Để phân tích nhân tố khám phá (EFA) các yếu tố ảnh hƣởng đến xu hƣớng chọn ngành học QTKD của sinh viên Trƣờng Đại Học Kinh Tế - Kỹ Thuật Bình Dƣơng, toàn bộ các biến quan sát đƣợc đƣa vào phân tích nhằm xem xét giảm bớt hay tóm tắt dữ liệu và tính độ tin cậy (Sig) của các biến quan sát có quan hệ chặt chẽ với nhau nhƣ thế nào. Các tiêu chuẩn đƣợc sử dụng trong phân tích nhân tố khám phá (EFA) là:
- Hệ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) ≥ 0.5 và mức ý nghĩa kiểm định Bartlett's ≤ 0.05
- Hệ số tải nhân tố (Factor loading) > 0.5, nếu biến quan sát có hệ số tải nhân tố < 0.5 sẽ bị loại
- Thang đo đƣợc chấp nhận khi tổng phƣơng sai trích ≥ 50% - Hệ số Eigenvalues > 1 (Gerning và Anderson, 1998)
- Khác biệt hệ số tải nhân tố của một biến quan sát giữa các nhân tố ≥ 0.3 để tạo giá trị phân biệt giữa các nhân tố.
Bảng 4.11: KMO and Bartlett's Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. .834 Bartlett's Test of Sphericity Approx. Chi-Square 3576.544
Df 378
Sig. .000
- Hệ số KMO = 0.834 > 0.5: phân tích nhân tố thích hợp với dữ liệu nghiên cứu - Kết quả kiểm định Bartlett's là 3576.544 với mức ý nghĩa sig = 0.000 < 0.05 - Hệ số tải nhân tố (Factor loading) > 0.5
- Eigenvalues = 1.144 > 1
- % Tổng phƣơng sai trích = 58.770 > 50%
Nhƣ vậy sau khi phân tích EFA cho kết quả nhƣ trên, điều này chứng tỏ các dữ liệu đƣợc dùng để phân tích là đạt yêu cầu.
52
Bảng 4.12: Tổng hợp các thang đo mới
STT THANG ĐO KÝ HIỆU CÁC BIẾN
1 Yếu tố đặc điểm cá nhân DDCN DDCN1,DDCN2,DDCN3, DDCN4
2 Yếu tố các cá nhân có ảnh hƣởng CNAH CNAH1,CNAH2,CNAH3, CNAH4,CNAH5
3 Yếu tố đặc điểm trƣờng Đại học DDTH DDTH1,DDTH2,DDTH3, DDTH4
4 Yếu tố đặc điểm của ngành học
Quản trị kinh doanh DDNH
DDNH1,DDNH2,DDNH3, DDNH4,DDNH5
5 Yếu tố nỗ lực giao tiếp của khoa
và trƣờng Đại học NLGT
NLGT1,NLGT2,NLGT3, NLGT4,NLGT5
6 Yếu tố sự mong đợi sau khi tốt
nghiệp MDTN
NLGT1,NLGT2,NLGT3, NLGT4,NLGT5
Bảng 4.13: Phân tích nhân tố Chọn ngành học QTKD
KMO 0.789
Barlett’s Test of Sphericity sig. 0.000
Nhƣ bảng trên ta có thể thấy kiểm định KMO trong phân tích nhân tố cho hệ số khá cao KMO = 0.789 > 0.5 và các trọng số nhân tố của tất cả các biến này đều lớn hơn 0.5. Phƣơng pháp Principle Component và phép quay Varimax đã rút trích đƣợc nhân tố duy nhất với Eigenvalues = 2.598, đồng thời phƣơng sai trích đƣợc là 51.956 > 50%, nghĩa là với 6 nhân tố này đã giải thích đƣợc trên 50% sự biến thiên của dữ liệu.
Vì vậy có thể kết luận các biến ảnh hƣởng đến biến “Chọn ngành học QTKD” đều phù hợp để đƣa vào phân tích hồi quy.
4.4 KIỂM ĐỊNH MÔ HÌNH PHÂN TÍCH HỒI QUY (Phụ lục 9, trang xlii) 4.4.1 Phân tích tƣơng quan giữa các biến
Trƣớc khi kiểm định kết quả nghiên cứu từ phép phân tích hồi qui, mối quan hệ lẫn nhau giữa các biến trong mô hình cũng cần đƣợc xem xét.
53
Phân tích tƣơng quan giữa biến phụ thuộc với các biến độc lập đƣợc sử dụng trong phần này để xem xét sự phù hợp của các biến khi đƣa các thành phần vào mô hình hồi quy. Hệ số tƣơng quan Pearson (r) dùng để lƣợng hóa mức độ chặt chẽ của mối liên hệ tuyến tính giữa hai biến định lƣợng. Trị tuyệt đối của r cho biết mức độ chặt chẽ của mối liên hệ tuyến tính. Giá trị r tiến gần đến 1 khi hai biến có mối tƣơng quan chặt chẽ, hoặc tiến gần đến 0 chỉ ra rằng hai biến có mối liên hệ yếu, hoặc không có mối liên hệ (r = 0).
Bảng 4.14: Kết quả phân tích tƣơng quan Pearson
DDCN CNAH DDTH DDNH NLGT MDTN LCNH DDCN 1 CNAH .569** 1 DDTH .246** .211** 1 DDNH .607** .575** .291** 1 NLGT .426** .337** .175** .353** 1 MDTN .234** .273** .338** .273** .405** 1 LCNH .812** .774** .341** .792** .679** .555** 1 Sig. (2- tailed) .000 .000 .000 .000 .000 .000
Kết quả phân tích tƣơng quan cho thấy mối tƣơng quan giữa 6 nhân tố ảnh hƣởng đến việc Chọn ngành học Quản trị kinh doanh với nhau và tƣơng quan giữa việc Chọn ngành học Quản trị kinh doanh với các nhân tố đó.
Ở đây, có thể thấy các giá trị sig. giữa biến “Chọn ngành học QTKD” và các biến độc lập đều bằng 0.000 (sig. = 0.000) do đó chúng đều có ý nghĩa về mặt thống kê.
Có thể kết luận các biến độc lập có tƣơng quan với biến phụ thuộc hay các biến trong mô hình đều phù hợp đƣa vào chạy mô hình hồi quy để giải thích cho sự thay đổi của biến “Chọn ngành học Quản trị kinh doanh”
4.4.2 Phân tích hồi quy
Khi đƣa 6 nhân tố vào chạy mô hình hồi quy thì nhân tố DDTH bị loại vì sig. = 0.059 > 0.05. Kết quả chạy mô hình hồi quy lần 2 cho kết quả nhƣ sau.
54
Bảng 4.15: Kết quả chạy mô hình hồi quy lần 2
Mô hình R R bình phƣơng R bình phƣơng hiệu chình Chỉ số Durbin- Watson 1 .798a .638 .631 1.977 Biến độc lập: MDTN, DDCN, NLGT, CNAH, DDNH Biến phụ thuộc: LCNH
Các biến đƣa vào phân tích đều có hệ số Sig. < 0.05, nên các biến đều có ý nghĩa. Kết quả cho thấy mô hình có R2 = 0.638 và R2 hiệu chỉnh = 0.631. So sánh 2 giá trị R2 chƣa hiệu chỉnh và R2
hiệu chỉnh ở Bảng trên có thể thấy R2 hiệu chỉnh nhỏ hơn, dùng nó đánh giá độ phù hợp của mô hình sẽ an toàn hơn vì nó không thổi phồng mức độ phù hợp của mô hình. Điều này nói lên độ thích hợp của mô hình là 63.1% hay nói cách khác là 63.1% sự biến thiên của biến “Chọn ngành học Quản trị kinh doanh” của sinh viên Trƣờng Đại học Kinh tế - Kỹ thuật Bình Dƣơng đƣợc giải thích chung bởi các biến độc lập.
Khi kiểm định độ phù hợp của mô hình cho thấy mức ý nghĩa nhỏ hơn 0.05 (giá trị Sig.= 0.000 < 0.05) chứng tỏ rằng có đủ cơ sở để bác bỏ giả thuyết cho rằng tất cả các hệ số hồi qui bằng 0 nghĩa là có mối quan hệ giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc. Vậy mô hình hồi qui đƣợc xây dựng là phù hợp với bộ dữ liệu thu thập đƣợc.
Bảng 4.16: Kết quả hồi quy Mô hình Hệ số hồi quy chƣa
chuẩn hóa
Hệ số hồi quy
chuẩn hóa T Sig. VIF
1 (Constant) -.178 -1.084 .279 DDCN .238 .295 6.305 .000 1.718 CNAH .106 .147 2.978 .003 1.906 MDTN .167 .211 4.363 .000 1.838 DDNH .250 .284 6.725 .000 1.401 NLGT .155 .151 3.803 .000 1.237 Biến phụ thuộc: LCNH
Kết quả hồi quy bảng cho thấy có 5 biến độc lập đạt mức ý nghĩa sig. < 0.05 là DDCN(0.00), CNAH (0.003), MDTN (0.000), DDNH(0.000), NLGT (0.000). Tiêu chí
55
Collinearity diagnostics (chuẩn đoán hiện tƣợng đa cộng tuyến) với hệ số phóng đại phƣơng sai VIF (Variance inflation factor) của các biến độc lập trong mô hình đều < 2 (từ 1.237 đến 1.906) thể hiện tính đa cộng tuyến của các biến độc lập là không đáng kể và các biến trong mô hình đƣợc chấp nhận.
Vậy mô hình hồi quy tuyến tính sau đây đặc trƣng cho mô hình lý thuyết phù hợp với dữ liệu khảo sát.
Y = 0.295DDCN + 0.147CNAH + 0.211MDTN + 0.284DDNH + 0.151NLGT
Theo phƣơng trình hồi quy ở trên cho thấy biến “Chọn ngành học Quản trị kinh doanh” của sinh viên Trƣờng Đại Học Kinh Tế - Kỹ Thuật Bình Dƣơng có quan hệ tuyến tính với các nhân tố: Đặc điểm cá nhân (0.295); Đặc điểm của ngành học Quản trị kinh doanh (0.284); Mong đợi sau khi tốt nghiệp (0.211); Nỗ lực giao tiếp của khoa và trƣờng Đại học (0.151); Các cá nhân có ảnh hƣởng (0.147).
Kết quả cho thấy 5 nhân tố có Hệ số Beta chuẩn hóa đều dƣơng ( > 0) nên có tác động thuận chiều với biến “Chọn ngành học Quản trị kinh doanh” của sinh viên Trƣờng Đại Học Kinh Tế - Kỹ Thuật Bình Dƣơng, khẳng định các giả thuyết nêu ra trong mô hình nghiên cứu (H1,H2,H3,H4,H5) đƣợc chấp nhận và đƣợc kiểm định phù hợp.
Bảng 4.17: Kết quả kiểm định sự phù hợp mô hình ANOVAb Model Tổng bình phƣơng Bậc tự do Trung bình bình phƣơng Hệ số F Sig. 1 Hồi quy 43.658 5 8.732 99.890 .000a Phần dƣ 24.825 284 .087 Tổng 68.483 289
Biến độc lập: (Constant), NLGT, CNAH, DDNH, DDCN, MDTN Biến phụ thuộc: LCNH
Kiểm tra các giả định ngầm của hồi quy tuyến tính
56
Đồ thị biểu diễn giá trị dự đoán chuẩn hóa theo phần dƣ chuẩn hóa cho thấy có sự phân tán ngẫu nhiên. Chính vì vậy, giả định liên hệ tuyến tính không bị vi phạm
Hình 4.3 : Biểu đồ phân tán phần dƣ chuẩn hóa + Giả định 2: Phân phối chuẩn hóa của phần dƣ
Giá trị trung bình = -5.15E-16 và độ lệch chuẩn = 0.991. Hơn nữa đồ thị phân phối phần dƣ có dạng phân phối chuẩn N(0.1).
57
Quan sát đồ thị Q-Q Plot của phần dƣ, các điểm quan sát của phần dƣ tập trung khá sát với đƣờng kỳ vọng, do đó phân phối phần dƣ có dạng chuẩn và thỏa yêu cầu về phân phối chuẩn của phần dƣ.
+ Giả định 3: Không có tƣơng quan giữ các phần dƣ (kiểm định tính độc lập của
sai số)
Dùng đại lƣợng thống kê Durbin-Waton (d) để kiểm định. Đại lƣợng d có giá trị biến thiên trong khoảng từ 0 đến 4. Nếu các phần dƣ không có tƣơng quan chuỗi với nhau, giá trị d sẽ gần bằng 2. Giá trị d thấp (và nhỏ hơn 2) có nghĩa là các phần dƣ gần bằng nhau và có tƣơng quan thuận. Giá trị d lớn hơn 2 và gần 4 có nghĩa là các phần dƣ tƣơng quan nghịch. Vì d = 1.29566 nên ta chấp nhận giả thuyết không có tƣơng quan chuỗi bậc nhất.
+ Giả định 4: Không có mối liên hệ tƣơng quan giữa các biến độc lập (đo lƣờng
đa cộng tuyến)
Hệ số phóng đại phƣơng sai –VIF đƣợc sử dụng để kiểm tra hiện tƣợng đa cộng tuyến. thông thƣờng giá trị này vƣợt quá giá trị 2 biểu thị cho vấn đề tiềm tàng do đa cộng tuyến gây ra và trên 5 là có đa cộng tuyến.
Dựa vào kết quả bảng , hệ số VIF chạy từ 1.237 đến 1.906 cho thấy hiện tƣợng đa cộng tuyến không ảnh hƣởng nhiều đến mô hình hồi quy.
58
Nhƣ vậy mô hình hồi quy tuyến tính đƣợc xây dựng theo Phƣơng trình trên không vi phạm các giả định cần thiết trong hồi quy tuyến tính.
Kiểm định giả thuyết
+ Giả thuyết 1:
- H0: “Đặc tính cá nhân không có quan hệ cùng chiều với việc chọn ngành học QTKD của sinh viên Trường ĐH KT-KT BD”
- H1: “Đặc tính cá nhân có quan hệ cùng chiều với việc chọn ngành học QTKD
của sinh viên Trường ĐH KT-KT BD”
Độ tin cậy dùng để kiểm định mô hình là 95% chính vì vậy độ sai số mô hình α = 0.05% hay nói cách khác giá trị kiểm định t =1.96
Khi kiểm định giá trị mô hình hồi quy thì giá trị β = 0.295 với giá trị T value 6.305 > 1,96. Vì vậy có thể bác bỏ giả thuyết H0 và chấp nhận giả thuyết H1
Vậy có thể kết luận Đặc tính cá nhân có quan hệ cùng chiều với việc chọn ngành học QTKD của sinh viên Trƣờng ĐH KT-KT BD.
+ Giả thuyết 2:
- H0: “Các cá nhân có ảnh hưởng không có quan hệ cùng chiều với việc chọn ngành học QTKD của sinh viên Trường ĐH KT-KT BD”
- H1: “Các cá nhân có ảnh hưởng có quan hệ cùng chiều với việc chọn ngành học
QTKD của sinh viên Trường ĐH KT-KT BD”
Độ tin cậy dùng để kiểm định mô hình là 95% chính vì vậy độ sai số mô hình α = 0.05% hay nói cách khác giá trị kiểm định t =1.96
Khi kiểm định giá trị mô hình hồi quy thì giá trị β = 0.147 với giá trị T value 2.978 > 1,96. Vì vậy có thể bác bỏ giả thuyết H0 và chấp nhận giả thuyết H1
Vậy có thể kết luận Các cá nhân có ảnh hƣởng có quan hệ cùng chiều với việc chọn QTKD của sinh viên Trƣờng ĐH KT-KT BD.
+ Giả thuyết 3:
- H0: “Đặc điểm ngành học không có quan hệ cùng chiều với việc chọn ngành học
59
- H1: “Đặc điểm ngành học có quan hệ cùng chiều với việc chọn ngành học QTKD
của sinh viên Trường ĐH KT-KT BD”
Độ tin cậy dùng để kiểm định mô hình là 95% chính vì vậy độ sai số mô hình α = 0.05% hay nói cách khác giá trị kiểm định t =1.96
Khi kiểm định giá trị mô hình hồi quy thì giá trị β = 0.284 với giá trị T value 6.725 > 1,96. Vì vậy có thể bác bỏ giả thuyết H0 và chấp nhận giả thuyết H1
Vậy có thể kết luận Đặc điểm ngành học có quan hệ cùng chiều với việc chọn ngành học QTKD của sinh viên Trƣờng ĐH KT-KT BD.
+ Giả thuyết 4:
- H0: “Nỗ lực giao tiếp của khoa và trường Đại Học không có quan hệ cùng chiều
với việc chọn ngành học QTKD của sinh viên Trường ĐH KT-KT BD”
- H1: “Nỗ lực giao tiếp của khoa và trường Đại Học có quan hệ cùng chiều với
việc chọn ngành học QTKD của sinh viên Trường ĐH KT-KT BD”
Độ tin cậy dùng để kiểm định mô hình là 95% chính vì vậy độ sai số mô hình α = 0.05% hay nói cách khác giá trị kiểm định t =1.96
Khi kiểm định giá trị mô hình hồi quy thì giá trị β = 0.151 với giá trị T value 3.803 > 1,96. Vì vậy có thể bác bỏ giả thuyết H0 và chấp nhận giả thuyết H1
Vậy có thể kết luận Nỗ lực giao tiếp của khoa và trƣờng Đại Học có quan hệ cùng chiều với việc chọn ngành học QTKD của sinh viên Trƣờng ĐH KT-KT BD.
+ Giả thuyết 5:
- H0: “Sự mong đợi sau khi tốt nghiệp không có quan hệ cùng chiều với việc chọn
ngành học QTKD của sinh viên Trường ĐH KT-KT BD”
- H1: “Sự mong đợi sau khi tốt nghiệp có quan hệ cùng chiều với việc chọn ngành
học QTKD của sinh viên Trường ĐH KT-KT BD”
Độ tin cậy dùng để kiểm định mô hình là 95% chính vì vậy độ sai số mô hình α = 0.05% hay nói cách khác giá trị kiểm định t =1.96
Khi kiểm định giá trị mô hình hồi quy thì giá trị β = 0.151 với giá trị T value 3.803 > 1,96. Vì vậy có thể bác bỏ giả thuyết H0 và chấp nhận giả thuyết H1
60
Vậy có thể kết luận Sự mong đợi sau khi tốt nghiệp có quan hệ cùng chiều với việc chọn ngành học QTKD của sinh viên Trƣờng ĐH KT-KT BD.
Nhƣ vậy với kết quả nhƣ trên thì mô hình kết quả nghiên cứu chính thức đƣợc xác định. 0.295 0.147 0.284 0.151 0.211
Hình 4.6: Mô hình kết quả nghiên cứu
Kiểm tra sự khác biệt về giới tính và năm học với việc chọn ngành học QTKD của sinh viên.
Ở những phần trƣớc, chúng ta đã kiểm định các nhân tố tác động đến xu hƣớng chọn ngành học Quản trị kinh doanh của sinh viên Trƣờng Đại Học Kinh Tế - Kỹ Thuật Bình Dƣơng. Trong phần này, sẽ tiến hành kiểm tra t-test và kiểm định Anova theo năm học để xem xét mối quan hệ giữa giới tính với xu hƣớng chọn ngành học Quản trị kinh doanh của sinh viên Trƣờng Đại Học Kinh Tế - Kỹ Thuật Bình Dƣơng.
+ Kiểm tra t-test về giới tính
Bảng 4.18: Group Statistics
Gioitinh N Mean Std. Deviation Std. Error Mean LCNH dimension1 Nam 182 3.1374 .51264 .03800 Nu 108 3.1389 .44213 .04254 Đặc điểm cá nhân Các cá nhân có ảnh hƣởng Đặc điểm ngành học
Nỗ Lực giao tiếp của Khoa và Trƣờng ĐH
Sự mong đợi sau khi tốt nghiệp
Chọn ngành học Quản Trị
61
Không có sự khác biệt giữa nam và nữ trong quyết định chọn ngành với mức ý nghĩa là 5%. Kiểm định Levene's Test có Sig. = 0.177 > 0.05 có nghĩa là phƣơng sai