đa cộng tuyến
Đánh giá độ phù hợp của mô hình
Dựa vào Bảng 4.12 nhận thấy hệ số R bình phƣơng hiệu chỉnh (Adjusted R Square) bằng 0.324 nhỏ hơn hệ số R bình phƣơng là 0.346, ta nên dùng R bình phƣơng hiệu chỉnh để đánh giá mức độ phù hợp của mô hình sẽ an toàn hơn vì nó không thổi phồng mức độ phù hợp của mô hình. Điều này cho thấy các biến độc lập giải thích đƣợc đến mức 32.4% hay mô hình đã giải thích đƣợc 32.4% sự biến thiên của nhân tố kết quả học tập.
Kiểm định độ phù hợp của mô hình
ả 26: Tóm tắt mô hình hồi quy
Bảng 4.13: Kết quả ANOVA
ANOVAa
Mô hình Tổng bình phƣơng df Bình phƣơng
trung bình F Sig.
1 Hồi quy 32.474 10 3.247 15.316 .000b
Phần dƣ 61.278 289 .212
Tổng 93.752 299
Nguồn: Nhóm xử lý số liệu, 2019
Kết quả kiểm định thống kê F= 15.316 với giá trị Sig = 0.000 nhỏ hơn 0.05. Chứng tỏ R bình phƣơng của tổng thể khác 0. Đồng nghĩa với việc mô hình hồi quy tuyến tính xây dựng đƣợc là phù hợp với tổng thể (R bình phƣơng khác 0 thì chứng tỏ là các biến độc lập có tác động đến biến phụ thuộc).
77 Đo lƣờng đa cộng tuyến đƣợc thực hiện, kết quả cho thấy cột Collinearity Satistics (Chuẩn đoán hiện tƣợng đa cộng tuyến) với hệ số phóng đại phƣơng sai VIF (Variance Inflation Factor) của các biến độc lập trong mô hình có giá trị nhỏ hơn 2. Vậy mô hình hồi quy tuyến tính bội không có hiện tƣợng đa cộng tuyến, mối quan hệ giữa các biến độc lập không ảnh hƣởng đến kết quả giải thích của mô hình
Phƣơng trình hồi quy tuyến tính bội
Phân tích hồi quy nhằm nghiên cứu mức độ tác động của 5 nhân tố (1) Tính cách thƣơng hiệu; (2) Thƣơng hiệu kiến thức; (3) Danh tiếng; (4) Động lực bên trong; (5) Động lực bên ngoài đến nhận dạng thƣơng hiệu sinh viên HUFI. Sử dụng phƣơng pháp hồi quy để nghiên cứu ảnh hƣởng của các biến độc lập: X1, X2, X3, X4, X5 đến nhận dạng thƣơng hiệu sinh viên HUFI. Để phân tích phƣơng trình hồi quy đƣợc thuận tiện, tác giả xây dựng phƣơng trình hồi quy có dạng nhƣ sau:
Trong đó:
X: Kết quả học tập (KQHT)
X1: Cạnh tranh trong học tập (CTTHT) X2: Chƣơng trình đào tạo (CTDT) X3: Động cơ học tập (DCHT) X4: Chất lƣợng giảng viên (CLGV) X5: Phƣơng pháp học tập (PPHT) X6:Cơ sở vật chất (CSVC)
X7: Việc làm thêm (VLT)
X8: Phƣơng pháp giảng dạy (PPGD) X9: Môi trƣờng học tập (MTHT)
78 X10: Điều kiện học tập (DKHT)
B0i, Bi: Hằng số hồi quy và các hệ số của phƣơng trình hồi quy các nhân tố, i tƣơng ứng (i = 1, 2, 3, 4, 5)
Với tập dữ liệu thu thập đƣợc trong phạm vi nghiên cứu của đề tài và dựa vào bảng kêt quả hồi quy tuyến tính bội (Bảng 4.12), phƣơng trình hồi quy tuyến tính bội thể hiện các nhân tố ảnh hƣởng đến nhận dạng thƣơng hiệu sinh viên HUFI nhƣ sau:
KQHT = 0.572 + 0.137* CTDT + 0.134* CTTHT + 0.113* DCHT
Trong đó:
Biến độc lập: CTTHT, CTDT, DCHT Biến phụ thuộc: KQHT
4.2.6. Kết quả kiểm định giả thuyết
Ở phần trên tác nhóm đã kiểm định sự phù hợp giả thuyết của mô hình, phần này kiểm định giả thuyết về ý nghĩa của hệ số hồi quy. Đặt giả thuyết H0 là các hệ số hồi quy bằng 0 (Bi = 0). Kiểm định này dùng hệ số t, nếu t khác 0 thì giả thuyết H0 bị bác bỏ. Nhƣ vậy các hệ số hồi quy khác 0 (Bi ≠ 0). Qua ảng 4.12 ta thấy có vài biến có hệ số Sig nhỏ hơn 0,05.
Kết quả mô hình hồi quy cho thấy sự ảnh hƣởng của các nhân tố đến kết quả học tập của sinh viên HUFI cùng chịu sự tác động cùng chiều của các nhân tố CTTHT, CTDT và DCHT.
Trong đó, nếu các biến độc lập tăng lên 1 đơn vị thì nhân tố kết quả học tập tăng lên β lần. Phƣơng trình hồi quy cho thấy nếu các nhân tố khác không đổi thì khi nhân tố Cạnh tranh trong học tập tăng lên 1 đơn vị thì kết quả học tập tăng lên 0.134 lần; khi nhân tố Chƣơng trình đào tạo tăng lên 1 đơn vị thì kết quả học tập sẽ tăng lên 0,137 lần tƣơng tự khi nhân tố Động cơ học tập tăng lên 1 đơn vị thì kết quả học tập tăng lên 0.113.
79
ả 27: Tóm tắt mô hình hồi quy
Bảng 4.14: Kết quả kiểm định giả thuyết Giả
thuyết Nội dung Sig VIF Kết quả
H1
Cạnh tranh trong học tập tác động thuận
chiều đến kết quả học tập .008 1.337 Chấp nhận
H2 Chƣơng trình đào tạo tác động thuận
chiều đến kết quả học tập .005 1.311 Chấp nhận
H3 Động cơ học tập tác động thuận chiều
đến kết quả học tập .028 1.487 Chấp nhận
H4 Chất lƣợng giảng viên tác động thuận
chiều đến kết quả học tập .288 1.860 Không chấp nhận H5 Phƣơng pháp học tập tác động thuận chiều đến kết quả học tập .702 1.422 Không chấp nhận
H6 Việc làm thêm tác động thuận chiều đến
kết quả học tập .163 2.071
Không chấp nhận
H7 Cơ sở vật chất tác động thuận chiều đến
kết quả học tập .141 1.486
Không chấp nhận
H7 Phƣơng pháp giảng dạy tác động thuận
chiều đến kết quả học tập .052 1.930
Không chấp nhận
H9 Môi trƣờng học tập tác động thuận chiều
đến kết quả học tập .519 1.440
Không chấp nhận
80
H10 Điều kiện học tập tác động thuận chiều
đến kết quả học tập .430 1.703
Không chấp nhận
Nguồn: Nhóm xử lý số liệu, 2019
Các giả thuyết có giá trị Sig < 0.05 thì đƣợc chấp nhận giả thuyết với mức ý nghĩa là 5% và ngƣợc lại.
TÓM TẮT CHƢƠNG 4
Chƣơng 4 đã trình bày toàn bộ kết quả xử lý số liệu và phân tích bằng phần mềm SPSS 20.0. Mẫu nghiên cứu thực tế hoàn toàn phù hợp với yêu cầu nghiên cứu và đƣợc thống kê mô tả về thông tin cá nhân ngƣời tham gia khảo sát.
Mô hình nghiên cứu đề xuất bao gồm 11 biến độc lập và 1 biến phụ thuộc, kết quả nghiên cứu sơ bộ cho thấy loại một số biến quan sát. Sau khi kiểm định độ tin cậy Cronbach‟s Alpha và phân tích nhân tố EFA ở nghiên cứu chính thức nhóm đã loại biến độc lập Gia đình là hệ số tin cậy nhỏ hơn 0.6 không phù hợp với mô hình nghiên cứu. Vậy mô hình nghiên cứu chính thức còn lại bao gồm 10 biến độc lập tác động lên biến phụ thuộcKết quả học tập. Tiếp theo, phân tích tƣơng quan và hồi quy tuyến tính cho thấy có 3 biến đạt yêu cầu.
81
CHƢƠNG 5: K T LUẬN VÀ HÀM Ý QUẢN TRỊ
Trong chƣơng này nhóm tóm tắt kết quả nghiên cứu ở chƣơng 2, chƣơng 3 và chƣơng 4. Từ đó, dựa vào kết quả nghiên cứu đề xuất một số giải pháp đối với trƣờng đại học nhằm nâng cao kết quả học tập của sinh viên. Đồng thời cũng rút ra một số hạn chế của nghiên cứu và định hƣớng cho các nghiên cứu tiếp theo.