Nhân tố chương trình đào tạo giải thích được 17,811% biến thiên của dữ liệu điều tra. Trong các biến về “CTĐT” thì biến quan sát: “Chương trình đào tạo được cập nhật thường xuyên và mở nhiều khóa học” được nhiều học viên đánh giá tốt nhất với hệ số tải nhân tố là 0,802.
Nhóm nhân tố thứ 3
Năng lực phục vụ (NLPV) có giá trị Eigenvalue = 1,854 > 1, đây là các nhân tố liên quan đến năng lực và khả năng đáp ứng của nhân viên tư vấn, ...
Bao gồm: NLPV3 (Các khóa học được sắp xếp linh động, phù hợp với thời gian của học viên), NLPV1 (Nhân viên lắng nghe ý kiến của khách hàng và tư vấn nhanh chóng, nhiệt tình), NLPV2 (Nhân viên tư vấn trang bị được kiến thức và am hiểu về các khóa học), NLPV4 (Giảng viên luôn giám sát và hỗ trợ học viên).
Nhân tố năng lực phục vụ giải thích được 9,758% biến thiên của dữ liệu điều tra. Trong các biến về “NLPV” thì biến quan sát: “Các khóa học được sắp xếp linh động, phù hợp với thời gian của học viên” được nhiều học viên đánh giá tốt nhất với hệ số tải nhân tố là 0,854.
Nhóm nhân tố thứ 4
Đội ngũ giảng viên (ĐNGV) có giá trị Eigenvalue = 1,409 > 1, đây là các nhân tố liên quan đến kiến thức, kinh nghiệm, sự giảng dạy của giảng viên đối với các học viên.
Bao gồm: ĐNGV1 (Giảng viên là các chuyên gia có chuyên môn, giàu kinh nghiệm, giảng dạy tốt), ĐNGV2 (Giảng viên có khả năng truyền đạt nội dung dễ hiểu, phù hợp, đúng trọng tâm), ĐNGV4 (Giảng viên sẵn sàng giải đáp các thắc mắc của học viên), ĐNGV3 (Giảng viên có thái độ gần gũi, chia sẻ nhiều kinh nghiệm và kiến thức cho học viên).
Nhân tố đội ngũ giảng viên giải thích được 7,418% biến thiên của dữ liệu điều tra. Trong các biến về “ĐNGV” thì biến quan sát: “Giảng viên là các chuyên gia có chuyên môn, giàu kinh nghiệm, giảng dạy tốt” được nhiều học viên đánh giá tốt nhất với hệ số tải nhân tố là 0,799.
2.2.3.2 Phân tích nhân tố khám phá EFA cho biến phụ thuộc
Bảng 2.12 Giá trị KMO của biến quan sát
KMO and Barlett’s Test
0,866 | ||
Kiểm định Barlett | Khoảng chi-bình phương | 495,579 |
Độ lệch chuẩn (df) | 15 | |
Mức ý nghĩa (Sig.) | 0,000 |
Có thể bạn quan tâm!
-
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 -
Kiểm Định Độ Tin Cậy Cronbach’S Alpha Cho Các Biến Độc Lập -
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 -
Kiến Nghị Đối Với Trung Tâm Đào Tạo Và Tư Vấn Hồng Đức
Xem toàn bộ 111 trang tài liệu này.
(Nguồn: Kết quả xử lý số liệu điều tra spss)
Kết quả kiểm định cho ta hệ số KMO = 0,866 và kết quả kiểm định Barlett’s Test cũng cho thấy Sig. = 0,000 đã bác bỏ giả thuyết các biến không tương quan với nhau nên việc phân tích nhân tố là phù hợp.
Bảng 2.13 Kết quả phân tích nhân tố sự hài lòng của học viên
Hệ số tải | |
Anh/Chị có sẵn sàng giới thiệu khóa học cho người thân, bạn bè khi họ có nhu cầu học tập không (HL6) | 0,874 |
Anh/Chị có hài lòng với đội ngũ giảng viên của khóa học (HL2) | 0,813 |
Kiến thức từ khóa học có đáp ứng được những mong đợi của Anh/Chị (HL3) | 0,797 |
Anh/Chị có hài lòng với chương trình đào tạo của khóa học và môi trường học tập tại trung tâm (1) | 0,771 |
Anh/Chị có hài lòng về cách thức làm việc và khả năng đào tạo của trung tâm (HL5) | 0,753 |
Anh/Chị thấy học phí tương xứng với chất lượng đào tạo (HL4) | 0,721 |
Eigenvalues = 3,741 | |
Phương sai trích: 62,345% | |
(Nguồn: Kết quả xử lý số liệu điều tra spss)
Nghiên cứu thu được kết quả Eigenvalues = 3,741 > 1 và tổng phương sai trích
= 62,345% cho thấy các điều kiện của phân tích nhân tố là phù hợp.
Nhận xét
Quá trình phân tích nhân tố khám phá EFA xác định được 4 nhân tố 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, đó là “Chương trình đào tạo”, “Đội ngũ giảng viên”, “Cơ sở vật chất”, “Năng lực phục vụ”. Như vậy, sau khi nghiên cứu phân tích nhân tố khám phá EFA cho thấy không có gì thay đổi so với ban đầu và không có biến quan sát nào bị loại ra khỏi mô hình trong quá trình kiểm định độ tin cậy và phân tích nhân tố khám phá.
2.2.4 Phân tích hồi quy
2.2.4.1 Kiểm định mối tương quan giữa biến độc lập và biến phụ thuộc Bảng 2.14 Phân tích tương quan Pearson
HL | CTĐT | NLPV | ĐNGV | |
Tương quan Pearson | 1 | 0,432** | 0,635** | 0,571** |
Sig.(2-tailed) | 0,000 | 0,000 | 0,000 | |
N | 170 | 170 | 170 | 170 |
(Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu điều tra spss)
Sau khi phân tích tương quan Pearson cho thấy biến độc lập “Cơ sở vật chất” (CSVC) có Sig. > 0,05, xảy ra 2 trường hợp nếu sau khi tiến hành hồi quy Sig. của biến độc lập đó < 0,05 thì được giữ nguyên biến độc lập đó, ngược lại nếu tiến hành hồi quy mà Sig độc lập đó cũng > 0,05 thì quay lại tương quan Pearson để loại biến độc lập đó. Trong nghiên cứu này, biến độc lập “CSVC” không có sự tương quan tuyến tính với biến phụ thuộc, tác giả quyết định loại biến “CSVC” ra khỏi tương quan Pearson để tiến hành chạy hồi quy.
Dựa vào kết quả phân tích trên, ta thấy:
- Giá trị Sig.(2-tailed) của các nhân tố mới đều nhỏ hơn với mức ý nghĩa α = 0,05 cho thấy được giữa biến độc lập và biến phụ thuộc có mối liên hệ tuyến tính với nhau. Giữa NLPV và SHL có mối tương quan mạnh nhất với hệ số r là 0,635.
- Hệ số tương quan Pearson cũng khá cao (có 3 nhân tố lớn hơn 0) nên ta có thể giải thích rằng các biến độc lập CTĐT, NLPV, ĐNGV có thể giải thích cho biến phụ thuộc “Sự hài lòng”.
2.2.4.2 Xây dựng mô hình hồi quy
Sau khi tiến hành phân tích nhân tố khám phá EFA để khám phá các nhân tố mới có ảnh hưởng đến biến phụ thuộc “Sự hài lòng”, nghiên cứu tiến hành hồi quy tuyến tính để xác định được mức độ ảnh hưởng của các nhân tố mới đến sự hài lòng về chất lượng đào tạo của học viên.
Mô hình hồi quy được xây dựng gồm các biến phụ thuộc là “Sự hài lòng” – SHL và các biến độc lập được rút ra từ phân tích nhân tố khám phá nhưng sau khi phân tích tương quan Pearson đã loại bỏ một biến có gía trị Sig > 0,05 là “Cơ sở vật chất” – CSVC còn lại gồm 3 biến: “Chương trình đào tạo” – CTĐT, “Năng lực phục vụ” – NLPV, “Đội ngũ giảng viên” – ĐNGV, với các hệ số β tương ứng lần lượt là β1, β2, β3.
Mô hình hồi quy được xây dựng như sau:
SHL = α + β1CTĐT + β2ĐNGV + β3NLPV + ei
Dựa vào hệ số 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 độ ra sao. Từ đó, làm căn cứ để kết luận chính xác hơn và đưa ra giải pháp mang tính thuyết phục cao.
2.2.4.3 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 lên biến phụ thuộc. Trong giai đoạn phân tích hồi quy, nghiên cứu lựa chọn dựa trên những tiêu chí chọn những nhân tố có mức ý nghĩa Sig.
< 0,05 nên trong nghiên cứu này tác giả đã loại nhân tố “CSVC” có giá trị Sig. = 0,215
> 0,05 khỏi mô hình và không tiếp tục nghiên cứu nhân tố đó.
Kết quả phân tích hồi quy được thể hiện qua bảng sau:
Bảng 2.15 Hệ số phân tích hồi quy
Hệ số chưa chuẩn hóa | Hệ số chuẩn hóa | T | Sig. | VIF | ||
B | Độ lệch chuẩn | Beta | ||||
Hằng số | 1,490 | 0,237 | ||||
CTĐT | 0,132 | 0,048 | 0,164 | 2,753 | 0,007 | 1,224 |
NLPV | 0,351 | 0,051 | 0,432 | 6,866 | 0,000 | 1,361 |
ĐNGV | 0,226 | 0,048 | 0,301 | 4,740 | 0,000 | 1,391 |
(Nguồn: Kết quả xử lý số liệu điều tra spss)
Hệ số phóng đại phương sai của các biến (VIF) đều nhỏ hơn 2, do vậy không có hiện tượng đa cộng tuyến xảy ra trong mô hình.
Giá trị Sig. tại các phép kiểm định của các biến độc lập được đưa vào mô hình nhỏ hơn 0,05 chứng tỏ các biến độc lập này có ý nghĩa thống kê trong mô hình.
Như vậy phương trình hồi quy được xác định như sau:
SHL = 1,490 +0,132CTĐT + 0,351NLPV + 0,226ĐNGV + ei
Nhìn vào mô hình hồi quy, ta có thể xác định rằng có 3 nhân tố là “Chương trình đào tạo”, “Năng lực phục vụ”, “Đội ngũ giảng viên” 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.
Đề tài tiến hành giải thích ý nghĩa các hệ số Beta như sau:
- Hệ số β1 = 0,132 có ý nghĩa là khi biến “Chương trình đào tạo” thay đổi một đơn vị trong khi các biến khác không đổi thì “Sự hài lòng” biến động cùng chiều với 0,132 đơn vị.
- Hệ số β2 = 0,351 có ý nghĩa là khi biến “Năng lực phục vụ” thay đổi một đơn vị trong khi các biến khác không đổi thì “Sự hài lòng” biến động cũng chiều với 0,351 đơn vị.
- Hệ số β3 = 0,226 có ý nghĩa là khi biến “Đội ngũ giảng viên” thay đổi một đơn vị trong khi các biến khác không đổi thì “Sự hài lòng” biến động cùng chiều với 0,226 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 tố này một cách tốt hơn.
2.2.4.4 Đánh giá độ phù hợp của mô hình
Bảng 2.16 Đánh giá độ phù hợp của mô hình
R | R2 | R2 hiệu chỉnh | Ước lượng độ lệch chuẩn | Durbin - Watson | |
1 | 0,719a | 0,517 | 0,509 | 0,35005 | 1,851 |
(Nguồn: Kết quả xử lý số liệu điều tra spss)
Dựa vào bảng kết quả phân tích, mô hình các biến độc lập có giá trị R2 hiệu chỉnh là 0,509 tức là độ phù hợp của mô hình là 50,9%. Đồng thời ta nhận thấy giá trị R2 hiệu chỉnh là 0,509 khá cao (> 50%), nghĩa là mối quan hệ giữa biến độc lập và biến phụ thuộc được coi là gần chặt chẽ.
Đại lượng Durbin – Watson được dùng để kiểm định tương quan của các sai số kề nhau. Kết quả phân tích hồi quy cho thấy, giá trị Durbin – Watson là 1,851 thuộc trong khoảng chấp nhận (1,6 đến 2,6). Vậy mô hình không xảy ra hiện tượng tự tương quan.
2.2.4.5 Kiểm định sự phù hợp của mô hình
Bảng 2.17 Kiểm định ANOVA
ANOVAa
Tổng bình phương | df | Trung bình phương | F | Sig. | ||
Hồi quy | 21,803 | 3 | 7,268 | 59,310 | 0,000b | |
1 | Số dư | 20,341 | 166 | 0,123 | ||
Tổng | 42,144 | 169 |
(Nguồn: Kết quả xử lý số liệu điều tra spss)
Kết quả từ bảng ANOVA cho thấy giá trị Sig. = 0,000 rất nhỏ (< 0,05), cho phép nghiên cứu bác bỏ giả thiết rằng “Hệ số xác định R2 = 0” tức là mô hình hồi quy phù hợp (R2 không thể tính cụ thể, nhưng ta biết chắc chắn khác 0, mà khác 0 là các biến độc lập có tác động đến biến phụ thuộc). Qua đó, ta thấy mô hình hồi quy thu được, các biến độc lập giải thích khá lớn sự thay đổi của biến phụ thuộc “Sự hài lòng”.
(Nguồn: Kết quả xử lý số liệu điều tra spss)
Hình 2.2 Biểu đồ hồi quy thặng dư chuẩn hóa
Sử dụng biểu đồ Histogram ta quan sát được phân phối của phần dư. Phân phối dư có Mean = 3,68E-15 và độ lệch chuẩn Std. Dev = 0,991 tức gần bằng 1, đường cong phân phối có dạng hình chuông, nên ta có thể khẳng định phân phối của phần dư là xấp xỉ chuẩn.
(Nguồn: Kết quả xử lý số liệu điều tra spss)
Hình 2.3 Đồ thị P-P bình thường của hồi quy thặng dư chuẩn hóa
Đồ thị P-P có các trị số quan sát và trị số mong đợi đều nằm trên đường chéo chứng tỏ phần dư chuẩn hóa có phân phối xấp xỉ chuẩn.
2.2.5 Kiểm định đánh giá của khách hàng ONE SAMPLE T TEST
Theo Hoàng Trọng – Chu Nguyễn Mộng Ngọc (Phân tích dữ liệu nghiên cứu với SPSS, 2005), ý nghĩa giá trị trung bình của thang đo Likert 5 lựa chọn trong bảng khảo sát của tác giả là:
Giá trị khoảng cách = (Maximum – Minimum) / n = (5 – 1)/5 = 0,8 ta có ý nghĩa cho mỗi mức như sau:
1,00 – 1,80: Rất không đồng ý
1,81 – 2,60: Không đồng ý
2,61 – 3,40: Bình thường (Trung lập)
3,41 – 4,20: Đồng ý
4,21 – 5,00: Rất đồng ý