Biến Mẫu nhỏ nhất Giá trị lớn nhất Giá trị Giá trị trung bình Độ lệch chuẩn ACA 333 1,00 5,00 3,8331 0,63325 NAA 333 1,00 5,00 3,5811 0,67181 PRO_JOB 333 1,00 5,00 3,5375 0,65745 ACC 333 1,00 5,00 3,3956 0,84590 SUP 333 1,00 5,00 3,4444 0,84016 SAT 333 1,00 5,00 3,5105 0,82322
4.4.2. Phân tích hồi qui đa biến
4.4.2.1. Xem xét sự tương quan giữa các biến
Hệ số Pearson, phân tích tương quan giữa các biến ACA, NAA, PRO_JOB, ACC và SUP (các biến độc lập) với biến SAT (biến phụ thuộc), cho thấy biến SAT tương quan với các biến nghiên cứu khác và có hệ số tương quan đều đạt mức ý nghĩa thống kê 1% vì hệ số tương quan r giữa các biến này đều khá lớn (lớn nhất là 0,679 và nhỏ nhất là 0,547). Tuy nhiên, bên cạnh sự tương quan giữa các biến độc lập với biến phụ thuộc thì giữa các biến độc lập của thang đo chất lượng dịch vụ đào tạo cũng có mối tương quan với nhau, thể hiện ở hệ số tương quan r thấp nhất là 0,442 (xem Phụ lục 6.1). Do đó, cần quan tâm đến vấn đề đa cộng tuyến ở những phân tích tiếp theo.
4.4.2.2. Kiểm định các giả định của mơ hình hồi qui
- Liên hệ tuyến tính: Nhìn vào biểu đồ (xem Phụ lục 6.2.1), ta thấy phần dư được
phân tán ngẫu nhiên trong một vùng xung quanh đường đi qua tung độ 0. Vậy giả thuyết về liên hệ tuyến tính khơng bị vi phạm.
- Phương sai của sai số không đổi: Kết quả kiểm định Spearman (xem Phụ lục
dư độc lập với các biến độc lập mức ý nghĩa thống kê 1%. Như vậy, giả định về phương sai của sai số không đổi không bị vi phạm.
- Phân phối chuẩn của phần dư: Biểu đồ phân bố sai lệch ngẫu nhiên (xem Phụ
lục 6.2.3) có dạng hình chng đều 2 bên với giá trị trung bình gần bằng 0 và độ lệch chuẩn của nó gần bằng 1 (=0,992). Đồng thời, biểu đồ P-P plot (xem Phụ lục 6.2.3) so sánh giữa phân phối tích lũy của phần dư quan sát (Observed Cum Prob) trên trục hồnh và phân phối tích lũy kỳ vọng (Expected Cum Prob) trên trục tung. Ta thấy, các điểm đều nằm gần đường chéo, do đó phân phối phần dư được coi như gần chuẩn.
- Tính độc lập của sai số: Hệ số Durbin-Watson của mơ hình bằng 1,820 (xem
Bảng 4.8), chứng tỏ tính độc lập của sai số được bảo đảm.
- Khơng có hiện tượng đa cộng tuyến: Hệ số VIF nhỏ hơn 5 (xem Bảng 4.10) nên
ta có thể bác bỏ giả thuyết mơ hình bị đa cộng tuyến.
Như vậy, các giả định cần thiết trong mơ hình hồi quy tuyến tính khơng vi phạm nên ta có thể xây dựng được mơ hình hồi qui.
4.4.2.3. Phân tích hồi qui
Đưa 5 nhân tố này vào chạy hồi quy nhằm đánh giá độ phù hợp của mơ hình hồi quy bội bằng phương pháp Enter, kết quả như
. Giá trị R2 điều chỉnh = 0,625 chứng tỏ rằng các nhân tố đưa vào phân tích giải thích được 62,5% đến sự hài lịng của sinh viên, cịn lại 37,5% được giải thích bởi các biến khác nằm ngồi mơ hình. Thống kê F trong ANOVA (xem Bảng 4.9) có Sig. = 0, do đó mơ hình hồi quy tuyến tính bội được xây dựng phù hợp với dữ liệu ở độ tin cậy 95%.