4.5.1 Ma trận hệ số tƣơng quan giữa các biến
Kiểm định hệ số tương quan giữa các biến dùng để kiểm tra mối liên hệ tuyến tính giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc.
Bảng 4. 20 Ma trận tƣơng quan giữa các biến
PTHH TC DC NLPV DU SHL PTHH Hệ số tương quan 1 Sig. (2-tailed) TC Hệ số tương quan .000 1 Sig. (2-tailed) 1.000 DC Hệ số tương quan .000 .000 1 Sig. (2-tailed) 1.000 1.000 NLPV Hệ số tương quan .000 .000 .000 1
Sig. (2-tailed) 1.000 1.000 1.000
DU Hệ số tương quan .000 .000 .000 .000 1 Sig. (2-tailed) 1.000 1.000 1.000 1.000
SHL Hệ số tương quan .372** .409** .233** .497** .141* 1
Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 .023 **Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).
*. Correlation is significant at the 0.05 level (2-tailed).
(Nguồn: Tác giả, 2018, trích xuất dữ liệu SPSS 20.0)
Kết quả bảng ma trận tương quan giữa các biến cho thấy biến phụ thuộc có mối quan hệ tương quan tuyến tính với cả năm biến độc lập, mối tương quan giữa biến phụ thuộc và các biến nhân tố nhìn chung đều có hệ số tương quan từ khoảng 10% đến 49 % (<50%), trong đó hệ số tương quan giữa năng lực phục vụ với sự hài lòng là lớn nhất 49.7 %, hệ số tương quan giữa biến phụ thuộc với sự đáp ứng là thấp nhất chỉ đạt 14.1 %, toàn bộ 5 nhân tố độc lập với biến phụ thuộc đều có mức ý nghĩa thống kê <5%. Kết quả thu được cho thấy sự phù hợp để tiến hành phân tích hồi quy tiếp theo.
4.5.2 Phân tích hồi quy
Ta tiến hành phân tích hồi quy để xác định cụ thể trọng số của từng thành phần của các biến độc lập tác động đến biến phụ thuộc. Phân tích hồi quy sẽ được thực hiện với 5 biến độc lập (1) Sự tin cậy, (2) Sự đáp ứng, (3) Năng lực phục vụ, (4) Sự đồng cảm, (5) Phương tiện hữu hình, và một biến phụ thuộc (6) Sự hài lòng. Phân tích được thực hiện bằng phương pháp hồi quy tổng thể của các biến (Enter) với phần mềm SPSS 20.0. Kết quả phân tích hồi quy thu được như sau:
Bảng 4. 21 Kết quả phân tích hồi quy
Mô hình
Hệ số hồi quy chưa chuẩn hóa Hệ số hồi quy đã chuẩn hóa t Mức ý nghĩa Chỉ số đa cộng tuyến
B Std. Error Beta Tolerance VIF
1 (Constant) -7.608E-18 .038 .000 1.000
PTHH .372 .038 .372 9.712 .000 1.000 1.000 TC .409 .038 .409 10.668 .000 1.000 1.000 DC .233 .038 .233 6.072 .000 1.000 1.000 NLPV .497 .038 .497 12.951 .000 1.000 1.000 DU .141 .038 .141 3.679 .000 1.000 1.000 a. Dependent Variable: SHL
(Nguồn: Tác giả, 2018, trích xuất dữ liệu SPSS 20.0)
4.5.2.1 Kiểm định giả thuyết
Bảng kết quả phân tích hồi quy, có 5 yếu tố có ý nghĩa về mặt thống kê Sig < 5%). Đó là yếu tố về (1) Sự tin cậy (TC), (2) Sự đáp ứng (DU), Năng lực phục vụ (NLPV), Sự đồng cảm (DC), Phương tiện hữu hình (PTHH). Từ mô hình phân tích hồi quy, ta có thể đi đến bác bỏ hoặc chấp nhận các giả thuyết thống kê với mức ý nghĩa là 5%. Sau đây là bảng tổng hợp việc kiểm định các giả thuyết thống kê:
Bảng 4. 22 Bảng kết quả kiểm định các giả thuyết của mô hình
STT Giả thuyết Beta Sig Kết luận(tại mức
ý nghĩa 5%)
1
H1: Sự tin cậy của chất lượng dịch vụ đào tạo trường Đại học Thủ Dầu Một tương quan dương (+) với sự hài lòng của sinh viên
.409 .000 Chấp nhận
2
H2: Sự đáp ứng của chất lượng dịch vụ đào tạo trường Đại học Thủ Dầu Một tương quan dương (+) với sự hài lòng của sinh viên.
.141 .000 Chấp nhận
3
H3: Năng lực phục vụ của chất lượng dịch vụ đào tạo trường Đại học Thủ Dầu Một tương quan dương (+) sự hài lòng của sinh viên.
.497 .000 Chấp nhận
4
H4: Sự đồng cảm của chất lượng dịch vụ đào tạo trường Đại học Thủ Dầu Một tương quan dương (+) sự hài lòng của sinh
viên.
5
H5:Phương tiện hữu hình của chất lượng dịch vụ đào tạo trường Đại học Thủ Dầu Một tương quan dương (+) sự hài lòng của sinh viên.
.372 .000 Chấp nhận
(Nguồn: Tổng hợp kết quả nghiên cứu của tác giả)
Bảng kết quả kiểm định các giả thuyết của mô hình cho thấy mức ý nghĩa của năm nhân tố độc lập có giá trị Sig. đều nhỏ hơn 0.05.
Các hệ số Beta chuẩn hóa đều lớn hơn 0
Điều này cho thấy cả 5 giả thuyết đều được chấp nhận
Các biến độc lập đều có tác động đến biến phụ thuộc, các biến độc lập đều có tác động cùng chiều với sự hài lòng về chất lượng dịch vụ đào tạo trường Đại học Thủ Dầu Một.
4.5.2.2 Đánh giá độ phù hợp của mô hình
Bảng 4. 23 Kết quả kiểm định phù hợp của mô hình Model Summaryb Mô hình R R bình phương R bình phương hiệu chỉnh Sai số ước lượng
Change Statistics Durbin- Watson R Square Change F Change df1 df2 Sig. F Change 1 .792a .627 .619 .61704341 .627 85.250 5 254 .000 1.445 a. Predictors: (Constant), DU, NLPV, DC, TC, PTHH
b. Dependent Variable: SHL
ANOVAb
Model Sum of Squares df Mean Square F Sig.
1 Regression 162.291 5 32.458 85.250 .000a
Residual 96.709 254 .381
Total 259.000 259
a. Predictors: (Constant), DU, NLPV, DC, TC, PTHH b. Dependent Variable: SHL
(Nguồn: Tác giả, 2018, trích xuất dữ liệu SPSS 20.0)
Từ kết quả hồi quy ta cũng thấy, R bình phương hiệu chỉnh = 0.619(>0.5) là ở mức cao. Điều này cho thấy mô hình hồi quy tuyến tính này phù hợp với tập dữ liệu của mẫu ở mức 61.9%, tức là các biến độc lập giải thích được 61.9% biến thiên của biến phụ thuộc sự hài lòng của sinh viên.
Kết quả kiểm định F cho thấy (F = 85.250), R bình phương tổng thể có giá trị Sig.= 0.000( <0.05), do đó mô hình hồi quy tuyến tính phù hợp với tập dữ liệu nghiên cứu. Tóm lại, tất cả các biến độc lập đều có quan hệ với biến phụ thuộc và mô hình hồi quy tuyến tính là phù hợp có thể sử dụng được cho nghiên cứu.
4.5.2.3 Kiểm định đa cộng tuyến
Theo bảng 4.20, bảng 4.21, bảng 4.23 hệ số tương quan giữa các biến độc lập với biến phụ thuộc đều (<0.5), giá trị hệ số phóng đại phương sai (VIF) của các biến độc lập trong mô hình đều (< 2). Ta có thể kết luận rằng giữa các biến độc lập trong mô hình nghiên cứu không xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến.
4.5.2.4 Phƣơng trình hồi quy
Kết quả phân tích hồi quy 5 nhân tố giải thích cho biến phụ thuộc sự hài lòng của sinh viên về chất lượng dịch vụ đào tạo của trường Đại học Thủ Dầu Một, đó là (1) Sự tin cậy(β=0.409) ; (2) sự đáp ứng(β=0.141), (3) năng lực phục vụ(β=0.497), (4) sự đồng cảm(β=0.233) và (5) phương tiện hữu hình (β=0.372)
Từ đó, ta có phương trình hồi quy theo hệ số Beta chuẩn hóa như sau:
SHL = 0.409.TC+ 0.141.DU + 0.497.NLPV + 0.233.DC + 0.372.PTHH + u Trong đó:
SHL : Sự hài lòng của sinh viên TC : Sự tin cậy
DU : Sự đáp ứng
NLPV : Năng lực phục vụ DC : Sự đồng cảm
PTHH : Phương tiện hữu hình u : Sai số ước lượng.
Phương trình hồi quy này ta cũng thấy được tầm quan trọng của từng nhân tố đối với sự hài lòng của sinh viên. Trong đó
1. Tác động mạnh nhất là nhân tố “Năng lực phục vụ” (β=0.497)
2. Tác động mạnh thứ hai là nhân tố “Sự tin cây” (β=0.409)
3. Tác động mạnh thứ ba là nhân tố “Phương tiện hữu hình” (β=0.372)
4. Tác động tương đối thấp là nhân tố “Sự đồng cảm” (β=0.233)
5. Tác động thấp nhất là nhân tố “Sự đáp ứng” (β=0.141) Dựa vào phương trình hồi quy ta có nhận xét:
Trong điều kiện các nhân tố khác không đổi, nhân tố Sự tin cậy tăng lên 1 đơn vị thì mức độ hài lòng của sinh viên về chất lượng dịch vụ đào tạo của trường Đại học Thủ Dầu Một sẽ tăng lên 0.409 đơn vị.
Trong điều kiện các nhân tố khác không đổi, nhân tố Sự đáp ứng tăng lên 1 đơn vị thì mức độ hài lòng của sinh viên về chất lượng dịch vụ đào tạo của trường Đại học Thủ Dầu Một sẽ tăng lên 0.141 đơn vị.
Trong điều kiện các nhân tố khác không đổi, nhân tố năng lực phục vụ tăng lên 1 đơn vị thì mức độ hài lòng của sinh viên về chất lượng dịch vụ đào tạo của trường Đại học Thủ Dầu Một sẽ tăng lên 0.497 đơn vị.
Trong điều kiện các nhân tố khác không đổi, nhân tố Sự đồng cảm tăng lên 1 đơn vị thì mức độ hài lòng của sinh viên về chất lượng dịch vụ đào tạo của trường Đại học Thủ Dầu Một sẽ tăng lên 0.233 đơn vị.
Trong điều kiện các nhân tố khác không đổi, nhân tố Phương tiện hữu hình tăng lên 1 đơn vị thì mức độ hài lòng của sinh viên về chất lượng dịch vụ đào tạo của trường Đại học Thủ Dầu Một sẽ tăng lên 0.372 đơn vị.
4.5.2.5 Biểu đồ đồ thị phân tán
Biểu đồ đồ thị phân tán cho thấy, phần dư phân tán ngẫu nhiên trong một vùng xung quanh của tung độ 0 mà không tạo thành một hình dạng nào cả như trong hình vẽ, như vậy ta sẽ không nhận thấy có liên hệ gì giữa các giá trị dự đoán và phần dư
Hình 4. 1 Biểu đồ đồ thị phân tán
(Nguồn: Tác giả, 2018, trích xuất dữ liệu SPSS 20.0)
4.5.2.6 Biểu đồ phân phối chuẩn phần dƣ
Từ biểu đồ phân phối chuẩn phần dư cho thấy giá trị trung bình của phần dư bằng không và biểu đồ tần số của phần dư chuẩn hóa gần tuân theo phân phối chuẩn. Điều này cho phép kết luận rằng giả thiết phân phối chuẩn của mô hình hồi quy không bị vi phạm
Hình 4. 2 Biểu đồ phân phối chuẩn phần dƣ
(Nguồn: Tác giả, 2018, trích xuất dữ liệu SPSS 20.0)
Biểu đồ phân phối chuẩn phần dư có dạng hình chuông, và hệ số độ lệch chuẩn Std.Dev = 0.99 gần bằng 1, giá trị trung bình gần bằng 0. Do đó có thể kết luận rằng phân phối của phần xấp xỉ chuẩn hay giả thuyết giả định rằng phân phối chuẩn của phần dư không bị vi phạm.
4.6 Kiểm định khác biệt sự hài lòng của sinh viên theo nhóm 4.6.1 Theo giới 4.6.1 Theo giới
Giới tính của sinh viên được phân chia thành 2 nhóm, do đó dùng kiểm định t để kiểm định sự khác biệt.
Bảng 4. 24 Kiểm định khác biệt về SHL của sinh viên theo giới tính
SHL Giả định phương sai bằng nhau Giải định phương sai không bằng nhau Levene's Test for Equality of Variances F 3.759 Sig. .054 t-test for Equality of Means T -2.770 -2.728 Df 258 226.764 Sig. (2-tailed) .006 .007 Mean Difference -.34182658 -.34182658 Std. Error Difference .12340544 .12532527
95% Confidence Interval of the Difference
Lower -.58483675 -.58877758 Upper -.09881641 -.09487558
(Nguồn: Tác giả, 2018, trích xuất dữ liệu SPSS 20.0)
Theo kết quả kiểm định trên bảng cho thấy
Mức ý nghĩa trong kiểm định Levene‟ test có giá trị Sig. = 0.054 >0.05, chấp nhận giả thuyết H0. Không có sự khác nhau về phương sai của Nam và Nữ.
Mức ý nghĩa trong kiểm định Test có giá trị Sig. = 0.006 < 0.05, với mức ý nghĩa 5% do đó có thể kết luận, có sự khác biệt về sự hài lòng của sinh viên nam và nữ với chất lượng dịch vụ đào tạo tại trường Đại học Thủ Dầu Một. Do đó, tác giả đề xuất một số hàm ý quản trị để cải tiến mức độ hài lòng giữa hai nhóm đối tượng. Cần cải thiện chất lượng các dịch vụ đồng đều liên quan theo từng nhóm đối tượng, ví dụ: cơ sở vật chất, hạ tầng (nhà vệ sinh, phòng y tế…).
So sánh giá trị trung bình sự hài lòng theo từng nhóm, nhận thấy mức độ hài lòng của nữ cao hơn nam. Kiểm tra thông tin số liệu chéo giữa biến giới tính và khoa, nhận thấy phần lớn sinh viên nam nằm ở các khoa Kiến trúc xây dựng và Mỹ thuật và Khoa Kinh tế, các khoa còn lại phần lớn là nữ, kiểm định này đã gián tiếp đánh giá được chất lượng dịch vụ chưa đồng đều giữa các khoa. Đặc biệt ở 2 khoa kể trên, vì vậy nhà trường cần có các giải pháp nhằm gia tăng chất lượng dịch vụ về giảng viên, cơ sở vật chất, sự tin cậy, sự đáp ứng . . . ở hai khoa nói trên.
4.6.2 Theo hệ đào tạo
Sinh viên được phân chia thành 2 nhóm gồm nhóm sinh viên hệ đại học và sinh viên hệ cao đẳng, do đó dùng kiểm định t để kiểm định sự khác biệt.
Bảng 4. 25 Kiểm định khác biệt SHL của sinh viên theo hệ đào tạo
SHL Giả định phương sai bằng nhau Giải định phương sai không bằng nhau Levene's Test for Equality of Variances F .535 Sig. .465 t-test for Equality of Means T -1.811 -1.773 Df 258 147.007 Sig. (2-tailed) .071 .078 Mean Difference -.24145986 -.24145986 Std. Error Difference .13332590 .13618035
95% Confidence Interval of the Difference
Lower -.50400541 -.51058389 Upper .02108569 .02766418
(Nguồn: Tác giả, 2018, trích xuất dữ liệu SPSS 20.0)
Theo kết quả kiểm định trên bảng cho thấy:
Mức ý nghĩa trong kiểm định Levene‟ test có giá trị Sig. = 0.465 >0.05, chấp nhận giả thuyết H0. Không có sự khác nhau về phương sai giữa sinh viên hệ đào tạo
đại học và cao đẳng
Mức ý nghĩa trong kiểm đinh Test có giá trị Sig. = 0.071 > 0.05, với mức ý nghĩa 5% chưa có cơ sở khẳng sinh viên hệ Đại học và cao đẳng khác nhau về sự hài lòng chất lượng dịch vụ đào tạo của trường.
4.6.3 Theo độ tuổi
Độ tuổi của sinh viên được chia thành 3 nhóm tuổi khác nhau, do đó để tiến hành kiểm định có hay không sự khác biệt về sự hài lòng của sinh viên đối với chất lượng dịch vụ đào tạo ta sử dụng kiểm định Phân tích phương sai một yếu tố ( còn gọi là Oneway ANOVA) dùng để kiểm định giả thuyết trung bình bằng nhau của các nhóm mẫu với mức ý nghĩa 5%.
Bảng 4. 26 Kiểm định khách biệt SHL của sinh viên theo độ tuổi
Test of Homogeneity of Variances SHL Levene Statistic 3.164 df1 2 df2 257 Sig. .044 ANOVA SHL
Between Groups Within Groups Total
Sum of Squares 5.301 253.699 259.000
Df 2 257 259
Mean Square 2.650 .987
F 2.685
Sig. .070
(Nguồn: Tác giả, 2018, trích xuất dữ liệu SPSS 20.0
Theo kết quả kiểm định trên bảng cho thấy:
phương sai đánh giá sự hài lòng của ba nhóm tuổi sinh viên là khác nhau, kết quả không có ý nghĩa về mặt thống kê hay không cơ sở kết luận có sự khác biệt về đánh giá sự hài lòng của sinh viên theo độ tuổi.
4.6.4 Theo khóa học
Tương tự như độ tuổi thì biến sinh viên học theo niên khóa của sinh viên cũng được chia thành 4 nhóm, do đó sử dụng kiểm định Phân tích phương sai một yếu tố để kiểm định sự khác biệt.
Bảng 4. 27 Kiểm định khác biệt SHL theo khóa học
Test of Homogeneity of Variances SHL Levene Statistic 8.181 df1 3 df2 256 Sig. .000 ANOVA SHL
Between Groups Within Groups Total
Sum of Squares 9.484 249.516 259.000
Df 3 256 259
Mean Square 3.161 .975
F 3.244
Sig. .023
(Nguồn: Tác giả, 2018, trích xuất dữ liệu SPSS 20.0
Theo kết quả kiểm định trên bảng cho thấy
Mức ý nghĩa của kiểm định Lenvene có giá trị Sig. = 0.000 < 0.05, cho thấy
phương sai đánh giá sự hài lòng của bốn khóa sinh viên là khác nhau, kết quả không có ý nghĩa về mặt thống kê hay không cơ sở kết luận có sự khác biệt về đánh giá sự hài lòng của sinh viên theo khóa
4.6.5 Theo khoa
Sinh viên đang học tại các khoa được chia thành 8 nhóm, do đó sử dụng kiểm định Phân tích phương sai một yếu tố để kiểm định sự khác biệt.
Bảng 4. 28 Kiểm định khác biệt SHL theo khoa
Test of Homogeneity of Variances SHL Levene Statistic 14.129 df1 7 df2 252 Sig. .000 ANOVA SHL
Between Groups Within Groups Total
Sum of Squares 65.546 193.454 259.000
Df 7 252 259
Mean Square 9.364 .768
F 12.198
Sig. .000
(Nguồn: Tác giả, 2018, trích xuất dữ liệu SPSS 20.0
Mức ý nghĩa của kiểm định Lenvene có giá trị Sig. = 0.000 < 0.05, cho thấy phương sai đánh giá sự hài lòng của 8 khoa sinh viên là khác nhau, kết quả không có ý nghĩa về mặt thống kê hay không cơ sở kết luận có sự khác biệt về đánh giá sự hài lòng của sinh viên theo khoa đang theo học của sinh viên.
Tóm tắt chương 4
Chương này đã giới thiệu các kết quả nghiên cứu có được từ việc xử lý và phân tích số liệu thu thập được. Trước tiên, dữ liệu đã được sàn lọc và mã hóa trước khi có thể cho tiến hành xử lý và cho ra kết quả thống kê. Phần mô tả mẫu đã giúp chúng ta có cái nhìn tổng quát về mẫu nghiên cứu theo giới tính, độ tuổi, thời gian học tại trường, khoa đang học, hệ đào tạo. Phần này cũng cho thấy sinh viên trong