1 Các phương pháp chọn mẫu phi xác xuất: thuận tiện, phán đốn, phát triển mầm, theo định mức (Phương pháp nghiên
3.3.2.4 Phân tích ảnh hƣởng của giá trị cảm nhận đến đánh giá tổng thể về chất lƣợng dịch vụ đào tạo tại trƣờng CĐN TP.HCM:
dịch vụ đào tạo tại trƣờng CĐN TP.HCM:
Trước khi phân tích hồi quy tuyến tính, ta xem xét mối tương quan tuyến tính giữa các biến thơng qua xây dựng ma trận tương quan.
Bảng 3.19 : Ma trận hệ số tƣơng quan giữa các biến tiềm ẩn. MHL-danh gia toan dien CL dich vu dao tao cua truong gia tri hinh anh_gia ng day gia tri chuc nang gia tri kien thuc gia tri cam xuc gia tri xa hoi MHL-danh gia toan dien CL dich vu dao tao cua truong
Hệ số tương
quan Pearson 1.000 Sig. (2-tailed)
N 467.000
gia tri hinh anh_giang day Hệ số tương quan Pearson .623 ** 1.000 Sig. (2-tailed) .000 N 467 467.000
gia tri chuc nang Hệ số tương
quan Pearson .610
**
.429** 1.000 Sig. (2-tailed) .000 .000
N 467 467 467.000
gia tri kien thuc Hệ số tương
quan Pearson .562 ** .523** .425** 1.000 Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 N 467 467 467 467.00 0 gia tri cam xuc Hệ số tương
quan Pearson .463
**
.372** .361** .344** 1.000 Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000
N 467 467 467 467 467.000
gia tri xa hoi Hệ số tương
quan Pearson .287
**
.404** .097* .226** .254** 1.000 Sig. (2-tailed) .000 .000 .036 .000 .000
N 467 467 467 467 467 467.000
**. Tương quan với mức ý nghĩa 0.01 *. Tương quan với mức ý nghĩa 0.05
Hệ số tương quan dao động từ 0.287 đến 0.623. Trên thực tế, với mức ý nghĩa 1%, giả thuyết hệ số tương quan của tổng thể bằng 0 bị bác bỏ. Điều này cĩ nghĩa là trong tổng
tao cua truong (V23.23) với các biến độc lập: gia tri hinh anh_giang day (VI_QS), gia tri chuc nang (VF), gia tri kien thuc (VK), gia tri cam xuc (EV), gia tri xa hoi (SV).
Trong khi đĩ, biến gia tri xa hoi cĩ tương quan với biến gia tri chuc nang khi xét trong tổng thể, với ý nghĩa 5%.
Xét mối tương quan giữa các biến độc lập cịn, ta thấy hệ số dao động từ 0.226 đến 0.523. Nên trong tổng thể với mức ý nghĩa 1%, cĩ tồn tại mối tương quan các biến độc lập. Chúng ta sẽ đánh giá tác động các biến giá trị cảm nhận đến đánh giá tổng thể về chất lượng dịch vụ đào tạo tại trường CĐN TP.HCM thơng qua phân tích mơ hình hồi quy tuyến tính sau:
B23.23 = F + A1* VI_QS + B1* VF + C1*VK + D1*EV + E1*SV
*Kiểm tra các giả định mơ hình hồi quy.
Trước khi phân tích các kết quả thu được ở trên, ta cần kiểm tra các giả định trong hồi quy tuyến tính. Nếu các giả định này bị vi phạm. Thì các ước lượng khơng đáng tin cậy nữa (Hồng Trọng-Mộng Ngọc, 2008). Ta sẽ lần lượt kiểm tra các giả định sau:
(1) Phương sai của sai số (phần dư) khơng đổi. (2) Các phần dư cĩ phân phối chuẩn.
(3) Khơng cĩ mối tương quan giữa các biến độc lập.
Kết quả kiểm tra các giả định mơ hình hồi quy được trình bày trong phụ lục 4.
Thứ nhất, kiểm định giả định phƣơng sai của sai số (phần dƣ) khơng đổi:
Để kiểm định giả định phương sai của sai số (phần dư) khơng đổi, ta sử dụng đồ thị phân tán của phần dư đã được chuẩn hĩa (Standardized Residual) và giá trị dự báo đã được chuẩn hĩa (Standardized predicted value). Quan sát đồ thị (Hình 4.1 – Phụ lục 4), ta thấy các phần dư phân tán ngẫu nhiên quanh trục O (là quanh giá trị trung bình của phần dư) trong một phạm vi khơng đổi. Điều này cĩ nghĩa là phương sai của phần dư khơng đổi.
Thứ hai, kiểm tra giả định các phần dƣ cĩ phân phối chuẩn:
mơ hình, phương sai khơng phải là hằng số, số lượng các phần dư khơng đủ nhiều để phân tích… (Hồng Trọng-Mộng Ngọc, 2008). Chúng ta sẽ sử dụng các biểu đồ tần số (Histogram, Q-Q plot, P-P plot) của các phần dư (đã được chuẩn hĩa) để kiểm tra giả định này. (Xin xem Hình 4.2 - Phụ lục 4).
Kết quả từ biểu đồ tần số Histogram của phần dư cho thấy, phân phối của phần dư xấp xỉ chuẩn (trung bình Mean lệch với 0 vì số quan sát khá lớn, độ lệch chuẩn Std. Dev = 0.99). Điều này cĩ nghĩa là giả thuyết phân phối chuẩn của phần dư khơng bị vi phạm.
Kết quả từ biểu đồ tần số Q-Q plot, P-P plot cho thấy các điểm phân tán xung quanh được kỳ vọng. Cũng cho thấy giả định phân phối chuẩn của phần dư khơng bị vi phạm.
Thứ ba, kiểm tra giả định về mối tƣơng quan giữa các biến độc lập:
Kiểm tra giả định về mối tương quan giữa các biến độc lập là đo lường đa cộng tuyến (Collinearlity Diagnostics). Các cơng cụ chuẩn đốn đa cộng tuyến cĩ thể sử dụng là: Độ chấp nhận của biến (Tolerance), hệ số phĩng đại phương sai (Variance inflation factor – VIF).
Độ chấp nhận của biến (Tolerance): Nếu độ chấp nhận của biến nhỏ là dấu hiệu đa cộng tuyến. Hệ số phĩng đại phương sai (VIF) là nghịch đảo của độ chấp nhận của biến (Tolerance). Nếu VIF lớn hơn 10 đĩ là dấu hiệu đa cộng tuyến (Hồng Trọng-Mộng Ngọc, 2008).
Kết quả ở phân tích cho thấy độ chấp nhận của biến (Tolerance) là khơng nhỏ (nhỏ nhất là 0.58) và hệ số phĩng đại phương sai (VIF) khơng lớn hơn 10 (lớn nhất là 1.726, < 2). Điều này cĩ nghĩa là giả định về tương quan giữa các biến độc lập khơng bị vi phạm – khơng cĩ hiện tượng đa cộng tuyến. Cũng đồng nghĩa với kết quả phân tích hệ số tương quan giữa các biến độc lập ở phần trên (hệ số ương quan giữa các biến độc lập khơng cao lắm chỉ dao động 0.226 đến 0.523). Cĩ thể kết luận các biến độc lập tham gia vào mơ hình đều cĩ mối liên hệ tốt với biến phụ thuộc và cĩ khả năng sử dụng các hệ số hồi quy này để giải thích hay lượng hĩa mối quan hệ giữa biến phụ thuộc và biến độc lập.
Bảng 3.20 : Đánh giá độ phù hợp tồn bộ mơ hình. Thơng số mơ hình Mơ hình Hệ số R Hệ số R bình phương Hệ số R bình phương - hiệu chỉnh Sai số chuẩn của ước lượng
Thống kê thay đổi
Hệ số Durbin- Watson Hệ số R bình phương sau khi đổi Hệ số F khi đổi Bậc tự do 1 Bậc tự do 2 Hệ số Sig. F sau khi đổi 1 .767a .588 .584 .37945 .588 131.617 5 461 .000 1.756 a. Dự báo: (hằng số), gia tri xa hoi, gia tri chuc nang, gia tri cam xuc, gia tri kien thuc, gia tri hinh anh_giang day
b. Biến phụ thuộc: MHL-danh gia toan dien chat luong dich vu dao tao cua truong
Một việc quan trọng của bất kì thủ tục thống kê xây dựng mơ hình dữ liệu nào cũng là chứng minh sự phù hợp của mơ hình. Hầu như khơng cĩ hàm hồi quy nào phù hợp hồn tồn với tập dữ liệu, vẫn luơn cĩ sai lệch giữa các giá trị dự báo và các giá trị thực tế (thể hiện qua phần dư). Thang đo thơng thường dùng để xác định mức độ phù hợp của mơ hình hồi quy tuyến tính đã xây dựng so với dữ liệu là là hệ số xác định R2
. (Hồng Trọng & Mộng Ngọc, 2008).
Kết quả ở bảng 3.20, cho thấy giá trị hệ số R2 hiệu chỉnh là 0.584, nghĩa là mơ hình hồi quy tuyến tính đã xây dựng phù hợp với dữ liệu 58%, hay nĩi cách khác, hơn 58% sự khác biệt trong đánh giá của người học về chất lượng dịch vụ đào tạo tại trường CĐN TP.HCM cĩ thể giải thích bởi sự khác biệt trong giá trị cảm nhận.
Tuy vậy, giá trị R2
chỉ thể hiện sự phù hợp của mơ hình và dữ liệu mẫu. Để xem xét sự phù hợp của mơ hình hồi quy tổng thể, ta thực hiện kiểm định F. Theo kết quả từ bảng 3.21.
Bảng 3.21 : Kết quả phân tích phƣơng sai.
ANOVAb
Mơ hình Tổng bình phương Bậc tự do Bình phương
trung bình Hệ số F Hệ số Sig.
1 Hồi quy 94.754 5 18.951 131.617 .000a
Phần dư 66.377 461 .144
Total 161.131 466
a. Dự báo: (hằng số), gia tri xa hoi, gia tri chuc nang, gia tri cam xuc, gia tri kien thuc, gia tri hinh anh_giang day
b. Biến phụ thuộc: MHL-danh gia toan dien chat luong dich vu dao tao cua truong
Giá trị Sig. của trị thống kê F của mơ hình đầy đủ dù rất nhỏ, cho thấy sẽ an tồn khi bác bỏ giả thuyết Ho cho rằng tất cả các hệ số hồi quy trong mơ hình hồi quy tổng thể bằng 0. Như vậy, mơ hình hồi quy tuyến tính đã xây dựng phù hợp với tổng thể. (đã tiến
hành kiểm tra sự vi phạm một số giả định trên mơ hình để đảm bảo mơ hình hồi quy tuyến tính cĩ chất lượng hơn).
Tiếp theo, phương trình hồi quy sẽ được xác định thơng qua kết quả các hệ số hồi quy được trình bày ở trang sau:
Bảng 3.22 : Kết quả các hệ số hồi quy. Mơ hình Hệ số chưa chuẩn hĩa Hệ số chuẩn hĩa t Mức ý nghĩ a Sig.
Tương quan Thống kê đa cộng tuyến B Độ lệch chuẩn Hệ số Beta Zero- order Riêng phần Từng phần Độ chấp nhận của biến Hệ số phĩng đại phươn g sai 1 (hằng số) .572 .125 4.569 .000
gia tri hinh anh_giang day
.262 .035 .297 7.564 .000 .623 .332 .226 .580 1.726 gia tri chuc
nang .272 .028 .340 9.638 .000 .610 .410 .288 .718 1.393 gia tri kien
thuc .168 .031 .199 5.425 .000 .562 .245 .162 .664 1.505 gia tri cam
xuc .103 .023 .149 4.398 .000 .463 .201 .131 .781 1.281 gia tri xa
hoi .038 .024 .051 1.548 .122 .287 .072 .046 .811 1.233 a. Biến phụ thuộc: MHL-danh gia toan dien chat luong dich vu dao tao cua truong
Kết quả chuẩn đốn sự vi phạm các giả định của mơ hình hồi quy tuyến tính cho phép chấp nhận sử dụng mơ hình và dùng các thơng tin trên mơ hình kiểm chứng các các giả thuyết khoa học đã được đặt ra ở trên.
Vậy, phương trình hồi quy sau khi phân tích cĩ kết quả như sau:
B23.23 = 0.572 + 0.262* VI_QS + 0.272* VF + 0.168*VK + 0.103*EV + 0.038*SV
Hay là: Đánh giá tồn diện về chất lượng dịch vụ đào tạo = 0.572 + 0.262* (giá trị hình ảnh_giảng dạy) + 0.272* (giá trị chức năng) + 0.168*(giá trị kiến thức) + 0.103*(giá trị cảm xúc) + 0.038*(giá trị xã hội). Điều này cĩ nghĩa là:
-Trong điều kiện: giá trị chức năng (VF), giá trị kiến thức (VK), giá trị cảm xúc (EV), giá trị xã hội (SV) khơng thay đổi, nếu giá trị hình ảnh_giảng dạy (VI_QS) tăng lên
1 thì mức độ cảm nhận về đánh giá tồn diện về chất lượng dịch vụ đào tạo tăng lên 0.262. -Trong điều kiện: giá trị hình ảnh_giảng dạy (VI_QS), giá trị kiến thức (VK), giá trị cảm xúc (EV), giá trị xã hội (SV) khơng thay đổi, nếu giá trị chức năng (VF) tăng lên 1 thì mức độ cảm nhận về đánh giá tồn diện về chất lượng dịch vụ đào tạo tăng lên 0.272.
-Trong điều kiện: giá trị hình ảnh_giảng dạy (VI_QS), giá trị chức năng (VF), giá trị cảm xúc (EV), giá trị xã hội (SV) khơng thay đổi, nếu giá trị kiến thức (VK) tăng lên 1 thì mức độ cảm nhận về đánh giá tồn diện về chất lượng dịch vụ đào tạo tăng lên 0.168.
-Trong điều kiện: giá trị hình ảnh_giảng dạy (VI_QS), giá trị chức năng (VF), giá trị kiến thức (VK), giá trị xã hội (SV) khơng thay đổi, nếu giá trị cảm xúc (EV) tăng lên 1 thì mức độ cảm nhận về đánh giá tồn diện về chất lượng dịch vụ đào tạo tăng lên 0.103.
-Trong điều kiện: giá trị hình ảnh_giảng dạy (VI_QS), giá trị chức năng (VF), giá trị kiến thức (VK), giá trị cảm xúc (EV) khơng thay đổi, nếu giá trị xã hội (SV) tăng lên 1 thì mức độ cảm nhận về đánh giá tồn diện về chất lượng dịch vụ đào tạo tăng lên 0.036.
*Kết quả kiểm định các giả thuyết:
H_1a: Giá trị hình ảnh_giảng dạy tác động dương đến cảm nhận của sinh viên về chất lượng dịch vụ đào tạo được chấp nhận.
H_1b: Giá trị chức năng (cĩ tính kinh tế) tác động dương đến cảm nhận của sinh viên về chất lượng dịch vụ đào tạo được chấp nhận.
H_1c: Giá trị kiến thức tác động dương đến cảm nhận của sinh viên về chất lượng dịch vụ đào tạo được chấp nhận.
H_1d: Giá trị cảm xúc tác động dương đến cảm nhận của sinh viên về chất lượng dịch vụ đào tạo được chấp nhận.
H_1e: Giá trị xã hội tác động dương đến cảm nhận của sinh viên về chất lượng dịch vụ đào tạo được chấp nhận.
Để phân tích mức độ tác động của các nhân tố trong mơ hình hồi quy đến đánh giá tồn diện về chất lượng dịch vụ đào tạo, chúng ta dựa vào hệ số Beta đã chuẩn hĩa. Như vậy, giá trị chức năng cĩ vai trị quan trọng nhất trong việc định hình đánh giá tồn diện.
Cũng theo tiêu chí này, thứ tự giảm dần mức độ quan trọng của các nhân tố trong tác động là như sau: giá trị hình ảnh_giảng dạy, giá trị kiến thức, giá trị cảm xúc, giá trị xã hội.