Nghiên cứu chính thức đƣợc thực hiện bằng phƣơng pháp nghiên cứu định lƣợng. Nghiên cứu định lƣợng nhằm kiểm định lại các thang đo trong mơ hình nghiên cứu thơng qua bảng câu hỏi khảo sát chính thức.
3.5.1. Phƣơng pháp thu thập dữ liệu và cỡ mẫu
Dữ liệu thu thập bằng kỹ thuật phỏng vấn trực tiếp sinh viên đang theo học từ năm thứ 2 đến năm thứ 4 tại trƣờng Đại học Phú Yên.
Mẫu đƣợc chọn theo phƣơng pháp lấy mẫu thuận tiện. Phƣơng pháp phân tích dữ liệu chủ yếu đƣợc sử dụng trong nghiên cứu này là phân tích hệ số Cronbach Alpha, phân tích nhân tố khám phá EFA và phân tích hồi qui bội. Theo Hair & ctg (1998), để có thể phân tích nhân tố khám phá cần thu thập dữ liệu với kích thƣớc mẫu ít nhất là 5 mẫu trên 1 biến quan sát.
Mơ hình nghiên cứu có số biến quan sát là 27. Nếu theo tiêu chuẩn năm mẫu cho một biến quan sát thì kích thƣớc mẫu cần thiết là n = 135 (27 x 5). Để đạt đƣợc kích thƣớc mẫu đề ra, 325 bảng câu hỏi đƣợc gởi đi phỏng vấn. Trong đó, số phiếu phù hợp cho nghiên cứu là 300 phiếu.
3.5.2. Xử lý và phân tích dữ liệu
Trƣớc hết thang đo đƣợc mã hóa theo bảng 3.8.
Bảng 3.8. Bảng mã hóa các các thang đo.
STT Mã hóa Diễn giải
MỨC ĐỘ TIN CẬY (TINCAY)
1 TINCAY1
Nhà trƣờng luôn thực hiện đúng kế hoạch giảng dạy (về chƣơng trình đào tạo, lịch thi, thời khóa biểu…) nhƣ đã thơng báo.
2 TINCAY2 Nhà trƣờng đánh giá kết quả học tập công bằng và đáng tin cậy.
3 TINCAY3 Nhà trƣờng quản lý chặt chẽ và chính xác các thông tin cá nhân của sinh viên (lý lịch, kết quả học tập, học phí…).
4 TINCAY4 Giảng viên nghiêm túc thực hiện đúng kế hoạch giảng dạy nhƣ đề cƣơng, thời khóa biểu, lịch giảng…
5 TINCAY5 Giảng viên thể hiện sự quan tâm đến việc học của sinh viên.
MỨC ĐỘ ĐÁP ỨNG (DAPUNG)
6 DAPUNG1 Nhà trƣờng luôn cập nhật thông tin lên Website đầy đủ, nhanh chóng.
7 DAPUNG2 Nhà trƣờng đào tạo các ngành học đa dạng phong phú đáp ứng nhu cầu tuyển dụng thực tế.
8 DAPUNG3 Dịch vụ ký túc xá và căn tin của nhà trƣờng đáp ứng tốt nhu cầu sinh viên.
9 DAPUNG4 Nhân viên của trƣờng ln sẵn sàng và nhanh chóng giải quyết các thắc mắc của sinh viên.
10 DAPUNG5 Giảng viên ln nhiệt tình trả lời những yêu cầu chính đáng từ sinh viên.
NĂNG LỰC PHỤC VỤ (NANGLUC)
11 NANGLUC1 Giảng viên ln có thái độ lịch sự khi giao tiếp và làm việc với sinh viên.
12 NANGLUC2 Giảng viên có nhiều kinh nghiệm thực tế.
13 NANGLUC3 Giảng viên có phƣơng pháp giảng dạy sinh động và có khả năng truyền đạt tốt.
14 NANGLUC4 Nhân viên ln có thái độ nhiệt tình, vui vẻ khi làm việc với sinh viên.
15 NANGLUC5 Nhân viên có trình độ chuyên môn nghiệp vụ cao để tƣ vấn cho sinh viên.
MỨC ĐỘ CẢM THÔNG (CAMTHONG)
16 CAMTHONG1 Giảng viên hiểu nhu cầu của sinh viên và sẵn sàng chia sẻ những thắc mắc và giúp đỡ sinh viên.
17 CAMTHONG2 Nhà trƣờng bố trí thời gian lên lớp, học tập, nghiên cứu thuận tiện cho sinh viên.
18 CAMTHONG3 Nhà trƣờng giải quyết các khiếu nại, thắc mắc của sinh viên thỏa đáng.
19 CAMTHONG4 Môi trƣờng học tập thân thiện tạo sự gắn kết giữa nhà trƣờng với sinh viên (các câu lạc bộ, đồn, hội …).
PHƢƠNG TIỆN HỮU HÌNH (HUUHINH)
20 HUUHINH1 Phịng học đƣợc trang bị đủ ánh sáng, độ thống mát. 21 HUUHINH2 Phịng thực hành, phịng thí nghiệm đƣợc trang bị hiện đại. 22 HUUHINH3 Các thiết bị phòng học nhƣ projecter, micro, phấn,
bảng…đƣợc trang bị đầy đủ.
23 HUUHINH4 Thƣ viện của trƣờng hiện đại, nguồn tài liệu phong phú và đƣợc cập nhật thƣờng xuyên.
24 HUUHINH5 Hệ thống Wireless đủ mạnh để truy cập và tìm kiếm thơng tin.
SỰ HÀI LÕNG CỦA SINH VIÊN (HAILONG)
25 HAILONG1 Bạn hài lịng với mơi trƣờng học tập và nghiên cứu tại trƣờng Đại học Phú Yên.
26 HAILONG2 Bạn hài lòng và yên tâm với hoạt động giảng dạy tại trƣờng. 27 HAILONG3 Bạn sẽ giới thiệu ngƣời thân và bạn bè về trƣờng khi họ có
nhu cầu.
Sau khi thu thập, toàn bộ các phiếu khảo sát đƣợc xem xét và loại đi những phiếu khảo sát không đạt yêu cầu. Sau đó, dữ liệu đƣợc mã hóa, làm sạch và xử lý bằng phần mềm SPSS 16.0.
Sau đây là một số kỹ thuật phân tích dữ liệu đƣợc sử dụng trong nghiên cứu nhƣ sau:
(1) Mô tả mẫu thu thập
(2) Đánh giá độ tin cậy của thang đo thông qua hệ số Cronbach Anpha
Phƣơng pháp này cho phép ngƣời phân tích loại bỏ các biến khơng phù hợp và hạn chế các biến rác trong quá trình nghiên cứu và đánh giá độ tin cậy của thang đo bằng hệ số Cronbach Alpha. Các biến có hệ số tƣơng quan biến tổng nhỏ hơn 0.3 sẽ bị loại. Tiêu chuẩn chọn thang đo khi nó có độ tin cậy Cronbach Alpha lớn hơn
0.6 (Nunnally & Burnstein (1994) trích trong Nguyễn Đình Thọ và Nguyễn Thị Mai Trang (2003)). Tiêu chuẩn này cũng đƣợc sử dụng bởi các nhà nghiên cứu Hoàng Trọng và Hoàng Thị Phƣơng Thảo (2006).
(3) Phân tích nhân tố khám phá EFA
Sau khi kiểm tra độ tin cậy của các thang đo, phân tích nhân tố khám phá đƣợc sử dụng để đánh giá mức độ hội tụ của các biến quan sát theo thành phần. Phƣơng pháp rút trích đƣợc chọn để phân tích nhân tố là phƣơng pháp Principal components với phép quay Varimax. Một số yêu cầu trong phân tích nhân tố:
• Cỡ mẫu phải đủ lớn, thơng thƣờng số biến quan sát phải ít nhất phải bằng 4 hay 5 lần số biến trong phân tích nhân tố (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
• Chỉ số KMO (Kaiser – Meyer – Olkin Measure of Simping Adequacy) đƣợc dùng để phân tích sự thích hợp của các nhân tố. Giá trị KMO lớn (0.5 ≤ KMO ≤ 1) là điều kiện đủ để phân tích nhân tố thích hợp (Hồng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
• Kiểm định Barlett’s test: Căn cứ vào giá trị Sig., kiểm định giả thuyết Ho = các biến khơng có tƣơng quan với nhau trong tổng thể. Nếu Sig ≤ 0.05 thì có thể tiến hành phân tích nhân tố đồng thời phƣơng sai trích đƣợc (Cumulative % of Variance) phải lớn hơn hơn hoặc bằng 50% thì phân tích nhân tố mới có giá trị.
• Nhân tố trích đƣợc phải có Eigenvalue >1.0 mới đƣợc giữ lại trong mơ hình phân tích vì đây là đại lƣợng đại diện cho lƣợng biến thiên đƣợc giải thích bởi nhân tố (Hồng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
• Các biến có trọng số <0.4 sẽ bị loại, đồng thời các biến có trọng số khơng đạt độ phân biệt cao (<0.3) cũng sẽ bị loại (Nguyễn Hữu Chí, 2001).
(4) Phân tích hồi qui bội
Sau khi rút trích đƣợc các nhân tố từ phân tích nhân tố khám phá EFA, dị tìm các vi phạm giả định cần thiết trong mơ hình hồi qui tuyến tính bội, kiểm tra hệ số phóng đại phƣơng sai VIF (Variance inflation factor – VIF) nhỏ hơn 10 sẽ không xảy ra hiện tƣợng đa cộng tuyến thì các giả định không bị vi phạm. Nếu các giả định khơng bị vi phạm, mơ hình hồi qui tuyến tính bội đƣợc xây dựng. Và hệ số R2 đã đƣợc điều chỉnh (adjusted R square) cho biết mơ hình hồi qui đƣợc xây dựng phù hợp đến mức nào.
Y = B0 + B1*X1 + B2*X2 + B3*X3 + … + Bi*Xi
Trong đó : Y: sự hài lịng
Xi: các yếu tố tác động đến sự hài lòng B0: hằng số
Bi: các hệ số hồi quy (i > 0)