csvc Phương tiện hữu hình
csvc1 Phịng học ln được qt dọn sạch sẽ csvc2
Các thiết bị phục vụ trong phòng học và giảng dạy ( loa, mircro..) đáp ứng tốt nhu cầu học tập
csvc3 Phòng máy và phòng tự học đáp ứng tốt nhu cầu của sinh viên csvc4 Khơng gian trong phịng học đáp ứng tốt nhu cầu học tập
tincay Độ tin cậy của Nhà trường
tincay1 Nhà trường thực hiện đúng chương trình đào tạo như đã cơng bố tincay2 Nhà trường công bằng trong việc đánh giá và xếp loại sinh viên tincay3 Thủ tục hành chính của Nhà trường rất nhanh chóng và chính xác tincay4 Các ý kiến phản hồi của sinh viên ln được Nhà trường giải quyết
nhanh chóng và kịp thời
tincay5 Nhà trường thực hiện tốt công tác bảo vệ, an ninh trật tự.
dapung Tính đáp ứng
dapung1 Nhà trường cung cấp đầy đủ trang thiết bị cho việc học và giảng dạy dapung2
Thư viện Nhà trường có đầy đủ sách giáo khoa, tài liệu tham khảo đáp ứng nhu cầu sinh viên
dapung3
Trang web của trường cung cấp đầy đủ thông tin, phong phú, cập nhật nội dung thường xun.
dapung4
Hệ thống đóng học phí qua mạng của Nhà trường nhanh chóng, chính xác
nangluc Năng lực phục vụ
nangluc1 Giảng viên có kiến thức sâu về môn phụ trách giảng dạy nangluc2 Giảng viên thể hiện phương pháp truyền đạt tốt
nangluc3
Giảng viên hướng dẫn sinh viên các kỹ năng làm việc hiện đại ( kỹ năng thuyết trình, làm việc nhóm…)
nangluc4 Cán bộ các phịng ban ln giải quyết cơng việc kịp thời
nangluc5 Cán bộ các phịng ban rất nhiệt tình vui vẻ và tơn trọng sinh viên
camthong Tính cảm thơng
camthong1 Giờ học trên lớp luôn thuận tiện cho sinh viên camthong2
Giảng viên sẳn sàng giải đáp thắc mắc của sinh viên ngoài giờ trên lớp học
camthong3 Nhà trường ln lấy lợi ích của sinh viên làm phương châm hoạt động camthong4
Nhà trường luôn quan tâm đến hỗ trợ cơ sở vật chất cho các hoạt động xã hội, hoạt động phong trào của sinh viên
3.3.2 Thang đo sự hài lòng của sinh viên
Dựa trên cơ sở đo lường của Hayes (1994) được phát triển bởi Nguyễn Đình Thọ & ctg (2003), tác giả đã hiệu chỉnh và đưa ra thang đo đánh giá mức độ hài lòng của sinh viên đối với chất lượng dịch vụ đào tạo tại Cơ sở II trường Đại học Ngoại thương như sau:
Bảng 3.2 Thang đo mức độ hài lịng của sinh viên Kí hiệu Câu hỏi
suhailong Sự hài lòng của sinh viên về chất lượng dịch vụ
hailong1 Bạn hài lịng với mơi trường học tập tại trường
hailong2 Bạn hài lịng với mơi trường nghiên cứu khoa học tại trường hailong3 Bạn hồn tồn hài lịng về chất lượng dịch vụ đào tạo tại trường
(Nguồn: tác giả tự tổng hợp tháng 05/2012)
3.3.3 Xác định hình thức trả lời
Phần trả lời trên phiếu khảo sát sử dụng thang đo Likert 5 điểm sắp từ nhỏ đến lớn. Mức độ hài lòng càng tăng dần khi chỉ số càng cao.
1: Khơng hài lịng; 5: Rất hài lòng.
3.3.4 Kỹ thuật đánh giá thang đo Cronbach’s Alpha
Sau khi dữ liệu thu thập được tổng hợp và đã mã hóa biến, tác giả tiến hành đánh giá thang đo thông qua phần mềm xử lý số liệu. Ở đây tác giả sử dụng phần mềm SPSS để xử lý nên tác giả sẽ dùng hệ số Cronbach’s Alpha để loại biến rác trước khi tiến hành phân tích nhân tố EFA. Các biến thu được trong phân tích Cronbach’s Alpha có hệ số tương quan biến-tổng (Item-total correlation) nhỏ hơn 0,3 sẽ bị loại và tiêu chuẩn chọn thang đo khi nó có độ tin cậy Alpha từ 0,6 trở lên ( Nunnally & Burnstein, 1994).
3.3.5 Kỹ thuật EFA
Phương pháp phân tích EFA thuộc nhóm phân tích đa biến phụ thuộc lẫn nhau (Interdependence techniques), nghĩa là không có biến phụ thuộc và biến độc lập mà nó dựa vào mối tương quan giữa các biến với nhau (Interrelationships). EFA dùng để rút gọn một tập k biến quan sát thành một tập F (F<k) các nhân tố ý nghĩa hơn. Cơ sở của việc rút gọn này dựa vào mối quan hệ tuyến tính của các nhân tố với các biến quan sát. Sau đây, tác giả sẽ xem xét kết quả thu được của phân tích EFA.
Kết quả phân tích nhân tố EFA có ý nghĩa khi hệ số KMO > 0,5 và giá trị Sig. (Bartlett’s Test) < 0,05 ( Hair và cộng sự, 2006). Tiếp theo, tác giả xem xét bảng Component matrix. Các biến có trọng số (factor loading) lớn hơn 0,5 và tổng phương sai trích lớn hơn 50% và hệ số eigenvalues > 1 là chấp nhận được (Gerbing & Anderson, 1988).
3.3.6 Kỹ thuật hồi quy
Để có thể thấy được mối liên hệ tương quan tuyến tính giữa một biến phụ thuộc và nhiều biến độc lập, tác giả đã dùng phân tích hồi quy bội. Tác giả đặt giả thiết Ho các biến trong mơ hình khơng có liên hệ với nhau, ví dụ kết quả tác giả thu được bảng kết quả như dưới đây:
Bảng 3.3: Số liệu mẫu minh họa phân tích hồi quy
ANOVA b
Mơ hình Tổng các độ lệch
bình phương Df Bình phương trung bình F Sig.
Hồi quy 64.330 5 12.866 80.758 .000a Phần còn lại 37.280 234 .159 Tổng cộng 101.611 239 Tóm tắt mơ hình Mơ hình R R Bình
phương điều chỉnh R2 được
Độ lệch chuẩn của ước lượng Durbin- Watson 1 .796a .633 .625 .399145399 1.646
(Nguồn: Số liệu tác giả tự tổng hợp tháng 5/2012)
Ở bảng kết quả kiểm định này phân tích phương sai giá trị F = 80,758 và giá trị Sig. =0,000< 0,005, bác bỏ Ho nghĩa là các biến có trong mơ hình có mối quan hệ với nhau.
Để kiểm tra mối liên hệ giữa các biến trong mô hình, tác giả sử dụng hệ số R bình phương điều chỉnh
- Nếu R2 < 0,1 tương quan ở mức thấp.
- Nếu 0,1 ≤ R2 < 0,25 tương quan ở mức thấp. - Nếu 0,25 ≤ R2 < 0,5 tương quan khá chặt chẽ. - Nếu 0,5 ≤ R2 < 0,8 tương quan chặt chẽ. - Nếu 0,8 ≤ R2tương quan rất chặt chẽ.
Để kiểm tra vấn đề đa cộng tuyến và hiện tượng tự tương quan, tác giả đã kiểm tra bằng lựa chọn Collinearity Diagnostic và Durbin-Watson trong q trình phân tích hồi quy.
Gọi D là giá trị của kiểm định Durbin-Watson thu được từ mơ hình phân tích hồi quy. Giá trị D sẽ cho biết mơ hình có tự tương quan khơng, việc này dựa vào giá trị D thu được
- Nếu 1 < D < 3 kết luận mơ hình khơng có tự tương quan. - Nếu 0 < D < 1 kết luận mơ hình có tự tương quan dương. - Nếu 3 < D < 4 kết luận mơ hình có tự tương quan âm.
Đối với hiện tượng đa cộng tuyến ta căn cứ vào giá trị ta căn cứ vào giá trị hệ số phóng đại phương sai (Variance inflation factor – VIF) được dùng để phát hiện hiện tượng đa cộng tuyến. Theo quy tắc hệ số VIF < 10 mơ hình khơng xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến.
Cuối cùng là vẽ đồ thị của của phân phối phần dư chuẩn hóa và xem xét giả thiết phân phối chuẩn có bị vi phạm khơng.
3.3.7 Kỹ thuật Independent Samples T-Test
Trong nhiều trường hợp ta cần so sánh giá trị trung bình về một chỉ tiêu nghiên cứu nào đó giữa hai đối tượng bạn quan tâm. Ta có 2 biến tham gia trong một phép kiểm định trung bình: 1 biến định lượng dạng khoảng cách hay tỷ lệ để tính trung bình và một biến định tính dùng để chia nhóm ra để so sánh. Tiếp theo,
tác giả đặt giả thiết Ho khơng có sự khác giau giữa hai tổng thể. Tiến hành chạy kiểm định, xem xét kết quả thu được:
- Nếu giá trị sig., trong kiểm định Levene < 0,05 thì phương sai giữa hai đối tượng là khác nhau, bác bỏ giả thiết Ho, tác giả sẽ sử dụng kiểm định t ở phần phương sai không bằng nhau.
- Nếu giá trị sig., trong kiểm định Levene >= 0,05 thì phương sai giữa hai đối tượng không khác nhau, chấp nhận giả thiết Ho, tác giả sẽ sử dụng kiểm định t ở phần phương sai bằng nhau.
Tóm tắt chương 3
Chương 3 trình bày phương pháp nghiên cứu sơ bộ và nghiên cứu chính thức. Nghiên cứu sơ bộ thơng qua phương pháp nghiên cứu định tính, thơng qua thảo luận với các giảng viên và cán bộ lâu năm cơng tác tại trường, từ đó đề xuất thang đo 1, tiếp theo là phương pháp nghiên cứu chính thức, thơng qua phương pháp phân tích định lượng để kiểm định Cronbach’s Alpha, phân tích nhân tố khám phá EFA, phân tích hồi quy và kiểm định về sự bằng nhau của tổng thể Independent – samples T-test để kiểm định mơ hình giả thiết đề ra trong nghiên cứu . Trong chương 4 tác giả sẽ trình bày cụ thể các kết quả phân tích thu thập được.
CHƯƠNG 4 : KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.1 Mô tả mẫu
4.1.1 Thông kê số sinh viên tham gia điều tra theo năm học
Để thực hiện việc thống kê này ta cần sử dụng biến sinh viên đang học tại trường theo năm học (sv). Ta tiến hành chạy thống kê số sinh viên bằng SPSS, ta thu được bảng kết quả như sau:
Bảng 4.1: Thống kê về số sinh viên tham gia điều tra theo năm học
(Nguồn: số liệu tác giả điều tra tháng 5/2012)
Dựa vào bảng kết quả thống kê 4.1 trên hình cho thấy, số lượng sinh viên năm 2 điều tra 22 phiếu trong tổng số 240 phiếu điều tra chiếm 9.2%; số lượng sinh viên năm 3 điều tra 73 phiếu trong tổng số 240 phiếu điều tra chiếm 30.4%; số lượng sinh viên năm 4 điều tra 145 phiếu trong tổng số 240 phiếu điều tra chiếm 60.4%. Số sinh viên năm 4 là người hiểu rõ nhất về Nhà trường nên tác giả khảo sát đến 145 phiếu, còn sinh viên năm nhất do mới vào trường nên tác giả không khảo sát đối tượng đối này, chỉ tập trung ở sinh viên năm 2, năm 3, năm 4.
4.1.2 Thống kê số sinh viên tham gia điều tra theo giới tính
Để thực hiện việc thống kê này ta cần sử dụng biến giới tính của sinh viên đang học tại trường tham gia khảo sát (gtinh). Ta tiến hành chạy thống kê giới tính của sinh viên bằng SPSS, ta thu được bảng kết quả như sau:
Tần số Phần trăm Phần trăm hợp lệ
Phần trăm tích lũy Valid Nam thu hai 22 9.2 9.2 9.2
Nam thu ba 73 30.4 30.4 39.6 Nam thu tu 145 60.4 60.4 100.0 Tổng cộng 240 100.0 100.0
Bảng 4.2 Thống kê về giới tính sinh viên tham gia điều tra
Giới tính
Tần số Phtrăm ần Phhần trăm ợp lệ Phtích lũy ần trăm Valid Nam 86 35.8 35.8 35.8
Nữ 154 64.2 64.2 100.0 Tổng cộng 240 100.0 100.0
(Nguồn: số liệu tác giả điều tra tháng 05/2012)
Dựa vào kết quả thống kê bảng 4.2 trên chúng ta thấy, tỉ lệ sinh viên giới tính nữ chiếm khá cao 64.2% và tỉ lệ sinh viên giới tính nam chỉ chiếm 35.8% trong tổng số 240 phiếu điều tra. Nguyên nhân dẫn đến tỷ lệ phiếu điều tra nữ sinh cao hơn nam sinh là do số lượng sinh viên nữ học tại trường cao hơn số lượng sinh viên nam.
4.1.3 Thống kê số sinh viên tham gia điều tra theo chuyên ngành đào tạo
Để thực hiện việc thống kê này ta cần sử dụng biến chuyên ngành đào tạo của sinh viên đang học tại trường tham gia khảo sát (cnganh). Sau khi chạy số liệu thống kê, ta thu được bảng kết quả như sau:
Bảng 4.3 Thống kê số sinh viên tham gia điều tra theo chuyên ngành
Chuyên ngành Tần số Phần trăm Phần trăm hợp lệ Phần trăm tích lũy Valid Kinh te doi ngoai 169 70.4 70.4 70.4
Quan tri kinh doanh
quoc te 33 13.8 13.8 84.2 Tai chinh quoc te 38 15.8 15.8 100.0 Total 240 100.0 100.0
(Nguồn: Số liệu tác giả điều tra tháng 05/2012)
Dựa vào bảng 4.3 kết quả thống kê trên cho ta thấy số lượng sinh viên chuyên ngành kinh tế đối ngoại là 169 phiếu trong tổng số 240 phiếu điều tra chiếm 70.4%; số lượng sinh viên chuyên quản trị kinh doanh quốc tế là 33 phiếu trong tổng số 240 phiếu điều tra chiếm 13.8%; số lượng sinh viên chuyên ngành tài chính quốc tế là 38 phiếu trong tổng số 240 phiếu điều tra chiếm 15.8%. Ta
thấy tỷ lệ sinh viên tham gia điều tra của ngành kinh tế đối ngoại chiếm tỷ cao nhất 70,4%. Do đây là ngành chủ lực của Nhà trường nên thu hút đông số sinh viên theo học.
4.1.4 Thống kê số sinh viên tham gia điều tra theo hệ đào tạo
Thực hiện thống kê này giúp ta thấy được tỷ lệ phần trăm số lượng sinh viên đang theo học tại trường theo các hệ đào tạo khác nhau. Để thực hiện việc thống kê này ta cần sử dụng biến hệ đào tạo của sinh viên đang học tại trường tham gia khảo sát (hedaotao). Sau khi chạy số liệu thống kê bằng SPSS, ta thu được bảng kết quả như sau:
Bảng 4.4: Thống kê số sinh viên tham gia điều tra theo hệ đào tạo
(Nguồn: Số liệu tác giả điều tra tháng 05/2012)
Dựa vào bảng 4.4 cho ta thấy số lượng sinh viên hệ chính quy chiếm 143 phiếu trong tổng số 240 phiếu điều tra chiếm 59.6%, số lượng sinh viên hệ văn bằng 2 là 46 phiếu trong tổng số 240 phiếu điều tra chiếm 19.2%; số lượng sinh viên thuộc hệ vừa học vừa làm là 26 trong tổng số 240 phiếu điều tra chiếm 10.8%, số lượng sinh viên thuộc hệ liên thông là 25 phiếu trong tổng số 240 phiếu điều tra chiếm tỷ lệ 10.4%. Dựa vào bảng 4.4 ta thấy số sinh viên tham gia điều tra theo hệ đào tạo chính quy chiếm tỷ lệ cao nhất 59.6% với 143 phiếu. Nguyên nhân này là do trong thực tế số sinh viên thuộc hệ đào tạo chính quy chiếm tỷ lệ khá lớn so với loại hình đào tạo văn bằng 2, liên thông và vừa làm vừa học.
Tần số Phần trăm Phần trăm hợp lệ Phần trăm tích lũy Valid Chính quy 143 59.6 59.6 59.6 Vừa làm vừa học 26 10.8 10.8 70.4 Văn bằng 2 46 19.2 19.2 89.6 Liên thông 25 10.4 10.4 100.0 Tổng cộng 240 100.0 100.0
4.2 Đánh giá các thang đo
Trong chương 2 ta đã có các yếu tố đánh giá sự hài lòng của sinh viên bao gồm 5 thành phần và đã mơ hình hóa thành 2 thang đo. Thang đo chất lượng dịch vụ đào tao về với 22 biến quan sát và thang đo sự hài lòng với 3 biến quan sát.
Các thang đo được đánh giá thơng qua cơng cụ chính là phần mềm SPSS, bằng 2 phương pháp (1) hệ số tin cậy Cronbach Alpha được sử dụng để loại bỏ các biến rác. Các biến có hệ số tương quan biến tổng nhỏ hơn 0.3 sẽ bị loại. Tiêu chuẩn chọn thang đo khi có độ tin cậy Cronbach Alpha lớn hơn 0.6 (Nunnally & Burnstein,1994) và (2) Phương pháp phân tích nhân tố khám phá EFA ( Exploratory Factor Analysis).
Nhiều nhà nghiên cứu đã sử dụng tiêu chuẩn này như Nguyễn Đình Thọ & Nguyễn Thị Mai Trang (2004).
4.2.1 Hệ số tin cậy Cronbach Alpha
4.2.1.1 Thang đo các thành phần phương tiện hữu hình
Thang đo này được tổng hợp từ 4 biến quan sát: - Phịng học ln được qt dọn sạch sẽ (csvc1);
- Các thiết bị phục vụ trong phòng học và giảng dạy (loa, mircro..) (csvc2);
- Phòng máy và phòng tự học đáp ứng tốt nhu cầu của sinh viên (csvc3);
- Khơng gian trong phịng học đáp ứng tốt nhu cầu học tập (csvc4);
Bảng 4.5 : Kết quả hệ số Cronbach’s Alpha phương tiện hữu hình
Biến quan sát Tương quan biến tổng Cronbach’s Alpha nếu loại biến
Cronbach’s Alpha = .719 csvc1 .535 .652 csvc2 .598 .602 csvc3 .367 .742 csvc4 .566 .621
Kết quả phân tích thơng qua phần mềm SPSS về thang đo thành phần phương tiện hữu hình được thể hiện qua bảng 4.5. Giá trị báo cáo hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha của thành phần phương tiện hữu hình là 0.719. Các hệ số tương quan biến tổng của các biến đo lường thành phần đều lớn hơn 0.3 và giá trị báo cáo lớn nhất là 0.598 (csvc4) và giá trị báo cáo nhỏ nhất là 0.367 (csvc3). Vì vậy, các biến đo lường này đều được sử dụng trong phân tích nhân tố EFA tiếp theo.
4.2.1.2 Thang đo các thành phần về độ tin cậy
Thang đo này được tổng hợp từ 5 biến quan sát:
- Nhà trường thực hiện đúng chương trình đào tạo như đã cơng bố(tincay1)
- Nhà trường công bằng trong việc đánh giá và xếp loại sinh viên (tincay2)
- Thủ tục hành chính của nhà trường rất nhanh chóng và chính xác