6. Ý nghĩa nghiên cứu:
2.3.5. Mô hình hồi quy
Tiến hành đưa tất cả 4 biến độc lập và biến phụ thuộc vào phân tích, kết quả thu được như sau:
Bảng tổng kết mô hình cho thấy R2 hiệu chỉnh bằng 0,648 có nghĩa là 64,8% sự biến thiên của sự hài lòng được giải thích bằng sự biến thiên của 4 nhân tố độc lập là công tác hành chính, cơ sở vật chất, đội ngũ giảng viên và hoạt động hỗ trợ. Còn lại 35,2% sự ảnh hưởng là do các biến ngoài mô hình và sai số ngẫu nhiên.
Bảng 2.19: Tóm tắt mô hình
Model Summaryb
Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate
Durbin-Watson 1 .808a .652 .648 .34837 2.002
a. Predictors: (Constant), Hoạt động hỗ trợ, Cơ sở vật chất, Đội ngũ giảng viên, Công tác hành chính b. Dependent Variable: Hài lòng
62
Kiểm định F trong bảng ANOVA chính là để kiểm tra xem mô hình hồi quy tuyến tính này có suy rộng và áp dụng được cho tổng thể hay không. Trong bảng phân tích phương sai, giá trị sig của kiểm định F là 0,000 ≤ 0,005, có nghĩa là mô hình hồi quy tuyến tính xây dựng được phù hợp với tổng thể.
Bảng 2.20: Mức độ phù hợp của mô hình – Phân tích phương sai ANOVA
ANOVAa
Model Sum of Squares df Mean Square F Sig. 1
Regression 82.161 4 20.540 169.246 .000b Residual 43.812 361 .121
Total 125.973 365 a. Dependent Variable: Hài lòng
b. Predictors: (Constant), Hoạt động hỗ trợ, Cơ sở vật chất, Đội ngũ giảng viên, Công tác hành chính
(Nguồn: Từ phần mềm SPSS)
Bảng 2.21: Thống kê phân tích các hệ số hồi quy
Coefficientsa
Model Unstandardized Coefficients
Standardized Coefficients
t Sig. Collinearity Statistics B Std. Error Beta Tolerance VIF 1
(Constant) .577 .129 4.477 .000
Công tác hành chính .257 .035 .328 7.390 .000 .490 2.042 Cơ sở vật chất .079 .027 .109 2.887 .004 .676 1.478 Đội ngũ giảng viên .213 .036 .227 6.002 .000 .675 1.480 Hoạt động hỗ trợ .267 .026 .370 10.263 .000 .741 1.349 a. Dependent Variable: Hài lòng
(Nguồn: Từ phần mềm SPSS)
Giá trị Sig kiểm định t từng biến độc lập, có giá trị nhỏ hơn hoặc bằng 0,05 có nghĩa là biến đó có ý nghĩa trong mô hình. Sig hồi quy bốn biến độc lập đều nhỏ hơn 0,05 do đó bốn biến độc lập này đều có ý nghĩa giải thích cho biến phụ thuộc và không bị loại bỏ.
Hệ số hồi quy chuẩn hóa Beta mang giá trị âm, nghĩa là biến độc lập đó có tác động ngược chiều. Hệ số Beta mang giá trị dương, nghĩa là biến độc lập có tác động thuận chiều. Như vậy, bốn biến độc lập trong bảng đều có tác động thuận chiều lên biến phụ thuộc. So sánh mức độ tác động của các biến độc lập lên biến phụ thuộc, biến độc lập nào có Beta lớn nhất thì biến đó ảnh hưởng nhiều nhất đến sự thay đổi
63
của biến phụ thuộc. Như vậy, nhân tố hoạt động hỗ trợ có tác động mạnh nhất, tiếp theo là nhân tố công tác hành chính, nhân tố đội ngũ giảng viên và cuối cùng là nhân tố cơ sở vật chất.
Hệ số VIF dùng để kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến. Theo nhiều nguồn tài liệu, VIF < 10 sẽ không có hiện tượng đa cộng tuyến. Trong bảng kết quả, giá trị VIF đều nhỏ hơn 10 nên không có hiện tượng đa cộng tuyến.
Phương trình hồi quy chuẩn hóa có dạng:
HL = 0,328*HC + 0,109*CSVC + 0,227*GV + 0,370*HT + ei
Bảng 2.22: Tổng hợp kết quả kiểm định mô hình hồi quy với 04 biến độc lập và 01 biến phụ thuộc
Giả thuyết Kết quả kiểm định
Giả thuyết H1: Đội ngũ giảng viên có tác động thuận chiều đến sự hài lòng của sinh viên
Chấp nhận
Giả thuyết H2: Chương trình đào tạo có tác động thuận chiều đến sự hài lòng của sinh viên
Không chấp nhận Giả thuyết H3: Cơ sở vật chất tác động thuận chiều đến sự
hài lòng của sinh viên
Chấp nhận Giả thuyết H4: Công tác hành chính tác động thuận chiều
đến sự hài lòng của sinh viên
Chấp nhận Giả thuyết H5: Dịch vụ hỗ trợ tác động thuận chiều đến sự
hài lòng của sinh viên
Chấp nhận
(Nguồn: Tác giả tự tổng hợp)