Nhóm biến Cronbach's Alpha Số lượng biến
Chương trìnhđào tạo 0,925 5
Cơ sở vật chất 0,870 5
Học phí 0,844 3
Năng lực phục vụ 0,872 4
Chất lượng giáo viên 0,894 4
Hài lòng 0,794 3
(Nguồn: Kết quảkhảo sát 2020)
Theo kết quảtrên có thểthấy, tất cảcác biến thuộc các nhóm nhân tố đều thỏa mãn điều kiện, điều này khẳng định thang đo các nhân tố rút trích từcác biến quan sát là phù hợp và đáng tin cậy (Chi tiết xem tại Phụlục Kiểm định độ tin cậy). Vậy ta có thểsửdụng 5 nhóm biến này trong các bước phân tích tiếp theo.
2.2.4.Phân tích tác động của chất lượng dịch vụ đến sựhài lòng của họcviên tại Học viện Đào tạo Quốc tếANI bằng phương pháp hồi quy đa biến viên tại Học viện Đào tạo Quốc tếANI bằng phương pháp hồi quy đa biến
2.2.4.1. Xây dựng mơ hình hồi quy
Sau khi phân tích khám phá nhân tố EFA và gộp biến, tiến hành phân tích mơ hình hồi quy đa biến để xác định, đánh giá mức mộ ảnh hưởng của 4 nhóm yếu tố thu được từphân tích nhân tốkhám phá EFA.
HL = α + β1X1 + β2X2 + β3X3 + β4X4 + β5X5 Trong đó:
SVTH: Lê ThịHuyền 43
HL : Sựhài lòng của khách hàng đối với dịch vụ đào tạo của Học viện Đào tạo Quốc tếANI.
X1: Nhân tố chương trìnhđào tạo X2: Nhân tố đội ngũ giảng viên X3: Nhân tố năng lực phục vụ X4: Nhân tố cơ sởvật chất
Βi:Tương ứng là giá trị ảnh hưởng của Xi đối với HL
Sau khi kiểm định PEARSON là các nhân tố và sự hài lịng có mối liên hệ tuyến tính thì có thểmơ hình hóa mối quan hệnhân quảcủa các nhân tố này đối với sự hài lòng này bằng hồi quy tuyến tính đa biến. (Hồng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005).
2.2.4.2. Phân tích tương quan Pearson
Mục đích của chạy tương quan Pearson nhằm kiểm tra mối tương quan tuyến tính chặt chẽgiữa biến phụthuộc với các biến độc lập và sớm nhận diện vấn đề đa cộng tuyến khi các biến độc lập có tương quan mạnh với nhau.
Trong các biến được đưa vào kiểm tra mối tương quan, biến “sự hài lòng” là biến phụthuộc, còn lại là biến độc lập. Nếu các biến độc lập có mối tương quan với biến phụthuộc thì việc phân tích hồi quy mới có ý nghĩa thống kê.