Q trọng số R
4.5.2. Các giả thuyết về sự khác biệt trong đánh giá hài lòng về chất lượng
Để kiểm định xem liệu có sự khác biệt trong giá trị trung bình giữa 2 đám đông, mà trong đề tài của luận án chính là sự khác biệt về giá trị trung bình trong đánh giá chất lượng và sự hài lòng giữa các DN đóng ở các địa phương khác nhau, giữa các DN có loại hình, lĩnh vực hoạt động, quy mô nhân lực, tỷ lệ cán bộ có trình độ ĐH khác nhau, hay giữa 2 khối ngành đào tạo khác nhau, người ta có thể sử dụng mô hình kiểm định thống kê t-test và phân tích phương sai ANOVA (Analysis of Variance).
131
Trong luận án, mô hình ANOVA được sử dụng để kiểm định sự khác biệt giữa trung bình của 3 đám đông trở lên, hay nói cách khác, là để kiểm định sự khác biệt trong đánh giá chất lượng và sự hài lòng giữa các DN đóng ở các địa phương khác nhau, giữa các DN có loại hình, lĩnh vực hoạt động, quy mô nhân lực, tỷ lệ cán bộ có trình độ ĐH khác nhau.
Còn mô hình t-test được sử dụng để kiểm định sự khác biệt giữa trung bình 2 đám đông, mà ở đây chính là đánh giá sự hài lòng về chất lượng của SVTN 2 khối ngành Kỹ thuật-Công nghệ và khối ngành Kinh tế-Quản lý.
Ở các mô hình kiểm định sự khác biệt, giả thuyết Ho được đặt ra chính là: “Không có sự khác biệt trong đánh giá chất lượng và sự hài lòng giữa các nhóm”. Khi đó giả thuyết Ha sẽ là giả thuyết thay thế cho Ho (ở trong nghiên cứu của luận án, Ha là các giả thuyết từ H7 đến H12).
Nếu mức ý nghĩa quan sát (Significance level) hay còn gọi là giá trị p-value lớn hơn mức ý nghĩa α (p > α) : chấp nhận Ho (từ chối Ha). Nếu p < α : từ chối Ho (chấp nhận Ha).
Cũng như trong phần kiểm định mối tương quan đã trình bày ở trên, mức ý nghĩa α được chọn là 5%. Kết quả kiểm định ANOVA và t-test được trình bày cụ thể từ Phụ lục 21 đến 26.
Kiểm định sự khác biệt trong đánh giá giữa các DN theo địa phƣơng
o Kết quả ANOVA trong Phụ lục 21 đã cho thấy có sự khác biệt trong đánh giá chất lượng đối với SVTN khối ngành Kinh tế-Quản lý, vì có p <0.05 (chất lượng tổng thể khối Kinh tế-Quản lý có p = .003, chất lượng tổng thể có trọng số khối Kinh tế-Quản lý có p = .004, mức độ đáp ứng chất lượng tổng thể khối Kinh tế- Quản lý có p =.008)
o Đối với các chỉ số chất lượng tổng thể khối Kỹ thuật-Công nghệ, giá trị p-value đều >0.05, điều đó có nghĩa là giả thuyết H0 được chấp nhận (không có sự khác biệt trong đánh giá chất lượng giữa các DN theo địa phương đối với khối ngành Kỹ thuật-Công nghệ).
o Đối với sự hài lòng về chất lượng đào tạo, giá trị p-value của 2 khối ngành Kỹ thuật-Công nghệ và Kinh tế-Quản lý lần lượt tương ứng là .021 và .013 (đều < .05). Như vậy, rõ ràng có sự khác biệt trong đánh giá sự hài lòng của các DN ở các địa phương khác nhau về chất lượng đào tạo của cả 2 khối ngành.
o Để xem xét cụ thể sự khác biệt trong đánh giá chất lượng và sự hài lòng nằm ở
các DN thuộc địa phương nào, người ta có thể dùng phép kiểm định hậu ANOVA là Bonferroni. Kết quả cho thấy sự khác biệt về giá trị trung bình của các chỉ số chất lượng khối Kinh tế-Quản lý và sự hài lòng liên quan đến các DN ở Hà Nội và các DN ở miền Nam và Trung Bộ.
Bảng 4.16: Tổng hợp kết quả ANOVA về sự khác biệt trong đánh giá chất lượng và sự hài lòng theo địa phương
Khối Kỹ thuật-Công nghệ Khối Kinh tế-Quản lý
Giá trị trung bình – (Mean) Mức ý nghĩa Sig. (p) Giá trị trung bình – (Mean) Mức ý nghĩa Sig. (p) Hà Nội Miền Trung và Nam Bộ Hà Nội Miền Trung và Nam Bộ