4. Kết quả thực tập theo đề tà
3.3.2 Đặc điểm của mẫu nghiên cứu
Bảng 3.2 Thống kê mẫu dựa trên một số tiêu chí
Tiêu chí Số lƣợng (ngƣời) Tỷ lệ (%)
Giới tính
Nữ 193 65
Nam 104 35
Tổng 297 100
Số năm của sinh viên
1 10 3,4
2 10 3,4
3 116 39,1
4 161 54,2
Tổng 297 100
Khoa sinh viên đang theo học
QTKD 162 54,5
KT- TC- NH 108 36,4
Cơ- Điện- Điện tử 17 5,7
QT Du Lịch- Nhà Hàng- Khách sạn 4 1,3
CN Sinh học- Thực phẩm- Môi Trƣờng 2 0,7
Tổng 297 100
Nguồn: Phân tích dữ liệu– phụ lục số 4
Nhận xét:
Tỷ lệ giới tính trong mẫu nghiên cứu gồm 65% là nữ (193 sinh viên nữ) và 35 % (104 sinh viên nam).
Trong tất cả các sinh viên tham gia trả lời bảng câu hỏi hợp lệ trong đó có chiếm tỷ lệ cao nhất là sinh viên năm 4 với 54,2% (với 161 SV) và đứng vị trí số hai là SV năm 2 chiếm 39,1% (với 116 SV), còn lại là SV năm 3 và năm 4 lần lƣợt đều chiếm tỷ lệ nhỏ hơn với 3,4% (10 SV).
Khoa QTKD là khoa chiếm tỷ lệ cao nhất về số lƣợng SV trong mẫu nghiên cứu với 54,5%, đứng thứ hai là khoa KT- TC- NH với 36,4%, còn lại là khoa Cơ- Điện- Điện tử với 5,7%, CNTT 1,3%, QT Du Lịch- Nhà Hàng- Khách sạn 1,3%, CN Sinh học- Thực phẩm- Môi Trƣờng với 0,7%.
Tóm tắt chƣơng 3
Chƣơng 3 đã trình bày phƣơng pháp nghiên cứu đƣợc sử dụng để xây dựng và đánh giá thang đo đo lƣờng các khái niệm nghiên cứu, kiểm định mô hình lý thuyết.
Phƣơng pháp nghiên cứu đƣợc thực hiện qua thảo luận nhóm giữa các sinh viên với nhau. Kết quả thảo luận nhóm là đã xây dựng đƣợc thang đo chính thức khảo sát 330 mẫu. Thang đo chính thức đƣợc thông qua gồm có 5 nhân tố nghiên cứu về các yếu tố ảnh hƣởng đên sự hài lòng của sinh viên về công tác chăm sóc SV của Trƣờng ĐH Công Nghệ TP.HCM. Chƣơng này cũng bao gồm việc trình bày kết quả nghiên cứu chính thức về việc mô tả thông tin về mẫu của nghiên cứu định lƣợng. Chƣơng tiếp theo sẽ trình bày phƣơng pháp phân tích dữ liệu và kết quả nghiên cứu bao gồm đánh giá thang đo bằng hệ số Cronbach’s Alpha và EFA, kiểm định mô hình lý thuyết bằng phƣơng pháp hồi quy tuyến tính đa biến.
CHƢƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU 4.1 Đánh giá thang đo
Nhƣ đã trình bày ở chƣơng 3, thang đo các yếu tố ảnh hƣởng đến chất lƣợng công tác chăm sóc SV của Trƣờng ĐH Công Nghệ TP.HCM gồm có 5 thang đo thành phần: (1) sự đáp ứng, (2) năng lực phục vụ, (3) đảm bảo, (4) phƣơng tiện hữu hình và (5) sự hiểu biết.
Bài nghiên cứu đã dùng thang đo Likert 5 mức độ để đơn giản và dễ hiểu hơn đối với sinh viên. Thang đo đƣợc quy ƣớc từ 1: “hoàn toàn không đồng ý” đến 5: “hoàn toàn đồng ý”. Kết quả cho thấy sinh viên đều hiểu nội dung câu hỏi một cách rõ ràng. Vì vậy các thang đo này đƣợc sử dụng trong nghiên cứu định lƣợng để tiếp tục đánh giá thông qua hai công cụ chính là hệ số Cronbach Alpha và phân tích nhân tố khám phá EFA.
Kiểm định độ tin cậy Cronbach’s Alpha nhằm loại trừ các biến có hệ số tƣơng quan biến tổng nhỏ hơn 0,3. Tiêu chuẩn chọn thang đo khi có độ tin cậy Cronbach’s Alpha ≥ 0,7. Tuy nhiên thang đó có độ tin cậy Cronbach’s Alpha ≥ 0,6 cũng đƣợc chọn khi nó đƣợc sử dụng lần đầu (Nunnally & Burnstein, 1994). Về cơ bản Cronbach’s Alpha càng cao thì càng tốt vì có độ tin cậy càng cao. Cronbach’s Alpha của các thang đo đƣợc trình bày theo các bảng dƣới đây.
Bảng 4.1 Đánh giá độ tin cậy của thang đo
Thang đo Số biến quan sát Cronbach’s Alpha
Sự đáp ứng 5 0,756
Năng lực phục vụ 4 0,705
Sự đảm bảo 5 0,775
Phƣơng tiện hữu hình 6 0,830
Sự hiểu biết 5 0,811
Cảm nhận của SV về chất lƣợng công
tác chăm sóc SV 3 0,702
Nguồn: Phân tích dữ liệu– phụ lục số 5
Quan sát bảng 4.1 đã đƣợc cho thấy, sau khi tiến hành đo lƣờng độ tin cậy thang đo cho 5 nhóm nhân tố với 27 biến quan sát, kết quả ở từng thang đo năng lực phục vụ và thang đo phƣơng tiện hữu hình đã loại mất đi mỗi biến quan sát. Cụ thể
là NLPV3 và PTHH7 đã bị loại. Nhƣ vậy 25 biến quan sát còn lại sẽ đƣợc sử dụng để tham gia vào phần phân tích nhân tố tiếp theo. Độ tin cậy của thang đo đã đƣợc thể hiện đầy đủ ở bảng 4.1 Đánh giá độ tin cậy của thang đo tại phụ lục 5.
4.2 Phân tích nhân tố khám phá EFA tác động đến chất lƣợng công tác chăm sóc SV của Trƣờng ĐH Công Nghệ TP.HCM chăm sóc SV của Trƣờng ĐH Công Nghệ TP.HCM
Phƣơng pháp phân tích nhân tố khám phá EFA đƣợc sử dụng để thu nhỏ và tóm tắt dữ liệu. Trong nghiên cứu này, phƣơng pháp EFA dựa vào mối tƣơng quan giữa các biến với nhau để rút gọn thành những nhân tố có ý nghĩa hơn. Cụ thể, khi đƣa tất cả các biến thu thập đƣợc vào phân tích, các biến có thể liên hệ với nhau. Khi đó sẽ tiến hành gom lại thành các nhóm biến có liên hệ và trình bày dƣới dạng các nhân tố cơ bản tác động đến chất lƣợng công tác chăm sóc SV của Trƣờng ĐH Công Nghệ TP.HCM.
Nghiên cứu sử dụng phƣơng pháp trích hệ số Principal component với phép quay Varimax tại điểm dừng khi trích các yếu tố có Eigenvalue >1. Thang đó nào có tổng phƣơng sai trích từ 50% trở lên là đƣợc chấp nhận (Gerbing & Anderson, 1988). Các biến có trọng số (Factor loading) nhỏ hơn 0,5 sẽ bị loại. Tại mỗi khái niệm có chênh lệch trọng số (Factor loading) lớn nhất và bất kỳ phải đạt ≥ 0,3 (Jabnoun & AL-Tamini, 2003). Trong phân tích nhân tố yêu cầu cần thiết là hệ số KMO (Kaiser – Meyer- Olkin) phải có giá trị lớn (0,5 ≤ KMO ≤ 1), điều này thể hiện phân tích nhân tố là thích hợp. Nếu hệ số KMO < 0,5 thì phân tích nhân tố có khả năng không phù hợp với dữ liệu. Theo Kaiser (1974), KMO ≥ 0,9 là rất tốt 0,8 ≤ KMO < 0,9 là tốt, 0,7 ≤ KMO < 0,8 là đƣợc; 0,6 ≤ KMO < 0,7 là tạm đƣợc; 0,5 ≤ KMO < 0,6 là xấu và KMO <0,5 là không thể chấp nhận đƣợc (Hoàng Trọng và Mộng Ngọc, 2008).
4.2.1 Phân tích nhân tố khám phá cho các nhân tố ảnh hƣởng đến sự hài lòng của SV về chất lƣợng công tác chăm sóc SV của Trƣờng ĐH Công Nghệ của SV về chất lƣợng công tác chăm sóc SV của Trƣờng ĐH Công Nghệ TP.HCM
Ở lần phân tích EFA lần thứ nhất, biến quan sát NLPV4 đã bị loại do không đạt giá trị hội tụ. Tƣơng tự vậy nhóm nghiên cứu chạy EFA một lần nữa và kết quả nhƣ sau: phân tích nhân tố khám phá lần 2: loại biến DU4, phân tích nhân tố khám phá lần 3: loại biến DB2, phân tích nhân tố khám phá lần 4: loại biến DU5, phân
tích nhân tố khám phá lần 5: loại biến HB5, phân tích nhân tố khám phá lần 6: loại biến HB1.
Sau khi loại biến NLPV4, DU4, DB2, DU5, HB5, HB1 và chạy lại EFA. Qua phân tích nhân tố khám phá EFA lần cuối (lần thứ 7) và kết quả nhƣ sau:
Bảng 4.2 Hệ số KMO và kiểm định Bartlett các thành phần lần cuối (lần thứ 7) Kiểm tra KMO and Bartlett
Hệ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) 0,825
Mô hình kiểm tra của Bartlett
Giá trị Chi-Square 1921,544
Bậc tự do 171
Sig (giá trị P-value) 0,000
Nguồn: Phân tích dữ liệu – phụ lục số 6
Kết quả kiểm định Bartlett cho thấy giữa các biến trong tổng thể có mối quan hệ với nhau (sig=0,00 <0,05). Đồng thời, hệ số KMO = 0,825>0,5 chứng tỏ việc phân tích nhân tố để nhóm các biến lại với nhau là thích hợp và dữ liệu phù hợp cho việc phân tích nhân tố.
Bảng 4.3 Kết quả phân tích EFA lần cuối cho cả 5 thang đo của biến độc lập
Biến quan sát Nhân tố
1 2 3 4 5 PTHH5 0,756 PTHH3 0,725 PTHH4 0,704 PTHH6 0,699 0,283 PTHH2 0,683 PTHH1 0,598 0,278 DB1 0,737 DB3 0,733 DB4 0,723 DB5 0,256 0,653 HB3 0,847 HB2 0,262 0,758 HB4 0,736 0,295 DU2 0,829 DU1 0,752 DU3 0,733 NLPV1 0,825 NLPV2 0,755 NLPV5 0,260 0,587 Eigenvalues 1,219
Phƣơng sai trích tích lũy 61,271%
Nguồn: Phân tích dữ liệu – phụ lục số 6
Bảng 4.3 cho thấy, 19 biến quan sát đều có hệ số tải nhân tố >0,5 và mỗi biến quan sát đều có chênh lệch trọng số >= 0,3 nên đảm bảo cho sự phân biệt cho các nhân tố. Các nhân tố đều có giá trị Eigenvalues >1, có 5 nhân tố đƣợc rút trích ra từ biến quan sát. Phƣơng sai trích là 61,271% >50% là đạt yêu cầu. Điều này chứng tỏ
rằng 5 nhân tố rút trích ra thể hiện đƣợc khả năng giải thích đƣợc 61,271% sự thay đổi của biến phụ thuộc trong tổng thể.
4.2.2 Phân tích nhân tố khám phá cho sự hài lòng của SV đối với chất lƣợng công tác chăm sóc SV của Trƣờng ĐH Công Nghệ TP.HCM công tác chăm sóc SV của Trƣờng ĐH Công Nghệ TP.HCM
Bảng 4.4 Chỉ số KMO và kiểm định Bartlett
Hệ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) 0,675
Mô hình kiểm tra của Bartlett
Giá trị Chi-Square 155,637
Bậc tự do 3
Sig( giá trị P-value) 0,000
Nguồn: Phân tích dữ liệu – phụ lục số 6
Kết quả kiểm định Bartlett (bảng 4.4) cho thấy giữa các biến trong tổng thể có mối quan hệ với nhau (sig=0,00<0,05). Đồng thời, hệ số KMO = 0,825> 0,5 chứng tỏ việc phân tích nhân tố để nhóm các biến lại với nhau là thích hợp và dữ liệu phù hợp cho việc phân tích nhân tố.
Bảng 4.5 Kết quả phân tích EFA cho biến phụ thuộc
Biến quan sát Nhân tố
Y3 0,793
Y2 0,793
Y1 0,790
Eigenvalues 1,881
Phƣơng sai trích tích lũy 62,685
Nguồn: Phân tích dữ liệu – phụ lục số 6
Bảng 4.5 cho thấy, kết quả phân tích EFA của biến phụ thuộc có 1 nhân tố đƣợc rút trích ra với tổng phƣơng sai trích tích lũy là 62,685%. Nhân tố này đƣợc đặt tên là cảm nhận của SV về chất lƣợng công tác chăm sóc SV của Trƣờng ĐH Công Nghệ TP.HCM.
Kết luận phân tích nhân tố khám phá mô hình đo lƣờng
Từ kết quả phân tích EFA và Cronbach’s Alpha nhƣ trên, mô hình nghiên cứu ý thuyết chính thức điều chỉnh còn lại 19 biến quan sát của 5 nhân tố tác động đến chất lƣợng công tác chăm sóc SV của Trƣờng ĐH Công Nghệ TP.HCM.
Hình 4.1 Mô hình chính thức sự hài lòng của SV về chất lƣợng công tác chăm sóc SV tại Trƣờng ĐH Công Nghệ TP.HCM.
Các giả thuyết cho mô hình nghiên cứu chính thức nhƣ sau:
H1CT: Nhân tố sự đáp ứng có tác động cùng chiều đối với sự hài lòng về chất lƣợng của công tác chăm sóc SV tại Trƣờng ĐH Công Nghệ TP.HCM.
H2CT: Nhân tố năng lực phục vụ có tác động cùng chiều đối với sự hài lòng về chất lƣợng của công tác chăm sóc SV tại Trƣờng ĐH Công Nghệ TP.HCM.
H3CT: Nhân tố sự đảm bảo có tác động cùng chiều đối với sự hài lòng về chất lƣợng của công tác chăm sóc SV tại Trƣờng ĐH Công Nghệ TP.HCM.
H4CT: Nhân tố phƣơng tiện hữu hình có tác động cùng chiều đối với sự hài lòng về chất lƣợng của công tác chăm sóc SV tại Trƣờng ĐH Công Nghệ TP.HCM.
H5CT: Nhân tố sự hiểu biết có tác động cùng chiều đối với sự hài lòng về chất lƣợng của công tác chăm sóc SV tại Trƣờng ĐH Công Nghệ TP.HCM.
4.3 Kiểm định sự tác động các yếu tố trong mô hình
Mô hình hồi quy đa biến
Phƣơng trình hồi quy tuyến tính biểu diễn mối quan hệ giữa 5 nhân tố tác động (biến độc lập) và các yếu tố ảnh hƣởng đến sự hài lòng của SV đối với chất lƣợng công tác chăm sóc SV của Trƣờng ĐH Công Nghệ TP.HCM (biến phụ thuộc) có dạng nhƣ sau: Y = + *X1 + *X2 + *X3 + *X4+ *X5 Sự đáp ứng Năng lực phục vụ Sự đảm bảo Sự hiểu biết Phƣơng tiện hữu hình
Sự hài lòng của SV về chất lƣợng của công tác chăm sóc SV tại trƣờng ĐH Công Nghệ TP.HCM. H1CT H2CT H3CT H4CT H5CT
Hoặc
Các yếu tố ảnh hƣởng đến sự hài lòng của SV đối với chất lƣợng công tác chăm sóc SV của Trƣờng ĐH Công Nghệ TP.HCM = + *sự đáp ứng + *năng lực phục vụ + *sự đảm bảo+ phƣơng tiện hữu hình+ *sự hiểu biết.
Kiểm định mô hình hồi quy tuyến tính đa biến
Nghiên cứu thực hiện chạy hồi quy tuyến tính đa biến với phƣơng pháp đƣa vào một lƣợt (phƣơng pháp Enter), trong đó:
Y: biến phụ thuộc. Thang đo của nhân tố này từ 1 đến 5 (1: hoàn toàn không đồng ý; 5: Hoàn toàn đồng ý). Biến Y gồm 3 biến quan sát Y1, Y2, Y3)
A là hằng số tự do.
X1, X2, X3, X4, X5 là các biến độc lập theo các thứ tự sau: sự đáp ứng, năng lực phục vụ, sự đảm bảo, phƣơng tiện hữu hình và sự hiểu biết.
4.3.1 Kiểm định các giả định
Giả định tính độc lập của sai số
Bảng 4.6 Tóm tắt thông số của mô hình
Mô hình R hiệu chỉnh Sai số chuẩn của ƣớc lƣợng Hệ số Durbin- Watson 1 0,778a 0,605 0,599 0,33609 1,711 Biên độc lập: X1, X2, X3, X4, X5 Biến phụ thuộc: Y
Nguồn: Phân tích dữ liệu – phụ lục số 7
Để kiểm định phần dƣ có tƣơng quan với nhau hay không, để tài sử dụng đại lƣợng Durbin – Waston. Nếu các phần dƣ không có tƣơng quan chuỗi bậc nhất thì giấ trị d sẽ gần bằng 2. Bảng 4.6 cho thấy d = 1,711(gần bằng 2 nên không có hiện tƣợng tự tƣơng quan giữa các phần dƣ (Hoàng Trọng – Mộng Ngọc, 2008). Do đó có thể xây dựng mô hình cho 5 biến độc lập và biến phụ thuộc nếu các điều kiện khác thỏa mãn.
Bảng 4.7 Hệ số của mô hình Mô hình Hệ số chƣa đƣợc chuẩn hóa Hệ số chuẩn hóa t Sig. Thống kê đa cộng tuyến B Sai số
chuẩn Beta Tolerance VIF
Hằng số 0,656 0,137 4,797 0,000 X1 0,074 0,025 0,115 2,941 0,004 0,893 1,120 X2 0,082 0,026 0,130 3,194 0,002 0,821 1,218 X3 0,150 0,030 0,219 4,971 0,000 0,696 1,438 X4 0,355 0,039 0,414 9,088 0,000 0,654 1,529 X5 0,159 0,033 0,205 4,764 0,000 0,734 1,362 Biến phụ thuộc: Y
Nguồn: Phân tích dữ liệu – phụ lục số 7
Bảng 4.7 cho thấy rằng hệ số Tolerance của các biến độc lập nằm trong khoảng từ 0,654 đến 0,893, lớn hơn 0,5 và nhân tử phóng đại VIF đều nhỏ hơn 10 (lớn nhất là 1,529). Nên ta có thể kết luận rằng không có hiện tƣợng đa cộng tuyến xảy ra. Vì vậy có thể tiến hành xây dựng mô hình cho biến độc lập và biến phụ thuộc nếu các điều kiện khác thỏa mãn.
Vậy sau khi tiến hành kiểm định các giả định, các điều kiện đều đƣợc thỏa mãn và có thể xây dựng mô hình cho sự tác động của 7 biến độc lập và biến phụ thuộc.
4.3.2 Xây dựng mô hình
4.3.2.1 Ma trận hệ số tƣơng quan
Để có thể xây dựng mô hình hồi quy, biến phụ thuộc và biến độc lập cần có mối quan hệ tuyến tính với nhau. Sau khi chạy hồi quy, kết quả ma trận hệ số tƣơng quan giữa các biến cho thấy giá trị Sig của biến phụ thuộc và độc lập đều nhỏ hơn mức ý nghĩa (0,05). Vì vậy giả thuyết về hệ số tƣơng quan của tổng thể bằng 0 bị bác bỏ, có nghĩa là biến phục thuộc và biến độc lập có tƣơng quan với nhau. Về mức độ tƣơng quan hệ số tƣơng quan Pearson nằm trong khoảng từ 0,351 đến 0,680 (mức tƣơng quan từ mức độ trung bình đến khá chặt chẽ). Cùng với đó là các hệ số tƣơng quan đều lớn hơn 0 cho nên các biến độc lập và phụ thuộc có mối quan hệ
cùng chiều. Do đó tất cả các biến đều đƣợc đƣa vào mô hình (xem chi tiết tại bảng Correlation ở phụ lục 7).
4.3.2.2 Kiểm định sự phù hợp của mô hình
Để kiểm định độ phù hợp của mô hình, đề tài sử dụng kiểm định F để kiểm tra. Trong đó lý thuyết đặt ra là biến phụ thuộc không có mối quan hệ tuyến tính toàn bộ với các biến độc lập. Bảng 4.8 cho thấy giá trị Sig của F= 0,000 (nhỏ hơn 0,05). Do giá trị Sig rất nhỏ nên ta bác bỏ giả thuyết trên. Do đó 5 biến độc lập trong mô hình có thể giải thích đƣợc sự thay đổi của biến phụ thuộc, tức là mô hình