Nghiên cứu chính thức được thực hiện bằng phương pháp nghiên cứu định lượng. Nghiên cứu định lượng nhằm kiểm định lại các thang đo trong mô hình nghiên cứu thông qua bảng câu hỏi khảo sát chính thức.
3.5.1 Phương pháp thu thập dữ liệu và cỡ mẫu
Dữ liệu tu thập bằng kỹ thuật phỏng vấn trực tiếp sinh viênđang theo học từ năm 2 đến năm 4 tại trường Đại Học Cửu Bảng 3.6 Thành phần mức độ cảm thông
Ký hiệu 3
biến Các biến quan sát
HUUHINH1 Phòng học được trang bị đủ ánh sáng, độ thoáng mát.
HUUHINH2 Nhân viên phòng ban và Giảng viên mặc trang phục nghiêm túc.
HUUHINH3
Các thiết bị phòng học như máy chiếu, micro, phấn, bảng, quạt...được trang bị đầy đủ.
HUUHINH4
Thư viện của trường có nguồn tài liệu phong phú và được cập nhật thường xuyên.
HUUHINH5
Hệ thống Wireless ở trường đủ mạnh để truy cập và tìm kiếm thông tin.
Bảng 3.7 Thành phần phương tiện hữu hình
Bảng 3.8 Thang đo về sự hài lòng của sinh viên
Ký hiệu biến Các biến quan sát
HAILONG1
Bạn hài lòng với môi trường học tập và nghiên cứu tại trường Đại Học Cửu Long.
HAILONG2 Bạn hài lòng và yên tâm với hoạt động giảng dạy tại trường.
HAILONG3
Bạn sẽ giới thiệu người thân và bạn bè về trường khi họ có nhu cầu.
Long.
Mẫu được chọn theo phương pháp lấy mẫu thuận tiện. Phương pháp phân tích dữ liệu chủ yếu sử dụng trong nghiên cứu này là phân tích hệ số Cronbach Alpha, phân tích nhân tố khám phá EFA và phân tích hồi qui bội. Theo Hair và ctg (1998), để có thể phân tích nhân tố khám phá cần thu thập dữ liệu với kích thước mẫu ít nhất là 5 mẫu trên 1 biến quan sát.
Mô hình nghiên cứu có số biến quan sát là 27. Nếu theo tiêu chuẩn năm mẫu cho một biến quan sát thì kích thước mẫu cần thiết là n = 135 (27 x 5). Để đạt được kích thước mẫu đề ra, tác giả dự định 220 bảng câu hỏi được gửi đi phỏng vấn.
3.5.2 Xử lý và phân tích dữ liệu
Trước hết thang đo được mã hóa theo bảng 3.9.
Bảng 3.6 Thành phần mức độ cảm thông 3
Bảng 3.9 Bảng mã hóa các thang đo.
STT Mã hóa Diễn giải
MỨC ĐỘ TIN CẬY (TINCAY)
1 TINCAY1
Nhà trường luôn thực hiện đúng tinh thần các thông báo, quy định (đúng kế hoạch giảng dạy về chương trình đào tạo, lịch thi, thời khóa biểu, kết quả học tập).
2 TINCAY2
Nhà trường luôn quan tâm giúp đỡ sinh viên khi gặp khó
Bảng 3.6 Thành phần mức độ cảm thông khăn trở ngại trong học tập.3
3 TINCAY3
Nhà trường thực hiện đúng các yêu cầu chính đáng của sinh viên đúng ngay từ lần đầu.
4 TINCAY4 Nhà trường thực hiện cam kết với sinh viên đúng thời gian như đã hứa.
5 TINCAY5
Các thông tin của nhà trường cung cấp cho sinh viên luôn kịp thời, không sai sót.
MỨC ĐỘ ĐÁP ỨNG (DAPUNG)
6
DAPUNG1
Nhân viên phòng ban phục vụ sinh viên học tập nhanh chóng, đúng hạn.
7 DAPUNG2
Giáo viên chủ nhiệm có hỗ trợ, tư vấn cho sinh viên theo quy định (khuyến khích, hướng dẫn nghiên cứu khoa học).
8
DAPUNG3
Nhân viên phòng ban của trường có hẹn thời gian giải quyết nhu cầu khó khăn của sinh viên.
9 DAPUNG4
Giảng viên luôn giành thời gian trả lời những yêu cầu chính đáng từ sinh viên.
NĂNG LỰC PHỤC VỤ (NANGLUC) 10
NANGLUC1 Sinh viên cảm thấy yên tâm khi theo học trường này.
11
NANGLUC2
Cách ứng xử, xử lý của nhân viên phòng ban ngày càng tạo tin tưởng cho sinh viên.
1
2 NANGLUC3 Nhân viên phòng ban luôn có thái độ vui vẻ khi làm việc với sinh viên.
1
3 NANGLUC4 Sự hiểu biết của giảng viên đáp ứng được như cầu tìm tòi, học hỏi, khám phá của sinh viên.
14 NANGLUC5
Giảng viên có phương pháp giảng dạy sinh động và kiên nhẫn trong truyền đạt tri thức.
MỨC ĐỘ CẢM THÔNG (CAMTHONG) 1
5 CAMTHONG1
Giảng viên sẵn sàng giúp đỡ sinh viên khi có nhu cầu thắc mắc trong việc học.
1
6 CAMTHONG2
Giáo viên chủ nhiệm thể hiện sự quan tâm đến việc học của từng sinh viên.
1
7 CAMTHONG3
Nhà trường bố trí thời gian học tập thuận tiện cho sinh viên.
1
8 CAMTHONG4
Nhà trường luôn đặc biệt quan tâm tìm hiểu nhu cầu của sinh viên.
1
9 CAMTHONG5
Nhà trường tạo điều kiện cho rút ngắn thời gian học để ra trường sớm đối với cá nhân sinh viên có khả năng và nhu cầu.
PHƯƠNG TIỆN HỮU HÌNH (HUUHINH)
20 HUUHINH1 Phòng học được trang bị đủ ánh sáng, độ thoáng mát.
21 HUUHINH2
Nhân viên phòng ban và Giảng viên mặc trang phục nghiêm túc.
22 HUUHINH3
Các thiết bị phòng học như máy chiếu, micro, phấn, bảng, quạt...được trang bị đầy đủ.
23 HUUHINH4 Thư viện của trường có nguồn tài liệu phong phú và được cập nhật thường xuyên.
24 HUUHINH5 Hệ thống Wireless ở trường đủ mạnh để truy cập và tìm
Sau đây là một số kỹ thuật phân tích dữ liệu được sử dụng trong nghiên cứu như sau:
Bước 1: Mô tả mẫu thu thập
Bước 2: Kiểm định chất lượng của thang đo (nhân tố)
Độ tin cậy của thang đo được đánh giá bằng phương pháp nhất quán nội tại qua hệ số Cronbach Alpha. Hệ số Cronbach Alpha càng lớn thì độ tin cậy nhất quán nội tại càng cao. Sử dụng phương pháp hệ số tin cậy Cronbach Alpha trước khi phân tích nhân tố khám phá EFA để loại các biên không phù hợp vì các biên này có thể tạo ra các yêu tố giả (Nguyễn Đình Thọ và Nguyễn Thị Mai Trang, 2007). Hệ số tin cậy Cronbach Alpha chỉ cho biết các biên đo lường có liên kết với nhau hay không nhưng không cho biêt biên nào cần loại bỏ đi và biên nào cần giữ lại. Do đó, kêt hợp sử dụng hệ số tương quan biên - tổng để loại ra những biên không đóng góp nhiều cho khái niệm cần đo (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005).
Sử dụng kiểm định Cronbach’s Alpha để đánh giá chất lượng của thang đo xây dựng. Thang được đánh giá chất lượng tốt khi:
(1)Hệ số Cronbach’s Alpha của tổng thể lớn hơn 0.6;
(2)Hệ số tương quan biến-tổng của các biến quan sát lớn hơn 0.3 (Corrected Item-Total Correlation).
Bước 4: Phân tích nhân tố khám phá (Exploratory Factor Analysis)
Mô hình phân tích nhân tố khám phá thường được sử dụng để thu nhỏ và tóm tắc dữ liệu. Nói cách khác, từ một tập Bảng 3.6 Thành phần mức độ cảm thông
kiêm thông tin. 3
SỰ HÀI LềNG CỦA SINH VIấN (HAILONG)
25 HAILONG1
Bạn hài lòng với môi trường học tập và nghiên cứu tại trường Đại Học Cửu Long.
26
HAILONG2
Bạn hài lòng và yên tâm với hoạt động giảng dạy tại trường.
27 HAILONG3
Bạn sẽ giới thiệu người thân và bạn bè về trường khi họ có nhu cầu.
Sau khi thu thập, toàn bộ các phiêu khảo sát được xem xét và loại đi những phiếu khảo sát không đạt yêu cầu. Sau đó, dữ liệu được mã hóa, làm sạch và xữ lý bằng phần mềm SPSS 16.0.
hợp n biến quan sát được rút gọn thành một tập hợp k nhân tố dựa trên cơ sở mối quan hệ tuyến tính giữa các biến quan sát với một nhân tố. Mô hình EFA giúp chúng ta sắp xếp các biến có tương quan với nhau vào trong các nhân tố độc lập để các định các nhân tố hình thành nên mô hình nghiên cứu.(Đinh Phi Hổ, 2014)
Để mô hình EFA đảm bảo độ tin cậy, ta cần thực hiện kiểm định (test) chính sau:
(1)Kiểm định tính thích hợp EFA
Sử dụng thước đo KMO (Kaiser-Meyer-Olkin measure) để đánh giá sự thích hợp của mô hình EFA đối với ứng dụng vào dữ liệu nghiên cứu.
Khi trị số KMO thỏa mãn điều kiện 0.5<KMO<1, phân tích nhân tố khám phá là thích hợp cho dữ liệu thực tế.
(2)Kiểm định tương quan của các biến quan sát trong thước đo đại diện
Sử dụng kiểm định Bartlett để đánh giá các biến quan sát có tương quan với nhau trong một thang đo (nhân tố). Khi mức ý nghĩa (Significance, Sig.) của kiểm định Bartlett nhỏ hơn 0.05, các biến quan sát có tương quan tuyến tính với nhân tố đại diện.
(3)Kiểm định mức độ giải thích của các biến quan sát đối với nhân tố
Sử dụng phương sai trích (% cumulative variance) để đánh giá mức độ giải thích của các biến quan sát đối với nhân tố. Trị số phương sai trích nhất thiết phải lớn hơn 50%. Ví dụ khi phương sai trích là 65%, có nghĩa là 65% thay đổi của các nhân tố được giải thích bởi các biến quan sát (thành phần của Factor).
Bước 5: Phân tích hồi quy bội
Để mô hình hồi quy đảm bảo độ tin cậy và hiệu quả, ta cần thực hiện 3 kiểm định chính sau:
(1)Kiểm định tương quan từng phần của các hệ số hồi quy
Mục tiêu của kiểm định này nhằm xem xét biến độc lập tương quan có ý nghĩa với biến phụ thuộc hay không (xét riêng từng biến độc lập). Khi mức ý nghĩa (Significance, Sig.) của hệ số hồi quy từng phần có độ tin cậy ít nhất 95%
(Sig.=<0.05), ta kết luận tương quan có ý nghĩa thống kê giữa biến độc lập và biến phụ thuộc.
(2)Mức phù hợp của mô hình
Mục tiêu của kiểm định này nhằm xem xét có mối quan hệ tuyến tính giữa các biến độc lập với biến phụ thuộc hay không. Mô hình được xem là không phù hợp khi tất cả các hệ số hồi quy đều bằng không, và mô hình được xem là phù hợp nếu có ít nhất một hệ số hồi quy khác không.
Giả thuyết: H0: Các hệ số hồi quy đều bằng không.
H1: Có ít nhất một hệ số hồi quy khác không.
Sử dụng phân tích phương sai (analysis of variance, ANOVA) để kiểm định. Nếu mức ý nghĩa đảm bảo có độ tin cậy ít nhất 95% (Sig.=< 0.05), chấp nhận giả thuyết H1, mô hình được xem là phù hợp.
Bảng 3.6 Thành phần mức độ cảm thông 3