CHƯƠNG II: PHÂN TÍCH SỰ HÀI LÒNG CỦA HỌC VIÊN
2.3 Kết quả khảo sát sự hài lòng của Học viên về chất lượng dịch vụ tại Trung tâm đào
2.3.9 Phân tích hồi quy
Phương sai trích: 60,024%
(Nguồn: Kết quảxửlý sốliệu điều tra spss) Nghiên cứu thu được kết quả Eigenvalue = 3,001 > 1 và tổng phương sai trích = 60,024% cho thấy các điều kiện của phân tích nhân tốlà phù hợp.
Quá trình phân tích nhân tốkhám phố EFA xác định được 4 nhân tố ảnh hưởng đến sựhài lòng của học viên đối với chất lượng dịch vụtại Trung tâm đào tạo và tư vấn Hồng Đức, đó “ Chương trình đào tạo”, “ Cơ sở vật chất”, “Sự đáp ứng”, “ Chính sách học phí”. Như vậy, sau khi nghiên cứu phân tích nhân tốkhám phá EFA cho thấy không có gì thay đổi so với ban đầu và không có biến quan sát nào bị loại khỏi mô hình trong quá trình kiểm định độtin cậy và phân tích nhân tốkhám phá.
Sau khi tiến hành phân tích nhân tố khám phá EFA đểkhám phá các nhân tốmới có ảnh hưởng đến biến phụthuộc “ Sự Hài Lòng”, nghiên cứu tiến hành hồi quy tuyến tính để xác định được mức độ ảnh hưởng của các nhân tốmới đến sựhài lòng vềchất lượng đào tạo của Học viên.
Mô hình hồi quy được xây dựng gồm các biến phụthuộc là “ Sự Hài Lòng”- SHL và các biến độc lập được rút ra từphân tích nhân tố khám phá nhưng khi phân tích tương quan Pearson đã loại bỏmột biến có giá trị Sig> 0,05 là” Cơ sởvật chất” cònlại 3 biến: “ Chương trìnhđào tạo” CTĐT,” Chính sách học phí” –CSHP, “Sự đáp ứng”-, SĐU, với các hệsốβtương ứng lần lượt làβ1, β2,β3
Mô hình hồi quy được xây dựng như sau:
SHL=α +β1 CTĐT+ β2 CSHP +β3 SĐU+ei
Dựa vào hệsố Beta chưa chuẩn hóa với mức ý nghĩa Sig. tương ứng để xác định các biến độc lập nào có ảnh hưởng đến biến phụ thuộc trong mô hình và ảnh hưởng mức độra sao. Từ đó, làm căn cứ để kết luận chính xác hơn và đưa ra giải pháp mang tính thuyết phục cao.
2.3.9.3 Phân tích hồi quy
Phân tích hồi quy tuyến tính sẽ giúp ta biết được chiều hướng và cường độ ảnh hưởng của các biến độc lập phụthuộc. Trong giai đoạn phân tích hồi quy, nghiên cứu lựa chọn dựa trên những tiêu chí chọn những nhân tốcó mức ý nghĩa Sig. < 0,05 nên trong nghiên cứu này tác giả đã loại nhân tố “ CSVC” có giá trị Sig.=0,460 khỏi mô hình và không tiếp tục nghiên cứu nhân tố đó.
Kết quảphân tích hồi quy được thểhiện qua bảng sau:
Bảng 2.21 Hệsốphân tích hồi quy Hệsố chưa chuẩn hóa Hệ số
chuẩn hóa
T Sig. VIF
β Độ lệch
chuẩn
Beta
Hằng số 1,412 0,254 5,555 0,000
CTĐT 0,229
Trường ĐH KInh tế Huế
0,051 0,300 4,463 0,000 1,372SĐU 0,120 0,051 0,147 2,334 0,021 1,204 ( Nguồn: Kết quảxửlý dữliệu điều tra spss)
Hệsố phóng đại phương sai của biến (VIF) đều nhỏ hơn 2, do vậy không có hiện tượng đa cộng tuyến đa cộng tuyến xảy ra trong mô hình.
Giá trị Sig. tại các phép kiểm định của các biến độc lập được vào mô hình nhỏ hơn 0,05 chứng tỏcác biến độc lập có ý nghĩa thống kê trong mô hình.
Như vậy phương trình hồi quy được xác định như sau:
SHL= 1,412+0,229 CTĐT+ 0,368 CSHP + 0,120 SĐU + ei
Nhìn vào mô hình hồi quy, ta có thể xác định rằng có 3 nhân tố là “ Chương trình đào tạo”, “ Chính sách học phí”, “ Sự đáp ứng” ảnh hưởng đến “ Sự hài lòng” của học viên đối với chất lượng dịch vụ đào tạo tại Trung tâm đào tạo và tư vấn Hồng Đức.
Đềtài tiến hành giải thích ý nghĩa các hệsố Beta như sau:
-Hệsốβ1=0,229 có ý nghĩa là khi đến “ Chương trìnhđào tạo” thay đổi một đơn vịtrong khi các biến kháckhông đổi thì “ Sự hài lòng” biến động cùng chiều với 0,229 đơn vị.
-Hệsốβ2 = 0,368 có ý nghĩa là khi biến “ chính sách học phí” thay đổi một đơn vịtrong khi các biến khác không đổi thì “ Sự hài lòng” biến động cũng chiều với 0,368 đơn vị.
-Hệsốβ3= 0, 120 có ý nghĩa là khi biến “ Sự đáp ứng” thay đổi một đơn vị trong khi các biến khác không đổi thì “ Sự hài lòng” biến động cùng chiều với 0,120 đơn vị.
“Sự hài lòng” của học viên đối với chất lượng dịch vụ đào tạo tại Trung tâm sẽ được gia tăng khi những nhân tố ảnh hưởng này tăng. Điều này cho thấy trung tâm cần phải kiểm soát các nhân tốnày một cách một cách tốt hơn.
2.3.9.4 Đánh giá độphù hợp của mô hình
Bảng 2.22 Đánh giá độphù hợp của mô hình
Mô hình R R²
R² hiệu chỉnh
Ước lượng độlệch chuẩn
Durbin -Watson
Trường ĐH KInh tế Huế
1 0.721a 0.520 0.510 0.36430 1.916 (Nguồn: Kết quảxửlý dữliệu điều tra spss) Dựa vào bảng kết quảphân tích, mô hình các biến độc lập có giá trịR² hiệu chỉnh là 0,520 tức là độ phù hợp cuảmô hình là 52%. Đông thời ta thấy giá trị R² hiệu chỉnh là 0,520 khá cao (> 50%), nghĩa là mối quan hệgiữa các biến độc lập và phụthuộc được coi là chặt chẽ.
Đại lượng Durbin– Watson được dùng để kiểm định tương quan của các sai sốkề nhau. Kết quảphân tích hồi quy cho thấy, giá trị Durbin –Watson là 1,916 thuộc trong khoảng chấp nhận ( 1,6 đến 2,6). Vậy mô hình không xảy ra hiện tượng tự tương quan.
2.3.9.5 Kiểm định sựphù hợp của mô hình
Bảng 2.23 Kiểm định ANOVA ANOVAa Mô hình Tổng bình
phương
df Trung bình
phương
F Sig.
Hồi quy 21.016 3 7.005 52.786 .000b
Số dư 19.376 146 .133
Tổng 40.392 149
( Nguồn: Kết quảxửlý dữliệu điều tra spss) Từkết quảhồi quy thì ta thấy kiểm định F cho giá trị Sig. <0,05 đủ điều kiện chấp nhận. Chứng tỏ mô hình phù hợp với thực tế, các biến độc lập có tương quan tuyến tính với biến phụthuộc.
Trường ĐH KInh tế Huế
Biểu đồ2.1 Hồi quy thặng dư chuẩn hóa
( Nguồn: Kết quảxửlý dữliệu điều tra spss) Sửdụng công cụbiểu đồ Histogram ta quan sát được phân phối của phân dư. Biểu đồ của tần số phần dư chuẩn hóa cho thấy một đường cong phân phối chuẩn được đặt chồng lên biểu đồtần số. Phân phối dư có mean=-6,11E -15 và độlẹch chuẩn Std.Dev.=
0,990 tức gần bằng 1 ta có thểkhẳng định phần dư có phân phối chuẩn
Trường ĐH KInh tế Huế
Biểu đồ 2.2 ĐồthịP-P bình thường của hồi quy chuẩn hóa
(Nguồn: Kết quảxửlý dữliệu điều tra spss) Xem biểu đồ Normal P-P Plot trên, các trị số quan sát và các trị số mong đợi đều nằm gần trên đường chéo chứng tỏ phân dư chuẩn hóa có phân phối chuẩn.