Phương Pháp Kiểm Định Đa Nhóm Independent Sample T-Test Và One-Way Anova.

xã hội học (Lorence và Mortimer, 1985). Mô hình SEM có bản chất là sự mở rộng của mô hình tuyến tính tổng quát (GLM) và cho phép kiểm định một tập hợp nhiều phương trình hồi quy trong một lúc. Ngoài ra mô hình SEM cũng được sử dụng phổ biến để ước lượng các mô hình đo lường cũng như các mô hình cấu trúc. Mô hình đo lường (Measurement Model) là loại mô hình thể hiện quan hệ giữa các biến tiềm ẩn và các biến quan sát, mô hình này cho phép làm rõ các thuộc tính đo lường của biến quan sát (độ tin cậy và độ giá trị). Mô hình cấu trúc (Structural Model) lại làm rõ các mối quan hệ giữa các biến tiềm ẩn. Những mối quan hệ này có khả năng mô tả những dự báo mang tính lý thuyết được quan tâm.

3.2.4.4. Phương pháp kiểm định đa nhóm Independent Sample T-test và One-way Anova.

Kiểm định đa nhóm được tiến hành để đánh giá sự khác biệt trong đánh giá các tiêu chí của các nhóm mẫu có các đặc điểm khác nhau. Phương pháp được áp dụng bao gồm Independent Sample T-test đối với kiểm định chỉ gồm hai nhóm và One-way Anova đối với kiểm định có số lượng nhóm tham gia nhiều hơn 2. Phần mềm SPSS 20 được sử dụng để phân tích. Trong nghiên cứu này, mẫu được phân chia thành các nhóm như Bảng 3.8.

Đối với kiểm định Independent Sample T-test: Các chỉ số được xem xét để xác định có tồn tại sự khác biệt giữa các nhóm mẫu bao gồm giá trị Sig của Levene’s test, giá trị Sig của trường hợp phương sai không phân biệt và giá trị Sig của trường hợp phương sai phân biệt. Theo đó, nếu giá trị Sig của Levene’s test lớn hơn 0,05, tức là có sự khác biệt phương sai. Trong trường hợp này giá trị Sig của trường hợp phương sai phân biệt nhỏ hơn 0,05 thì sẽ có thể kết luận tồn tại sự khác biệt giữa các nhóm mẫu. Ngược lại, nếu giá trị Sig của Levene’s test nhỏ hơn 0,05 thì giá trị Sig của trường hợp phương sai không phân biệt được áp dụng để xác định, nếu Sig của trường hợp phương sai không phân biệt nhỏ hơn 0,05 thì xác nhận tồn tại sự khác biệt trong việc đánh giá các yếu tố của các nhóm mẫu.

Bảng 3.8. Tổng hợp các nhóm mẫu được phân chia để kiểm định đa nhóm

Đối với kiểm định One-way Anova: Các chỉ số được xem xét để xác định có tồn tại sự khác biệt giữa các nhóm mẫu bao gồm giá trị Sig của Levene’s test, giá trị Sig của kiểm định Anova và giá trị Sig của Welch’s test. Sự khác biệt trong đánh giá của các nhóm mẫu xuất hiện khi các giá trị thuộc hai trường hợp sau. Trường hợp thứ nhất, giá trị Sig của Levene’s test lớn hơn 0,05 và giá trị Sig của kiểm định Anova nhỏ hơn 0,05. Trường hợp thứ hai, giá trị Sig của Levene’s test nhỏ hơn 0,05 và giá trị Sig của Welch’s test cũng nhỏ hơn 0,05.

KẾT LUẬN CHƯƠNG III

Chương III đã bàn luận về hai vấn đề chính. Thứ nhất là bối cảnh nghiên cứu thông qua tổng hợp các nội dung quá trình hình thành và phát triển của giáo dục đại học tại Việt Nam, các đặc điểm cơ bản của các trường đại học công lập khối kinh tế và quản trị kinh doanh như quy mô, chỉ tiêu tuyển sinh, phân loại đặc điểm các ngành học cũng như những tính cách đặc trưng của các sinh viên khối ngành kinh tế và quản trị kinh doanh. Thứ hai, một số vấn đề liên quan đến phương pháp nghiên cứu cũng được đề cập. Tác giả đã trình bày chi tiết phương pháp chọn mẫu, thu thập dữ liệu và giới thiệu về các phương pháp định tính và định lượng được sử dụng để hiệu chỉnh thang đo và xử lí dữ liệu sơ cấp trong luận án. Cuối cung, trong nội dung của chương, tác giả đã diễn giải chi tiết về các ngưỡng tiêu chuẩn của những kiểm định được sử dụng trong luận án làm nền tảng cho các kết luận về độ tin cậy và phù hợp của dữ liệu thu thập với thang đo, mô hình nghiên cứu.

CHƯƠNG IV: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VỀ SỰ HÀI LÒNG CỦA SINH VIÊN VỚI GIÁ TRỊ VÀ CHẤT LƯỢNG DỊCH VỤ CỦA CÁC TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG LẬP KHỐI KINH TẾ VÀ QUẢN TRỊ KINH DOANH TẠI VIỆT NAM

4.1. Kết quả kiểm định độ tin cậy của thang đo

4.1.1. Kết quả phân tích nhân tố khám phá EFA

4.1.1.1. Kết quả phân tích EFA cho các yếu tố chất lượng dịch vụ

Nghiên cứu sử dụng phần mềm SPSS 20 để thực hiện phân tích nhân tố khám phá EFA. Trong lần thứ nhất phân tích nhân tố khám phá EFA với 5 yếu tố cấu thành chất lượng dịch vụ, các biến quan sát ACA7: Giảng viên luôn đồng cảm với những khó khăn của sinh viên; FACI7: Thư viện được trang bị hệ thống máy tính tiện lợi để tìm kiếm tài liệu là các biến quan sát có hệ số tải nhân tố (Factor loading) nhỏ hơn 0,3 và không đảm bảo tính hội tụ. Nên, 2 biến quan sát trên được loại khỏi thang đo để tiến hành phân tích nhân tố EFA lần thứ hai.

Bảng 4.1. Kết quả phân tích phá EFA các yếu tố chất lượng dịch vụ

Kết quả phân tích nhân tố khám phá EFA lần thứ hai, kết quả hệ số KMO bằng 0,904 (trong khoảng 0,5-1); Hệ số Eigenvalue các nhân tố lớn hơn 1; Tổng phương sai trích đạt mức 54,925% (lớn hơn 50%). Hệ số tải nhân tố của các biến quan sát đều lớn hơn 0,5 (dao động từ 0,607-0,847). Giá trị Sig của Bartlett test bằng 0,000 (nhỏ hơn 0,05). Như vậy, 26 biến quan sát hội tụ về 5 yếu tố phản ánh chất lượng dịch vụ giáo dục đại học. Kết quả chi tiết được mô tả ở Bảng 4.1.

4.1.1.2. Kết quả phân tích nhân tố EFA cho yếu tố giá trị chức năng/thỏa mãn mong muốn

Kết quả kiểm định yếu tố giá trị chức năng/thảo mãn mong muốn cho giá trị hệ số KMO đạt mức 0,691 (trong khoảng 0,5-1); Tổng phương sai trích bằng 52,602% (lớn hơn 50%); Giá trị Eigenvalue đạt 2,045 (lớn hơn 1); Các hệ số tải nhân tố các biến quan sát đều lớn hơn 0,5 (dao động từ 0,667-0,788); Giá trị Sig của kiểm định Bartlett test bằng 0,000 (nhỏ hơn 0,05). Kết quả chi tiết phân tích nhân tố EFA cho giá trị chức năng/thỏa mãn mong muốn được mô tả tại Bảng 4.2.

Bảng 4.2. Kết quả phân tích EFA yếu tố giá trị chức năng/ thỏa mãn mong muốn

4.1.1.3. Kết quả phân tích nhân tố EFA cho yếu tố giá trị cảm xúc

Kết quả kiểm định yếu tố giá trị cảm xúc cho giá trị hệ số KMO đạt mức 0,712 (trong khoảng 0,5-1); Tổng phương sai trích bằng 58,129% (lớn hơn 50%); Giá trị Eigenvalue đạt 2,161 (lớn hơn 1); Các hệ số tải nhân tố các biến quan sát đều lớn hơn 0,5 (dao động từ 0,727-0,785); Giá trị Sig của kiểm định Bartlett test bằng 0,000 (nhỏ hơn 0,05). Kết quả chi tiết phân tích nhân tố EFA cho giá trị cảm xúc được mô tả tại Bảng 4.3.

Bảng 4.3. Kết quả phân tích EFA yếu tố giá trị cảm xúc

4.1.1.4 Kết quả phân tích nhân tố EFA cho yếu tố giá trị xã hội

Kết quả kiểm định yếu tố giá trị xã hội cho giá trị hệ số KMO đạt mức 0,705 (trong khoảng 0,5-1); Tổng phương sai trích bằng 55,047% (lớn hơn 50%); Giá trị Eigenvalue đạt 2,100 (lớn hơn 1); Các hệ số tải nhân tố các biến quan sát đều lớn hơn 0,5 (dao động từ 0,722-0,769); Giá trị Sig của kiểm định Bartlett test bằng 0,000 (nhỏ hơn 0,05). Kết quả chi tiết phân tích nhân tố EFA cho giá trị xã hội được mô tả tại Bảng 4.4.

Bảng 4.4. Kết quả phân tích EFA yếu tố giá trị xã hội

4.1.1.5. Kết quả phân tích EFA cho yếu tố giá trị tri thức

Kết quả kiểm định yếu tố giá trị tri thức cho giá trị hệ số KMO đạt mức 0,679 (trong khoảng 0,5-1); Tổng phương sai trích bằng 54,246% (lớn hơn 50%); Giá trị Eigenvalue đạt 2,064 (lớn hơn 1); Các hệ số tải nhân tố các biến quan sát đều lớn hơn 0,5 (dao động từ 0,614-0,829); Giá trị Sig của kiểm định Bartlett test bằng 0,000 (nhỏ hơn 0,05). Kết quả chi tiết phân tích nhân tố EFA cho giá trị xã hội được mô tả tại Bảng 4.5.

Bảng 4.5. Kết quả phân tích EFA yếu tố giá trị tri thức

4.1.1.6. Kết quả phân tích nhân tố EFA cho yếu tố sự hài lòng của sinh viên

Kết quả kiểm định yếu tố sự hài lòng sinh viên cho giá trị hệ số KMO đạt mức 0,682 (trong khoảng 0,5-1); Tổng phương sai trích bằng 50,437% (lớn hơn 50%); Giá trị Eigenvalue đạt 1,999 (lớn hơn 1); Các hệ số tải nhân tố các biến quan sát đều lớn hơn 0,5 (dao động từ 0,641-0,789); Giá trị Sig của kiểm định Bartlett test bằng 0,000 (nhỏ hơn 0,05). Kết quả chi tiết phân tích nhân tố EFA yếu tố sự hài lòng của sinh viên được mô tả tại Bảng 4.6.

Bảng 4.6. Kết quả phân tích nhân tố khám phá EFA yếu tố sự hài lòng của sinh viên

4.1.2. Kết quả kiểm định hệ số tin cậy Cronbach Alpha

Trong nghiên cứu này, kiểm định hệ số Cronbach Alpha được thực hiện bằng phần mềm SPSS 20. Kết quả kiểm định hệ số Cronbach Alpha cho 10 nhóm yếu tố sau khi đã loại bỏ những biến quan sát không đạt yêu cầu hệ số tải trong phân tích nhân tố khám phá EFA cho thấy, tất cả các nhóm yếu tố đều có giá trị Cronbach Alpha lớn hơn 0,7 (dao động từ 0,765 đến 0,889), trong đó có 6 nhóm yếu tố có giá trị Cronbach Alpha lớn hơn 0,8. Nhóm yếu tố chương trình đào tạo đạt giá trị Cronbach Alpha cao nhất (bằng 0,889). Trong khi đó, yếu tố sự hài lòng của sinh viên có giá trị Cronbach Alpha thấp nhất ở mức 0,749. Tất cả giá trị của chỉ số Cronbach Alpha nếu loại biến của các biến quan sát đều nhỏ hơn giá trị chỉ số Cronbach Alpha của biến tổng. Giá trị tương quan biến tổng (Corrected item/ Total Correlation) của các biến quan sát đều lớn hơn 0,3. Vì vậy, theo Hair và cộng sự (2010); Churchill (1979) thì các chỉ số phân tích trên thể hiện thang đó đảm bảo độ tin cậy.

Bảng 4.7. Kết quả phân tích nhân tố khám phá EFA và hệ số tin cậy Cronbach Alpha

Như vậy, sau khi kiểm định độ tin cậy của thang đo với phân tích nhân tố khám phá EFA và hệ số Cronbach Alpha thì 48 biến quan sát từ thang đo ban đầu được rút gọn còn 41 biến quan sát đại diện cho 10 yếu tố. Kết quả tổng hợp của phân tích nhân tố khám phá EFA và hệ số tin cậy Cronbach Alpha được mô tả chi tiết tại Phụ lục và được tổng hợp tại Bảng 4.7.

4.2. Kết quả phân tích nhân tố khẳng định CFA

4.2.1. Kết quả phân tích mức độ phù hợp của mô hình

Phân tích CFA áp dụng ước lượng theo phương pháp Maximum Likelihood, 41 biến quan sát được đại điện cho 10 nhóm yếu tố được đưa vào phân tích. Kết quả cụ thể được thể hiện trong Hình 4.1.

Hình 4.1. Kết quả phân tích nhân tố khẳng định CFA

Nguồn: Kết quả xử lí dữ liệu bằng phần mềm AMOS 23

Kết quả phân tích cho thấy mô hình gồm 734 bậc tự do, có giá trị Chi-square

= 1649,456, giá trị Chi-square/df = 2,247 (nhỏ hơn 3); Giá trị p-value = 0,000 (nhỏ hơn 0,05). Các chỉ số AGFI = 0,930; GFI = 0,940; TLI =0,952; CFI = 0,957 (đều

lớn hơn 0,9) và RMSEA = 0,032 (nhỏ hơn 0,08); SMRM = 0,0388 (nhỏ hơn 0,05). Ngoài ra, tất cả các hệ số tải nhân tố đều lớn hơn 0,6 (dao động từ 0,63 – 0,85). Vì vậy theo Hair và cộng sự (2010), mô hình phù hợp với dữ liệu đã thu thập. Tất cả các hệ số tải đều đạt được giá trị có ý nghĩa thống kê nhỏ hơn 0,001 nên không có biến quan sát bị loại, kết quả chi tiết được mô tả ở Bảng 4.8.

Bảng 4.8. Tổng hợp hệ số tải và ý nghĩa thống kê phân tích CFA

Estimate	S.E.	C.R.	P
NACA7		NACA	1,000
NACA5		NACA	0,920	0,038	24,393	***
NACA6		NACA	0,925	0,041	22,522	***
NACA4		NACA	0,892	0,038	23,766	***
NACA8		NACA	0,956	0,044	21,914	***
NACA2		NACA	0,958	0,040	24,179	***
ACA6		ACA	1,000
ACA2		ACA	0,826	0,036	22,968	***
ACA5		ACA	0,927	0,043	21,675	***
ACA1		ACA	0,804	0,036	22,608	***
ACA3		ACA	0,844	0,036	23,191	***
ACA4		ACA	0,796	0,034	23,651	***
FACI5		FACI	1,000
FACI6		FACI	1,025	0,044	23,156	***
FACI2		FACI	0,926	0,039	24,016	***
FACI3		FACI	0,888	0,040	22,358	***
FACI4		FACI	0,836	0,035	23,643	***
FACI1		FACI	0,846	0,039	21,909	***
PROG5		PROG	1,000
PROG2		PROG	1,064	0,032	33,687	***
PROG4		PROG	0,980	0,031	31,381	***
PROG1		PROG	0,974	0,032	30,275	***
INI1		INI	1,000
INI4		INI	0,921	0,037	25,109	***
INI2		INI	0,935	0,038	24,784	***
INI6		INI	0,751	0,030	24,839	***
EMO2		EMO	1,000
EMO3		EMO	1,001	0,043	23,539	***
EMO1		EMO	0,956	0,042	22,697	***
SOCI1		SOCI	1,000
SOCI2		SOCI	0,960	0,046	21,088	***
SOCI3		SOCI	1,039	0,049	21,243	***
FUNC3		FUNC	1,000
FUNC1		FUNC	1,035	0,050	20,619	***
FUNC2		FUNC	0,978	0,049	19,769	***
EPIS2		EPIS	1,000
EPIS3		EPIS	0,970	0,042	23,159	***
EPIS1		EPIS	0,793	0,039	20,157	***
SAT1		SAT	1,000
SAT2		SAT	1,100	0,053	20,674	***
SAT3		SAT	1,065	0,052	20,477	***