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
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 (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
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
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
Chất lƣợng đầu vào là yếu tố có ảnh hưởng quan trọng nhất đến sự hài lòng của sinh viên đối với chất lượng đào tạo (vì có hệ số Beta lớn nhất). Dấu dương của hệ số Beta có ý nghĩa là mối quan hệ giữa yếu tố Chất lượng đầu vào và sự hài lòng của sinh viên là mối quan hệ cùng chiều. Kết quả hồi quy cho thấy yếu tố Chất lượng đầu vào có Beta = 0.323 và Sig = 0.000 (<0.05), nghĩa là khi các yếu tố khác không thay đổi nếu tăng Chất lượng đầu vào lên 1 đơn vị thì sự hài lòng của sinh viên tăng lên 0.323 đơn vị nên giả thuyết H3 được chấp nhận.
Chƣơng trình đào tạo là yếu tố có ảnh hưởng quan trọng thứ hai đến sự hài lòng của sinh viên đối với chất lượng đào tạo. Dấu dương của hệ số Beta có ý nghĩa là mối quan hệ giữa yếu tố Chương trình đào tạo và Sự hài lòng của sinh viên là mối quan hệ cùng chiều. Kết quả hồi quy cho thấy yếu tố Chương trình đào tạo có Beta = 0.313 và Sig = 0.000 (<0.05), nghĩa là khi các yếu tố khác không thay đổi nếu tăng Chương trình đào tạo lên 1 đơn vị thì sự hài lòng của sinh viên tăng lên 0.313 đơn vị nên giả thuyết H5 được chấp nhận.
Đội ngũ giảng viên là yếu tố có ảnh hưởng quan trọng thứ ba đến sự hài lòng của sinh viên đối với chất lượng đào tạo. Dấu dương của hệ số Beta có ý nghĩa là mối quan hệ giữa yếu tố Đội ngũ giảng viên và Sự hài lòng của sinh viên là mối quan hệ cùng chiều. Kết quả hồi quy cho thấy yếu tố Đội ngũ giảng viên có Beta = 0.211 và Sig = 0.000 (<0.05), nghĩa là khi các yếu tố khác không thay đổi nếu tăng Đội ngũ giảng viên lên 1 đơn vị thì sự hài lòng của sinh viên tăng lên 0.211 đơn vị nên giả thuyết H1 được chấp nhận. (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Năng lực phục vụ là yếu tố có ảnh hưởng quan trọng thứ tư đến sự hài lòng của sinh viên đối với chất lượng đào tạo. Dấu dương của hệ số Beta có ý nghĩa là mối quan hệ giữa yếu tố Năng lực phục vụ và Sự hài lòng của sinh viên là mối quan hệ cùng chiều. Kết quả hồi quy cho thấy yếu tố Năng lực phục vụ có Beta = 0.184 và Sig = 0.000 (<0.05), nghĩa là khi các yếu tố khác không thay đổi nếu tăng Năng lực phục vụ lên 1 đơn vị thì sự hài lòng của sinh viên tăng lên 0.184 đơn vị nên giả thuyết H2 được chấp nhận.
Đảm bảo chất lƣợng là yếu tố có ảnh hưởng quan trọng thứ tư đến sự hài lòng của sinh viên đối với chất lượng đào tạo. Dấu dương của hệ số Beta có ý nghĩa là mối quan hệ giữa yếu tố Đảm bảo chất lượng và Sự hài lòng của sinh viên là mối
quan hệ cùng chiều. Kết quả hồi quy cho thấy yếu tố Đảm bảo chất lượng có Beta = 0.133 và Sig = 0.000 (<0.05), nghĩa là khi các yếu tố khác không thay đổi nếu tăng Đảm bảo chất lượng lên 1 đơn vị thì sự hài lòng của sinh viên tăng lên 0.133 đơn vị nên giả thuyết H6 được chấp nhận.
Sau khi sử dụng phân tích hồi quy, tác giả có thể kết luận về kiểm định các giả thuyết của mô hình nghiên cứu như sau:
Giả thuyết Nội dung Kết luận Sig.
H1(+) Đội ngũ giảng viên tốt sẽ làm cho sinh viên hài lòng với chất lượng dịch vụ đào tạo hơn.
Chấp nhận 0.000
H2(+) Năng lực phục vụ tốt sẽ làm cho sinh viên hài lòng với chất lượng dịch vụ đào tạo hơn.
Chấp nhận 0.000
H3(+) Chất lượng đầu vào tốt sẽ làm cho sinh viên hài lòng với chất lượng dịch vụ đào tạo hơn.
Chấp nhận 0.000
H5 (+) Chương trình đào tạo tốt sẽ làm cho sinh viên hài lòng với chất lượng dịch vụ đào tạo hơn.
Chấp nhận 0.000
H6(+) Đảm bảo chất lượng tốt sẽ làm cho sinh viên hài lòng với chất lượng dịch vụ đào tạo hơn.
Chấp nhận 0.000
4.6 Kiểm định sự khác biệt theo các đặc điểm cá nhân đến Sự hài lòng của sinh viên đối với chất lƣợng đào tạo viên đối với chất lƣợng đào tạo
4.6.1 Khác biệt theo từng trƣờng
Bảng 4.26: Kết quả kiểm định sự đồng nhất về phương sai so sánh mức độ hài lòng về Sự hài lòng của sinh viên theo từng trường ĐH NCL miền Đông Nam bộ
Kiểm định sự đồng nhất về phƣơng sai
Sự hài lòng
Thống kê Levene df1 df2 Sig. .986 3 333 .400
[Nguồn: Điều tra thực tế của tác giả, tháng 9/2012]
Kết quả của bảng Test of Homogeneity of Variances cho ta thấy với mức ý nghĩa Sig = 0.400 > 0.05 có thể nói phương sai của sự đánh giá về sự hài lòng của sinh viên trong các trường ĐH NCL miền Đông Nam bộ không khác nhau một cách có ý nghĩa thống kê. Như vậy, kết quả phân tích ANOVA có thể sử dụng được.
Bảng 4.27: Kết quả One – Way ANOVA so sánh mức độ hài lòng về Sự hài lòng của sinh viên theo từng trường ĐH NCL miền Đông Nam bộ
ANOVA Sự hài lòng Tổng bình phương df Bình phương trung bình F Sig. Giữa các nhóm 3.782 3 1.261 3.601 .014 Trong cùng nhóm 116.575 333 .350 Tổng 120.358 336
[Nguồn: Điều tra thực tế của tác giả, tháng 9/2012]
Theo kết quả phân tích ANOVA, với mức ý nghĩa Sig = 0.014 < 0.05 nên có thể nói có sự khác biệt có ý nghĩa thống kê về sự hài lòng của sinh viên ở các trường ĐH NCL miền Đông Nam bộ.
Theo kết quả phân tích sâu ANOVA, tác giả thấy có sự khác biệt có ý nghĩa thống kê giữa Trường ĐH Văn Lang (TP.HCM), Trường ĐH Bà Rịa- Vũng Tàu (Bà Rịa- Vũng Tàu), Trường ĐH Lạc Hồng (Đồng Nai) và Trường ĐH Bình Dương (Bình Dương) vì mức ý nghĩa quan sát ở kiểm định chênh lệch trung bình cặp < 0.05. Như vậy, tác giả có thể kết luận sự hài lòng của sinh viên đối với chất lượng đào tạo ở các trường ĐH NCL miền Đông Nam bộ khác nhau. Hay sự hài lòng của sinh viên trong các trường ĐH NCL khu vực TP.HCM là cao nhất (mean = 3.60), kế tiếp là Bà Rịa- Vũng Tàu (mean = 3.59), kế tiếp là Đồng Nai (mean = 3.57) và thấp nhất là Bình Dương (mean = 3.30). (Phụ lục 9)
4.6.2 Khác biệt theo từng ngành học
Bảng 4.28: Kết quả kiểm định sự đồng nhất về phương sai so sánh mức độ hài lòng về Sự hài lòng của sinh viên theo từng ngành học (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Kiểm định sự đồng nhất về phƣơng sai
Sự hài lòng
Thống kê Levene df1 df2 Sig. .881 2 334 .415
[Nguồn: Điều tra thực tế của tác giả, tháng 9/2012]
Kết quả của bảng Test of Homogeneity of Variances cho ta thấy với mức ý nghĩa Sig = 0.415 > 0.05 có thể nói phương sai của sự đánh giá về sự hài lòng của sinh viên đối với chất lượng đào tạo trong các trường ĐH NCL miền Đông Nam bộ
theo từng ngành học không khác nhau một cách có ý nghĩa thống kê. Như vậy, kết quả phân tích ANOVA có thể sử dụng được.
Bảng 4.29: Kết quả One – Way ANOVA so sánh mức độ hài lòng về Sự hài lòng của sinh viên theo từng ngành học
ANOVA Sự hài lòng Tổng bình phương df Bình phương trung bình F Sig. Giữa các nhóm 1.772 2 .886 2.496 .084 Trong cùng nhóm 118.585 334 .355 Tổng 120.358 336
[Nguồn: Điều tra thực tế của tác giả, tháng 9/2012]
Theo kết quả phân tích ANOVA, với mức ý nghĩa Sig = 0.084 < 0.05 nên có thể nói có sự khác biệt có ý nghĩa thống kê về sự hài lòng của sinh viên đối với chất lượng đào tạo trong các trường ĐH NCL miền Đông Nam bộ theo từng ngành học.
Theo kết quả phân tích sâu ANOVA, tác giả thấy không có sự khác biệt có ý nghĩa thống kê giữa ngành Quản trị kinh doanh, Công nghệ thông tin và Tiếng Anh, Đông Phương học vì mức ý nghĩa quan sát ở kiểm định chênh lệch trung bình cặp > 0.05. Như vậy, tác giả có thể kết luận sự hài lòng của sinh viên đối với chất lượng đào tạo trong các trường ĐH NCL miền Đông Nam bộ theo từng ngành học là không khác nhau. (Phụ lục 9)
4.6.3 Khác biệt theo từng khối ngành
Bảng 4.30: Kết quả kiểm định sự đồng nhất về phương sai so sánh mức độ hài lòng về Sự hài lòng của sinh viên theo từng khối ngành
Kiểm định sự đồng nhất về phƣơng sai
Sự hài lòng
Thống kê Levene df1 df2 Sig.