Mã hóa Nội dung thang đo
PTHH1 “Khn viên học tập rộng rãi, thống mát và sạch đẹp”
PTHH2 “Phòng học, trang thiết bị của trường đáp ứng tốt nhu cầu đào tạo và học tập”
PTHH3 “Hệ thống Wireless đủ mạnh đế truy cập và tìm kiếm thơng tin”
PTHH4 “Các dịch vụ hỗ trợ khác phục vụ cho học viên tại Trung tâm (căn tin, bãi giữ xe, y tế, vệ sinh ...) đáp ứng tốt nhu cầu học viên”
PTHH5 “Thư viện hiện đại, nguồn tài liệu phong phú, được cập nhật thường xuyên”
PTHH6 “Trang Web Trung tâm đẹp về hình thức, ln cập nhật thông tin mới, đầy đù”
3.3.2 Thang đo sự hài lòng
Thang đo sự hài lòng ký hiệu là SHL, biểu thị sự hài lòng của học viên về chất lượng dịch vụ đào tạo gồm 4 biến quan sát ký hiệu SHL1 đến SHL4. Thang đo sự hài lòng kế thừa từ mơ hình của Parasuraman, Đinh Thị Như Huỳnh (2013) Nguyễn Thị Bảo Châu và Thái Thị Bích Châu (2013), Dương Tấn Tân (2010), Nguyễn Thị Thanh Thủy (2014), Đỗ Thị Phượng (2014), Dương Tấn Tân (2010) và ý kiến của chuyên gia qua quá trình phỏng vấn sâu.
Bảng 3.6 Bảng tổng hợp các biến thang đo sự hài lịng
Mã hóa Nội dung thang đo
SHL1 “Anh/chị hài lòng về chất lượng dịch vụ đào tạo tại Trung tâm” SHL2 “Anh/ chị hài lịng với mơi trường học tập tại Trung tâm”
SHL3 “Anh/ chị hài lòng và yên tâm với hoạt động giảng dạy tại Trung tâm” SHL4 “Anh/chị sẽ khuyên người thân, bạn bè của mình học tại Trung tâm”
3.4 Nghiên cứu định lượng
Sau nghiên cứu định tính, 5 nhân tố chất lượng dịch vụ đào tạo với 22 câu hỏi về các yếu tố ảnh hưởng đến sự hài lòng của học viên đối với chất lượng dịch vụ đào tạo của Trung tâm Hội nhập quốc tế, Viện Nghiên cứu phát triển thành phố Hồ Chí Minh đã được đồng tình và có thể đưa vào nghiên cứu định lượng chính thức. Bước đầu trong nghiên cứu định lượng chính thức, tác giả tiến hành khảo sát, thu thập, xử lý dữ liệu mẫu nghiên cứu.
Sau khi dữ liệu đã được làm sạch sẽ tiến hành tính tốn dữ liệu thu thập được thông qua phần mềm SPSS 23.0 bao gồm: thống kê mô tả, đánh giá độ tin cậy Cronbach’s Alpha, phân tích nhân tố khám phá EFA cho tất cả các thang đo. Dựa trên các biến quan sát phù hợp của các yếu tố chất lượng dịch vụ sẽ tiến hành, phân tích hồi quy và kiểm định mơ hình thực nghiệm để đưa ra các giải pháp cho
từng yếu tố tác động đến mức độ hài lòng của học viên.
3.4.1 Kích thước mẫu
Theo Nguyễn Đình Thọ (2011): “kích thước mẫu cần cho nghiên cứu phụ thuộc vào nhiều yếu tố như phương pháp xử lý, độ tin cậy cần thiết. Kích thước mẫu càng lớn, càng tốt nhưng lại tốn chi phí và thời gian. Vì vậy, hiện nay hầu hết các nhà nghiên cứu xác định kích thước mẫu thơng qua cơng thức kinh nghiệm.
Trong phân tích thống kê, mẫu lớn phải đủ lớn để đảm bảo độ tin cậy nhất định, kế thừa nghiên cứu của Hair & cộng sự (2010) cho rằng kích thước mẫu tối thiếu là 50, tốt hơn là 100 và tỷ lệ quan sát / biến đo lường là 5:1, tốt nhất là 10:1 trở lên. Mơ hình lý thuyết của nghiên cứu này có số lượng biến cần quan sát là 26 biến và dùng theo tỷ lệ trên thì kích thước mẫu tối thiếu nên trong khoảng 130 mẫu - 260 mẫu. Ngoài ra theo (Tabachnick và Fidell, 1996), đối với phân tích hồi quy đa biến cỡ mẫu tối thiểu cần đạt được tính theo cơng thức là n=50 + 8*m (m: số biến độc lập)”. Trong nghiên cứu này số biến độc lập là 22, như vậy số mẫu n tối thiểu 226.
Dựa theo kinh nghiệm các khảo sát và nghiên cứu trước của Trung tâm Hội nhập quốc tế, Viện Nghiên cứu phát triển thành phố Hồ Chí Minh kết quả thu hồi phiếu sát chỉ đạt khoảng 50%, như vậy nhằm đảm bảo số lượng tối thiểu 226 mẫu khảo sát thu về, tác giả quyết định chọn cỡ mẫu 500 học viên. Phương án này vừa đảm bảo về số lượng kết quả khảo sát vừa khả thi trong thời gian có hạn.
3.4.2 Phương pháp chọn mẫu
Mục tiêu nghiên cứu của đề tài là các yếu tố ảnh hưởng đến chất lượng dịch vụ đào tạo của Trung tâm Hội nhập quốc tế, Viện Nghiên cứu phát triển thành phố Hồ Chí Minh đến sự hài lịng của học viên. Do đó, để đảm bảo mục tiêu nghiên cứu đề ra thì đối tượng được chọn để tiến hành nghiên cứu là những học viên đang tham gia các khóa học tại Trung tâm Hội nhập quốc tế, Viện Nghiên cứu phát triển thành phố Hồ Chí Minh. Sau khi kết thúc mỗi khóa đào tạo, tác giả sẽ thực hiện khảo sát. Tất cả 500 phiếu khảo sát đều được chuyển trực tiếp đến học viên bằng văn bản
giấy. Trong nghiên cứu này, tác giả sử dụng phương pháp chọn mẫu thuận tiện. Mục đích việc sử dụng phương pháp chọn mẫu này vì đối tượng sẽ dễ dàng tiếp cận, sẵn sàng trả lời bảng câu hỏi khảo sát. Mặc khác, theo Boo & ctg (2005); Brown & ctg (2005); Mack & ctg (2008) và nhiều nhà nghiên cứu khẳng định việc chọn mẫu thuận tiện giúp cho nghiên cứu đảm bảo sự tin cậy.
3.4.3 Kiểm định thang đo và phân tích nhân tố (EFA)
Khi sử dụng mơ hình Servqual để tiến hành nghiên cứu khoa học cho từng loại hình dịch vụ cũng như thị trường cụ thể cần phải có sự điều chỉnh mơ hình cho phù hợp. Do đó, mơ hình nghiên cứu “Các yếu tố ảnh hưởng đến sự hài lòng của học viên đối với chất lượng dịch vụ đào tạo của Trung tâm Hội nhập quốc tế, Viện Nghiên cứu phát triển Thành phố Hồ Chí Minh” cũng cần phải điều chỉnh và kiểm định lại cho phù hợp với mục tiêu nghiên cứu tại Trung tâm Hội nhập quốc tế, Viện Nghiên cứu phát triển thành phố Hồ Chí Minh.
Phương pháp thống kê sử dụng có mức ý nghĩa Alpha chọn trong đề tài này là 0,05 (Alpha = 0,05). Số liệu thu thập được phân tích bằng phần mềm SPSS 23.0. Công cụ được sử dụng để đánh giá độ tin cậy của thang đo bằng hệ số Cronbach’s Alpha. Giá trị hiệu dụng của thang đo được đánh giá bằng phương pháp phân tích nhân tố khám phá (EFA). Số lượng nhân tố trích phù hợp với giả thuyết ban đầu về số lượng thành phần của thang đo là tiêu chuẩn để kết luận các thành phần của thang đo đạt giá trị phân biệt. Giá trị hội tụ của thang đo được đánh giá thông qua trọng số nhân tố và tổng phương sai trích.
Phân tích hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha
Nghiên cứu sử dụng hai chỉ số thống kê là (1) hệ số Cronbach’s alpha và (2) hệ số tương quan biến tổng (corrected item-total correlation). Hệ số cronbach’s alpha là hệ số cho phép đánh giá xem nếu đưa các biến quan sát nào đó thuộc về một biến nghiên cứu (biến tiềm ẩn, nhân tố) thì nó có phù hợp khơng. Hair et al (2006) đưa ra quy tắc đánh giá như sau: “hệ số cronbach’s alpha < 0,6.thang đo nhân tố là khơng phù hợp (có thể trong mơi trường nghiên cứu đối tượng khơng có
cảm nhận về nhân tố đó)
- Hệ số cronbach’s alpha 0,6 – 0,7: chấp nhận được với các nghiên cứu mới - Hệ số cronbach’s alpha 0,7 – 0,8: chấp nhận được
- Hệ số cronbach’s alpha 0,8 – 0,95: tốt
- Hệ số cronbach’s alpha >= 0,95: chấp nhận được nhưng không tốt, nên xem xét các biến quan sát có thể có hiện tượng trùng biến.
Hệ số tương quan biến tổng là hệ số cho biến mức độ liên kết giữa một biến quan sát trong nhân tố với các biến cịn lại. Nó phản ánh mức độ đóng góp vào giá trị khái niệm của nhân tố một biến quan sát cụ thể. tiêu chuẩn để đánh giá một biến có thực sự đóng góp giá trị vào nhân tố hay khơng là hệ số tương quan biến tổng phải lớn hơn 0,3. nếu biến quan sát có hệ số tương quan biến tổng nhỏ hơn 0,3 thì phải loại nó ra khỏi nhân tố đánh giá.
Ý nghĩa của việc đánh giá Cronbach alpha là xem xét xem thang đo đó có đo cùng khái niệm hay khơng. Nói cách khác, trong một thang đo có chỉ số Cronbach alpha cao chứng tỏ những đáp viên được hỏi sẽ hiểu cùng một khái niệm.Và có câu trả lời đồng nhất – tương đương nhau – qua mỗi biến quan sát của thang đo.”
Phân tích nhân tố (EFA)
Thực hiện phân tích nhân tố khám phá (EFA) nhằm khám phá cấu trúc và khái niệm nghiên cứu, loại bỏ các biến đo lường không đạt yêu cầu. Tuy nhiên, trước khi đánh giá các khía cạnh này, việc kiểm định Bartlett và KMO được thực hiện để xem xét mức độ quan hệ giữa các biến nhằm bảo đảm khả năng sử dụng phân tích nhân tố khám phá (EFA) trong nghiên cứu. Cụ thể, trình tự và các yêu cầu khi thực hiện phân tích nhân tố khám phá(EFA) trong nghiên cứu như sau:
Theo Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2005): “xem xét giá trị KMO: 0,5≤ KMO ≤1 thì phân tích nhân tố là thích hợp với dữ liệu; ngược lại KMO ≤ 0,5 thì phân tích nhân tố có khả năng khơng thích hợp với các dữ liệu”.
“Kiểm định Bartlett có ý nghĩa thống kê (Sig. < 0.05): Đây là một đại lượng thống kê dùng để xem xét giả thuyết các biến khơng có tương quan trong tổng thể. Nếu kiểm định này có ý nghĩa thống kê (Sig. < 0.05) thì các biến quan sát có mối tương quan với nhau trong tổng thể”.
Theo Hair & ctg (1998, 111): “Factor loading (hệ số tải nhân tố hay trọng số nhân tố) là chỉ tiêu để đảm bảo mức ý nghĩa thiết thực của phân tích nhân tố (EFA):
• Factor loading > 0.3 được xem là đạt mức tối thiểu • Factor loading > 0.4 được xem là quan trọng
• Factor loading > 0.5 được xem là có ý nghĩa thực tiễn
Để phân tích EFA có giá trị thực tiễn: tiến hành loại các biến quan sát có hệ số tải nhân tố < 0,5.
Phần trăm tổng phương sai trích (cumulative) > 50%: Thể hiện phần trăm biến thiên của các biến quan sát. Nghĩa là xem biến thiên là 100% thì giá trị này cho biết phân tích nhân tố giải thích được bao nhiêu %.
Hệ số eigenvalue > 1 (Gerbing và Anderson, 1998)
Nếu phân tích nhân tố khám phá làm thay đổi số lượng thành phần so với giả thuyết ban đầu thì các thang đo thành phần mới sẽ được tính tốn lại Cronbach’s Alpha để bảo đảm các yêu cầu về độ tin cậy.”
3.4.4 Phân tích hồi quy và kiểm định giả thuyết nghiên cứu
Phân tích tương quan
Theo Hồng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2005): “Kiểm định mối tương quan tuyến tính giữa các biến trong mơ hình: giữa biến phụ thuộc với từng biến độc lập và giữa các biến độc lập với nhau. Sử dụng hệ số tương quan Pearson để lượng hóa mức độ chặt chẽ mối liên hệ tuyến tính giữa hai biến định lượng: giá trị tuyệt đối của hệ số Pearson càng gần đến 1 thì hai biến này có mối tương quan tuyến tính càng chặt chẽ.
Trong mơ hình nghiên cứu, kỳ vọng có mối tương quan tuyến tính chặt chẽ giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập; đồng thời cũng xem xét mối tương quan giữa các biến độc lập với nhau để nhận dạng hiện tượng đa cộng tuyến”
Phân tích hồi quy
Phân tích hồi quy để biết được mức độ tác động của các biến độc lập lên biến phụ thuộc. Từ đó, sẽ kiểm tra độ thích hợp của mơ hình, xây dựng mơ hình hồi quy để kiểm tra giả thuyết. Phương pháp phân tích hồi quy được thực hiện bằng phương pháp Enter với phần mềm SPSS 23.0. Phương trình hồi quy biểu diễn mối quan hệ giữa các nhân tố của chất lượng dịch vụ đào tạo và sự hài lòng của học viên có dạng:
SHL = Po + p1*TC+ p2*DU + p3*NLPV + p4*DC+ p5*PTHH + u Trong đó:
SHL : là biến phụ thuộc, thể hiện giá trị dự đốn về mức độ hài lịng của học viên
TC: Sự tin cậy DU: Sự đáp ứng
NLPV: Năng lực phục vụ DC: Sự đồng cảm
PTHH: Phương tiện hữu hình
po -p5: Hằng số và các hệ số hồi quy. u: Sai số.”
Kiểm định mơ hình hồi quy
Mục đích kiểm định mơ hình là xem xét mức độ phù hợp của mơ hình hồi quy, kiểm tra xem có sự tồn tại liên hệ tuyến tính giữa biến phụ thuộc với tồn bộ các biến độc lập hay khơng. Kiểm định này được thực hiện thông qua thông qua
phương pháp kiểm định F trong bảng phân tích phương sai. Trong đó: Cặp giả thuyết nghiên cứu:
Ho: “Khơng có mối quan hệ giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc” H1: “Tồn tại mối quan hệ giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc” Nguyên tắc chấp nhận giả thiết (mức ý nghĩa kiểm định là 5%) Sig <= 0,05: Bác bỏ giả thiết Ho
Sig > 0,05: Chưa có cơ sở bác bỏ giả thiết Ho” Kiểm định đa cộng tuyến
Thông thường các biến độc lập khơng có mối quan hệ tuyến tính, nếu quy tắc này bị vi phạm sẽ có hiện tượng đa cộng tuyến. Như vậy, đa cộng tuyến là hiện tượng các biến độc lập trong mơ hình phụ thuộc lẫn nhau và thể hiện được dưới dạng hàm số. Điều này có nghĩa khi xảy ra hiện tương đa cộng tuyến giữa các biến độc lập thì chúng cung cấp cho mơ hình những thơng tin rất giống nhau, và khó đưa ra nhận định mức độ ảnh hưởng của chúng từng biến một đến biến phụ thuộc dẫn đến hạn chế giá trị của R bình phương (thường sẽ làm giá trị R bình phương tăng ảo), làm sai lệch hoặc đổi dấu các hệ số hồi quy trong phương trình hồi quy.
Cách nhận biết hiện tượng đa cộng tuyến:
1. Hệ số phóng đại phương sai (VIF) vượt quá 10
2. Hệ số tương quan giữa các biến độc lập cao, nếu > 0.8 thì xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến.
3. Dấu của hệ số hồi quy khác với dấu kỳ vọng 4. Độ chấp nhận của biến (Tolerance) < 1
Kiểm định sự khác biệt của mẫu với T- test và ANOVA
Nội dung của phần này nhằm kiểm định sự khác biệt giữa các biến định tính với biến định lượng với các đối tượng điều tra (như giới tính, độ tuổi, đơn vị cơng tác, khóa học...) hay khơng. Để thực hiện được điều này chúng ta tiến hành phân
tích phương sai ANOVA và Indepent-sample T – test. Sự khác biệt có ý nghĩa thống kê với độ tin cậy 95% (hay mức ý nghĩa Sig. < 0.05).
Kiểm định indepent-sample T – test
Kiểm tra kiểm định Levene’s ở bảng Independent Samples Test. Nếu sig của kiểm định này < 0.05 thì phương sai giữa 2 lựa chọn của biến định tính ở trên khác nhau, ta sẽ sử dụng kết quả kiểm định T ở phần Equal variances not assumed. Nếu giá trị sig của kiểm định t ở phần Equal variances not assumed sig. > 0.05 thì kết luận kiểm định T khơng có sự khác biệt, cịn Sig <= 0.05 thì kết luận có sự khác biệt giữa các nhóm của biến định tính
Nếu sig. của kiểm định Levene’s ở bảng Independent Samples Test >=0.05 thì phương sai giữa 2 lựa chọn của biến định tính ở trên khơng khác nhau, ta sẽ sử dụng kết quả kiểm định T ở phần Equal variances assumed. Nếu giá trị sig của kiểm định t ở phần Equal variances not assumed sig. > 0.05 thì kết luận kiểm định T khơng có sự khác biệt, cịn Sig <= 0.05 thì kết luận có sự khác biệt giữa các nhóm của biến định tính.
Kiểm định ANOVA
Thực hiện kiểm tra kiểm định Levene ở bảng Test of Homogeneity of variances, nếu sig ở kiểm định này < = 0.05 thì kết luận phương sai giữa các lựa chọn của biến định tính ở trên khác nhau.
Nếu sig ở kiểm định Levene ở bảng Test of Homogeneity of variances >0.05 thì phương sai giữa các lựa chọn của biến định tính ở trên khơng khác nhau, xem tiếp kết quả ở bảng ANOVA.
Nếu sig ở bảng ANOVA > 0.05 kết luận khơng có sự khác biệt giữa các nhóm biến định tính, cịn nếu sig ở ANOVA < = 0.05 thì kết luận có sự khác biệt giữa các nhóm biến định tính.
Tóm tắt chương 3
Chương này tác giả đã trình bày quy trình nghiên cứu gồm hai bước: nghiên