Khóa học Kế toán máy – Phần mềm kế toán có 34 học viên chiếm 20% trong tổng số mẫu điều tra. Khóa học giúp học viên lĩnh hội vững chắc kiến thức cũng như thành thạo về kỹ năng của một số phần mềm kế toán, đây cũng là khóa học được nhiều học viên mong muốn để làm quen với các thao tác trên phần mềm kế toán.
Khóa học Nghiệp vụ sư phạm có 35 học viên chiếm 20,6% tổng số mẫu điều tra. Sau khi hoàn thành khóa học, học viên sẽ được cấp chứng chỉ nghiệp vụ sư phạm theo quy định của Bộ giáo dục và Đào tạo, có giá trị vĩnh viễn trên toàn quốc nên đây sẽ là mục tiêu mà nhiều học viên mong muốn để có cơ hội xin việc làm.
Khóa học Tin học cơ bản có 22 học viên chiếm 12,9% trong tổng số điều tra. Đây là khóa học dành cho những học viên cần có kỹ năng sử dụng máy tính, có các kiến thức cơ bản và sử dụng được các phần mềm văn phòng.
Về số lần đăng ký khóa học
Theo bảng số liệu thống kê thì trong số 170 học viên điều tra thì có 150 học viên đăng ký lần 1 chiếm 88,2%, 20 học viên đăng ký lần 2 chiếm 11,8% và không có học viên nào đăng ký trên 2 lần. Trung tâm đào tạo và tư vấn Hồng Đức với nhiều năm kinh nghiệm mở các khóa học đã thể hiện được số lượng học viên đăng ký ngày càng nhiều hơn và cho thấy lượng khách hàng ngày càng tin tưởng vào chất lượng đào tạo cũng như khả năng mà trung tâm đem lại cho khách hàng.
Kết quả đầu ra
Trong tổng số 170 học viên có 53 học viên có kết quả đạt chiếm 31,2%, 117 học viên có kết quả chưa thi chiếm 68,8% và không có kết quả không đạt. Bởi vì trong quá trình khảo sát, đa số là các học viên đang trong quá trình tham gia học các khóa học và chưa được tổ chức thi nên học viên có kết quả chưa thi chiếm tỷ lệ lớn hơn nhưng kết quả đầu ra các khóa học tại trung tâm luôn luôn đảm bảo có kết quả là Đạt và không có kết quả không đạt.
2.2.2 Kiểm định độ tin cậy Cronbach’s Alpha
Độ tin cậy của thang đo được đánh giá thông qua hệ số Cronbach’s Alpha và hệ số tương quan biến tổng. Hệ số alpha (α) của Cronbach là một phép kiểm định thống kê về mức độ chặt chẽ mà các mục câu hỏi trong thang đo tương quan với nhau
(Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008) và hệ số tương quan biến tổng (Corrected item-total correlation) thể hiện sự tương quan chặt chẽ giữa các biến để đo lường cùng một khái niệm nghiên cứu (Nguyễn Đình Thọ, 2011).
Phương pháp này cho phép người phân tích loại bỏ các biến không phù hợp.
Với 5 nhóm biến được lựa chọn ở mô hình nghiên cứu: Chương trình đào tạo, đội ngũ giảng viên, cơ sở vật chất, năng lực phục vụ và sự hài lòng. Ta cần kiểm tra độ tin cậy của các nhóm biến trên trước khi tiến hành phân tích. Các thang đo trong nghiên cứu được đánh giá thông qua hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha. Trong mỗi nhóm, các biến có tương quan biến tổng < 0,3 được xem là biến rác và bị loại. Thang đo được chấp nhận khi hệ số Cronbach’s Alpha > 0,6.
2.2.2.1 Kiểm định độ tin cậy Cronbach’s Alpha cho các biến độc lập
Thang đo chương trình đào tạo
Bảng 2.5 Độ tin cậy Cronbach’s Alpha – Chương trình đào tạo
0,785 | ||
Biến quan sát | Tương quan biến tổng | Cronbach’s Alpha nếu loại biến |
CTĐT1 | 0,615 | 0,734 |
CTĐT2 | 0,595 | 0,733 |
CTĐT3 | 0,432 | 0,782 |
CTĐT4 | 0,552 | 0,753 |
CTĐT5 | 0,646 | 0,715 |
Có thể bạn quan tâm!
-
Mô Hình Chỉ Số Hài Lòng Khách Hàng Các Quốc Gia Eu -
Phân Tích Nghiên Cứu Sự Hài Lòng Của Học Viên Đối Với Chất Lượng Dịch Vụ Đào Tạo Tại Trung Tâm Đào Tạo Và Tư Vấn Hồng Đức -
Kết Quả Hoạt Động Kinh Doanh Của Trung Tâm Đào Tạo Và Tư Vấn Hồng Đức Giai Đoạn 2017 – 2019 -
Phân Tích Nhân Tố Khám Phá Efa Cho Biến Phụ Thuộc -
Đánh Giá Của Học Viên Về Nhân Tố Chương Trình Đào Tạo (Ctđt) -
Kiểm Định Sự Khác Biệt Về Sự Hài Lòng Với Nhóm Học Viên Khác Nhau Theo Nghề Nghiệp
Xem toàn bộ 111 trang tài liệu này.
(Nguồn: Kết quả xử lý số liệu điều tra spss)
Thang đo hệ số Cronbach’s Alpha đạt 0,785 và tương quan biến tổng của các biến thành phần đều lớn hơn 0,3. Do đó, các biến đo lường trong thang đo chương trình đào tạo khi được đánh giá độ tin cậy Cronbach’s Alpha đều được sử dụng trong phân tích EFA tiếp theo.
Thang đo đội ngũ giảng viên
Bảng 2.6 Độ tin cậy Cronbach’s Alpha – Đội ngũ giảng viên
0,789 | ||
Biến quan sát | Tương quan biến tổng | Cronbach’s Alpha nếu loại biến |
ĐNGV1 | 0,583 | 0,746 |
ĐNGV2 | 0,619 | 0,725 |
ĐNGV3 | 0,611 | 0,730 |
ĐNGV4 | 0,582 | 0,745 |
(Nguồn: Kết quả xử lý số liệu điều tra spss)
Thang đo hệ số Cronbach’s Alpha đạt 0,789 và tương quan biến tổng của các biến thành phần đều lớn hơn 0,3. Do đó, các biến đo lường trong thang đo đội ngũ giảng viên khi được đánh giá độ tin cậy Cronbach’s Alpha đều được sử dụng trong phân tích EFA tiếp theo.
Thang đo cơ sở vật chất
Bảng 2.7 Độ tin cậy Cronbach’s Alpha – Cơ sở vật chất
0,851 | ||
Biến quan sát | Tương quan biến tổng | Cronbach’s Alpha nếu loại biến |
CSVC1 | 0,603 | 0,833 |
CSVC2 | 0,587 | 0,836 |
CSVC3 | 0,594 | 0,834 |
CSVC4 | 0,622 | 0,830 |
CSVC5 | 0,721 | 0,810 |
CSVC6 | 0,689 | 0,816 |
(Nguồn: Kết quả xử lý số liệu điều tra spss)
Thang đo hệ số Cronbach’s Alpha đạt 0,851 và tương quan biến tổng của các biến thành phần đều lớn hơn 0,3. Do đó, các biến đo lường trong thang đo cơ sở vật chất khi được đánh giá độ tin cậy Cronbach’s Alpha đều được sử dụng trong phân tích EFA tiếp theo.
Thang đo năng lực phục vụ
Bảng 2.8 Độ tin cậy Cronbach’s Alpha – Năng lực phục vụ
0,831 | ||
Biến quan sát | Tương quan biến tổng | Cronbach’s Alpha nếu loại biến |
NLPV1 | 0,724 | 0,766 |
NLPV2 | 0,647 | 0,792 |
NLPV3 | 0,735 | 0,752 |
NLPV4 | 0,563 | 0,830 |
(Nguồn: Kết quả xử lý số liệu điều tra spss)
Thang đo hệ số Cronbach’s Alpha đạt 0,831 và tương quan biến tổng của các biến thành phần đều lớn hơn 0,3. Do đó, các biến đo lường trong thang đo năng lực phục vụ khi được đánh giá độ tin cậy Cronbach’s Alpha đều được sử dụng trong phân tích EFA tiếp theo.
2.2.2.2 Kiểm định độ tin cậy Cronbach’s Alpha cho các biến phụ thuộc
Thang đo đánh giá chung – Sự hài lòng
Bảng 2.9 Độ tin cậy Cronbach’s Alpha – Sự hài lòng
0,874 | ||
Biến quan sát | Tương quan biến tổng | Cronbach’s Alpha nếu loại biến |
HL1 | 0,646 | 0,858 |
HL2 | 0,711 | 0,846 |
HL3 | 0,697 | 0,849 |
HL4 | 0,612 | 0,864 |
HL5 | 0,638 | 0,859 |
HL6 | 0,793 | 0,838 |
(Nguồn: Kết quả xử lý số liệu điều tra spss)
Thang đo hệ số Cronbach’s Alpha đạt 0,874 và tương quan biến tổng của các biến thành phần đều lớn hơn 0,3. Do đó, các biến đo lường trong thang đo sự hài lòng sau khi được đánh giá độ tin cậy Cronbach’s Alpha đều được sử dụng trong phân tích EFA tiếp theo.
2.2.3 Phân tích nhân tố khám phá EFA
Phân tích nhân tố khám phá được sử dụng để rút gọn và tóm tắt các biến nghiên cứu thành các khái niệm. Thông qua phân tích nhân tố nhằm xác định mối quan hệ của nhiều biến được xác định và tìm ra nhân tố đại diện cho các biến quan sát. Phân tích nhân tố khám phá cần dựa vào tiêu chuẩn cụ thể và tin cậy.
Trong phân tích nhân tố khám phá, trị số KMO (Kaiser-Mayer-Olkin) cho biết dữ liệu có thích hợp với phân tích nhân tố hay không 0,5 ≤ KMO ≤ 1 thì phân tích nhân tố là thích hợp (Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, Phân tích dữ liệu nghiên cứu với spss).
Barlett’s Test là một đại lượng thống kê dùng để kiểm tra giả thuyết các biến không có tương quan với nhau trong tổng thể. Nếu Sig ≤ 0,05 kiểm định có ý nghĩa thống kê, có thể sử dụng phân tích nhân tố khám phá EFA.
Factor Loading là chỉ tiêu đảm bảo mức thiết thực của EFA. Theo Hair & ctg (1988, 111) cũng khuyên rằng, nếu chọn Factor Loading > 0,3 thì cỡ mẫu ít nhất phải là 350, nếu cỡ mẫu khoảng 100 thì nên chọn Factor Loading > 0,55, nếu cỡ mẫu khoảng 50 thì chọn Factor Loading > 0,75. Trong nghiên này, với cỡ mẫu là 170 nên tác giả quyết định lựa chọn hệ số tải nhân tố Factor Loading > 0,5 để đảm bảo ý nghĩa thực tiễn của nghiên cứu này.
Điểm dừng Eigenvalue (đại diện cho phần biến thiên được giải thích bởi mỗi nhân tố) lớn hơn 1 và tổng phương sai trích (Cumulative % Extraction Sums of Squared Loadings) lớn hơn 50% (Gerbing & Anderson, 1988).
2.2.3.1 Phân tích nhân tố khám phá EFA cho các biến độc lập
Sau khi thực hiện bước kiểm định độ tin cậy Cronbach’s Alpha, các biến đo lường trong các thang đo đều được sử dụng để tiếp tục tiến hành phân tích FFA với hệ số là 0,5.
Bảng 2.10 Kết quả kiểm định KMO và Barlett’s của biến độc lập
KMO and Barlett’s Test
0,829 | ||
Kiểm định Barlett | Khoảng chi-bình phương | 1247,189 |
Độ lệch chuẩn (df) | 171 | |
Mức ý nghĩa (Sig.) | 0,000 |
(Nguồn: Kết quả xử lý số liệu điều tra spss)
Dựa vào bảng trên ta thấy, với kết quả kiểm định hệ số KMO bằng 0,829 thỏa mãn điều kiện 0,5 < 0,829 < 1 phân tích nhân tố khám phá là thích hợp cho dữ liệu thực tế.
Kiểm định Barlett’s Test có giá trị sig. = 0,000 < 0,05 có nghĩa là các biến
quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể.
Tổng phương sai trích = 60,526 > 50% thỏa mãn yêu cầu.
Trong nghiên cứu này, khi phân tích nhân tố khám phá EFA đề tài sử dụng phương pháp phân tích các nhân tố chính (Principal Components) với số nhân tố (Number of Factor) được xác định trước là 4 theo mô hình nghiên cứu đề xuất. Mục đích sử dụng phương pháp này là để rút gọn dữ liệu, hạn chế vi phạm hiện tượng đa cộng tuyến giữa các nhân tố trong việc phân tích mô hình hồi quy tiếp theo.
Phương pháp xoay nhân tố Varimax procedure, xoay nguyên gốc các nhân tố để tối thiểu hóa số lượng biến có hệ số lớn tại cùng một nhân tố nhằm tăng cường khả năng giải thích nhân tố. Những biến nào có hệ số tải nhân tố < 0,5 sẽ bị loại khỏi mô hình nghiên cứu, chỉ những biến nào có hệ số tải nhân tố > 0,5 mới được đưa vào các phân tích tiếp theo.
Bảng 2.11 Kết quả sau khi xoay nhân tố
Nhân tố | ||||
1 | 2 | 3 | 4 | |
CSVC5 | 0,822 | |||
CSVC6 | 0,800 | |||
CSVC4 | 0,747 | |||
CSVC3 | 0,726 | |||
CSVC1 | 0,725 | |||
CSVC2 | 0,713 | |||
CTĐT5 | 0,802 | |||
CTĐT1 | 0,746 | |||
CTĐT2 | 0,741 | |||
CTĐT4 | 0,670 | |||
CTĐT3 | 0,616 | |||
NLPV3 | 0,854 | |||
NLPV1 | 0,814 | |||
NLPV2 | 0,780 | |||
NLPV4 | 0,691 | |||
ĐNGV1 | 0,799 | |||
ĐNGV2 | 0,774 | |||
ĐNGV4 | 0,714 | |||
ĐNGV3 | 0,656 |
(Nguồn: Kết quả xử lý số liệu điều tra spss)
Thực hiện phân tích nhân tố lần đầu tiên, đưa 19 biến quan sát trong 4 biến độc lập ảnh hưởng đến sự hài lòng của học viên đối với chất lượng dịch vụ đào tạo tại trung tâm vào phân tích nhân tố theo tiêu chuẩn Eigenvalue lớn hơn 1 có 4 nhân tố được tạo ra.
Như vậy, sau khi tiến hành phân tích nhân tố khám phá EFA, số biến quan sát vẫn là 19, được rút lại còn 4 nhân tố. Không có biến quan sát nào có hệ số tải nhân tố (Factor Loading) bé hơn 0,5 nên không loại bỏ biến, đề tài nghiên cứu tiếp tục tiến hành phân tích tiếp theo.
Kết quả thu được tổng phương sai trích = 60,526% ≥ 50% cho biết 4 nhóm nhân tố này giải thích được 60,526% biến thiên của dữ liệu, giá trị Eigenvalue lớn hơn 1 cho thấy mô hình EFA là phù hợp.
Nhóm nhân tố thứ 1
Cơ sở vật chất (CSVC), có giá trị Eigenvalue = 4,852 > 1, nhóm nhân tố này là những yếu tố liên quan đến phòng học, trang thiết bị giảng dạy, tài liệu học tập, ...
Bao gồm: CSVC5 (Học viên được trang bị và hướng dẫn các ứng dụng cho khóa học), CSVC6 (Phòng học sạch sẽ, được trang bị các phương tiện hỗ trợ giảng dạy và học tập đầy đủ), CSVC4 (Giáo trình giảng dạy, tài liệu học tập trang bị đầy đủ, kịp thời), CSVC3 (Phòng học thoải mái, sạch sẽ, số lượng học viên tham gia hợp lý), CSVC1 (Nơi tiếp nhận và tư vấn khách hàng thuận tiện, được bố trí hợp lý, sạch sẽ), CSVC2 (Cơ sở vật chất được trang bị hiện đại, đáp ứng nhu cầu của học viên).
Nhân tố cơ sở vật chất giải thích được 25,539% biến thiên của dữ liệu điều tra. Trong các biến về “CSVC” thì biến quan sát: “Học viên được trang bị và hướng dẫn các ứng dụng cho khóa học” được nhiều học viên đánh giá tốt nhất với hệ số tải nhân tố là 0,822.
Nhóm nhân tố thứ 2
Chương trình đào tạo (CTĐT), có giá trị Eigenvalue = 3,384 > 1, đây là nhóm
nhân tố liên quan đến mục tiêu đào tạo, đầu ra của chương trình đào tạo, ...
Bao gồm: CTĐT5 (Chương trình đào tạo được cập nhật thường xuyên và mở nhiều khóa học), CTĐT1 (Nhân viên kiểm tra đầu vào kỹ lưỡng và tư vấn chi tiết theo đúng nhu cầu của học viên),CTĐT2 (Khung chương trình giảng dạy của khóa học được thông báo chi tiết cho học viên), CTĐT4 (Giáo trình giảng dạy phù hợp với từng khóa học, đầy đủ thông tin và dễ hiểu), CTĐT3 (Chương trình đào tạo có mục tiêu chuẩn đầu ra rõ ràng).