TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU
Lý do chọn đề tài
Thành phố Hồ Chí Minh hay Sài Gòn được xem là trung tâm kinh tế, văn hóa và giáo dục lớn nhất miền Nam, là một trong những thành phố có nền giáo dục phát triển bậc nhất của nước ta nên nơi đây thu hút rất nhiều sinh viên đến học tập,ngoài ra còn có thể dễ dàng tìm được những công việc làm thêm Một trong những trường đại học nổi tiếng tại TP.HCM là Đại học Kinh tế TP.HCM – UEH, chiếm ưu thế về số lượng sinh viên đông đảo so với nhiều trường đại học khác nên thật dễ dàng bắt gặp những bạn nhân viên cửa hàng tiện lợi, phục vụ, gia sư, lễ tân,… là những bạn sinh viên đến từ UEH Công việc làm thêm có thể đem lại rất nhiều lợi ích cho các bạn sinh viên trong cuộc sống cá nhân lẫn quá trình học tập và làm việc sau này, do đó thực hiện một nghiên cứu nhằm đánh giá những yếu tố nào có thể ảnh hưởng đến quyết định đi làm thêm của các bạn sinh viên là cực kỳ quan trọng.Kết quả nghiên cứu sẽ là nguồn tài liệu tham khảo hữu ích cho các bậc phụ huynh,nhà giáo dục và cả những nhà tuyển dụng.
Mục tiêu nghiên cứu
2.1 Câu hỏi nghiên cứu a) Những yếu tố thu nhập nào có ảnh hưởng đến quyết định đi làm thêm của sinh viên khoa Toán - Thống Kê thuộc Đại học Kinh tế TP.HCM? b) Mức độ ảnh hưởng của những yếu tố đó như thế nào? c) Bậc phụ huynh, nhà trường và nhà tuyển dụng nên làm gì để thúc đẩy động lực làm thêm của sinh viên?
Mục tiêu của đề tài nghiên cứu gồm:
- Nghiên cứu các nhân tố ảnh hưởng đến quyết định làm thêm của sinh viên khoa Toán - Thống kê thuộc Đại học Kinh tế TP.HCM nhằm hiểu rõ hơn về hoàn cảnh, mục tiêu và động lực khi quyết định làm thêm của các bạn sinh viên này Từ đó xem xét mối quan hệ giữa các nhân tố “thu nhập”, “kinh nghiệm, kỹ năng”, “tạo mối quan hệ”, “quỹ thời gian” đối với quyết định làm thêm của sinh viên.
- Nghiên cứu giúp mọi người có cái nhìn khách quan hơn về vấn đề làm thêm của sinh viên, là tư liệu hữu ích để nhà trường và các bậc phụ huynh để có những định hướng phù hợp cho các bạn sinh viên.
Phạm vi và đối tượng nghiên cứu
- Về không gian: Khoa Toán – Thống kê, Đại học Kinh tế TPHCM
- Về thời gian: từ ngày 1/3/2024 đến ngày 20/3/2024
- Đối tượng nghiên cứu: Các nhân tố ảnh hưởng đến quyết định làm thêm của sinh viên khoa Toán – Thống kê thuộc Đại học Kinh tế TPHCM.
- Đối tượng khảo sát: Sinh viên khoa Toán – Thống kê thuộc Đại học Kinh tếTPHCM.
Phương pháp nghiên cứu
Nhóm tác giả kết hợp các phương pháp nghiên cứu định tính và định lượng để xây dựng nên mô hình phân tích các nhân tố ảnh hưởng đến quyết định làm thêm của sinh viên Khoa Toán – Thống kê thuộc Đại học Kinh tế TP.HCM.
PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
Quy trình nghiên cứu
Nhóm tác giả bắt đầu bằng phương pháp phân tích định lượng để thu thập dữ liệu và hình thành các biến trong mô hình từ các nghiên cứu tương tự trước đây:
● Thảo luận trực tiếp của nhóm tác giả để quyết định các thang đo cho những khái niệm trong bài nghiên cứu.
Để thu thập dữ liệu, bảng câu hỏi trực tuyến đã được thiết kế bằng Google Form Bảng câu hỏi bao gồm các câu hỏi về đặc điểm của đối tượng khảo sát và 18 câu phát biểu chính Mỗi câu phát biểu được đánh giá theo thang đo Likert 5 mức, từ "Hoàn toàn không đồng ý" đến "Hoàn toàn đồng ý".
● Tổng quan cơ sở lý thuyết và các công trình nghiên cứu trước đây để từ đó lựa chọn các mô hình nghiên cứu và các thang đo lường khái niệm.
Sau khi đã thu thập được dữ liệu và hình thành các biến trong mô hình, nhóm tác giả tiến hành nghiên cứu chính thức, sử dụng các kỹ thuật phân tích sau:
● Thống kê mô tả mẫu: mô tả các đặc điểm sơ bộ của mẫu.
● Kiểm định độ tin cậy của thang đo bằng hệ số Cronbach’s Alpha.
● Phân tích nhân tố khám phá EFA để xác định các thang đo.
Phân tích hồi quy tuyến tính bội được thực hiện để xác minh các giả thuyết nghiên cứu và xác định các yếu tố có ảnh hưởng đáng kể đến quyết định làm thêm của sinh viên.
Cuối cùng, tác giả báo cáo các kết quả quan sát được từ nghiên cứu và nêu ra khuyến nghị cho trường học, gia đình Họ cũng đề cập đến những hạn chế của nghiên cứu để độc giả hiểu rõ hơn về tính chính xác và giới hạn của dữ liệu.
Phương pháp thu thập mẫu
Nhóm tác giả thu thập mẫu bằng phương pháp chọn mẫu phi xác suất: phương pháp chọn mẫu thuận tiện Dữ liệu thực tế được thu thập trên nền tảng Internet, thông qua việc gửi cho các bạn sinh viên khoa Toán – Thống kê một Google Form Hair (2006) cho rằng để sử dụng EFA, kích thước mẫu tối thiểu phải là 50 và tỷ lệ số lượng khảo sát và biến quan sát là 5:1, có nghĩa là một biến quan sát cần tối thiểu năm mẫu khảo sát Bài nghiên cứu bao gồm 18 biến quan sát, do đó cần ít nhất là 90 mẫu Số lượng mẫu thu thập được tổng cộng là 109 mẫu Sau khi thực hiện loại bỏ những mẫu bất thường, chọn ra được 104 mẫu phù hợp để đưa vào phân tích.
Xây dựng thang đo cho các biến quan sát và lập giả thuyết nghiên cứu
Thang đo về Kinh nghiệm - Kỹ năng được xây dựng dựa trên nghiên cứu của
Vũ Xuân Tường và cộng sự (2022), Vũ Thị Thu Hà (2023).
Bảng 2.1: Thang đo về Kinh nghiệm – Kỹ năng
Kinh nghiệm - Kỹ năng Mã hóa Nguồn tham khảo
Làm thêm giúp tôi nâng cao kỹ năng mềm trong đời sống
KN1 Vũ Xuân Tường và cộng sự (2022), Vũ
Làm thêm giúp tôi tích lũy thêm kiến thức thực tiễn thuộc ngành học của tôi
Vũ Xuân Tường và cộng sự (2022), Vũ Thị Thu Hà (2023)
Làm thêm giúp tôi tích lũy thêm kinh nghiệm cho công việc tương lai của tôi
Vũ Xuân Tường và cộng sự (2022), VũThị Thu Hà (2023)
Giả thuyết nghiên cứu H1: Nhân tố Kinh nghiệm kỹ năng có tác động tích cực lên quyết định đi làm thêm của sinh viên.
3.2 Thang đo về Thu nhập
Thang đo về Thu nhập được xây dựng dựa trên nghiên cứu của Vũ Xuân Tường và cộng sự (2022), Vũ Thị Thu Hà (2023).
Bảng 2.2: Thang đo về Thu nhập
Thu nhập Mã hóa Nguồn tham khảo
Làm thêm giúp tôi đỡ đần được phần nào gánh nặng tài chính cho gia đình
Vũ Xuân Tường và cộng sự (2022),
Làm thêm giúp tôi chi trả các khoản phí sinh hoạt cũng như được giải trí thoải mái hơn
Vũ Xuân Tường và cộng sự (2022),
Làm thêm đem lại cho tôi một khoản tiết kiệm nhỏ
TN3 Vũ Xuân Tường và cộng sự (2022),
Làm thêm giúp tôi học cách kiểm soát chi tiêu
TN4 Vũ Xuân Tường và cộng sự (2022),
Giả thuyết nghiên cứu H2: Nhân tố Thu nhập có ảnh hưởng tích cực đến quyết định làm thêm của sinh viên.
3.3 Thang đo về Tạo dựng mối quan hệ
Thang đo về Tạo dựng mối quan hệ được xây dựng dựa trên nghiên cứu của
Vũ Xuân Tường và cộng sự (2022).
Bảng 2.3: Thang đo về Tạo dựng mối quan hệ
Tạo dựng mối quan hệ Mã hóa Nguồn tham khảo
Làm thêm đem lại cho tôi nhiều bạn bè hơn QH1
Vũ Xuân Tường và cộng sự (2022)
Làm thêm đem lại những mối quan hệ giúp ích cho công việc tương lai của tôi
QH2 Vũ Xuân Tường và cộng sự (2022)
Giả thuyết nghiên cứu H3: Nhân tố Tạo dựng mối quan hệ có ảnh hưởng tích cực đến quyết đinh làm thêm của sinh viên
3.4 Thang đo về Tác động từ xã hội
Thang đo về Tác động từ xã hội được xây dựng dựa trên nghiên cứu của Vũ Thị Thu Hà (2023).
Bảng 2.4: Thang đo về Tác động từ xã hội
Tác động từ xã hội Mã hóa Nguồn tham khảo
Bạn bè của tôi khuyến khích tôi đi làm thêm cùng họ XH1 Vũ Thị Thu Hà (2023)
Cha mẹ tôi khuyến khích tôi đi làm thêm
XH2 Vũ Thị Thu Hà (2023) Nhiều sinh viên xung quanh tôi có đi làm thêm
XH3 Vũ Thị Thu Hà (2023)
Giả thuyết nghiên cứu H4: Nhân tố Tác động từ xã hội có ảnh hưởng tích cực đến quyết định làm thêm của sinh viên.
3.5 Thang đo về Quỹ thời gian
Thang đo về Tác động từ xã hội được xây dựng dựa trên nghiên cứu của Vũ Xuân Tường và cộng sự (2022).
Bảng 2.5: Thang đo về Quỹ thời gian
Quỹ thời gian Mã hóa Nguồn tham khảo
Tôi có đủ thời gian để có một công việc làm thêm TG1 Vũ Xuân Tường và cộng sự (2022)
Tôi có thể cân bằng tốt thời gian dành cho việc học và công việc làm thêm TG2 Vũ Xuân Tường và cộng sự (2022)
Thời gian làm thêm không gây cản trở đến thời gian học trên trường TG3 Vũ Xuân Tường và cộng sự (2022)
Giả thuyết nghiên cứu H5: Nhân tố Quỹ thời gian có ảnh hưởng tích cực đến quyết định làm thêm của sinh viên.
3.6 Thang đo về Quyết định làm thêm
Thang đo về Thu nhập được xây dựng dựa trên nghiên cứu của Vũ Xuân Tường và cộng sự (2022), Vũ Thị Thu Hà (2023) Đây là biến phụ thuộc của mô hình nghiên cứu.
Bảng 2.6: Thang đo về Quyết định làm thêm
Quyết định làm thêm Mã hóa Nguồn tham khảo
Tôi chủ động đi tìm kiếm việc làm thêm QD1 Vũ Xuân Tường và cộng sự (2022), Vũ Thị
Tôi sẽ tích cực hoàn thành tốt công việc làm thêm
QD2 Vũ Xuân Tường và cộng sự (2022), Vũ Thị
Thu Hà (2023) Đi làm thêm rất cần thiết đối với tôi QD3 Vũ Xuân Tường và cộng sự (2022), Vũ Thị
KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
Mô tả mẫu nghiên cứu
Tiêu chí Các thành phần Số người Tỷ lệ (%)
Bạn có làm thêm không Không 36 34.6
Bạn học năm mấy Năm 1 4 3.8
Hộ khẩu thường trú Các tỉnh khác TP.HCM 48 46.2
Chu cấp sinh hoạt cá nhân
Nguồn: Kết quả chạy dữ liệu của nhóm tác giả
Theo kết quả thống kê mô tả với 104 mẫu đạt yêu cầu, nhóm nghiên cứu tổng hợp được như sau: Về thực trạng làm thêm, có 36 sinh viên không làm thêm chiếm 34.6% trên tổng số khảo sát, và 68 sinh viên đi làm thêm chiếm 65.4% trên tổng số khảo sát Về mặt giới tính, số lượng sinh viên là nữ chiếm tỷ lệ khá cao(60.6%) trong khi đó số lượng sinh viên nam chỉ chiếm 39.4% trên tổng số sinh viên tham gia khảo sát Trình độ học vấn của các đối tượng khảo sát chủ yếu thuộc năm thứ ba đại học, gồm 79 đối tượng chiếm tỷ lệ 76%, và những sinh viên học từ năm thứ năm trở đi chỉ có 2 sinh viên, chiếm 1.9% trên tổng số khảo sát Hơn phân nửa sinh viên tham gia khảo sát có hộ khẩu thường trú tại thành phố Hồ Chí Minh,khoảng 53.8% trên tổng số khảo sát, còn lại có hộ khẩu thường trú ở những tỉnh thành khác Về mức trợ cấp sinh hoạt cá nhân, ở đây chỉ tính những khoản tiền được cha mẹ hoặc người nuôi dưỡng đưa cho sinh viên như một khoản tiêu vặt, dùng riêng, không tính những khoản cho cha mẹ hoặc người nuôi dưỡng tự mình chi trả trực tiếp như điện nước: dựa vào khái niệm trên, có 43 sinh viên được trợ cấp từ 0 đến dưới 3 triệu, chiếm tỷ lệ 41.3% trên tổng số khảo sát và cũng là mức trợ cấp phổ biến nhất trong mẫu khảo, mức trợ cấp ít phổ biến nhất là mức từ 9 triệu trở lên,chỉ có 2 sinh viên nhận được mức này.
Kiểm tra độ tin cậy của thang đo
Dựa trên tiêu chuẩn phân tích Hair và cộng sự [5], Nunnally và Bernstein [12]: Hệ số Cronbach’s Alpha nếu < 0.6: Thang đo biến số là không phù hợp; 0.6 - 0.7: chấp nhận được; 0.7 - 0.8: thang đo lường sử dụng tốt; 0.8 – 0.95: thang đo rất tốt; >= 0.95: Chấp nhận được nhưng không tốt, khi đó các thang đo không có sự khác biệt quá lớn cũng có thể chúng cùng đo một nội dung của khái niệm nghiên cứu (hiện tượng trùng lắp trong thang đo) Hệ số tương quan biến tổng: > 0.3 biến quan sát đó đóng góp vào giá trị đo lường các khái niệm nghiên cứu, nhỏ hơn 0.3 là biến rác và sẽ bị loại.
Bảng 3.2: Kết quả kiểm định độ tin cậy của thang đo Kinh nghiệm – Kỹ năng
Biến quan sát Cronbach’s Alpha Cronbach’s Alpha nếu biến bị loại bỏ
Tương quan biến tổng KN1
Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu của nhóm nghiên cứu
Thang đo Kinh nghiệm – Kỹ năng có hệ số Cronbach’s Alpha bằng 0.782, nằm trong khoảng sử dụng tốt và các biến quan sát của thang đo cũng có hệ số tương quan biến tổng lớn hơn 0.3, do đó thang đo này là phù hợp để đưa vào phân tích nhân tố khám phá EFA.
Bảng 3.3: Kết quả kiểm định độ tin cậy của thang đo Thu nhập
Biến quan sát Cronbach’s Alpha Cronbach’s Alpha nếu biến bị loại bỏ
Tương quan biến tổng TN1
Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu của nhóm nghiên cứu
Thang đo thu nhập có hệ số Cronbach’s Alpha bằng 0.827, do đó thang đo được xem là rất tốt, hệ số tương quan biến tổng của các biến quan sát cũng đều lớn hơn 0.3, nên toàn bộ thang đo phù hợp để đưa vào phân tích nhân tố khám phá EFA.
Bảng 3.4: Kết quả kiểm định độ tin cậy của thang đo Tạo dựng mối quan hệ
Tạo dựng mối quan hệ Biến quan sát Cronbach’s Alpha Tương quan biến tổng
Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu của nhóm nghiên cứu
Thang đo Tạo dựng mối quan hệ có hệ số Cronbach’s Alpha bằng 0.746, nằm trong khoảng được xem là sử dụng tốt, hệ số tương quan biến tổng của hai biến đều bằng 0.602, lớn hơn 0.3, nên toàn bộ thang đo phù hợp để đưa vào phân tích nhân tố khám phá EFA.
Bảng 3.5: Kết quả kiểm định độ tin cậy của thang đo Tác động từ xã hội
TÁC ĐỘNG TỪ XÃ HỘI Biến quan sát Cronbach’s
Cronbach’s Alpha if Item Deleted
Tương quan biến tổng XH1
Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu của nhóm nghiên cứu
Thang đo Tác động từ xã hội có hệ số Cronbach’s Alpha bằng 0.633, tuy không cao nhưng nằm trong khoảng chấp nhận được, và đồng thời hệ số tương quan biến tổng của các biến lớn hơn 0.3, do đó thang đo này là phù hợp để đưa vào phân tích nhân tố khám phá EFA.
Bảng 3.6: Kết quả kiểm định độ tin cậy của thang đo Quỹ thời gian
QUỸ THỜI GIAN Biến quan sát Cronbach’s
Cronbach’s Alpha if Item Deleted
Tương quan biến tổng TG1
Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu của nhóm nghiên cứu
Thang đo Quỹ thời gian có hệ số Cronbach’s Alpha bằng 0.604, do đó có thể chấp nhận được, tuy nhiên biến quan sát TG1 (Tôi có đủ thời gian để có một công việc làm thêm) có hệ số tương quan biến tổng nhỏ hơn 0.3, vì thế đây được xem là biến rác và phải loại bỏ khỏi thang đo Sau khi loại bỏ biến TG1 khỏi thang đo ta có hệ số Cronbach’s Alpha là 0.794, thuộc diện sử dụng tốt, nên thang đo gồm hai biến TG2 và TG3 phù hợp để đưa vào phân tích nhân tố khám phá.
Bảng 3.7: Kết quả kiểm định độ tin cậy của thang đo Quyết định làm thêm
Cronbach’s Alpha if Item Deleted
Tương quan biến tổng QD1
Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu của nhóm nghiên cứu
Thang đo này được xem là biến phụ thuộc khi đưa vào phân tích hồi quy tuyến tính bội Hệ số Cronbach’s Alpha của thang đo bằng 0.682, thuộc diện chấp nhận được và các biến quan sát đều có hệ số tương quan biến tổng lớn hơn 0.3, do đó thang đo phù hợp và không cần loại bỏ biến quan sát nào.
Phân tích nhân tố khám phá EFA
3.1 Phân tích nhân tố khám phá của các biến độc lập
Bảng 3.8: Kết quả hệ số KMO và kiểm định Barlett
Giá trị Chi bình phương 475.111
Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu của nhóm nghiên cứu
Kiểm định Bartlett dùng để xem xét mối quan hệ giữa các biến quan sát với nhau trong phân tích, có giả thuyết H0: không có mối liên hệ giữa các biến Trong bảng kết quả trên có thể thấy giá trị p nhỏ hơn mức ý nghĩa 5% nên bác bỏ H0, vậy kết luận rằng tồn tại mối liên hệ giữa các biến quan sát trong quan sát.
Hệ số KMO (Kaiser – Meyer – Olkin) dùng để xem xét sự thích hợp của dữ liệu cho phân tích nhân tố Kết quả cho thấy hệ số này bằng 0.708, lớn hơn 0.5 nên dữ liệu của bài nghiên cứu phù hợp cho phân tích nhân tố.
Bảng 3.9: Bảng Communalities trước và sau khi loại bỏ biến lần lượt tương ứng với 4.1.a và 4.1.b.
Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu của nhóm nghiên cứu
Dựa vào bảng kết quả Communalities nhận thấy các biến quan sát đều có Extraction lớn hơn 0.5 ngoại trừ biến XH3 (Nhiều sinh viên xung quanh tôi có đi làm thêm) có Extraction chỉ bằng 0.248, do đó loại biến này khỏi phân tích nhân tố. Nhóm tác giả xử lý lại dữ liệu được kết quả Communalities mới không còn biết quan sát nào cho ra Extraction dưới 0.5, ngoài ra hệ số KMO và kiểm định Bartlett cũng được cập nhật, kết quả cho thấy dữ liệu phù hợp cho phân tích nhân tố.
Bảng 3.10: Hệ số KMO và kiểm định Bartlett mới
Giá trị Chi bình phương 419.023
Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu của nhóm nghiên cứu
Có bốn nhân tố được trích xuất dựa trên điều kiện giá trị Eigen phải lớn hơn
1 (giá trị Eigen bằng 1.332), tổng phương sai trích được từ 13 biến quan sát là 68.944%, đạt yêu cầu phải lớn hơn 50%, do đó những biến quan sát này được đưa vào phân tích nhân tố khám phá EFA.
Bảng 3.11: Kết quả phân tích khám phá EFA.
Ma trận thành phần xoay
Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu của nhóm nghiên cứu
Với điều kiện các hệ số tải nhân tố phải lớn hơn 0.5, nhóm tác giả thống kê được kết quả trên thể hiện những biến quan sát thuộc vào nhóm nhân tố nào Khác với lý thuyết ban đầu là có năm nhân tố, sau khi xử lý dữ liệu chỉ còn bốn nhân tố. Các biến quan sát thuộc ba nhân tố Kinh nghiệm – Kỹ năng, Thu nhập và Tạo dựng mối quan hệ vẫn được phân loại đúng theo lý thuyết ban đầu Tuy nhiên, các biến quan sát thuộc hai nhân tố Tác động từ xã hội và Quỹ thời gian đã gộp lại thành một nhân tố duy nhất, bao gồm XH1, XH2, TG2, TG3 Dựa vào ý nghĩa của những biến này, nhóm tác giả đặt tên cho nhân tố mới là Khách quan, đại diện cho những yếu tố khách quan bên ngoài như thời gian học trên nhà trường, sự khuyến khích từ phía gia đình, bạn bè tác động đến quyết định làm của sinh viên khoa Toán – Thống kê.
Bảng 3.12: Thống kê kết quả EFA của các biến độc lập
Nhân tố Biến quan sát Tên nhân tố
1 KN1, KN2, KN3 Kinh nghiệm – Kỹ năng
2 TN1, TN2, TN3, TN4 Thu nhập
3 QH1, QH2 Tạo dựng mối quan hệ
4 XH1, XH2, TG1, TG2 Khách quan
3.2 Phân tích nhân tố thang đo biến phụ thuộc
Giá trị p của kiểm định Barlett 0.000
Qua kiểm định thang đo của nhân tố “Quyết định làm thêm”, đều có hệ số tải nhân tố lớn hơn 0.55 Các giá trị như hệ số KMO, giá trị p của kiểm định Barlett, giá trị Eigen, phương sai trích từ các biến trong nhân tố đều cho thấy thang đo là phù hợp.
Kết quả phân tích hồi quy
Bảng 3.13: Tóm tắt mô hình
Mô hình Hệ số R Hệ số R 2 Hệ số R 2 hiệu chỉnh Độ lệch chuẩn ước lượng
Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu của nhóm nghiên cứu
Bảng Model Summary cho chúng ta biết kết quả R bình phương (R Square) và R bình phương hiệu chỉnh (Adjusted R Square) để đánh giá mức độ phù hợp của mô hình Giá trị R bình phương hiệu chỉnh bằng 0.351 cho thấy các biến độc lập đưa vào phân tích hồi quy ảnh hưởng 35.1% sự biến thiên của biến phụ thuộc, còn lại 64.9% là do các biến ngoài mô hình và sai số ngẫu nhiên.
Kết quả của bảng này cũng đưa ra giá trị Durbin-Watson dùng để kiểm tra hiện tượng tự tương quan chuỗi bậc nhất Giá trị DW = 1.671, với N = 104 và k = 4 ta có dL = 1.592 và dU = 1.758 mà 1.592 < 1.671 < 1.758 nên ta chưa có kết luận về hiện tượng tự tương quan.
Bảng 3.14: Kết quả kiểm định sự phù hợp của mô hình hồi quy
Tổng bình phương Bậc tự do Giá trị F Giá trị p
Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu của nhóm nghiên cứu
Bảng ANOVA cho chúng ta kết quả kiểm định F để đánh giá giả thuyết sự phù hợp của toàn mô hình hồi quy H0 cho rằng mô hình hồi quy không có ý nghĩa thống kê Giá trị p của kiểm định F bằng 0.000 < 0.05, dẫn đến bác bỏ H0 Vì vậy, mô hình hồi quy tuyến tính xây dựng là phù hợp.
Bảng 3.15: Kết quả hồi quy
Hệ số hồi quy chưa chuẩn hóa
Hệ số hồi quy chuẩn hóa Giá trị t
Giá trị p Đa cộng tuyến
Với mức ý nghĩa 10%, nếu giá trị p của kiểm định t nhỏ hơn mức ý nghĩa 10%, có thể nói biến độc lập có tác động đến biến phụ thuộc Kết quả phân tích hệ số hồi quy được thể hiện trong bảng 3.15 cho thấy hai nhân tố Kinh nghiệm – Kỹ năng và Thu nhập có giá trị p lần lượt bằng 0.148 và 0.368 lớn hơn mức ý nghĩa 10%, do đó hai biến này không có ý nghĩa thống kê trong mô hình hồi quy, hay nói cách khác, hai biến này không ảnh hưởng đến biến phụ thuộc Quyết định làm thêm. Hai nhân tố còn lại là Tạo dựng mối quan hệ và Khách quan có giá trị p của kiểm định t lần lượt là 0.092, 0.000 nhỏ hơn mức ý nghĩa 10%, do đó hai nhân tố này đều ảnh hưởng đến Quyết định đi làm thêm một cách có ý nghĩa thống kê.
Dựa vào độ lớn của hệ số hồi quy chuẩn hóa Beta, yếu tố Khách quan (KQ) có tác động mạnh mẽ hơn yếu tố Mối quan hệ (QH) Yếu tố KQ, QH có hệ số β lần lượt là 0.492 và 0.145 cho thấy hai yếu tố này có ảnh hưởng tích cực lên quyết định làm thêm của sinh viên.
Giả định về hiện tượng đa cộng tuyến được kiểm tra thông qua giá trị của dung sai (Tolerance) hoặc hệ số phóng đại phương sai VIF (Variance Inflation Factor) Hệ số VIF của các biến độc lập đều nhỏ hơn 2, do vậy mô hình hồi quy không bị hiện tượng đa cộng tuyến.
Biểu đồ phần dư chuẩn hóa ở phụ lục 2 cho ta thấy các phần dư chuẩn hóa có phân phối dạng hình chuông với giá trị trung bình 1.66*10 -16 xấp xỉ 0 và độ lệch chuẩn 0.980 xấp xỉ 1 Như vậy có thể nói, phân phối phần dư xấp xỉ chuẩn, giả định phân phối chuẩn của phần dư không bị vi phạm. Đồ thị phân tán Scatter Plot giúp kiểm tra liên hệ tuyến tính và phương sai thay đổi Nhìn vào biểu đồ ở phụ lục 2 ta thấy, phần dư chuẩn hóa phân bổ ngẫu nhiên xung quanh đường có tung độ bằng 0, do vậy giả định quan hệ tuyến tính và giả định phương sai không đổi đều không bị vi phạm.
