Phân tích tương quan đã chứng minh được rằng, giữa các biến có mối tương quan với nhau, hệ số tương quan có giá trị thấp. Tuy nhiên, việc kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến là cần thiết, nhằm hạn chế những hậu quả nếu xảy ra hiện tượng này. Quá trình phân tích hồi quy tuyến tính bội tiếp theo nhằm kiểm tra có hay không mối quan hệ tuyến tính giữa các thành phần Mức độ hài lòng của sinh viên.
Bảng 4.9: Kết quả phân tích hồi quy bội
Tóm tắt mô hình Mô hình R Hệ số xác định R2 Hệ số xác định R2 điều chỉnh
Sai số chuẩn của mô hình
Hệ số Durbin- Watson
1 0,728a 0,530 0,519 0,51507 2,196
a. Biến độc lập: (Constant), CSVC, GCDV, KNDU, MDCT, MDTC, DNGV b. Biến phụ thuộc: MDHL ANOVAb Mô hình Tổng bình phương sai lệch df Trung bình tổng bình phương sai lệch F Giá trị Sig.
1 Mô hình hồi quy 71,308 6 11,885 44,797 0,000a
Số dư 63,142 238 0,265
Tổng 134,450 244
a. Biến độc lập: (Constant), CSVC, GCDV, KNDU, MDCT, MDTC, DNGV b. Biến phụ thuộc: MDHL
Mô hình hồi quy
Mô hình Hệ số hồi quy chưa chuẩn hóa
Hệ số hồi quy chuẩn hóa t Sig. Chỉ số đa cộng tuyến B Sai số chuẩn
Beta Tolerance VIF
1 (Constant) -0,930 0,327 -2,840 0,005 CSVC 0,174 0,048 0,169 3,618 0,000 0,903 1,107 MDTC 0,559 0,049 0,546 11,419 0,000 0,863 1,159 KNDU 0,171 0,044 0,178 3,888 0,000 0,943 1,060 DNGV 0,148 0,050 0,150 2,952 0,003 0,764 1,309 MDCT 0,024 0,048 0,024 0,494 0,622 0,809 1,237 GCDV 0,182 0,046 0,178 3,944 0,000 0,967 1,034 a, Biến phụ thuộc: MDHL
(Nguồn: Tính toán từ dữ liệu điều tra)
Kết quả phân tích hồi quy bội cho thấy:
Kết quả phân tích cho thấy trị số thống kê F được tính từ giá trị R2
có giá trị sig rất nhỏ (sig = 0,000) cho thấy mô hình hồi quy tuyến tính bội phù hợp với tập dữ liệu. Các biến độc lập trong mô hình có quan hệ với biến phụ thuộc và mô hình có thể sử dụng được. Mô hình có R2
là 0,530 và R2 điều chỉnh là 0,519 có nghĩa là mô hình hồi quy tuyết tính bội đã xây dựng phù hợp với tập dữ liệu là 51,9%. Nói cách khác, các yếu tố trong mô hình có tác động đến khoảng 51,9% Mức độ hài lòng của sinh viên. Như vậy, ngoài các yếu tố nêu trên tác động đến sự hài lòng của sinh viên đối với chất lượng dịch vụ đào tạo tại trường Cao đẳng nghề CNTT iSpace, sự hài lòng của sinh viên còn bị ảnh hưởng bởi các yếu tố khác mà nghiên cứu này chưa đề cập đến.
Hệ số phóng đại phương sai VIF (Variance inflation factor) rất nhỏ (nhỏ hơn 2) cho thấy các biến độc lập này không có quan hệ chặt chẽ với nhau nên không có hiện tượng đa cộng tuyến xảy ra. Do đó, mối quan hệ giữa các biến độc lập không ảnh hưởng đáng kể đến kết quả giải thích của mô hình hồi quy. Bảng kết quả trên cho ta hàm hồi quy có dạng như sau:
MDHL = - 0,930 + 0,174*CSVC + 0,559*MDTC + 0,171*KNDU + 0,148*DNGV + 0,182*GCDV
Trong đó:
CSVC: Cơ sở vật chất MDTC: Mức độ tin cậy KNDU: Khả năng đáp ứng GCDV: Giá cả dịch vụ
DNGV: Năng lực đội ngũ giảng viên MDHL: Mức độ hài lòng
Các hệ số hồi quy mang dấu dương thể hiện các yếu tố trong mô hình hồi quy trên ảnh hưởng tỷ lệ thuận đến sự hài lòng của sinh viên. Bảng kết quả 4.9 trên cho thấy, Mức độ tin cậy có ảnh hưởng đáng kể đến mức độ hài lòng của sinh viên và cũng là nhân tố ảnh hưởng mạnh nhất, kế đó là nhân tố Giá cả dịch vụ, Cơ sở vật chất, nhân tố ảnh hưởng yếu nhất đến Mức độ hài lòng của sinh viên chính là nhân tố Năng lực đội ngũ giảng viên. Riêng nhân tố Mức độ cảm thông do có giá trị Sig. > 0,05 nên bị loại ra khỏi mô hình hay nói cách khác nhân tố Mức độ cảm thông không có ảnh hưởng đến Mức độ hài lòng của sinh viên đối với Chất lượng đào tạo tại trường Cao đẳng nghề CNTT iSpace.
Như vậy kết quả hồi quy cho ta thấy sự hài lòng của sinh viên chịu tác động bởi 5 yếu tố đó là: Mức độ tin cậy, Giá cả dịch vụ, Cơ sở vật chất, Khả năng đáp ứng và Năng lực đội ngũ giảng viên.