hồi quy)
3.6.1.1. Phân tích tương quan
Hệ số tương quan Pearson (r) cho biết mối quan hệ giữa các nhân tố liên quan đến chất lượng dịch vụ đào tạo với nhân tố sự hài lòng của sinh viên. Trị tuyệt đối của r cho biết mức độ chặt chẽ của mối liên hệ tuyến tính giữa 2 biến định lượng. Giá trị tuyệt đối của r tiến gần đến 1 khi hai biến có mối tương quan tuyến tính chặt chẽ. Giá trị r = 0 chỉ ra rằng hai biến không có mối liên hệ tuyến tính. (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
Bảng 3.19. Kết quả phân tích tương quan Pearson DNGV CBHT CTDT CSVC HTTV SAS Pearson Correlation 1 .000 .000 .000 .000 .348 ** Sig. (2-tailed) 1.000 1.000 1.000 1.000 .000 DNGV N 262 262 262 262 262 262 Pearson Correlation .000 1 .000 .000 .000 .405 ** Sig. (2-tailed) 1.000 1.000 1.000 1.000 .000 CBHT N 262 262 262 262 262 262 Pearson Correlation .000 .000 1 .000 .000 .249 ** Sig. (2-tailed) 1.000 1.000 1.000 1.000 .000 CTDT N 262 262 262 262 262 262 Pearson Correlation .000 .000 .000 1 .000 .387 ** Sig. (2-tailed) 1.000 1.000 1.000 1.000 .000 CSVC N 262 262 262 262 262 262 Pearson Correlation .000 .000 .000 .000 1 .279 ** Sig. (2-tailed) 1.000 1.000 1.000 1.000 .000 HTTV N 262 262 262 262 262 262 Pearson Correlation .348 ** .405** .249** .387** .279** 1 Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 .000 SAS N 262 262 262 262 262 268
**. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).
Từ kết quả phân tích tương quan, với giá trị Sig. = 0.000, ta nhận thấy rằng sự hài lòng của sinh viên có tương quan tuyến tính chặt chẽ với 5 biến độc lập (r > 0). Hệ số tương quan chưa cao giữa biến phụ thuộc (sự hài lòng) và các biến độc lập (cao
nhất là hệ số tương quan giữa Chất lượng cán bộ hỗ trợ với Sự hài lòng cũng chỉ là 0,405 và thấp nhất hệ số tương quan giữa Chương trình đào tạo với Sự hài lòng cũng chỉ là 0,249). Tuy nhiên, sự tương quan tuyến tính giữa các biến độc lập theo kết quả phân tích hệ số Pearson là tương đối thấp (cao nhất là 0,405), điều này cho ta thấy khả năng xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến khi phân tích hồi quy bội là tương đối thấp.
Qua phân tích về tương quan, mô hình hồi quy bội được xem xét trong nghiên cứu chính thức có dạng:
SAS = β0 + β1*DNGV + β2*CBHT+ β3*CTDT + β4*CSVC + β5*HTTV + e
Sau đó, chúng ta 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.
3.6.1.2. Phân tích hồi quy
Xây dựng mô hình Hồi quy tuyến tính bội
Kiểm định giả thuyết mô hình hồi quy giữa 5 thành phần là 5 biến độc lập: (1) Chương trình đào tạo; (2) Đội ngũ giảng viên; (3) Cơ sở vật chất; (4) Chất lượng cán bộ hỗ trợ; (5) Hoạt động hỗ trợ, tư vấn và biến phụ thuộc: Sự hài lòng của sinh viên về chất lượng đào tạo. Kết quả về kiểm định mô hình hồi qui được trình bày lần lượt qua các bảng từ 3.20 đến bảng 3.22.
Bảng 3.20. Kết quả độ phù hợp của mô hình hồi qui bằng phương pháp Enter Model Summaryb Model R R2 R 2 điều chỉnh Sai số chuẩn ước lượng Durbin- Watson 1 .758a .574 .566 .66094887 1.765 a. Predictors: (Constant), HTTV, CSVC, CTDT, CBHT, DNGV b. Dependent Variable: SAS
Bảng 3.20 cho biết hệ số xác định (R Square) R2 đạt 0,574. Điều này nói lên độ thích hợp của mô hình là 57,4 %; hay nói cách khác 57,4 % sự biến thiên của biến Sự hài lòng được giải thích bởi năm thành phần trên. Giá trị R2 điều chỉnh (Adjusted R Square) phản ánh chính xác hơn mức độ phù hợp của mô hình, ta thấy giá trị này đạt 0,566 (56,6 %).
Bảng 3.21. Kết quả kiểm định độ phù hợp của mô hình ANOVAb Model Sum of Squares df Mean Square F Sig. Regression 150.701 5 30.140 68.994 .000a Residual 111.834 256 .437 1 Total 262.535 261 a. Predictors: (Constant), HTTV, CSVC, CTDT, CBHT, DNGV b. Dependent Variable: SAS
Phân tích phương sai ANOVA ở bảng 3.21, cho thấy trị số F = 68.994 có mức ý nghĩa (Sig. < 0,05) và giá trị F được dùng để kiểm định giả thiết H0, có nghĩa là mô hình hồi qui phù hợp với dữ liệu thu thập được và các biến đưa vào đều có ý nghĩa trong thống kê với mức ý nghĩa 5%. Vì vậy, ta có thể bác bỏ giả thiết H0 cho rằng tất cả các hệ số hồi qui bằng 0. Như vậy, năm biến độc lập trong mô hình có quan hệ đối với biến phụ thuộc Sự hài lòng
Bảng 3.22. Phân tích hệ số hồi quy Coefficientsa Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients Collinearity Statistics Model B Std.
Error Beta t Sig. Tolerance VIF
(Constant) .016 .041 .381 .704 DNGV .349 .041 .348 8.531 .000 1.000 1.000 CBHT .406 .041 .405 9.923 .000 1.000 1.000 CTDT .249 .041 .249 6.098 .000 1.000 1.000 CSVC .388 .041 .387 9.480 .000 1.000 1.000 1 HTTV .279 .041 .279 6.831 .000 1.000 1.000
Kết quả cho thấy, với mức ý nghĩa Sig. = 0.000 < 0,05 thì có thể nói các biến độc lập (DNGV, CBHT, CTDT, CSVC và HTTV) đều tác động lên biến phụ thuộc (SAS). Tất cả các biến độc lập đều có ý nghĩa trong mô hình và tác động cùng chiều đến sự hài lòng của sinh viên về chất lượng đào tạo do các hệ số hồi qui B đều mang dấu dương.
Kiểm tra các giả thuyết của Hồi quy tuyến tính bội
- Mối liên hệ tuyến tính giữa các biến độc lập với biến phụ thuộc
Để xem xét giả định về liên hệ tuyến tính có bị vi phạm hay không, ta vẽ đồ thị phân tán giữa các phần dư chuẩn hóa trên trục tung và giá trị dự đoán chuẩn hóa trên trục hoành. Sự thay đổi có hệ thống giữa các giá trị dự đoán và phần dư chứng tỏ rằng giả định có quan hệ tuyến tính đã bị vi phạm. (Hoàng Trọng – Mộng Ngọc, 2008). Hình 3.2 cho thấy kết quả là giá trị phần dư chuẩn hóa phân tán rất ngẫu nhiên trong một vùng xung quanh đường đi qua tung độ 0 chứ không tạo thành một hình dạng nào. Vì vậy giả định được thỏa mãn, không bị vi phạm.
Hình 3.2. Đồ thị phân tán giữa các phần dư chuẩn hóa và giá trị dự đoán chuẩn hóa
- Phân phối chuẩn của phần dư
Hình 3.3. Biểu đồ tần số của phần dư chuẩn hóa
Hình 3.3 cho thấy các phần dư tuân theo quy luật phân phối chuẩn, vì giá trị trung bình (Mean) của phần dư xấp xỉ bằng 0 và phương sai xấp xỉ bằng 1.
- Tự tương quan trong phần dư
Phần dư e tồn tại là do các biến ảnh hưởng không được đưa hết vào mô hình. Sai số thực e được giả định là biến ngẫu nhiên, độc lập có phân phối chuẩn với trung bình bằng 0 và phương sai không đổi. Độc lập được hiểu là giữa các phần dư không có mối tương quan. Để kiểm định tương quan của các sai số kề nhau (tương quan chuỗi bậc 1), ta sử dụng kiểm định Durbin-Watson. Giả thuyết H0 đưa ra là hệ số tương quan tổng thể của các phần dư bằng 0. Giả thuyết H0 được chấp nhận khi đại lượng (d) gần bằng 2. (Hoàng Trọng – Mộng Ngọc, 2008). Kết quả kiểm định Durbin-Watson được trình bày trong bảng 3.20. Giá trị (d) tính được bằng 1.765. Như vậy ta có thể nói hệ số tương quan tổng thể của các phần dư bằng 0.
- Phương sai của phần dư không đổi
Hình 3.2 mô tả mối quan hệ giữa phần dư chuẩn hóa và giá trị dự đoán chuẩn hóa, 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.
- Đa cộng tuyến
Cộng tuyến là trạng thái trong đó các biến độc lập có tương quan chặt chẽ với nhau, từ đó chúng cung cấp cho mô hình những thông tin rất giống nhau, rất khó tách rời ảnh hưởng của từng biến đến biến phụ thuộc. Đồng thời nó làm tăng độ lệch chuẩn của hệ số hồi qui và làm giảm giá trị t của kiểm định ý nghĩa của chúng nên các hệ số có khuynh hướng kém ý nghĩa hơn trong khi R2 vẫn khá cao. Công cụ chuẩn đoán giúp ta phát hiện sự tồn tại của cộng tuyến trong dữ liệu là độ chấp nhận của biến (Tolerance) và Hệ số phóng đại phương sai (VIF) (Hoàng Trọng – Mộng Ngọc, 2008).
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).
Như vậy, ta có phương trình 1.1 thể hiện Sự hài lòng của sinh viên về chất lượng đào tạo tại Trường Cao đẳng Cộng đồng như sau:
SAS = 0,349*DNGV + 0,406*CBHT + 0,249*CTDT + 0,388*CSVC + 0,279*HTTV (1.1)
Qua phương trình hồi qui (1.1) ta thấy, nếu giữ nguyên các biến độc lập còn lại không đổi thì khi điểm đánh giá về Đội ngũ giảng viên tăng lên 1 thì sự hài lòng của sinh viên tăng trung bình lên 0,349 điểm. Tương tự, khi điểm đánh giá về Chất lượng cán bộ hỗ trợ tăng lên 1 điểm thì sự hài lòng của sinh viên về chất lượng đào tạo tăng lên trung bình 0,406 điểm; khi điểm đánh giá về Chương trình đào tạo tăng lên 1 điểm thì sự hài lòng của sinh viên về chất lượng đào tạo tăng lên trung bình 0,249 điểm; khi điểm đánh giá về Cơ sở vật chất tăng lên 1 điểm thì sự hài lòng của sinh viên về chất lượng đào tạo tăng lên trung bình 0,388 điểm và khi điểm đánh giá về Hoạt động hỗ trợ và tư vấn tăng lên 1 điểm thì sự hài lòng của sinh viên về chất lượng đào tạo tăng lên trung bình 0,279 điểm. Qua Bảng 3.22, ta thấy giá trị hồi quy chuẩn (Standardized Coefficients Beta) cho ta biết tầm quan trọng, mức độ ảnh hưởng của từng biến độc lập đối với biến phụ thuộc, cụ thể giá trị hồi qui chuẩn của Chất lượng cán bộ hỗ trợ ảnh hưởng lớn nhất đến 40,5% đến Sự hài lòng và giá trị hồi qui chuẩn của Chương trình đào tạo ảnh hưởng nhỏ nhất đến 24,9 % đến Sự hài lòng.