Các nhân tố ảnh hưởng đến quyết định chọn trường đại học của sinh viên ngành công nghệ th (6)

56 Bảng 4 8 Hệ số KMO và kiểm định Barlett KMO and Bartlett''''s Test Kaiser Meyer Olkin Measure of Sampling Adequacy KMO 0 804 Bartlett''''s Test of Sphericity Approx Chi Square 1244 818 df 171 Sig 0 000 ([.]

56 Bảng 4.8: Hệ số KMO kiểm định Barlett KMO and Bartlett's Test Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy - KMO 0.804 Bartlett's Test of Approx Chi-Square 1244.818 Sphericity df 171 Sig 0.000 (Nguồn: nghiên cứu tác giả) Qua phân tích EFA hệ số tải nhân tố lớn 0.5, có mợt trường hợp CQ2 lúc tải lên hai nhân tố với hệ số tải gần nên tác giả loại bỏ biến quan sát CQ2, lại nhân tố đảm bảo giá trị hội tụ phân biệt phân tích EFA Ngồi khơng có xáo trợn nhân tố, nghĩa câu hỏi nhân tố không bị nằm lẫn lộn với câu hỏi nhân tố Nên sau phân tích nhân tố nhân tố độc lập giữ nguyên, không bị tăng thêm hoặc giảm nhân tố Tiêu chuẩn phương pháp phân tích nhân tố số KMO phải lớn 0.5 (Garson, 2003) kiểm định Barlett’s có mức ý nghĩa sig < 0.05 để chứng tỏ liệu dùng phân tích nhân tố thích hợp biến có tương quan với Kết phân tích nhân tố cho thấy số KMO 0.804 > 0.5, điều chứng tỏ liệu dùng để phân tích nhân tố hồn tồn thích hợp Kết kiểm định Barlett’s 1244.818 với mức ý nghĩa Sig = 0.000< 0.05, biến quan sát có tương quan với xét phạm vi tổng thể Như giả thuyết ma trận tương quan biến ma trận đồng nhất bị bác bỏ, tức biến có tương quan với thỏa điều kiện phân tích nhân tố Thực phân tích nhân tố theo Principal components với phép quay Varimax Kết cho thấy 20 biến quan sát ban đầu nhóm thành nhóm Giá trị tổng phương sai trích = 68.867% > 50%: đạt yêu cầu; điều chứng tỏ 68.867% biến thiên liệu giải thích nhân tố Giá trị hệ số 57 Eigenvalues nhân tố cao (>1), nhân tố thứ có Eigenvalues thấp nhất 1.311 > Kết kiểm tra Cronbach’s Alpha sau EFA cho thấy các thang đo đạt chuẩn hệ số Cronbach’s Alpha > 0.6 tương quan biến tởng > 0.3 tác giả kết luận kết EFA thang đo các biến độc lập chấp nhận  Phân tích EFA cho biến phụ thuộc Kết phân tích EFA cho thấy biến quan sát nhóm thành nhân tố Hệ số tải nhân tố > 0.5 nên biến quan sát có ý nghĩa Mỗi biến quan sát có sai biệt hệ số tải nhân tố > 0.3 nên đảm bảo phân biệt nhân tố Hệ số KMO = 0.747 nên EFA phù hợp với liệu Thống kê Chi –square kiểm định Bartlett’s đạt mức giá trị ý nghĩa 0.000 (bảng 4.9), xét tởng thể biến quan sát có tương quan với Phương sai trích đạt 62.255% Eigenvalues = 2.490 kết EFA cho biến phụ tḥc chấp nhận Vì vậy, so với mơ hình lý thuyết sau phân tích EFA mơ hình khơng có thay đởi Bảng 4.9: Kết EFA thang đo định chọn trường sinh viên Nhân tố Biến quan sát QĐ1 0.827 QĐ2 0.818 QĐ3 0.770 QĐ4 0.737 KMO 0.747 Kiểm định Bartlett’s 0.000 Eigenvalues 2.490 Phương sai trích (%) 62.255 (Nguồn: nghiên cứu tác giả) 58 4.3 Phân tích hồi quy tuyến tính bội 4.3.1 Kiểm tra ma trận tương quan biến mơ hình Kết kiểm tra ma trận tương quan tuyến tính biến đợc lập (bảng 4.10) khơng loại nhân tố sig từng biến độc lập với biến phụ thuộc nhỏ 0.05 Như vậy, tất biến độc lập có quan hệ tương quan tuyến tính với biến phụ thuộc Bảng 4.10: Ma trận hệ số tương quan N = 150 QD Pearson Correlation Sig (2tailed) DT Pearson Correlation Sig (2tailed) TC Pearson Correlation Sig (2tailed) CQ Pearson Correlation Sig (2tailed) DK Pearson Correlation Sig (2tailed) TT Pearson Correlation Sig (2tailed) QĐ DT TC CQ DK TT 0.450** 0.554** 0.460** 0.303** 0.377** 000 000 000 000 000 -0.157 -0.062 0.281** -0.172* 0.055 0.454 0.000 0.035 0.410** 0.004 0.506** 0.000 0.966 0.000 -0.072 0.335** 0.379 0.000 0.096 0.243 59 QĐ N = 150 DT TC CQ DK TT ** Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed) * Correlation is significant at the 0.05 level (2-tailed) (Nguồn: nghiên cứu tác giả) Kết kiểm tra hệ tương quan biến độc lập với chúng với biến phụ thuộc phương pháp Spearman cho thấy, hệ số tương quan biến QD biến độc lập lần lượt với yếu tố DT 0,450; với yếu tố TC 0,554; với yếu tố CQ 0,460; với yếu tố DK 0,303; với yếu tố TT 0,377 có sig = 0,000 chứng tỏ biến có mối tương quan chặt chẽ với nhau không quá cao (> 0,85) Nghĩa là, các biến đợc lập có nhiều khả giải thích cho biến phụ tḥc, đồng thời có khả xảy tượng đa cợng tuyến Vì thế, tác giả dự đoán mơ hình hồi quy bợi có dạng sau: QĐ = β0 + β1DT + β2TC + β3CQ + β4DK + β5TT + ei 4.3.2 Kiểm định mơ hình hồi quy Kết tóm tắt mơ hình hồi quy (bảng 4.11) cho thấy R2 điều chỉnh 0.698 biến độc lập đưa vào chạy hồi quy ảnh hướng tới 69.8% thay đổi biến phụ tḥc, phần cịn lại 30.2% biến ngồi mơ hình sai số ngẫu nhiên Tác giả thấy R2 điều chỉnh (0.698) nhỏ R2 (0.708) dùng để đánh giá độ phù hợp mô hình nghiên cứu an tồn khơng thởi phồng mức đợ phù hợp mơ hình Bảng 4.11: Chỉ tiêu đánh giá mức độ phù hợp mô hình Mơ hình R R –Square (R2) R2 điều chỉnh Sai lệch chuẩn DurbinWatson 0.842a 0.708 0.698 0.25927 2.061 (Nguồn: nghiên cứu tác giả)