tích hồi quy tuyến tính bội xem phụ lục 10)
Qua phân tích về tương quan, mô hình hồi quy bội được xem xét trong nghiên cứu chính thức có dạng:
qg = β0 + β1*qa + β2*qb + β3*qc + β4*qd + β5*qe + β6*qf + e (1.1)
Để đánh giá mức độ tác động của các thành phần chất lượng dịch vụ đào tạo lên sự hài lòng của học viên, tác giả sử dụng hàm hồi quy tuyến tính bội với thủ tục chọn biến theo phương pháp ENTER (đồng thời), bởi vì mục tiêu của nghiên cứu
này là muốn khẳng định tính đúng đắn của mô hình lý thuyết đã đưa ra và trong nghiên cứu tác giả đã giả thuyết rằng chương trình đào tạo, đội ngũ giảng viên, cơ sở vật chất và trang thiết bị học tập, năng lực phục vụ, thái độ nhiệt tình cảm thông và phát triển kỹ năng mềm đều có tác động dương đến sự hài lòng của học viên cao học. Sau khi phân tích hồi quy, tác giả đã tiến hành kiểm tra các giả thuyết của mô hình hồi quy tuyến tính, đặc biệt là giả thuyết về phân phối chuẩn của phần dư, đa cộng tuyến và phương sai thay đổi. Kết quả cho thấy các phần dư tuân theo quy luật phân phối chuẩn, vì giá trị trung bình (Mean) của phần dư bằng 0 và phương sai (= Std.Dev2 = 0,98) xấp xỉ bằng 1. Do đó có thể kết luận rằng giả thuyết phân phối chuẩn không bị vi phạm (xem hình 3.1).
Hình 3.1 Biểu đồ tần số của phần dư chuẩn hóa
Kết quả phân tích hồi quy cũng cho thấy mô hình không có hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập (VIF < 2). Kết quả này cũng tương tự như khi tiến hành phân tích ma trận tương quan cho thấy không có tương quan cao giữa các biến độc lập. Kiểm tra bằng đồ thị (xem hình 3.2) mô tả mối quan hệ giữa phần dư chuẩn hóa và giá trị ước lượng, ta nhận thấy các phần dư phân bố tương đối đều xung quanh giá trị trung bình (giá trị trung bình của phần dư bằng 0). Do vậy, hiện tượng phương sai thay đổi không xuất hiện trong mô hình hồi quy này.
Hình 3.2 Đồ thị phân tán giữa phần dư chuẩn hóa và giá trị ước lượng
Kiểm tra bằng biểu đồ tần số P-P Plot cũng cho thấy các chấm phân tán sát với đường thẳng kỳ vọng, như vậy phân phối dư có thể xem như chuẩn (hình 3.3).
Hình 3.3. Biểu đồ tần số P-P Plot khảo sát phân phối của phần dư
Trong nghiên cứu này tác giả không tiến hành kiểm tra giả định về hiện tượng tự tương quan giữa các nhiễu vì dữ liệu nghiên cứu này là dữ liệu khảo sát (dữ liệu chéo điều tra tại một thời điểm) nên hiện tượng tự tương quan giữa các
nhiễu thường không xuất hiện. Như vậy, qua kiểm tra các giả định của mô hình hồi quy tuyến tính với kết quả là các giả định đều không bị vi phạm. Do đó, các kết quả của mô hình hồi quy là đáng tin cậy.
Kết quả phân tích hồi quy được trình bày trong các bảng 3.16, 3.17 và 3.18 như sau:
Bảng 3.16. Kết quả hồi quy sử dụng phương pháp Enter của mô hình
Mẫu Hệ số R Hệ số R2
R2 hiệu chỉnh Sai số chuẩn ước lượng Durbin-Watson
1 0,676a 0,457 0,446 0,950 1.406
Bảng 3.17. Phân tích phương sai ANOVA trong phân tích hồi quy
Model Sum of Squares Df Mean Square F Sig.
1 Phần biến thiên do
hồi quy 228,633 6 38,105 42,221 .000a
Phần biến thiên
không do hồi quy 271,658 301 0,903
Tổng cộng 500,291 307
Bảng 3.18. Phân tích hệ số hồi quy
Nhân tố Hệ số chưa chuẩn hóa Hệ số đã chuẩn hóa t Sig. Thống kê cộng tuyến B Sai số
chuẩn Beta Độ chấp nhận VIF
1 (Constant) 0,314 0,274 1,143 0,254
qa- Chương trình đào tạo 0,056 0,058 0,055 0,962 0,337 0,559 1,788
qb- Đội ngũ giảng viên 0,048 0,067 0,042 0,721 0,471 0,529 1,890
qc- Cơ sở vật chất và trang
thiết bị học tập 0,165 0,052 0,170 3,193 0,002 0,634 1,577
qd- Năng lực phục vụ 0,016 0,062 0,015 0,262 0,794 0,527 1,899
qe- Thái độ nhiệt tình cảm
thông 0,202 0,057 0,180 3,526 0,000 0,692 1,445
qf- Phát triển kỹ năng mềm 0,386 0,057 0,392 6,789 0,000 0,542 1,846
a. Dependent Variable: qg
Kết quả hồi quy tuyến tính (bảng 3.16) có hệ số xác định R2
là 0,457 và hệ số xác định R2
điều chỉnh là 0,446. Điều này nói lên rằng độ thích hợp của mô hình là 44,6% hay nói cách khác là 44,6% độ biến thiên của biến sự hài lòng của học viên (qg) được giải thích chung bởi các biến trong mô hình, có thể thấy, mức
độ phù hợp của mô hình là tương đối tốt. Tuy nhiên sự phù hợp này chỉ đúng với dữ liệu mẫu. Để kiểm định xem có thể suy diễn mô hình cho tổng thể thực hay không ta phải kiểm định độ phù hợp của mô hình (Bảng 3.17 và 3.18).
Trong bảng phân tích phương sai ANOVA (bảng 3.17), trị số thống kê F được tính từ giá trị R2
có giá trị sig. rất nhỏ (sig = 0,000) cho thấy sự thích hợp của mô hình hồi qui tuyến tính với tập dữ liệu phân tích.
Hệ số phóng đại phương sai (Variance inflation factor – VIF) trong bảng 3.18 cho thấy mô hình không có hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập (VIF < 2).
Kết quả phân tích hệ số hồi quy (bảng 3.18) cho ta thấy giá trị Sig. của các biến qc-Cơ sở vật chất và trang thiết bị học tập, qe-Thái độ nhiệt tình cảm thông và qf-Phát triển kỹ năng mềm nhỏ hơn 0,05 do đó ta có thể nói 3 thành phần chất lượng dịch vụ đào tạo này có ý nghĩa trong mô hình và có tác động dương (cùng chiều) đến sự hài lòng của học viên.
Các yếu tố như: Chương trình đào tạo (qa); Đội ngũ giảng viên (qb) và Năng lực phục vụ (qd) đều không có ảnh hưởng có ý nghĩa đến sự hài lòng của học viên (sig.> 0,05). Mô hình còn lại 3 nhân tố tác động là phát triển kỹ năng mềm (0,386); Thái độ nhiệt tình cảm thông (0,202); Cơ sở vật chất và trang thiết bị học tập (0,165).
Theo kết quả ở bảng 3.18 thì ta có phương trình 1.2 thể hiện mối liên hệ giữa các yếu tố hình thành nên chất lượng dịch vụ đào tạo và sự hài lòng của học viên Trường Đại học Nha Trang như sau:
Sự hài lòng của học viên = 0,314 + 0,386* Phát triển kỹ năng mềm + 0,202* Thái độ nhiệt tình cảm thông + 0,165* Cơ sở vật chất và trang thiết bị học tập + ei (1.2)
Như vậy, qua kết quả phân tích hồi quy, cho ta thấy chỉ có 3 yếu tố: phát triển kỹ năng mềm, thái độ nhiệt tình cảm thông và cơ sở vật chất và trang thiết bị học tập có tác động thuận chiều đến sự hài lòng của học viên. Trong đó yếu tố phát
triển kỹ năng mềm (qf) có tác động mạnh nhất đến sự hài lòng của học viên (0,386), thái độ nhiệt tình cảm thông (qe) tác động mạnh thứ 2 (0,202) và sau cùng là yếu tố qc-cơ sở vật chất và trang thiết bị học tập (0,165).