Cơ sở lý thuyết
Nghiên cứu sơ bộ:
- Thảo luận nhóm
- Tham khảo ý kiến chuyên gia - Phỏng vấn thử
Khảo sát sinh viên
Đánh giá thang đo
- Phân tích hệ số Cronbach Alpha - Phân tích nhân tố khám phá (EFA)
Kiểm định mơ hình và giả thuyết nghiên cứu
- Thống kê mơ tả
- Phân tích hồi qui đa biến
Thảo luận kết quả nghiên cứu
Mơ hình nghiên cứu và thang đo sơ bộ
Thang đo chính thức
Thang đo hồn chỉnh
Đề xuất các giải pháp nâng cao sự hài lòng của sinh viên Mục tiêu nghiên cứu
Kiểm định sự khác biệt tạo theo đặc điểm cá nhân Nghiên
cứu chính
thức
3.2. Xây dựng thang đo
Sau khi thơng qua kết quả thảo luận nhóm, các biến quan sát sẽ được điều chỉnh và bổ sung cho phù hợp với nghiên cứu. Các biến nghiên cứu được đo lường trên thang đo Likert, 5 điểm thay đổi từ 1 là “Rất không đồng ý” đến 5 là “Rất đồng ý”. Ngồi ra, bảng câu hỏi cịn sử dụng thêm thang đo biểu danh (Nominal) để xác định các biến Giới tính, Hộ khẩu thường trú, Năm học, Ngành đào tạo và Bậc đào tạo.
3.2.1.1. Thang đo về chất lượng dịch vụ đào tạo
Thang đo về chất lượng dịch vụ đào tạo được xây dựng trên cơ sở thang đo HEdPERF, gồm 37 biến quan sát. Trong đó, Phương diện phi học thuật, ký hiệu là NAA, được đo lường bằng 10 biến quan sát, ký hiệu từ NAA1 đến NAA10; Phương
diện học thuật, ký hiệu là ACA, được đo lường bằng 10 biến quan sát, ký hiệu từ
ACA1 đến ACA10, Danh tiếng, ký hiệu là REP, được đo lường bằng 9 biến quan
sát, ký hiệu từ REP1 đến REP9; Tiếp cận, ký hiệu là ACC, được đo lường bằng 4 biến quan sát, ký hiệu từ ACC1 đến ACC8, Các vấn đề về chương trình, ký hiệu là PRO, được đo lường bằng 4 biến quan sát, ký hiệu từ PRO1 đến PRO4.
Bảng 3.2: Thang đo về chất lượng dịch vụ đào tạo
Yếu tố Ký hiệu Các biến quan sát Phương diện phi học thuật (NAA)
NAA1 Khi sinh viên gặp vấn đề, cán bộ nhân viên luôn quan tâm giải quyết
NAA2 Cán bộ nhân viên quan tâm chu đáo đến từng cá nhân sinh viên
NAA3 Cán bộ nhân viên giải quyết yêu cầu/khiếu nại nhanh chóng và hiệu quả
NAA4 Cán bộ nhân viên sẵn lòng giúp đỡ sinh viên
NAA5 Nhân viên hành chính/giáo vụ lưu giữ hồ sơ học vụ chính xác và truy lục được
NAA6 Cán bộ nhân viên ln thực hiện những gì đã hứa
NAA8 Cán bộ nhân viên có thái độ làm việc tích cực hướng đến sinh viên
NAA9 Cán bộ nhân viên giao tiếp lịch sự và nhã nhặn với sinh viên NAA10 Cán bộ nhân viên đối xử bình đẳng đối với sinh viên
Phương diện
học thuật (ACA)
ACA1 Giảng viên luôn chu đáo và lịch sự với sinh viên
ACA2 Giảng viên có kiến thức và trình độ chun mơn cao với học phần đảm trách
ACA3 Giảng viên ln sẵn lịng giúp đỡ sinh viên
ACA4 Khi sinh viên gặp vấn đề, giảng viên luôn quan tâm giải quyết vấn đề
ACA5 Giảng viên có thái độ làm việc tích cực hướng đến sinh viên ACA6 Giảng viên có khả năng truyền đạt rõ ràng, dễ hiểu
ACA7 Giảng viên cung cấp đầy đủ các thông tin cần thiết về học phần (đề cương, tài liệu, cách kiểm tra – đánh giá…)
ACA8 Tài liệu/bài giảng được giảng viên cung cấp kịp thời cho sinh viên
ACA9 Giảng viên xây dựng được bầu khơng khí học tập tích cực, hợp tác
ACA10 Sinh viên được khuyến khích thảo luận, làm việc nhóm
Danh tiếng (REP)
REP1 UEF là một trường đại học chuyên nghiệp và uy tín REP2 Quy mô lớp học nhỏ
REP3 Cơ sở vật chất, trang thiết bị khang trang, hiện đại đáp ứng tốt nhu cầu đào tạo và học tập
REP4 Các dịch vụ hỗ trợ khác như bãi giữ xe, căn tin, y tế, ký túc xá … của Trường rất tốt
REP5 Đội ngũ giảng viên giỏi chuyên môn và giàu kinh nghiệm thực tế
REP6 Đội ngũ trợ giảng chuyên nghiệp REP7 Phương pháp giảng dạy tích cực
REP8 Trường có quan hệ tốt với các doanh nghiệp REP9 Sinh viên sau khi tốt nghiệp dễ tìm được việc làm Tiếp
cận
ACC1 Sinh viên dễ dàng liên lạc với giảng viên khi cần
(ACC) sinh viên
ACC3 Sinh viên dễ dàng liên lạc với nhân viên khi cần
ACC4 Sinh viên dễ dàng góp ý kiến hay gửi yêu cầu đến các bộ phận liên quan của Trường
Các vấn đề về chương trình (PRO)
PRO1 Chương trình đào tạo có nhiều chuyên ngành phong phú PRO2 Cấu trúc chương trình mềm dẻo, linh hoạt, thuận lợi cho việc
học tập của sinh
PRO3 Chương trình đào tạo uy tín, chất lượng cao
PRO4 Chương trình đào tạo phù hợp với nhu cầu thực tiễn
3.2.1.2. Thang đo về sự hài lòng của sinh viên
Thang đo về sự hài lòng của sinh viên được xây dựng trên cơ sở đo lường của Lassar et al. (2000); Gi-Du Kang và Jeffrey James (2004) trích trong Bùi Thị Kim Dung (2010). Sự hài lòng, ký hiệu là SAT, được đo lường bằng 3 biến quan sát, ký hiệu từ SAT1 đến SAT3.
Bảng 3.3: Thang đo về sự hài lòng của sinh viên
Yếu tố Ký hiệu Các biến quan sát Nguồn
Sự hài lòng của sinh viên
(SAT)
SAT1 Bạn sẽ giới thiệu người quen của mình theo học tại UEF
Kang và James (2004) SAT2 Quyết định theo học tại UEF là một lựa
chọn đúng đắn của bạn Lassar et al.
(2000) SAT3 Bạn hồn tồn hài lịng về chất lượng dịch
vụ đào tạo khi theo học tại UEF
3.3. Công cụ thu thập dữ liệu
Bảng câu hỏi tự trả lời được thiết kế bằng công cụ Google Drive đã được sử dụng để thu thập dữ liệu cần nghiên cứu trong đề tài này. Theo Ranjit Kumar (2005), việc sử dụng bảng câu hỏi để thu thập dữ liệu có những lợi ích sau:
- Tiết kiệm chi phí, thời gian và nguồn nhân lực.
- Đảm bảo được tính ẩn danh cao vì người nghiên cứu và đối tượng khảo sát không cần phải gặp mặt nhau.
Ngồi ra, cũng dễ thấy rằng với cơng cụ bảng câu hỏi nghiên cứu chúng ta có thể có được những thơng tin cần thiết từ số lượng lớn người trả lời một cách nhanh chóng và hiệu quả. Tuy nhiên, theo Bless et al. (2006), bảng câu hỏi tự trả lời có một số hạn chế như sau:
- Trình độ học vấn và sự hiểu biết của người trả lời đối với các thuật ngữ sử dụng trong bảng câu hỏi là không biết trước được.
- Tỉ lệ trả lời đối với các bảng câu hỏi là khá thấp.
Sau khi xem xét nhu cầu thu thập dữ liệu, những điểm mạnh và điểm yếu của công cụ Google Drive cũng như công cụ thu thập thông tin mà các nghiên cứu liên quan đã sử dụng, bảng câu hỏi đã được thiết kế bằng công cụ Google Drive được sử dụng để thu thập dữ liệu cần thiết.
3.4. Kích thước mẫu và phương pháp chọn mẫu nghiên cứu
Theo Nguyễn Văn Tuấn (2007), uớc lượng số lượng đối tượng cần thiết là một bước cực kỳ quan trọng trong việc thiết kế nghiên cứu đảm bảo có ý nghĩa khoa học. Vì nó quyết định thành cơng hay thất bại của nghiên cứu. Nếu số lượng đối tượng khơng đủ thì kết luận rút ra từ nghiên cứu khơng có độ chính xác cao, thậm chí khơng thể kết luận được gì. Ngược lại, nếu số lượng đối tượng quá nhiều hơn so với số mẫu cần thiết thì tài nguyên, tiền bạc và thời gian sẽ bị hao phí.
Theo các nhà nghiên cứu:
- Để tiến hành phân tích hồi qui một cách tốt nhất, theo Tabachnick và Fidell (2007), kích thước mẫu phải bảo đảm theo công thức: n ≥ 8m + 50 (n là cỡ mẫu, m là số biến độc lập trong mơ hình); trong khi đó, theo Harris RJ. Aprimer (1985), n ≥ 104 + m (với m là số lượng biến độc lập và phụ thuộc), hoặc n ≥ 50 + m, nếu m < 5. - Trường hợp sử dụng phương pháp phân tích nhân tố khám phá EFA (Exploratory Factor Analysis), Hair et al. (1998) cho rằng kích thước mẫu tối thiểu phải là 50, tốt hơn là 100 và tỉ lệ số biến quan sát/biến đo lường là 5/1, nghĩa là cứ mỗi biến đo lường cần tối thiểu 5 quan sát.
Nghiên cứu này sử dụng phương pháp phân tích nhân tố khám phá EFA, mơ hình nghiên cứu có số biến quan sát là 40 nên theo Hair et al. thì kích thước mẫu tối thiểu cần thiết cho nghiên cứu là 40*5=200.
Phương pháp chọn mẫu là phi ngẫu nhiên - chọn mẫu theo hạn ngạch. Kích thước mẫu cho mỗi đơn vị thành phần phụ thuộc vào số lượng sinh viên theo năm học, ngành học và bậc đào tạo. Với khoảng hơn 1100 sinh viên hệ chính quy (Cao đẳng và Đại học), để đạt được kích thước mẫu đề ra và đảm bảo cho kết quả nghiên cứu đại diện được cho tổng thể, 900 bảng câu hỏi gửi đi phỏng vấn, kết quả thu về được 333 mẫu hợp lệ. Như vậy, số lượng mẫu 333 là chấp nhận được đối với đề tài nghiên cứu này.
3.5. Phương pháp phân tích dữ liệu
Sau khi thu thập, toàn bộ dữ liệu khảo sát sẽ được tải về dưới dạng tập tin Excel và phần mềm xử lý số liệu thống kê SPSS 16.0 được sử dụng để xử lý và phân tích số liệu qua các phân tích sau: thống kê mơ tả, đánh giá độ tin cậy của các thang đo, phân tích nhân tố khám phá và phân tích hồi qui. Cụ thể:
(1). Lập bảng tần số để mơ tả mẫu thu thập theo các thuộc tính. (2). Đánh giá thang đo:
Việc đánh giá sơ bộ độ tin cậy và giá trị của thang đo được thực hiện bằng phương pháp hệ số tin cậy Cronbach Alpha và phân tích nhân tố khám phá EFA thông qua phần mềm xử lý SPSS 16.0 để sàng lọc, loại bỏ các biến quan sát không đáp ứng tiêu chuẩn (biến rác).
- Cronbach Alpha:
Cronbach Alpha là phép kiểm định thống kê về mức độ chặt chẽ (khả năng giải thích cho một khái niệm nghiên cứu) của tập hợp các biến quan sát (các câu hỏi) trong thang đo thông qua hệ số Cronbach Apha. Theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008), nhiều nhà nghiên cứu đồng ý rằng khi hệ số Cronbach Alpha có giá trị từ 0,8 trở lên đến gần 1,0 là thang đo tốt; từ 0,7 đến gần 0,8 là sử dụng được.
Cũng có nhiều nhà nghiên cứu (ví dụ: Nunally, 1978; Peterson, 1994; Slater, 1995) đề nghị hệ số Cronbach Alpha từ 0,6 trở lên là có thể sử dụng được trong trường hợp khái niệm đang nghiên cứu là mới hoặc mới đối với người trả lời trong bối cảnh nghiên cứu. Tuy nhiên, Cronbach Alpha không cho biết biến nào nên loại bỏ và biến nào nên giữ lại. Vì vậy, bên cạnh hệ số Cronbach Alpha, người ta còn sử dụng hệ số tương quan biến tổng (item – total correlation) và những biến nào có tương quan biến tổng < 0,3 sẽ bị loại bỏ (Nunnally and Burnstein, 1994 trích trong Nguyễn Đình Thọ, 2011). Với nghiên cứu này, tác giả sẽ giữ lại các thang đo có trị số Cronbach Alpha ≥ 0,6 và loại các biến quan sát có tương quan biến tổng < 0,3.
- Phân tích nhân tố khám phá EFA:
Phân tích nhân tố khám phá EFA là tên chung của một nhóm thủ tục được sử dụng phổ biến để đánh giá thang đo hay rút gọn một tập biến. Trong nghiên cứu này, phân tích nhân tố được ứng dụng để tóm tắt tập các biến quan sát vào một số nhân tố nhất định đo lường các khía cạnh khác nhau của các khái niệm nghiên cứu. Tiêu chuẩn áp dụng và chọn biến đối với phân tích nhân tố khám phá EFA bao gồm:
+ Hệ số KMO dùng để đánh giá sự thích hợp của EFA. Do đó, EFA được gọi là thích hợp khi: 0,5 ≤ KMO ≤ 1. Kaiser (1974) trích trong Nguyễn Đình Thọ (2011) đề nghị, KMO ≥ 0,9 thì rất tốt, KMO ≥ 0,8 thì tốt, KMO ≥ 0,7 thì được, KMO ≥ 0,6 thì tạm được, KMO ≥ 0,5 thì xấu và KMO < 0,5 thì khơng thể chấp nhận được. Đồng thời, kiểm định Bartlett xem xét giả thuyết H0 (các biến khơng có tương quan với nhau trong tổng thể), nếu kiểm định này có ý nghĩa thống kê (Sig. < 0,05), ta bác bỏ giả thuyết H0, nghĩa là các biến có tương quan với nhau trong tổng thể.
+ Tiêu chuẩn rút trích nhân tố gồm chỉ số Eigenvalue (đại diện cho lượng biến thiên được giải thích bởi các nhân tố) và chỉ số Cumulative (tổng phương sai trích cho biết phân tích nhân tố giải thích được bao nhiêu % và bao nhiêu % bị thất thoát). Theo Gerbing và Anderson (1988), các nhân tố có Eigenvalue <1 sẽ khơng
có tác dụng tóm tắt thông tin tốt hơn biến gốc (biến tiềm ẩn trong các thang đo trước khi EFA). Vì thế, các nhân tố chỉ được rút trích tại Eigenvalue > 1 và được chấp nhận khi tổng phương sai trích ≥ 50%. Theo Nguyễn Khánh Duy (2009), nếu sau phân tích EFA là phân tích hồi qui thì có thể sử dụng phương pháp trích Pricipal components với phép xoay Varimax.
+ Tiêu chuẩn hệ số tải nhân tố (Factor loading) biểu thị tương quan đơn giữa các biến với các nhân tố, dùng để đánh giá mức ý nghĩa của EFA. Theo Hair et al. (1998), 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. Đồng thời, Hair et al. cũng khuyên, nếu chọn Factor loading > 0,3 thì cỡ mẫu ít nhất phải là 350, nếu cỡ mẫu khoảng 100 thì nên chọn Factor loading > 0,55; nếu cỡ mẫu khoảng 50 thì Factor loading phải > 0,75. Ngoại lệ, có thể giữ lại biến có Factor loading < 0,3 nhưng biến đó phải có giá trị nội dung. Cũng có tác giả quan tâm đến tiêu chuẩn khác biệt hệ số tải nhân tố của một biến quan sát giữa các nhân tố ≥ 0,3 để đảm bảo giá trị phân biệt giữa các nhân tố (Nguyễn Đình Thọ, 2011).
Với nghiên cứu này, tác giả sử dụng phương pháp trích Principal components với phép xoay Varimax, rút trích các nhân tố có Eigenvalue >1, với Tổng phương sai trích ≥ 50%, 0,5 ≤ KMO ≤ 1 và Bartlett’s test (Sig.) < 0,05; loại bỏ các biến quan sát có trị số Factor loading ≤ 0,5 hay sự khác biệt hệ số tải nhân tố của một biến quan sát giữa các nhân tố < 0,3.
(3). Thống kê mơ tả.
(4). Xây dựng mơ hình hồi qui tuyến tính:
Mơ hình hồi qui đa biến được sử dụng dùng để phân tích mối quan hệ giữa một biến phụ thuộc với nhiều biến độc lập. Ở nghiên cứu này, tác giả sẽ thực hiện: Xem xét sự tương quan giữa các biến, Kiểm định các giả định của mơ hình hồi qui và Phân tích hồi qui.
- Xem xét sự tương quan giữa các biến:
Sử dụng hệ số Pearson để xem xét các mối quan hệ tương quan tuyến tính giữa biến phụ thuộc với biến độc lập, cũng như giữa các biến độc lập với nhau. Nếu hệ số tương quan giữa biến phụ thuộc với các biến độc lập lớn, chứng tỏ giữa chúng có mối quan hệ với nhau và phân tích hồi qui tuyến tính có thể phù hợp. Mặt khác, nếu giữa các biến độc lập cũng có tương quan lớn với nhau thì đó cũng là dấu hiệu cho biết giữa chúng có thể xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
- Kiểm định các giả định của mơ hình hồi qui:
Theo Hồng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008), sự chấp nhận và diễn dịch kết quả hồi qui không thể tách rời các giả định cần thiết và sự chẩn đoán về sự vi phạm các giả định. Nếu các giả định bị vi phạm, thì các kết quả ước lượng được khơng đáng tin cậy nữa. Vì thế, để đảm bảo sự diễn dịch từ kết quả hồi qui của mẫu cho tổng thể có giá trị, ta sẽ tiến hành kiểm định các giả định của hàm hồi qui, bao gồm: Liên hệ tuyến tính; Phương sai của sai số không đổi; Phân phối chuẩn của