Biến Cách tính Loại
Sự hài lịng của sinh viên =Mean(hailong1,hailong2,hailong3) Phụ thuộc (Nguồn: số liệu tác giả điều tra tháng 05/2012)
4.2.2.3 Hiệu chỉnh lại mơ hình nghiên cứu
Dựa vào kết quả đánh giá hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha và phân tích nhân tố EFA. Tổng cộng có 22 biến được đưa vào phân tích nhân tố EFA, thu được kết quả như bảng 4.12.
Độ tin cậy của Nhà trường H1
H2
Đội ngũ cán bộ, giảng viên
Mức độ hài lòng của sinh viên đối với chất lượng dịch vụ đào tạo
Cơ sở vật chất phục vụ cho
việc dạy và học và sự hỗ trợ của Nhà trường H3
Khả năng thực hiện cam
kết của nhà trường H
4
H5
Sự quan tâm của nhà trường đến sinh viên
Dựa vào bảng kết quả này ta thấy có 5 nhóm nhân tố được hình thành, các biến quan sát có hệ số đều thỏa mãn phân tích nhân tố. Các nhóm nhân tố mới được đặt tên lại như sau: Độ tin cậy của Nhà trường ; đội ngũ cán bộ, giảng viên; cơ sở vật chất phục vụ việc dạy và học; khả năng thực hiện cam kết của Nhà trường; sự quan tâm của Nhà trường đối sinh viên.
Ta có mơ hình mới với 5 thành phần và được đặt tên lại như sau:
(Nguồn: tác giả tự tổng hợp)
Hình 4.1 Mơ hình nghiên cứu được hiệuchỉnh chỉnh
Các giả thiết nghiên cứu:
+ H1: Khi độ tin cậy của Nhà trường được sinh viên đánh giá tăng hoặc giảm thì sự hài lịng của sinh viên sẽ tăng hoặc giảm tương ứng.
+ H2: Khi đội ngũ, cán bộ giảng viên của Nhà trường được sinh viên đánh giá tăng hoặc giảm thì sự hài lòng của sinh viên sẽ tăng hoặc giảm tương ứng.
+ H3: Khi cơ sở vật chất phục vụ cho việc dạy và học và sự hỗ trợ của Nhà trường được sinh viên đánh giá tăng hoặc giảm thì sự hài lòng của sinh viên sẽ tăng hoặc giảm tương ứng.
+ H4: khi khả năng thực hiện cam kết của Nhà trường được sinh viên đánh giá tăng hoặc giảm thì sự hài lịng của sinh viên sẽ tăng hoặc giảm tương ứng.
+ H5: Khi sự quan tâm của Nhà trường đến sinh viên được sinh viên đánh giá tăng hoặc giảm thì sự hài lịng của sinh viên sẽ tăng hoặc giảm tương ứng.
4.3 Kiểm định mơ hình nghiên cứu bằng phân tích hồi quy
Phân tích hồi quy tuyến tính thơng qua phần mềm SPSS với biến độc lập là 5 nhân tố X1, X2, X3, X4, X5. Biến phụ thuộc là sự hài lòng của sinh viên về chất lượng đào tạo.
Phân tích hồi quy có mục đích là đánh giá mức độ tác động của các nhân tố lên sự hài lòng. Phương trình hồi quy tuyến tính có dạng sau:
Y = f(X1, X2, X3, X4, X5) Trong đó:
Y : Sự hài lịng của sinh viên; X1: Độ tin cậy của Nhà trường. X2: Đội ngũ cán bộ, giảng viên.
X3: Cơ sở vật chất phục vụ việc dạy và học và sự hỗ trợ của Nhà trường X4: Khả năng thực hiện cam kết của Nhà trường.
X5: Sự quan tâm của Nhà trường đến sinh viên.
Sử phương pháp Enter và phép xoay Varimax, kết hợp với kiểm định Durbin Watson và hiện tượng đa cộng tuyến Collinearity (VIF) và xem xét các biểu đồ phần dư chuẩn hóa, biểu đồ tần số P-P plot về phân phối chuẩn phần dư và biểu đồ Scatterplot về phân phối chuẩn phần dư để đánh giá sự phù hợp của mơ hình hồi quy.
Bảng 4.19 Bảng phân tích phương sai ANOVAANOVA b