Luận án Vận dụng marketing mix tại các trường đại học ngoài công lập trên địa bàn Thành phố Hà Nội

mix: The 6ps for private school marketing in Iran." Research journal of applied sciences, engineering technology, Knowledge, 4(21), pp 4314-4319. 70. Altbach, P. G. (2004). "Globalisation and the university: Myths and realities in an unequal world." Tertiary Education Management Marketing, 10(1), pp 3-25. 71. American Marketing Association (2007), "Definition" Marketing News, January 15, 2008, 28-29 72. Andreasen, A. R., Kotler, P., and Parker, D. (2008). "Strategic marketing for nonprofit organizations.". 73. Arimoto, A. (1997). "Market and higher education in Japan." Higher Education Policy, 10(3), pp 199-210. 74. Armstrong, G., and Kotler, P. (2003). Marketing: an introduction: Pearson Educación. 75. aird, J. (1 8). “Performance monitoring of university research A perspective from Australia.” Tertiary Education Management Marketing, 4, 169-181 159 76. Baldwin, G., and James, R. (2000). "The market in Australian higher education and the concept of student as informed consumer." Journal of Higher Education Policy Management Marketing, 22(2), pp 139-148. 77. Balwa, P. (2009). "Marketing of Educational Services." Jaipur National University, 2010. 78. Beine, M., Noël, R., and Ragot, L. (2014). "Determinants of the international mobility of students." Economics of Education review, 41, pp 40-54. 79. Belash, O., Popov, M., Ryzhov, N., Ryaskov, Y., Shaposhnikov, S., and Shestopalov, M. (2015). "Research on university education quality assurance: Methodology and results of stakeholders’ satisfaction monitoring." Procedia- Social Behavioral Sciences, 214, pp 344-358. 80. Beneke, J. (2011). "Marketing the institution to prospective students-A review of brand (reputation) management in higher education." International journal of Business Management Marketing, 6(1), pp 29. 81. Berry, L. L., and Allen, B. H. (1977). "Marketings Crucial Role for Institutions of Higher Education." Atlanta Economic Review, 27(4), pp 24-31. 82. Binsardi, A., and Ekwulugo, F. (2003). "International marketing of British education research on the students’ perception and the UK market penetration." Marketing Intelligence Planning. 83. Borden, N. (1953). Marketing mix. Retrieved July 15, 2011. In 84. Bonnema, J., and Van der Waldt, D. (2008). "Information and source preferences of a student market in higher education." International journal of educational management, 22(4), pp 314-327. 85. Booms, B. (1981). "Marketing strategies and organizational structures for service firms." Marketing of services. 86. Bitner, M. J. and B. H. Booms (1981). "Deregulation and the future of the US travel agent industry." Journal of Travel Research, 20(2): 2-7 87. rkanlić, S. (201 ). Marketing Mix Instruments as factors of improvement of image of Higher Education institutions and student satisfaction, Universitat Jaume I. 160 88. rkanlić, S., Sánchez-García, J., Esteve, E. ., rkić, ., Ćirić, M., Tatarski, J., Gardašević, J., and Petrović, M. (2020). "Marketing mix instruments as factors of improvement of students’ satisfaction in higher education institutions in republic of serbia and Spain." Sustainability, 12(18), pp 7802. 89. Bulotaite, N. (2003). "University heritage—an institutional tool for branding and marketing." Higher Education in Europe, 28(4), pp 449-454. 90. Camilleri, M. (2020). "Higher education marketing communications in the digital era", Strategic marketing of Higher education in Africa. Routledge, pp. 77-95. 91. Chen, Y. C. (2016). Constructing marketing indicators and measuring the satisfaction of asian international students in the higher education sector. Rev. Eur. Stud., 8, 166... 92. Camilleri, M. A. (2016). "Reconceiving corporate social responsibility for business and educational outcomes." Cogent Business Management Marketing, 3(1), 1142044. 93. Camilleri, M. A., and Camilleri, A. C. (2017). "Digital learning resources and ubiquitous technologies in education." Technology, Knowledge Learning, 22(1), pp 65-82. 94. Chawla, M. (2013). "Customers (Students) perceptions about 7Ps of Higher Education Marketing Mix." Asian Journal of Multidisciplinary Studies, 1(5), 107. 95. Chugh, R., and Ruhi, U. (2018). "Social media in higher education: A literature review of Facebook." Education Information Technologies, 23(2), pp 605-616. 96. Cronin J., Taylor A., Measuring Service Quality: A Reexamination and Extensiaon, Journal of Marketing, Jul 1992, 56, 3 pp 55-67. 97. Conway, T., Mackay, S., and Yorke, D. (1994). "Strategic planning in higher education: Who are the customers." International journal of educational management. 98. Coulson, Joseph, et al (2006). The Cato education market index. Cato Institute. 99. Cuthbert, R. (2010). "Students as customers." Higher Education Review, 42(3), pp 3-25. 161 100. Dally, D., et al. (2021). "The mpact Of 7p’s Of Marketing on The Performance of The Higher Education Institutions." Review of International Geographical Education Online, 11(3). 101. Dill, D. (2003) “Allowing the market to rule: The case of the United States.” Higher Education Quarterly, 57, 136-157 102. Dirks, A. L. (1998). "Higher education in marketing theory." Letöltve: www. cc. nctu. edu. tw/~etang/Marketing_Theory/Higher_Education. htm. 103. Dolnicar, S., and Lazarevski, K. (200 ). "Marketing in non‐profit organizations: an international perspective." International marketing review. 104. Domazet, ., Đokić, ., and Milovanov, O. (2018). "The nfluence of advertising media on brand awareness." Management Marketing, 23(1), pp 13-22. 105. Doyle, P. (2000). "Value-based marketing." Journal of Strategic Marketing, 8(4), pp 299-311. 106. Drummond, G. (2004). "Consumer confusion: reduction strategies in higher education." International Journal of Educational Management. 107. Durkin, M., and McKenna, S. (2011). "Informing the marketing of higher education to younger people." Irish Marketing Review, 21(1), pp 41-47. 108. Enache, I.-C. (2011). "Marketing higher education using the 7 Ps framework." Bulletin of the Transilvania University of Brasov. Economic Sciences. Series V, 4(1), pp 23. 109. Estermann, T. (2017). "Why university autonomy matters more than ever." University World News, 454. 110. Estermann, T., Nokkala, T., and Steinel, M. (2011). University autonomy in Europe: Europ. Univ. Assoc. 111. Filip, A. (2012). "Marketing theory applicability in higher education." Procedia- social behavioral sciences, 46, pp 912-916. 112. Ford, J. ., et al. (1 ). " mportance‐performance analysis as a strategic tool for service marketers: the case of service quality perceptions of business students in New Zealand and the USA." 13(2), pp 171-186. 113. Foskett, N. (1 2). “Managing external relations in schools a practical guide”, Psychology Press. 162 114. Gajić, J. (2012). " mportance of marketing mix in higher education institutions." The European Journal of Applied Economics, 9(1), pp 29-41. 115. Gibbs, P. (2001). "Higher education as a market: a problem or solution?", Studies in higher education, 26(1), 85-94. 116. Gibbs, P. and M. Knapp (2002). “Marketing higher and further education An educator's guide to promoting courses, departments and institutions”, Psychology Press 117. Glava, C. C., and Glava, A. E. (2015). "“Moment of Truth” in Educational Marketing. Factors That Contribute to the Decision Making on the Educational Market in Romania." Procedia-Social Behavioral Sciences, 180, pp 170-175. 118. Gundlach, G. T., and Wilkie, W. L. (2009). "The American Marketing Association's new definition of marketing: Perspective and commentary on the 2007 revision." Journal of Public Policy Marketing, 28(2), pp 259-264. 119. Hair Jr, J. F. (2006) “Successful strategies for teaching multivariate statistics.” in Proceedings of the 7th International Conference on. 120. Hall, H., and Witek, L. (2016). "Conditions, contemporary importance and prospects of higher education marketing on the example of Polish universities." Procedia Economics Finance, 39, pp 206-211. 121. Hanover Research (2014). "Trends in higher education marketing, recruitment, and technology.", Washington, DC: Hanover Research. 122. Harrison-Walker, L. J. (2009). "Strategic positioning in higher education." Academy of Educational Leadership Journal, 13(1), 103. 123. Harvey, J. A. (1996). "Marketing schools and consumer choice." International Journal of Educational Management. 124. Hawkins, A. G., and Frohoff, K. M. (2010). "Promoting the academy-the challenges of marketing higher education." Research in Higher Education Journal, 7, 1. 125. Hayes, T. (2007). "Delphi study of the future of marketing of higher education." Journal of business research, 60(9), pp 927-931 126. Hemsley-Brown, J. (2011). "Market heal thyself: the challenges of a free market in higher education". City: Taylor & Francis, pp. 115-132. 163 127. Hemsley-Brown, J. G., Shivonne (2007). "Brand harmonization in the international higher education market." Journal of business Research, 60(9), pp 942-948. 128. Hemsley‐ ro n, J., and Oplatka, I. (2006). "Universities in a competitive global marketplace: A systematic review of the literature on higher education marketing." International Journal of public sector management. 129. Hrynkevych, O., Sorochak, O., Panukhnyk, O., Popadynets, N., Bilyk, R., Khymych, I., and Viktoriia, Y. "Competitiveness of higher education system as a sector of economy: conceptual model of analysis with application to Ukraine." Presented at International Conference on Intelligent Human Systems Integration. 130. Huisman, J., et al. (2007). " nstitutional diversity in higher education A cross‐ national and longitudinal analysis." Higher Education Quarterly, 61(4): 563- 577 131. Indrayani, R., and Pardiyono, R. "Decision Support System to Choose Private Higher Education Based on Service Quality Model Criteria in Indonesia." Presented at Journal of Physics: Conference Series. 132. šoraitė, M. (2016). "Marketing mix theoretical aspects." International Journal of Research-Granthaalayah, 4(6), pp. 25-37. 133. Ivy, J. (2008). "A new higher education marketing mix: the 7Ps for MBA marketing." International Journal of educational management. 134. Jaganathan, B. (2013). "Marketing of Educational Services." Shakthii Academy. India. 135. Judson, K. M., and Taylor, S. A. (2014). "Moving from marketization to marketing of higher education: The co-creation of value in higher education." Higher education studies, 4(1), pp. 51-67. 136. Kalenskaya, N., Gafurov, I., and Novenkova, A. (2013). "Marketing of educational services: Research on service providers satisfaction." Procedia economics finance, 5, pp. 368-376. 164 137. Kanji, G. K., Tambi, A. M. . A., and allace, . (1 ) “A comparative study of quality practices in higher education institutions in the US and Malaysia.” Total quality management, 10, 357-371 138. Khatu, S. (2018). "Perceptiveness of students/parents-marketing of educational service." International Journal of Management, IT Engineering, 8(8), 80-91. 139. Kotler, P. (1982). Marketing for nonprofit organizations: Prentice-hall. 140. Kotler, P., and Fox, K. F. (1995). Strategic marketing for educational institutions: Prentice Hall. 141. Kotler, P., and Keller, K. L. (2016). A framework for marketing management: Pearson Boston, MA. 142. Kunwar, J. (2017). "Factors Influencing Selection of Higher Education Institutions in Finland by Foreign Students: Marketing Higher Education Services to Foreign Students." 143. Kusumawati, A. (2019). "Impact of digital marketing on student decision- making process of higher education institution: A case of Indonesia." Journal of E-Learning Higher Education Review, 1(1), pp. 1-11. 144. Lafuente-Ruiz-de-Sabando, Amaia, et al. (2018). "A review of higher education image and reputation literature: Knowledge gaps and a research agenda." European research on management business economics, 24(1): 8-16 145. Lamb, S., et al. (2004). "Staying on at school: Improving student retention in Australia." Brisbane: Queensland Department of Education the Arts 146. Lenn, D. J. (2015). "Principles of responsible management: Glocal sustainability, responsibility, and ethics". City: Academy of Management Briarcliff Manor, NY. 147. Lim, W. M., Jee, T. W., and De Run, E. C. (2020). "Strategic brand management for higher education institutions with graduate degree programs: empirical insights from the higher education marketing mix." Journal of Strategic Marketing, 28(3), pp. 225-245. 148. Lysytsia, N., Martynenko, M., Prytychenko, T., Gron, O., and Us, M. (2019). "Prospects for innovations in marketing of economic educational services in Ukraine." Entrepreneurship Sustainability Issues, 6(4), 1771. 165 149. Mahajan, Prashant, & Golahit, Suresh (2019). Service marketing mix as input and output of higher and technical education: A measurement model based on students’ perceived experience. Journal of Applied Research in Higher Education, 12(2), 151-193 150. Mainardes, E. W., Alves, H., Raposo, M., and de Souza Domingues, M. J. C. (2012). "Marketing in higher education: A comparative analysis of the Brazil and Portuguese cases." International Review on Public Nonprofit Marketing, 9(1), 43- 63. 151. Manca, S., and Ranieri, M. (2016). "Facebook and the others. Potentials and obstacles of social media for teaching in higher education." Computers Education, 95, pp. 216-230. 152. Maringe, F. (2004). "Vice chancellors' perceptions of university marketing: a view from universities in a developing country." Higher Education Review 36(2), 53-68 153. Maringe, F. (2005). "Interrogating the crisis in higher education marketing: the CORD model." International journal of educational management. 154. Maringe, F., and Gibbs, P. (2008). Marketing higher education: Theory and practice: McGraw-Hill Education (UK). 155. McCabe, M. B., and Weaver, R. (2018). "Marketing Effectiveness of Educational Services on Websites." Business Education Accreditation, 10(1), pp. 49-58. 156. McCarthy, E. Jerome (1 60). “ asic marketing A managerial approach”, (Homewood, IL, Richard D. Irwin, Inc.). 157. Mochari, I. (2015). "The startup buzzword almost everyone uses incorrectly." Inc. com, available at: www. inc. com/ilan-mochari/clayton-christensen- disruptive-innovation-cheatsheet. html 158. Mogaji, E. (2016). "Marketing strategies of United Kingdom universities during clearing and adjustment." International Journal of Educational Management. 159. Mogaji, E., Maringe, F., and Hinson, R. E. (2020). "Understanding the market in higher education in Africa", Understanding the Higher Education Market in Africa. Routledge, pp. 3-16. 166 160. Molesworth, M., Scullion, R., and Nixon, E. (2011). The marketisation of higher education and the student as consumer: Routledge London. 161. Moore, M. G., and Kearsley, G. (2011). Distance education: A systems view of online learning: Cengage Learning. 162. Moussa, M., and Kanwara, S. (2015). "Challenges for the internationalization of a higher education institution in the AEC (asean economic community): An intrinsic qualitative case study at rmutl in Northern Thailand." ABAC Journal, 35(1), pp 1-19. 163. Moussa, M., and Kanwara, S. (2015). "Trends in International education in a higher education institution in Northern Thailand: A descriptive case study." ASEAN Journal of Management Innovation, 2(1), pp 41-59. 164. Ndofirepi, E., Farinloye, T., and Mogaji, E. (2020). "Marketing mix in a heterogenous higher education market: A case of Africa", Understanding the higher education market in Africa. Routledge, pp 241-262. 165. Nicolescu, L. (2009). "Applying marketing to higher education: Scope and limits." Management Marketing, 4(2). 166. Nunnally and Burnstein (1994). Calculating, interpreting and reporting Cronbach’s alpha R liability Co ffici nt for Li rt-Type Scale. 167. Oana, D. (2019). "The consumer of university education services-a central element of eductional marketing." Studies in Business Economics, 14(2). 168. Ogunnaike, O., Tairat, B., Adeniyi, S., and Omolade, O. (2014). "Empirical analysis of marketing mix strategy and student loyalty in education marketing." Mediterranean Journal of Social Sciences, 5(23). 169. Palmer, A. (2001). "Co-operation and collusion: making the distinction in marketing relationships." Journal of Marketing Management, 17(7-8), pp 761- 784. 170. Palmer, T. S., Pinto, M. B., and Parente, D. H. (2001). "College students' credit card debt and the role of parental involvement: Implications for public policy." Journal of Public Policy Marketing, 20(1), pp 105-113. 171. Parasuraman A., Valarie A., Zeithamard L.,"A conceptual Model of Service Quality and its mplications for futurre esearch”, Journal of Marketing, Fall 1 85, pp 41-55. 167 172. Pardiyono, R., and Indrayani, R. "Decision support system to choose private higher education based on marketing mix model criteria in Indonesia." Presented at IOP Conference Series: Materials Science and Engineering. 173. Pardiyono, R., Suteja, J., Puspita, H., and Juju, U. (2022). "Dominant factors for the marketing of private higher education." Decision Science Letters, 11(2), pp. 137- 146. 174. Peters, M. A., Hollings, S., Zhang, M., Quainoo, E. A., Wang, H., Huang, Y., Zhou, S., Laimeche, A., Chunga, J. O., and Ren, Z. (2021). "The changing map of international student mobility." ACCESS: Contemporary Issues in Education, 41(1), pp. 7-28. 175. Porter, M. E. (2008). On competition: Harvard Business Press. 176. Porter, M. E. (2008). "The five competitive forces that shape strategy." Harvard business review, 86(1), 78 177. Pucciarelli, F., and Kaplan, A. (2016). "Competition and strategy in higher education: Managing complexity and uncertainty." Business Horizons, 59(3), pp. 311-320. 178. Raj, D. M. A., Raguraman, M., and Veerappan, R. (2013). "Marketing of educational services: A new strategy for customer satisfaction." International Journal of Scientific Research Management, 1(8), pp. 435-440. 179. attananuntapat, M. (2015), “Quality assurance policies in Thai higher education”, University of Pittsburgh. 180. Research, H. (2014). "Trends in higher education marketing, recruitment, and technology." Washington, DC: Hanover Research. 181. Reavill, L. R. (1998). "Quality assessment, total quality management and the stakeholders in the UK higher education system." Managing Service Quality: An International Journal, 8(1), 55-63. 182. Saginova, O. and elyansky, V. (2008). “Facilitating innovations in higher education in transition economies.” International Journal of Educational Management 183. Salem, O. (2020). "Social media marketing in higher education institutions " SEA: Practical Application of Science, 8(2). 168 184. Sander, P., Stevenson, K., King, M., and Coates, D. (2000). "University students' expectations of teaching." Studies in Higher education, 25(3), pp 309- 323. 185. Schulz, S. A., Martin, T., and Meyer, H. M. (2017). "Factors influencing organization commitment: Internal marketing orientation, external marketing orientation, and subjective well-being." Journal of management development. 186. Sekerin, V. D., Gorokhova, A. E., Dudin, M. N., Danko, T. P., and Nikolaykin, N. I. (2018). "Applying interactive marketing methods to improve the quality of university educational services." Calitatea, 19(163), pp. 37-42. 187. Setiawan, R., Cavaliere, L. P. L., Hussaini, T., Villalba-Condori, K. O., Arias- Chavez, D., Gupta, M., Untari, D. T., and Regin, R. (2021). The impact of educational marketing on universities performance, Petra Christian University. 188. Shahijan, M. K., Rezaei, S., and Guptan, V. P. (2018). "Marketing public and private higher education institutions: A total experiential model of international student’s satisfaction, performance and continues intention." International Review on Public Nonprofit Marketing, 15(2), pp. 205-234. 189. Sharrock, G. (2000). "Why students are not (just) customers (and other reflections on life after George)." Journal of Higher Education Policy Management, 22(2), pp. 149-164. 190. Spreng R.A, MacKenzie S.B, Olshavsky R.W, (1996), A Reexamination of the Deteminants of Consumer Satisfaction, Journal of Marketing, Jul 1996; 60, 3, pp. 15-32. 191. Sizer, J. (2001). “ esearch and the kno ledge age.” Tertiary Education Management Marketing, 7, 227-242 192. Soedijati, E. K. and S. A. Pratminingsih (2011). “The impacts of marketing mix on students choice of university study case of private university in andung, ndonesia”, 2nd International Conference on Business and Economic Research (2nd ICBER 2011) 193. Sousa, B. B., and Magalhães, F. C. (2019). "An approach on attachment in public marketing and higher education management contexts", Higher education and the evolution of management, applied sciences, and engineering curricula. IGI Global, pp. 151-171. 169 194. Stensaker, ., & Allison, J., D’Andrea, V. (2007). “ mages and identity in the branding of the university–exploring the symbolic and cultural implications.”, 500, 34-53 195. Stensaker, . (2007), “ randing in higher education Exploring an emerging phenomenon EA ”, The European Higher Education Soc. 196. Stukalina, Y. "Marketing in higher education: promoting educational services and programmes." Presented at Proceedings of the International Scientific Conference Contemporary Issues in Business, Management and Economics Engineering. 197. Temple, P., and Shattock, M. (2007). "Branding in Higher Education-Exloring an Emerging Phenomenon." EAIR Research Series, Policy Practice in Higher Education, pp 73-79. 198. Tucker, L. (2014). "Using social media marketing in higher education." QS Topuniversities. 199. Vinogradova, M. V., Larionova, A. A., Maloletko, A. N., and Kaurova, O. V. (2016). "Digital technology in the field of educational services." International Review of management Marketing, 6(2), pp. 281-287. 200. Voss, R., Gruber, T., and Szmigin, I. (2007). "Service quality in higher education: The role of student expectations." Journal of Business Research, 60(9), pp 949- 959. 201. Wiese, M., Van Heerden, N., Jordaan, Y., and North, E. (2009). "A marketing perspective on choice factors considered by South African first-year students in selecting a higher education institution." Southern African Business Review, 13(1), pp. 39-60. 202. Williams, G. (1997). "The market route to mass higher education: British experience 1979–1996." Higher Education Policy,10(3-4), 275-289. 203. WTO (2004). Principles of World Trade Organization PL.1 PHỤ LỤC PHỤ LỤC 1 Mẫu 1 – SV: Bảng khảo sát cho đối tượng sinh viên đang học tại các trường ĐH NCL trên địa bàn TP. Hà Nội PHIẾU ĐIỀU TRA KHẢO SÁT VỀ THỰC T ẠNG VẬN DỤNG MARKETING MIX (Phiếu ành cho Sinh viên tại các trường ĐH ngoài công lập trên địa àn TP. Hà Nội) Các Anh/Chị sinh viên thân mến, Thực hiện đề tài NCS về “Vận ụng mar ting mi tại các trường đại học ngoài công lập trên địa àn TP. Hà Nội”, chúng tôi tổ chức khảo sát điều tra thu thập ý kiến đánh giá đánh giá theo mô hình marketing mix 7Ps tại các trường Đại học ngoài công lập trên địa bàn TP. Hà Nội. Mọi thông tin trả lời bảng h i này của quý Anh/Chị không chỉ đóng góp bổ ích cho nghiên cứu của chúng tôi, cũng như sự phát triển của các trường ĐH ngoài công lập nói chung. Xin trân trọng cảm ơn! A. Thông tin cá nhân 1. Họ và tên ... Email . Tel 2. Giới tính Nam Nữ 3. Hiện đang theo học trường ⬜ ĐHDL Phương Đông ⬜ ĐH Phenikaa ⬜ ĐH Tài chính – Ngân hàng ⬜ ĐH Thăng Long ⬜ ĐH Đại Nam 4. Chuyên ngành đang học 5. Năm học hiện tại ⬜ Năm 3 ⬜ Năm 4 ⬜ Năm 5 PL.2 B. Đánh giá về thực trạng vận dụng marketing mix tại Trường nơi Anh/Chị đang theo học Xin Anh/Chị h y cho biết đánh giá của mình bằng cách hoanh tròn vào vị trí số điểm về các nội ung nhận định sau ● Chương tr nh đào tạo Chỉ tiêu Đánh giá th o thang điểm (1) Rất m (2) Kém, (3) Trung bình, (4) Khá, (5) Tốt 1. Mức độ ph hợp của ngành học với nguyện vọng của sinh viên 1 2 3 4 5 2. Mức độ ph hợp nhu cầu thực tiễn của ngành đào tạo 1 2 3 4 5 3. Tính cân đối giữa lý thuyết và thực hành 1 2 3 4 5 4. Mức độ đa dạng chương trình đào tạo 1 2 3 4 5 5. Mức hợp lý trong bố trí thời gian đào tạo 1 2 3 4 5 ● Học ph học ổng và chi ph đào tạo Chỉ tiêu Đánh giá th o thang điểm (1) Rất m (2) K m ( ) Trung nh (4) Khá (5) Tốt 6. Học phí ph hợp với điều kiện gia đình 1 2 3 4 5 7. Tính r ràng của các khoản thu 1 2 3 4 5 8. Tính ổn định của học phí trong cả khóa học 1 2 3 4 5 9. Mức hấp dẫn của chế độ học bổng 1 2 3 4 5 10. Mức dễ tiếp cận của chế độ miễn giảm học phí 1 2 3 4 5 ● Địa điểm đào tạo Chỉ tiêu Đánh giá th o thang điểm (1) Rất m (2) K m ( ) Trung nh (4) Khá (5) Tốt PL.3 11. Trường ở nơi đô thị phát triển 1 2 3 4 5 12. Trường ở nơi thuận tiện cho học thêm 1 2 3 4 5 13. Trường ở nơi thuận tiện cho làm thêm 1 2 3 4 5 14. Trường ở nơi dễ tìm kiếm nhà trọ 1 2 3 4 5 15. Trường ở nơi thuận tiện đi lại 1 2 3 4 5 ● c tiến và truyền thông Chỉ tiêu Đánh giá th o thang điểm (1) Rất m (2) K m ( ) Trung nh (4) Khá (5) Tốt 16. Mức độ dễ tìm kiếm trên mạng xã hội 1 2 3 4 5 17. Website trình bày đẹp, thông tin hấp dẫn 1 2 3 4 5 18. Mức độ đa dạng của hoạt động xúc tiến, truyền thông 1 2 3 4 5 19. Quảng bá về danh tiếng của trường qua các hoạt động xã hội 1 2 3 4 5 20. Mức độ đầy đủ và cập nhật thông tin 1 2 3 4 5 ● Cán ộ - iảng viên Chỉ tiêu Đánh giá th o thang điểm (1) Rất m (2) K m ( ) Trung nh (4) Khá (5) Tốt 21. Danh tiếng của giảng viên nhà trường. 1 2 3 4 5 22. Thái độ của giảng viên đối với người học 1 2 3 4 5 23. Sự quan tâm của lãnh đạo trường đến sinh viên. 1 2 3 4 5 24. Chất lượng phục vụ của nhân viên 1 2 3 4 5 25. Sự tôn trọng và bình đ ng dành cho sinh viên 1 2 3 4 5 ● Quá trình ịch vụ DĐH Chỉ tiêu Đánh giá th o thang điểm PL.4 (1) Rất m (2) K m ( ) Trung nh (4) Khá (5) Tốt 26. Sự thuận lợi tuyển sinh đầu vào cho người học 1 2 3 4 5 27. Mức độ hợp lý trong tổ chức đào tạo 1 2 3 4 5 28. Mức độ công b ng, khách quan trong đánh giá kết quả. 1 2 3 4 5 29. Mức độ phát triển kỹ năng mềm cho sinh viên. 1 2 3 4 5 30. Sự h trợ hoạt động nghiên cứu khoa học cho sinh viên 1 2 3 4 5 ● Cơ ở vật chất Chỉ tiêu Đánh giá th o thang điểm (1) Rất m (2) K m ( ) Trung nh (4) Khá (5) Tốt 31. Mức độ đầy đủ và hiện đại của giảng đường, phòng thí nghiệm. 1 2 3 4 5 32. Mức độ đáp ứng nhu cầu học tập của Thư viện cho sinh viên 1 2 3 4 5 33. Mức đáp ứng của hệ thống Ký túc xá. 1 2 3 4 5 34. Hệ thống cơ sở vật chất phục vụ thể thao, văn hóa cho sinh viên. 1 2 3 4 5 35. Hệ thống cảnh quan và môi trường 1 2 3 4 5 C. Mức độ hài lòng về chất lượng dịch vụ đào tạo 36. Mức độ hài lòng đối với chất lượng dịch vụ đào tạo đại học của trường 1 2 3 4 5 Ý kiến khác đánh giá khác .. .......... ................................................................................................................................... Cám ơn Anh/Chị đ tham gia cuộc điều tra này ch c ạn thành công! PL.5 PHỤ LỤC 2 Mẫu 2 – CBGV: Xây dựng bảng hỏi khảo sát cho cán bộ, giảng viên của các trường ĐH NCL trên địa bàn TP. Hà Nội PHIẾU KHẢO SÁT Ý KIẾN VỀ THỰC T ẠNG VẬN DỤNG MA KET NG MIX (Phiếu ành cho Cán ộ - iảng viên của trường đại học ngoài công lập trên địa àn TP. Hà Nội) Thưa Thầy/Cô! Thực hiện đề tài NCS về “Vận ụng mar ting mi tại các trường đại học ngoài công lập trên địa àn TP. Hà Nội”, chúng tôi tổ chức khảo sát điều tra thu thập ý kiến đánh giá đánh giá theo mô hình marketing mix 7Ps tại các trường Đại học ngoài công lập trên địa bàn Tp. Hà Nội. Mọi thông tin trả lời bảng h i này của Thầy/Cô không chỉ đóng góp bổ ích cho nghiên cứu của chúng tôi, cũng như sự phát triển của các trường ĐH ngoài công lập nói chung. Xin trân trọng cảm ơn! A. Thông tin chung 1. Họ và tên Thầy/Cô + Nơi công tác của Thầy/Cô ⬜ ĐHDL Phương Đông ⬜ ĐH Đại Nam ⬜ ĐH ĐH phenikaa ⬜ ĐH Thăng Long ⬜ ĐH Tài chính – Ngân hàng + Chức vụ của Thầy/Cô 2. Giới tính Thầy/Cô Nam Nữ 3. Trình độ/Học vị và chức danh khoa học + Trình độ/Học vị ⬜ Cử nhân/Kỹ sư ⬜ ThS ⬜ TS + Chức danh khoa học ⬜ PGS.TS ⬜ GS.TS PL.6 4. Tuổi của Trường (từ ngày thành lập đến nay) ⬜ 20 năm 5. Kinh nghiệm quản lý, giảng dạy đại học của Thầy/Cô ⬜ 15 năm 6. Kinh nghiệm công tác tại Trường của Thầy/Cô ⬜ 15 năm B. Nội dung khảo sát 1. ức độ hiểu về mar ting giáo ục của cá nh n Thầy/Cô: ⬜ Hiểu r ⬜ Hiểu một phần ⬜ Không biết 2. Thầy/Cô iết những lĩnh vực công tác nào của Nhà trường có vận ụng marketing: ⬜ Phát triển chương trình đào tạo ⬜ Tuyển sinh ⬜ Giảng dạy và NCKH ⬜ Phục vụ sinh viên ⬜ Tuyên truyền, quảng bá Khác .... 3. Thầy/Cô áp ụng mar ting trong hoạt động của Trường là o: ⬜ Sự chỉ đạo của cấp trên ⬜ Sự nhận thức tự giác của bản thân PL.7 ⬜ Những quy định bắt buộc 4. Bản th n Thầy/Cô có được iến thức về mar ting từ đ u? ⬜ Được đào tạo, bồi dưỡng ⬜ Tự nghiên cứu, tìm hiểu ⬜ Chỉ làm theo hướng dẫn 5. ức độ vận ụng mar ting vào công việc của ản th n Thầy/Cô ⬜ Tất cả các nhiệm vụ ⬜ Một phần nhiệm vụ ⬜ Không vận dụng Ý kiến khác Cám ơn Thầy/Cô đ tham gia cuộc hảo át này ch c Thầy/Cô thành công! PL.8 PHỤ LỤC 3 Mô tả hoạt động điều tra khảo sát và phương pháp xử lý số liệu điều tra thu được tại các trường 1. Thiết kế phiếu điều tra khảo sát Phiếu điều tra khảo sát được xây dựng trên cơ sở tham khảo ý kiến của chuyên gia, tổng hợp từ lý thuyết, TLTK có liên quan: luận án tiến sĩ kinh tế của Lê Quang Hiếu năm 2015 17], luận án tiến sĩ kinh tế của Nguyễn Trọng Đặng năm 2017 [10], thảo luận nhóm về các yếu tố ảnh hưởng đến vận dụng marketing mix tại các trường ĐH NCL trên địa bàn TP. Hà Nội để xây dựng 2 mẫu phiếu dành cho 2 đối tượng khảo sát: sinh viên (phụ lục 1), cán bộ - giảng viên (phụ lục 2) 2. Thang đo và ý nghĩa của thang đo Tất cả các tiêu chí đánh giá đều sử dụng thang đo Likert 5 mức độ (5 điểm), thang đo Likert là dạng thang đo thứ bậc (thang đo thứ bậc, thang chia hạng). Thang đo Likert được dùng phổ biến trong nghiên cứu để đo lường thái độ, ý kiến, quan điểm, nhận thức và sở thích. Đây là loại thang đo thường sử dụng để h i những câu h i nh m đánh giá một cách tổng quát về một chủ đề nghiên cứu mà mức đánh giá phụ thuộc vào phạm vi rộng các khía cạnh và có tính phức tạp cao. Nguyên tắc đặt câu h i với thang đo Likert về một chủ đề hay một đối tượng nghiên cứu nào có thể sử dụng câu h i mang đặc điểm tích cực hoặc câu h i mang đặc điểm tiêu cực về chủ đề đó. Cách mã hóa câu trả lời là ngược nhau giữa câu h i tích cực và câu h i tiêu cực. Mức đánh giá b ng tổng cộng số điểm của các câu trả lời thu được. Ý kiến trả lời được sắp xếp từ nh đến lớn với số càng lớn là càng tốt/quan trọng/cần thiết với nhận định đưa ra (1 điểm) Rất k m (2 điểm) K m (3 điểm) Trung bình (4 điểm) Khá (5 điểm) Tốt. Thang đo 5 mức độ trong bảng khảo sát. Khi đó giá trị khoảng cách = (Maximun – Minimum)/n = (5-1)/5 0,8 Ý nghĩa các mức như sau từ 1,00 đến 1,80: loại kém; từ 1,81 đến 2,60: loại yếu; từ 2,61 đến 3,40: loại trung bình; từ 3,41 đến 4,2: loại khá từ 4,21 đến 5,0: loại tốt. [166]. PL.9 Ví dụ để đánh giá chương trình đào tạo của các trường ĐH NCL, luận án sử dụng 5 câu h i điều tra và sử dụng thang đo Likert 5 điểm để thu thập thông tin: STT Chương trình đào tạo Đánh giá th o thang điểm (1) Rất m (2) Kém, (3) Trung bình, (4) Khá, (5) Tốt 1 Mức độ ph hợp của ngành học với nguyện vọng của SV 1 2 3 4 5 2 Mức độ ph hợp nhu cầu thực tiễn của ngành đào tạo 1 2 3 4 5 3 Tính cân đối giữa lý thuyết và thực hành 1 2 3 4 5 4 Mức độ đa dạng của chương trình đào tạo 1 2 3 4 5 5 Mức hợp lý trong bố trí thời gian đào tạo 1 2 3 4 5 Để tính giá trị trung bình của m i câu h i người ta lấy giá trị trung bình của tích số điểm của m i phương án với số lượng câu trả lời tương ứng của từng phương án. Giá trị trung bình của “Chương trình đào tạo” s b ng giá trị trung bình của 5 câu h i. 3. Kích thước mẫu: Trong nghiên cứu khoa học, kích thước mẫu phụ thuộc vào nhiều yếu tố. Thông thường, với việc thu thập dữ liệu trên mẫu lớn thì thông tin s chính xác hơn. Kích thước mẫu quá nh s không đủ độ tin cậy trong quá trình phân tích dữ liệu. Tuy nhiên, kích thước mẫu quá lớn đôi khi không nâng cao độ chính xác của thông tin mà lại tốn nhiều chi phí và thời gian. Kích thước mẫu tối thiểu nên từ 100 – 150 s phù hợp, trong nhiều trường hợp để khảo sát chi tiết một vấn đề nào đó bên cạnh kích thước mẫu lớn song song tồn tại kích thước mẫu có thể nh cũng nghiên cứu vấn đề đó (tuy nhiên kích thước mẫu tổng đảm bảo số lượng tối thiểu) kết quả khảo sát cũng được chấp nhận [166]. Trong luận án, tác giả sử dụng phương pháp xác định mẫu điều tra theo quan điểm của Hair và cộng sự (2006) 11 , trong đó dung lượng mẫu điều tra tối thiểu cần có s b ng tích số của số câu h i và số biến quan sát, với số câu PL.10 h i và số biến mà tác giả đã xây dựng trong bảng h i (phụ lục 1) thì số mẫu tiêu chuẩn theo phương pháp này là 180 mẫu, đủ điều kiện thực hiện phân tích số liệu. 4. Nội dung phiếu điều tra và số lượng phiếu điều tra tại mỗi trường khảo sát. 4.1. Phiếu khảo sát dành cho sinh viên, với các nội dung Chương trình đào tạo, Học phí, học bổng và chi phí đào tạo, Địa điểm đào tạo, Xúc tiến và truyền thông, Cán bộ giảng viên, Quá trình dịch vụ đào tạo, Cơ sở vật chất.. Số phiếu điều tra thu về là 182/200 phiếu hợp lệ, trong đó ĐH Phương Đông 37, ĐH Thăng Long 36, ĐH Phenikaa 36, ĐH Đại Nam 37, ĐH Tài Chính- Ngân hàng: 36 4.2. Phiếu khảo sát dành cho CB-GV với các nội dung khảo sát về việc cán bộ, giảng viên thực hiện vận dụng marketing mix trong cung cấp dịch vụ đào tạo tại các trường ĐH NCL trên địa bàn TP. Hà Nội. Số phiếu điều tra là 47/50 phiếu hợp lệ, trong đó ĐH Phương Đông 10, ĐH Thăng Long , ĐH Phenikaa , ĐH Đại Nam 10, ĐH Tài chính-Ngân hàng: 9. Số lượng phiếu điều tra khảo sát hợp lệ với cả hai đối tượng: Sinh viên và Cán bộ - Giảng viên là hoàn toàn có thể chấp nhận được. PL.11 PHỤ LỤC 4 Thống kê mô tả biến Reliability Scale: Thang đo CTĐT Reliability Statistics Cronbach's Alpha N of Items ,867 5 Item Statistics Mean Std. Deviation N PROG1 3,23 ,957 182 PROG2 3,33 ,947 182 PROG3 3,48 ,979 182 PROG4 3,36 ,964 182 PROG5 3,52 1,012 182 Item-Total Statistics Scale Mean if Item Deleted Scale Variance if Item Deleted Corrected Item- Total Correlation Cronbach's Alpha if Item Deleted PROG1 13,69 10,292 ,683 ,840 PROG2 13,59 10,465 ,660 ,846 PROG3 13,43 10,623 ,599 ,861 PROG4 13,55 9,696 ,796 ,811 PROG5 13,40 9,855 ,712 ,833 Scale: Thang đo Học Phi Reliability Statistics Cronbach's Alpha N of Items ,822 5 Item Statistics Mean Std. Deviation N PRIC1 3,00 ,958 182 PRIC2 3,08 ,904 182 PRIC3 3,34 ,982 182 PRIC4 3,37 ,993 182 PRIC5 3,47 ,950 182 PL.12 Item-Total Statistics Scale Mean if Item Deleted Scale Variance if Item Deleted Corrected Item- Total Correlation Cronbach's Alpha if Item Deleted PRIC1 13,25 8,378 ,739 ,750 PRIC2 13,17 8,507 ,772 ,743 PRIC3 12,92 8,485 ,690 ,764 PRIC4 12,88 8,290 ,721 ,754 PRIC5 12,79 11,109 ,219 ,891 Scale: Thang đo Vị trí Case Processing Summary N % Cases Valid 182 100,0 Excluded a 0 0,0 Total 182 100,0 a. Listwise deletion based on all variables in the procedure. Reliability Statistics Cronbach's Alpha N of Items ,862 5 Item Statistics Mean Std. Deviation N PLAC1 3,51 ,956 182 PLAC2 3,53 ,908 182 PLAC3 3,34 ,824 182 PLAC4 3,57 ,768 182 PLAC5 2,82 ,982 182 Item-Total Statistics Scale Mean if Item Deleted Scale Variance if Item Deleted Corrected Item- Total Correlation Cronbach's Alpha if Item Deleted PLAC1 13,26 8,137 ,687 ,832 PLAC2 13,24 8,314 ,699 ,829 PLAC3 13,42 8,566 ,737 ,821 PLAC4 13,20 9,309 ,619 ,849 PLAC5 13,94 8,046 ,681 ,835 PL.13 Scale: Thang đo Nhân lực Reliability Statistics Cronbach's Alpha N of Items ,656 5 Item Statistics Mean Std. Deviation N PEOP1 3,23 1,092 182 PEOP2 3,54 1,017 182 PEOP3 3,50 1,055 182 PEOP4 3,41 1,108 182 PEOP5 3,36 ,957 182 Item-Total Statistics Scale Mean if Item Deleted Scale Variance if Item Deleted Corrected Item- Total Correlation Cronbach's Alpha if Item Deleted PEOP1 13,81 7,084 ,561 ,526 PEOP2 13,49 7,356 ,570 ,527 PEOP3 13,53 6,980 ,617 ,499 PEOP4 13,62 8,955 ,204 ,700 PEOP5 13,68 9,712 ,152 ,706 Scale: Thang đo Quá trình ĐT Reliability Statistics Cronbach's Alpha N of Items ,680 5 Item Statistics Mean Std. Deviation N PROC1 3,51 1,034 182 PROC2 3,49 ,962 182 PROC3 3,45 1,005 182 PROC4 3,60 1,131 182 PROC5 3,63 ,959 182 PL.14 Item-Total Statistics Scale Mean if Item Deleted Scale Variance if Item Deleted Corrected Item- Total Correlation Cronbach's Alpha if Item Deleted PROC1 14,16 8,923 ,230 ,715 PROC2 14,19 8,772 ,301 ,683 PROC3 14,23 7,372 ,555 ,575 PROC4 14,08 6,624 ,603 ,543 PROC5 14,04 7,755 ,513 ,597 Scale: Thang đo CSVC Reliability Statistics Cronbach's Alpha N of Items ,806 5 Item Statistics Mean Std. Deviation N PHYS1 3,86 ,719 182 PHYS2 3,90 ,868 182 PHYS3 2,86 1,146 182 PHYS4 3,70 ,862 182 PHYS5 3,77 1,045 182 Item-Total Statistics Scale Mean if Item Deleted Scale Variance if Item Deleted Corrected Item- Total Correlation Cronbach's Alpha if Item Deleted PHYS1 14,24 8,999 ,676 ,755 PHYS2 14,20 8,182 ,705 ,736 PHYS3 15,24 7,552 ,567 ,785 PHYS4 14,40 8,960 ,529 ,786 PHYS5 14,32 8,021 ,560 ,781 Thang đo Sự h i l ng S T Descriptive Statistics N Minimum Maximum Mean Std. Deviation SAT 182 2 5 3,26 ,792 Valid N (listwise) 182 PL.15 PHỤ LỤC 5 Kết quả phân tích nhân tố khám phá Factor Analysis KMO and Bartlett's Test Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. ,845 Bartlett's Test of Sphericity Approx. Chi- Square 3695,198 df 595 Sig. 0,000 Communalities Initial Extraction PROG1 1,000 ,636 PROG2 1,000 ,666 PROG3 1,000 ,587 PROG4 1,000 ,692 PROG5 1,000 ,571 PRIC1 1,000 ,724 PRIC2 1,000 ,755 PRIC3 1,000 ,609 PRIC4 1,000 ,680 PRIC5 1,000 ,701 PROM1 1,000 ,661 PROM2 1,000 ,627 PROM3 1,000 ,708 PROM4 1,000 ,746 PROM5 1,000 ,704 PLAC1 1,000 ,635 PLAC2 1,000 ,631 PLAC3 1,000 ,734 PLAC4 1,000 ,617 PLAC5 1,000 ,659 PEOP1 1,000 ,805 PEOP2 1,000 ,817 PEOP3 1,000 ,825 PEOP4 1,000 ,572 PEOP5 1,000 ,752 PROC1 1,000 ,654 PROC2 1,000 ,647 PROC3 1,000 ,784 PROC4 1,000 ,826 PROC5 1,000 ,690 PHYS1 1,000 ,597 PHYS2 1,000 ,616 PHYS3 1,000 ,423 PHYS4 1,000 ,551 PHYS5 1,000 ,471 Extraction Method: Principal Component Analysis. PL.16 Total Variance Explained Compo -nent Initial Eigenvalues Extraction Sums of Squared Loadings Rotation Sums of Squared Loadings Total % of Variance Cumulative % Total % of Variance Cumulative % Total % of Variance Cumulative % 1 8,806 25,161 25,161 8,806 25,161 25,161 6,238 17,823 17,823 2 3,697 10,563 35,724 3,697 10,563 35,724 4,216 12,047 29,870 3 3,063 8,752 44,476 3,063 8,752 44,476 2,894 8,269 38,138 4 2,566 7,330 51,806 2,566 7,330 51,806 2,757 7,876 46,014 5 2,156 6,160 57,966 2,156 6,160 57,966 2,508 7,164 53,179 6 1,752 5,006 62,972 1,752 5,006 62,972 2,494 7,125 60,304 7 1,332 3,805 66,777 1,332 3,805 66,777 2,266 6,473 66,777 8 ,978 2,794 69,572 9 ,915 2,614 72,186 10 ,837 2,392 74,578 11 ,717 2,047 76,625 12 ,672 1,919 78,544 13 ,603 1,723 80,268 14 ,581 1,659 81,927 15 ,563 1,608 83,535 16 ,513 1,464 84,999 17 ,462 1,319 86,318 18 ,432 1,235 87,553 19 ,403 1,152 88,704 20 ,386 1,104 89,808 21 ,361 1,033 90,841 22 ,344 ,984 91,825 23 ,324 ,925 92,749 24 ,320 ,915 93,665 25 ,287 ,821 94,485 26 ,253 ,724 95,209 27 ,240 ,685 95,895 28 ,229 ,654 96,549 29 ,213 ,607 97,156 30 ,203 ,580 97,736 31 ,194 ,555 98,290 32 ,178 ,508 98,799 33 ,159 ,453 99,252 34 ,148 ,423 99,674 35 ,114 ,326 100,000 Extraction Method: Principal Component Analysis. PL.17 PL.18 Component Matrix a Component 1 2 3 4 5 6 7 PROG1 ,720 PROG2 ,622 PROG3 ,583 PROG4 ,741 PROG5 ,601 PRIC1 ,667 PRIC2 ,642 PRIC3 ,637 PRIC4 ,661 PRIC5 -,650 PROM1 -,627 PROM2 PROM3 PROM4 PROM5 PLAC1 ,540 PLAC2 PLAC3 ,600 PLAC4 PLAC5 ,614 PEOP1 ,686 PEOP2 ,752 PEOP3 ,756 PEOP4 PEOP5 ,562 PROC1 ,576 PROC2 ,585 PROC3 PROC4 ,594 PROC5 PHYS1 ,757 PHYS2 ,649 PHYS3 ,631 PHYS4 ,664 PHYS5 ,592 Extraction Method: Principal Component Analysis. a. 7 components extracted. PL.19 Rotated Component Matrix a Component 1 2 3 4 5 6 7 PROG1 ,750 PROG2 ,753 PROG3 ,720 PROG4 ,774 PROG5 ,686 PRIC1 ,842 PRIC2 ,827 PRIC3 ,768 PRIC4 ,772 PRIC5 ,823 PROM1 ,781 PROM2 ,724 PROM3 ,794 PROM4 ,838 PROM5 ,786 PLAC1 ,760 PLAC2 ,773 PLAC3 ,841 PLAC4 ,761 PLAC5 ,759 PEOP1 ,894 PEOP2 ,886 PEOP3 ,878 PEOP4 ,691 PEOP5 ,856 PROC1 ,803 PROC2 ,775 PROC3 ,837 PROC4 ,812 PROC5 ,747 PHYS1 PHYS2 PHYS3 PHYS4 PHYS5 Extraction Method: Principal Component Analysis. Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization. a a. Rotation converged in 6 iterations. PL.20 Component Transformation Matrix Component 1 2 3 4 5 6 7 1 ,730 ,442 ,182 ,134 ,293 ,324 ,173 2 -,563 ,709 ,328 ,084 ,067 ,133 -,210 3 -,207 ,007 -,403 ,764 ,332 -,095 ,303 4 -,188 -,429 ,726 ,140 ,126 ,206 ,418 5 ,261 -,079 ,394 ,478 -,130 -,505 -,520 6 ,047 ,073 -,051 ,342 -,846 ,369 ,143 7 ,043 ,326 ,111 -,158 -,225 -,660 ,607 Extraction Method: Principal Component Analysis. Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization. PL.21 Component Score Coefficient Matrix Component 1 2 3 4 5 6 7 PROG1 ,127 ,000 -,017 -,028 ,008 -,018 -,003 PROG2 ,145 -,064 ,017 ,079 -,122 ,069 -,041 PROG3 ,143 ,037 -,038 -,071 -,060 -,052 -,020 PROG4 ,129 -,029 ,008 -,011 -,035 ,037 ,006 PROG5 ,119 -,023 -,008 -,060 -,067 ,051 ,022 PRIC1 ,166 -,011 -,036 -,015 -,036 -,059 -,012 PRIC2 ,168 -,052 -,012 ,055 ,036 -,088 -,078 PRIC3 ,145 -,022 -,019 -,012 -,010 -,042 -,011 PRIC4 ,150 -,021 ,019 ,037 ,040 -,122 -,030 PRIC5 -,040 -,061 -,017 -,057 ,399 -,008 -,034 PROM1 -,026 -,047 -,031 -,082 ,374 -,025 -,005 PROM2 -,037 -,026 ,001 ,030 ,328 ,006 -,078 PROM3 -,005 -,005 ,033 ,007 -,100 -,024 ,383 PROM4 -,031 ,045 -,004 -,078 ,012 -,096 ,420 PROM5 -,036 ,010 -,025 ,025 -,019 -,017 ,367 PLAC1 -,022 ,205 -,022 -,026 -,058 ,014 -,001 PLAC2 -,018 ,215 -,038 -,020 -,027 -,032 ,002 PLAC3 -,032 ,254 -,036 -,021 ,004 -,122 ,030 PLAC4 ,001 ,248 -,041 -,032 -,146 -,079 ,066 PLAC5 -,048 ,199 -,038 ,041 ,011 -,006 -,035 PEOP1 ,008 -,022 ,002 ,351 -,089 ,018 -,033 PEOP2 -,002 ,000 -,007 ,331 -,024 -,031 -,020 PEOP3 -,023 -,015 ,008 ,324 -,017 ,025 ,018 PEOP4 -,013 -,072 ,239 ,055 ,022 ,098 -,117 PEOP5 -,013 -,006 ,311 ,005 -,012 -,045 -,004 PROC1 ,007 -,046 ,305 ,015 -,025 -,067 -,002 PROC2 -,024 ,012 ,289 -,050 -,022 -,092 ,113 PROC3 -,054 -,060 -,024 ,040 ,007 ,424 -,093 PROC4 -,032 -,015 -,009 -,013 -,051 ,377 -,035 PROC5 -,030 -,057 -,072 -,027 ,007 ,358 ,018 PHYS1 ,047 ,062 ,009 ,018 ,052 ,029 -,026 PHYS2 ,005 ,111 ,118 -,032 ,061 -,071 ,051 PHYS3 ,043 ,042 ,023 -,001 ,069 -,038 ,055 PHYS4 -,003 ,038 ,032 ,064 ,104 ,045 ,009 PHYS5 ,021 ,090 ,090 -,022 -,029 ,010 ,027 Extraction Method: Principal Component Analysis. Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization. Component Scores. Component Score Covariance Matrix Component 1 2 3 4 5 6 7 1 1,000 ,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 2 ,000 1,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 3 0,000 0,000 1,000 0,000 0,000 0,000 0,000 4 0,000 0,000 0,000 1,000 0,000 0,000 0,000 5 0,000 0,000 0,000 0,000 1,000 0,000 0,000 6 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 1,000 0,000 7 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 1,000 Extraction Method: Principal Component Analysis. Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization. Component Scores. PL.22 PHỤ LỤC 6 Kết quả phân tích hồi quy đa biến Regression Descriptive Statistics Mean Std. Deviation N SAT 3,60 ,792 182 F1 ,0000000 1,00000000 182 F2 ,0000000 1,00000000 182 F3 ,0000000 1,00000000 182 F4 ,0000000 1,00000000 182 F5 ,0000000 1,00000000 182 F6 ,0000000 1,00000000 182 F7 ,0000000 1,00000000 182 Correlations SAT F1 F2 F3 F4 F5 F6 F7 Pearson Correlation SAT 1,000 ,513 ,464 ,269 ,121 ,315 ,158 ,184 F1 ,513 1,000 ,000 ,000 ,000 ,000 ,000 ,000 F2 ,464 ,000 1,000 ,000 ,000 ,000 ,000 ,000 F3 ,269 ,000 ,000 1,000 ,000 ,000 ,000 ,000 F4 ,121 ,000 ,000 ,000 1,000 ,000 ,000 ,000 F5 ,315 ,000 ,000 ,000 ,000 1,000 ,000 ,000 F6 ,158 ,000 ,000 ,000 ,000 ,000 1,000 ,000 F7 ,184 ,000 ,000 ,000 ,000 ,000 ,000 1,000 Sig. (1- tailed) SAT ,000 ,000 ,000 ,052 ,000 ,016 ,006 F1 ,000 ,500 ,500 ,500 ,500 ,500 ,500 F2 ,000 ,500 ,500 ,500 ,500 ,500 ,500 F3 ,000 ,500 ,500 ,500 ,500 ,500 ,500 F4 ,052 ,500 ,500 ,500 ,500 ,500 ,500 F5 ,000 ,500 ,500 ,500 ,500 ,500 ,500 F6 ,016 ,500 ,500 ,500 ,500 ,500 ,500 F7 ,006 ,500 ,500 ,500 ,500 ,500 ,500 N SAT 182 182 182 182 182 182 182 182 F1 182 182 182 182 182 182 182 182 F2 182 182 182 182 182 182 182 182 F3 182 182 182 182 182 182 182 182 F4 182 182 182 182 182 182 182 182 F5 182 182 182 182 182 182 182 182 F6 182 182 182 182 182 182 182 182 F7 182 182 182 182 182 182 182 182 PL.23 Variables Entered/Removed a Model Variables Entered Variables Removed Method 1 F7, F6, F5, F4, F3, F2, F1 b Enter a. Dependent Variable: SAT b. All requested variables entered. Model Summary b Mode l R R Squar e Adjusted R Square Std. Error of the Estimate Change Statistics Durbin- Watson R Square Change F Change df1 df2 Sig. F Change 1 ,851 a ,724 ,712 ,425 ,724 65,042 7 174 ,000 1,914 a. Predictors: (Constant), F7, F6, F5, F4, F3, F2, F1 b. Dependent Variable: SAT ANOVA a Model Sum of Squares df Mean Square F Sig. 1 Regression 82,129 7 11,733 65,042 ,000 b Residual 31,387 174 ,180 Total 113,516 181 a. Dependent Variable: SAT b. Predictors: (Constant), F7, F6, F5, F4, F3, F2, F1 Coefficients a Model Unstandardized Coefficients Standar -dized Coeffici ents t Sig. 95,0% Confidence Interval for B Correlations Collinearity Statistics B Std. Error Beta Lower Bound Upper Bound Zeroo- rder Part- ial Part Toler- ance VIF 1 (Const -ant) 3,604 ,031 114,490 ,000 3,542 3,667 F1 ,406 ,032 ,513 12,863 ,000 ,344 ,468 ,513 ,698 ,513 1,000 1,000 F2 ,368 ,032 ,464 11,645 ,000 ,305 ,430 ,464 ,662 ,464 1,000 1,000 F3 ,213 ,032 ,269 6,758 ,000 ,151 ,276 ,269 ,456 ,269 1,000 1,000 F4 ,096 ,032 ,121 3,026 ,003 ,033 ,158 ,121 ,224 ,121 1,000 1,000 F5 ,249 ,032 ,315 7,893 ,000 ,187 ,311 ,315 ,513 ,315 1,000 1,000 F6 ,125 ,032 ,158 3,968 ,000 ,063 ,188 ,158 ,288 ,158 1,000 1,000 F7 ,146 ,032 ,184 4,621 ,000 ,084 ,208 ,184 ,331 ,184 1,000 1,000 a. Dependent Variable: SAT PL.24 Coefficient Correlations a Model F7 F6 F5 F4 F3 F2 F1 1 Correlations F7 1,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 F6 0,000 1,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 F5 0,000 0,000 1,000 0,000 0,000 0,000 0,000 F4 0,000 0,000 0,000 1,000 0,000 0,000 0,000 F3 0,000 0,000 0,000 0,000 1,000 0,000 0,000 F2 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 1,000 0,000 F1 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 1,000 Covariances F7 ,001 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 F6 0,000 ,001 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 F5 0,000 0,000 ,001 0,000 0,000 0,000 0,000 F4 0,000 0,000 0,000 ,001 0,000 0,000 0,000 F3 0,000 0,000 0,000 0,000 ,001 0,000 0,000 F2 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 ,001 0,000 F1 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 ,001 a. Dependent Variable: SAT Collinearity Diagnostics a Model Eigenvalue Condition Index Variance Proportions (Constant) F1 F2 F3 F4 F5 F6 F7 1 1 1,000 1,000 ,00 ,28 ,02 ,53 ,02 ,12 ,03 0,00 2 1,000 1,000 ,73 ,12 ,01 ,02 ,01 ,02 ,10 0,00 3 1,000 1,000 ,00 ,06 ,00 ,00 ,94 ,00 ,00 0,00 4 1,000 1,000 ,11 ,36 ,03 ,07 ,02 ,35 ,05 0,00 5 1,000 1,000 ,00 ,07 ,92 ,00 ,00 ,00 ,00 0,00 6 1,000 1,000 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 1,00 7 1,000 1,000 ,16 ,05 ,01 ,01 ,00 ,05 ,72 0,00 8 1,000 1,000 ,00 ,06 ,01 ,36 ,00 ,46 ,11 0,00 a. Dependent Variable: SAT Residuals Statistics a Minimum Maximum Mean Std. Deviation N Predicted Value 2,10 4,99 3,60 ,674 182 Residual -1,330 1,498 ,000 ,416 182 Std. Predicted Value -2,232 2,061 ,000 1,000 182 Std. Residual -3,131 3,528 ,000 ,980 182 a. Dependent Variable: SAT PL.25 STT Biến độc lập Giá trị tuyệt đối Tỷ lệ % Xếp hạng 1 F1 0,513 25,35 1 2 F2 0,464 22,92 2 3 F3 0,269 13,29 4 4 F4 0,121 5,98 7 5 F5 0,315 15,56 3 6 F6 0,158 7,81 6 7 F7 0,184 9,09 5 Tổng số 2,02 100