cộng tuyến)
Đa cộng tuyến là trạng thái trong đó các biến độc lập có tương quan chặc chẽ với nhau.Vấn đề của hiện tượng cộng tuyến là chúng cung cấp cho mô hình những thông tin rất giống nhau, và rất khó tách rời ảnh hưởng của từng biến đến biến phụ thuộc. Hiệu ứng khác của sự tương quan khá chặc giữa các biến độc lập là nó làm tăng độ lệch chuẩn của các hệ số hồi quy và làm giảm trị thống kê t của kiểm định ý nghĩa của chúng nên các hệ số có khuynh hướng kém ý nghĩa hơn khi không có đa cộng tuyến trong khi hệ số xác định R square vẫn khá cao. Chính vì vậy ngay khi kiểm định giả thuyết hệ số hồi qui tổng thể bằng 0 không thể bác bỏ bạn cũng cũng chớ vội kết luận trước khi tiến hành tất cả các dò tìm vi phạm giả định (Trọng và Ngọc, 2002).
Theo Hair và các cộng sự (2006) có hai cách đo lường để kiểm định ảnh hưởng của đa cộng tuyến: (1) tính giá trị dung sai hoặc hệ số phóng đại phương sai
(VIF) và (2) sử dụng chỉ số điều kiện. Giá trị dung sai cao thể hiện sự đa cộng tuyến thấp; và giá trị dung sai càng tiến đến không (zero) thể hiện rằng biến này hầu như được giải thiết hoàn toàn bằng những biến khác. Hệ số VIF là giá trị nghịch đảo của giá trị dung sai, như vậy nếu hệ số VIF thấp thì mối quan hệ tương quan giữa các biến thấp. Nói chung nếu hệ số VIF lớn hơn 10, hiện tượng đa cộng tuyến nghiêm trọng đang tồn tại. Chỉ số điều kiện cũng là một cách để phát hiện hiện trượng đa cộng tuyến. Công cụ này so các giá trị Eigen tối đa lớn hơn nhiều so với các giá trị Eigen khác, thì chỉ số điều kiện đang tồn tại. Theo kinh nghiệm, chỉ số điều kiện lớn hơn 30 chỉ ra một sự cộng tuyến nghiêm trọng (John và Benet – Martinez, 2000). Như vậy, trong nghiên cứu này, để không có hiện tượng đa cộng tuyến nghiêm trọng xảy ra trong mô hình hồi qui, các hệ số VIF phải nhỏ hơn 10.
Bảng 4.8: Giá trị VIF
Biến độc lập Giá trị VIF
Môi trường sống 1.000
Vai trò của cá nhân trong gia đình 1.000
Mạng lưới xã hội 1.000
Phong cách sống năng động 1.000
Kết quả cho ta kết luận không có hiện tượng đa cộng tuyến. Kết quả hồi quy của mô hình có thể sử dụng.
Kết luận về các giả định của mô hình hồi quy: Tất cả các giả định của hai mô hình hồi quy đều được chấp nhận, như vậy ta có thể yên tâm sử dụng kết quả hồi quy để đánh giá các nhân tố ảnh hưởng đến Quyết định sống và làm việc tại Hà Nội và dự báo xu hướng cũng như có thể có những đề xuất cụ thể dựa trên kết quả hồi quy.
Tóm tắt chương 4
Kết quả phân tích Cronbach Alpha cho thấy thang đo tác giả xây dựng đáp ứng được yêu cầu nghiên cứu. Cụ thể trong 26 biến quan sát ban đầu chỉ loại bỏ 2 biến rác ra khỏi thang đo còn các biến còn lại đều có khả năng đo đường cho các nhân tố nghiên cứu.
Kết quả phân tích nhân tố cũng rút ra được 4 nhân tố như giả thuyết nghiên cứu đề ra. Đây là tiền đề khá tốt để tiền hành phân tích hồi quy.
Kết quả phân tích hồi quy cho thấy bốn giả thuyết đặt ra đều được chấp nhận ở độ tin cậy 99%, trong đó Môi trường sống (với 6 biến quan sát) là nhân tố quan trọng nhất Quyết định sống và làm việc tại Hà Nội có hệ số bate = 0.442, nhân tố quan trọng thứ hai trong Quyết định sống và làm việc tại Hà Nội là Vai trò cá nhân trong gia đình (với 4 biến quan sát) với beta = 0.431, tiếp đến là nhân tố Mạng lưới xã hội (5 biến quan sát) có hệ số beta = 0.319, quan trọng thứ 4 là nhân tố Phong cách sống năng động (với 6 biến quan sát) cóhệ số beta = 0.290.
CHƯƠNG 5
KẾT LUẬN VÀ ĐÓNG GÓP CHÍNH SÁCH
Chương 5 sẽ tóm tắt kết quả nghiên cứu trên cơ sở đó trình bày những đóng góp, hạn chế của luận văn và gợi ý hướng nghiên cứu tiếp theo. Chương này bao gồm bốn phần chính: thứ nhất tóm tắt kết quả nghiên cứu; thứ hai là những đóng góp về mặt khoa học và thực tiễn của luận văn; thứ ba là trình bày những hạn chế của đề tài; cuối cùng là gợi ý hướng nghiên cứu tiếp theo.