39 26T
Bước 1:26T Kiểm tra tương quan giữa các biến độc lập với nhau và với biến phụ thuộc thơng qua ma trận hệ số tương quan. Theo đĩ, điều kiện để phân tích hồi quy là phải cĩ tương quan giữa các biến độc lập với nhau và với biến phụ thuộc. Tuy nhiên, theo John và Benet - Martinez (2000), khi hệ số tương quan < 0,85 thì cĩ khả năng đảm bảo giá trị phân biệt giữa các biến. Nghĩa là, nếu hệ số tương quan > 0,85 thì cần xem xét vai trị của các biến độc lập, vì cĩ thể xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến (một biến độc lập này cĩ được giải thích bằng một biến khác).
Bước 2 :PPXây dựng và kiểm định mơ hìnhhồi qui 13T
Được thực hiện thơng qua các thủ tục :
– Lựa chọn các biến đưa vào mơ hình hồi quy cĩ thể được thực hiện theo một trong các phương pháp :
+ Phương pháp đưa vào dần từng biến độc lập; + Phương pháp loại dần từng biến độc lập;
+ Phương pháp chọn từng bước (kết hợp giữa đưa vào dần và loại trừ dần); + Phương pháp Enter (SPSS xử lý tất cả các biến đưa vào cùng một lượt). – Đánh giá độ phù hợp (mức độ giải thích) của mơ hình bằng hệ số xác định RP
2 P
(R Square). Tuy nhiên, RP 2
P cĩ đặc điểm càng tăng khi đưa thêm các biến độc lập vào mơ hình, mặc dù khơng phải mơ hình càng cĩ nhiều biến độc lập thì càng phù họp với tập dữ liệu. Vì thế, RP
2
P điều chỉnh (Adjusted R Square) cĩ đặc điểm khơng phụ thuộc vào số lượng biến đưa thêm vào mơ hình được sử dụng thay thế RP
2
Pđể đánh giá mức độ phù hợp của mơ hình hồi quy đa biến.
– Kiểm định độ phù hợp của mơ hình để lựa chọn mơ hình tối ưu bằng cách sử dụng phương pháp phân tích ANOVA để kiểm định giả thiết HR0R: (khơng cĩ mối liên hệ tuyếntính giữa biến phụ thuộc với tập hợp các biến độc lập βR1R= βR2R= βR3R=... βRnR= 0).
Nếu trị thống kê F cĩ Sig rất nhỏ (< 0,05) thì giả thiếtHo bị bác bỏ, khi đĩ chúng ta kết luận tập hợp của các biến độc lập trong mơ hình cĩ thể giải thích cho sự biến thiên của biến phụ thuộc. Nghĩa là mơ hình được xây dựng phù họp với tập dữ liệu vì thế cĩ thể sử dụng được.
40
– Xác định các hệ số của phương trình hồi quy, đĩ là các hệ số hồi quy riêng phần βRkR: đo lường sự thay đổi trung bình của biến phụ thuộc khi biến độc lập XRkRthay đổi một đơn vị, trong khi các biến độc lập khác được giữ nguyên. Tuy nhiên, độ lớn của βRkR phụ thuộc vào đơn vị đo lường của các biến độc lập, vì thế việc so sánh trực tiếp chúng với nhau là khơng cĩ ý nghĩa. Do đĩ, để cĩ thể so sánh các hệ số hồi quyvới nhau, từ đĩ xác định tầm quan trọng (mức độ giải thích) của cácbiến độc lập cho biến phụ thuộc, người ta biểu diễn số đo của tất cả các biến độc lập bằng đơn vị đo lường độ lệnh chuẩn beta.
Bước 3: Kiểm tra viphạm các giả định trong hồi quy
Mơ hình hồi quy được xem là phù họp với tổng thể nghiên cứu khi khơng vi phạm các giả định. Vì thế, sau khi xâydựng được phương trình hồi quy cần phải kiểm tra các vi phạm giả định cần thiết sau đây :
+ Cĩ liên hệ tuyến tính gữa các biến độc lập với biến phụ thuộc + Phần dư của biến phụ thuộc cĩ phân phối chuẩn
+ Phương sai của sai số khơng đổi;
+ Khơng cĩ tương quan giữa các phần dư (tính độc lập của các sai số); + Khơng cĩ tương quan giữa các biến độc lập (khơng cĩ hiện tượng đa cộng tuyến).
Trong đĩ :
– Cơng cụ để kiểm tra giả định liên hệ tuyến tính là đồ thị phân tán phần dư chuẩn hĩa (Scatter) biểu thị tương quan giữa giá trị phần dư chuẩn hĩa (Standardized Residual) và giá trị dự đốn chuẩn hĩa (Standardized Pridicted Value).
– Cơng cụ để kiểm tra giả định phần dư cĩ phân phối chuẩn là đồ thị tần số Histogram.
– Cơng cụ để kiểm tra giả định sai số của biến phụ thuộc cĩ phương sai khơng đổi là đồ thị phân tán của phần dư và giá trị dự đốn hoặc kiểm định Spearman’s rho.
– Cơng cụ được sử dụng để kiểm tra giả định khơng cĩ tương quan giữa các phần dư là đại lượng thống kê d (Durbin - Watson), hoặc đồ thị phân tán phần dư chuẩn hĩa (Scatter).
41
– Cơng cụ được sử dụng để phát hiện tồn tại hiện tượng đa cộng tuyến là độ chấp nhận của biến (Tolerance) hoặc hệ số phĩng đại phương sai (Variance inflation factor - VIF). Theo Hồng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2005, tr. 217, 218), quy tắc chung là VIF > 10 là dấu hiệu đa cộng tuyến; trong khi đĩ, theo Nguyễn Đình Thọ và Nguyễn Thị Mai Trang (2011, trRỂR 497), khi VIF > 2 cần phải cẩn trọng hiện tượng đa cộng tuyến.
• Kiểm định sự khác biệt về các yếu tố ảnh hưởng đến sự hài lịng của sinh viên về chất lượng dịch vụ đào tạo
Cơng cụ sử dụng là phép kiểm định Independent - Sample T-Test, hoặc phân tích phương sai (ANOVA). Trong đĩ:
– Independent - Sample T-Test được sử dụng trong trường họp các yếu tố nhân khẩu học cĩ hai thuộc tính (chẳng hạn, giới tính bao gồm giới tính nam và giới tính nữ), vì thế chia tổng thể mẫu nghiên cứu làm hai nhĩm tổng thể riêng biệt;
– Phân tích phương sai (ANOVA) được sử dụng trong trường hợp các yếu tố nhân khẩu học cĩ ba thuộc tính trở lên, vì thế chia tổng thể mẫu nghiên cứu làm ba nhĩm tổng thể riêng biệt. Điều kiện để thực hiện ANOVA là các nhĩm so sánh phải độc lập và được chọn một cách ngẫu nhiên; các nhĩm so sánh phải cĩ phân phối chuẩn hoặc cĩ mẫu đủ lớn để tiệm cận với phân phối chuẩn; phương sai của các nhĩm so sánh phải đồng nhất.
42
TĨM TẮT CHƯƠNG 3
Với mục đích xây đựng và kiểm định mơ hình lý thuyết về các yếu tố ảnh hưởng đến sự hài lịng của sinh viên về chất lượng dịch vụ đào tạo đại họccủa trường Đại học Sài Gịn, chương này mơ tả tiến hành nghiên cứu định tính bằng kỹ thuật thảo luận nhĩm tập trung và phỏng vấn sâu để khám phá và khẳng định các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định đến sự hài lịng của sinh viên về chất lượng dịch vụ đào tạo được đề xuất trong chương 2 và phát triển thang đo những yếu tố này.
Kết luận ở chương này cĩ thể xác định cĩ năm (5) yếu tố ảnh hưởng đến sự hài lịng của sinh viên về chất lượng dịch vụ đào tạo, đồng thời phát triển thang đo những yếu tố này gồm 33 biến quan sát và 1 biến phụ thuộcđo lường khái niệm sự hài lịng của sinh viên.
Chương này cũng trình bày quy trình thực hiện nghiên cứu định lượng và các kỹ thuật được sử dụng để kiểm định thang đo, kiểm định mơ hình lý thuyết và các giả thiết nghiên cứu bao gồm thiết kế và thu thập thơng tin mẫu nghiên cứu, đánh giá sơ bộ các thang đo bằng hệ số Cronbach alpha và phân tích nhân tố khám phá (EFA), phân tích hồi quybội.
43
CHƯƠNG 4 – KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
Để trình bày kết quả kiểm định các thang đo, kết quả phân tích rút trích các nhân tố, chương này bao gồm 4 phần :
(1) Đánh giá thang đo bằng hệ số tin cậy Cronbach alpha (2) Phân tích nhân tố khám phá EFA
(3) Phân tích hồi qui đánh giá mứcđộ quan trọng của các nhân tố (4) Kiểm định Levene
4.1 Đánh giá thang đo
Nghiên cứucác yếu tố ảnh hưởng đến sự hài lịng của sinh viên về chất lượng dịch vụ đào tạogồm 5 thang đo thành phần :
1/ Mức độ tin cậy – Ký hiệu : TC 2/ Khả năng đáp ứng – Ký hiệu : DU 3/ Nhân viên phục vụ – Ký hiệu : NL 4/ Sự quan tâm và đồng cảm – Ký hiệu : DC 5/ Giá trị hình ảnh – Ký hiệu : HA
Nghiên cứu này sử dụng thang đo Likert 5 mức độ để đơn giản và dễ hiểu hơn đối với sinh viên. Thang đo được quy ước từ điểm 1 là “hồn tồn khơng đồng ý” đến điểm 5 là “Rất đồng ý”. Các yếu tố khảo sát được các chuyên gia là giảng viên, chuyên viên và sinh viên cùng thảo luận, đánh giá sơ bộ định tính để khẳng định ý nghĩa thuật ngữ và nội dung thang đo. Kết quả cho thấy các câu hỏi đều rõ ràng, sinh viên hiểu được nội dung và ý nghĩa của từng câu hỏi của tất cả các thang đo. Vì vậy, các thang đo này được sử dụng trong nghiên cứu định lượng để tiếp tục đánh giá thơng qua hai cơng cụ chính là hệ số tin cậy Cronbach alpha và phân tích nhân tố khám phá EFA.
Kiểm định độ tin cậy của thang đo thơng qua hệ số Cronbach Alpha nhằm loại trừ các biến cĩ hệ số tương quan biến tổng nhỏ hơn 0.3. Tiêu chuẩn chọn thang đo khi nĩ cĩ độ tin cậy Cronbach Alpha ≥ 0.7. Thang đo cĩ độ tin cậy Cronbach Alpha ≥ 0.6 cũng được chọn khi nĩ được sử dụng lần đầu (Nunnally & Burnstein, 1994). Về lý thuyết, Cronbach Alpha càng cao càng tốt (thang đo càng cĩ độ tin cậy). Cronbach Alpha của các thang đo thành phần được trình bày trong các bảng dưới đây.
44