6. Kết cấu của đề tài
3.2.4. Kiểm định mô hình và các giả thuyết nghiên cứu
3.2.4.1. Kiểm định mô hình nghiên cứu
Qua mô hình nghiên cứu hiệu chỉnh hình 3.6 ta thấy có 6 biến liên quan trong mô hình nghiên cứu mới là (1) mối quan hệ ảnh hưởng ; (2) đặc điểm và truyền thông của trường đại học; (3) cơ hội trúng tuyển; (4) năng lực và điều kiện bản thân; (5) cơ hội tương lai và (6) quyết định chọn trường của học sinh THPT.
Trong đó, chúng ta dễ dàng nhận ra được 5 biến đầu là biến độc lập và biến cuối cùng “quyết định chọn trường của học sinh THPT” là biến phụ thuộc vào 5 biến cón
lại. Tuy nhiên, để đảm bảo chắc chắn rằng giữa các biến này thực sự có mối tương
quan với nhau hay không, tác giả sẽ tiến hành kiểm định bằng một số phương pháp được trình bày sau đây:
Thống kê mô tả
Bảng 3.14 Thống kê mô tả các nhân tố ảnh hưởng đến việc chọn trường đại học
Mẫu Giá trị nhỏnhất Giá trị lớn nhất Trung bình cộng Độlệch chuẩn FQHAH 566 1.00 5.00 3.6625 .86192 FDDTT 566 1.00 5.00 3.7594 .68850 FCHTT 566 1.00 5.00 3.3600 .77727 FNLDK 566 1.00 5.00 2.8952 .90666 FCHTL 566 1.00 5.00 3.4739 .72341 Valid N (listwise) 566
Sau khi phân tích nhân tố và tính lại giá trị của các nhân tố mới, kết quả của bảng
3.14 từ giá trị trung bình Mean của 5 nhân tố là FQHAH, FDDTT, FCHTT, FNLDK, Nguồn: Phân tích tổng hợp của tác giả, 2013
FCHTL ta thấy mức đánh giá của học sinh đối với các nhân tố này là tương đối tốt.
Nhìn chung, học sinh của các trường THPT được khảo sát khá đồng tình với những yếu
tố ảnh hưởng đến việc chọn trường đại học, tuy nhiên để biết được nhân tố nào ảnh hưởng nhiều, nhân tố nào ảnh hưởng ít đến quyết định chọn trường đại học của học
sinh THPT chúng ta cầnthực hiện đến bước phân tích tương quan và hồi quy tiếp theo. Phân tích tương quan hệ số Pearson: là để lượng hóa mức độ chặt chẽ của mối
liên hệ tuyến tính giữa các biến định lượng. Kiểm tra biến phụ thuộc và biến độc lập xem có tương quan với nhau không, nếu hai biến tương quan với nhau thì có hệ số tương quan Pearson |r| > 0.1 và Sig<0.01. Kiểm tra giữa 2 biến độc lập, có sự tương
quan chặt thì phải lưu ý vấn đề đa cộng tuyến khi phân tích hồi quy.Ta sẽ tiến hành kiểm tra mối tương quan giữa các biến theo bảng 3.15 như sau:
Bảng 3.15 Bảng ma trận tương quan theo hệ số Pearson
FQHAH FDDTT FCHTT FNLDK FCHTL FQ FQHAH Pearson Correlation 1 -.009 -.015 .032 -.048 -.026 Sig. (2-tailed) .835 .721 .450 .259 .541 N 566 566 566 566 566 566 FDDTT Pearson Correlation -.009 1 .490** .377** .585** .648** Sig. (2-tailed) .835 .000 .000 .000 .000 N 566 566 566 566 566 566 FCHTT Pearson Correlation -.015 .490** 1 .528** .568** .592** Sig. (2-tailed) .721 .000 .000 .000 .000 N 566 566 566 566 566 566 FNLDK Pearson Correlation .032 .377** .528** 1 .490** .412** Sig. (2-tailed) .450 .000 .000 .000 .000 N 566 566 566 566 566 566 FCHTL Pearson Correlation -.048 .585** .568** .490** 1 .580** Sig. (2-tailed) .259 .000 .000 .000 .000 N 566 566 566 566 566 566 FQ Pearson Correlation -.026 .648** .592** .412** .580** 1 Sig. (2-tailed) .541 .000 .000 .000 .000 N 566 566 566 566 566 566
**. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).
Từ ma trận theo bảng 3.15 cho thấy biến mối quan hệ ảnh hưởng (FQHAH) và biến phụ thuộc quyết định chọn trường (FQ) có r = -0.026 và Sig = 0.541>0.05 nên ta chấp nhận giả thuyết H0, nghĩa là không có mối quan hệ giữa mối quan hệ ảnh hưởng (FQHAH) và quyết định chọn trường (FQ) do đó ta sẽ loại biến quan hệ ảnh hưởng (FQHAH) trong mô hình hồi quy tiếp theo. Mối tương quan giữa các biến độc lập còn lại với biến phụ thuộc đều có Sig = 0.000 và r > 0.1, cao nhất là đặc điểm và nỗ lực
truyền thông của trường đại học (FDDTT) = 0.592, thấp nhất là năng lực-điều kiện bản thân cá nhân học sinh (FNLDK) = 0.412 nên ta bác bỏ giảthuyết H0, nghĩa là có mối quan hệgiữa 4 biến độc lập (DDTT, CHTT, NLDK, CHTL) và quyết định chọn trường (FQ). Như vậy, ta có thể kết luận 4 biến độc lập (DDTT, CHTT, NLDK, CHTL) có thể đưa vào mô hình để giải thích cho biến phụ thuộc (FQ). Ngoài ra, hệ số tương quan
giữa 4 biến độc lập (DDTT, CHTT, NLDK, CHTL) đều có r > 0.3, nên tất cả 4 biến này đều được xem là biến độc lập trong các mô hình hồi quy tiếp theo. Do sự tương
quan chặt của các biến này, nên các kiểm định đa cộng tuyến sẽ được chú ý.
3.2.4.2. Phân tích hồi quy đa biến
Kiểm định độ phù hợp của mô hình:
Khi xem xét mức độ phù hợp của mô hình, các nhà nghiên cứu thường dùng hệ số xác định R2 (R-Square), hệ số R2 được chứng minh là hàm không giảm theo biến số độc lập đưa vào mô hình. Như vậy, R2 có khuynh hướng là một ước lượng lạc quan của thước đo sự phù hợp của mô hìnhđối với dữ liệu có hơn một biến được giải thích trong
mô hình. Kết quả hồi quy tuyến tính bội (bảng 3.16) cho thấy: R2 (R-Square) = 0.537,
điều này chứng tỏ các biến độc lập đưa vào mô hình là phù hợp , tương quan khá chặt
chẽ vì 0.5 ≤ R2≤ 0.8 và R2 hiệu chỉnh (Adjusted R-Square) = 0.534 cho thấy mức độ
phù hợp của mô hình là 53.4% hay nói cách khác mô hình giải thích được 53.4% sự
Bảng 3.16 Các thông số của mô hình hồi quy
Mô hình R R2 R
2
Hiệu chỉnh
Sai số chuẩn của ước lượng
Hệ số Durbin-Watson
1 0.733a 0.537 0.534 0.52887 1.954
Dò tìm các vi phạm giả định cần thiết:
- Giả định liên hệ tuyến tính: Mô hình hồi quy bội giả định rằng biến phụ thuộc
có phân phối chuẩn đối với bất kỳ kết hợp nào của biến độc lập trong mô hình. Kết
quả đồ thị phân tán giữa giá trị dự đoán chuẩn hóa (Standardized Predicted Value) và phần dư chuẩn hóa (Standardized Residual) cho thấy chúng phân tán ngẫu nhiên trong một vùng xung quanh đường đi qua tung độ 0 (phụ lục 8). Điều này chứng tỏ giả định
tuyến tính thỏa mãn.
- Giả định về phân phối chuẩn của phần dư: Biểu đồ tần số phần dư chuẩn hóa
(phụ lục 8) và kết quả hồi quy cho thấy phần dư có giá trị trung bình Mean = 1.04E - 15 ≈ 0 và độ lệch chuẩn Std.Dev = 0.996 ≈ 1. Mặt khác, biểu đổ P-Plot cho thấy các
chấm điểm phân tán sát với đường chéo, phân phối chuẩn có phần dư có thể xem như
chuẩn. Điều này chứng tỏ giả định phân phối chuẩn của phần dư không bị vi phạm.
- Giả định về tính độc lập của sai số (không có tương quan giữa các phần dư):
Thực hiện thống kê Durbin – Watson để kiểm định tương quan giữa các sai số kề nhau (tương quan chuỗi bậc nhất). Giả thuyết H0 được đặt ra là hệ số tương quan tổng
thể các phần dư = 0. Kết quả ở bảng 3.16 cho thấy hệ số Durbin – Watson = 1.954 nằm trong miền chấp nhận (1 < Durbin – Watson < 3). Như vậy, chấp nhận giả thuyết
H0nghĩa là không xảy ra hiện tượng tương quan chuỗi bậc nhất giữa các phần dư.
- Giả định không có mối tương quan giữa các biến độc lập (đo lường đa cộng tuyến): Hệ số phóng đại phương sai VIF (Variance Inflation Factor) nếu có giá trị >
10 là dấu hiệu của hiện tượng đa cộng tuyến (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng
Ngọc, 2008). Tuy nhiên, kết quả VIF (bảng 3.17) của các biến độc lập đều không vượt quá 10 nên không xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến.
Bảng 3.17 Kết quả hồi quy
Mô hình Hệ số chưa chuẩn hóa Hệ sô chuẩn hóa t Sig. Thống kê đa cộng tuyến B Độ lệch
chuẩn Beta Tolerance VIF
1 Hằng số 0.318 0.134 2.372 0.018
FDDTT 0.447 0.041 0.397 10.881 0.000 0.619 1.614 FCHTT 0.284 0.038 0.285 7.497 0.000 0.570 1.754 FNLDK 0.023 0.030 0.026 0.752 0.452 0.666 1.501 FCHTL 0.185 0.042 0.173 4.362 0.000 0.524 1.907
Kiểm định mối liên hệ tuyến tính giữa biến phụ thuộc và biến độc lập: kiểm định
F về độ phù hợp của mô hình hồi quy tuyến tính tổng thể để xem biến phụ thuộc có liên hệ tuyến tính với toàn bộ các biến độc lập hay không, giả thuyết cần được kiểm định
H0: β1 = β2 = β3 = 0. Kết quả phân tích phương sai (bảng 3.18) thấy F = 162.845 tại
mức ý nghĩa Sig = 0.000 < 0.05, chứng tỏ giả thuyết H0 bị bác bỏ nghĩa là các biến
trong mô hình có thể giải thích được sự thay đổi của biến phụ thuộc Y – Chọn trường đại học của học sinh, mô hình hồi quy được xây dựng là phù hợp với dữ liệu thu thập
và có thể sử dụng (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
Bảng 3.18 Kết quả phân tích phương sai
Mô hình Tổng bình phương Df Bình phương trung bình F Sig. 1 Hồi quy 182.190 4 45.548 162.845 0.000b Phần dư 156.911 561 0.280 Tổng 339.101 565
Dựa vào kết quả hồi quy (bảng 3.17), phương trình hồi quy có hệ số đã chuẩn hóa
có dạng như sau:
Nguồn: Phân tích tổng hợp của tác giả, 2013
Y = 0.397FDDTT + 0.285 FCHTT+ 0.173 FCHTL (*)
Trong đó:
Y: Chọn trường đại học
FDDTT: Đặc điểm và nỗ lực truyền thông của trường đại học
FCHTT: Cơ hội trúng tuyển
FCHTL: Cơ hội tương lai
Từ các phân tích trên cho thấy chỉ có 3 trong 4 nhân tố ảnh hưởng đến quyết định
chọn trường đại học của học sinh và có ý nghĩa trong mô hình do Sig. của biến F4 =
0.452 > 0.05 nên nó không có ý nghĩa trong mô hình vì thế ta loại biến này khổi mô
hình. Để xác định tầm quan trọng của các yếu tố tác động đến quyết định chọn trường đại học của học sinh, căn cứ vào hệ số β chuẩn hóa. Hệ số β càng lớn thì yếu tố đó tác động đến việc chọn trường đại học của học sinh THPT càng cao.
Qua phương trình hồi quy bội (*) trên, ta thấy nhân tố tác động mạnh nhất đến việc
chọn trường đại học của học sinh là đặc điểm và nỗ lực truyền thông của các trường đại
học vì có hệ số β1 = 0.397 cao nhất và Sig. = 0.000 (có ý nghĩa thống kê). Điều này có nghĩa là khi các yếu tố khác không đổi, nếu đặc điểm và nỗ lực truyền thông của trường đại học tăng lên 1 đơn vị thì quyết định chọn trường đại học của học sinh tăng lên 0.397 đơn vị; nhân tố tác động mạnh thứ hai là cơ hội trúng tuyển (β2 = 0.285 và
Sig. = 0.000). Điều này có nghĩa là khi các yếu tố khác không đổi, nếu trường đại học nào có cơ hội trúng tuyển tăng lên 1 đơn vị thì quyết định chọn trường đại học của học sinh tăng lên 0.285 đơn vị; nhân tố tác động mạnh thứ ba là cơ hội tương lai (β3 =
0.173 và Sig. = 0.000). Điều này có nghĩa là khi các yếu tố khác không đổi, nếu trường đại học nào tạo ra cơ hội tương lai tăng lên 1 đơn vị thì quyết định chọn trường đại học
của học sinh tăng lên 0.173 đơn vị.
3.2.4.3. Kiểm định các giả thuyết nghiên cứu
Bảng kết quả hồi quy 3.17 cho thấy có 3 trong 4 yếu tố ảnh hưởng đến việc chọn trường đại học của học sinh có mối quan hệ dương (các hệ số β chuẩn hóa đều lớn hơn
0) và có ý nghĩa thống kê (giá trị Sig. nhỏ hơn 0.05). Do đó, các giả thuyết H2’, H3, H5 được chấp nhận. Điều này có nghĩa là khi các yếu tố như: đặc điểm và nỗ lực truyền thông của trường đại học, cơ hội trúng tuyển, cơ hội tương lai tăng/giảm thì việc chọn trường đại học nào đó của học sinh cũng tăng/giảm theo.
3.2.4.4. Phân tích mối liên hệ giữa các biến trong mô hình (kiểm định mô hình đanhóm) nhóm)
Kiểm định mô hìnhđa nhóm được thực hiện nhằm kiểm định sự khác biệt về việc
chọn trường đại học của học sinh THPT đối với các yếu tố ảnh hưởng giữa các nhóm
học sinh được phân theo các đặc điểmn như: giới tính, loại trường THPT, lĩnh vực ưa thích, thời gian tìm hiểu về trường, ngành/nghề chọn dự thi, tình trạng quyết định, dự định thi. Phương pháp sử dụng là dùng kiểm định phương sai ANOVA một chiều
(Oneway - ANOVA) đối với tất cả các đặc điểm trên, ngoại trừ đặc điểm giới tính và
loại trường THPT thì sử dụng kiểm định T – Test (vì giới tính và loại trường THPT
mỗi loại chỉ có 2 nhóm).
Sự khác biệt theo giới tính
Theo bảng mô tả (phụ lục 9.1) ta thấy có sự khác biệt không đáng kể về quyết định
chọn trường đại học của 2 nhóm giới tính, giá trị trung bình ở nhóm giới tính nam là 3.62 so với giá trị trung bìnhở nhóm nữ là 3.70. Kết quả kiểm định T – Test cho thấy
giá trị Sig. = 0.005 < 0.05 trong kiểm định Levene cho thấy phương sai giữa 2 nhóm
giới tính khác nhau. Do đó, sẽ sử dụng kết quả kiểm định t tại phần Equal variances not assumed (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008). Mặt khác, giá trị Sig. =
0.242 > 0.05 trong kiểm định t nên ta kết luận chưa có sự khác biệt có ý nghĩa vềviệc chọn trường đại học giữa giới tính nam và nữ.
Sự khác biệt theo loại trường THPT
Theo bảng mô tả(phụ lục 9.2), ta thấy có sự khác biệt không đáng kể về quyết định
chọn trường đại học của 2 nhóm loại trường THPT, giá trị trung bình ở nhóm công lập
cho thấy giá trị Sig. = 0.006 < 0.05 trong kiểm định Levene cho thấy phương sai giữa 2
nhóm loại trường THPT khác nhau. Do đó, sẽ sử dụng kết quả kiểm định t tại phần
Equal variances not assumed (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008). Mặt
khác, giá trịSig. = 0.292 > 0.05 trong kiểm định t nên ta kết luận không có sự khác biệt vềviệc chọn trường đại học giữa trường THPT công lập và ngoài công lập.
Sự khác biệt theo lĩnh vực yêu thích
Bảng mô tả (phụ lục 9.3) cho thấy các đại lượng thống kê cho từng nhóm và cho từng mẫu nghiên cứu. Bảng này cũng cho thấy sự khác biệt về việc chọn trường đại
học của 5 nhóm lĩnh vực yêu thích, giá trị trung bình của 5 nhóm này lần lượt là: kỹ
thuật (3.63), khoa học tự nhiên (3.48), kinh tế (3.70), xã hội nhân văn (3.79) và lĩnh
vực khác (3.60). Kiểm định Leneve với mức ý nghĩa Sig. = 0.279 > 0.05 cho thấy phương sai của việc chọn trường đại học của 5 nhóm lĩnh vực yêu thích này là không khác biệt nhau một cách có ý nghĩa thống kê nên kết quả phân tích ANOVA có thể sử
dụng tốt. Kết quả ANOVA cho thấy mức ý nghĩa Sig. = 0.111 > 0.05 của hệ số F
không có ý nghĩa thống kê giữa 5 nhóm lĩnh vực yêu thích đối với việc chọn trường đại
học của học sinh. Do đó, không có sự khác biệt về việc chọn trường của 5 nhóm này.
Sự khác biệt theo thời gian tìm hiểu về trư ờng
Bảng mô tả (phụ lục 9.4) cho thấy các đại lượng thống kê cho từng nhóm và cho từng mẫu nghiên cứu. Bảng này cũng cho thấy sự khác biệt về việc chọn trường đại
học của 5 nhóm thời gian tìm hiểu về trường, giá trị trung bình của 5 nhóm này lần lượt
là: trước lớp 10 (3.63), lớp 10 (3.61), lớp 11 (3.73), lớp 12 (3.62) và không nhớ (3.69).
Kiểm định Leneve với mức ý nghĩa Sig. = 0.539 > 0.05 cho thấy phương sai của việc
chọn trường đại học của 5 nhóm thời gian này là không khác biệt nhau một cách có ý
nghĩa thống kê nên kết quả phân tích ANOVA có thể sử dụng tốt. Kết quả ANOVA
cho thấy mức ý nghĩa Sig. = 0.652 > 0.05 của hệ số F không có ý nghĩa thống kê giữa 5
nhóm thời gian tìm hiểu về trường đối với việc chọn trường đại học của học sinh. Do đó, không có sựkhác biệt về việc chọn trường của 5 nhóm này.
Sự khác biệt theo ngành/nghề chọn dự thi
Bảng mô tả (phụ lục 9.5) cho thấy các đại lượng thống kê cho từng nhóm và cho từng mẫu nghiên cứu. Bảng này cũng cho thấy sự khác biệt về việc chọn trường đại
học của 5 nhóm lĩnh vực ngành nghề, giá trị trung bình của 5 nhóm này lần lượt là: kỹ
thuật (3.68), khoa học tự nhiên (3.66), kinh tế (3.78), xã hội nhân văn (3.40) và lĩnh
vực khác (3.65). Kiểm định Leneve với mức ý nghĩa Sig. = 0.905 > 0.05 cho thấy phương sai của việc chọn trường đại học của 5 nhóm ngành nghề này là không khác