Khảo sát về yếu tố tác động đến hành vi sử dụng mạng xã hội của sinh viên tại các trường đại học

Khảo sát yếu tố tác động đến hành vi sử dụng mạng xã hội sinh viên trường đại học Thành viên nhóm : PHAN THỊ YẾN OANH ĐỖ THỊ LINH CHI LÊ THỊ KIM NGÂN ĐỖ THỊ TRƯỜNG AN LÊ THI DOÃN CÚC PHẠM MỸ CẢNH DƯƠNG THẾ VŨ LÊ TRỌNG HIẾU NGÔ MINH ĐẠT Phụ lục PHẦN MỞ ĐẦU I Lí nghiên cứu đề tài: II Mục đích nghiên cứu đề tài: III Tính cấp thiết đề tài nghiên cứu Tính cấp thiết chung đề tài: Tầm quan trọng lợi ích to lớn mạng xã hội: IV Đối tượng phạm vi nghiên cứu: .6 V Phương pháp nghiên cứu: PHẦN NỘI DUNG I Lịch sử đề tài nghiên cứu: Những nghiên cứu giới Những nghiên cứu nước II Khái niệm đặc trưng mạng xã hội: .9 Khái niệm mạng xã hội Đặc Trưng mạng xã hội III Các loại mạng xã hội: Facebook .9 Instagram 10 YouTube 11 Tiktok 11 Gmail 12 Zalo 13 IV Ảnh hưởng mạng xã hội sinh viên: 14 Ảnh hưởng tích cực 14 Ảnh hưởng tiêu cực 15 V Hành vi sử dụng mạng xã hội sinh viên 17 Biểu qua thời gian sử dụng mạng xã hội 18 2 Biểu qua nội dung chia sẻ mạng xã hội .18 Biểu qua hành vi đăng tải nội dung mạng xã hội 18 Biểu qua bấm nút “like” 19 VI Các yếu tố tác động (biến độc lập): 19 Tính dễ sử dụng: .19 Tiện ích: 20 Môi trường xã hội: 20 PHẦN KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU .22 I Xử lý số liệu phần mềm SPSS 22 Phân tích hệ số Cronbach’s alpha: 22 Phân tích nhân tố EFA .25 II Chạy mơ hình hồi quy kiểm định phần mềm Eviews .28 Mơ hình hồi quy 28 Kiểm định 32 PHẦN KẾT LUẬN 38 I Đánh giá chung 38 II Kết luận 38 Phần mở đầu I Lí nghiên cứu đề tài: Trong năm gần đây, MXH trở thành ăn tinh thần khơng thể thiều giới trẻ đặc biệt bạn sinh viên Giống việc viết trang blog hay nhật ký trước MXH thực tạo nên trào lưu, theo số lượng khổng lồ người tham gia Với nguồn thông tin phong phú, người dùng MXH dễ dàng tiếp nhận, chia sẻ chọn lọc thơng tin cách có hiệu vượt qua trở ngại không gian thời gian Và MXH thực ảnh hưởng đến đời sống người trẻ nhiều  Ảnh hưởng tích cực Những mặt tiện ích mà MXH đem lại cho sinh viên sử dụng học tập, giao lưu với bạn bè trường tìm kiếm hội nghề nghiệp, thành viên liên kết với thành nhóm người có sở thích, quan tâm, ý nguyện gặp gỡ, trao đổi mạng tiến tới gặp đời, nhiều nhóm cộng đồng có tính chất tích cực từ “mạng ảo” xuất “đời thực” tổ chức hoạt động từ thiện nhân ngày lễ tết, giúp đỡ trẻ có hồn cảnh khó khăn, tổ chức sinh hoạt văn hóa lành mạnh, nhiều nhóm chia sẻ sở thích, du lịch kết hơp với việc làm từ thiện vùng cao biên giới, lập diễn đàn trao đổi tranh luận, MXH xuất nhiều nhóm tìm giá trị văn hóa cổ xưa đồ sách cũ, chưa tác giả nhà văn dùng MXH đưa đến người đọc tác phẩm thơng qua tương tác với bạn đọc đên giúp hồn chỉnh tác phẩm MXH giúp tuyên truyền Biển- Đảo Việt Nam thông qua nhiều MXH để đến với bạn trẻ Đây thực tác động tốt mà MXH đem lại  Ảnh hưởng tiêu cực Tuy nhiên bên cạnh tác động tích cực MXH có nhiều bất cập MXH nơi phát tán nhiều thơng tin chưa xác “ nhảm” đến với cộng đồng Có nhiều bạn trẻ đến với MXH bạn bè mời nên tham gia cho có phong trào, sau lại thành thói quen, nhiều bạn mắc chứng bệnh “hội nghiện Facebook” khơng có việc vào MXH, để cập nhập điều khơng có ích Nhiều bạn trẻ sinh viên xem MXH niềm đam mê “ tìm hiểu xã hội” lạm dụng thái đam mê lại trở thành tiêu cực, ảnh hưởng khơng đến thời gian học tập sinh viên Nhiều bạn sau sử dụng MXH quay lại với bàn học lưu luyến khơng thể tập trung Chính điều gây ảnh hưởng đến hiệu học tập sinh viên Ngoài ra, việc dành hàng tiếng đồng cắm cúi nhìn hình máy tính, điện thoại dẫn đến việc giảm thị lực Nhiều bạn quen với việc trao đổi thông tin qua tin nhắn, hình ảnh, viết nút “Like” khiến nhiều bạn ngày phụ thuộc vào MXH Điều khiến cho nhiều người thời gian dành cho gặp gỡ, tán chuyện đời thực ngày trở nên thấy, chúng thực không tốt giao tiếp trực tiếp (mặt đối mặt) mang đến cho người biểu cảm, cảm xúc chân thật Sử dụng MXH nhiều khiến nhiều bạn trẻ bỏ bê việc học, nguy đau dày vừa ăn vừa xem ăn nhanh để tranh thủ vào MXH, nhiều bạn ngủ, lo âu dẫn đến trầm cảm  Chúng em nghiên cứu đề tài để hiểu cách bạn sử dụng mạng xã hội, bạn dùng sai cách sau nghiên cứu tìm phương pháp để khắc phục, giúp bạn sử dụng mạng xã hội vào mục đích đắn có lợi ích đích thực mà mang lại II Mục đích nghiên cứu đề tài:  Nghiên cứu nhu cầu sử dụng mạng xã hội sinh viên  Tìm hiểu lượng thời gian sử dụng mạng xã hội sinh viên  Tìm hiểu mục đích sử dụng mạng xã hội sinh viên  Tìm hiểu mức độ tác động mạng xã hội sinh viên  Tìm hiểu tác động tích cực, tiêu cực mạng xã hội sinh viên  Đưa số đề xuất nhằm định hướng cho sinh viên việc sử dụng mạng xã hội III Tính cấp thiết đề tài nghiên cứu Tính cấp thiết chung đề tài: Trong bối cảnh xã hội nay, với phát triển không ngừng công nghệ thông tin, Internet bước khẳng định tầm quan trọng, xuất ngày nhiều trang mạng xã hội tạo điều kiện để cá nhân, tổ chức có nhiều hội chia sẻ thơng tin thách thức quan quản lý chuyên ngành đảm bảo nội dung phạm vi hoạt động Tầm quan trọng lợi ích to lớn mạng xã hội: Trong hầu hết mạng xã hội như: Facebook, ZaLo, Youtbe, Tiktok,… nhanh chóng trở thành phần quan trọng thiếu nhiều người đặc biệt hệ trẻ, mạng xã hội (MXH) lại có vai trị quan trọng ảnh hưởng lớn người Trong đó, mạng xã hội đã, phần đời sống xã hội phận công chúng Ngày mà cơng nghệ thơng tin phát triển khơng phủ nhận lợi ích mà MXH mang lại đặc biệt giới trẻ Sự xuất MXH với tính năng, nguồn thơng tin phong phú đa dạng, thật vào đời sống cư dân mạng, với chức đa dạng kéo theo gia tăng ngày đông đảo thành viên, Internet khía cạnh làm thay đổi thói quen, tư du, lối sống, văn hóa phận sinh viên (SV) nay, nguồn nhân lực có khả tiếp nhận tiến khoa học cách nhanh nhạy đồng thời lực lượng chịu tác động phương tiện thông tin truyền thông nhiều hai phương diện tích cực tiêu cực Ngồi lợi ích mà MXH đem lại cho người dùng thông tin nhanh, khối lượng thông tin phong phú cập nhật nhanh chóng, liên tục cịn nhận thấy khía cạnh quan trọng làm thay đổi đến hình thức giao tiếp cá nhân với cá nhân cá nhân với nhóm, quốc gia, dân tộc với khả kết nối thành viên xã hội với Đây khơng gian giao tiếp cơng cộng phi vật chất tạo liên kết dễ dàng, thuận tiện, nhanh người với người với thơng qua nhiều hình thức, liên kết rộng khắp không bị giới hạn chiều không gian Lượng thông tin chia sẻ to lớn vô phong phú, đa dạng Giới trẻ MXH: Số lượng người sử dụng MXH ngày đông đảo tăng lên đặc biệt thiếu niên học sinh, sinh viên độ tuổi từ 16 – 24 Số lượng người sử dụng mạng xã hội Việt Nam gia tăng nhanh, khoảng 17% số người trưởng thành thường xuyên trao đổi qua mạng với người không quen biết tỉ lệ tăng tỉ lệ nghịch với độ tuổi Có thể thấy phát triển nhanh chóng khoa học kỹ thuật với đời sống người dân ngày tăng lên việc tiếp cận với từ bên ngồi điều khơng khó khăn, đặc biệt giới trẻ Thông qua MXH sinh viên dễ dàng truy cập MXH thơng qua phương tiện khác nhau, máy tính bảng, laptop đặc biệt với phát triển khoa học 4.0 qua điện thoại di động đâu thời điểm Sự xuất MXH với tính mới, với nguồn thơng tin phong phú đa dạng đem lại cho công chúng nhiều trải nghiệm đầy thú vị tạo điều kiện cho người giao tiếp mà nơi để quảng cáo, mua bán, trao đổi, kết bạn, tìm kiếm, xây dựng mối quan hệ Vì khía cạnh mạng xã hội đem lại nhiều lợi ích góp phần giúp sinh viên giảm tress sau ngày học tập làm việc căng thẳng Mối lo ngại kèm theo phát triển MXH: Tuy nhiên bên cạnh mặt tích cực kể nhiều hệ lụy mà mạng xã hội mang lại thời gian SV làm xao nhãng việc học, sống khép kín, sa đà vào "cuộc sống ảo" mạng xã hội mà quên sống thực tế diễn ra, nhiều bạn trẻ tìm bạn đời mạng tạo hội cho kẻ xấu lợi dụng bắt cóc Họ cập nhật trạng thái cá nhân liên tục, đăng câu nói, hình ảnh gây sốc để câu tương tác để tiếng… Câu hỏi đặt “Tại họ lại có hành vi ứng xử vậy, đâu ngun nhân, họ có nhận thức vấn đề khơng?” Vì nghiên cứu thái độ nhận thức sinh viên góc độ Tâm lý học để có giải pháp tối ưu vấn đề cấp bách Nhà nước người làm công tác giáo dục Xuất phát từ lý định chọn đề tài "Hành vi sử dụng mạng xã hội sinh viên Học viện Cơng nghệ Bưu viễn thơng sở TP HCM " làm đề tài nghiên cứu Những nghiên cứu giới năm trở lại đây, Mạng xã hội nói chung Internet nói riêng trở thành phần thiếu sống người Nắm thực tế đó, có nhiều cơng trình nghiên cứu hành vi MXH IV Đối tượng phạm vi nghiên cứu:  Đối tượng nghiên cứu: Yếu tố tác động đến hành vi sử dụng mạng xã hội sinh viên trường đại học  Phạm vi nghiên cứu: 299 sinh viên trường đại học TPHCM  Thời gian: Cuối tháng – Đầu tháng năm 2021 V Phương pháp nghiên cứu:  Phương pháp khảo sát, thống kê, phân loại  Phương pháp đối chiếu so sánh  Phương pháp tổng hợp, hệ thống Phần nội dung I Lịch sử đề tài nghiên cứu: Những nghiên cứu giới Trong năm trở lại đây, MXH nói chung trở thành phần thiếu sống người Nắm thực tế đó, có nhiều cơng trình nghiên cứu hành vi MXH Việc sử dụng mạng xã hội số nước châu Âu: Khảo sát quốc gia Pháp, Đức, Ý, La Mã, Tây Ban Nha, cho thấ 95% ngườ khảo sát có sử dụng MXH, chiếm tỉ lệ lớn - Khảo sát người khơng sử dụng MXH, có lí như: Hiếm sử dụng Internet (đặc biệt chiếm tỉ lệ cao với đối tượng 18 tuổi); khơng có hứng thú thời gian, không muốn tiết lộ sống thân, không muốn theo trào lưu, cho mối quan hệ MXH giả, thấy việc sử dụng khơng hữu ích, sợ MXH lí đưa nhiều người độ tuổi 21-26 - Prof.Dr.BhireEfe (2012) với tác phẩm “Thái độ sinh viên Đại học sử dụng MXH” Thổ Nhĩ Kì cho thấy phần lớn sinh viên cảm thấy vui sử dụng MXH họ dành nhiều thời gian ngày để sử dụng MXH, việc sử dụng MXH để giải trí, giao tiếp, học tập với họ dễ dàng - Tại Ấn Độ với viết: Nghiên cứu để nâng cao hiểu biết mạng xã hội – trung tâm nghiên cứu việc sử dụng MXH Ấn Độ tìm hiểu nhận thức MXH hành vi vi sử dụng Qua viết, tác giả nhận kẽ hở MXH từ khai thác mặt tích cực tiêu cực MXH để đề xuất vấn đề cải tiến thích hợp Có thể thấy rằng, vấn đề liên quan đến Internet, mạng xã hội vấn đề đực tâm lý học đại quan tâm nghiên cứu góc độ hành vi Tuy nhiên, cơng trình nghiên cứu chưa cụ thể hóa hành vi sử dụng sinh viên, bình diện lý thuyết Đặc biệt lý giải hành vi người sử dụng đặc biệt ảnh hưởng hành vi sử dụng MXH hoạt động cá nhân, xã hội chưa xã hội quan tâm nhiều Rõ ràng, thách thức mà Tâm lí học đại quan tâm giải Những nghiên cứu nước Việt Nam hội nhập quốc tế tạo điều kiện cho công nghệ thông tin Việt Nam, giúp cho xã hội đạt thành tựu đáng ghi nhận MXH ngày mở rộng số lượng chất lượng, cập nhật thơng tin hình thức giải trí mạng ngày phong phú đa dạng Việc sử dụng MXH Việt Nam nhũng năm 2010-2012, từ đó, việc tìm hiểu sử dụng mạng xã hội trở thành quan tâm báo chí, nhà nghiên cứu văn hóa Tâm lý học Bài viết “Nghiên cứu hành vi sử dụng Facebook người – thách thức mớ cho tâm lý học đại” tác giả Đào Lê Hòa An việc sử dụng mạng xã hội tất yếu, mà với phát triển nhanh chóng cơng nghệ Internet nà, tiếp cận với Facebook trở nên dễ dàng sức hút ngày lớn với hấp dẫn giới trẻ lợi ích mạng lại, … Tuy nhiên, việc lạm dụng MXH để lại nhiều hệ lụy tác hại khôn lường Đây định hướng nhóm nghiên cứu thực đề tài, nghiên cứu việc sử dụng Facebook góc độ tâm lý học để có nhìn tổng quan hoạt động sử dụng MXH Đề tài “Nhu cầu sử dụng mạng xã hội sinh viên Cao đẳng sư phạm Thái Bình”, luận văn Thạc sỹ Tâm lý học Đặng Thị Nga (2013) khái chung trình tình hình sử dụng MXH sinh viên trường Qua nghiên cứu đề tài rằng, MXH xã hội ngày đóng vai trị to lớn đời sống người có ảnh hưởng lớn hoạt động sống học tập sinh viên  Tóm lại, vấn đề hành vi sử dụng MXH nhà khoa học nước tiếp cận với nhiều góc độ khác nhau, đề cập đến định nghĩa hành vi, ảnh hưởng yếu tố mơi trường, giới tính đến hành vi cá nhân MXH Đồng thời tác giả đề cập đến tác động tích cực, tiêu cực MXH cá nhân Tuy nhiên việc nghiên cứu hành vi sử dụng MXH xã hội niên chưa đươc đề cập rộng rãi cụ thể xem xét mức độ biểu qua nhận thức bên tính MXH, xem xét biểu bên sinh viên đặc biệt sinh viên trường Đại học địa phương phát triển Học viện Cơng nghệ Bưu viễn thơng chưa xem xét cách chi tiết cụ thể 10 MTXH 10,28 4,899 ,435 ,620 Phân tích nhân tố EFA Biến dộc lập Tiêu chuẩn phương pháp phân tích nhân tố số KMO > 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  Giá trị Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy (KMO)=0,891 Kết phân tích nhân tố cho thấy số KMO 0.891 > 0.5, điều chứng tỏ liệu dùng để phân tích nhân tố hồn tồn thích hợp Kết kiểm định Barlett’s 1388,21 với mức ý nghĩa Sig = 0.000< 0.05, lúc bác bỏ giả thuyết H Các biến quan sát khơng có tương quan với tổng thể Như giả thuyết ma trận tương quan biến ma trận đồng bị bác bỏ, tức biến có tương quan với thỏa điều kiện phân tích nhân tố KMO and Bartlett's Test Kaiser-Meyer-Olkin Measure of ,891 Sampling Adequacy Bartlett's Test of Approx Chi1388,21 Sphericity Square df 66 Sig ,000 27 Thực phân tích nhân tố theo Principal components với phép quay Varimax Kết cho thấy 12 biến quan sát ban đầu nhóm thành nhóm Giá trị tổng phương sai trích = 62,162% > 50%: đạt yêu cầu; nói nhân tố giải thích 62,162% biến thiên liệu Giá trị hệ số Eigenvalues nhân tố cao (>1), nhân tố thứ có Eigenvalues thấp 1,003> Ma trận nhân tố với phương pháp xoay Varimax: Total Variance Explained C Initial Eigenvalues Extraction Sums of Squared Loadings Rotation Sums of Squared Loadings % of Variance Cumulative % Total Total o m p o n e n t Total % of Variance Cumulative % % of Variance Cumulative % 5,085 42,374 42,374 5,085 42,374 42,374 3,492 29,103 29,103 1,371 11,425 53,800 1,371 11,425 53,800 1,990 16,584 45,687 1,003 8,362 62,162 1,003 8,362 62,162 1,977 16,475 62,162 ,814 6,787 68,949 ,698 5,814 74,763 ,616 5,133 79,897 ,553 4,610 84,507 ,488 4,064 88,571 ,418 3,484 92,055 ,338 2,814 94,869 ,333 2,777 97,646 ,282 2,354 100,000 1 28 Extraction Method: Principal Component Analysis Rotated Component Matrixa Component ,802 ,777 ,769 ,708 ,668 ,581 ,852 ,626 ,610 DSD2 DSD4 DSD1 DSD3 MTXH4 TI3 TI1 TI2 TI4 MTXH1 MTXH2 MTXH3 Extraction Method: Principal Component Analysis Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization a Rotation converged in iterations ,776 ,723 ,655 Biến phụ thuộc KMO and Bartlett's Test Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy Bartlett's Test of Approx ChiSphericity Square df Sig Compone nt ,746 271,988 ,000 Total Variance Explained Initial Eigenvalues Extraction Sums of Squared Loadings 29 % of Cumulative % of Cumulative Total Variance % Total Variance % 2,298 57,439 57,439 2,298 57,439 57,439 ,699 17,468 74,907 ,561 14,019 88,926 ,443 11,074 100,000 Extraction Method: Principal Component Analysis II Chạy mơ hình hồi quy kiểm định phần mềm Eviews Mơ hình hồi quy a) Mơ hình hồi quy mẫu ý nghĩa hệ số hồi quy: Bảng 1: Mơ hình hồi quy bội  Từ kết Eviews ta thu hồi quy mẫu sau: Y = 1.096355 + 0.333603*X1 + 0.328879*X2 – 0.006523*X3 30  Ý nghĩa hệ số mơ hình: β 0=1.096355 Trong điều kiện yếu tố khác không đổi, hành vi sử dụng  ^ mạng xã hội sinh viên 1.096355 β 1=0.333603 : Khi tính dễ sử dụng tăng lên hành vi sử dụng mạng xã hội  ^ sinh viên ngày tăng lên (tăng 0.33603) [Với điều kiện đại lượng khác khơng đổi] β 2=0.328879 Khi có nhiều tiện ích hành vi sử dụng mạng xã hội  ^ sinh viên ngày tang (tăng 0.328879) [Với điều kiện đại lượng khác không đổi] β 3=−0.006523 Khi yếu tố môi trường tác động tiêu cực nhiều  ^ hành vi sử dụng mạng xã hội sinh viên giảm (giảm 0.006523) [Với điều kiện đại lượng khác không đổi]  R2=0 355442: Các biến độc lập giải thích 35,442% biến động hành vi sử dụng mạng xã hội sinh viên b) Kiểm định hệ số hồi quy  Kiểm định β 1:  H0: β1 = 0: Khơng có mối liên hệ tuyến tính biến X1 Y  H1: β1 ≠ 0: Có mối liên hệ tuyến tính biến X1 Y Theo kết bảng hồi quy Bảng ta có: Prob = 0.0000 < 0.05  Bác bỏ H0  Vậy với mức ý nghĩa α = 5% biến Y phụ thuộc vào X1  Kiểm định β2:  H0: β2 = 0: Khơng có mối liên hệ tuyến tính X2 Y  H1: β2 ≠ 0: Có mối liên hệ tuyến tính biến X2 Y Theo kết bảng hồi quy Bảng ta có: Prob = 0.0000 < 0.05  Bác bỏ H0  Vậy với mức ý nghĩa α = 5% biến Y phụ thuộc vào X2  Kiểm định β3: 31  H0: β3 = 0: Khơng có mối liên hệ tuyến tính X3 Y  H1: β3 ≠ 0: Có mối liên hệ tuyến tính biến X3 Y Theo kết bảng hồi quy Bảng ta có: Prob = 0.9116 > 0.05  Chấp nhận H0  Vậy với mức ý nghĩa α = 5% biến Y không phụ thuộc vào X3  Biến X3 biến khơng cần thiết mơ hình loại biến khỏi mơ hình Ta dùng kiểm định WALD để kiểm định lại: H 0: Biến X khơng cần thiết mơ hình H 1:: Biến X cần thiết mơ hình F(α ,k−m , n−k) = F(0,05 ,1 ,296) = 3,920 F qs < F(α ,k−m , n−k) = 3,920  Chấp nhận H  Biến X không cần thiết mô hình 32 c) Mơ hình hồi quy ý nghĩa hệ số hồi quy Sau loại bỏ biến X3 ta chạy mơ hình hồi quy gồm biến X1, X2 Bảng 2: Mơ hình hồi quy bội  Từ kết Eview (Bảng 2), ta có mơ hình hồi quy mẫu sau: Y = 1.086678 + 0.331984*X1 + 0.326862*X2  Ý nghĩa hệ số mơ hình: β 0=1.086678 Trong điều kiện yếu tố khác không đổi, hành vi sử  ^ dụng mạng xã hội sinh viên 1.086678 β 1=0.331984 : Khi tính dễ sử dụng tăng lên hành vi sử dụng mạng  ^ xã hội sinh viên ngày tăng lên (tăng 0.331984) [Với điều kiện đại lượng khác không đổi] β 2=0.326862 Khi có nhiều tiện ích hành vi sử dụng mạng xã  ^ hội sinh viên ngày tăng (tăng 0.326862) [Với điều kiện đại lượng khác không đổi] 33  R2=0 355415: Các biến độc lập giải thích 35,415 % biến động hành vi sử dụng mạng xã hội sinh viên d) Kiểm định hệ số hồi quy  Kiểm định β 1:  H0: β1 = 0: Khơng có mối liên hệ tuyến tính biến X1 Y  H1: β1 ≠ 0: Có mối liên hệ tuyến tính biến X1 Y Theo kết bảng hồi quy Bảng ta có: Prob = 0.0000 < 0.05  Bác bỏ H0  Vậy với mức ý nghĩa α = 5% biến Y phụ thuộc vào X1  Kiểm định β3:  H0: β3 = 0: Khơng có mối liên hệ tuyến tính X3 Y  H1: β3 ≠ 0: Có mối liên hệ tuyến tính biến X3 Y Theo kết bảng hồi quy Bảng ta có: Prob = 0.0075 < 0.05  Bác bỏ H0  Vậy với mức ý nghĩa α = 5% biến Y phụ thuộc vào X2 Kiểm định a) Kiểm định đa cộng tuyến Cách phát đa cộng tuyến: ta sử dụng hàm hồi quy phụ: F qs = 0,355415.(299−3) R (n−k ) =( = 81,60495 1−0,355415 ) (3−1) (1−R )(k −1) F(α ,k−1 , n−k) = F(0,05 ,2 , 296) = 3,072 F qs > F (0,05 ,2 , 296 )  Bác bỏ H0  Vậy nghi ngờ mơ hình có đa cộng tuyến 34 Bảng Ma trận tương quan biến - Chạy mô hình hồi quy phụ X1 theo X2 Bảng 4: Mơ hình hồi quy phụ X theo X Mơ hình hồi quy phụ: X1= 1.326567 + 0.683088*X2  Sử dụng nhân tử phóng đại phương sai (VIF) để kiểm định đa cộng tuyến: VIF = 1 = 1.72003358 < 2 = 1−0.418616 1−R 35  Kết luận: Mơ hình khơng xảy đa cộng tuyến  Để chắn, nhóm kiểm định lại số VIF tất biến độc lập Eview 10: Bảng 5: Kiểm định số VIF  Nhận xét: Tất số VIF X1, X2 <  Kết luận: Mơ hình khơng xảy đa cộng tuyến 36 b) Kiểm định phương sai sai số thay đổi – Kiểm định White Bảng 6: kiểm định White  Giả thiết:  H0: Obs*R-Square > X2α (k −1)(Phương sai sai số mơ hình khơng đổi)  H1: Obs*R-Square < X2α (k −1) (Phương sai sai số thay đổi) Dựa vào kết bảng ta thấy: Obs*R-Square = 28.16785 X 2α (k−1 ) = X20.05(5) = 11,1 37 Ta có: Obs*R-Square > X 2α (k−1 )  Bác bỏ H0 Với mức ý nghĩa 5%, mơ hình có tượng phương sai sai số thay đổi c) Kiểm định tương quan Durbin – Watson ₋ Dùng kiểm định Durbin-Watson, dựa vào bảng (Mơ hình hồi quy mới) Ta thấy d=1.9329521