ANOVAa Model Sum of Squares df Mean Square F Sig. Regression 29.379 7 4.197 39.537 .000b Residual 27.493 259 .106 Total 56.872 266
Kết quả thể hiện trong bảng 4.15 cho giá trị sig = 0,000 nhỏ hơn 0,05 nên mơ hình hồi quy phù hợp với dữ liệu, ở mức ý nghĩa 5%.
Kết luận:
Phƣơng trình hồi quy bội đặc trƣng cho mơ hình lý thuyết nhƣ sau:
HL = 0,884 + 0,161*DT+ 0,117*PG+ 0,108*CS+ 0,105*TC+ +0,104*CT+ 0,087*TK+ 0,079*NV
Trong đó DT (Danh tiếng), là yếu tố tác động lớn nhất đến sự hài lòng của sinh viên. Tiếp theo đó là các yếu tố PG (Phƣơng pháp giảng dạy), CS (Cơ sở vật chất ), TC (Sự tiếp cận dành cho sinh viên), CT (Chƣơng trình học và tài liệu), TK (Tổ chức khóa học), NV (Thái độ nhân viên).
4.6. Phân tích sự khác biệt về sự hài lịng
Để tiến hành kiểm định sự khác biệt giữa các biến định tính đối với sự hài lịng của sinh viên thì phân tích ANOVA 1 chiều đƣợc thực hiện.
Nếu giá trị quan sát Sig ở bảng Test of Homogeneity of Variances lớn hơn 0,05 thì khơng có sự khác biệt về phƣơng sai giữa các thành phần của biến định tính và do đó thực hiện ANOVA là thích hợp.
Giá trị Sig ở bảng ANOVA nếu lớn hơn 0,05 thì kết luận là khơng có sự khác biệt giữa các thành phần của biến định tính về mức độ ảnh hƣởng đến biến phụ thuộc một cách có ý nghĩa thống kê.
Trƣờng hợp có sự khác biệt thì ta tiến hành kiểm định Post Hoc để chỉ ra sự khác biệt đó.
4.6.1. Khác biệt về sự hài lòng của sinh viên theo các năm học
Thực hiện phân tích ANOVA để tìm khác biệt về sự hài lòng của sinh viên theo các năm học, kết quả nhƣ sau: