CHƯƠNG 3 : KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
3.4. Phân tích hồi qui
Mơ hình lý thuyết sau khi phân tích nhân tố có tất cả bảy thành phần như đã nêu; trong đó thành phần số (7) Sự hài lịng của SV là thành phần phụ thuộc, sáu
thành phần còn lại là những thành phần độc lập và được giả định là các yếu tố tác động đến sự hài lòng của SV. Nghiên cứu tiếp tục tiến hành phân tích hồi qui để xác định cụ thể trọng số của từng thành phần tác động đến sự hài lòng của SV. Phân tích hồi qui được thực hiện bằng phương pháp hồi qui bội với phần mềm SPSS version 16.0
Mơ hình hồi qui tuyến tính bội được đánh giá độ phù hợp qua hệ số xác định R2 (R square) và R2 điều chỉnh (Adjusted R square). Trong đó R2 điều chỉnh phản ánh sát hơn mức độ phù hợp của mơ hình. Kiểm định F trong phân tích phương sai là một phép kiểm định về độ phù hợp của mơ hình hồi qui tuyến tính tổng thể. Nó xem biến phụ thuộc có liên hệ tuyến tính với tồn bộ tập hợp các biến độc lập hay không. Giả thuyết H0 ở đây là: tất cả các hệ số hồi qui bằng 0 (Hoàng Trọng –Mộng Ngọc, 2008).
Các biến trong mơ hình được đánh giá tầm quan trọng thông qua việc xem xét hệ số tương quan từng phần (Part correlation coefficient) và hệ số tương quan riêng phần (Partial correlation coefficient). Hệ số tương quan từng phần là tương
quan giữa biến phụ thuộc Y và biến độc lập Xk khi ảnh hưởng tuyến tính của các biến độc lập khác đối với biến độc lập Xk bị loại bỏ. Nếu tất cả các biến độc lập khơng có tương quan với nhau thì mức độ thay đổi của R2 khi một biến độc lập được đưa vào phương trình chính là bình phương của hệ số tương quan giữa biến độc lập này và biến phụ thuộc. Nếu mức độ thay đổi của R2 khi đưa vào biến độc lập này mà lớn hơn mức độ thay đổi của R2 khi đưa vào biến độc lập khác thì biến độc lập kể trước có vai trị quan trọng hơn. Hệ số tương quan riêng là tương quan giữa biến độc lập thứ k và biến phụ thuộc Y khi ảnh hưởng tuyến tính của các biến độc lập khác đối với cả Y và Xk bị loại bỏ. (Hoàng Trọng – Mộng Ngọc, 2008)
Tiếp theo, nghiên cứu sẽ phải xem xét và dị tìm các vi phạm giả định trong mơ hình hồi qui tuyến tính bởi lẽ nếu các giả định bị vi phạm thì các kết quả hồi qui khơng cịn đáng tin cậy nữa. Các giả định này bao gồm: giả định về liên hệ tuyến tính, giả định phương sai của sai số, giả định về phân phối chuẩn của phần dư, giả định về tính độc lập của sai số và giả định về mối tương quan giữa các biến độc lập (đo lường Đa cộng tuyến) (Hoàng Trọng –Mộng Ngọc, 2008)
Kết quả về kiểm định mơ hình hồi qui được trình bày lần lượt qua các bảng từ 3.8 đến 3.11 (Phụ lục 6)
Bảng 3.8. Kết quả độ phù hợp của mơ hình hồi qui
Mơ hình
R R 2 R
2 điều
chỉnh Sai số chuẩn ước lượng Durbin-Watson
1 0,813a 0,660 0,652 0,58992115 1,886
a. Biến dự báo: (Hằng số), Nhân tố Phương tiện, Nhân tố Sự nhiệt tình, Nhân tố Sự kết hợp, Nhân tố Sự quan tâm, Nhân tố Phương pháp dạy, Nhân tố Nội dung dạy
b. Biến phụ thuộc: Nhân tố Sự hài lòng
Bảng 3.8 cho biết hệ số xác định R2 đạt 0,66. Điều này nói lên độ thích hợp của mơ hình là 66%; hay nói cách khác 66% sự biến thiên của biến Sự hài lịng được giải thích bởi sáu thành phần của hoạt động giảng dạy. Giá trị R2 điều chỉnh phản ánh chính xác hơn mức độ phù hợp của mơ hình, ta thấy giá trị này đạt 0,652 (65%).
Kiểm định F về độ phù hợp của mơ hình hồi qui tuyến tính tổng thể cho thấy giá trị F trong bảng phân tích phương sai ANOVA đạt 80,312 (Bảng 3.9), giá trị sig bằng 0 giúp ta an tâm bác bỏ giả thuyết H0 cho rằng tất cả các hệ số hồi qui bằng 0. Như vậy mơ hình hồi qui tuyến tính bội của ta phù hợp với tập dữ liệu và có thể sử dụng được.
Bảng 3.9. Kết quả kiểm định độ phù hợp của mơ hình
Phân tích phương sai
Mơ hình Tổng bình phương df Trung bình bình phương F Sig. 1 Hồi qui 167,694 6 27,949 80,312 0,000a Phần dư 86,306 248 0,348 Tổng 254,000 254
a. Biến dự báo: (Hằng số), Nhân tố Phương tiện, Nhân tố Sự nhiệt tình, Nhân tố Sự kết hợp, Nhân tố Sự quan tâm, Nhân tố Phương pháp dạy, Nhân tố Nội dung dạy
b. Biến phụ thuộc: Nhân tố Sự hài lòng
Kết quả phân tích các hệ số hồi qui riêng phần trong mơ hình được trình bày trong bảng 3.10. Các hệ số này đo lường sự thay đổi trong giá trị trung bình của biến phụ thuộc Y khi biến độc lập Xk thay đổi một đơn vị. Các hệ số hồi qui riêng phần của tổng thể cũng cần được kiểm định với giả thuyết H0 là: βk = 0 (Hoàng Trọng – Mộng Ngọc, 2008)
Như bảng 3.10 cung cấp, ta có thể nói rằng tất cả sáu biến độc lập đều có tác động đến biến phụ thuộc với mức ý nghĩa Sig < 0,01. Các hệ số hồi qui đều dương và có giá trị lần lượt như sau: Sự quan tâm của GV là 0,469; Sự nhiệt tình của GV là 0,349; Phương pháp giảng dạy là 0,263; Sự kết hợp giữa phương tiện, nội dung, phương pháp giảng dạy là 0,379; Nội dung giảng dạy là 0,162 và phương tiện giảng dạy là 0,283. Nói cách khác, tất cả các thành phần trong hoạt động giảng dạy đều có
Bảng 3.10. Kết quả các hệ số hồi qui của mơ hình Mơ hình Hệ số chưa chuẩn hố Hệ số chuẩn hoá t Sig.
Tương quan Thống kê cộng tuyến B Sai số chuẩn Beta Riêng phần Từng phần Độ chấp nhận của biến Hệ số phóng đại phương sai 1 (Hằng số) 0,003 0,037 0,084 0,933
Nhân tố Sự quan tâm 0,469 0,037 0,466 12,588 0,000 0,624 0,466 0,999 1,001 Nhân tố Sự nhiệt tình 0,349 0,037 0,353 9,544 0,000 0,518 0,353 1,000 1,000 Nhân tố Phương pháp giảng
dạy 0,263 0,037 0,261 7,039 0,000 0,408 0,261 0,998 1,002 Nhân tố Sự kết hợp 0,379 0,038 0,374 10,082 0,000 0,539 0,373 0,997 1,003 Nhân tố Nội dung dạy 0,162 0,037 0,160 4,327 0,000 0,265 0,160 0,997 1,003 Nhân tố Phương tiện dạy 0,283 0,037 0,281 7,575 0,000 0,433 0,280 0,999 1,001
a. Biến phụ thuộc: Nhân tố Sự hài lòng
Như đã nêu, tầm quan trọng của các biến trong mơ hình được đánh giá thơng qua việc xem xét hệ số tương quan từng phần và hệ số tương quan riêng phần. Kết quả cũng được trình bày trong Bảng 3.10. Theo đó, các hệ số này đạt giá trị cao nhất ở nhân tố Sự quan tâm của GV (0,466 và 0,624), xếp thứ hai là nhân tố Sự kết
hợp giữa phương tiện, nội dung và phương pháp giảng dạy (0,373 và 0,539); nhân
tố Sự nhiệt tình của GV (0,353 và 0,518) xếp thứ ba; xếp thứ tư là nhân tố Phương
tiện giảng dạy (0,28 và 0,433); kế đến là nhân tố Phương pháp giảng dạy (0,261 và
0,408) và cuối cùng là nhân tố Nội dung giảng dạy (0,16 và 0,265).
Kết quả về dị tìm các vi phạm giả định trong mơ hình hồi qui tuyến tính được trình bày lần lượt qua các hình, bảng trong phụ lục 6.
a) Giả định về liên hệ tuyến tính
Để xem xét giả định về liên hệ tuyến tính có bị vi phạm hay không, ta vẽ đồ thị phân tán giữa các phần dư chuẩn hóa trên trục tung và giá trị dự đốn chuẩn hóa trên trục hồnh. Sự thay đổi có hệ thống giữa các giá trị dự đốn và phần dư chứng tỏ rằng giả định có quan hệ tuyến tính đã bị vi phạm. (Hồng Trọng – Mộng Ngọc, 2008). Hình 3.1 cho thấy kết quả là giá trị phần dư chuẩn hóa phân tán rất ngẫu
nhiên trong một vùng xung quanh đường đi qua tung độ 0 chứ không tạo thành một hình dạng nào. Vì vậy giả định được thỏa mãn, khơng bị vi phạm.
Hình 3.1. Đồ thị phân tán giữa các phần dư chuẩn hóa và giá trị dự đốn chuẩn hóa
b) Giả định phương sai của sai số không đổi
Hiện tượng phương sai thay đổi gây ra nhiều hậu quả tai hại đối với mơ hình ước lượng bằng phương pháp bình phương nhỏ nhất. Nó làm cho các ước lượng của các hệ số hồi qui không chệch nhưng không hiệu quả (tức không phải là ước lượng phù hợp nhất), ước lượng của các phương sai bị chệch làm kiểm định các giả thuyết mất hiệu lực khiến chất lượng của mơ hình bị đánh giá nhầm (Hồng Trọng – Mộng Ngọc, 2008). Để kiểm tra giả định này, ta sử dụng kiểm định tương quan hạng Spearman với giả thuyết H0 là hệ số tương quan hạng của tổng thể bằng 0.
Kết quả kiểm định tương quan hạng Spearman giữa giá trị tuyệt đối của phần dư và sáu nhân tố trong mơ hình được trình bày trong Bảng 3.11 cho thấy: 100% kết quả kiểm định không bác bỏ được giả thuyết H0 nên ta kết luận: ở cả sáu trường hợp, phương sai của sai số không thay đổi.
Bảng 3.11. Tổng hợp kết quả kiểm định tương quan hạng Spearman giữa phần dư và các nhân tố
STT Nhân tố Giá trị tuyệt đối của phần dư
1 Nhân tố
Sự quan tâm của GV đến SV
Hệ số tương quan - 0,084 Sig. 0,184 2 Nhân tố Sự nhiệt tình của GV Hệ số tương quan 0,038 Sig. 0,545
3 Nhân tố Phương pháp giảng dạy của GV
Hệ số tương quan - 0,108
Sig. 0,085
4
Nhân tố Sự kết hợp giữa Phương tiện - Nội dung - Phương pháp
giảng dạy của GV
Hệ số tương quan 0,040
Sig. 0,527
5 Nhân tố Nội dung giảng dạy Hệ số tương quan 0,049
Sig. 0,435
6 Nhân tố Phương tiện giảng dạy Hệ số tương quan 0,077
Sig. 0,222
*. Tương quan có ý nghĩa ở mức 0,05 (2 đi)
c) Giả định về phân phối chuẩn của phần dư
Kiểm định Kolmogorov-Smirnov được sử dụng để xem xét giả định về phân phối chuẩn của phần dư với giả thuyết H0: Tổng thể của phần dư chuẩn hố có phân phối chuẩn. Kết quả giá trị Sig = 0,094 (Bảng 3.12) lớn hơn mức ý nghĩa 0,05 nên giả thuyết H0 không thể bị bác bỏ. Ta kết luận: phần dư có phân phối chuẩn.
Bảng 3.12. Kết quả kiểm định về phân phối chuẩn của phần dư
Kiểm định Kolmogorov-Smirnov một mẫu
Phần dư chuẩn hoá
N 255
Kolmogorov-Smirnov Z 1,237
Asymp. Sig. (2-tailed) 0,094
Hình 3.2. Đồ thị phân phối chuẩn của phần dư
d) Giả định về tính độc lập của sai số
Phần dư e tồn tại là do các biến ảnh hưởng khơng được đưa hết vào mơ hình. Sai số thực e được giả định là biến ngẫu nhiên, độc lập có phân phối chuẩn với trung bình bằng 0 và phương sai không đổi. Độc lập được hiểu là giữa các phần dư khơng có mối tương quan. Để kiểm định tương quan của các sai số kề nhau (tương quan chuỗi bậc 1), ta sử dụng kiểm định Durbin-Watson. Giả thuyết H0 đưa ra là hệ số tương quan tổng thể của các phần dư bằng 0. Giả thuyết H0 được chấp nhận khi đại lượng (d) gần bằng 2. (Hoàng Trọng – Mộng Ngọc, 2008). Kết quả kiểm định Durbin-Watson được trình bày trong bảng 3.8. Giá trị (d) tính được bằng 1,886. Như vậy ta có thể nói hệ số tương quan tổng thể của các phần dư bằng 0.
e) Giả định khơng có tương quan giữa các biến độc lập (đo lường đa cộng tuyến)
Cộng tuyến là trạng thái trong đó các biến độc lập có tương quan chặt chẽ với nhau, từ đó chúng cung cấp cho mơ hình những thơng tin rất giống nhau, rất khó tách rời ảnh hưởng của từng biến đến biến phụ thuộc. Đồng thời nó làm tăng độ lệch chuẩn của hệ số hồi qui và làm giảm giá trị t của kiểm định ý nghĩa của chúng nên các hệ số có khuynh hướng kém ý nghĩa hơn trong khi R2 vẫn khá cao. Công cụ
chuẩn đoán giúp ta phát hiện sự tồn tại của cộng tuyến trong dữ liệu là độ chấp nhận của biến (Tolerance) và Hệ số phóng đại phương sai (VIF) (Hoàng Trọng – Mộng Ngọc, 2008).
Bảng 3.10 cũng cho biết kết quả độ chấp nhận của biến (Tolerance) và Hệ số phóng đại phương sai (VIF). Với độ chấp nhận lớn và Hệ số phóng đại phương sai nhỏ hơn 10, ta có thể kết luận: giả định khơng có tương quan giữa các biến độc lập khơng bị vi phạm hay nói cách khác các biến độc lập trong mơ hình khơng có tương quan với nhau.
Tóm lại, sau khi phân tích hồi qui và dị tìm các vi phạm về giả định, ta có được phương trình hồi qui:
Y = 0,469 x1 + 0,379 x2 + 0,349 x3 + 0,283 x4 + 0,263 x5 + 0,162 x6 + ε Trong đó: y: Sự hài lòng của SV
x1: Sự quan tâm của GV;
x2: Sự kết hợp giữa phương tiện, nội dung, phương pháp giảng dạy;
x3: Sự nhiệt tình của GV; x4: Phương tiện giảng dạy; x5: Phương pháp giảng dạy;
x6: Nội dung giảng dạy.
Căn cứ vào hệ số tương quan từng phần và hệ số tương quan riêng phần, tầm quan trọng của các biến trong mơ hình lần lượt được xếp thứ tự từ lớn đến bé như sau: một là Sự quan tâm của GV; hai là Sự kết hợp giữa phương tiện, nội dung và
phương pháp giảng dạy; ba là Sự nhiệt tình của GV; bốn là Phương tiện giảng dạy;
năm là Phương pháp giảng dạy và cuối cùng là Nội dung giảng dạy. Kết quả này
cũng phù hợp khi ta xem xét các hệ số hồi qui B và hệ số Bêta.
Tổng hợp mơ hình hồi qui với sáu biến độc lập và một biến phụ thuộc được trình bày trong hình 2.4
Hình 3.3. Kết quả kiểm định mơ hình
Mơ hình trên giải thích được 65% sự thay đổi của biến Sự hài lòng là do các biến độc lập trong mơ hình tạo ra, cịn lại 35% biến thiên được giải thích bởi các biến khác nằm ngồi mơ hình. Mơ hình cho thấy các biến độc lập đều ảnh hưởng thuận chiều đến mức độ hài lòng của SV ở độ tin cậy 95% (các hệ số hồi qui riêng phần đều dương).