Không có khác bi t v s hài lòng đ i v i ch tăl ng d ch v đƠoăt o c a h c viên cao h c gi a nam và n .

K t qu phân tích d li u trình bày t i Ph l c 4.6.2 cho th y:

S M B O S ỄP NG H U HÌNH +0.475 +0.122 +0.170 S HÀI LÒNG C A H C VIÊN

65

- Ki m đ nh ph ng sai đ ng nh t v i giá tr sig. = 0.963 (>0.05) nên đ tin c y 95% ta ch p nh n gi thuy t “Ph ng sai b ng nhau” vƠ bác b gi thuy t “Ph ng sai khác nhau”. i u nƠy có ngh a r ng không có s khác bi t v ph ng sai gi a h c viên nam và n .

- Ki m đ nh Anova v i giá tr sig. = 0.406 (>0.05), nh v y ta ch p nh n gi thuy t “Trung bình b ng nhau”. V i d li u quan sát ch a đ đi u ki n đ kh ng đnh có khác bi t v s hƠi lòng đ i v i ch t l ng d ch v đƠo t o c a h c viên gi a nam và n .

4.3. Th o lu n k t qu nghiên c u v i lý thuy t và th c t 4.3.1. Th o lu n k t qu nghiên c u

Sau khi phân tích nhân t khám phá EFA thì bi n quan sát “NhƠ Tr ng h tr h c viên trong các ho t đ ng nghiên c u khoa h c” b lo i b i vì các h c viên đang theo h c t i tr ng đa s theo h ng gi ng d y s không quan tâm v n đ này nhi u nh các h c viên theo h c theo h ng nghiên c u và s l ng h c viên đang theo h c nghiên c u v n còn chi m t l t ng đ i th p h n so v i h ng gi ng d y và bi n quan sát “NhƠ tr ng s p x p th i gian h c thu n ti n cho h c viên” c ng b lo i theo khi không đ t yêu c u b i vì m c dù phòng Ơo t o Sau đ i h c c ng đƣ c g ng s p x p th i gian thu n ti n cho các h c viên cao h c đang theo h c t i tr ng nh ng do y u t khách quan c a m t s ngành h c nên phòng Ơo t o Sau đ i h c không th x p th i gian thu n ti n cho các h c viên đ c nên chính vì th mà các h c viên không đánh giá cao.

Sau khi k t qu phân tích nhân t khám phá EFA l n cu i cùng thì ta thu đ c 7 y u t . Nh ng sau khi ki m đ nh l i Cronbach’s alpha thì trong đó có hai y u t m i tách ra t n m y u t c lƠ y u t C S V T CH T PH TR g m có các bi n quan sát “C n tin r ng rãi”, “Sơn bƣi đ t yêu c u” tách ra t y u t H U HÌNH vì nó gi i thích cho m t Ủ ngh a khác không thu c y u t H U HÌNH thì có h s Cronbach’s alpha= 0.562 (<0.6) không đ t yêu c u nên b lo i kh i mô hình nghiên c u. Và y u t H TR H C T P g m các bi n quan sát “H th ng wifi có đ ng truy n t t”, “Các bu i h i th o chuyên đ có đáp ng nhu c u h c h i c a h c viên” tách ra t y u t H U HỊNH vƠ ỄP NG vì nó

66

không gi i thích cùng Ủ ngh a v i các bi n quan sát trong các y u t c và y u t này có h s Cronbach’s alpha = 0.380 (<0.6) không đ t yêu c u nên c ng b lo i kh i mô hình nghiên c u.

i v i các bi n quan sát không n m trong y u t nghiên c u nào hay các bi n quan sát xu t hi n trong các y u t m i sau khi phân tích EFA là nh ng đi u c n l u Ủ khi m r ng ph m vi nghiên c u v i nhi u y u t h n t i tr ng đ i h c Bách Khoa ậ HQG Tp.HCM.

Sau khi phân tích và ki m đnh l i mô hình thì y u t S C m Thông và S Tin C y b lo i ra kh i mô hình và ch còn l i 3 y u t tác đ ng đ n s hài lòng c a h c viên thì y u t có m c đ tác đ ng m nh nh t là S M B O, ti p theo là H U HÌNH và S ỄP NG. ánh giá m t cách t ng quát thì m c

Một phần của tài liệu Các yếu tố ảnh hưởng đến mức độ hài lòng của học viên về chất lượng dịch vụ đào tạo sau đại học tại trường đại học bách khoa ĐHQG TP HCM (Trang 67)

Tải bản đầy đủ (PDF)

(124 trang)