Phân tích hồi quy

Phân tích hồi quy là một phân tích thống kê dùng đểxác nhận xem các biến độc lập có quy định biến phụ thuộc như thếnào. Mô hình phân tích hồi quy sẽ mô tảhình thức của mối liên hệ và qua đó giúp dự đoán được giá trị của biến phụthuộc khi biết được giá trịcủa biến độc lập.

Mô hình hồi quy

Với giảthiết ban đầu cho mô hình lý thuyết, ta có phương trình hồi quy tuyến tính như sau:

HL = β₀+ β₁*DC + β₂*TC+ β₃*CT+ β₄*DA+ β₅*PT Trong đó:

Các biến độc lập (Xi): DC (Đồng cảm), TC (Sựtin cậy), CT (Chương trình học), DA (Khả năng đáp ứng), PT (Phương tiện hữu hình)

Biến phụthuộc (Y): HL (Sựhài lòng của học viên) Β_klà hệsốhồi quy riêng của các biến độc lập Độphù hợp của mô hình hồi quy

Dùng phương pháp xây dựng mô hình Enter là một phương pháp phổbiến đểxây dựng mô hình hồi quy, ta thu được kết quả như sau:

Bảng 2.25. Tóm tắt mô hình hồi quy

Mô hình

Hệ số R

Hệsố R²

HệsốR² hiệu chỉnh

Sai số chuẩn của ước lượng

Durbin– Watson

1 0,850^a 0,723 0,714 0,33057 1,885

a Các yếu tốdự đoán : (Hằng số), DC, TC, CT, DA, PT b. Biến phụthuộc: HL

(Nguồn: Kết quảphân tích SPSS)

Trường Đại học Kinh tế Huế

Hệ số R² hiệu chỉnh của mô hình bằng 0,714 = 71,40%. Chứng tỏ, 5 biến độc trong mô hình giải thích được 71,40% biến thiên của biến phụ thuộc. Mặt khác, hệ số Durbin–Watson là 1,885 nằm giữa khoảng từ 1 đến 3 nên kết luận không xảy ra hiện tượng tự tương quan giữa biến độc lập và biến phụthuộc.

Bảng 2.26. Phân tích phương sai ANOVA

Mô hình Tổng bình

phương Df Trung bình

bình phương F Sig.

1

Hồi quy 46,676 5 9,335 85,428 0,000^b

Phần dư 17,921 164 0,109

Tổng 64,597 169

a. Các yếu tốdự đoán: (Hằng số), CT, PT, DA, DC, TC a. Biến phụthuộc: HL

(Nguồn: Kết quảphân tích SPSS) Phân tích phương sai ANOVA cho thấy giá trị F có mức ý nghĩa Sig. = 0,000 (<0,05), có nghĩa là mô hình hồi quy phù hợp với dữliệu đã thu thập được và các biến đưa vào mô hình có ý nghĩa thống kê với mức ý nghĩa 5%.

Kết quảhồi quy

Trường Đại học Kinh tế Huế

Bảng 2.27. Kết quảhồi quy đa biến

(Nguồn: Kết quảphân tích SPSS) Kết quảphân tích các hệsốhồi quy trong mô hình cho thấy, các yếu tố “Đồng cảm”, “Tin cậy”, “Chương trình học”, “Khả năng đáp ứng”, “Phương tiện hữu hình”

đều có mức ý nghĩa Sig. < 0,05, hệsố phóng đại VIF <10 nên có thể khẳng định rằng không có hiện tượng đa cộng tuyến xảy ra trong mô hình nghiên cứu. Các yếu tố này đều có ý nghĩa trong mô hình và tácđộng cùng chiều đến sựhài lòng của học viên, do các hệsốhồi quy mang dấu dương. Biếnchương trình học có hệ số lớn nhất chứng tỏ nó có tác động mạnh nhất đến sựhài lòng của học viên tham gia khóa học tại công ty.

Với tập dữliệu thu được trong phạm vi nghiên cứu của đề tài và dựa vào bảng kết quảhồi quy tuyến tính bội, với hệsố β chưa chuẩn hóa, ta cóphương trình hồi quy tuyến tính bội thểhiện các nhân tố ảnh hưởng đến sựhài lòng của học viên như sau:

HL = -0,255 + 0,252*DC + 0,205*TC + 0,356*CT + 0,098*DA + 0,105*PT Mô hình

Hệsốhồi quy chưa chuẩn hóa

Hệsốhồi quy chuẩn

hóa t

Giá trị Sig.

Đa cộng tuyến

β Sai số

chuẩn Beta T VIF

1

(Hằng

số) -0,255 0,174 -1,466 0,144

DC 0,252 0,039 0,308 6,487 0,000 0,748 1,336

TC 0,205 0,040 0,256 5,107 0,000 0,674 1,484

CT 0,356 0,037 0,428 9,502 0,000 0,833 1,200

DA 0,098 0,042 0,113 2,320 0,022 0,711 1,406

PT 0,105 0,039 0,124 2,700 0,008 0,801 1,249

a. Biến phụthuộc: HL

Trường Đại học Kinh tế Huế

Hay được viết lại:

Sự hài lòng của học viên = -0,255 + 0,252*Đồng cảm + 0,205*Tin cậy + 0,356*Chương trình học + 0,098*Khả năng đáp ứng + 0,105*Phương tiện hữu hình Giải thích mô hình

- Trong điều kiện các yếu tốkhác không đổi, khi yếu tố “Đồng cảm” tăng 1 đơn vị thì sựhài lòng của học viên tăng lên 0.252 đơn vị.

- Trong điều kiện các yếu tố khác không đổi, khi yếu tố “Tin cậy” tăng 1 đơn vị thì sựhài lòng của học viên tăng lên 0.205 đơn vị.

- Trong điều kiện các yếu tố khác không đổi, khi yếu tố “Chương trình học” tăng 1 đơn vịthì sựhài lòng của học viên tăng lên 0,356 đơn vị.

- Trong điều kiện các yếu tố khác không đổi, khi yếu tố “Khả năng đáp ứng” tăng 1 đơn vịthì sựhài lòng của học viên tăng lên 0,098 đơn vị.

- Trong điều kiện các yếu tố khác không đổi, khi yếu tố “Phương tiện hữu hình”

tăng 1 đơn vịthì sựhài lòng của học viên tăng lên 0,105 đơn vị.

Kết quảkiểm định giảthuyết

Như vậy, kết quả mô hình hồi quy cho thấy 5 nhân tố: Đồng cảm, tin cậy, chương trình học, khả năng đáp ứng và phương tiện hữu hình ảnh hưởng cùng chiều với sựhài lòng của học viên.

Trong đó, nhân tố ảnh hưởng mạnh nhất đến sựhài lòng của học viên dựa trên hệ số Beta chưa chuẩn hóa là Chương trình học (CT) với hệ số hồi quy Beta chưa chuẩn hóa là 0,356, thứ hai là đồng cảm (DC) với hệsốhồi quy Beta chưa chuẩn hóa là 0,252, thứba là Tin cậy (TC) với hệsốhồi quy Beta chưa chuẩn hóa là 0,205, thứ tư là phương tiện hữu hình (PT) với hệ số hồi quy Beta chưa chuẩn hóa là 0,105 và cuối cùng là khả năng đáp ứng (DA) với hệsốhồi quy Beta chưa chuẩn hóa là 0,098.

Trường Đại học Kinh tế Huế

Bảng 2.28. Kết quảkiểm định các giảthuyết

Tên giảthuyết Kết quả

H1: Sự đồng cảm cóảnh hưởng thuận chiều với sựhài lòng của học viên

Chấp nhận Sig = 0.000 H2: Tin cậy cóảnhhưởng thuận chiều

với sựhài lòng của học viên

Chấp nhận Sig = 0.000 H3:Chương trình học cóảnh hưởng

thuận chiều với sựhài lòng của học viên

Chấp nhận Sig = 0.000

H4: Khả năng đáp ứng cóảnh hưởng thuận chiều với sựhài lòng của học viên

Chấp nhận Sig = 0.022

H5:Phương tiện hữu hình cóảnh hưởng thuận chiều với sựhài lòng của học viên

Chấp nhận Sig = 0.08

(Nguồn: Kết quảphân tích SPSS) 2.2.5. Đo lường sựhài lòng của học viên đối với chất lượng dịch vụ đào tạo tại

Trong tài liệu ĐÁNH GIÁ SỰ HÀI LÒNG CỦA HỌC VIÊN ĐỐI VỚI CHẤT LƯỢNG DỊCH VỤ ĐÀO TẠO DIGITAL MARKETING TẠI CÔNG TY TNHH TƯ VẤN VÀ ĐÀO TẠO OABI (Trang 55-59)