Khi đánh giá thang đo bằng phân tích nhân tố khám phá EFA cần đảm bảo các điều kiện sau: Hệ số KMO (Kaiser Meyer Olkin) phải lơn hơn 0.5 mới thể hiện phân tích nhân tố là thích hợp; Điểm dừng khi Eigenvalue (đại diện cho phần biến thiên được giải thích bởi mỗi nhân tố) lớn hơn 1; Tổng phương sai tích lũy (Cumulative) có giá trị lớn hơn 50% mới thỏa mãn yêu cầu của phân tích nhân tố; Đối với bảng ma trận xoay nhân tố, các biến có hệ số tải nhân tố (Factor loading) từ 0.4 trở lên sẽ được lựa chọn.
Kết quả Cronbach Alpha cho ta xác định các biến thỏa mãn về độ tin cậy alpha sẽ được tiếp tục đánh giá bằng EFA. Kết quả phân tích nhân tố EFA (sử dụng phép quay varimax). Sau khi loại bỏ các biến quan sát của nhân tố Môi trường học tập (MT) và Dịch vụ hỗ trợ (DV) và các biến quan sát GV10 của Nhân tố giảng viên, thang đo các nhân tố ảnh hưởng đến chất lượng đào tạo được đánh giá bằng 28 biến quan sát và các biến này tiếp tục được đưa vào phân tích nhân tố khám phá EFA.
Qua 3 lần rút trích nhân tố, sau khi loại bỏ các biến không đảm bảo độ tin cậy, thang đo còn lại 22 biến được trích thành 5 nhóm nhân tố với tổng phương sai trích được là 64,796% tại hệ số eigenvalue là 1,177. (xem thêm Phụ lục 5). Hệ số KMO = 0,816 nên EFA phù hợp với dữ liệu và thống kê Chi-square của kiểm định Bartlett đạt giá trị 4231,212 với mức ý nghĩa 0,000 do vậy các biến quan sát có tương quan với nhau xét trên phạm vi tổng thể. Phương sai trích được = 64,796% thể hiện rằng 5 nhân tố rút ra giải thích được 64,796% sự biến thiên của dữ liệu, tại hệ số eigenvalue đạt 1,177. Như vậy, các thang đo rút ra là chấp nhận được. Các thang đo có biến quan sát bị loại, khi tính lại Cronbach’s Alpha, kết quả cũng đạt được yêu cầu về độ tin cậy. (Xem thêm Phụ lục 5).
Bảng 4.5: Kết quả phân tích nhân tố
Rotated Component Matrixa
Component 1 2 3 4 5 GV5 .703 GV4 .659 GV2 .648 GV9 .627 GV1 .577 GV8 .564 GV7 .552 GV6 .537 CT2 .905 CT1 .733 CT5 .707 CT4 .626 CT3 .572 HV1 .894 HV4 .868 HV3 .609 QL4 .875 QL2 .847 QL5 .547 VC3 .873 VC4 .861 VC5 .546
Extraction Method: Principal Component Analysis. Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization. a. Rotation converged in 7 iterations.
Nguồn: Xử lý số liệu bằng SPSS
4.1.2.3. Phân tích nhân tố khám phá EFA đối với thang đo chất lƣợng đào tạo.
Sau khi kiểm định Cronbach Alpha đối với thang đo chất lượng đào tạo, có 1 biến quan sát CL4 bị loại do có tương quan với biến tổng bằng 0.244<0.3, bốn biến quan sát còn lại là CL1, Cl2, Cl3, Cl5 được đưa vào phân tích EFA. Kết quả phân tích nhân tố khám phá EFA cho thấy 4 biến quan sát còn lại trong thang đo chất
lượng đào tạo vẫn giữ nguyên 1 nhóm nhân tố. Hệ số KMO = 0,730 nên EFA phù hợp với dữ liệu và thống kê Chi –square của kiểm định Bartlett đạt giá trị 167,873 với mức ý nghĩa 0,000; do vậy các biến quan sát có tương quan với nhau xét trên phạm vi tổng thể; Phương sai trích được đạt 50,727% > 50%, tại hệ số eigenvalue là 2,029. Do vậy các thang đo rút ra là chấp nhận được. (Xem thêm Phụ lục 5).
Bảng 4.6 Kết quả phân tích nhân tố của thang đo chất lượng đào tạo
Component Matrixa Component 1 CL2 .747 CL3 .733 CL1 .698 CL5 .669 Extraction Method: Principal Component Analysis. a. 1 components extracted. Nguồn: Xử lý số liệu bằng SPSS
Bảng 4.7 Kết quả phân tích nhân tố của thang đo chất lượng đào tạo
Total Variance Explained
Component Initial Eigenvalues Extraction Sums of Squared Loadings Total % of Variance Cumulative % Total % of Variance Cumulative %
1 2.029 50.727 50.727 2.029 50.727 50.727
2 .716 17.911 68.638
3 .679 16.973 85.611
4 .576 14.389 100.000
Extraction Method: Principal Component Analysis.
4.1.3. Đo lƣờng chất lƣợng đào tạo nguồn nhân lực Du lịch
Sau khi kiểm tra độ tin cậy của các thang đo, một số biến quan sát bị loại bỏ khỏi mô hình nghiên cứu, các biến còn lại có độ tin cậy phù hợp được đưa vào tổng hợp, thống kê giá trị trung bình để đo lường chất lượng đào tạo với nhiều khía cạnh
khác nhau. Kết quả đo lường chất lượng đào tạo nguồn nhân lực du lịch tại tỉnh Bà Rịa – Vũng Tàu như sau:
4.1.3.1. Chất lƣợng Chƣơng trình đào tạo
Kết quả khảo sát chất lượng chương trình đào tạo như bảng 4.8:
Bảng 4.8 Thống kê các biến của yếu tố chương trình đào tạo
Qua giá trị trung bình của các yếu tố chương trình đào tạo nhận thấy có hai yếu tố người học không đánh giá cao đó là “Các môn học bổ sung kiến thức cho
nhau” (CT3) và “Sau khi học học viên có thể làm việc thành thạo”. Các cơ sở đào
tạo cần sắp xếp bố trí các môn học một cách hợp lý, bổ sung kiến thức cho nhau và phù hợp bám sát với yêu cầu thực tế của các doanh nghiệp để học sinh ra trường có thể làm việc thành thạo.
4.1.3.2. Chất lƣợng Đội ngũ giáo viên
Kết quả khảo sát chất lượng đội ngũ giảng viên như sau:
Bảng 4.9 Thống kê các biến của yếu tố đội ngũ giáo viên
Kết quả cho thấy hầu hết người học đồng ý với năng lực của đội ngũ giáo viên. Tuy nhiên có hai yếu tố không được đánh giá cao đó là yếu tố “Có nhiều kinh
nghiệm thực tế” (GV3) và yếu tố “Có thái độ quan tâm đến học viên, sẵn sàng giúp đỡ giải đáp các thắc mắc của học viên trong học tập” (GV9). Như vậy nhiều giáo
viên còn thiếu kinh nghiệm thực tế và chưa thường xuyên bồi dưỡng cho người học năng lực tự học cũng như phát huy tính tích cực của người học.
4.1.3.3. Chất lƣợng Cơ sở vật chất
Kết quả khảo sát chất lượng cơ sở vật chất, trang thiết bị phục vụ dạy và học:
Bảng 4.10 Thống kê các biến của yếu tố cơ sở vật chất
Kết quả cho thấy chất lượng cơ sở vật chất, trang thiết bị phục vụ dạy học khá thấp. Vì vậy các cơ sở đào tạo cần chú ý cải thiện cơ sở vật chất của đơn vị, nhất là trang thiết bị phục vụ học thực hành, nâng cấp thư viện, thường xuyên cập nhật tài liệu mới.
4.1.3.4. Chất lƣợng Học viên
Kết quả khảo sát về năng lực người học như sau:
Như vậy hầu hết người học tự đánh giá cao năng lực của bản thân, tuy nhiên các trường cũng cần chú ý thay đổi nhận thức của người học về chuyên ngành đang theo học, nâng cao ý thức trách nhiệm, tinh thần tự học, tự nghiên cứu khoa học.
4.1.3.5. Chất lƣợng Công tác tổ chức, quản lý đào tạo
Kết quả khảo sát chất lượng công tác tổ chức, quản lý đào tạo:
Bảng 4.12 Thống kê các biến của yếu tố quản lý đào tạo
Có hai yếu tố bị người học đánh giá thấp đó là yếu tố “Công tác tổ chức quản
lý đào tạo có tính khoa học cao” và yếu tố “Mức độ cảnh báo về tình hình học tập của sinh viên được thực hiện thường xuyên.”. Điều này cho thấy công tác tổ chức
quản lý đào tạo của các trường còn chưa có tính khoa học cao, sự cảnh bào về tình hình học tập của học viên còn bị xem nhẹ.
4.1.4. Điều chỉnh mô hình nghiên cứu.
Từ kết quả phân tích Cronbach’s Alpha và EFA, 7 nhân tố trong mô hình các nhân tố ảnh hưởng đến chất lượng đào tạo nay rút xuống còn 5 nhân tố và số biến đạt yêu cầu bị giảm xuống còn 22 biến. Cụ thể như sau:
Bảng 4.13 Các nhân tố ảnh hưởng đến chất lượng đào tạo
Nhân tố 1: Chƣơng trình đào tạo (CT)
1 CT1 Nội dung, mục tiêu của chương trình được xác định rõ ràng 2 CT2 Các môn học được sắp xếp trình tự và phân bổ hợp lý. 3 CT3 Các môn học bổ sung kiến thức cho nhau.
4 CT4 Thời lượng các môn học được đảm bảo.
5 CT5 Sau khi học, học viên có thể làm việc thành thạo.
Nhân tố 2: Đội ngũ giảng viên (GV)
7 GV2 Thường xuyên cập nhận các thông tin mới về môn giảng dạy 8 GV4 Có sự chuẩn bị bài giảng tốt
9 GV5 Có nghiệp vụ sư phạm, phương pháp truyền đạt rõ ràng, giúp học viên tiếp thu bài nhanh chóng
10 GV6 Kỹ năng tổ chức, quản lý lớp học hợp lý 11 GV7 Sử dụng hiệu quả phương tiện dạy học 12 GV8 Đáp ứng được mục tiêu môn học
13 GV9 Có thái độ quan tâm đến học viên, sẵn sàng giúp đỡ giải đáp các thắc mắc của học viên trong học tập
Nhân tố 3: Cơ sở vật chất (VC)
14 VC3 Thư viện có đầy đủ tài liệu và thường xuyên cập nhật tài liệu mới 15 VC4 Học viên dễ dàng tiếp cận tài liệu học tập trong thư viện
16 VC5 Phòng học thực hành, phòng thí nghiệm đầy đủ dụng cụ thiết bị hiện đại
Nhân tố 4: Ngƣời học (HV)
17 HV1 Có ý thức học tập tốt
18 HV3 Kiến thức trước khi vào học đảm bảo đáp ứng được các yêu cầu trong đào tạo.
19 HV4 Có ý thức chấp hành nội quy, quy định của nhà trường
Nhân tố 5: Công tác quản lý đào tạo (QL)
20 QL2 Công tác tổ chức quản lý đào tạo có tính khoa học cao.
21 QL4 Các vấn đề của sinh viên được nhà trường giải quyết thỏa đáng và có hiệu quả cao.
22 QL5 Mức độ cảnh báo về tình hình học tập của sinh viên được thực hiện thường xuyên
Như vậy, mô hình nghiên cứu điều chỉnh từ kết quả Cronbach’s Alpha và phân tích nhân tố khám phá EFA được đưa ra trong hình 4.1. bao gồm 5 biến độc lập:
(1) Chƣơng trình đào tạo (CT); (2) Đội ngũ giảng viên (GV); (3) Cơ sở vật chất (VC);
(4) Công tác quản lý đào tạo (DV) (5) Ngƣời học (HV)
4.2. Kiểm định các giả thuyết và mô hình nghiên cứu.
Với mô hình hiệu chỉnh như trên, cần thực hiện kiểm định các giả thuyết sau:
Bảng 4.14 Các giả thuyết nghiên cứu.
H1 Chương trình đào tạo sẽ có ảnh hưởng tích cực đến chất lượng đào tạo. H2 Đội ngũ giáo viên sẽ có ảnh hưởng tích cực đến chất lượng đào tạo.
H3 Cơ sở vật chất đào tạo sẽ có ảnh hưởng tích cực đến chất lượng đào tạo
H4 Năng lực người học sẽ có ảnh hưởng tích cực đến chất lượng đào tạo.
H5 Công tác quản lý đào tạo có ảnh hưởng tích cực đến chấ lượng đào tạo
Chất lƣợng đào tạo nguồn nhân
lực du lịch
Đội ngũ giáo viên
Hình 4.1 Mô hình nghiên cứu điều chỉnh từ kết quả Cronbach’s Alpha và EFA Quản lý đào tạo Người học Chương trình đào tạo Cơ sở vật chất H5 (+) H4 (+) H3 (+) H2 (+) H1 (+)
4.2.1. Phân tích tƣơng quan
Trước khi kiểm định kết quả nghiên cứu từ phép phân tích hồi qui đa biến, mối quan hệ lẫn nhau giữa các biến trong mô hình cũng cần được xem xét.
Phân tích tương quan giữa biến phụ thuộc (Chất lượng đào tạo) với các biến độc lập: Chương trình đào tạo, Đội ngũ giáo viên, Cơ sở vật chất, Công tác quản lý
đào tạo, Người học và tương quan giữa các biến độc lập được trình bày ở bảng 4.10.
Phân tích tương quan Pearson được sử dụng trong phần này (để xem xét sự phù hợp khi đưa các thành phần vào mô hình hồi quy). Hệ số tương quan Pearson (r) dùng để lượng hóa mức độ chặt chẽ của mối liên hệ tuyến tính giữa hai biến định lượng. Trị tuyệt đối của r cho biết mức độ chặt chẽ của mối liên hệ tuyến tính. Giá trị r tiến gần đến 1 khi hai biến có mối tương quan chặt chẽ, hoặc tiến gần đến 0 chỉ ra rằng hai biến có môi liên hệ yếu, hoặc không có mối liên hệ (r = 0).
Bảng 4.15: Kết quả phân tích tương quan
GV CT HV QL VC CL GV Pearson Correlation 1 .518** .446** .505** .417** .603** Sig. (1-tailed) .000 .000 .000 .000 .000 N 300 300 300 300 300 300 CT Pearson Correlation .518** 1 .376** .429** .324** .570** Sig. (1-tailed) .000 .000 .000 .000 .000 N 300 300 300 300 300 300 HV Pearson Correlation .446** .376** 1 .407** .322** .484** Sig. (1-tailed) .000 .000 .000 .000 .000 N 300 300 300 300 300 300 QL Pearson Correlation .505** .429** .407** 1 .386** .503** Sig. (1-tailed) .000 .000 .000 .000 .000 N 300 300 300 300 300 300 VC Pearson Correlation .417** .324** .322** .386** 1 .465** Sig. (1-tailed) .000 .000 .000 .000 .000 N 300 300 300 300 300 300 CL Pearson Correlation .603** .570** .484** .503** .465** 1 Sig. (1-tailed) .000 .000 .000 .000 .000 N 300 300 300 300 300 300 Nguồn: xử lý số liệu bằng phần mềm SPSS
Kết quả phân tích tương quan cho thấy mối tương quan giữa năm nhân tố ảnh hưởng đến chất lượng đào tạo với nhau và tương quan giữa chất lượng đào tạo với các nhân tố đó. Ở đây, có thể thấy các giá trị sig. đều nhỏ (<0.01) do đó chúng đều có ý nghĩa về mặt thống kê. Kế đến, phần hồi quy được thực hiện để tìm hiểu sâu hơn về mối quan hệ giữa các biến và kiểm định giả thuyết đã nêu.
4.2.2. Phân tích hồi quy và kiểm định giả thuyết 4.2.2.1. Phân tích hồi quy 4.2.2.1. Phân tích hồi quy
Sau giai đoạn phân tích nhân tố, phân tích tương quan, có năm biến độc lập và một biến phụ thuộc được đưa vào kiểm định mô hình.. Kết quả hồi quy sẽ được sử dụng để kiểm định các giả thuyết từ H1 đến H5 đã nêu trên. Phân tích hồi quy sẽ xác định mối quan hệ nhân quả giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập, đồng thời xem xét tính đa cộng tuyến giữa các biến độc lập. Ở đây, phân tích hồi quy được thực hiện với năm biến độc lập bao gồm: Chương trình đào tạo (CT), Đội ngũ giáo viên (GV), Cơ sở vật chất (VC), Công tác quản lý đào tạo (QL), Người học (HV), và một biến phụ thuộc Chất lượng đào tạo (CL). Phân tích hồi quy được thực hiện bằng phương pháp Enter, các biến được đưa vào cùng lúc để chọn lọc dựa trên tiêu chí loại các biến có Sig. > 0.05. Kết quả phân tích hồi qui được trình bày ở bảng 4.11. (Xem chi tiết ở phụ lục 6)
Bảng 4.16: Tổng kết các thông số của mô hình
Bảng 4.17 Kiểm định độ phù hợp của mô hình nghiên cứu
Nguồn: Xử lý số liệu bằng phần mềm SPSS
Bảng 4.18 Kết quả phân tích các hệ số hồi quy
Nguồn: Xử lý số liệu bằng phần mềm SPSS
Kết quả cho thấy mô hình có R2 = 0.528 và R2 hiệu chỉnh = 0.520. Điều này nói lên độ thích hợp của mô hình là 52.0% hay nói cách khác đi là 52.0% sự biến thiên của biến Chất lượng đào tạo (CT) được giải thích chung bởi các biến độc lập.
Khi kiểm định độ phù hợp của mô hình cho thấy mức ý nghĩa nhỏ hơn 0.05 (giá trị Sig.= 0.000 < 0.05) chứng tỏ rằng có mối quan hệ giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc. Vậy mô hình hồi qui được xây dựng là phù hợp với bộ dữ liệu thu thập được (xem bảng 4.13)
4.2.2.2. Kiểm định các giả thuyết hồi quy
Kiểm định về tính độc lập của sai số: Đại lượng thống kê Durbin-Watson (d) có thể dùng để kiểm định tương quan của các sai số kề nhau (tương quan chuỗi bậc nhất). Đại lượng d có giá trị biến thiên từ 0 đến 4. Nếu các giá trị phần dư không có tương quan chuỗi bậc nhất với nhau, giá trị d sẽ gần bằng 2 (trích bởi Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008)). Kết quả cho thấy đại lượng d = 2.0666 (xem bảng 4.11) gần với giá trị 2, như vậy có thể kết luận các phần dư không có tương quan chuỗi bậc nhất với nhau.
Phân tích chỉ số VIF (variance inflation factor) được sử dụng để kiểm ra hiện tượng đa cộng tuyến. Thông thường chỉ số này vượt quá 10 biểu thị cho vấn đề tiềm tàng do đa cộng tuyến gây ra. Kết quả phân tích các hệ số hồi qui (xem bảng 4.13) cho thấy tất cả các giá trị VIF của các biến đều nhỏ hơn 10, điều này cho thấy rằng hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập là chấp nhận được.