2.1.1 .T ổng quan
2.2.1.1 .Thống kê mô tả mẫu nghiên cứu
2.2.4.2. Phân tích hồi quy
Phân tích hồi quy là một phân tích thống kê dùng đểxác nhận xem các biến độc lập có quy định biến phụ thuộc như thếnào. Mô hình phân tích hồi quy sẽ mô tảhình thức của mối liên hệ và quađó giúp dự đoán được giá trị của biến phụthuộc khi biết
được giá trịcủa biến độc lập.
Mô hình hồi quy
Với giảthiết ban đầu cho mô hình lý thuyết, ta có phương trình hồi quy tuyến
tính như sau:
HL = β0+ β1*DC + β2*TC+ β3*CT+ β4*DA+ β5*PT
Trong đó:
Các biến độc lập (Xi): DC (Đồng cảm), TC (Sựtin cậy), CT (Chương trình học), DA (Khả năng đáp ứng), PT (Phương tiện hữu hình)
Biến phụthuộc (Y): HL (Sựhài lòng của học viên)
Βklà hệsốhồi quy riêng của các biến độc lập
Độphù hợp của mô hình hồi quy
Dùng phương pháp xây dựng mô hình Enter là một phương pháp phổbiến đểxây dựng mô hình hồi quy, ta thu được kết quả như sau:
Bảng 2.25. Tóm tắt mô hình hồi quy Mô hình Hệ số R Hệsố R2 HệsốR2 hiệu chỉnh Sai số chuẩn của ước lượng Durbin– Watson 1 0,850a 0,723 0,714 0,33057 1,885 a Các yếu tốdự đoán : (Hằng số), DC, TC, CT, DA, PT b. Biến phụthuộc: HL (Nguồn: Kết quảphân tích SPSS)
Hệ số R2 hiệu chỉnh của mô hình bằng 0,714 = 71,40%. Chứng tỏ, 5 biến độc trong mô hình giải thích được 71,40% biến thiên của biến phụ thuộc. Mặt khác, hệ số
Durbin–Watson là 1,885 nằm giữa khoảng từ 1 đến 3 nên kết luận không xảy ra hiện
tượng tự tương quan giữa biến độc lập và biến phụthuộc.
Bảng 2.26. Phân tích phương sai ANOVA
Mô hình Tổng bình phương Df Trung bình bình phương F Sig. 1 Hồi quy 46,676 5 9,335 85,428 0,000b Phần dư 17,921 164 0,109 Tổng 64,597 169 a. Các yếu tốdự đoán: (Hằng số), CT, PT, DA, DC, TC a. Biến phụthuộc: HL (Nguồn: Kết quảphân tích SPSS)
Phân tích phương sai ANOVA cho thấy giá trị F có mức ý nghĩa Sig. = 0,000
(<0,05), có nghĩa là mô hình hồi quy phù hợp với dữliệu đã thu thập được và các biến
đưa vào mô hình có ý nghĩa thống kê với mức ý nghĩa 5%.
Bảng 2.27. Kết quảhồi quy đa biến
(Nguồn: Kết quảphân tích SPSS)
Kết quảphân tích các hệsốhồi quy trong mô hình cho thấy, các yếu tố “Đồng cảm”, “Tin cậy”, “Chương trình học”, “Khả năng đáp ứng”, “Phương tiện hữu hình” đều có mức ý nghĩa Sig. < 0,05, hệsố phóng đại VIF <10 nên có thể khẳng định rằng không có hiện tượng đa cộng tuyến xảy ra trong mô hình nghiên cứu. Các yếu tố này
đều có ý nghĩa trong mô hình và tácđộng cùng chiều đến sựhài lòng của học viên, do các hệsốhồi quy mang dấu dương. Biếnchương trình học có hệ số lớn nhất chứng tỏ nó có tác động mạnh nhất đến sựhài lòng của học viên tham gia khóa học tại công ty.
Với tập dữliệu thu được trong phạm vi nghiên cứu của đề tài và dựa vào bảng kết quảhồi quy tuyến tính bội, với hệsố β chưa chuẩn hóa, ta cóphương trình hồi quy tuyến tính bội thểhiện các nhân tố ảnh hưởng đến sựhài lòng của học viên như sau:
HL = -0,255 + 0,252*DC + 0,205*TC + 0,356*CT + 0,098*DA + 0,105*PT Mô hình Hệsốhồi quy chưa chuẩn hóa Hệsốhồi quy chuẩn hóa t Giá trị Sig. Đa cộng tuyến β Sai số
chuẩn Beta T VIF
1 (Hằng số) -0,255 0,174 -1,466 0,144 DC 0,252 0,039 0,308 6,487 0,000 0,748 1,336 TC 0,205 0,040 0,256 5,107 0,000 0,674 1,484 CT 0,356 0,037 0,428 9,502 0,000 0,833 1,200 DA 0,098 0,042 0,113 2,320 0,022 0,711 1,406 PT 0,105 0,039 0,124 2,700 0,008 0,801 1,249 a. Biến phụthuộc: HL
Hay được viết lại:
Sự hài lòng của học viên = -0,255 + 0,252*Đồng cảm + 0,205*Tin cậy + 0,356*Chương trình học + 0,098*Khả năng đáp ứng + 0,105*Phương tiện hữu hình
Giải thích mô hình
- Trong điều kiện các yếu tốkhác không đổi, khi yếu tố “Đồng cảm” tăng 1 đơn
vị thì sựhài lòng của học viên tăng lên 0.252 đơn vị.
- Trong điều kiện các yếu tố khác không đổi, khi yếu tố “Tin cậy” tăng 1 đơn vị
thì sựhài lòng của học viên tăng lên 0.205 đơn vị.
- Trong điều kiện các yếu tố khác không đổi, khi yếu tố “Chương trình học” tăng 1 đơn vịthì sựhài lòng của học viên tăng lên 0,356 đơn vị.
- Trong điều kiện các yếu tố khác không đổi, khi yếu tố “Khả năng đáp ứng” tăng 1 đơn vịthì sựhài lòng của học viên tăng lên 0,098 đơn vị.
- Trong điều kiện các yếu tố khác không đổi, khi yếu tố “Phương tiện hữu hình” tăng 1 đơn vịthì sựhài lòng của học viên tăng lên 0,105 đơn vị.
Kết quảkiểm định giảthuyết
Như vậy, kết quả mô hình hồi quy cho thấy 5 nhân tố: Đồng cảm, tin cậy,
chương trình học, khả năng đáp ứng và phương tiện hữu hình ảnh hưởng cùng chiều với sựhài lòng của học viên.
Trong đó, nhân tố ảnh hưởng mạnh nhất đến sựhài lòng của học viên dựa trên hệ số Beta chưa chuẩn hóa là Chương trình học (CT) với hệ số hồi quy Beta chưa
chuẩn hóa là 0,356, thứ hai là đồng cảm (DC) với hệsốhồi quy Beta chưa chuẩn hóa là 0,252, thứba là Tin cậy (TC) với hệsốhồi quy Beta chưa chuẩn hóa là 0,205, thứ tư là phương tiện hữu hình (PT) với hệ số hồi quy Beta chưa chuẩn hóa là 0,105 và cuối cùng là khả năng đáp ứng (DA) với hệsốhồi quy Beta chưa chuẩn hóa là 0,098.
Bảng 2.28. Kết quảkiểm định các giảthuyết
Tên giảthuyết Kết quả
H1: Sự đồng cảm cóảnh hưởng thuận chiều với sựhài lòng của học viên
Chấp nhận Sig = 0.000 H2: Tin cậy cóảnhhưởng thuận chiều
với sựhài lòng của học viên
Chấp nhận Sig = 0.000 H3:Chương trình học cóảnh hưởng
thuận chiều với sựhài lòng của học viên
Chấp nhận Sig = 0.000 H4: Khả năng đáp ứng cóảnh hưởng
thuận chiều với sựhài lòng của học viên
Chấp nhận Sig = 0.022 H5:Phương tiện hữu hình cóảnh
hưởng thuận chiều với sựhài lòng của học viên
Chấp nhận Sig = 0.08
(Nguồn: Kết quảphân tích SPSS)