Kết quả nghiên cứu của luận án cho ph p đưa ra những kết luận sau đây
Trong bối cảnh phát triển kinh tế thị trường, giáo dục đào tạo được coi là một
lĩnh vực hoạt động đặc th của xã hội, là ngành cung cấp dịch vụ giáo dục đào tạo
cho nhu cầu của xã hội. Quan điểm này đi c ng với sự hình thành và phát triển của
các khái niệm về thị trường giáo dục đào tạo, cung cầu, giá cả của dịch vụ giáo dục
đào tạo và gắn liền với chúng là những khái niệm về mức hài lòng của khách hàng
đối với chất lượng của dịch vụ giáo dục đào tạo.
Các trường đại học nói chung và các trường đại học ngoài công lập nói riêng
tham gia vào việc cung cấp dịch vụ đào tạo đại học với vai trò là cơ sở cung cấp dịch
vụ. Việc đảm bảo và nâng cao chất lượng dịch vụ đào tạo đại học trở thành nhiệm vụ
có vai trò quan trọng quyết định đối với sự tồn tại và phát triển của các nhà trường.
Để đảm bảo và nâng cao chất lượng dịch vụ đào tạo đại học trong bối cảnh sự
thay đổi ngày càng nhanh chóng của nhu cầu xã hội về nhân lực và sự gia tăng mạnh
m của mức độ cạnh tranh trong đào tạo đại học, các trường đại học nói chung và
trường đại học ngoài công lập trên địa bàn thành phố Hà Nội nói riêng cần vận dụng
đầy đủ, đồng bộ nguyên lý và các công cụ của marketing mix vào công tác tổ chức
quản lý của mình.
Luận án đã nghiên cứu, phân tích việc vận dung các công cụ của marketing
mix trong cung cấp dịch vụ đào tạo tại các trường đại học ngoài công lập trên địa bàn
thành phố Hà Nội và thấy r ng các trường này đã chủ động có những vận dụng khá
linh hoạt các công cụ này vào công tác quản lý và vận hành quá trình đào tạo của
mình ở các mức độ khác nhau và đã đạt được những thành công khá r n t trong việc
đảm bảo và nâng cao chất lượng dịch vụ đào tạo đại học. Tuy nhiên thực trạng vận
dụng cho thấy có những bất cập nhất định trong quá trình vận dụng từng công cụ của
marketing mix, làm xuất hiện những khía cạnh k m bền vững trong phát triển của nhà
trường.
205 trang |
Chia sẻ: Minh Bắc | Ngày: 16/01/2024 | Lượt xem: 290 | Lượt tải: 0
Bạn đang xem trước 20 trang tài liệu Luận án Vận dụng marketing mix tại các trường đại học ngoài công lập trên địa bàn Thành phố Hà Nội, để xem tài liệu hoàn chỉnh bạn click vào nút DOWNLOAD ở trên
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