Y u t Mã hoá Các bi n quan sát Ngu n tác gi tc1 Khoa th c hi n k ho ch gi ng d y đúng nh nh ng gì đã thông báo
Khi anh/ch có th c m c hay khi u n i, Khoa luôn ch ng t mong mu n gi i quy t th a đáng tc2 tc3 Khoa th c hi n k ho ch gi ng d y đúng ngay t l n đ u tiên Tin c y Khoa th c hi n k ho ch gi ng d y đúng th i đi m Khoa đã thông báo tc4
Cán b Khoa cho anh/ch bi t khi nào thì th c hi n k ho ch gi ng d y
du5
du6 Cán b Khoa nhanh chóng đáp ng yêu c u c a anh/ch du7 Cán b Khoa luôn s n sàng giúp đ anh/ch
áp ng
Cán b Khoa không bao gi t ra quá b n r n trong vi c
đáp ng yêu c u c a anh/ch du8
m b o
Cán b Khoa ngày càng t o đ c s tin t ng đ i v i anh/ch
db9
Theo Parasuraman
db10 Anh/ch c m th y an tâm khi theo h c t i Khoa
db11 Cán b Khoa bao gi c ng t ra l ch s , nhã nh n v i anh/ch
db12 Cán b Khoa có ki n th c chuyên môn đ tr l i các câu h i c a anh/ch
ct13 Khoa th hi n s quan tâm đ n cá nhân anh/ch
ct14 Khoa có nh ng cán b th hi n s quan tâm đ n cá nhân anh/ch
ct15 Khoa l y l i ích c a anh/ch là ph ng châm ho t đ ng ct16 Cán b Khoa hi u đ c nh ng nhu c u c a anh/ch C m
thông
ct17 Khoa s p x p th i khoá bi u vào nh ng gi thu n ti n cho anh/ch
hh18 Khoa có trang thi t b gi ng d y hi n đ i hh19 C s v t ch t c a Khoa đ p
hh20 Cán b Khoa có trang ph c g n gàng, l ch s H u
hình
hh21 Cách b trí các b ng bi u th i khoá bi u, l ch thi.. d nhìn ha22 ây là m t Khoa danh ti ng c a tr ng
ha23 Khoa đã có nhi u đóng góp cho ho t đ ng c a nhà tr ng ha24 Khoa có ch ng trình đào t o tiên ti n
ha25 ây là m t khoa đáng tin c y
Theo Gi-Du Kang and Jeffrey James (2004) Hình nh
ha26 Khoa có quan h t t v i các doanh nghi p ngh thêm vào hl27 B n hoàn toàn hài lòng khi theo h c t i Khoa
hl28 B n s gi i thi u b n/em c a mình theo h c t i Khoa
Theo Lassar & ctg (2000)
hl29 Quy t đnh theo h c t i Khoa là m t l a ch n đúng đ n
Theo Kang and James
(2004)
hl30 B n t hào khi là sinh viên c a khoa ngh thêm vào S hài
lòng
hl31 Th i gian h c t p t i Khoa là kho ng th i gian đ p c a b n
ngh thêm vào
3.4. X lý và phân tích d li u
Sau khi thu th p, toàn b các b ng ph ng v n đ c xem xét và lo i đi nh ng b ng không đ t yêu c u. Sau đó, d li u s đ c mã hoá, nh p li u và x lý b ng ph n m m th ng kê SPSS 11.5
(1) L p b ng t n s đ mô t m u thu th p theo các thu c tính (2) ánh giá đ tin c y thang đo thông qua Cronbach alpha
Ph ng pháp này cho phép ng i phân tích lo i b các bi n không phù h p và h n ch các bi n rác trong quá trình nghiên c u và đánh giá đ tin c y c a thang đo b ng h s thông qua h s Cronbach alpha. Nh ng bi n có h s t ng quan bi n t ng (item-total correlation) nh h n 0.3 s b lo i. Thang đo có h s Cronbach alpha t 0.6 tr lên là có th s d ng đ c trong tr ng h p thang đo l ng là m i ho c m i v i ng i tr l i trong b i c nh nghiên c u (Nunnally, 1978; Peterson, 1994; Slater, 1995). Thông th ng, thang đo có Cronbach alpha t 0.7 đ n 0.8 là s d ng đ c. Nhi u nhà nghiên c u cho r ng khi thang đo có
đ tin c y t 0.8 tr lên đ n g n 1 là thang đo l ng t t.
(3) Phân tích nhân t khám phá EFA
Sau khi đánh giá đ tin c y c a thang đo b ng h s Cronbach alpha và lo i đi các bi n không đ m b o đ tin c y. Phân tích nhân t khám phá là k thu t đ c s d ng nh m thu nh và tóm t t các d li u. Ph ng pháp này r t có ích cho vi c xác đnh các t p h p bi n c n thi t cho v n đ nghiên c u và đ c s d ng đ tìm m i quan h gi a các bi n v i nhau.
Trong phân tích nhân t khám phá, tr s KMO (Kaiser-Meyer – Olkin) là ch s dùng đ xem xét s thích h p c a phân tích nhân t . Tr s KMO ph i có giá tr trong kho ng t 0.5 đ n 1 thì phân tích này m i thích h p, còn n u nh tr s này nh h n 0.5 thì phân tích nhân t có kh n ng không thích h p v i các d li u.
Ngoài ra, phân tích nhân t còn d a vào eigenvalue đ xác đnh s l ng nhân t . Ch nh ng nhân t có eigenvalue l n h n 1 thì m i đ c gi l i trong mô hình. i l ng eigenvalue đ i di n cho l ng bi n thiên đ c gi i thích b i nhân t . Nh ng nhân t có eigenvalue nh h n 1 s không có tác d ng tóm t t thông tin t t h n m t bi n g c.
M t ph n quan tr ng trong b ng k t qu phân tích nhân t là ma tr n nhân t (component matrix) hay ma tr n nhân t khi các nhân t đ c xoay (rotated component matrix). Ma tr n nhân t ch a các h s bi u di n các bi n chu n hóa b ng các nhân t (m i bi n là m t đa th c c a các nhân t ). Nh ng h s t i nhân t (factor loading) bi u di n t ng quan gi a các bi n và các nhân t . H s này cho bi t nhân t và bi n có liên quan ch t ch v i nhau. Nghiên c u s d ng ph ng pháp trích nhân t principal components nên các h s t i nhân t ph i có tr ng s l n h n 0.5 thì m i đ t yêu c u.
(4) Xây d ng ph ng trình h i quy
Sau khi rút trích đ c các nhân t t phân tích nhân t khám phá EFA, dò tìm các vi ph m gi đnh c n thi t trong mô hình h i quy tuy n tính b i, ki m tra h s phóng đ i ph ng sai VIF (Variance inflation factor – VIF). N u các gi
đ nh không b vi ph m, mô hình h i quy tuy n tính b i đ c xây d ng. Và h s R2 đã đ c đi u ch nh (adjusted R square) cho bi t mô hình h i quy đ c xây d ng phù h p đ n m c nào. Y = B0 + B1*X1 + B2*X2 + B3*X3 + … + Bi*Xi Trong đó : Y: m c đ th a mãn Xi: các y u t tác đ ng đ n s th a mãn B0: h ng s Bi: các h s h i quy (i > 0)
3.5 Tóm t t
Ch ng 3 này đã trình bày ph ng pháp nghiên c u đ c th c hi n đ
xây d ng, đánh giá các thang đo và mô hình lý thuy t v các y u t tác đ ng đ n s hài lòng c a khách hàng sinh viên đ i v i ho t đ ng đào t o c a Khoa KT- QTKD, i h c à L t. Ph ng pháp nghiên c u đ c th c hi n qua 2 b c, nghiên c u s b và nghiên c u chính th c.
Nghiên c u s b s d ng ph ng pháp nghiên c u đ nh tính thông qua k thu t th o lu n nhóm, qua b c nghiên c u này, các thang đo l ng các khái ni m c ng đ c xây d ng đ ph c v cho nghiên c u chính th c. Nghiên c u chính th c s d ng ph ng pháp nghiên c u đnh l ng thông qua k thu t ph ng v n tr c ti p sinh viên v i c m u là 338.
Ch ng ti p theo s trình bày k t qu phân tích thông tin qua ph n m m SPSS.
Ch ng 4
K T QU PHÂN TÍCH
4.1 Gi i thi u
Ch ng 3 đã trình bày ph ng pháp th c hi n nghiên c u. Ch ng 4 này trình bày nh ng ph n chính sau: (1) Mô t m u; (2) ánh giá đ tin c y thang đo, (3) ánh giá thang đo b ng phân tích nhân t , (4) Ki m đnh mô hình nghiên c u b ng phân tích h i quy b i, (5) Ki m đnh s khác bi t v s hài lòng theo các thuôc tính.
4.2 Thông tin m u nghiên c u
T ng th m c tiêu nghiên c u là toàn b sinh viên c a khoá 31 h chính quy và h t i ch c đang theo h c t i Khoa KT-QTKD. T ng s sinh viên c a hai Khoá này là 437. Tuy nhiên c ng không th thu th p đ c h t ý ki n c a toàn b sinh viên hai khoá này vì lý do l y m u theo ph ng pháp thu n ti n.