Từ kết quả phân tích EFA và Cronbach Anpha như trên, mơ hình nghiên cứu lý thuyết chính thức sau khi được điều chỉnh gồm 5 yếu tố tác động đến sự hài lịng của sinh viên về chất lượng dịch vụ đào tạo của trường Đại học Sài Gịn, đĩ là 05 biến độc lập (Mức độ tin cậy, Khả năng đáp ứng, Nhân viên, Sự quan tâm & đồng cảm, Giá trị hình ảnh) và 01 biến phụ thuộc (Sự hài lịng của sinh viên về chất lượng đào tạo).
Hình 4.12 : Mơ hình chính thức về sự hài lịng của sinh viênvề chất lượng đào tạo
Nguồn : Tác giả
Các giả thiếtcho mơ hình nghiên cứu chính thức như sau :
H1RCTR: Mức độ tin cậy cĩ tác động cùng chiều đến sự hài lịng của sinh viên về chất lượng dịchvụ đào tạo.
H2RCTR: Khả năng đáp ứng của đội ngũ giảng viên cĩ tác động cùng chiều đến sự hài lịng của sinh viên về chất lượng dịch vụ đào tạo.
Nhân viên phục vụ Sự quan tâm & đồng cảm
Mức độ tin cậy
Giá trị hình ảnh
Khả năng đáp ứng Sự hài lịng của
sinh viên về chất lượng dịch vụ đào tạocủatrường
55
H3RCTR: Nhân viên phục vụ cĩ tác động cùng chiều đến sự hài lịng của sinh viên trong chất lượng dịch vụ đào tạo.
H4RCTR: Sự quan tâm& đồng cảm cĩ tác động cùng chiều đến sự hài lịng của sinh viên về chất lượng dịch vụ đào tạo.
H5RCTR: Hình ảnh của trường Đại học Sài Gịn cĩ tác động cùng chiều đến sự hài lịng của sinh viên về chất lượng dịch vụ đào tạo.
4.3 Phân tích mơ hình hồi qui bội 4.3.1 Ma trận tương quan
Trước khi đi vào phân tích hồi qui ta cần xem xét sự tương quan giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc.
Nhân viên Hình Ảnh Tin Cậy Đáp Ứng Đồng Cảm
Nhân viên
Hệ sốtương quan Peason 1 .426P
** .417P ** .404P ** .453P ** Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 N 396 396 396 396 396 Hình ảnh
Hệ sốtương quan Peason .426P
** 1 .472P ** .406P ** .416P ** Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 N 396 396 396 396 396 Tin cậy
Hệ sốtương quan Peason .417P
** .472P ** 1 .482P ** .361P ** Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 N 396 396 396 396 396 Đáp ứng
Hệ sốtương quan Peason .404P
** .406P ** .482P ** 1 .356P ** Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 N 396 396 396 396 396 Đồng cảm
Hệ sốtương quan Peason .453P
** .416P ** .361P ** .356P ** 1 Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 N 396 396 396 396 396 Sự hài lịng
Hệ sốtương quan Peason .568P
** .723P ** .560P ** .413P ** .442P ** Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 .000 N 396 396 396 396 396 **. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).
56
Bản ma trận tương quan (bảng 4.15) cho thấy hệ số tương quan giữa các biến độc lập NL, HA, TC, DU, DC với biến phụ thuộc Y khá cao và tương quan cùng chiều.
Hệ số tương quan của biến phụ thuộc với từng biến độc lập dao động từ 0.413 đến 0.723 < 0.85 cho thấycác biến độc lập cĩ nhiều khả năng giải thích cho biến phụ thuộcP
3 P
, đồng thời các biến độc lập đạt giá trị phân biệt (ít cĩ khả năng xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến). Mặt khác, với mức ý nghĩa 1% giả thiết hệ số tương quan của tổng thể bằng 0 bị bác bỏ. Điều này cĩ nghĩa là trong tổng thể, tồn tại mối tương quan tuyến tính giữa biến phụ thuộc Sự hài lịng của sinh viên về chất lượng đào tạo của trường Đại học Sài Gịn (Y) với các biến độc lập bao gồm Tin cậy (TC), Đáp ứng (DU), Nhân viên phục vụ (NL), Đồng cảm (DC), Hình ảnh (HA). Xét mối tương quan giữa các biếnđộc lập, hệ số dao động từ 0.356 đến 0.482 nên trong tổng thể với mức ý nghĩa 1% thì cĩ tồn tại mối tương quan yếu đến trung bình giữa các biến độc lập. Vấn đề này sẽ được xem xét kỹ lưỡng vai trị của các biến độc lập trong mơ hình hồi quy bội.
4.3.2 Phân tích mơ hình lần 14.3.2.1 Mơ hình lần 1 4.3.2.1 Mơ hình lần 1
Phương trình hồi quy tuyến tính biểu diễn mối quan hệ giữa 5 yếu tố tác động (biến độc lập) và Sự hài lịng của sinh viên về chất lượng dịch vụ đào tạo(biến phụ thuộc) cĩ dạng như sau:
Y = aR0R + aR1RX1R R + aR2RXR2R + aR3RXR3R + aR4RXR4R+ aR5RXR5
Hoặc :
Sự hài lịng của sinh viên về chất lượng dịch vụ đào tạo trường ĐH Sài Gịn = aR0R + (aR1R×Nhân viên phục vụ) + (aR2R×Giá trị hình ảnh) + (aR3R×Mức độ Tin
cậy) + (aR4R×Sự Đáp ứng) + (aR5R×Đồng cảm & Quan tâm) 4.3.2.2 Kiểm định mơ hình hồi qui bội lần 1
Bằng chương trình phần mềm SPSS, các số liệu được thực hiện phương pháp Enter để đưa các biến vào phương trình hồi quy cùng một lượt, trong đĩ:
(3)
Theo John, O.P., & Benet-Martinez, V. (2000), “Measurement: Reliability, Construct Validation, and Scale Construction”, In H.T. Reis & c. M. Judd (Eds.), Handbook of Research Methods in Social Psychology, pp. 39- 369, New York: Cambridge University Press, r < 0,85 thì ít cĩ khả năng xảy ra hiện tuợng đa cộng tuyến.
57
– Sự hài lịng : biến phụ thuộc – Thang đo của yếu tố này từ 1 đến 5 (1: Hồn tồn khơng đồng ý; 5: Rất đồng ý). Biến sự hài lịng gồm 3 biến quan sát là YR1R, YR2R, YR3R. – a : hằng số tự do – XR1 Rlà các biến độc lập về mức độ tin cậy – XR2 Rlà các biến độc lập về sự đáp ứng – XR3 Rlà các biến độc lập về nhân viên phục vụ
– XR4 Rlà các biến độc lập về sự đồng cảm & quan tâm – XR5 Rlà các biến độc lập về giá trị hình ảnh Bảng 4.13 Tĩm tắt mơ hình hồi quy Hệ số R Hệ số RP 2 Hệ số RP 2 P - hiệu chỉnh Sai số chuẩn của ước lượng
Thống kê thay đổi
Hệ số Durbin- Watson Hệ số RP 2 P sau khi đổi Hệ số F khi đổi Bậc tự do 1 Bậc tự do 2 Hệ số Sig. F sau khi đổi .799P a .638 .634 .39905 .638 137.587 5 390 .000 2.043
Nguồn : Kết quả thu được từ phân tích dữ liệu SPSS - phụ lục trang 102
Kết quả trên cho thấy trị số RP 2
P
= 0.638 > RP 2
P
hiệu chỉnh cĩ nghĩa dữ liệu được sử dụng với mơ hình hồi quy thích hợp với 63,4% Sự hài lịng của sinh viên về chất lượng dịch vụ đào tạo của trường Đại học Sài Gịn là do mơ hình hồi quy giải thích, các phần cịn lại là do sai số và các nhân tố khác.
Kết quả phân tích ANOVA dưới đây thể hiện giá trị kiểm định F (= 100,00) cĩ ý nghĩa thống kê (Sig = 0,000 < 0,05). Nghĩa là, giả thiết HR0R: tập hợp các biến độc lập khơng cĩ mối liên hệ với biến phụ thuộc bị bác bỏ. Vì thế, mơ hình hồi quy được dự đốn trên đây (mục 4.3.1) là phù hợp dữ liệu nghiên cứu.
Bảng 4.14: Kết quả kiểm định độ phù hợp của mơ hình hồi quy
ANOVAP
a
Tổng
bình phương Bậc tự do bình phươngTrung bình F Sig. Hệ số hồi qui 109.546 5 21.909 137.587 .000P b
Phần dư 62.103 390 .159
58
Bảng 4.15: Thơng số thống kê trong mơ hình hồi qui bằng phương pháp Enter lần 1
Mơ hình Hệ số chưa chuẩn hĩa Hệ số chuẩn hĩa t Sig. Thống kê đa cộng tuyến B Sai số chuẩn Beta Hệ số Tolerance Hệ số VIF (hằng số) -.002 .161 -.010 .992 Nhân viên (NL) .228 .034 .249 6.719 .000 .673 1.485 Hình ảnh (HA) .507 .038 .504 13.484 .000 .665 1.504 Tin cậy (TC) .226 .042 .204 5.374 .000 .646 1.547 Đáp ứng (DU) -.008 .044 -.007 -.192 .848 .688 1.454 Đồng cảm(DC) .040 .030 .048 2.341 .018 .714 1.401 Biến phụ thuộc: SHL
Nguồn: phân tích nhân tố EFA bằng phần mềm SPSS - phụ lục trang 103
Trong bảng 4.15, khi xét tRstatR và tRα/2Rcủa các biến để đo độ tin cậy thì các biếnđộc lập NL, HA, DA, DC đều đạt yêu cầu do tRstatR > tRα/2(5,390)R= 1.966 (nhỏ nhất là 2.341) và các giá trị Sig. thể hiện độ tin cậy khá cao, đều < 0.05 (lớn nhất là 0.018). Tuy nhiên, biến DU lại khơng đạt ở cả hai tiêu chuẩn :
tRstatR = – 0.192 < tRα/2(5,390)R =1.966 và Sig = 0.848 > 0.05, thể hiện độ tin cậy kém. Giải thích vấn đề này cho thấy khi thực hiện phỏng vấn chuyên sâu thì đa số sinh viên đặt kỳ vọng cao vào khả năng đáp ứng của nhà trường với tiền thân là trường sư phạm, nhiệm vụ chính của nhà trường là giảng dạy nên chất lượng của giảng viên đáp ứng trong đào tạo khơng phải là vấn đề bận tâm nhiều. Mặt khác, chương trình đào tạo cịn nặng về lý thuyết, tính ứng dụng chưa cao, các doanh nghiệpkhi tuyển dụng lại địi hỏi phải cĩ kinh nghiệm, vì thế vấn đềkhơng chỉ từ một phía của nhà trường mà cần cĩ sự liên kết với các doanh nghiệp để xác định nhu cầu của nhà tuyển dụng, đồng thời tăng cường thực tập để quen việc và tự khắc phục bản thân.
59
4.3.2.3 Phân tích mơ hình hồi qui tuyến tính đa biến lần 2 4.1.1.1 Mơ hình lần 2
60
Hình 4.2: Đồ thị phân tán giữa giá trị dự đốn và phần dư từ hồi qui
4.3.2.3 Kiểm định mơ hình hồi qui bội lần 2
Sau khi tiến hành loại yếu tố Đáp ứng, phương trình hồi quy tuyến tính biểu diễn mối quan hệ giữa các nhân tố tác động và sự hài lịng của sinh viên về chất lượng dịch vụ đào tạocĩ dạng như sau :
Y = aR0R + aR1RXR1R + aR2RXR2R + aR3RXR3R+ aR5RXR5
Hoặc:
Sự hài lịng của sinh viên về chất lượng dịch vụ đào tạo trường ĐH Sài Gịn = aR0R + (aR1R×Nhân viên phục vụ) + (aR2R×Giá trị hình ảnh) + (aR3R×Mức độ tin cậy)
+ (aR5R×Đồng cảm & Quan tâm)
Tiếp tục sử dụng phương pháp đưa vào một lượt (Enter) để phân tích hồi quy giữa biến phụ thuộc (Y) và các biến độc lập (HA, NL, TC, DC) như sau:
4.3.2.4 Kiểm tra các giả định mơ hình hồi quy
61
− Phương sai của sai số (phần dư) khơng đổi.
− Các phần dư cĩ phân phối chuẩn.
− Khơng cĩ mối tương quan giữa các biến độc lập.
Nếu các giả định này bị vi phạm thì các ước lượng khơng đáng tin cậy nữa (Hồng Trọng - Mộng Ngọc, 2008).
a. Kiểm định giả định phương sai của sai số (phần dư) khơng đổi
Bảng 4.16: Bảng kiểm định giả định phương sai của sai số
Nhỏ nhất Lớn nhất Trung bình Độ lệch chuẩn n Giá trị dự báo đã được chuẩn hĩa -2.662 2.438 .000 1.000 396 Phần dư được chuẩn hĩa -2.563 2.862 .000 .994 396
Nguồn : Kết quả thu được từ phân tích dữ liệu nghiên cứu
Để kiểm định giả định phương sai của sai số (phần dư) khơng đổi, ta sử dụng đồ thị phân tán của phần dư đã được chuẩn hĩa (Standardized Residual) và giá trị dự báo đã được chuẩn hĩa (Standardized predicted value). Hình 4.2 cho thấy các phần dư phân tán ngẫu nhiên quanh trục O (là quanh giá trị trung bình của phần dư) trong một phạm vi khơng đổi. Điều này cĩ nghĩa là phương sai của phần dư khơng đổi.
b. Kiểm tra giả định các phần dư cĩ phân phối chuẩn
Phần dư cĩ thể khơng tuân theo phân phối chuẩn vì những lý do như sử dụng sai mơ hình, phương sai khơng phải là hằng số, số lượng các phần dư khơng đủ nhiều để phân tích… (Hồng Trọng - Mộng Ngọc, 2008). Các biểu đồ tần số (Histogram, Q-Q plot, P-P plot) của các phần dư (đã được chuẩn hĩa) được sử dụng để kiểm tra giả định này.
Kết quả từ biểu đồ tần số Histogram của phần dư cho thấy, phân phối của phần dư xấp xỉ chuẩn (trung bình Mean = 0 vì số quan sát khá lớn, độ lệch chuẩn Std. Dev = 0.995), các điểm quan sát thực tế khơng phân tán quá xa đường thẳng kỳ vọng (đường chéo). Điều này cĩ nghĩa là giả thiết phân phối chuẩn của phần dư khơng bị vi phạm.
62
c. Kiểm tra giả định khơng cĩ tương quan giữa các phần dư
Kết quả từ biểu đồ tần số P-P plot cho thấy các điểm phân tán xung quanh được kỳ vọng. Cũng cho thấy giả định phân phối chuẩn của phần dư khơng bị vi phạm.
Kiểm định Durbin Watson = 2.043 (phụ lục 4 – trang 102) trong khoảng [1 < D < 3] nên khơng cĩ hiện tượng tương quan của các phần dư (Hồng Trọng – Mộng Ngọc, 2008).
d. Đánh giá mức độ phù hợp của mơ hình hồi quy bộilần 2
Bảng 4.17 : Đánh giá mức độ phù hợp của mơ hình hồi qui bộilần 2
Hệ số R Hệ số RP 2 Hệ số RP 2 P - hiệu chỉnh Sai số chuẩn của ước lượng
Thống kê thay đổi
Hệ số Durbin- Watson Hệ số RP 2 P sau khi đổi Hệ số F khi đổi Bậc tự do 1 Bậc tự do 2 Hệ số Sig. F sau khi đổi .799P a .638 .634 .39856 .638 172.399 4 391 .000 2.044
Nguồn: phân tích nhân tố EFA bằng phần mềm SPSS - phụ lục trang 104
Bảng 4.16 cho thấy, giá trị hệ số tương quan là 0.799 > 0.5, do vậy đây là mơ hình thích hợp để sử dụng đánh giá mối quan hệ giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập.
Ngồi ra, giá trị hệ số RP 2
P
là 0.634, nghĩa là mơ hình hồi quy tuyến tính đã xây dựng phù hợp với dữ liệu 63.4%. Nĩi cách khác, 63.4% sự hài lịng của sinh viên về chất lượng đào tạo là do mơ hình hồi quy giải thích. Các phần cịn lại là do sai số và các yếu tố khác.
Điểm khác biệt này cũng cĩ thể được giải thích do mơ hình nghiên cứu khơng tập trung vào những giá trị và đặc điểm cá nhân của sinh viên như tâm lý, tính cách ... Vì vậy, các giá trị biến quan sát trong nghiên cứu chỉ cĩ thể giải thích cho 63.4%.
e. Kiểm định độ phù hợp của mơ hình hồi qui bộilần 2
Kiểm định F về tính phù hợp của mơ hình hồi quy tuyến tính tổng thể. Điều này cho chúng ta biết biến phụ thuộc cĩ tương quan tuyến tính với tồn bộ biến độc lập hay khơng. Đặt giả thiết HR0R là aR0R = aR1R = aR2R = aR3R = aR4R = aR5R= 0
63
Bảng 4.18 : Kiểm định tính phù hợp của mơ hình hồi quy bộilần 2
ANOVAa
Tổng
bình phương Bậc tự do bình pTrung bình hương F Sig. Hệ số hồi qui 109.540 4 27.385 172.399 .000P
b
Phần dư 62.109 391 .159
Tổngcộng 171.649 395
a. Biến phụ thuộc : Sự hài lịng
b. Biến độc lập: (Constant)Đồng cảm, Tin cậy, Nhân viên, Hình ảnh
Nguồn: phân tích nhân tố EFA bằng phần mềm SPSS - phụ lục trang 105
Nhận thấy giá trị Sig. rất nhỏ (< 0.05) nên bác bỏ giả thiết HR0R. Điều này cĩ ý nghĩa là các biến độc lập trong mơ hình cĩ tương quan tuyến tính với biến phụ thuộc, tức là sự kết hợp của các biến độc lập cĩ thể giải thích được sự thay đổi của biến phụ thuộc.
Bảng 4.19 : Các thơng số thống kê trong mơ hình hồi qui bằng phương pháp Enter
Mơ hình Hệ số chưa chuẩn hĩa Hệ số chuẩn hĩa t Sig. Thống kê đa cộng tuyến B Sai số
chuẩn Beta Tolerance Hệ số
Hệ số VIF (hằng số) -.016 .142 -.115 .909 Nhân viên (NL) .227 .033 .248 6.786 .000 .692 1.446 Hình ảnh (HA) .506 .037 .503 13.614 .000 .679 1.473 Tin cậy (TC) .224 .040 .201 5.573 .000 .708 1.411 Đồng cảm(DC) .039 .029 .048 2.329 .018 .723 1.384 Biến phụ thuộc : Sự hài lịng
64
Khi xét tRstat Rvà tRα/2R của các biến để đo độ tin cậy thì các biến độc lập NL, HA, TC, DC đều đạt yêu cầu do tRstatR > tRα/2(4,391)R = 2.060 (nhỏ nhất là 2.329) và các giá trị Sig. thể hiện độ tin cậy khá cao, đều < 0.05 (lớn nhất là 0.018). Ngồi ra, hệ số VIF của các hệ số Betađều nhỏ hơn 10 (lớn nhất là 1.473) và hệ số Tolerance đều > 0.5 (nhỏ nhất là 0.679) cho thấy khơng cĩ hiện tượng đa