Mô hình
Hệ số hồi qui chƣa chuẩn hóa
Hệ số hồi qui đã chuẩn
hóa T Sig.
Thống kê đa cộng tuyến
β Sai số Beta Toler-
ance VIF 1 Hằng số .056 .224 .251 .802 HT .165 .044 .227 3.774 .000 .581 1.721 PHT .146 .046 .196 3.197 .002 .557 1.796 CTH .239 .054 .236 4.428 .000 .741 1.350 STC .169 .054 .173 3.103 .002 .678 1.475 DT .270 .047 .291 5.761 .000 .822 1.216
Với kết quả phân tích hồi qui tại bảng 4.7, các giá trị Sig. tƣơng ứng với các biến HT, PHT, CTH, STC, DT đều nhỏ hơn 0.05.Vì vậy, có thể khẳng định lần nữa các biến này có ý nghĩa trong mô hình.
Với tập dữ liệu thu đƣợc trong phạm vi nghiên cứu của đề tài và dựa vào (bảng 4.7) thì phƣơng trình hồi qui bội thể hiện những nhân tố ảnh hƣởng đến sự hài lòng có dạng:
SHL = 0.056 + 0.227*HT + 0.196*PHT + 0.236*CTH + 0.173*STC + 0.291*DT
Trong đó:
Sự hài lòng: biến phụ thuộc (SHL)
Các biến độc lập: phƣơng diện học thuật (HT), phƣơng diện phi học thuật (PHT), chƣơng trình học (CTH), sự tiếp cận (STC), danh tiếng (DT)
4.5.6 Kiểm tra các giả định hồi qui
Phân tích hồi qui không chỉ là việc mô tả các dữ liệu quan sát đƣợc mà còn phải suy rộng cho mối liên hệ giữa các biến trong tổng thể từ các kết quả quan sát đƣợc trong mẫu đó. Kết quả của mẫu suy rộng ra cho giá trị của tổng thể phải đáp ứng các giả định cần thiết dƣới đây:
Giả định liên hệ tuyến tính: giả định này sẽ đƣợc kiểm tra bằng biểu đồ phân tán scatter cho phần dƣ chuẩn hóa (Standardized residual) và giá trị dự doán chuẩn hóa (Standardized predicted value). Kết quả hình số 4.1 cho thấy phần dƣ phân tán ngẫu nhiên qua đƣờng thẳng qua điểm 0, không tạo thành một hình dạng nào cụ thể nào. Nhƣ vậy, giả định liên hệ tuyến tính đƣợc đáp ứng.
Hình 4.1: Biểu đồ phân tán của phần dƣ
Nguồn: kết quả phân tích SPSS của tác giả
Giả định phƣơng sai của sai số không đổi: kết quả kiểm định tƣơng quan hạng Spearman (bảng số 23, phụ lục 3) giữa trị tuyệt đối của phần dƣ (ký hiệu là ABSRES_1) với 5 biến độc lập là HT, PHT, CTH, STC, DT cho thấy giá trị sig. của các nhân tố HT, PHT, CTH, STC, DT đều lớn hơn 0.05. Nghĩa là phƣơng sai của sai số không đổi. Nhƣ vậy, giả định phƣơng sai của sai số không đổi không bị vi phạm.
Giả định không có tƣơng quan giữa các phần dƣ: đại lƣợng thống kê Durbin-Watson (d) đƣợc dùng để kiểm định tƣơng quan chuỗi bậc nhất. Vùng chấp nhận là (d) nằm trong khoảng [dU; 4- dU]. Kết quả hồi qui nhận đƣợc từ (bảng 4.7) cho thấy đại lƣợng thống kê Durbin-Watson có giá trị là 2.102 nằm trong vùng chấp nhận của giá trị d nên chấp nhận giả thuyết không có sự tƣơng quan chuỗi bậc nhất trong mô hình.
Giả định phần dƣ có phân phối chuẩn: kiểm tra biểu đồ phân tán của phần dƣ (hình 4.2) cho thấy phân phối phần dƣ xấp xỉ chuẩn (trung bình mean gần bằng 0 và độ lệch chuẩn Std. = 0.986 gần bằng 1). Nhƣ vậy, giả định phần dƣ có phân phối
chuẩn không bị vi phạm.
Hình 4.2: Đồ thị Histogram
Nguồn: kết quả phân tích SPSS của tác giả
Hiện tƣợng đa cộng tuyến
Để kiểm tra hiện tƣợng đa cộng tuyến, hệ số phóng đại phƣơng sai (VIF) đƣợc sử dụng và khi VIF < 10 nghĩa là các biến độc lập không có tƣơng quan tuyến tính với nhau. Kết quả nhận đƣợc từ bảng (bảng 4.7) với hệ số phóng đại phƣơng sai (VIF) có giá trị thấp nhất là 1.216 và cao nhất là 1.796 đạt yêu cầu (VIF < 2).Có thể kết luận mô hình hồi qui tuyến tính bội không có hiện tƣợng đa cộng tuyến. Nhƣ vậy, mối quan hệ giữa các biến độc lập không ảnh hƣởng đến việc giải thích mô hình hồi qui tuyến tính bội.
4.5.7 Tóm tắt kết quả kiểm định các giả thuyết
Năm nhân tố là phƣơng diện học thuật (HT), phƣơng diện phi học thuật (PHT), chƣơng trình học (CTH), sự tiếp cận (STC), danh tiếng (DT) ảnh hƣởng đến sự hài lòng (SHL) đều có mức ý nghĩa quan sát Sig. < 0.05 (bảng 4.7), do đó đều có ý nghĩa thống kê.
Nhƣ vậy, các giả thuyết H1, H2, H3, H4, H5 trong mô hình nghiên cứu đề xuất đƣợc chấp nhận. Nói chính xác, năm nhân tố thuộc chất lƣợng đào tạo là phƣơng
diện học thuật (HT), phƣơng diện phi học thuật (PHT), chƣơng trình học (CTH), sự tiếp cận (STC), danh tiếng (DT) ảnh hƣởng thuận chiều đến sự hài lòng (SHL).
Phƣơng diện phi học thuật
Giả thuyết H1: Phƣơng diện phi học thuật ảnh hƣởng cùng chiều đến sự hài lòng của sinh viên.
Nhân tố “Phƣơng diện phi học thuật” có mức ý nghĩa thống kê ở mức 1% (sig. = 0,002), với giá trị β = 0.196> 0, điều này chứng tỏ rằng giả thuyết H1 đƣợc chấp nhận. Với điều kiện các yếu tố khác không đổi, nếu “Phƣơng diện phi học thuật” đƣợc nhà trƣờng cung cấp càng tốt thì sinh viên càng hài lòng.
Phƣơng diện học thuật
Giả thuyết H2: Phƣơng diện học thuật ảnh hƣởng cùng chiều đến sự hài lòng của sinh viên.
Nhân tố “Phƣơng diện học thuật” có mức ý nghĩa thống kê ở mức 1% (sig. = 0,000), với giá trị β = 0.227> 0, điều này chứng tỏ rằng giả thuyết H2 đƣợc chấp nhận. Với điều kiện các yếu tố khác không đổi, nếu “Phƣơng diện học thuật” đƣợc nhà trƣờng cung cấp càng tốt thì sinh viên càng hài lòng.
Danh tiếng
Giả thuyết H3: Danh tiếng nhà trƣờng ảnh hƣởng cùng chiều đến sự hài lòng của sinh viên.
Nhân tố “Danh tiếng” có mức ý nghĩa thống kê ở mức 1% (sig. = 0,000), với giá trị β = 0.291> 0, điều này chứng tỏ rằng giả thuyết H3 đƣợc chấp nhận. Với điều kiện các yếu tố khác không đổi, nếu “danh tiếng” nhà trƣờng càng tốt thì sinh viên càng hài lòng.
Sự tiếp cận
Giả thuyết H4: Sự tiếp cận nhà trƣờng ảnh hƣởng cùng chiều đến sự hài lòng của sinh viên.
Nhân tố “sự tiếp cận” có mức ý nghĩa thống kê ở mức 1% (sig. = 0,000), với giá trị β = 0.173> 0, điều này chứng tỏ rằng giả thuyết H4 đƣợc chấp nhận. Với điều kiện các yếu tố khác không đổi, nếu “sự tiếp cận” đƣợc nhà trƣờng cung cấp càng tốt thì sinh viên càng hài lòng.
Chƣơng trình học
Giả thuyết H5: Chƣơng trình học nhà trƣờng ảnh hƣởng cùng chiều đến sự hài lòng của sinh viên.
Nhân tố “chƣơng trình học” có mức ý nghĩa thống kê ở mức 1% (sig. = 0,000), với giá trị β = 0.236> 0, điều này chứng tỏ rằng giả thuyết H5 đƣợc chấp nhận. Với điều kiện các yếu tố khác không đổi, nếu “chƣơng trình học” đƣợc nhà trƣờng cung cấp càng tốt thì sinh viên càng hài lòng.