Hệ Số Tin Cậy Alpha Của Thang Đo Năng Lực Cạnh Tranh

Thang đo yếu tố Thương hiệu

Bảng 2.16: Hệ số tin cậy alpha của thang đo Thương hiệu

Thang đo yếu tố Thương hiệu: ALPHA = 0.775

Biến quan sát	Trung bình thang đo nếu loại biến	Phương sai thang đo nếu loại biến	Tương quan biến tổng	Hệ số cronbach’s alpha nếu loại biến
Thuonghieu1	11.33	7.501	0.590	0.714
Thuonghieu 2	11.58	7.489	0.580	0.720
Thuonghieu 3	11.74	7.034	0.561	0.733
Thuonghieu4	11.69	7.358	0.586	0.717

Có thể bạn quan tâm!

Xem toàn bộ 97 trang tài liệu này.

(Nguồn: Kết quả xử lý số liệu SPSS)

Nhận xét:

Hệ số tin cậy của thang đo Thương hiệu có giá trị tin cậy Cronbach’s alpha là 0.775 nằm trong khoảng 0.7 < 0.775 <0.8 tức là thang đo sử dụng được. Các hệ số tương quan biến tổng đều lớn hơn 0.3. Trong đó, biến quan sát Thuonghieu1 tức là “Trung tâm Ngoại ngữ - Tin học luôn đảm bảo sự tin tưởng về chất lượng sản phẩm đối với học viên” có giá trị tương quan biến tổng cao nhất với giá trị 0.590 và biến Thuonghieu3 tức là “Anh (chị) cảm thấy rằng Trung tâm có phong cách hoạt động tốt” có giá trị tương quan biến tổng thấp nhất với giá trị 0.561.

Nhận xét chung: Kết quả tính toán hệ số Cronbach’s alpha với các biến độc lập cho thấy hệ số Alpha của các biến độc lập đều lớn hớn 0.7, và hệ số alpha của biến Nguồn nhân sự cao nhất là 0.799. Trong quá trình đánh giá độ tin cậy của các thang đo thì không có sự xuất hiện của các biến rác nên hệ số Cronbach’s alpha đảm bảo tin cậy trong việc phân tích nhân tố khám phá EFA.

b) Kiểm tra độ tin cậy thang đo của nhóm biến phụ thuộc

Bảng 2.17: Hệ số tin cậy alpha của thang đo Năng lực cạnh tranh

Thang đo yếu tố Năng lực cạnh tranh : ALPHA = 0.745

Biến quan sát	Trung bình thang đo nếu loại biến	Phương sai thang đo nếu loại biến	Tương quan biến tổng	Hệ số cronbach’s alpha nếu loại biến
Nangluccanhtranh1	7.35	1.524	0.529	0.716
Nangluccanhtranh2	7.46	0.973	0.660	0.557
Nangluccanhtranh3	7.53	1.327	0.560	0.673

(Nguồn: Kết quả xử lý số liệu SPSS)

Hệ số tin cậy Cronbach’s alpha của thang đo Năng lực cạnh tranh cho thấy hệ số alpha lớn hơn 0.7 tức là thang đo sử dụng được. Các hệ số tương quan biến tổng đều lớn hơn giá trị 0.3. Trong quá trình đánh giá độ tin cậy của các thang đo thì không có sự xuất hiện của các biến rác nên hệ số Cronbach’s alpha đảm bảo tin cậy trong việc phân tích nhân tố khám phá EFA

2.4.3. Phân tích nhân tố khám phá EFA

Phân tích nhân tố khám phá EFA cho biến độc lập

Phân tích nhân số khám phá EFA có ý nghĩa sử dụng để nhận diện các nhân tố ảnh hưởng đến NLCT của Trung tâm Ngoại ngữ - Tin Học HueITC. Nhân tố phù hợp khi thỏa mãn hai tiêu chuẩn cơ bản là hệ số kiểm định KMO > 0.5 và Bartlett có ý nghĩa thống kê.

Bảng 2.18: Kiểm định KMO và Bartlett cho 5 biến độc lập

KMO and Bartlett’s Test

Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy		0.687
Bartlett’s Test of Sphericity	Approx. Chi-Square	806.514
	Df	190
	Sig.	0.000

(Nguồn: Kết quả xử lý số liệu SPSS)

Hệ số KMO của 5 biến độc lập là 0.687 lớn hơn 0.5 và kiểm định Bartlett có mức ý nghĩa Sig = 0.000 nhở hơn 0.05 chứng tỏ các biến quan sát có sự liên quan với nhau về ý nghĩa, vì vậy 20 biến quan sát thỏa mãn các yêu cầu để tiến hành phân tính khám phá EFA.

Bảng 2.19: Kết quả kiểm định phân tích nhân tố EFA

Mã biến

Hệ số tải của các nhân tố thành phần
1	2	3	4	5
NS1	0.835
NS3	0.773
NS4	0.757
NS2	0.751
GC4		0.808
GC1		0.772
GC3		0.755
GC2		0.736
MAR2			0.814
MAR3			0.780
MAR1			0.741
MAR4			0.740
DTLT2				0.787
DTLT1				0.753
DTLT3				0.749
DTLT4				0.733
TH1					0.800
TH2					0.760
TH4					0.758
TH3					0.749
Eigenvalue	3.337	2.959	2.567	1.938	1.756
Phương sai trích %	16.685	14.794	12.834	9.689	8.781
P. sai trích tích lũy %	16.685	31.480	44.314	54.003	62.784

(Nguồn: Kết quả xử lý số liệu SPSS)

Bảng thể hiện kết quả phân tích nhân tố EFA (sử dụng phương pháp trích Principal Axis Factoring với phép xoay Varimax with Kaiser Normalization). Tiến hành chạy phân tích nhân tố khám phá với 20 biến quan sát được đưa vào phân tích theo tiêu chuẩn Eigenvalue > 1. Tổng phương sai trích là 62.784% > 50% được rút ra từ 5 nhân tố, đạt yêu cầu, khi đó có thể nói 1 nhân tố này giải thích cho 62.874% biến thiên dữ liệu đồng thời hệ số tải nhân tố lớn hơn 0.5 (Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008, tập 1, t233). Vì vậy, các nhân tố mói này sẽ được sử dụng để tính toán các biến mới cho việc phân tích hồi quy.

Nhóm nhân tố thứ 1: nhóm Nguồn nhân sự có giá trị Eigenvalue = 3.337, nhóm này có 4 biến quan sát gồm: “Nguồn nhân sự của trung tâm đã được qua đào tạo về chuyên môn và kỹ thuật”; “Nhân sự của trung tâm giải quyết kịp thời các vấn đề nảy sinh một cách nhanh chóng và kịp thời”; “Nhân sự của trung tâm Ngoại ngữ - Tin học HueITC rất thân thiện, nhiệt tình và giải đáp mọi thắc mắc của học viên”; “Ban giám đốc sử dụng và quản lý nhân viên nhân viên một cách hiệu quả.” Đặt nhân tố này là NL. Nhóm nhân tố này giải thích được 16.685% biến thiên của số liệu điều tra.

Nhóm nhân tố thứ 2: Giá cả (GC) có 4 biến quan sát gồm: “Học phí tương xứng với chất lượng tổ chức ôn tập và luyện thi của trung tâm”; “Học phí các khóa thi linh hoạt phù hợp nhu cầu và thu nhập của học viên”; “Học phí luôn có các chương trình ưu đãi đối với từng đối tượng học viên khi đăng ký hồ sơ theo nhóm”; “Mức học phí cạnh tranh so với các đối thủ”. Với giá trị Eigenvalue = 2.959 > 1 thỏa mãn tiêu chuẩn Kaiser trong phân tích nhân tố. Nhóm nhân tố này giải thích được 31.480% biến thiên của số liệu điều tra.

Nhóm nhân tố thứ 3: Năng lực marketing (MAR) bao gồm 4 biến quan sát sau: “Trung tâm Ngoại ngữ - Tin học luôn đảm bảo các khóa thi cho học viên khi có nhu cầu”; “Trung tâm Ngoại ngữ - Tin học HueITC có khả năng phản ứng tốt với đối thủ.”; “Các hoạt động quảng cáo, truyền thông tin một cách dễ tiếp cận cho học viên, hoạt động chăm sóc học viên tốt.”; “Trung tâm luôn giữ được lòng tin của học viên và tạo mối quan hệ tốt đẹp giữa học viên và trung tâm”. Với giá trị Eigenvalue = 2.567 thỏa mãn tiêu chuẩn Kaiser trong phân tích nhân tố. Nhóm nhân tố này giải thích được

44.314% biến thiên của số liệu điều tra.

Nhóm nhân tố thứ 4: Chất lượng đào tạo (CLDT), nhóm nhân tố này có 4 biến quan sát gồm: “Thời gian đăng ký các khóa ôn và thi Tin học và Ngoại ngữ tại trung tâm”; “Các hình thức ôn tập có đa dạng, phong phú”; “Chất lượng các chương trình, khóa ôn tập và tổ chức thi Tin học và Ngoại ngữ tại trung tâm”; “Chương trình học đào tạo luyện thi luôn được đổi mới”. Với giá trị Eigenvalue = 1.938 > 1 thỏa mãn tiêu chuẩn Kaiser trong phân tích nhân tố. Nhóm nhân tố này giải thích được 54.003% biến thiên của số liệu điều tra.

Nhóm nhân tố thứ 5: Thương hiệu (TH), nhóm nhân tố này bao gồm 4 biến quan sát như sau: “Trung tâm Ngoại ngữ - Tin học luôn đảm bảo sự tin tưởng về chất lượng sản phẩm đối với học viên”; “Anh (chị) cảm thấy Trung tâm Ngoại ngữ - Tin học có nhiều người biết đến”; “Anh (chị) cảm thấy rằng Trung tâm có phong cách hoạt động tốt”; “Trung tâm Ngoại ngữ - Tin học HueITC có nhiều kinh nghiệm trong lĩnh vực đào tạo”. Với giá trị Eigenvalue = 1.756 > 1 thỏa mãn tiêu chuẩn Kaiser trong phân tích nhân tố. Nhóm nhân tố này giải thích được 62.784% biến thiên của số liệu điều tra.

Phân tích nhân tố EFA cho biến phụ thuộc

Phân tích nhân số khám phá EFA cho nhóm biến phụ thuộc có ý nghĩa sử dụng để nhận diện các nhân tố ảnh hưởng đến NLCT của Trung tâm Ngoại ngữ - Tin Học HueITC. Nhân tố phù hợp khi thỏa mãn hai tiêu chuẩn cơ bản là hệ số kiểm định KMO > 0.5 và Bartlett có ý nghĩa thống kê.

Bảng 2.20: Kiểm định KMO và Bartlett’s Test biến phụ thuộc

KMO and Bartlett's Test

Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy		0.656
Bartlett's Test of Sphericity	Approx, Chi-Square	86.723
	Df	3
	Sig.	0.000

(Nguồn: Kết quả xử lý số liệu bằng SPSS)

Hệ số KMO của biến phụ thuộc là 0.656 lớn hơn 0.5 và kiểm định Bartlett có mức ý nghĩa Sig = 0.000 nhỏ hơn 0.05 chứng tỏ các biến quan sát có sự liên quan với nhau về ý nghĩa, vì vậy 3 biến quan sát thỏa mãn các yêu cầu để tiến hành phân tính khám phá EFA.

Bảng 2.21: Kết quả kiểm định phân tích nhân tố EFA

Hệ số tải
NLCT2	0.870
NLCT3	0.798
NLCT1	0.777
Giá trị Eigenvalue	1.998
Phương sai trích %	66.597
Phương sai trích tích lũy %	66.597

(Nguồn: Kết quả xử lý số liệu bằng SPSS

Bảng thể hiện kết quả phân tích nhân tố EFA của nhóm biến phụ thuộc (sử dụng phương pháp trích Principal Axis Factoring với phép xoay Varimax with Kaiser Normalization). Tổng phương sau trích = 66.597 cho biết nhân tố này giải thích được

66.597 biến thiên của số liệu điều tra, hệ số tải nhân số cũng thỏa mãn yêu cầu > 0.5. Với giá trị Eigenvalue = 1.998 > 1 thỏa mãn tiêu chuẩn Kaiser trong phân tích nhân tố.

2.4.4. Phân tích hồi quy các nhân tố ảnh hưởng đến NLCT của trung tâm Ngoại ngữ - Tin học HueITC

Phân tích hệ số hồi quy – Kiểm định ANOVA

Để đánh giá độ phù hợp của mô hình, ta sử dụng giá trị R2 điều chỉnh và kiểm định ANOVA. Dựa theo phương pháp Variables Entered/Removed tiến hnahf kiểm định dựa trên số liệu thu thập được.

Bảng 2.22: Thống kê phân tích hệ số hồi quy

R²	R² điều chỉnh	Std. Error	Durbin-Watson
0.793ª	0.629	0.613	0.330	1.929

(Nguồn: Kết quả xử lý số liệu bằng SPSS)

Dựa vào số liệu thống kê hồi quy ta thấy R2 điều chỉnh có giá trị 0.613 cho thấy

được mô hình phù hợp để đánh giá năng lực cạnh tranh của Trung tâm Ngoại ngữ -

Tin học HueITC.

Ta có hệ số R2 =0.613 > 0.5, điều này có nghĩa là các biến độc lập giải thích

được 61.3% sự biến thiên của nhân tố phụ thuộc.

Bảng 2.23: Kết quả kiểm định ANOVA

Model (Mô

hình)

Sum of Squares	Df	Mean Square (Trung bình bình phương)	F	Sig.
Hồi quy	21.120	5	4.224	38.736	0.000
Số dư	12.431	114	0.109
Tổng	33.552	119

(Nguồn: Phân tích số liệu bằng SPSS)

Dựa vào bảng kiểm định giả thuyết về độ phù hợp với tổng thể của mô hình, giá trị F= 38.736 với Sig= 0.000 < 0.05. Chứng tỏ R2 điều chỉnh của tổng thể khác 0. Đồng thời với việc mô hình hồi quy tuyến tính xây dựng được là phù hợp với tổng thể chứng tỏ rằng các biến độc lập có tác động đến các biến phụ thuộc.

Phân tích hệ số tương quan

Trước khi tiến hành hồi quy, chúng ta sẽ phân tích hệ số tương quan cho mô hình. Nếu các biến độc lập này có mố tương quan với biến phụ thuộc thì việc phân tích hồi quy có ý nghĩa thống kê.

Mô hình có dạng: NLCT = βₒ + β₁ CLDT + β₂ GC + β₃ NL + β₄ MAR + β ₅ TH +

Trong đó:

+ NLCT: Năng lực cạnh tranh

+ CLDT: Chất lượng đào tạo

+ GC: Giá cả

+ NS: Nguồn nhân sự

+ MAR: Năng lực marketing

+ TH: Thương hiệu

+ βo: Hệ số hồi quy riêng từng phần tương ứng với các biến độc lập trên

+ e: Sai số của mô hình

Kiểm định hệ số tương quan

Bảng 2.24 Ma trận tương quan giữa các biến

NLCT	DTLT	GC	NS	NLM	TH
NLCT	Tương quan Pearson	1	.388	.349	.421	.484	.406
	Sig (2 – tailed)	0.000	0.000	0.000	0.000	0.000	0.000
	N	120	120	120	120	120	120

(Nguồn: Kết quả xử lý số liệu SPSS)

Các nhân tố “CLDT”, “GC”, “NS”, “NLM”, “TH” đều co mức ý nghĩa Sig =

0.000 < 0.05, cho thấy các nhân tố này đều tương quan khá mạnh với biến phụ thuộc. Vì vậy, việc sử dụng các biến này vào phân tích hồi quy là phù hợp.

Bảng 2.25: Kết quả phân tích hồi quy đa biến

Biến số

Hệ số B	Std. E	Hệ số Beta	Giá trị t	Sig.	Chỉ số đa cộng tuyến Tolerance VIF
Hằng số (Constant)	0.198	0.259		0.764	0.447
CLDT	0.188	0.036	0.308	5.242	0.000	0.943	1.061
GC	0.159	0.039	0.243	4.066	0.000	0.913	1.095
NL	0.215	0.038	0.328	5.735	0.000	0.935	1.070
MAR	0.192	0.035	0.324	5.470	0.000	0.924	1.082
TH	0.190	0.036	0.311	5.326	0.000	0.951	1.051

(Nguồn: Kết quả xử lý số liệu bằng SPSS)