Bản thân là sinh viên nên chúng em quyết định chọn đề tài “ Khảo sát sinh viên Đại họcCông Nghiệp Thành phố Hồ Chí Minh về vấn đề partime hiện nay” cho bài tiểu luậnnhằm đưa ra các yếu t
GIỚI THIỆU ĐỀ TÀI
Lý do chọn đề tài
Trong thời đại công nghiệp 4.0, vấn đề việc làm trở nên ngày càng quan trọng, đặc biệt là đối với sinh viên Họ không ngừng nỗ lực học tập để tích lũy kiến thức và kinh nghiệm, với hy vọng có được kết quả học tập tốt Điều này không chỉ giúp sinh viên tìm kiếm một công việc ổn định sau khi tốt nghiệp, mà còn đảm bảo cuộc sống tốt đẹp cho bản thân và gia đình Kết quả học tập tốt sẽ mở ra nhiều cơ hội và bước tiến trong sự nghiệp tương lai của họ.
Sinh viên là nguồn nhân lực dồi dào và linh hoạt, với sức khỏe và tri thức, có khả năng thực hiện nhiều loại công việc Do đó, nhiều nhà tuyển dụng chọn tuyển sinh viên làm việc theo ca thay vì sử dụng nhân sự chính thức.
Theo nghiên cứu, 80% sinh viên thích làm thêm, cho thấy sự phổ biến của công việc part-time trong giới trẻ Hầu hết sinh viên đều hài lòng với công việc và thu nhập từ đó, đồng thời việc làm thêm giúp họ phát triển nhiều kỹ năng sống cần thiết Chính vì vậy, xu hướng sinh viên làm thêm ngày càng trở nên mạnh mẽ.
Việc làm thêm của sinh viên hiện nay không còn xa lạ, với nhiều người tin rằng nó mang lại lợi ích cho tương lai Làm thêm giúp sinh viên có thêm thu nhập, cải thiện cuộc sống, đồng thời tích lũy kinh nghiệm và bài học quý giá Hơn nữa, sinh viên cũng học được cách quản lý thời gian hiệu quả và xây dựng hồ sơ cá nhân tốt cho sự nghiệp sau này Tuy nhiên, bên cạnh những lợi ích, việc làm thêm cũng tiềm ẩn không ít rủi ro mà sinh viên cần cân nhắc.
Rủi ro khi sinh viên làm thêm bao gồm việc không biết phân bổ thời gian giữa học và làm, dẫn đến căng thẳng và mệt mỏi Nhiều sinh viên làm thêm để kiếm tiền nhưng lại không liên quan đến chuyên ngành học, thậm chí còn có nguy cơ bị lừa gạt và bóc lột sức lao động.
Sinh viên có nên đi làm hay không là một quyết định cá nhân mà mỗi người cần tự đưa ra, có thể tham khảo ý kiến từ người thân hoặc các anh chị đi trước nếu gặp khó khăn trong việc định hướng Trong hai năm đầu, khi chương trình học thường ít căng thẳng hơn, sinh viên có thể tìm kiếm công việc phù hợp để tích lũy kinh nghiệm Tuy nhiên, vào năm ba và năm bốn, việc tập trung vào khóa luận và thực tập là rất quan trọng, vì đây là thời gian cần thiết để xây dựng nền tảng chuyên môn, giúp ghi điểm trong mắt nhà tuyển dụng trong tương lai.
Nhóm chúng tôi đã quyết định thực hiện khảo sát về vấn đề làm thêm của sinh viên trường Đại học Công Nghiệp tại Thành phố Hồ Chí Minh Mục tiêu của nghiên cứu là tìm hiểu ảnh hưởng của công việc part-time đối với đời sống sinh viên, từ đó cung cấp cái nhìn sâu sắc hơn về thực trạng này.
Mục tiêu của đề tài
Khảo sát sinh viên trường Đại học Công Nghiệp Thành phố Hồ Chí Minh về vấn đề làm partime hiện nay
Mục tiêu của chúng em là khảo sát thực trạng việc làm part-time của sinh viên tại trường Đại học Công nghiệp Thành phố Hồ Chí Minh.
Thứ hai, xác định những tác động của việc đi làm thêm tới kết quả học tập của sinh viên trường Đại học Công nghiệp TP HCM
Cuối cùng, đề xuất giải pháp giúp sinh viên trường Đại học Công nghiệp Thành phố Hồ
Chí Minh cân bằng giữa việc làm thêm và việc học
Đối tượng nghiên cứu và đối tượng khảo sát
Nghiên cứu tập trung vào các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định làm việc bán thời gian của sinh viên tại trường Đại học Công Nghiệp TP.HCM Đối tượng khảo sát là sinh viên của trường, nhằm hiểu rõ hơn về động lực và rào cản trong việc lựa chọn công việc partime hiện nay.
Các vấn đề cần nghiên cứu đặt ra và giải quyết
- Những yếu tố nào ảnh hưởng đến quyết định đi làm partime của sinh viên trường Đại học Công Nghiệp TP.HCM
- Mức độ của các yếu tố đó ảnh hưởng đến quyết định của sinh viên ra sao
- Các biện pháp nào cần được đề xuất để sinh viên có thể cần bằng được giữa việc học và việc đi làm
Phương pháp đo lường các vấn đề
Nhằm đạt được các mục tiêu đề ra, nghiên cứu sử dụng kết hợp phương pháp nghiên cứu định tính và định lượng.
Nhóm nghiên cứu đã tiến hành tổng hợp các nghiên cứu trước đó để xây dựng mô hình nghiên cứu phù hợp và thiết lập các câu hỏi định tính cho bảng khảo sát Phương pháp lấy mẫu thuận tiện được áp dụng nhằm ước lượng sơ bộ về vấn đề, giúp tiết kiệm thời gian và chi phí.
Nghiên cứu định lượng trong lĩnh vực xây dựng được thực hiện thông qua việc thu thập và xử lý số liệu từ phiếu khảo sát của sinh viên trường Đại học Công nghiệp TPHCM Bảng câu hỏi được thiết kế theo thang đo Likert 5 bậc, cho phép đánh giá thái độ của người khảo sát về vấn đề tiêu dùng xanh Dữ liệu thu thập được xử lý bằng phần mềm SPSS, nhằm cung cấp cái nhìn sâu sắc về nhận thức của sinh viên đối với tiêu dùng bền vững.
(1) Hoàn toàn không đồng ý, (2) Không đồng ý, (3) Trung lập, (4) Đồng ý, (5) Hoàn toàn đồng ý.
Ý nghĩa của đề tài nghiên cứu
Nghiên cứu này điều chỉnh các biến quan sát để đo lường các khái niệm nghiên cứu và kiểm định các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định làm việc part-time của sinh viên tại Đại học Công nghiệp TP HCM.
Nghiên cứu này cung cấp cho sinh viên, đặc biệt là sinh viên trường Đại học, nguồn thông tin hữu ích về cơ hội việc làm part-time hiện nay, giúp họ có cái nhìn rõ ràng hơn về thị trường lao động.
Công nghiệp TP HCM đóng vai trò quan trọng trong việc nâng cao nhận thức và cải thiện chất lượng cuộc sống Các cơ quan, tổ chức và sinh viên cần nhận diện rõ ràng những yếu tố ảnh hưởng mạnh mẽ đến việc làm part-time, cũng như những yếu tố tưởng chừng không liên quan nhưng thực tế lại có tác động đáng kể đến sự lựa chọn này.
CƠ SỞ LÍ THUYẾT VÀ MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU
Cơ sở lí thuyết
Việc làm part-time, hay còn gọi là việc làm bán thời gian, thường hướng đến học sinh, sinh viên và nội trợ, giúp họ tận dụng thời gian rảnh để kiếm thêm thu nhập Công việc này không chỉ mang lại thu nhập bổ sung mà còn giúp tích lũy kinh nghiệm, làm phong phú thêm hồ sơ xin việc (CV) của bạn.
2.1.2 Các yếu tố tác động đến việc làm part-time
Chi tiêu là khoản chi phí cần thiết cho cá nhân, gia đình, tổ chức và chính phủ, phục vụ nhu cầu sống và sinh hoạt hàng ngày Các khoản chi này bao gồm thức ăn, nước uống, tiền thuê nhà, dịch vụ internet, giải trí và chi phí khám chữa bệnh.
Thu nhập là tài sản được tính bằng tiền mà cá nhân, doanh nghiệp hoặc nền kinh tế nhận được trong một khoảng thời gian nhất định từ công việc, dịch vụ hoặc các hoạt động khác, bao gồm tiền lương và tiền công.
Đi làm part-time mang lại cho sinh viên nguồn thu nhập bổ sung, giúp cải thiện chất lượng cuộc sống khi sống xa gia đình hoặc trong hoàn cảnh khó khăn Điều này không chỉ giúp họ tự lập mà còn giảm bớt gánh nặng tài chính cho cha mẹ.
2.1.2.3 Điều kiện về học tập
Nó ảnh hưởng khá lớn đến việc làm thêm của sinh viên, ví dụ như:
Sắp xếp thời gian hợp lý giữa học và làm là rất quan trọng để đạt hiệu quả cao Nếu dành quá nhiều thời gian cho công việc, việc học sẽ bị ảnh hưởng nghiêm trọng, dẫn đến kết quả không tốt Điều này không chỉ tốn thời gian mà còn không mang lại thành quả như mong đợi.
Khi vào đại học, hầu hết sinh viên sẽ được chia thành các nhóm để thực hiện bài tập chung Tuy nhiên, do mỗi thành viên có lịch trình rảnh rỗi khác nhau, việc sắp xếp thời gian gặp mặt để làm việc cùng nhau trở nên khó khăn.
Làm việc nhóm là một thách thức lớn, đặc biệt đối với sinh viên Để có thời gian hợp tác hiệu quả, nhiều bạn có thể phải tạm gác công việc part-time của mình.
Giảng viên thường giao bài tập cho sinh viên, và sinh viên cần hoàn thành trước khi bắt đầu công việc part-time Việc không hoàn thành bài tập đúng hạn có thể dẫn đến những hậu quả không lường trước được từ giảng viên.
Việc phải đối mặt với bài kiểm tra bất ngờ trong khi đã đăng ký làm việc part-time là một thách thức lớn Bạn sẽ phải lựa chọn giữa việc học và công việc Nếu quyết định bỏ công việc để làm bài kiểm tra, bạn có thể mất uy tín và bị chỉ trích nếu làm vào thời gian khác Ngược lại, nếu chọn đi làm, bạn có nguy cơ mất điểm bài kiểm tra và có thể rớt môn nếu tình trạng này tiếp diễn.
Việc không phân bổ thời gian học và làm một cách hợp lý sẽ gây khó khăn trong việc sắp xếp thời gian cho việc học, công việc và giải trí Nhiều sinh viên gặp khó khăn trong việc chia sẻ thời gian, dẫn đến việc họ thường ưu tiên công việc hơn và bỏ bê việc học.
- Cung cấp kĩ năng xã hội
Kỹ năng giao tiếp hiệu quả trong môi trường kinh doanh là rất quan trọng Việc nâng cao khả năng giao tiếp bằng lời nói giúp chúng ta tự tin hơn khi tương tác Học cách bắt chuyện phù hợp sẽ tạo ra những mối quan hệ tốt đẹp, góp phần xây dựng môi trường làm việc tích cực và hợp tác.
Sinh viên làm thêm không chỉ tích lũy kinh nghiệm sống mà còn phát triển kỹ năng mềm và có cái nhìn thực tế hơn về xã hội Đây là cơ hội quý giá để các bạn rèn luyện bản thân, giúp tăng cường sự tự tin và chuẩn bị tốt hơn cho những thử thách trong cuộc sống.
- Kinh nghiệm phục vụ kiến thức ngành học
Làm thêm đúng ngành học không chỉ giúp sinh viên ghi điểm trong mắt nhà tuyển dụng mà còn tích lũy kinh nghiệm quý báu, tạo bước đệm cho sự nghiệp tương lai Điều này cũng góp phần rèn luyện kỹ năng chịu áp lực trong công việc, từ đó nâng cao khả năng cạnh tranh trên thị trường lao động.
Theo Tổ chức Y tế Thế giới, sức khỏe được định nghĩa là trạng thái hoàn toàn khỏe mạnh về thể chất, tinh thần và xã hội, không chỉ đơn thuần là việc không có bệnh tật hay ốm đau.
Khi bắt đầu cuộc sống sinh viên, nhiều người cảm thấy thoải mái, nhưng khi đến kỳ thi hoặc phải làm thêm giờ, cơ thể sẽ rơi vào trạng thái căng thẳng và mệt mỏi Thời gian dành cho việc chăm sóc bản thân trở nên hạn chế, dẫn đến áp lực gia tăng và sức khỏe bị ảnh hưởng.
Mô hình nghiên cứu - Giả thuyết nghiên cứu
2.2.1 Mô hình nghiên cứu của Ths Nguyễn Văn Nên
Nghiên cứu của Ths Nguyễn Văn Nên về “Tác động của việc làm thêm đến kết quả học tập của sinh viên khối ngành Kinh tế khu vực thành phố Hồ Chí Minh” chỉ ra rằng việc làm thêm có thể ảnh hưởng tích cực hoặc tiêu cực đến thành tích học tập của sinh viên Nghiên cứu cho thấy rằng sinh viên làm thêm có khả năng phát triển kỹ năng mềm và quản lý thời gian tốt hơn, nhưng cũng có thể gặp khó khăn trong việc cân bằng giữa công việc và học tập Điều này nhấn mạnh tầm quan trọng của việc lựa chọn công việc phù hợp và quản lý thời gian hiệu quả để đảm bảo thành công trong cả học tập và nghề nghiệp.
Nghiên cứu chỉ ra rằng hoạt động làm thêm có ảnh hưởng đáng kể đến kết quả học tập của sinh viên ngành Kinh tế tại thành phố Hồ Chí Minh Dữ liệu nghiên cứu được thu thập từ nhiều nguồn khác nhau, giúp làm rõ mối liên hệ giữa việc làm thêm và hiệu suất học tập của sinh viên.
Nghiên cứu này thực hiện 405 quan sát và khảo sát tại thành phố Hồ Chí Minh thông qua phương pháp chọn mẫu ngẫu nhiên, sử dụng mô hình hồi quy đa biến và ước lượng OLS Các yếu tố ảnh hưởng đến kết quả học tập từ việc làm thêm được xác định bao gồm: loại công việc, thời gian làm việc, mức lương, khoảng cách đến nơi làm việc, độ linh hoạt của lịch làm việc, hỗ trợ tài chính và tinh thần từ gia đình, cùng với cơ sở vật chất của trường học.
2.2.2 Nghiên cứu của Safrul Muluk ( Tháng 9-2017 )
Nghiên cứu về "Việc làm bán thời gian và thành tích học tập của sinh viên" được thực hiện tại Khoa tiếng Anh, Đại học Ar-Raniry State Islamic University (UIN), Banda Aceh, Indonesia, với 30 sinh viên làm mẫu Phương pháp tiếp cận định tính được sử dụng để phân tích tác động của việc làm bán thời gian đối với kết quả học tập Nghiên cứu tập trung vào các yếu tố như điểm trung bình học tập, thời gian làm việc và loại công việc mà sinh viên tham gia Kết quả cho thấy, mặc dù sinh viên làm việc bán thời gian, điểm trung bình của họ vẫn trên mức trung bình, tuy nhiên, thời gian hoàn thành chương trình học có thể kéo dài hơn so với sinh viên không làm việc.
2.2.3 Mô hình nghiên cứu của nhóm tác giả Carney Claire, Sharon McNeish và John McColl (2005)
Nghiên cứu này tập trung vào mối quan hệ giữa việc làm thêm bán thời gian, sức khỏe tinh thần và thể chất, cùng với kết quả học tập của sinh viên Kết quả cho thấy làm việc bán thời gian có ảnh hưởng nhẹ nhưng đáng kể đến sức khỏe của sinh viên, cả về tinh thần lẫn thể chất Đặc biệt, việc làm nhiều giờ có thể gia tăng khả năng sinh viên cảm thấy bị ảnh hưởng tiêu cực đến kết quả học tập Tuy nhiên, nghiên cứu chỉ giới hạn ở một khu vực nhỏ và chủ yếu dựa trên góc nhìn của sinh viên về những khó khăn và ảnh hưởng của việc làm thêm.
2.2.4 Mô hình nghiên cứu đề xuất - Giả thuyết nghiên cứu
2.2.4.1 Mô hình nghiên cứu đề xuất
Để xác định các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định làm thêm của sinh viên, nghiên cứu đã xây dựng mô hình gồm 5 nhân tố: kinh tế, kinh nghiệm - kỹ năng, quỹ thời gian, mối quan hệ và kiến thức xã hội Trong đó, yếu tố kinh tế bao gồm chi phí học tập và sinh hoạt, cũng như các nguồn tài trợ ngoài thu nhập cá nhân Nghiên cứu của Post (2008) cho thấy tài chính là yếu tố quan trọng tác động đến quyết định làm thêm của sinh viên, đặc biệt khi họ không nhận được nhiều hỗ trợ từ gia đình.
Mô hình đề xuất nghiên cứu đề xuất
2.2.4.2 Xây dựng giả thuyết nghiên cứu
Dựa vào mô hình trên, ta có các giả thuyết sau:
Kinh tế - YT1: Kinh tế của sinh viên theo học đại học có thể được xác định bởi chi phí
Học phí, lệ phí, chi phí sinh hoạt cơ bản và các khoản tiêu dùng khác đóng vai trò quan trọng trong việc duy trì lối sống của sinh viên Đồng thời, nguồn tài trợ từ các nguồn ngoài thu nhập cá nhân như tiết kiệm, hỗ trợ từ gia đình, học bổng và khoản vay cũng ảnh hưởng đến quyết định đi làm thêm của sinh viên Do đó, giả thuyết H1 cho rằng kinh tế có tác động tích cực đến quyết định làm thêm của sinh viên.
Kinh nghiệm và kỹ năng là những yếu tố quan trọng mà sinh viên tích lũy từ nơi làm việc, mang lại nhiều lợi ích như phát triển kỹ năng làm việc, xác nhận sở thích và kinh nghiệm trong công việc yêu thích Những trải nghiệm này có thể hỗ trợ sinh viên trong việc xác định nghề nghiệp tương lai và tạo cơ hội việc làm lâu dài Nghiên cứu cho thấy sinh viên làm thêm với mục tiêu học hỏi và tích lũy kinh nghiệm thực tiễn có xu hướng quyết định đi làm thêm nhiều hơn Do đó, giả thuyết H2 được đề xuất rằng kinh nghiệm và kỹ năng có tác động tích cực đến quyết định làm thêm của sinh viên.
Quỹ thời gian, theo An Phạm (2020), là khoảng thời gian mà sinh viên có thể sắp xếp để học tập và làm thêm Thách thức lớn nhất đối với sinh viên làm việc bán thời gian là quản lý thời gian hiệu quả, vì điều này ảnh hưởng trực tiếp đến năng suất học tập và cam kết với tổ chức (Khan và cộng sự, 2014) Chương trình học theo thể chế tín chỉ giúp rút ngắn thời gian lên lớp, tạo cơ hội cho sinh viên có nhiều thời gian trống để làm thêm Do đó, giả thuyết H3 cho rằng quỹ thời gian có tác động tích cực đến quyết định làm thêm của sinh viên.
Mối quan hệ - YT4: Mối quan hệ theo nghiên cứu (Ford và Bosworth,1995; Curtis
Nghiên cứu của Curtis (2007) chỉ ra rằng nhiều sinh viên làm thêm không chỉ vì lý do tài chính mà còn để giao lưu, gặp gỡ những người mới, từ đó nâng cao đời sống tinh thần Việc làm thêm giúp họ cải thiện mạng lưới quan hệ với các nhà quản lý, nhân viên và khách hàng Do đó, giả thuyết H4 được đề xuất cho rằng mối quan hệ này có tác động tích cực đến quyết định làm thêm của sinh viên.
Làm việc bán thời gian trong khi học toàn thời gian mang lại nhiều lợi ích tích cực cho sinh viên, giúp họ tồn tại trong môi trường giáo dục đại học hiện đại (Watts và Pickering, 2000) Những trải nghiệm từ công việc bán thời gian có thể nâng cao kiến thức học tập, động lực và triển vọng nghề nghiệp của sinh viên (Curtis & Shani, 2002; Curtis & Williams, 2002) Theo Paul Barron và Constantia Anastasiadou (2009), làm việc bán thời gian không chỉ giúp phát triển hiểu biết mà còn giúp sinh viên nhận thức rõ hơn về quá trình học tập của chính mình Do đó, giả thuyết H5 được đề xuất rằng kiến thức xã hội có tác động tích cực đến quyết định làm thêm của sinh viên.
Xác định vấn đề nghiên cứu
Thiết kế mô hình nghiên cứu
Xây dựng bảng câu hỏi
Thu thập, xử lý, phân tích Kết luận, báo cáo
PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
Quy trình nghiên cứu
Hình 3.1 Quy trình nghiên cứu
3.1.2 Phương pháp thu thập và tổng hợp tài liệu thứ cấp
- Tiến hành thu thập các tài liệu có liên quan đến việc làm part-time trên báo, cổng thông tin lao động nhà nước,
Để hiểu rõ hơn về việc làm part-time của sinh viên Trường Đại học Công nghiệp Thành phố Hồ Chí Minh, chúng tôi tiến hành thu thập các dữ liệu liên quan đến những yếu tố tác động đến tình hình việc làm này.
3.1.3 Phương pháp thu thập số liệu sơ cấp
Phương pháp phỏng vấn kết hợp khảo sát thực tế được áp dụng để thu thập dữ liệu sơ cấp, nhằm nghiên cứu tình hình việc làm part-time của sinh viên tại Trường Đại học Công nghiệp Thành phố Hồ Chí Minh.
Bảng câu hỏi chi tiết được thiết kế để điều tra nhận thức và hiểu biết của sinh viên về việc làm part-time Theo thông tin từ Trường Đại học Công nghiệp Thành phố Hồ Chí Minh, trường có hơn 36.000 sinh viên, đây là tổng thể được sử dụng để xác định cỡ mẫu cho cuộc khảo sát Cỡ mẫu được tính theo công thức Slovin (1984) với công thức n = N/(1+Ne)².
- n là cỡ mẫu nghiên cứu
- e là sai số kì vọng (thường từ 1% đến 10%)
Vì đề tài nghiên cứu có quy mô nhỏ, nguồn kinh phí và nhân lực bị hạn chế, nên mức sai số kỳ vọng được chọn là 9% Áp dụng công thức Slovin, kích thước mẫu được tính toán là 123.035 sinh viên, và sau khi làm tròn, số mẫu cuối cùng là 124 sinh viên.
Kỹ thuật kết hợp chọn mẫu theo cụm và chọn mẫu ngẫu nhiên đơn giản được áp dụng để xác định địa bàn nghiên cứu Chúng tôi đã thực hiện việc chọn ngẫu nhiên các sinh viên trong khu vực Trường Đại học Công nghiệp Thành phố Hồ Chí Minh.
- Tham khảo và tổng quan tài liệu từ Chương 2
- Tiến hành thảo luận nhóm giữa các thành viên với nhau, và đặt 4 đến 5 câu hỏi cho nhóm
Ngày: 11/03/2023 Giờ: 19 giờ 00 phút Địa điểm: Họp online trên zoom
+Thành viên tham gia: tất cả thành viên trong nhóm, gồm có: Trương Thị Phương Thảo, Trần Thị Mỹ Duyên, Lê Thị Kim Ngọc, Nguyễn Thị Diệu Linh.
Các bước thảo luận Câu hỏi thảo luận Mục tiêu
+ Xác định mục tiêu của vấn đề nghiên cứu
+ Xác định các đối tượng tham gia thảo luận
+ Xây dựng nội dung và phân chia nhiệm vụ
+ Thảo luận, đưa ra câu hỏi thảo luận
+ Gửi câu hỏi khảo sát
Bước 2: Tiến hành thảo luận nhóm
Các câu hỏi mà chúng tôi thiết kế liên quan đến các yếu tố ảnh hưởng đến việc làm part-time của sinh viên trường Đại học Công nghiệp TPHCM đã được xây dựng một cách hợp lý và phù hợp với mục tiêu nghiên cứu.
+Từ các yếu tố ảnh hưởng đến việc làm part-time các doanh nghiệp nên làm những gì để thu hút sinh viên chấp nhận làm cho mình?
Bài viết này nhấn mạnh tầm quan trọng của việc nhận diện mấu chốt trong hoạt động nghiên cứu và các thành quả cần đạt được sau khi hoàn thành Nó cũng đề xuất các giải pháp để cải thiện quy trình nghiên cứu, giúp thực hiện nhanh chóng, liên tục và chính xác Đồng thời, bài viết hỗ trợ các thành viên xác định rõ các yếu tố ảnh hưởng đến việc làm part-time của sinh viên trường Đại học Công nghiệp TPHCM.
Sau khi nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến việc làm part-time của sinh viên tại trường Đại học Công nghiệp TPHCM, bài viết đã đưa ra những gợi ý quan trọng cho các doanh nghiệp nhằm thu hút sinh viên Các doanh nghiệp cần hiểu rõ nhu cầu và mong muốn của sinh viên, tạo ra môi trường làm việc linh hoạt, cũng như cung cấp các cơ hội phát triển nghề nghiệp để hấp dẫn hơn đối với đối tượng này.
Cách 1: phương pháp giá trị tới hạn
Bước 2: Tra bảng t-student để có giá trị tới hạn t(n-2, α/2)
Bước 3: Quy tắc quyết định
Cách 2: Phương pháp khoảng tin cậy
Khoảng tin cậy của βi β ( - ; + ) i i ɛi i ɛi ɛi = t(n-2, 1- α/2).SE( )i
Với mức ý nghĩa α trùng với mức ý nghĩa của H0
+ Nếu β * ( - ; + ) chấp nhận Hi i ɛi i ɛi 0
+ Nếu β * ( - ; + ) bác bỏ Hi ∉ i ɛi i ɛi 0
Bước 3: Quy tắc quyết định
- Kiểm định F: kiểm định giả thuyết H : R = 0 (tương đương H : β = 0) với mức ý0 2
0 2 nghĩa α hay độ tin cậy 1- α
Bước 1: Tính a Phương pháp giá trị tới hạn
Bước 2: Tra bảng F với mức ý nghĩa α và hai bậc tự do (1; n-2)
Bước 3: Quy tắc quyết định
+ Nếu F < F(α, 1, n-2): Chấp nhận H0 b Phương pháp p-value
Bước 3: Quy tắc quyết định
- Kiểm định hồi quy đa biến:
Mô hình hồi quy 3 biến
+ Mô hình hồi quy tổng thể PRF:
E(Y/X2,X3) = β + β1 2X2+ β3X3 Ý nghĩa: PRF cho biết trung bình có điều kiện của Y với điều kiện đã biết các giá trị cố định của biến X và X 2 3
Biến độc lập X2 và X cùng với hệ số tự do β1 và hệ số hồi quy riêng β2, β3 cho thấy mối quan hệ giữa các biến Ý nghĩa của hệ số hồi quy riêng là chỉ ra ảnh hưởng của từng biến độc lập đến giá trị trung bình của biến phụ thuộc, khi các biến khác được giữ không đổi.
+ Mô hình hồi quy tổng thể ngẫu nhiên:
Yi = β + β1 2X2i+ β3X3i+ui ui : sai số ngẫu nhiên của tổng thể
Các giả thuyết của mô hình
1 Giá trị trung bình của U bằng 0i
2 Phương sai của các Ui là không đổi
Var(Ui) 3 Không có hiện tượng tự tương quan giữa các Ui
4 Không có hiện tượng cộng tuyến giữa X và X 2 3
5.Ui có phân phối chuẩn: U N(0, σ )i 2
Mô hình hồi quy 3 biến:
Hệ số xác định hiệu chỉnh
Với k là tham số của mô hình, kể cả hệ số tự do :
Hệ số xác định hiệu chỉnh:
Dùng để xét việc đưa thêm 1 biến vào mô hình Biến mới đưa vào mô hình phải thỏa 2 điều kiện:
+ Hệ số hồi quy biến mới thêm vào mô hình khác 0 có ý nghĩa
Với mức ý nghĩa hay độ tin cậy 1- β ( - ; + ) i i ɛi i ɛi
Kiểm định giả thuyết về hệ số hồi quy
Bước 1 Tính: t Bước 2 Nguyên tắc quyết định:
2 Kiểm định giả thuyết đồng thời bằng không:
H1: ít nhất 1 tham số khác 0 (H : β ≠ 0)1 2
Bước 2 Nguyên tắc quyết định
+ F > F (2, n-3): Bác bỏ H0 => Mô hình phù hợp
+ F ≤ F (2, n-3): Chấp nhận H0 => Mô hình không phù hợp
Mô hình hồi quy k biến
Mô hình hồi quy mẫu ngẫu nhiên:
Sai số của mẫu ứng với quan sát thứ i
Với mức ý nghĩa hay độ tin cậy 1- β ( - ; + ) i i ɛi i ɛi
Hệ số xác định hiệu chỉnh
Với k là tham số của mô hình, kể cả hệ số tự do
Dùng để xét việc đưa thêm biến vào mô hình Biến mới đưa vào mô hình phải thỏa 2 điều kiện:
+ Biến mới có ý nghĩa thống kê trong mô hình mới≠≠≠
Kiểm định các giả thuyết hồi quy
1 Kiểm định giả thuyết về hệ số hồi quy
Bước 1 Tính t Bước 2 Nguyên tắc quyết định
2 Kiểm định sự phù hợp của mô hình: kiểm định giả thuyết đồng thời bằng không:
H : ít nhất 1 trong k tham số khác 0 (H : β ≠ 0)1 1 2
Bước 2 Nguyên tắc quyết định
+ F > F (k-1, n-k): Bác bỏ H0: Mô hình phù hợp
+ F ≤ F (k-1, n-k): Chấp nhận H0: Mô hình không phù hợp
- Hiện tượng đa cộng tuyến
1 Bản chất của đa cộng tuyến
Trong mô hình hồi quy bội
Có sự phụ thuộc tuyến tính cao giữa các biến giải thích Đa cộng tuyến hoàn hảo
Tồn tại , ,… không đồng thời bằng 0 sao cho 2 3 k
2X2 + 3X3 + …+ kXk = 0 Đa cộng tuyến không hoàn hảo
2X2 + 3X3 + …+ kXk + v = 0 với v là sai số ngẫu nhiêni i
Nguyên nhân của đa cộng tuyến
+ Chọn các biến độc lập có mối quan có quan hệ nhân quả hay có tương quan cao vì đồng phụ thuộc vào một điều kiện khác
+ Số quan sát nhỏ hơn số biến độc lập
+ Cách thu thập mẫu: mẫu không đặc trưng cho tổng thể
+ Chọn biến Xi có độ biến thiên nhỏ.
2 Trường hợp có đa cộng tuyến không hoàn hảo
Đa cộng tuyến hoàn hảo thường không xảy ra trong thực tế
Xét mô hình hồi qui 3 biến dưới dạng sau: yi = b x + b2 2i 3 3i x + e i
Giả sử: x = x + v Với 0 và vi là sai số ngẫu nhiên3i 2i i
Hậu quả của đa cộng tuyến
Nếu có cộng tuyến gần hoàn hảo
+ Phương sai và hiệp phương sai của các ước lượng OLS lớn
+ Khoảng tin cậy rộng hơn
+ Tỉ số t "không có ý nghĩa"
+ R2 cao nhưng tỉ số t ít có ý nghĩa
+ Các ước lượng OLS và sai số chuẩn của chúng trở nên rất nhạy với những thay đổi nhỏ trong dữ liệu
+ Dấu của các ước lượng của các hệ số hồi qui có thể sai
Khi thêm hoặc bớt các biến cộng tuyến với các biến khác, mô hình có thể thay đổi về dấu hoặc độ lớn của các ước lượng Đa cộng tuyến là hiện tượng mà dù các biến độc lập Xi không có tương quan tuyến tính trong tổng thể, chúng vẫn có thể có tương quan tuyến tính trong một số trường hợp nhất định.
22 một mẫu cụ thể nào đó Do đó cỡ mẫu lớn thì hiện tượng đa cộng tuyến ít nghiêm trọng hơn cỡ mẫu nhỏ
Để phát hiện đa cộng tuyến trong phân tích hồi quy, có thể áp dụng một số phương pháp như sau: Thứ nhất, nếu hệ số R² lớn nhưng tỷ số t nhỏ, điều này có thể chỉ ra sự tồn tại của đa cộng tuyến Thứ hai, khi có tương quan cặp cao giữa các biến giải thích, cũng cần xem xét khả năng đa cộng tuyến Thứ ba, việc sử dụng mô hình hồi quy phụ có thể giúp xác định sự ảnh hưởng của từng biến Cuối cùng, yếu tố phóng đại phương sai (VIF) là một chỉ số quan trọng để đánh giá mức độ đa cộng tuyến trong mô hình hồi quy.
A Loại trừ một biến giải thích ra khỏi mô hình
Bước đầu tiên là xác định các biến giải thích có mối quan hệ chặt chẽ Giả sử X2, X3,…, Xk là các biến độc lập, trong khi Y là biến phụ thuộc; trong đó X2 và X3 có sự tương quan mạnh mẽ với nhau.
Bước 2: Tính R2 đối với các hàm hồi quy: có mặt cả 2 biến; không có mặt một trong 2 biến
Bước 3: Loại biến mà giá trị R2 tính được khi không có mặt biến đó là lớn hơn.
B Bổ sung thêm dữ liệu hoặc chọn mẫu mới
- Phương sai, sai số thay đổi
Nguyên nhân của phương sai thay đổi
+ Do tích lũy kinh nghiệm mà sai số theo thời gian ngày càng giảm
+ Do bản chất của hiện tượng kinh tế
+ Công cụ về thu thập xử lý số liệu cải thiện dẫn đến sai số đo lường và tính toán giảm
+ Trong mẫu có các outlier (giá trị rất nhỏ hoặc rất lớn so với các giá trị quan sát khác)
+ Mô hình hồi quy không đúng (dạng hàm sai, thiếu biến quan trọng)
+ Hiện tượng phương sai thay đổi thường gặp khi thu thập số liệu chéo (theo không gian)
Phương sai thay đổi gây ra một số hậu quả quan trọng trong ước lượng OLS Đầu tiên, ước lượng OLS vẫn giữ tính tuyến tính và không chệch, nhưng không đạt hiệu quả tối ưu do phương sai không phải là nhỏ nhất Thứ hai, ước lượng phương sai của ước lượng OLS thường sẽ bị chệch, ảnh hưởng đến độ tin cậy của các kết quả thống kê.
23 c Các khoảng tin cậy và kiểm định giả thuyết thông thường dựa trên phân phối t và F sẽ không còn đáng tin cậy nữa Chẳng hạn thống kê t
Việc sử dụng ước lượng của SE (βi) là SE không đảm bảo tuân theo quy luật phân phối t-student, dẫn đến kết quả kiểm định trở nên không đáng tin cậy Hơn nữa, kết quả dự báo sẽ không còn hiệu quả khi áp dụng các ước lượng OLS có phương sai không nhỏ nhất.
Phương pháp phát hiện phương sai thay đổi
1 Dựa vào bản chất vấn đề nghiên cứu
2 Xem xét đồ thị của phần dư
- Hiện tượng tự tương quan
- Tự tương quan là gì ?
Trong mô hình hồi qui tuyến tính cổ điển, giả định rằng không có tương quan giữa các sai số ngẫu nhiên ui , nghĩa là: cov(ui , u ) = 0 (i j) j
Tuy nhiên trong thực tế có thể xảy ra hiện tượng mà sai số của các quan sát lại phụ thuộc nhau, nghĩa là: cov(ui , u ) 0 (i j) j
Khi đó xảy ra hiện tượng tự tương quan.
+ Sự tương quan xảy ra đối với những quan sát theo không gian gọi là “tự tương quan không gian”
+ Sự tương quan xảy ra đối với những quan sát theo chuỗi thời gian gọi là “tự tương quan thời gian”
+ Quán tính: các chuỗi thời gian mang tính chu kỳ, VD: các chuỗi số liệu thời gian về GDP, chỉ số giá, sản lượng, tỷ lệ thất nghiệp…
+ Hiện tượng mạng nhện: phản ứng của cung của nông sản đối với giá thường có một khoảng trễ về thời gian: QSt = β + β1 2Pt-1 + u t
+ Độ trễ: tiêu dùng ở thời kỳ hiện tại phụ thuộc vào thu nhập và chi tiêu tiêu dùng ở thời kỳ trước đó: Ct = β + β + β1 2It 3Ct-1 + ut
+ Hiệu chỉnh số liệu: do việc “làm trơn” số liệu loại bỏ những quan sát “gai góc”
+ Sai lệch do lập mô hình: bỏ sót biến, dạng hàm sai Phép nội suy và ngoại suy số liệu
Hậu quả của sự tự tương quan Áp dụng OLS thì sẽ có các hậu quả:
+ Các ước lượng không chệch nhưng không hiệu quả (vì phương sai không nhỏ nhất)
+ Phương sai của các ước lượng là các ước lượng chệch, vì vậy các kiểm định t và F không còn hiệu quả
+ là ước lượng chệch của σ 2 2
+ R của mẫu là ước lượng chệch (dưới) của R tổng thể 2 2
+ Các dự báo về Y không chính xác Đồ thị
Chạy OLS cho mô hình gốc và thu thập sai số et Vẽ biểu đồ của et theo thời gian, vì hình ảnh này có thể cung cấp những gợi ý quan trọng về sự tự tương quan trong dữ liệu.
Dùng kiểm định d của Durbin – Watson
Thống kê d của Durbin – Watson d Khi n đủ lớn thì d 2(1- ) với = do -1 ≤ ≤ 1, nên 0 d = 2: không có tự tương quan
= 1 => d = 0: tự tương quan hoàn hảo dương
Bảng thống kê Durbin cho giá trị tới hạn dU và dL dựa vào 3 tham số: α: mức ý nghĩa k’: số biến độc lập của mô hình
Có tự tương quan dương
Không có tự tương quan bậc nhất
Có tự tương quan âm
Các bước thực hiện kiểm định d của Durbin – Watson:
1.Chạy mô hình OLS và thu thập phần sai số et
2.Tính d theo công thức trên
3.Với cỡ mẫu n và số biến giải thích k, tìm giá trị tra bảng dL và dU
4.Dựa vào các quy tắc kiểm định trên để ra kết luận
Nếu d thuộc vùng chưa quyết định, sử dụng quy tắc kiểm định cải biên:
Nếu d < dU : bác bỏ H và chấp nhận H (với mức ý nghĩa ), nghĩa là có tự tương quan0 1 dương
Có tự tương quan dương Không có tự tương quan dương dU
Nếu d > 4 - dU : bác bỏ H và chấp nhận H (với mức ý nghĩa ), nghĩa là có tự tương0 1 quan âm.
Không có tự tương quan âm Có tự tương quan âm
Nếu d < dU hoặc d > 4 - dU : bác bỏ H và chấp nhận H (với mức ý nghĩa 2 ), nghĩa là0 1 có tự tương quan (âm hoặc dương)
Có tự tương quan dương Không có tự tương quan Có tự tương quan âm dU 4-dU
Xây dựng thang đo
Thang đo thứ tự cung cấp thông tin về mối quan hệ thứ tự giữa các sự vật, bao gồm sự định danh và xếp hạng Đây là công cụ phổ biến trong nghiên cứu để đo lường thái độ, ý kiến, quan điểm, nhận thức và sở thích Trong nghiên cứu này, thang đo Likert với 5 mức độ từ 1 (hoàn toàn không đồng ý) đến 5 (hoàn toàn đồng ý) được áp dụng Các biến cụ thể được trình bày trong bảng 3.3.
Hoàn chỉnh thang đo và bảng câu hỏi
Thang đo Bảng câu hỏi
Doanh nghiệp càng uy tín, càng nổi tiếng càng thu hút sinh viên tìm kiếm và muốn làm
Lương là yếu tố quan trọng quyết định việc đi làm thêm của sinh viên
Chi tiêu có ảnh hưởng đến quyết định đi làm thêm
Việc làm part-time hiện nay, sinh viên có cần nhiều kiến thức
Khi có kinh nghiệm làm thêm sẽ giúp ích cho sinh viên trong tương lai
Khi có kinh nghiệm làm thêm thì sẽ dễ kiếm việc làm sau này hơn
Bạn có đồng ý với việc thời gian đi làm của bạn ảnh hưởng đến thời gian đi học
Việc đi làm thêm chiếm nhiều thời gian đi học
Sinh viên nên cân bằng giữa thời gian đi làm thêm và học tập
Làm thêm có thể giúp sinh viên có thêm nhiều mối quan hệ mới
Có nhiều mối quan hệ mới giúp sinh viên có thêm những kiến thức Động lực làm partime có thể phụ thuộc vào các mối quan hệ ở chỗ làm
Đi làm thêm mang lại cho sinh viên nhiều kiến thức thực tế quý giá, giúp họ dễ dàng tiếp cận với doanh nghiệp và khách hàng Điều này không chỉ hỗ trợ việc phát triển kỹ năng mà còn tạo cơ hội cho sinh viên rèn luyện và nâng cao kinh nghiệm làm việc trong môi trường thực tế.
27 Đi làm thêm giúp sinh viên dễ tiếp cận với khách hàng nước ngoài, học hỏi nhiều kiến thức ngôn ngữ
Bảng 3.3 Thang đo các biến trong mô hình nghiên cứu
Phương pháp thu thập thông tin
Phương pháp lấy mẫu thuận tiện được sử dụng để tiết kiệm chi phí và dễ dàng tiếp cận đối tượng nghiên cứu Với đối tượng khảo sát là sinh viên, phương pháp này rất phù hợp Chúng tôi đã gửi link khảo sát vào nhóm sinh viên trường Đại học Công nghiệp TPHCM trên Facebook và các nhóm học trên Zalo, nhờ đó thu được 150 phiếu trả lời hợp lệ.
Phương pháp nghiên cứu
Phương pháp nghiên cứu khảo sát trực tuyến thông qua việc tạo bảng câu hỏi và chia sẻ trên các diễn đàn, hội nhóm sinh viên tại Đại học Công nghiệp thành phố Hồ Chí Minh cho phép thu thập ý kiến về tình hình làm partime của sinh viên hiện nay Phương pháp này tiết kiệm chi phí, thời gian và thuận tiện cho người tham gia Kết quả khảo sát từ 150 sinh viên cho thấy phần lớn đã có công việc làm thêm.
PHÂN TÍCH KẾT QUẢ
Thống kê mô tả
Thống kê mô tả mẫu khảo sát: link khảo sát của nhóm
Theo khảo sát, phương pháp lấy mẫu thuận tiện được sử dụng với 150 phiếu khảo sát được gửi đi và thu về, đạt tỷ lệ 100% Sau khi tổng hợp, kiểm tra và sàng lọc các phiếu không hợp lệ, hầu hết các phiếu đều đáp ứng yêu cầu và được đưa vào phân tích bằng phần mềm SPSS 20.0.
Biểu đồ 4.1: Giới tính - Nguồn: dữ liệu phân tích của nhóm
Khảo sát 150 người Trong đó có 68 người là giới tính nữ (chiếm 45%), có 82 người là giới tính nam (chiếm 55%)
4.1.2 Bạn có đang là sinh viên hay không?
Biểu đồ 4.2: Bạn có đang là sinh viên hay không? – Nguồn: dữ liệu phân tích của nhóm
Khảo sát 150 người Trong đó 150 người đều là sinh viên (chiếm 100%)
4.1.3 Bạn đang là sinh viên năm mấy?
Biểu đồ 4.3: Bạn đang là sinh viên năm mấy?– Nguồn: dữ liệu phân tích của nhóm
Khảo sát 150 sinh viên Trong đó có 22 sinh viên năm nhất (chiếm 15%), có 73 sinh viên năm 2 (chiếm 48,7%), có 37 sinh viên năm 3 (chiếm 24.4%) và 18 sinh viên năm 4 (chiếm 11.9%)
4.1.4 Thu nhập trung bình của bạn là bao nhiêu?
Biểu đồ 4.4: Thu nhập trung bình của bạn là bao nhiêu?– Nguồn: dữ liệu phân tích của nhóm
Khảo sát 150 sinh viên Trong đó:
Thu nhập Số lượng (người) Tỷ lệ phần trăm (%)
4.1.5 Bạn có từng hoặc đang làm part-time hay không?
Biểu đồ 4.5: Bạn có từng hoặc đang sử dụng sản phẩm xanh hay không?– Nguồn: dữ liệu phân tích của nhóm
Khảo sát 150 sinh viên Trong đó có 120 người đã và đang làm part-time (chiếm 80%) và người 30 chưa làm part-time (chiếm 20%)
4.1.6 Bạn thường làm gì vào thời gian rảnh?
Biểu đồ 4.6: Bạn thường làm gì vào thời gian rảnh? - Nguồn: Dữ liệu phân tích nhóm
Khảo sát 150 sinh viên cho thấy họ có thể chọn nhiều hoạt động cùng lúc Kết quả cho thấy 65% sinh viên ưu tiên giải trí, trong khi chỉ có 15% sinh viên tìm kiếm việc làm thêm.
31 động làm thêm đứng thứ 3 ( 45,6%), cho thấy không hầu hết sinh viên đều dành cho hoạt động này.
Kiểm định và đánh giá thang đo
4.2.1 Đánh giá thang đo bằng độ tin cậy Cronbach’s Alpha cho nhân tố độc lập
4.2.1.1 Phân tích Cronbach’s Alpha cho thang đo Kinh tế (X1)
Kết quả kiểm định thang đo Kinh tế (X1) cho thấy hệ số Cronbach Alpha đạt 0.855, nằm trong khoảng tin cậy [0.6-0.95] Hệ số tương quan biến-tổng của các biến đo lường thành phần này đều lớn hơn 0.3, dao động từ 0.695 đến 0.803, chứng tỏ các biến đều đạt yêu cầu và thang đo này có độ tin cậy cao.
Do đó, tất cả ba biến quan sát trong thang đo KT đều được giữ lại để phân tích nhân tố EFA tiếp theo.
Bảng 4.2.1.1 Phân tích độ tin cậy cho thang đo Kinh tế (X1)
Scale Variance if Item Deleted
Cronbach's Alpha if Item Deleted Doanh nghiệp càng nổi, càng uy tính càng thu hút sinh viên
Lương là yếu tố quan trọng quyết định việc đi làm thêm của sinh viên
Chi tiêu có ảnh hưởng đến quyết định đi làm thêm
4.2.1.2 Phân tích Cronbach’s Alpha cho thang đo Kinh nghiệm và Kỹ năng (X2)
Kết quả kiểm định thang đo Kinh nghiệm và Kỹ năng (X2) cho thấy hệ số Cronbach Alpha đạt 0.864, nằm trong khoảng tin cậy [0.6-0.95] Hệ số tương quan biến-tổng của các biến đo lường đều lớn hơn 0.3, dao động từ 0.735 đến 0.778, cho thấy các biến đều đạt yêu cầu và thang đo là đáng tin cậy Vì vậy, tất cả ba biến quan sát trong thang đo KK sẽ được giữ lại để thực hiện phân tích nhân tố EFA tiếp theo.
Bảng 4.2.1.2 Phân tích độ tin cậy cho thang đo Kinh nghiệm và Kỹ năng (X2)
Scale Variance if Item Deleted
Cronbach's Alpha if Item Deleted Việc làm part-time hiện nay, sinh viên có cần nhiều kiến thức
Khi có kinh nghiệm làm thêm sẽ giúp ích cho sinh viên trong tương lai
Khi có kinh nghiệm làm thêm thì sẽ dễ kiếm việc làm sau này hơnthức
4.2.1.3 Phân tích Cronbach’s Alpha cho thang đo Quỹ thời gian (X3)
Kết quả kiểm định thang đo Quỹ thời gian (X3) cho thấy hệ số Cronbach Alpha đạt 0.843, nằm trong khoảng [0.6-0.95], và hệ số tương quan biến-tổng của các biến đo lường đều lớn hơn 0.3, dao động từ 0.676 đến 0.766 Tất cả các biến đều đáp ứng yêu cầu về độ tin cậy, do đó, ba biến quan sát trong thang đo QTG sẽ được giữ lại để tiến hành phân tích nhân tố EFA tiếp theo.
Bảng 4.2.1.3 Phân tích độ tin cậy cho thang đo Quỹ thời gian (X3)
Scale Variance if Item Deleted
Cronbach's Alpha if Item Deleted Bạn có đồng ý với việc thời gian đi làm của bạn ảnh hưởng đến thời gian đi học
Việc đi làm thêm chiếm nhiều thời gian đi học
Sinh viên nên cân bằng giữa thời gian đi làm thêm và học tập
4.2.1.4 Phân tích Cronbach’s Alpha cho thang đo Mối quan hệ (X4)
Kết quả kiểm định thang đo Mối quan hệ (X4) cho thấy hệ số Cronbach Alpha đạt 0.824, nằm trong khoảng chấp nhận được [0.6-0.95] Hệ số tương quan biến-tổng của các biến đo lường đều lớn hơn 0.3, dao động từ 0.666 đến 0.699, cho thấy các biến đều đạt yêu cầu về độ tin cậy Vì vậy, tất cả ba biến quan sát trong thang đo Mối quan hệ sẽ được giữ lại để thực hiện phân tích nhân tố EFA tiếp theo.
Bảng 4.2.1.4 Phân tích độ tin cậy cho thang đo Mối quan hệ (X4)
Scale Variance if Item Deleted
Cronbach's Alpha if Item Deleted Làm thêm có thể giúp sinh viên có thêm nhiều mối quan hệ mới
Có nhiều mối quan hệ mới giúp sinh viên có thêm những kiến thức
8.6933 2.496 699 743 Động lực làm partime có thể phụ thuộc vào các mối quan hệ ở chỗ làm
4.2.1.5 Phân tích Cronbach’s Alpha cho thang đo Kiến thức xã hội (X5)
Kết quả kiểm định thang đo Kiến thức xã hội (X5) cho thấy hệ số Cronbach Alpha đạt 0.845, nằm trong khoảng từ 0.6 đến 0.95, cho thấy độ tin cậy cao Hệ số tương quan biến-tổng của các biến đo lường thành phần này đều lớn hơn 0.3, với giá trị dao động từ 0.704 đến 0.739 Tất cả các biến đều đạt yêu cầu về độ tin cậy, vì vậy ba biến quan sát trong thang đo KTXH sẽ được giữ lại để tiến hành phân tích nhân tố EFA tiếp theo.
Bảng 4.2.1.5 Phân tích độ tin cậy cho thang đo Kiến thức xã hội (X5)
Scale Variance if Item Deleted
Cronbach's Alpha if Item Deleted Đi làm thêm giúp sinh viên có thêm những kiến thức thực tế
8.6133 2.870 725 778 Đi làm thêm giúp sinh viên dễ tiếp cận với doanh nghiệp và khách hàng, phục vụ việc trao dồi kỹ năng cho sinh viên
8.6067 2.791 739 764 Đi làm thêm giúp sinh viên dễ tiếp cận với khách hàng nước ngoài, học hỏi nhiều kiến thức ngôn ngữ
4.2.2 Đánh giá thang đo bằng độ tin cậy Cronbach’s Alpha cho nhân tố phụ thuộc
* Phân tích Cronbach’s Alpha cho thang đo Yếu tố tác động đến đi làm thêm của sinh viên
Thang đo thành phần yếu tố tác động đến việc làm thêm của sinh viên có hệ số Cronbach’s Alpha đạt 0.897, nằm trong khoảng từ 0.6 đến 0.95 Hệ số tương quan giữa các biến đo lường thành phần đều lớn hơn 0.3, cho thấy các biến quan sát X1, X2, X3, X4, X5 đủ điều kiện để sử dụng trong phân tích EFA tiếp theo Kết quả phân tích độ tin cậy của thang đo cho biến phụ thuộc được trình bày trong bảng dưới đây.
Bảng 4.2.2 Phân tích độ tin cậy cho thang đo biến phụ thuộc Yếu tố tác động đến đi làm thêm của sinh viên
Scale Variance if Item Deleted
Cronbach's Alpha if Item Deleted
Kết quả phân tích độ tin cậy thang đo cho thấy 5 biến độc lập và 1 biến phụ thuộc đều đạt yêu cầu với hệ số Cronbach’s Alpha lớn hơn 0,6 và nhỏ hơn 0,95 Tất cả các hệ số tương quan giữa các biến quan sát đều lớn hơn 0,3, cho thấy tính hợp lệ Do đó, nhóm quyết định giữ lại tất cả các biến quan sát đạt tiêu chuẩn để tiến hành phân tích nhân tố khám phá (EFA) trong bước tiếp theo.
Phân tích nhân tố khám phá EFA
4.3.1 Phân tích nhân tố khám phá EFA của nhân tố độc lập
Phân tích nhân tố khám phá EFA lần thứ nhất.
Bảng 4.3.0 Kết quả kiểm định KMO và Bartlett cho biến độc lập
Kiểm định KMO và Bartlett
Kiểm định Bartlett Approx Chi-Square 2184.147
Bảng 4.3.1 Kết quả phân tích EFA cho biến độc lập
Kết quả kiểm định EFA đầu tiên cho thấy chỉ số KMO đạt 0.891, vượt ngưỡng 0.5 và có ý nghĩa thống kê với sig < 0.05, chứng tỏ phân tích nhân tố khám phá phù hợp Qua phân tích, ba nhân tố đã được trích xuất với ngưỡng hệ số tải 0.5 trên mẫu 150 Tuy nhiên, trong ma trận xoay, biến YT2.1 được xác định là biến xấu và nhóm tác giả quyết định loại bỏ biến này Sau khi loại bỏ, số biến quan sát giảm từ 15 xuống còn 14.
Bảng 4.3.2 Kết quả kiểm định KMO và Bartlett cho biến độc lập (lần 2)
Kiểm định KMO và Bartlett
Kiểm định Bartlett Approx Chi-Square 2032.733
Bảng 4.3.3 Kết quả phân tích EFA cho biến độc lập (lần 2)
Biến quan sát Nhân tố
Nhận xét: Các biến độc lập được đưa vào phân tích EFA Phương pháp trích “Principal
Component” với phép quay “Varimax” được sử dụng trong phân tích nhân tố thang đo các thành phần độc lập Cụ thể:
Kết quả kiểm định KMO và Bartlett cho thấy KMO = 0.879, vượt mức 0.5, và giá trị sig < 0.05, cho thấy dữ liệu phù hợp để tiến hành phân tích nhân tố Phương sai trích đạt 76.382%, cao hơn 50%, cho thấy ba nhân tố được rút trích giải thích được 76.382% biến thiên của dữ liệu Với những kết quả này, thang đo rút ra đáp ứng yêu cầu.
Bảng 4.3.3 trình bày các yếu tố đã được rút trích cùng với các biến quan sát và hệ số tải nhân tố tương ứng, chỉ hiển thị những hệ số tải lớn hơn 0.5 Tất cả các biến quan sát đều có hệ số tải trên 0.5, cho thấy chúng đều có khả năng đo lường khái niệm mà chúng ta cần nghiên cứu.
Bảng 4.3.3, được xây dựng từ ma trận xoay nhân tố, chỉ ra sự hội tụ của các biến quan sát vào các nhóm nhân tố cụ thể Các thành phần kinh tế (YT1.1, YT1.2, YT1.3), quỹ thời gian (YT3.1, YT3.2, YT3.3), mối quan hệ (YT4.1, YT4.2, YT4.3), và kiến thức xã hội (YT5.1, YT5.2, YT5.3) đều tập trung đúng vào các nhân tố đã được xác định trong phần tổng hợp thang đo Đặc biệt, số biến của kinh nghiệm kỹ năng đã giảm từ 3 xuống còn 2 biến là YT2.2 và YT2.3.
4.3.2 Phân tích nhân tố khám phá EFA của nhân tố phụ thuộc
Bảng 4.34 Kết quả kiểm định KMO và Bartlett cho biến phụ thuộc
Kiểm định KMO và Bartlett
Kiểm định Bartlett Approx Chi-Square 698.340
Bảng 4.35 Kết quả phân tích EFA cho biến phụ thuộc
Ma trận Nhân tố Nhân tố khám phá
Biến “Nhân tố khám phá”
4.3.3 Kiểm định mối tương quan giữa các nhân tố
Bảng 4.3.6 Tóm tắt ma trận hệ số tương quan
** tương quan đáng kể ở mức 0.01l (2-tailed).
Phân tích hồi quy lần I:
Bảng 4.37 Bảng kết quả chạy hồi quy lần I
Mô hình Hệ số chưa chuẩn hóa
Hệ số chuẩn hóa t Sig Thống kê đa cộng tuyến
Kiểm định t ở lần phân tích hồi quy 1:
Phân tích hồi quy lần 1 đã được thực hiện trên 5 biến độc lập, cho thấy giá trị Sig của các biến đều nhỏ hơn 0.05, điều này chứng tỏ các biến độc lập này có ý nghĩa thống kê.
Kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến của các biến độc lập:
Trong bảng Coefficients a của kiểm định hồi quy, chỉ số VIF của các biến X1, X2, X4 và X5 lần lượt là 1.911, 6.140, 1.421 và 8.060, tất cả đều nhỏ hơn 10, cho thấy không có hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến này Tuy nhiên, chỉ số VIF của biến X3 là 11.598, lớn hơn 10, cho thấy có hiện tượng đa cộng tuyến giữa X3 và các biến còn lại.
Bảng 4.3.8 Bảng ANOVA trong phân tích hồi quy
Mô hình Tổng bình phương phần dư df Trung bình bình phương
61.329 149 a Biến phụ thuộc: Y b Biến quan sát: (Hằng số), X5, X4, X1, X2, X3
Giá trị sig của kiểm định F trong bảng ANOVA là 000, nhỏ hơn 0.05, cho thấy mô hình hồi quy tuyến tính bội phù hợp với tập dữ liệu và có thể được sử dụng.
Bảng 4.39 Kết quả phân tích hồi quy của mô hình DW
Sai số chuẩn ước lượng
1 1.000 a 1.000 1.000 01408 1.896 a Biến quan sát: (Hằng số), X5, X4, X1, X2, X3 b Biến phụ thuộc: Y
4.3.7 Hiện tượng tự tương quan
Hệ số Durbin-Watson lấy từ kết quả phân tích hồi quy của mô hình DW là 1.896 Giả sử mức ý nghĩa α của kiểm định DW trong mô hình là 5%
Cỡ mẫu xấp xỉ 150 (160) và số biến tham gia vào hồi quy là 5.
Tra cứu bảng DW có giá trị dL và dU là: dL= 1.665 dU= 1.802
Ta có dL< DW < 4 – dL mô hình không tự tương quan
Chỉ số R bình phương hiệu chỉnh đạt 1.000, cho thấy mô hình với 5 biến độc lập hoàn toàn giải thích 100% sự biến đổi của biến phụ thuộc, không bị ảnh hưởng bởi các yếu tố bên ngoài hay sai số ngẫu nhiên.
Phương trình hồi quy chưa chuẩn hóa: Y = - 0.03 + 0.203 KT + 0.207 KK + 0.2
Phương trình hồi quy chuẩn hóa: Y= 0.233 KT + 0.234 KK + 0.339 QTG + 0.248
Y: là yếu tố tác động đến việc làm part-time
U: phần dư Ý nghĩa của các hệ số hồi quy:
Beta1 = 0.233 : Tác động cùng chiều, nếu yếu tố kinh tế tăng lên 1% thì quyết định đi làm thêm của sinh viên sẽ được tăng lên 0.233%.
Beta2 = 0.234: Tác động cùng chiều, nếu yếu tố kinh nghiệm kỹ năng tăng lên 1% thì quyết định đi làm thêm của sinh viên tăng lên 0.234%.
Beta3= 0.239: Tác động cùng chiều, nếu yếu tố quỹ thời gian tăng lên 1% thì quyết định đi làm thêm của sinh viên sẽ được tăng lên 0.239%.
Beta4= 0.248: Tác động cùng chiều, nếu yếu tố mối quan hệ tăng lên 1% thì quyết định đi làm thêm của sinh viên sẽ được tăng lên 0.248%.
Beta5= 0.234: Tác động cùng chiều, nếu yếu tố kiến thức xã hội tăng lên 1% thì quyết định đi làm thêm của sinh viên sẽ được tăng lên 0.234%.
4.3.9 Hiện tượng phương sai sai số thay đổi:kiểm định White
+ Ho: Mô hình không vi phạm giả định phương sai sai số thay đổi χ²qs < χ² α (k-1)
+ H1: Mô hình vi phạm giả định phương sai sai số thay đổi χ²qs > χ² α (k-1)
Tạo các biến quan sát phụ: XX1= X1 , XX2= X2 , XX3= X3 , XX4=X4 , XX5= X5 , 2 2 2 2 2 EE= E 2
Trong đó E là phần dư chưa chuẩn hóa
Chạy kiểm định hàm hồi quy phụ với các biến:
Biến độc lập: X1, X2, X3, X4, X5, XX1, XX2, XX3, XX4, XX5
MÔ HÌNH R R 2 R 2 hiệu chỉnh Sai số ước lượng
1 0.741 a 0.510 0.474 0.00096 a Biến quan sát ( Hằng số): Kinh tế, Kinh nghiệm kĩ năng, quỹ thời gian, mối quan hệ, kiến thức xã hội, XX1, XX2, XX3, XX4, XX5
Mô hình Hệ số chưa chuẩn hóa Hệ số chuẩn hóa t Sig.
XX5 0.001 0.000 5.021 10.557 0.365 a.Biến phụ thuộc: EE
Giả định với mức ý nghĩa 5% của mô hình ta có được:
45 χ²qs = nR² = 150*0.510= 76.50 (trong đó n là số mẫu quan sát) χ² α (k-1)= χ² 0.05(9)= 179.6
Nhận thấy χ²qs < χ² α (k-1) nên chấp nhận H0 Như vậy với mức ý nghĩa 5% mô hình không vi phạm giả định phương sai sai số thay đổ