Việc phân tích nhân tố được thực hiện bằng phương pháp Principal Components với phép xoay Vrimax sau khi kiểm định độ tin cậy, tác giả tiến hành chạy phân tích nhân tố cho thang đo chất lượng dịch vụ với 8 thành phần chất lượng dịch vụ và được các kết quả sau (Phụ lục 6):
Bảng 4.18: Kết quả các hệ số KMO, tổng phương sai trích, Eigenvalues thang đo chất lượng dịch vụ
Các hệ số Giá trị
KMO 0.866
Sig. 0.000
Phương sai trích 60.035% Eigenvalues 1.644
[Nguồn: Điều tra thực tế của tác giả, tháng 9/2012]
Thang đo Số biến quan sát Độ tin cậy Cronbach’s Alpha
Cơ sở vật chất 4 0.900 Chương trình đào tạo 4 0.843 Đội ngũ giảng viên 6 0.886 Khả năng đáp ứng 5 0.840
Sự tin cậy 3 0.793
Đội ngũ quản lý 3 0.738 Sinh viên đầu vào 3 0.852 Đảm bảo chất lượng 4 0.843
Bảng 4.19: Kết quả phân tích EFA của thang đo chất lượng dịch vụ
Nhóm nhân tố
1 2 3 4 5 6
Tea5 Giảng viên nêu nhiều vấn đề liên quan đến môn học để sinh viên thảo luận
.778 Tea3 Giảng viên đảm bảo giờ giấc giảng dạy .763 Tea2 Giảng viên nhiệt tình khi giảng dạy môn học .747 Tea1 Giảng viên giảng dạy có học hàm, học vị từ
thạc sĩ trở lên
.714 Tea6 Bài giảng của giảng viên thu hút việc học của
sinh viên
.713 Tea4 Giảng viên tổ chức cho sinh viên hoạt động
nhóm tốt
.711 Sup4 Trường giải quyết nhanh chóng các vấn đề về
học vụ và hành chính (lịch học, lịch thi, thông báo điểm,…)
.827 Sup2 Trường rất quan tâm đến những sinh viên nghỉ
học nhiều, sinh viên có kết quả học tập chưa tốt
.819 Sup1 Trường có diễn đàn cho sinh viên (giải đáp thắc
mắc, trao đổi học tập, giáo trình,…)
.687 Man4 Sinh viên được thông báo các hoạt động như
nghiên cứu khoa học, phong trào đoàn- hội,…
.683 Man1 Sinh viên được giải thích rõ về chuẩn đầu ra
của nhà trường (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
.655 Man2 Sinh viên được phổ biến đầy đủ chủ trương,
chính sách, quy định của nhà trường
.630 Sup3 Trường có bộ phận quan hệ doanh nghiệp và hỗ
trợ sinh viên
.599 Stu2 Anh/chị được trang bị tốt các kỹ năng khi vào
trường (anh văn, vi tính, giao tiếp, làm việc nhóm, xử lý tình huống,…)
.791
Bel2 Sinh viên tư hào về ngôi trường học tập của mình
.777 Stu1 Anh/chị có kết quả thi tuyển sinh đầu vào tốt .752 Stu3 Anh/chị được tư vấn ngành học rõ ràng khi vào
học tại Trường
.711 Bel3 Sinh viên sẵn sàng giới thiệu Trường đến các
đối tượng có quan tâm
.702 Bel1 Trường thực hiện đúng cam kết chuẩn đầu ra
như đã công bố .657
Ass1 Phòng học đảm bảo số lượng chỗ ngồi và được trang bị đầy đủ các phương tiện hỗ trợ học tập (âm thanh, ánh sáng, máy chiếu, màn chiếu…)
Ass2 Phòng máy và phòng thực hành đáp ứng tốt nhu cầu của sinh viên
.831 Ass4 Trường có ký túc xá văn minh, sạch đẹp .752 Ass3 Thư viện trường có tài liệu đa dạng và được
cập nhật thường xuyên
.737 Tra2 Chương trình đào tạo có liên hệ thực tiễn .839 Tra1 Mục tiêu chương trình đào tạo của ngành học
được giới thiệu rõ ràng .822
Tra4 Ngành đào tạo đáp ứng nhu cầu nhân lực của xã hội
.779 Tra3 Chương trình đào tạo có sự kết hợp giữa lý
thuyết và thực hành
.642 Qua3 Thông tin về trường được công khai minh bạch .865 Qua2 Công tác tổ chức thi cử nghiêm túc, chặt chẽ .827
Qua1 Trường có ngân hàng đề thi chuyên môn .801
Qua4 Nhà trường công bố sứ mạng và mục tiêu rõ ràng đến người học
.720
[Nguồn: Điều tra thực tế của tác giả, tháng 9/2012]
Qua bảng 4.9, ta có hệ số KMO báo cáo có giá trị 0.866 lớn hơn 0.5, chứng tỏ phương pháp phân tích nhân tố áp dụng là thích hợp. Đồng thời mức ý nghĩa kiểm định Barlett Sig = 0.000 (< 0.05). Kết quả EFA thu được 31 thành phần tại Eigenvalues là 1.644. Nên ở độ tin cậy 95% các biến quan sát có sự tương quan với nhau trong tổng thể.
Qua bảng 4.10, ta có hệ số tải của các biến nhân tố đều lớn hơn 0.5 thỏa mãn điều kiện của phân tích nhân tố. Vì vậy kết quả EFA là phù hợp. (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Với phép xoay Varimax, kết quả cho thấy có một biến bị loại là Sup5, do có hệ số truyền tải nhỏ hơn 0.4. Các biến còn lại được trích thành 6 nhóm nhân tố:
- Nhóm 1: “Đội ngũ giảng viên”, bao gồm các biến Tea5, Tea3, Tea2, Tea1, Tea6, Tea4, ký hiệu nhóm là TEAa.
- Nhóm 2: “Khả năng đáp ứng” và “Đội ngũ quản lý”, được đổi tên thành “Năng lực phục vụ” bao gồm các biến Sup4, Sup2, Sup1, Man4, Man1, Man2, Sup3, ký hiệu nhóm là
SUPMANa.
- Nhóm 3: “Sinh viên đầu vào” và “Sự tin cậy”, được đổi tên thành “Chất lượng đầu vào” bao gồm các biến Stu2, Bel2, Stu1, Stu3, Bel3, Bel1, ký hiệu nhóm là STUBELa.
- Nhóm 4: “Cơ sở vật chất”, bao gồm các biến Ass1, Ass2, Ass4, Ass3, ký hiệu nhóm là ASSa.
- Nhóm 5: “Chương trình đào tạo”, bao gồm các biến Tra2, Tra1, Tra4, Tra3, ký hiệu nhóm là TRAa.
- Nhóm 6: “Đảm bảo chất lượng”, bao gồm các biến Qua3, Qua2, Qua1, Qua4, ký hiệu nhóm là QUAa.
Đồng thời mô hình 6 nhóm nhân tố trên có tổng phương sai trích là 66,035% (đạt yêu cầu > 50%), giải thích được 66,035% độ biến thiên của dữ liệu.
Tác giả tiến hành kiểm định lại độ tin cậy cho các nhóm nhân tố sau khi chạy EFA, kết quả cho thấy các nhóm nhân tố đều đạt yêu cầu về độ tin cậy và có thể tiếp tục sử dụng trong phân tích hồi quy (Phụ lục 7).
Bảng 4.20: Độ tin cậy của thang đo sau khi phân tích nhân tố EFA
[Nguồn: Điều tra thực tế của tác giả, tháng 9/2012]
Như vậy, sau khi tiến hành phân tích nhân tố tác giả thấy các nhân tố có sự thay đổi so với mô hình ban đầu với các giả thuyết như sau:
H1(+): Đội ngũ giảng viên cùng chiều với Sự hài lòng của sinh viên.
H2 (+): Năng lực phục vụ cùng chiều với Sự hài lòng của sinh viên.
H3 (+): Chất lượng đầu vào cùng chiều với Sự hài lòng của sinh viên.
H4 (+): Cơ sở vật chất cùng chiều với Sự hài lòng của sinh viên.
H5 (+): Chương trình đào tạo cùng chiều với Sự hài lòng của sinh viên.
H6 (+): Đảm bảo chất lượng cùng chiều với Sự hài lòng của sinh viên.
Thang đo Số biến
quan sát
Độ tin cậy Cronbach’s Alpha
Cơ sở vật chất 4 0.900 Chương trình đào tạo 4 0.843 Đội ngũ giảng viên 6 0.886 Năng lực phục vụ 7 0.855 Chất lượng đầu vào 6 0.894 Đảm bảo chất lượng 4 0.843
4.3.2Phân tích nhân tố thang đo sự hài lòng của sinh viên
Bảng 4.21: Kết quả các hệ số KMO, tổng phương sai trích, Eigenvalues thang đo sự hài lòng
Các hệ số Giá trị
KMO 0.650
Sig. 0.000
Phương sai trích 66.977% Eigenvalues 2.009
[Nguồn: Điều tra thực tế của tác giả, tháng 9/2012] (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Bảng 4.22: Kết quả phân tích EFA của thang đo sự hài lòng
Nhóm nhân tố 1
Uni3 Bạn hài lòng về chất lượng đào tạo tại trường .834 Uni1 Bạn hài lòng với môi trường học tập tại trường .816 Uni2 Bạn hài lòng với môi trường nghiên cứu khoa học tại
trường
.804
[Nguồn: Điều tra thực tế của tác giả, tháng 9/2012]
Khi đưa 3 biến quan sát của thang đo “Sự hài lòng của sinh viên đối với chất lượng đào tạo” vào phân tích nhân tố thì chỉ có một nhân tố được rút trích đầy đủ với 3 biến này. Thang do sự hài lòng của sinh viên có phương sai trích bằng 66,977% cho thấy 66,977% độ biến thiên của dữ liệu được giải thích bởi nhân tố trên. Kiểm định Bartlett có Sig = 0.000 (< 0.05) nên ở độ tin cậy 95% các biến quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể và hệ số KMO = 0.650 (> 0.5) và giá trị Eigenvalues là 2.009 nên phân tích nhân tố là phù hợp. (Phụ lục 6)
Với 3 biến quan sát của thang đo “Sự hài lòng của sinh viên đối với chất lượng đào tạo” đưa vào xử lý, không có biến nào bị loại và tác giả được 1 nhóm nhân tố phụ thuộc: “Sự hài lòng của sinh viên đối với chất lượng đào tạo” bao gồm các biến Uni1, Uni2 và Uni3, ký hiệu nhóm là UNIa.
4.4 Phân tích hồi quy và mô hình hiệu chỉnh4.4.1 Kiểm định các thang đo của mô hình 4.4.1 Kiểm định các thang đo của mô hình
Sau khi trải qua giai đoạn phân tích nhân tố, kết quả có 6 nhân tố được đưa vào kiểm định mô hình (Phụ lục 8). Giá trị của từng nhân tố là giá trị trung bình
của các biến quan sát thuộc nhân tố đó. Phân tích tương quan được sử dụng để xem xét sự phù hợp khi đưa các biến vào mô hình hồi quy. Kết quả phân tích nhân tố được dùng để kiểm định các giả thuyết từ H1 đến H6.
Các nhân tố dùng trong phân tích hồi quy được tính như sau: COMPUTE TEAa = Mean (Tea1, Tea2, Tea3, Tea4, Tea5, Tea6)
COMPUTE SUPMANa = Mean (Sup1, Sup2, Sup3, Sup4, Man1, Man2, Man4) COMPUTE STUBELa = Mean (Bel1, Bel2, Bel3, Stu1, Stu2, Stu3)
COMPUTE ASSa = Mean (Ass1, Ass2, Ass3, Ass4) COMPUTE TRAa = Mean (Tra1, Tra2, Tra3, Tra4) COMPUTE QUAa = Mean (Qua1, Qua2, Qua3, Qua4)
4.4.2 Kiểm định giả thuyết về hệ số tƣơng quan tuyến tính
Trước khi thực hiện phân tích hồi quy tuyến tính phải kiểm định hệ số tương quan. Mục đích là để xem xét giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập có tương quan với nhau hay không cũng như là xem xét mối tương quan giữa các biến độc lập với nhau. Nếu hệ số tương quan giữa các biến phụ thuộc và các biến độc lập lớn điều đó cho thấy giữa chúng có mối quan hệ chặt chẽ với nhau. Mặt khác, nếu giữa các biến độc lập cũng có hệ số tương quan lớn thì đó là dấu hiệu cho biết giữa chúng có thể xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến. Đa cộng tuyến là hiện tượng các biến độc lập trong mô hình phụ thuộc lẫn nhau.
Phân tích hồi quy được thực hiện với phương pháp đưa vào một lượt, kết quả hồi quy được đánh giá thông qua hệ số R2
hiệu chỉnh Adjusted R Square (đánh giá độ phù hợp mô hình) và kiểm định F (kiểm định độ phù hợp mô hình). Đồng thời tiến hành kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến thông qua xem xét độ chấp nhận (Tolerance) và hệ số phóng đại phương sai của các biến (VIF): nếu Tolerance nhỏ và VIF > 10 là dấu hiệu của đa cộng tuyến.
4.4.3 Kết quả chạy hồi quy tuyến tính
Bảng 4.23: Bảng phân tích phương sai ANOVA
ANOVAc
Model Sum of Squares df Mean Square F Sig. 2 Regression 70.299 5 14.060 145.027 .000b
Residual 32.089 331 .097 Total 102.388 336
Kết quả hồi quy cho thấy kiểm định F cho ta F = 145.027 và mức ý nghĩa của thống kê tính được rất nhỏ (Sig = 0.000) cho thấy sẽ an toàn bác bỏ giả thuyết cho rằng tất cả các hệ số hồi quy bằng 0 và kết luận ở độ tin cậy 95% mô hình hồi quy tuyến tính phù hợp với tổng thể.
Bảng 4.24:Kết quả R bình phương và kiểm định Durbin-Watson
Tóm tắt mô hìnhc
Mô hình R R2 R
2
đƣợc
điều chỉnh Độ lệch chuẩn của ƣớc lƣợng Durbin-Watson (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
2 .829b .687 .682 .31136 1.952
[Nguồn: Điều tra thực tế của tác giả, tháng 9/2012]
b. Biến giải thích: (Hằng số), Đảm bảo chất lượng, Chương trình đào tạo, Năng lực phục vụ, Đội ngũ giảng viên và Chất lượng đầu vào.
c. Biến phụ thuộc: Sự hài lòng của sinh viên.
Kết quả hồi quy cho thấy hệ số R2 hiệu chỉnh = 0.687 ≠ 0 cho thấy kết quả phân tích của mô hình nghiên cứu có giá trị và mô hình giải thích được 68.7% sự thay đổi của biến sự hài lòng của sinh viên là do các biến độc lập trong mô hình tạo ra, còn lại 31.3% được giải thích bởi các biến khác nằm ngoài mô hình.
Hệ số Durbin-Watson trong mô hình là 1.952, giá trị này nằm trong khoảng (1 < D < 3) cho thấy không có hiện tượng tương quan giữa các biến trong mô hình.
Bảng 4.25: Các hệ số của mô hình hồi quy
Coefficientsa Mô hình Hệ số chƣa chuẩn hóa Hệ số chuẩn hóa t Sig. Đo lƣờng đa cộng tuyến B Độ lệch chuẩn Beta Độ chấp nhận của biến VIF 2 (Constant) .033 .148 .225 .822
Đội ngũ giảng viên .164 .030 .211 5.520 .000 .650 1.538 Năng lực phục vụ .195 .037 .184 5.218 .000 .763 1.311 Chất lượng đầu vào .262 .032 .323 8.195 .000 .610 1.639 Chương trình đào tạo .267 .030 .313 8.858 .000 .757 1.320 Đảm bảo chất lượng .115 .028 .133 4.061 .000 .879 1.138 a. Biến phụ thuộc: Sự hài lòng của sinh viên
Kết quả hồi quy cho thấy rằng: có 1 yếu tố bị loại (do sig. = 0.457 > 0.05), nhóm 5 yếu tố còn lại đều có quan hệ tuyến tính với sự hài lòng của sinh viên đối với chất lượng đào tạo, đó là TEAa (sig = 0.000), SUPMANa (sig = 0.000),
STUBELa (sig = 0.000), TRAa(sig = 0.000) và QUAa(sig = 0.000).
Bên cạnh đó Tolerance của các biến quan sát đều lớn và VIF của các biến đều thấp (nhỏ hơn 10). Vì vậy mô hình hồi quy phù hợp với tập dữ liệu và không có hiện tượng đa cộng tuyến.
Như vậy, tác giả nhận thấy rằng các biến độc lập: Đội ngũ giảng viên (TEAa), Năng lực phục vụ (SUPMANa), Chất lượng đầu vào (STUBELa), Chương trình đào tạo (TRAa) và Đảm bảo chất lượng (QUAa) đều có Sig nhỏ hơn 0.05 nên các biến đều có ý nghĩa ở độ tin cậy 95%. Vì vậy ở độ tin cậy 95% các biến độc lập đều ảnh hướng đến biến phụ thuộc sự hài lòng của sinh viên đối với chất lượng đào tạo (UNIa) và các hệ số dốc lần lượt là 0.211, 0.184, 0.323, 0.313 và 0.133 đều mang dấu dương nên các biến đều ảnh hưởng cùng chiều với sự hài lòng của sinh viên đối với chất lượng đào tạo (UNIa).
Dựa vào kết quả giá trị hồi quy chuẩn hóa ở bảng 4.15 cho ta biết tầm quan trọng của các biến độc lập: Đội ngũ giảng viên, Năng lực phục vụ, Chất lượng đầu vào, Chương trình đào tạo và Đảm bảo chất lượng đối với biến phụ thuộc: sự hài lòng của sinh viên được xác định căn cứ vào hệ số Beta. Nếu giá trị tuyệt đối của hệ số Beta chuẩn hóa của yếu tố nào càng lớn thì càng ảnh hưởng quan trọng đến sự hài lòng. Do đó, sự hài lòng của sinh viên đối với chất lượng đào tạo chịu tác động nhiều nhất bởi yếu tố “Chất lƣợng đầu vào” (Beta = 0.323), lần lượt tiếp theo là
“Chƣơng trình đào tạo” (Beta = 0.313), “Đội ngũ giảng viên” (Beta = 0.211),
“Năng lực phục vụ”(Beta = 0.184) và “Đảm bảo chất lƣợng”(Beta = 0.133). Tiếp đến ta xem xét biểu đồ tần số của phần dư chuẩn hóa, ta kiểm định xem phần dư chẩn hóa có vi phạm giả thiết phân phối chuẩn không.
[Nguồn: Điều tra thực tế của tác giả, tháng 9/2012]
Hình 4.1: Biểu đồ tần số của phần dư chuẩn hóa
Dựa vào Biểu đồ tần số của phần dư chuẩn hóa, ta có thể dễ dàng nhận thấy rằng có một đường cong phân phối chuẩn được đặt chồng lên biểu đồ tần số. Do đó, có thể nói phần dư chuẩn hóa gần như xấp xỉ chuẩn (với mean = 1.79E-15 gần bằng 0 và độ lệch chuẩn Std.Dev = 0.993, tức gần bằng 1). Vậy nên, tác giả có thể kết luận rằng giả thuyết phân phối chuẩn không bị vi phạm.
[Nguồn: Điều tra thực tế của tác giả, tháng 9/2012]
Hình 4.2: Biểu đồ tần số P-P plot về phân phối chuẩn phần dư
Nhìn vào biểu đồ tần số P-P plot của phần dư quan sát ta thấy các điểm thực tế phân tán xung quanh đường kỳ vọng, nên ta có thể kết luận là giả thiết phân phối chuẩn không bị vi phạm.
[Nguồn: Điều tra thực tế của tác giả, tháng 9/2012]
Nhìn vào biểu đồ tần số Scatterplot của phần dư quan sát ta thấy các điểm thực tế phân tán đều xung quanh, không gộp nhóm thành từng cụm lớn, nên ta có thể kết luận là giả thiết phân phối chuẩn không bị vi phạm.
4.4.4 Mô hình hiệu chỉnh
Từ kết quả phân tích hồi quy với dữ liệu thu được từ việc khảo sát trường ĐH NCL miền Đông Nam bộ, tác giả đề xuất mô hình hiệu chỉnh như sau:
Sig = 0.000 β = 0.323 Sig = 0.000 β = 0.313 Sig = 0.000 β = 0.211 Sig = 0.000 β = 0.184 Sig = 0.000 β = 0.133
[Nguồn: Mô hình hiệu chỉnh tác giả thực hiện]
Hình 4.4: Mô hình hiệu chỉnh đối với các trường đại học Ngoài công lập
4.5 Kiểm định các giả thuyết của mô hình nghiên cứu (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Dựa trên kết quả phân tích hồi quy, tác giả tiến hành kiểm định các giả thuyết của mô hình đã đưa ra:
Chất lƣợng đầu vào
Chƣơng trình đào tạo
Đội ngũ giảng viên
Năng lực phục vụ
SỰ HÀI LÕNG