4.5.1. Phân tích tương quan
Trước tiên, mối quan hệ giữa các nhân tố thuộc thành phần chất lượng dịch vụ đào tạo với nhân tố sự hài lòng của học viên được xem xét thông qua việc phân tích hệ số tương quan Pearson (ký hiệu là r). Trị tuyệt đối của r cho biết mức độ kết hợp 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 nhưng cần được phân biệt 2 tình huống: (1) Không có mối quan hệ giữa hai biến; (2) Hai biến có thể có mối liên hệ chặt chẽ với nhau nhưng hệ số tương quan vẫn sẽ nhỏ gần bằng 0 nếu như dạng của mối liên hệ này không phải là tuyến tính hay còn gọi là phi tuyến tính. (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
Kết quả phân tích hệ số tương quan Pearson thể hiện trong ma trận tương quan được trình bày trong bảng 4.18 như sau:
Bảng 4.18: Kết quả phân tích tương quan
CTDT DNGV QLPV CSVC NTCT VHXH SHL Pearson Correlation 1 .436** .218** .249** .232** .366** .146** Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 .000 .001 CTDT N 497 497 497 497 497 497 497 Pearson Correlation .436** 1 .350** .146** .312** .486** .405** Sig. (2-tailed) .000 .000 .001 .000 .000 .000 DNGV N 497 497 497 497 497 497 497 Pearson Correlation .218** .350** 1 .392** .246** .275** .323** Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 .000 .000 QLPV N 497 497 497 497 497 497 497 Pearson Correlation .249** .146** .392** 1 .178** .291** .227** Sig. (2-tailed) .000 .001 .000 .000 .000 .000 CSVC N 497 497 497 497 497 497 497 Pearson Correlation .232** .312** .246** .178** 1 .407** .460** Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 .000 .000 NTCT N 497 497 497 497 497 497 497 Pearson Correlation .366** .486** .275** .291** .407** 1 .546** Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 .000 .000 VHXH N 497 497 497 497 497 497 497 Pearson Correlation .146** .405** .323** .227** .460** .546** 1 Sig. (2-tailed) .001 .000 .000 .000 .000 .000 SHL N 497 497 497 497 497 497 497
**. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).
Từ kết quả phân tích tương quan ta nhận thấy rằng sự thỏa mãn của sinh viên có tương quan tuyến tính với 6 biến độc lập ở mức ý nghĩa thống kê 1%.
Cũng theo kết quả ở bảng 4.18 hệ số tương quan giữa các biến độc lập là tương đối thấp (0,2 < r < 0,5), điều này cho ta thấy khả năng xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến
khi phân tích hồi quy bội là tương đối thấp. Tuy nhiên, hệ số tương quan giữa các biến độc lập cũng có ý nghĩa thống kê. Do đó, để kiểm định tính đa cộng tuyến khi phân tích hồi quy chúng ta nên thực hiện các cách khác, ví dụ như sử dụng hệ số phóng đại phương sai (VIF).
Mục đích của phân tích tương quan là để lượng hóa mức độ chặt chẽ mối quan hệ tuyến tính giữa các biến phụ thuộc với các biến độc lập cũng như giữa các biến độc với nhau trước khi tiến hành phân tích hồi quy. Như vậy, qua kết quả phân tích tương quan ở trên ta thấy giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập trong mô hình nghiên cứu có mối tương quan khá chặt chẽ nên có thể nhận định sơ bộ rằng các biến độc lập đưa vào phân tích hồi quy là thích hợp. Mặt khác, hệ số tương quan giữa các biến độc lập là tương đối nhỏ nên khả năng xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập khi phân tích hồi quy là tương đối thấp.
4.5.2. Kết quả phân tích hồi quy
Để đánh giá mức độ tác động của các thành phần chất lượng dịch vụ đào tạo lên sự hài lòng của sinh 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, công tác quản lý và phục vụ đào tạo, cơ sở vật chất và trang thiết bị học tập, sự nhiệt tình cảm thông và đời sống văn hóa xã hội đều có tác động dương đến sự hài lòng của sinh viên.
Bảng 4.19. Kết quả phân tích hồi quy
Model Summaryb Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate Durbin-Watson 1 .643a .413 .406 .44332 1.701 a. Predictors: (Constant), VHXH, QLPV, CTDT, NTCT, CSVC, DNGV b. Dependent Variable: SHL
Bảng 4.20. Phân tích phương sai (ANOVA)
Model Sum of Squares df Mean Square F Sig. Regression 67.848 6 11.308 57.539 .000a Residual 96.299 490 .197 1 Total 164.147 496 a. Predictors: (Constant), VHXH, QLPV, CTDT, NTCT, CSVC, DNGV b. Dependent Variable: SHL
Bảng 4.21. Phân tích hệ số hồi quy
Unstandardized Coefficients
Standardized
Coefficients Collinearity Statistics Model B Std. Error Beta t Sig. Tolerance VIF
(Constant) 1.026 .166 6.197 .000 CTDT .158 .040 .158 3.979 .000 .755 1.324 DNGV .169 .045 .165 3.796 .000 .633 1.579 QLPV .130 .044 .117 2.936 .003 .750 1.334 CSVC .037 .035 .042 1.070 .285 .783 1.277 NTCT .231 .035 .256 6.636 .000 .803 1.246 1 VHXH .359 .041 .374 8.691 .000 .645 1.550
4.5.2.1. Kiểm tra các giả định của phương pháp OLS cho mô hình hồi quy
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 sai số, đa cộng tuyến, tự tương quan 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 chuẩn hóa bằng 0 và phương sai xấp xỉ bằng 1. Do đó có thể kết luận rằng giả thuyết phân phối chuẩn không bị vi phạm (xem hình 4.1).
Hình 4.1: 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 ở trên (xem hình 4.2) 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.
Kết quả thống kê Durbin-Watson = 1,701 gần bằng 2 nên hiện tượng tự tương quan giữa các nhiễu 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 ở trên là đáng tin cậy.
4.5.2.2. Thảo luận các kết quả phân tích hồi quy
Kết quả hồi quy tuyến tính (bảng 4.19) có hệ số xác định R2 điều chỉnh là 0,406. (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Điều này nói lên rằng độ thích hợp của mô hình là 40,6% hay nói cách khác là 40,6% độ biến thiên của biến sự hài lòng của sinh viên (SHL) được giải thích chung bởi 6 biến độc lập 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.
Trong bảng phân tích phương sai ANOVA (bảng 4.20), 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.
Kết quả phân tích hệ số hồi quy (bảng 4.21) cho thấy có 5 biến có ảnh hưởng có ý nghĩa thống kê đến sự hài lòng (SHL) của sinh viên (vì 5 biến này đều có giá trị sig < 0,05), đó là: (1) Chương trình đòa tạo (CTDT), (2) Đội ngũ giảng viên (DNGV), (3) Quản lý và phục vụ đào tạo (QLPV), (4) Sự nhiệt tình cảm thông (NTCT) và (5) Đời sống văn hóa xã hội (VHXH). Chỉ có 1 biến, đó là cơ sở vật chất và trang thiết bị học tập (CSVC) không có ảnh hưởng có ý nghĩa thống kê đến sự hài lòng của sinh viên (sig = 0,285 > 0,05).
Dựa vào hệ số hồi quy chuẩn hóa ta có thể kết luận rằng mức độ tác động đến sự hài lòng của sinh viên theo thứ tự giảm dần như sau: Đời sống văn hóa xã hội (0,374), tiếp theo là sự nhiệt tình cảm thông (0,256), kế đến là đội ngũ giảng viên (0,165), kế nữa là chương trình đào tạo (0,158), và cuối cùng là quản lý và phục vụ đào tạo (0,117).
4.5.2.2. Kiểm định các giả thuyết nghiên cứu trong mô hình
Giả thuyết 1 (H1): Chương trình đào tạo có tác động dương đến sự hài lòng của sinh viên.
Kết quả phân tích hồi quy cho thấy hệ số hồi quy của biến chương trình đào tạo
= 0,158 với mức ý nghĩa thống kê là sig. = 0,000 (xem bảng 4.21). Như vậy, chương
trình đào tạo và sự hài lòng của sinh viên có quan hệ cùng chiều với nhau. Do vậy, giả thuyết H1 được chấp nhận.
Giả thuyết 2 (H2): Thành phần đội ngũ giảng viên có tác động dương đến sự hài lòng của sinh viên.
Tương tự, kết quả phân tích hồi quy cho thấy hệ số hồi quy của biến đội ngũ
giảng viên = 0,169 với mức ý nghĩa thống kê là sig. = 0,000 (xem bảng 4.21). Như
vậy, đội ngũ giảng viên và sự hài lòng của sinh viên có quan hệ cùng chiều có ý nghĩa thống kê với nhau. Do vậy, giả thuyết H2 được chấp nhận.
Giả thuyết 3 (H3): Công tác quản lý và phục vụ đào tạo có tác động dương đến sự độ hài lòng của sinh viên.
Kết quả phân tích hồi quy cho thấy hệ số hồi quy của biến công tác quản lý và
phục vụ đào tạo = 0,130 với mức ý nghĩa thống kê là sig. = 0,003 (xem bảng 4.21).
Như vậy, công tác quản lý và sự hài lòng của sinh viên có quan hệ cùng chiều với nhau. Do vậy, giả thuyết H3 được chấp nhận.
Giả thuyết 4 (H4): Cơ sở vật chất và trang thiết bị có tác động dương đến sự hài lòng của sinh viên.
Kết quả phân tích hồi quy cho thấy hệ số hồi quy của biến cơ sở vật chất và
trang thiết bị là = 0,037 với mức ý nghĩa thống kê là sig. = 0,285 (xem bảng 4.21).
Như vậy, cơ sở vật chất và trang thiết bị với sự hài lòng của sinh viên có quan hệ cùng chiều với nhau. Tuy nhiên, nó không có ý nghĩa thống kê. Do vậy, giả thuyết H4 bị bác bỏ.
Giả thuyết 5 (H5): Sự nhiệt tình cảm thông của Trường có tác động dương đến sự hài lòng của sinh viên.
Kết quả phân tích hồi quy cho thấy hệ số hồi quy của biến sự nhiệt tình cảm
thông của Trường = 0,231 với mức ý nghĩa thống kê là sig. = 0,000 (xem bảng
4.21). Như vậy, sự nhiệt tình cảm thông của biến Trường và sự hài lòng của sinh viên có quan hệ cùng chiều với nhau. Do vậy, giả thuyết H5 được chấp nhận.
Giả thuyết 6 (H6): Đời sống văn hóa – xã hội có tác động dương đến sự hài lòng của sinh viên.
Kết quả phân tích hồi quy cho thấy hệ số hồi quy của biến đời sống văn hóa –
xã hội = 0,359 với mức ý nghĩa thống kê là sig. = 0,000 (xem bảng 4.21). Như vậy, (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
đời sống văn hóa – xã hội và sự hài lòng của sinh viên có quan hệ cùng chiều với nhau. Do vậy, giả thuyết H6 được chấp nhận.
4.5.3. Phân tích phương sai (ANOVA)
Để xét xem có sự khác nhau về sự hài lòng của sinh viên theo các đặc điểm cá nhân tác giả tiến hành phân tích ANOVA. Điều kiện để phân tích ANOVA là:
- Các nhóm so sánh phải độc lập và được chọn một cách ngẫu nhiên.
- Các nhóm so sánh phải có phân phối chuẩn hoặc cỡ mẫu phải đủ lớn để
được xem như tiệm cận phân phối chuẩn.
- Phương sai của các nhóm so sánh phải đồng nhất.
Nếu giả định tổng thể có phân phối chuẩn với phương sai bằng nhau không đáp ứng được thì kiểm định phi tham số Kruskal-Wallis sẽ là một giải pháp thay thế hữu hiệu cho ANOVA. (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008). Trên cơ sở này, tiến hành kiểm định lần lượt các giả thuyết H7, H8, H9 như sau:
Giả thuyết 7 (H7): Có sự khác biệt về sự hài lòng theo giới tính của sinh viên. Bảng 4.22: Kiểm định phương sai đồng nhất theo giới tính
Test of Homogeneity of Variances SHL
Levene
Statistic df1 df2 Sig.
.680 1 495 .410
Kết quả ở bảng 4.22 cho thấy, với mức ý nghĩa sig. = 0,410 > 0,05 có thể nói phương sai của sự đánh giá tầm quan trọng của yếu tố “sự hài lòng của sinh viên” giữa nhóm giới tính nam và nữ không khác nhau một cách có ý nghĩa thống kê. Như vậy kết quả phân tích ANOVA có thể sử dụng tốt.
Bảng 4.23: Kết quả phân tích ANOVA theo giới tính ANOVA SHL Sum of Squares df Mean Square F Sig. Between Groups .661 1 .661 2.002 .158 Within Groups 163.486 495 .330 Total 164.147 496
Kết quả ở bảng 4.23 cho thấy, với mức ý nghĩa quan sát sig. = 0,158 ta có thể kết luận rằng không có sự khác biệt về mức độ hài lòng của sinh viên đối với chất lượng đào tạo theo giới tính. Như vậy, giả thuyết H7 bị bác bỏ.
Giả thuyết 8 (H8): Có sự khác biệt về sự hài lòng theo khoa chuyên ngành của sinh viên.
Bảng 4.24: Kiểm định phương sai đồng nhất Khoa Test of Homogeneity of Variances
SHL Levene
Statistic df1 df2 Sig.
.468 6 490 .832
Kết quả ở bảng 4.24 cho thấy, với mức ý nghĩa sig. = 0,832 > 0,05 có thể nói phương sai của sự đánh giá tầm quan trọng của yếu tố “sự hài lòng của sinh viên” giữa nhóm sinh viên theo các Khoa không khác nhau một cách có ý nghĩa thống kê. Như vậy kết quả phân tích ANOVA có thể sử dụng tốt.
Bảng 4.25: Kết quả phân tích ANOVA theo Khoa ANOVA SHL Sum of Squares df Mean Square F Sig. Between Groups 1.395 6 .233 .700 .650
Within Groups 162.751 490 .332
Total 164.147 496
Kết quả ở bảng 4.25 cho thấy, với mức ý nghĩa quan sát sig. = 0,650 ta có thể kết luận rằng không có sự khác biệt về mức độ hài lòng của sinh viên đối với chất lượng đào tạo giữa các Khoa trong Trường. Như vậy, giả thuyết H8 bị bác bỏ.
4.6. Tóm tắt chương
Trong chương 4, tác giả đã tiến hành phân tích Cronbach alpha và EFA để đánh giá độ tin cậy và giá trị thang đo cho các khái niệm nghiên cứu. Kết quả phân tích Cronbach alpha và EFA cho thấy các thang đo đều đạt yêu cầu. Tác giả cũng đã tiến hành phân tích hồi quy và ANOVA để kiểm định các giả thuyết của mô hình nghiên cứu và xác định các nhân tố chủ yếu ảnh hưởng đến sự hài lòng của sinh viên về chất lượng khóa học đại học. Kết quả nghiên cứu cho thấy 6 thành phần chất lượng dịch vụ đào tạo mà tác giả đề xuất ban đầu, có 5 nhân tố (biến) có tác động dương có ý nghĩa thống kê đến mức độ hài lòng của sinh viên, cụ thể mức độ tác động được sắp xếp theo thứ tự giảm dần như sau: Đời sống văn hóa xã hội (0,374), tiếp theo là sự nhiệt tình cảm thông (0,256), kế đến là đội ngũ giảng viên (0,165), kế nữa là chương trình đào tạo (0,158), và cuối cùng là quản lý và phục vụ đào tạo (0,117).
Đồng thời, thông qua kết quả kiểm định mối liên hệ giữa sự hài lòng của sinh viên với các đặc điểm cá nhân ta có được kết quả như sau: không có sự khác biệt về mức độ hài lòng của sinh viên theo giới tính và theo Khoa chuyên ngành. Mặc khác, theo kết quả đo lường mức độ hài lòng của sinh viên ta thấy nhìn chung mức độ hài lòng của sinh viên đối với các thành phần của chất lượng đào tạo chủ yếu ở mức trung bình.
Chương 5: KẾT LUẬN VÀ KHUYẾN NGHỊ 5.1. Kết luận (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Sau khi nghiên cứu đề tài, tác giả rút ra một số kết luận sau đây: