2.2. Mối liên hệ giữa chất lượng dịch vụ và sự hài lòng của học viên
2.2.4. Phân tích tác động của chất lượng dịch vụ đến sự hài lòng của học viên tại
2.2.4.1. Xây dựng mô hình hồi quy
Sau khi phân tích khám phá nhân tố EFA và gộp biến, tiến hành phân tích mô hình hồi quy đa biến để xác định, đánh giá mức mộ ảnh hưởng của 4 nhóm yếu tố thu được từphân tích nhân tốkhám phá EFA.
HL = α + β1X1 + β2X2 + β3X3 + β4X4 + β5X5 Trong đó:
αlà Hằng số
Trường Đại học Kinh tế Huế
SVTH: Lê ThịHuyền 43 HL : Sựhài lòng của khách hàng đối với dịch vụ đào tạo của Học viện Đào tạo Quốc tếANI.
X1: Nhân tố chương trìnhđào tạo X2: Nhân tố đội ngũ giảng viên X3: Nhân tố năng lực phục vụ X4: Nhân tố cơ sởvật chất
Βi:Tương ứng là giá trị ảnh hưởng của Xi đối với HL
Sau khi kiểm định PEARSON là các nhân tố và sự hài lòng có mối liên hệ tuyến tính thì có thểmô hình hóa mối quan hệnhân quảcủa các nhân tố này đối với sự hài lòng này bằng hồi quy tuyến tính đa biến. (Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005).
2.2.4.2. Phân tích tương quan Pearson
Mục đích của chạy tương quan Pearson nhằm kiểm tra mối tương quan tuyến tính chặt chẽgiữa biến phụthuộc với các biến độc lập và sớm nhận diện vấn đề đa cộng tuyến khi các biến độc lập có tương quan mạnh với nhau.
Trong các biến được đưa vào kiểm tra mối tương quan, biến “sự hài lòng” là biến phụthuộc, còn lại là biến độc lập. Nếu các biến độc lập có mối tương quan với biến phụthuộc thì việc phân tích hồi quy mới có ý nghĩa thống kê.
Bảng 1.10. Hệsố tương quan giữa các nhân tốvà sựhài lòng
SHL
HL CTDT CLGV CSVC HP NLPV
Tương quanPearson 1 .419** .350** .413** .299** .394**
Gía trị Sig. .000 .000 .000 .000 .000
N 140 140 140 140 140 140
(Nguồn: Kết quảkhảo sát 2020)
Theo kết quảphân tích ta thấy biến phụthuộc và các biến độc lập có sự tương quan với nhau. Tất cảcác biến đều có giá trị Sig. <0.05 và hệsố tương quan cụthể như sau: CTDT (0,419), CLGV (0,350), CSVC (0.413), HP (0.299), NLPV (0.394).
Trường Đại học Kinh tế Huế
Từ đây, ta có thể kết luận 5 biến độc lập này có thể đưa vào để giải thích cho biến phụthuộc sựhài lòng.
2.2.4.3. Kiểm định độphù hợp của mô hình
Tiến hành phân tích hồi quy một biến phụthuộc và 5 biến độc lập theo phương pháp hồi quy từng bước (Stepwise).
Hệsố xác định R và R hiệu chỉnh dùng để đo sựphù hợp của mô hình hồi quy, còn gọi là hệ số xác định. Khi đánh giá độphù hợp của mô hình dùng R hiệu chỉnh sẽ an toàn hơn vì R sẽ tăng khi đưa thêm biến độc lập vào mô hình.Độphù hợp của mô hình càng cao khi R hiệu chỉnh càng lớn. Kết quả sau khi phân tích thu được:
Bảng 1.11. Các chỉsố đánh giá sựphù hợp của mô hình
Model R R Square Adjusted R
Square
Std. Error of the Etimate
Durbin-Watson
1 .683 .467 .450 2.22452 1.464
(Nguồn: Kết quảkhảo sát 2020)
Nhìn vào bảng trên, dùng để đánh giá độphù hợp của mô hình hồi quy đa biến, hệ sốR bình phương hiệu chỉnh Adjusted R Square là 0.450. Nghĩa là 45,0% biến thiên của biến phụthuộc hài lòngđược giải thích bởi 5 nhân tố độc lập. Điều này cho thấy mô hình hồi quy tuyến tính này phù hợp với tập dữliệu của mẫuởmức 45,0%.
Bảng 1.12. Kiểm định ANOVA
Model Sum of Squares df Mean
Square
F Sig.
Regression 693.062 5 138.612 28.011 .000
Residual 781.757 160 4.948
Total 1484.819 165
(Nguồn: Kết quảkhảo sát 2020)
Nhìn vào bảng trên, kiểm định giả thuyết về độ phù hợp với tổng thể của mô hình, giá trị F=28,011 với sig.=0.000 <5%. Chứng tỏ R bình phương của tổng thể khác 0. Đồng nghĩa với việc mô hình hồi quy tuyến tính xây dựng được là phù hợp
Trường Đại học Kinh tế Huế
SVTH: Lê ThịHuyền 45 với tổng thể (chi tiết hơn là R bình phương tổng thể ta không thể tính cụ thể được, nhưng ta biết chắc chắn sẽkhác 0, mà khác 0 thì chứng tỏlà các biếnđộc lập có tác độngđến biến phụthuộc).
2.2.4.4. Phương trình hồi quy đa biến
Bảng 1.13. Các hệsố phương trình hồi quy
Model
Unstandardized Coefficients
Standard ize Coefficie
nts
t Sig.
Conllinearity Statistics
B Std. Error Beta Tolerance VIF
Constan t
1.533 .840 1.826 .070
CTDT .144 .041 .204 2.765 .006 .610 1.639
CLGV .181 .053 .238 3.414 .001 .686 1.459
CSVC .117 .051 .177 2.307 .022 .567 1.763
HP .072 .072 .015 .201 .841 .613 1.632
NLPV .196 .061 .242 3.208 .002 .586 1.706
(Nguồn: Kết quảkhảo sát 2020)
Kết quảphân tích trên cho thấy hệsố phóng đạiphương sai (VIF) đều nhỏ hơn 2 nên mô hình không có hiện tượng đa cộng tuyến. Giá trịsig. của nhân tốHP = 0,841 >
0,05 do đó bịloại ra khỏi mô hình, các giá trị Sig. của những nhân tốcòn lại đều nhỏ hơn 0.05 nên các biến có ý nghĩa thống kê. Nói cách khác, theo kết quảphân tích hồi quy đa biến thì ngoài nhân tốSụphù hợp của mức học phí không tác động đến sựhài lòng thì tất cảcác biến còn lại đều tác động đến Sựhài lòng của học viên.
Phương trình hồi quy theo hệsốBeta chuẩn hóa có dạng:
HL = 0,204CTDT + 0.238CLGV+ 0.177CSVC + 0.242NLPV
Với mô hình trên, nhân tố được học viên cho là có tác động lớn nhất đến sự hài lòng của họ đối với chất lượng dịch vụ của Học viện là Năng lực phục vụ của nhân viên với hệsố Beta điều chỉnh 0,242. Hệsốnày có ý nghĩa là nếu đánh giá của học viên về yếu tố năng lực phục vụ thay đổi một đơn vị thì sự hài lòng của họ sẽ
Trường Đại học Kinh tế Huế
thay đổi cùng chiều 0,242 đơn vị. Có thể thấy, học viên rất chú ý đến sự quan tâm của các nhân viên tư vẫn cũng như trợgiảng tại Học viện.
Nhân tố được đánh giá cao thứ hai trong mô hình là chất lượng giáo viên với hệsố Beta = 0,238. Có thểthấy học viên đánh giá vai trò của các giáo viên rất cao, điều này hoàn toàn phù hợp với thực tế ngành đào tạo ngoại ngữ này, bởi lẽ giáo viên chính là yếu tốkết nối học viên với Học viện.
Nhân tố được đánh giá có sự tác động thấp nhất là chất lượng cơ sở vật chất của học viện với hệsốBeta chỉ 0,177. Có ý nghĩa là nếu đánh giá của học viên thay đổi 1 đơn vị thì sự hài lòng của học viên đối với chất lượng dịch vụ của học viện thay đổi 0,177 đơn vị. Điều này giải thích tương tự với hệsốBeta = 0,204 của chất lượng chương trìnhđào tạo, 2 yếu tố này có tác động nhưng không quá lớn so với 2 tiếu chí kểtrên.
Trường Đại học Kinh tế Huế
SVTH: Lê ThịHuyền 47 2.2.5. Kiểm định sự đánh giá của học viên đến từng yếu tốcủa chất lượng