Phân tích tương quan giữa các biến độc lập

Một phần của tài liệu Giá trị cảm nhận của sinh viên về chất lượng đào tạo trung cấp một nghiên cứu tại thành phố hồ chí minh (Trang 76 - 82)

CHƯƠNG 4. KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU

4.3 Phân tích số liệu

4.3.4 Phân tích tương quan giữa các biến độc lập

Bảng 4-26. Bảng phân tích tương quan giữa các biến độc lập

thietthuc coso giaca hieubiet hinhanh Dapung Giatri thietthuc Tương

quan Pearson

1 .289** .304** .208** .363** .171** .189**

Sig. (2- tailed)

.000 .000 .000 .000 .000 .000

N 645 645 645 645 645 645 645

coso Tương quan Pearson

.289** 1 .573** .454** .232** .337** .503**

Sig. (2- tailed)

.000 .000 .000 .000 .000 .000

N 645 645 645 645 645 645 645

giaca Tương quan Pearson

.304** .573** 1 .461** .253** .265** .528**

Sig. (2- tailed)

.000 .000 .000 .000 .000 .000

N 645 645 645 645 645 645 645

hieubiet Tương quan Pearson

.208** .454** .461** 1 .227** .412** .808**

Sig. (2- tailed)

.000 .000 .000 .000 .000 .000

N 645 645 645 645 645 645 645

hinhanh Tương quan Pearson

.363** .232** .253** .227** 1 .094* .230**

Sig. (2- tailed)

.000 .000 .000 .000 .016 .000

N 645 645 645 645 645 645 645

dapung Tương quan Pearson

.171** .337** .265** .412** .094* 1 .276**

Sig. (2- tailed)

.000 .000 .000 .000 .016 .000

N 645 645 645 645 645 645 645

giatri Tương quan Pearson

.189** .503** .528** .808** .230** .276** 1

Sig. (2- tailed)

.000 .000 .000 .000 .000 .000

N 645 645 645 645 645 645 645

**. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).

*. Correlation is significant at the 0.05 level (2-tailed).

Qua kết quả phân tích cho thấy các hệ số tương quan của các biến độc lập với biến trung gian đều có giá trị và thỏa điều kiện ( -1 ≤ r ≤ +1 Hoàng trọng &

Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008). Ngoài ra giá trị Sig của các biến đều nhỏ hơn 0.01 và 0.05. Do đó, có thể kết luận rằng các biến có thể đƣa vào mô hình để giải thích biến phụ thuộc (giá trị cảm nhận).

Bảng 4-27. Bảng tóm tắt mô hình phân tích hồi quy

Mô Hình

Giá trị

R

R2

R2 điều chỉnh

Ƣớc lƣợng độ lệch

chuẩn

Thống kê thay đổi

Hệ số Durbin- Watson Mức độ

thay đổi R2

Mức thay đổi

F

df1 df2 Mức thay đổi Sig. F

1 .837a .700 .697 .391 .700 247.889 6 638 .000 1.835 Kết quả hồi quy tuyến tính bội ở bảng tóm tắt mô hình cho thấy mô hình có R2 = 0.700 và R2 điều chỉnh là 0.697, nghĩa là mô hình tuyến tính đã xây dựng phù hợp với tập dữ liệu đến mức 69.7% hay mô hình đã giải thích đƣợc 69.7% sự biến thiên của biến trung gian giá trị cảm nhận . Bên cạnh đó, kết quả phân tích hồi quy cho thấy hệ số Durbin-Watson = 1.835. Hệ số này nằm trong miền chấp nhận giả thuyết không có tự tương quan chuỗi bậc nhất các phần dư không có tương quan chuỗi bậc nhất với nhau . Do đó, Kết quả cho thấy các phần dư không có tương quan chuỗi bậc nhất với nhau.

Bảng 4-28. Bảng phân tích phương sai ANOVA Mô hình

Tổng bình phương

df

Bình phương

trung bình

F Sig.

1

Hồi quy 227.453 6 37.909 247.889 .000b Phần dƣ 97.567 638 .153

Tổng

cộng 325.020 644

Mặt khác, phân tích ANOVA cho thấy thông số F đạt giá trị 247.889 đƣợc tính từ R2 của mô hình với mức ý nghĩa Sig = 0.000 cho thấy mô hình hồi quy tuyến tính đa biến xây dựng là phù hợp với bộ dữ liệu thu thập đƣợc và các biến đƣa vào đều có ý nghĩa về mặt thống kê với mức ý nghĩa 5%. Nhƣ vậy, các biến độc lập trong mô hình có quan hệ với biến trung gian (giá trị cảm nhận).

Bảng 4-29. Bảng tóm tắt các hệ số hồi quy

Mô hình

Hệ số chƣa chuẩn hóa

Hệ số chuẩn

hóa t Sig.

Thống kê đa cộng tuyến B Sai số

chuẩn Beta

Độ chấp nhận của

biến

Hệ số phóng đại phương

sai (VIF)

1 Hằng số .431 .118 3.643 .000

thietthuc -.039 .027 -.035 -1.428 .154 .805 1.243

coso .100 .022 .126 4.485 .000 .599 1.669

giaca .145 .026 .154 5.490 .000 .601 1.663

hieubiet .761 .028 .725 27.184 .000 .662 1.511

hinhanh .020 .024 .019 .818 .414 .832 1.202

dapung -.077 .018 -.102 -4.181 .000 .797 1.254

Qua kết quả trong bảng hồi quy cho thấy tất cả 4 nhân tố thuộc chất lƣợng dịch vụ đều có tác động dương hệ số Beta dương đến giá trị cảm nhận của khách hàng với mức ý nghĩa Sig = 0.000 rất nhỏ) ở tất cả các biến, kể cả hằng số. Tuy nhiên mức độ đáp ứng có Beta âm cho thấy yếu tố này có tác động nghịch chiều so với giả thuyết đặt ra nhƣng x t thấy mức ý nghĩa sig <0.000 nên tác giả giữ lại sử dụng và viết phương trình kết quả. Cũng theo kết quả phân tích hồi quy cho thấy mô

hình không bị vi phạm hiện tượng đa cộng tuyến do hệ số phóng đại phương sai của các biến độc lập VIF đều nhỏ hơn 2. Do đó, ta có phương trình hồi quy:

Phương trình hồi quy tuyến tính được trích theo hệ số Beta chưa chuẩn hóa có dạng nhƣ sau:

Giá trị cảm nhận = 0.431 + 0.100*coso +0.145*giaca + 0.761*hieubiet - 0.077*dapung +

4.3.5 Phân tích tương quan giữa biến giá trị cảm nhận và sự hài lòng Bảng 4-30. Bảng phân tích tương quan giá trị cảm nhận và sự hài lòng

hailong giatri

hailong Pearson Correlation 1 .864**

Sig. (2-tailed) .000

N 645 645

giatri Pearson Correlation .864** 1 Sig. (2-tailed) .000

N 645 645

**. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).

Qua kết quả phân tích cho thấy hệ số tương quan của biến trung gian với biến phụ thuộc đều có giá trị và thỏa điều kiện ( -1 ≤ r ≤ +1 Hoàng trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008). Ngoài ra giá trị Sig của các biến đều nhỏ hơn 0.01. Do đó, có thể kết luận rằng các biến có thể đƣa vào mô hình để giải thích biến phụ thuộc (sự hài lòng của sinh viên).

Bảng 4-31. Bảng tóm tắt mô hình hồi quy biến trung gian và biến phụ thuộc

Model Summaryb

Mô Hình

Giá trị

R

R2

R2 điều chỉnh

Ƣớc lƣợng

độ lệch chuẩn

Thống kê thay đổi

Hệ số Durbin- Watson Mức

độ thay đổi R2

Mức thay đổi

F

df1 df2 Mức thay đổi Sig. F

1 .864a .747 .747 .360 .747 1898.499 1 643 .000 1.708

Kết quả hồi quy tuyến tính bội ở bảng tóm tắt mô hình cho thấy mô hình có R2 = 0.747 và R2 điều chỉnh là 0.747, nghĩa là mô hình tuyến tính đã xây dựng phù hợp với tập dữ liệu đến mức 74.7% hay mô hình đã giải thích đƣợc 74.7% sự biến thiên của biến phụ thuộc sự hài lòng của sinh viên . Bên cạnh đó, kết quả phân tích hồi quy cho thấy hệ số Durbin-Watson = 1.708. Hệ số này nằm trong miền chấp nhận giả thuyết không có sự tương quan chuỗi bậc nhất các phần dư không có tương quan chuỗi bậc nhất với nhau . Do đó, Kết quả cho thấy các phần dư không có tương quan chuỗi bậc nhất với nhau.

Bảng 4-32. Bảng phân tích phương sai ANOVA ANOVAa

Mô hình Tổng bình

phương df

Bình phương trung bình

F Sig.

1 Hồi quy 245.668 1 245.668 1898.499 .000b

Phần dƣ 83.205 643 .129

Tổng cộng 328.872 644

Mặt khác, phân tích ANOVA cho thấy thông số F đạt giá trị 1898.499 đƣợc tính từ R2 của mô hình với mức ý nghĩa Sig = 0.000 cho thấy mô hình hồi quy tuyến tính đa biến xây dựng là phù hợp với bộ dữ liệu thu thập đƣợc và các biến đƣa vào đều có ý nghĩa về mặt thống kê với mức ý nghĩa 5%. Nhƣ vậy, biến trung gian trong mô hình có quan hệ với biến phụ thuộc (sự hài lòng).

Bảng 4-33. Bảng phân tích hồi quy biến trung gian và biến phụ thuộc Coefficientsa

Mô hình

Hệ số chƣa chuẩn hóa

Hệ số chuẩn

hóa t Sig.

Thống kê đa cộng tuyến B Sai số

chuẩn Beta

Độ chấp nhận của biến

Hệ số phóng đại phương

sai (VIF)

1 Hằng số .436 .074 5.913 .000

giatri .869 .020 .864 43.572 .000 1.000 1.000

Một phần của tài liệu Giá trị cảm nhận của sinh viên về chất lượng đào tạo trung cấp một nghiên cứu tại thành phố hồ chí minh (Trang 76 - 82)

Tải bản đầy đủ (PDF)

(141 trang)