Phương pháp phân tích hồi quy đa biến được sử dụng là phương pháp bình phương bé nhất thông thường OLS. Qua phân tích hồi quy tuyến tính sẽ kiểm nghiệm mô hình. Thủ tục chọn biến là các biến sẽ được đưa vào cùng lúc để xem biến nào được chấp nhận (Enter). Giá trị của các biến được dùng để phân tích hồi quy là giá trị trung bình của các biến quan sát. Kết quả phân tích hồi quy được trình bày trong các bảng dưới đây:
Bảng 4.6: Hệ số hồi quy đa biến của mô hình
Model Summary
Mô hình R R2 R2 hiệu chỉnh Ước lượng độ lệch chuẩn
1 ,805a ,648 ,641 ,44504
a. Predictors: (Constant), GV, HT, CS, HTR, CT
Kết quả phân tích hồi quy đa biến mô hình có R2 là 0,648 và hệ số R2 bình hiệu chỉnh là 0,641, có nghĩa là độ thích hợp của mô hình là 64,1% hay nói cách khác độ biến thiên của biến sự hài lòng của sinh viên được các biến độc lập trong mô hình giải thích tới 64,1%.
Bảng 4.7: Hệ số phương sai ANOVAb của hồi quy tuyến tính
ANOVAb Mô hình Tổng bình phương df Bình phương trung bình F Sig. 1 Hồi quy 96,253 5 19,251 97,198 ,000a Số dư 52,287 264 ,198 Tổng 148,540 269 a. Predictors: (Constant), GV, HT, CS, HTR, CT b. Dependent Variable: HL (Nguồn: Phụ lục 5)
Kết quả phân tích phương sai ANOVA cho thấy giá trị thống kê F được tính từ giá trị R bình của mô hình có giá trị sig rất nhỏ (sig=0), điều này nói lên rằng mô hình hồi quy tuyến tính đa biến phù hợp với tập dữ liệu hay các biến độc lập có quan hệ tuyến tính với biến phụ thuộc và mô hình có thể sử dụng được.
Bảng 4.8: Hệ số hồi quy Coefficients
Coefficientsa
Mô hình
Hệ số hồi quy chưa chuẩn hóa Hệ số hồi quy chuẩn hóa t Sig. Thống kê đa cộng tuyến B Std. Error Beta Độ chấp nhận VIF 1 (Hằng số) -,729 ,245 -2,979 ,003 HT ,169 ,041 ,154 4,143 ,000 ,961 1,041
GV ,542 ,043 ,512 12,749 ,000 ,826 1,211 HTR ,134 ,043 ,118 3,087 ,002 ,905 1,105 CT ,369 ,040 ,374 9,316 ,000 ,825 1,212 CS ,050 ,023 ,082 2,143 ,033 ,913 1,096 a. Dependent Variable: HL (Nguồn: Phụ lục 5)
Hệ số phóng đại phương sai VIF nhỏ, nhỏ hơn 10. Nếu VIF càng lớn thì đó là dấu hiệu của đa cộng tuyến, theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2005). Do vậy các biến độc lập trong mô hình này không có quan hệ chặt chẽ với nhau nên không xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến và mối quan hệ giữa các biến độc lập không ảnh hưởng đáng kể đến kết quả giải thích của mô hình hồi quy.
Với mức ý nghĩa 5% cho các nghiên cứu thông thường, nếu sig của kiểm định t nhỏ hơn 0,05 ta có thể nói các biến độc lập đều có tác động đến biến phụ thuộc. Kết quả phân tích hồi quy cho thấy sig của 5 biến độc lập trong mô hình đều nhỏ hơn 0,05 nên đều có ý nghĩa trong mô hình.
Về mức độ tác động của từng nhân tố đến sự hài lòng của sinh viên:
Hệ số 1 = 0,154 cho biết khi biến HT – “Cơ sở hạ tầng” tăng thêm 1 đơn vị thì biến HL – “Sự hài lòng của sinh viên” tăng thêm 0,154 đơn vị;
Hệ số 2 = 0,512 cho biết khi biến GV – “Đội ngũ giảng viên” tăng thêm 1 đơn vị thì biến HL – “Sự hài lòng của sinh viên” tăng thêm 0,512 đơn vị;
Hệ số 3 = 0,118 cho biết khi biến HTR – “Đội ngũ hỗ trợ” tăng thêm 1 đơn vị thì biến HL – “Sự hài lòng của sinh viên” tăng thêm 0,118 đơn vị;
Hệ số 4 = 0,374 cho biết khi biến CT – “Chương trình đào tạo” tăng thêm 1 đơn vị thì biến HL – “Sự hài lòng của sinh viên” tăng thêm 0,374 đơn vị;
Hệ số 5 = 0,082 cho biết khi biến CS – “Chính sách sinh viên” tăng thêm 1 đơn vị thì biến HL – “Sự hài lòng của sinh viên” tăng thêm 0,082 đơn vị.
Từ đó, tác giả tiến hành so sánh và nhận thấy rằng:
Hàm hồi quy được viết lại như sau:
HL = 0,154 x HT + 0,512 x GV + 0,118 x HTR + 0,374 x CT + 0,082 x CS
Kết quả kiểm định mô hình được minh họa qua hình 4.6 như sau:
Hình 4.7: Mô hình hồi quy của nghiên cứu
Như vậy, sự hài lòng của sinh viên chịu tác động của các yếu tố là cơ sở hạ tầng, đội ngũ giảng viên, đội ngũ hỗ trợ, chương trình đào tạo và chính sách sinh viên. Các biến này đều có tác động cùng chiều đối với biến sự hài lòng của sinh viên (do các hệ số Beta dương). Nghĩa là nếu một trong năm yếu tố trên tăng lên, các yếu tố còn lại không thay đổi hoặc cùng tăng theo thì sự hài lòng của sinh viên cũng sẽ tăng lên và ngược lại.
Để xác định tầm quan trọng của đội ngũ giảng viên, chương trình đào tạo, cơ sở hạ tầng, đội ngũ hỗ trợ, chính sách sinh viên trong mối quan hệ với sự hài lòng của sinh viên, chúng ta căn cứ vào hệ số Beta. Nếu trị tuyệt đối hệ số Beta của nhân tố nào càng lớn thì nhân tố đó ảnh hưởng càng quan trọng đến sự hài lòng của sinh viên. Nhìn vào phương trình hồi quy ta thấy, đội ngũ giảng viên ảnh hưởng mạnh nhất đến sự hài lòng của sinh viên vì hệ số Beta bằng 0,512 (lớn nhất trong các hệ số Beta). Tiếp theo là chương trình đào tạo (Beta bằng 0,374), cơ sở hạ tầng (Beta
Cơ sở hạ tầng
Đội ngũ hỗ trợ
Chương trình đào tạo
Chính sách sinh viên
Sự hài lòng của sinh viên Đội ngũ giảng viên
bằng 0,154), đội ngũ hỗ trợ (Beta bằng 0,118) và cuối cùng là chính sách sinh viên (Beta bằng 0,082).