Chương 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.5.1.2 Phân tích hồi quy – Đánh giá sự phù hợp của mô hình …
Phân tích hồi quy đƣợc thực hiện với 5 biến độc lập là: (1) Đáp ứng, (2) Tin cậy, (3) Cảm thông, (4) Năng lực phục vụ, (5) Phương tiện hữu hình. Và biến phụ thuộc CLDVĐT. Giá trị của các yếu tố đƣợc dùng để chạy hồi quy là giá trị trung bình của các biến quan sát. Phân tích hồi quy được thực hiện bằng phương pháp hồi quy tổng thể các biến (phương pháp Enter). Hệ số xác định R2 hiệu chỉnh được sử dụng 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 hóa đƣợc sử dụng để đánh giá mức độ quan trọng của từng nhân tố, hệ số beta chuẩn hóa của biến càng cao thì mức độ tác động của biến đó vào CLDVĐT của nhà trường càng lớn. Kiểm định Anova được sử dụng để kiểm tra tính phù hợp của mô hình với tập dữ liệu gốc, nếu mức ý nghĩa của kiểm định <0,05 thì kết luận mô hình hồi quy phù hợp với tập dữ liệu.
Sau khi phân tích Cronbach Alpha và phân tích EFA, nghiên cứu đã tìm ra 5 nhân tố với 27 biến quan sát đạt tiêu chuẩn tác động đến CLDVĐT tại nhà trường,
58
các nhân tố này tiếp tục đƣợc đƣa vào phân tích hồi quy bội để xác định cụ thể từng trọng số của từng nhân tố tác động đến CLDVĐT. Phương trình hồi quy bội biểu diễn mối quan hệ giữa CLDVĐT với các thành phần chất lƣợng qua đánh giá của sinh viên nhƣ sau:
Y = Bo + B1.X1 + B2.X2 + B3.X3 +B4.X4 +B5.X5 Trong đó:
- Y là CLDVĐT.
- Bo là hằng số
- B1, B2, B3, B4, B5 là các hệ số hồi quy
- X1, X2, X3, X4, X5 lần lƣợt là các biến độc lập theo thứ tự: Năng lực phục vụ, cảm thông, phương tiện hữu hình, đáp ứng, tin cậy.
Bảng 4.7: Bảng tóm tắt mô hình hồi quy
Mô hình
R R2 R2 hiệu chỉnh
Sai số chuẩn của ƣớc
lƣợng
Thống kê thay đổi Hệ số
Durbin- Watson R2 thay
đổi
F thay đổi
df1 df2 Sig. F thay đổi
1 .786a .618 .607 .40402 .618 56.384 5 174 .000 2.009 a.Các biến độc lập: (Hằng số), nanglucphucvu, phuongtienhuuhinh, tincay, dapung,
camthong
b. Các biến phụ thuộc: cldv
(Nguồn: Tác giả phân tích SPSS20.)
Kết quả phân tích cho thấy trị số thống kê F đƣợc tính từ giá trị R Square có giá trị sig rất nhỏ (sig = 0.000<0,05) cho thấy mô hình hồi quy tuyến tính bội phù hợp với tập dữ liệu. Các biến độc lập trong mô hình có quan hệ với biến phụ thuộc và mô hình có thể sử dụng đƣợc.
Mô hình có R2 là 0.618 và R2 đƣợc điều chỉnh là 0.607 có nghĩa là mô hình hồi quy tuyết tính bội đã xây dựng phù hợp với tập dữ liệu là 60,7%. Nói cách khác, các yếu tố trong mô hình tác động đến khoảng 60,7% CLDVĐT. Nhƣ vậy, ngoài các yếu tố nêu trên tác động đến CLDVĐT tại nhà trường, CLDVĐT còn bị ảnh hưởng bởi các yếu tố khác mà nghiên cứu này chưa đề cập đến.
59
Bảng 4.8 : Bảng kết quả kiểm định độ phù hợp của mô hình ANOVAa
Mô hình Tổng bình
phương
Df Bình phương trị trung bình
F Sig.
1
Regression 46.019 5 9.204 56.38
4 .000b
Residual 28.403 174 .163
Total 74.422 179
a. Biến phụ thuộc : cldv
b. Các biến độc lập: (Hằng số), nanglucphucvu, phuongtienhuuhinh, tincay, dapung, camthong
(Nguồn: Tác giả phân tích SPSS20.)
Kết quả phân tích phương sai ANOVA cho thấy trị thống kê F được tính từ giá trị R square của mô hình có giá trị sig rất nhỏ (sig = 0<0,05), điều này có nghĩa là mô hình hồi quy tuyến tính bội phù hợp với tập dữ liệu hay các biến độc lập có quan hệ tuyến tính với biến phụ thuộc và mô hình có thể sử dụng đƣợc.
Bảng 4.9 : Bảng kết quả hệ số hồi quy
Mô hình Hệ số chƣa
chuẩn hóa
Hệ số chuẩn hóa
t Mứ
c ý nghĩ a
Thống kê đa cộng tuyến B Sai số
chuẩn
Beta Độ chấp nhận
của biến
Hệ số VIF
1
(Constant) .324 .207 1.561 .120
Dapung .132 .064 .133 2.053 .042 .521 1.920
Tincay .044 .060 .045 .742 .459 .590 1.695
Camthong .236 .064 .258 3.710 .000 .452 2.213
phuongtienh
uuhinh .164 .051 .176 3.203 .002 .729 1.372
nanglucphuc
vu .365 .070 .356 5.231 .000 .473 2.116
a. Biến phụ thuộc : cldv
(Nguồn: Tác giả phân tích SPSS20.)
60
Với mức ý nghĩa 5% cho các nghiên cứu thông thường, nếu sig của kiểm định t <0.05 có thể nói các biến độc lập đều có tác động đến biến phụ thuộc. Kết quả phân tích hệ số hồi quy cho thấy sig của 4 biến độc lập trong mô hình có Sig.(t)
<0.05 nên đều có ý nghĩa trong mô hình, biến tin cậy có Sig.(t) = 0.459>0,05 không có ý nghĩa trong mô hình.
Phương trình hồi quy được xác định như sau:
Y = 0,365X1 + 0.236X2 + 0,164X3 + 0,132X4
Các hệ số hồi quy mang dấu dương thể hiện các thành phần trong mô hình hồi quy trên ảnh hưởng tỷ lệ thuận với chất lượng dịch vụ đào tạo, trong đó thành phần Năng lực phục vụ tác động mạnh nhất đến CLDVĐT tại nhà trường.
Hstq: +0.365 Hsbeta+0.356
Hstq; +0.236 Hsbeta: + 0.258
Hstq; +0.164 Hsbeta: + 0.176
Hstq; +0.132 Hsbeta: + 0.133