CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.4 Phân tích hồi quy
Phân tích hồi quy được thực hiện nhằm các yếu tố tác động đến Sự hài lòng của sinh viên về chất lượng dịch vụ đào tạo tại Trường Đại học Công nghệ Tp.HCM. Dựa vào kết quả phân tích tương quan, thì có 7 biến độc lập có quan hệ với biến phụ thuộc là F1, F2, F3, F4, F5, F6, F7
Sử dụng phương pháp Enter: đưa tất cả các biến độc lập vào cùng chạy một lúc. Đây là phương pháp mặc định trong chương trình. Mô hình hồi quy bội nhằm xác định vai trò quan trọng của từng nhân tố trong việc đánh giá mức độ tác động của từng yếu tố đến Sự hài lòng của sinh viên về chất lượng dịch vụ đào tạo tại Trường Đại học Công nghệ Tp.HCM, các nhà nghiên cứu sử dụng hệ số xác định R² để đánh giá mức độ phù hợp của mô hình nghiên cứu. Tuy nhiên không phải
phương trình càng có nhiều biến sẽ càng phù hợp hơn với dữ liệu, R² có khuynh hướng là một yếu tố lạc quan của thước đo sự phù hợp của mô hình đối với dữ liệu trong trường hợp có 1 biến giải thích trong mô hình (Hoàng Trọng và Mộng Ngọc, 2009).
Do vậy, trong hồi quy tuyến tính bội thường dùng hệ số R-quare điều chỉnh để đánh giá độ phù hợp của mô hình vì nó không thổi phồng mức độ phù hợp của mô hình. Hệ số Beta chuẩn hoá được dùng để đánh giá mức độ quan trọng của từng nhân tố, hệ số Beta chuẩn hoá của biến nào càng cao thì mức độ tác động của biến đó đến đến Sự hài lòng của sinh viên về chất lượng dịch vụ đào tạo tại Trường Đại học Công nghệ Tp.HCM (Hoàng Trọng và Mộng Ngọc, 2005).
4.4.1 Kiểm định độ phù hợp của mô hình hồi qui tuyến tính đa biến
Kiểm định F về tính phù hợp của mô hình hồi quy tuyến tính tổng thể. Điều này cho chúng ta biết biến phụ thuộc có tương quan tuyến tính với toàn bộ biến độc lập hay không. Đặt giả thuyết H0 là: a0 = a1 = a2 = a3 = a4 = a5= a6= a7 = 0.
Kiểm định F và giá trị của sig.
Bảng 4.12 : Kiểm định tính phù hợp của mô hình hồi quy tuyến tính đa biến ANOVAb
Mô hình Tổng bình phương Bậc tự do Trung bình bình phương F Sig.
Hồi qui 67.345 7 9.621 98.839 .000(a)
Phần dư 23.555 242 .097
Tổng 90.900 249
a Biến độc lập: (Constant) F7, F4, F5, F2, F3, F6, F1 b Biến phụ thuộc: HAILONG
Nguồn:Phân tích dữ liệu – phụ lục số 4 Nhận thấy giá trị Sig. rất nhỏ (< 0.05) nên bác bỏ giả thuyết H0. Điều này có ý nghĩa là các biến độc lập trong mô hình có tương quan tuyến tính với biến phụ thuộc, tức là sự kết hợp của các biến độc lập có thể giải thích được sự thay đổi của biến phụ thuộc.
4.4.2 Kết quả phân tích hồi quy
Bảng 4.13: Bảng phân tích kết quả hồi quy Mô
hình R R bình
phương R bình phương hiệu chỉnh
Hệ số chuẩn của ước lượng
1 .861(a) .741 .733 .312
Bảng 4.14: Các thông số thống kê trong mô hình hồi qui bằng phương pháp Enter
Mô hình
Hệ số chưa chuẩn hóa
Hệ số chuẩn hóa
t Sig.
Thống kê đa cộng tuyến B Sai số
chuẩn Beta Hệ số
Tolerance
Hệ số VIF
(hằng số) .138 .133 1.032 .303
F1 .143 .031 .193 4.611 .000 .612 1.634
F2 .131 .029 .176 4.598 .000 .730 1.369
F3 .168 .027 .230 6.232 .000 .785 1.274
F4 .121 .028 .164 4.400 .000 .767 1.303
F5 .100 .027 .145 3.741 .000 .713 1.403
F6 .117 .028 .164 4.192 .000 .701 1.426
F7 .225 .032 .269 7.139 .000 .754 1.326
Biến phụ thuộc:
HAILONG
Nguồn: Kết quả chạy khảo sát của tác giả Kết quả hồi quy tuyến tính bội cho thấy mô hình có hệ số xác định R2 (coefficient of determination) là 0.741 và R2 điều chỉnh (adjusted R square) là 0.733. Như vậy, mô hình giải thích được 73.3% Sự hài lòng của sinh viên Trường Đại học Công nghệ Tp.HCM đối với việc áp dụng công nghệ 4.0 vào giảng dạy tại trường.
Dựa vào bảng kết quả hồi quy của từng biến, cho thấy hệ số phóng đại phương sai VIF (variance inflation factor) rất nhỏ (nhỏ hơn 2) cho thấy các biến độc lập không có quan hệ chặt chẽ với nhau nên không có hiện tượng đa cộng tuyến xảy ra.
Do đó, mối quan hệ giữa các biến độc lập không ảnh hưởng đáng kể đến kết quả giải thích của mô hình hồi quy.
Ta thấy các hệ số Beta của các biến đều có Sig.<0.05 nên đều có ý nghĩa thống kê. Như vậy Sự hài lòng của sinh viên về chất lượng dịch vụ đào tạo tại Trường Đại học Công nghệ Tp.HCM chịu ảnh hưởng bởi bảy yếu tố theo thứ tự giảm dần đó là F7: Hợp tác doanh nghiệp (Beta = 0.269), F3 Năng lực tự phục vụ (Beta =
0.230). F1: Hợp tác trường quốc tế (Beta = 0.193) F2: Đáp ứng (Beta = 0.176);
F4: Tin cậy (Beta = 0.164), F6: Đồng cảm (Beta = 0.164); F5: Phương tiện hữu hình (Beta = 0.145)
Các hệ số Beta này đều phù hợp với lý thuyết kinh tế, đều lớn hơn 0, có nghĩa là khi các yếu tố này tăng hay giảm thì sẽ làm cho Sự hài lòng của sinh viên về chất lượng dịch vụ đào tạo tại Trường Đại học Công nghệ Tp.HCM tăng hay giảm theo (quan hệ thuận chiều với biến phụ thuộc).
Phương trình hồi quy với các biến chuẩn hóa có dạng như sau:
Y = 0.269F7 + 0.230F3 + 0.193F1 + 0.176F2 + 0.164F4+ 0.164F6+ 0.145F5
Tóm tắt chương 4
Chương này đã giới thiệu các kết quả nghiên cứu có được từ việc xử lý và phân tích số liệu thu thập được. Trước tiên, dữ liệu đã được sàng lọc, làm sạch và mã hóa trước khi có thể cho tiến hành xử lý. Phần mô tả mẫu đã giúp chúng ta có cái nhìn tổng quát về mẫu nghiên cứu. Việc xác định hệ số Cronbach’s Alpha và phân tích nhân tố đã giúp ta khẳng định được 7 nhân tố từ trong thành phần thang đo có độ tin cậy trong việc tạo nên sự hài lòng của sinh viên về chất lượng dịch vụ đào tạo tại Trường Đại học Công nghệ Tp.HCM. Cuối cùng, phân tích hồi quy tuyến tính được tiến hành với phương pháp bình phương bé nhất thông thường đã giúp ta có được phương trình hồi quy tuyến tính cũng như cường độ ảnh hưởng của các nhân tố đến Sự hài lòng của sinh viên về chất lượng dịch vụ đào tạo tại Trường Đại học Công nghệ Tp.HCM. Kết quả phân tích hồi quy cho thấy có 7 nhân tố có mức độ ảnh hưởng Sự hài lòng của sinh viên về chất lượng dịch vụ đào tạo tại Trường Đại học Công nghệ Tp.HCM là đó là F7: Hợp tác doanh nghiệp (Beta = 0.269), F3 Năng lực tự phục vụ (Beta = 0.230). F1: Hợp tác trường quốc tế (Beta = 0.193) F2: Đáp ứng (Beta = 0.176); F4: Tin cậy (Beta = 0.164), F6: Đồng cảm (Beta = 0.164); F5: Phương tiện hữu hình (Beta = 0.145).