2.2.1.Đặc điểm mẫu điều tra
Qua điều tra thực tế, với 150 bảng hỏi được phát ra, nghiên cứu thu về 140 bảng hỏiđạt yêu cầu với các đặc điểm như sau:
Bả ng 1.7. Đặ c điể m mẫ u điề u tra Đặc điểm Số lượng Tỷlệ(%) Giới tính Nam 83 59,3 Nữ 57 40,7 Độtuổi Dưới 18 tuổi 20 14,3 Từ18–30 114 81,4 Trên 30 6 4,3 Nghềnghiệp Học sinh 20 14,3 Sinh viên 110 80,9 Đãđi làm 10 5,8 Khóa học IELTS, TOEIC 52 37,1 Tiếng Anh giao tiếp 30 24,3 B1,B2 58 38,6
(Nguồn: Kết quả điều tra năm 2020)
Vềgiới tính
Trong 140 mẫu điều tra có 83 mẫu là nam chiếm 59,3%, 57 mẫu còn lại là nữ
chiếm 40,7%. Có thể thấy không có sự chênh lệch trong số lượng nam và nữ, do nhu cầu ngoại ngữlà nhu cầu chung và không phân biệt vềgiới tính của người học.
Về độtuổi
Theo kết quảcủa bảng trên có thểthấy độtuổi chiếm đa sốlà từ18đến 30 tuổi với số lượng mẫu là 114 chiếm tỷ lệ 81,4%. Độ tuổi này chủ yếu là sinh viên, dễ
hiểu vì với độ tuổi này thì Tiếng Anh là điều kiện bắt buộc đểcó thể tốt nghiệp và có một công việc ổn định khi ra trường. Ngoài ra, trong độ tuổi này còn có những
người hiện đang đi làm, việc sở hữu bằng tiếng Anh thì sẽ giúp học có một công việc và mức lương cao hơn. Nhóm có độ tuổi dưới 18 có số lượng là 20 và tỷlệ là 14,3%, có thể thấy rằng các bậc phụ huynh đang nhận thấy tầm quan trọng lớn của Tiếng Anh và họ sẵn sàng cho con của mình đi học tại các trung tâm Tiếng Anh.
Nhóm tuổi trên 30 chỉ chiếm tỷlệ4,3%, có thểlý giải vì nhóm nàyđa số đã có công việc và thu nhậpổn định nên họ không quá quan tâm đến ngoại ngữ.
VềNghềnghiệp
Như đã phân tíchởtrên, nhóm tuổi từ 18 đến 30 chiếm tỷlệ cao, điều này cũng đồng nghĩa răng số lượng mẫu là sinh viên cũng chiếm tỷ trọng cao với 110 mẫu (80,9%) bởi vì ngoại ngữvừa là điều kiện bắt buộc đểtốt nghiệp đại học, vừa là điều kiện quan trọng để có thể tìm kiếm việc làm trong thời đại hiện nay. Tỷ lệhọc sinh hoàn toàn phù hợp với độtuổi dưới 18 với 14,3%, Nhóm học sinh ở đây chủ yếu là học sinh cấp 3, trong thời đại 4.0 thì việc hiểu được tầm quan trọng của ngoại ngữ luôn được nhắc đếnở các trang mạng xã hội, vì vậy họ tìmđến ANI để đáp ứng nhu cầu đó, hơn nữa việc học tiếng Anh sẽgiúp các bạnấy có thểlựa chọn được những
ngôi trường mà mình mong muốn bởi vì nhiều trường hiện này đã áp dụng điểm Tiếng Anh đầu vào đểxét tuyển. Nhóm còn lại chiếm tỷlệkhá thấp, một phần vì họ chưa hiểu tầm quan trọng của ngoại ngữ, phần khác thì do có công việc ổn định và không có nhu cầu, một sốkhác thì quá bận không sắp xếp được thời gian học.
Vềkhóa học đăng ký tại ANI
Khóa học Ielts, Toeic có 52 mẫu (37,1%), Khóa học Tiếng anh giao tiếp 34 mẫu (24,3%) và khóa học B1, B2 tỷlệ38,6% với 54 mẫu. Có thểthấy các khóa học không có sự chênh lệch quá nhiều. Nói cách khác, mỗi khóa học đều có tác dụng
riêng và đều quantrong như nhau.
2.2.2. Phân tích nhân tốkhám phá EFA
Phân tích nhân tố khám phá được sử dụng để rút gọn và tóm tắt các biến nghiên cứu thành các khái niệm. Thông qua phân tích nhân tố nhằm xác định mối quan hệ của nhiều biến được xác định và tìm ra nhân tố đại diện cho các biến quan sát. Phân tích nhân tốkhám phá cần dựa vào tiêu chuẩn cụthểvà tin cậy.
2.2.2.1. Phân tích Nhân tốEFA với nhóm nhân tốchất lượng dịch vụ
Phân tích nhân tố chỉ được sửdụng khi hệ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) có giá trị lớn hơn 0,5 (Othman & Owen, 2000), kiểm định Bartlett½s có giá trị sig < 0,05, các biến có hệsốtruyền tải (factor loading) nhỏ hơn 0,5 sẽbịloại. Điểm dừng Eigenvalue (đại diện cho phần biến thiên được giải thích bởi mỗi nhân tố) lớn hơn 1
và tổng phương sai trích (Cumulative % Extraction Sums of Squared Loadings) lớn
hơn 50% (Gerbing & Anderson,1988).
Quá trình phân tích nhân tố để loại các biến trong nghiên cứu này được thực hiện qua các bước như sau:
Phân tích EFA lần 1: 22 biến của chất lượng dịch vụ được đưa vào phân tích
nhân tố theo tiêu chuẩn Eigenvalue lớn hơn 1 đã có 5 nhóm nhân tố được tạo ra. Tổng phương sai trích = 76,668% cho biết 7 nhóm nhân tố này giải thích được 76,668% biến thiên của dữliệu. HệsốKMO = 0,875 (>0,5), kiểm định Bartlett½s có
giá trị sig = 0,000 < 0,05 do đó đãđạt yêu cầu của phân tích nhân tố. Tuy nhiên biến "CLGV1 - Học viện liên hệ học viên của mình kịp thời khi có vấn đề phát sinh (Nghỉ học, học phí, sự kiện, khuyễn mãi,..)" có hệ số truyền tải < 0,5 và thấp nhất nên bịloại ra khỏi mô hình. (Tham khảo phụlục “phân tích EFA lần1”).
Phân tích EFA lần 2: Sau khi loại biến CLGV1, 21 biến còn lại được tiếp tục phân tích, kêt quả như sau: Tổng phương sai trích = 78,732%, hệ sốKMO = 0,872, kiếm định Bartlett½s = 0,00 < 0,05 nên đạt yêu cầu.
Sau lần phân tích này, tất cảcác biến còn lại đều có hệsốtruyền tải >0,5 do đó mô
hình chất lượng dịch vụcủa Học viện đào tạo Quốc tếANI gồm 24 biến thuộc 6 nhóm nhân tố. Tổng phương sai trích = 67,352% cho biết 6 nhóm nhân tốnày giải thích được 67,352% biến thiên của dữliệu. Nămnhóm nhân tố này được mô tả như sau:
Nhóm nhân tố 1: Chất lượng chương trình đào tạo (CTDT), Chất lượng
chương trình giảng dạy (CTGD), có giá trịEigenvalues = 5,643>1, nhân tốnày liên
quan đến các đánh giá của học viên về các khóa học tại ANI (Tính hợp lý về mặ
Nhân tố này được tác động bởi các tiêu chí sau:
Nội dung giảng dạy phù hợp với mục tiêu của khóa học (ví dụ: Các khóa tiếng Anh giao tiếp giảng dạy chủyếu tập trung giao tiếp hơn là lý thuyết); Các khóa học gắn kết với nhau theo cấp độtừthấp đến cao; Tài liệu dành cho khóa học được phát
đầy đủ, kịp thời; Kiến thức giáo viên truyền tải phù hợp với khả năng của học viên; Tính phù hợp của lộtrình khóa học.
Nhân tố “CTGD” giải thích được 42,675% phương sai và là nhân tố có tỷ lệ
giải thích biến động lớn nhất. Trong các biến của thì biến: “CTDT3” được nhiều học viên của ANI cho là ảnh hưởng lớn nhất đến đánh giá về Chất lượng chưong
trìnhđào tạo của Học viện với hệsốtruyền tải = 0,821.
Nhóm nhân tố 2: Cơ sở vật chất (CSVC), nhóm nhân tốnày giải thích các đánh
giá của học viên liên quênđến hệthống cơ sởvật chất, trang thiết bịtại Học viện. Nhóm nhân tốnày bao gồm:
Phòng học phù hợp với lượng học viên; Phòng học bốtrí trang thiết bị phù hợp cho giảng dạy; Nhà vệsinh và bãiđể xe bốtrí thuận tiện; Trang web và fanpage dễtìm kiếm và đầy đủthông tin; Phòng học thuận tiện cho học viên trao
đổi, thảo luận với giáo viên và học viên khác.
Nhân tố này giải thích được 50,706% phương sai. Biến “CSVC4 – Phòng học trang bị phục vụ giảng dạy đầy đủ, hiện đại” được học viên cho là ảnh hưởng
đến quyết định đánh giá về Chất lượng cơ sở vật chất của ANI với hệ số tải nhân tốnày là 0,857.
Nhóm nhân tố3: Sựphù hợp vềmức học phí (HP), thểhiện đánh giá của học viên vềsựphù hợp của học phí của ANI so với các trung tâm, học viện khách trong khu vực.
Nhóm nhân tốnày bao gồm các yếu tố:
Học phí có phù hợp với khối lượng kiến thức hay không?; Học phí có đủcạnh tranh với cá trung tâm khác hay không?; Học phí có đúng như kỳvọng ban đầu của học viên hay không?; Học phí đúng như quảng cáo, tư vấn.
Nhóm nhân tố 4: Năng lực phụvụ(NLPV), thểhiện đánh giá của học viên qua
thái độ, năng lực phục vụcủa đội ngũ nhân viên, trợ giảng tại của Học viện. Nhóm nhân tốnày bao gồm các tiêu chi sau:
Học viện có quan tâm đến học viên;Đội ngũ tư vấn và trợgiảng quan tâm, giải đáp đầy đủthắc mắc của học viên trong quá trình tìm hiểu và học tập; Nhân viên của Học viện thực sự quan tâm đến tình hình học tập của học viên không.
Nhóm nhân tố 5: Chất lượng đôi ngũ giáo viên tại Học viện (CLGV), nhóm nhân tố này thể hiện đánh giá của học viên về đội ngũ giáo viên tại đây. Bao gồm các tiêu chí sau:
Giáo viên dạy đúng chương trình; Giáo viên sẵn sàng chia sẻcác kinh nghiệm của mình; Giáo viên có cách truyền đạt sinh động, dễhiểu.
2.2.2.2. Phân tích Nhân tốEFA với nhóm biến sựhài lòng
Sử dụng phương pháp phân tích nhân tố khám phá đối với các chỉ tiêu đo lường sựhài lòng của học viên, nghiên cứu thu được kết quảcho thấy Eigenvalue = 2,131> 1 và tổng phương sai trích = 71,040> 50% nên các điều kiện đều phù hợp với biến quan sát.
Bả ng 1.8. Kế t quả phân tích nhân tố nhóm biế n phụ thuộ c
Biến quan sát Hệ số
tải Eigenvalue
Phương sai
trích KMO
HL1 - Bạn hài lòng với chất lượng dich
vụ tại ANI 0,882
2,131 71,040% 0,688 HL2 - Nếu được, bạn vẫn sẽ học lên khóa
học cao hơn tạiANI 0,825
HL3 - Bạn sẽ giới thiệu người thân của
mìnhđến học tại đây 0,820
(Nguồn: Kết quảkhảo sát 2020)
Sau khi tiến hành phân tích EFA đối với các chỉ tiêu nghiên cứu đưa ra ban đầu, kết quả thu được 5 nhân tố đại diện cho mô hình nghiên cứu. Tiếp theo, để đánh giá độ tin cậy của 5 nhóm biến này, nghiên cứu tiến hành phân tích
Cronbach½s Alpha cho từng nhóm. Trong mỗi nhóm, các biến tương quan có biến tổng <0,3 được xem là biến rác và bị loại. Thang đo được chấp nhận khi hệ số Cronbach½s Alpha ≥0.7. Kết quảkiểm định nhưsau:
Bả ng 1.9. Hệ số Cronbach’s Alpha các nhóm nhân tố
Nhóm biến Cronbach's Alpha Số lượng biến
Chương trìnhđào tạo 0,925 5
Cơ sở vật chất 0,870 5
Học phí 0,844 3
Năng lực phục vụ 0,872 4
Chất lượng giáo viên 0,894 4
Hài lòng 0,794 3
(Nguồn: Kết quảkhảo sát 2020)
Theo kết quảtrên có thểthấy, tất cảcác biến thuộc các nhóm nhân tố đều thỏa mãn điều kiện, điều này khẳng định thang đo các nhân tố rút trích từcác biến quan sát là phù hợp và đáng tin cậy (Chi tiết xem tại Phụlục Kiểm định độ tin cậy). Vậy ta có thểsửdụng 5 nhóm biến này trong các bước phân tích tiếp theo.
2.2.4.Phân tích tác động của chất lượng dịch vụ đến sựhài lòng của họcviên tại Học viện Đào tạo Quốc tếANI bằng phương pháp hồi quy đa biến viên tại Học viện Đào tạo Quốc tếANI bằng phương pháp hồi quy đa biến
2.2.4.1. Xây dựng mô hình hồi quy
Sau khi phân tích khám phá nhân tố EFA và gộp biến, tiến hành phân tích mô hình hồi quy đa biến để xác định, đánh giá mức mộ ảnh hưởng của 4 nhóm yếu tố thu được từphân tích nhân tốkhám phá EFA.
HL = α + β1X1 + β2X2 + β3X3 + β4X4 + β5X5
Trong đó: αlà Hằng số
HL : Sựhài lòng của khách hàng đối với dịch vụ đào tạo của Học viện Đào tạo Quốc tếANI.
X1: Nhân tố chương trìnhđào tạo X2: Nhân tố đội ngũ giảng viên X3: Nhân tố năng lực phục vụ
X4: Nhân tố cơ sởvật chất
Βi:Tương ứng là giá trị ảnh hưởng của Xi đối với HL
Sau khi kiểm định PEARSON là các nhân tố và sự hài lòng có mối liên hệ
tuyến tính thì có thểmô hình hóa mối quan hệnhân quảcủa các nhân tố này đối với sự hài lòng này bằng hồi quy tuyến tính đa biến. (Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005).
2.2.4.2. Phân tích tương quan Pearson
Mục đích của chạy tương quan Pearson nhằm kiểm tra mối tương quan tuyến tính chặt chẽgiữa biến phụthuộc với các biến độc lập và sớm nhận diện vấn đề đa
cộng tuyến khi các biến độc lập có tương quan mạnh với nhau.
Trong các biến được đưa vào kiểm tra mối tương quan, biến “sự hài lòng” là
biến phụthuộc, còn lại là biến độc lập. Nếu các biến độc lập có mối tương quan với biến phụthuộc thì việc phân tích hồi quy mới có ý nghĩa thống kê.
Bả ng 1.10. Hệ số tư ơ ng quan giữ a các nhân tố và sự hài lòng
SHL
HL CTDT CLGV CSVC HP NLPV
Tương quanPearson 1 .419** .350** .413** .299** .394**
Gía trị Sig. .000 .000 .000 .000 .000 N 140 140 140 140 140 140
(Nguồn: Kết quảkhảo sát 2020)
Theo kết quảphân tích ta thấy biến phụthuộc và các biến độc lập có sự tương
quan với nhau. Tất cảcác biến đều có giá trị Sig. <0.05 và hệsố tương quan cụthể như sau: CTDT (0,419), CLGV (0,350), CSVC (0.413), HP (0.299), NLPV (0.394).
Từ đây, ta có thể kết luận 5 biến độc lập này có thể đưa vào để giải thích cho biến phụthuộc sựhài lòng.
2.2.4.3. Kiểm định độphù hợp của mô hình
Tiến hành phân tích hồi quy một biến phụthuộc và 5 biến độc lập theo phương
pháp hồi quy từng bước (Stepwise).
Hệsố xác định R và R hiệu chỉnh dùng để đo sựphù hợp của mô hình hồi quy, còn gọi là hệsố xác định. Khi đánh giá độphù hợp của mô hình dùng R hiệu chỉnh sẽ an toàn hơn vì R sẽ tăng khi đưa thêm biến độc lập vào mô hình.Độphù hợp của mô hình càng cao khi R hiệu chỉnh càng lớn. Kết quả sau khi phân tích thu được:
Bả ng 1.11. Các chỉ số đánh giá sự phù hợ p củ a mô hình
Model R R Square Adjusted R
Square Std. Errorof the Etimate
Durbin- Watson 1 .683 .467 .450 2.22452 1.464
(Nguồn: Kết quảkhảo sát 2020)
Nhìn vào bảng trên, dùng để đánh giá độphù hợp của mô hình hồi quy đa biến, hệ
sốR bình phương hiệu chỉnh Adjusted R Square là 0.450. Nghĩa là 45,0% biến thiên của biến phụthuộc hài lòngđược giải thích bởi 5 nhân tố độc lập. Điều này cho thấy mô hình hồi quy tuyến tính này phù hợp với tập dữliệu của mẫuởmức 45,0%.
Bả ng 1.12. Kiể m đị nh ANOVA
Model Sum of Squares df Mean Square F Sig. Regression 693.062 5 138.612 28.011 .000 Residual 781.757 160 4.948 Total 1484.819 165 (Nguồn: Kết quảkhảo sát 2020)
Nhìn vào bảng trên, kiểm định giả thuyết về độ phù hợp với tổng thể của mô hình, giá trị F=28,011 với sig.=0.000 <5%. Chứng tỏ R bình phương của tổng thể
với tổng thể (chi tiết hơn là R bình phương tổng thể ta không thể tính cụ thể được,
nhưng ta biết chắc chắn sẽkhác 0, mà khác 0 thì chứng tỏlà các biếnđộc lập có tác
độngđến biến phụthuộc).
2.2.4.4. Phương trình hồi quy đa biến
Bả ng 1.13. Các hệ số phư ơ ng trình hồ i quy Model Unstandardized Coefficients Standard ize Coefficie nts t Sig. Conllinearity Statistics B Std. Error Beta Tolerance VIF Constan t 1.533 .840 1.826 .070 CTDT .144 .041 .204 2.765 .006 .610 1.639 CLGV .181 .053 .238 3.414 .001 .686 1.459 CSVC .117 .051 .177 2.307 .022 .567 1.763 HP .072 .072 .015 .201 .841 .613 1.632 NLPV .196 .061 .242 3.208 .002 .586 1.706 (Nguồn: Kết quảkhảo sát 2020)
Kết quảphân tích trên cho thấy hệsố phóng đạiphương sai (VIF) đều nhỏ hơn 2
nên mô hình không có hiện tượng đa cộng tuyến. Giá trịsig. của nhân tốHP = 0,841 >
0,05 do đó bịloại ra khỏi mô hình, các giá trị Sig. của những nhân tốcòn lại đều nhỏ hơn 0.05 nên các biến có ý nghĩa thống kê. Nói cách khác, theo kết quảphân tích hồi
quy đa biến thì ngoài nhân tốSụphù hợp của mức học phí không tác động đến sựhài lòng thì tất cảcác biến còn lại đều tác động đến Sựhài lòng của học viên.