Sau khi phân tích hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha, các thang đo được đánh giá tiếp theo bằng phương pháp nhân tố khám phá EFA. Kết của Cronbach’s Alpha cho thấy 25 biến quan sát của 6 biến độc lập đủ yêu cầu về độ tin cậy. Vì vậy, 25 biến quan sát của thang đo này được tiếp tục đánh giá bằng EFA.
3.2.1 Phân tích nhân tốkhám phá EFA của biến độc l p ậ
3.2.1.1 Kết quả kiểm định KMO và Bartlett của các biến độc lập
Bảng 11: Kết quả kiểm định KMO và Bartlett của các biến độc lập
Có:
Chỉ số KMO: 0,5 < KMO = 0,866 < 1
Do đó, phân tích nhân tố EFA được chấp nhận với tập dữ liệu nghiên cứu. Ngoài ra, Sig. = 0,000 < 0,05 nên phân tích nhân tố EFA là phù hợp.
Bảng 12: Total Variance Explained
Có:
- Trị số Eigenvalue = 1.023 > 1 và trích được 6 nhân tố mang ý nghĩa tóm tắt thông tin tốt nhất.
Bảng 13: Ma tr n xoayậ
Từ bảng ma trận xoay ta thấy, 25 biến quan sát trong đó có 20 biến quan sát có hệ số tải lớn hơn 0,5 được gom thành 6 yếu tố và còn lại 5 biến quan sát bao gồm: KT5, GD1, GD3, DD5 và TD4 có hệ số tải bé hơn 0,5 (hệ số tải tiêu chuẩn).
3.2.1.2 Kết quả kiểm định KMO và Bartlett của các biến độc lập sau khi loạ ỏ i b biến xấu
Bảng 14: Kết quả kiểm định KMO và Bartlett của các biến độc lập sau khi loại bỏ bi n xế ấu
Sau khi loại bỏ các biến quan sát có hệ số tải bé hơn 0,5, ta có chỉ số KMO mới: 0,5< KMO=0,825 <1. Ngoài ra, Sig. = 0,000 < 0,05 nên phân tích nhân tố EFA là phù hợp.
Bảng 15: Total Variance Explained sau khi loại bỏ ế bi n xấu
Có:
- Trị số Eigenvalue = 1.021 > 1 và trích được 5 nhân tố mang ý nghĩa tóm tắt thông tin tốt nhất.
Bảng 16: Ma tr n xoay sau khi loậ ại bỏ ế bi n xấu
Sau khi loại bỏ các biến quan sát có hệ số tải nhỏ hơn 0,5 ở trên, kết quả ma trận xoay mới cho thấy, 20 biến quan sát được gom thành 5 nhân tố, tất cả các biến quan sát đều có hệ số tải lớn hơn 0,5.
• Nhóm nhân tố 1 bao gồm các biến KT1, KT4, GD4, DD1, DD2, TD1, TD2, TD3, tên của nhóm nhân tố gộp này là nguồn lực khác (NLK). • Nhóm nhân tố 2 bao gồm các biến HT1, HT2, HT3, HT4.
• Nhóm nhân tố 3 bao gồm các biên TC1, TC2, TC3.
• Nhóm nhân tố 4 bao gồm các biến KT2, KT3, GD2, tên của nhóm nhân tố gộp này là tính khả thi (KT).
• Nhóm nhân tố 5 bao gồm các biến DD3, DD4.
Với việc biến các biến quan sát KT1, KT4, GD4, DD1, DD2, TD1, TD2, TD3 cùng chung một nhóm đã hình thành nên 1 nhóm nhân tố mới với tên gọi nguồn lực khác (NLK):
H7: Nguồn lực khác có tác động thuận chiều đến ý định khởi nghiệp của sinh viên.
Các biến quan sát KT2, KT3, GD2 cùng chung 1 nhóm nên cũng hình thành 1 nhóm nhân tố mới với tên gọi tính khả thi (KT). Nhân tố này đồng thời phản ánh tính khả thi và môi trường giáo dục, điều này đồng nghĩa với việc giả thuyết ban đầu đặt ra ở chương I bị thay đổi, giả thuyết mới như sau:
H8: Tính khả thi có tác động thuận chiều đến ý định khởi nghiệp của sinh viên. (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Do đó, ta có thể kết luận rằng mô hình không phù hợp với giả thiết ban đầu, điều này dẫn đến thay đổi các giả thuyết mới như sau:
H1: Hỗ trợ khởi nghiệp có thể ảnh hưởng thuận chiều tới ý định khởi nghiệp. H4: Đặc điểm tính cách tác động thuận chiều tới ý định khởi nghiệp.
H5: Tiếp cận tài chính tác động thuận chiều tới ý định khởi nghiệp.
H7: Nguồn lực khác có tác động thuận chiều đến ý định khởi nghiệp của sinh viên. H8: Tính khả thi có tác động thuận chiều đến ý định khởi nghiệp của sinh viên.
3.2.1.3 Kiểm định Cronbach’s Alpha sau khi gộp các biến mới
• Kiểm định độ tin cậy đối với thang đo nguồn lực khác:
Bảng 17: Kết quảđánh giá độ tin cậy thang đo Nguồ ực khác đốn l i với hành vi
Kết quả Cronbach’s Alpha của thang đo Nguồn lực khác (NLK) sau khi gộp biến là 0,855>0,6; các hệ số tương quan tổng của các biến quan sát trong thang đo đều lớn hơn 0,3 và không có trường hợp loại biến nào làm cho Cronbach’s Alpha lớn hơn 0,855.
• Kiểm định độ tin cậy đối với thang đo tính khả thi:
Bảng 18: Kết quảđánh giá độ tin cậy thang đo Tính khảthi đố ới Hành vi khởi v i nghiệp
Kết quả Cronbach’s Alpha của thang đo Nhận thức tính khả thi (KT) sau khi gộp là 0,715>0,6; các hệ số tương quan tổng của các biến quan sát trong thang đo đều lớn hơn 0,3 và không có trường hợp loại biến nào làm cho Cronbach’s Alpha lớn hơn 0,715.
3.2.2 Kết quả kiểm định KMO và Bartlett của biến phụ thu c ộ
Bảng 19: Kết quả kiểm định KMO và Bartlett của biến phụ thuộc
Có:
Chỉ số KMO: 0,5 < KMO = 0,793 < 1
Do đó, phân tích nhân tố EFA được chấp nhận với tập dữ liệu nghiên cứu. Ngoài ra, Sig. = 0,000 < 0,05 nên phân tích nhân tố EFA là phù hợp.
Bảng 20: Ma tr n xoayậ
Từ bảng ma trận xoay ta thấy, 4 biến quan sát của thang đo biến phụ thuộc đều có hệ số tải đạt yêu cầu (>0.5).
Bảng 21: Total Variance Explained c a bi n ph ủ ế ụthuộc
Có:
- Trị số Eigenvalue = 2.525 > 1 và trích được 1 nhân tố mang ý nghĩa tóm tắt thông tin tốt nhất.
- Tổng phương sai trích = 63.120% > 50% cho thấy mô hình EFA là phù hợp.
3.3 Kiểm định tương quan Pearson
Phân tích tương quan được thực hiện giữa biến phụ thuộc Ý định khởi nghiệp (YD) với các biến độc lập: Nguồn lực khác (NLK), Hỗ trợ khởi nghiệp (HT), Tiếp cận tài chính (TC), Nhận thức tính khả thi (KT), Đặc điểm tính cách (DD).
Bảng 22: Kết quảphân tích tương quan
Theo kết quả tương quan Pearson, về cơ bản, các giá trị tương quan của biến phụ thuộc và biến độc lập đều có ý nghĩa ở mức 95%, với giá trị Sig. của từng nhân tố đều thấp hơn 0,05 (đạt yêu cầu). Hầu hết hệ số tương quan Pearson của từng nhân tố đối với biến phụ thuộc đều lớn hơn 0,4, nằm trong mức từ trung bình đến mạnh; chỉ có hệ số tương quan của nhân tố HT đối với biến phụ thuộc là 0,248 nằm trong mức tương quan yếu. Khi xem xét mối tương quan của các biến độc lập với nhau, hầu hết các giá trị Sig. đều bé hơn 0,05 và hệ số tương quan giữa các biến khá cao nên nghi ngờ có hiện tượng đa cộng tuyến xảy ra. Tuy nhiên, vấn đề này sẽ được kiểm tra lại một lần nữa thông qua hệ số VIF ở phần tiếp theo.
Như vậy, nhìn chung, các biến độc lập đều có mối tương quan với biến phụ thuộc và việc đưa các biến này vào chạy hồi quy là hợp lý.
3.4 Kiểm định sựkhác biệt (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
3.4.1 Kiểm định theo giới tính
Để kiểm định sự khác biệt về Ý định khởi nghiệp của sinh viên Ngoại Thương cơ sở II nam và nữ, tác giả dùng kiểm định T-Test độc lập.
• Số 1 đại diện cho giới tính nam • Số 2 đại diện cho giới tính nữ
Bảng 23: Thống kê theo giới tính
Bảng 24: Kiểm định T-Test mẫu độc lập v i giớ ới tính
Giá trị Sig. = 0.683 > 0.05 trong kiểm định F cho phép chúng ta chấp nhận giả thiết phương sai của hai mẫu bằng nhau. Kết quả kiểm định t sẽ ở dòng thứ 1.
Kết quả cho thấy kiểm định Sign.= 0.595 > 0.05 cho thấy rằng không có sự khác biệt trung bình của 2 đám đông. Dẫn đến bác bỏ giả thiết H7 1: Có sự khác biệt về Ý - định khởi nghiệp của sinh viên Đại học Ngoại Thương cơ sở II đối với nam và nữ với mức tin cậy 95%.
Kết quả nghiên cứu cho thấy không có sự khác biệt giữa sinh viên nam và nữ trong ý định khởi nghiệp. Điều này có thể giải thích rằng, ở trường đại học Ngoại Thương cơ sở II, đa số sinh viên theo học là nam, sinh viên nữ chiếm tỷ lệ cao. Hiện nay, hầu hết các sinh viên nữ ngày nay đều có tính cách mạnh mẽ và quyết đoán, bởi chịu sự chi phối của ngành nghề. Vì vậy, trong nghiên cứu chưa chỉ ra được sự khác biệt giữa nam và nữ.
3.4.2 Kiểm định theo chuyên ngành
Để kiểm định sự khác biệt về Ý định khởi nghiệp của sinh viên đại học Ngoại Thương cơ sở II về chuyên ngành, nhóm tác giả thực hiện các kiểm định ANOVA một chiều.
Trong đó:
• Số 2 đại diện cho ngành Kinh tế đối ngoại
• Số 3 đại diện cho ngành Logistic quản lý chuỗi cung ứng- • Số 4 đại diện cho ngành Quản trị kinh doanh quốc tế • Số 5 đại diện cho ngành Tài chính quốc tế
Bảng 25: Thống kê mô tả theo chuyên ngành
Bảng 26: Bảng kiểm định sựđồng nhất của phương sai đối với chuyên ngành học
Giá trị Sign. = 0.159 > 0.05 trong kiểm định thống kê Levence có thể nói phương sai của Ý định khởi nghiệp của sinh viên đại học Ngoại Thương cơ sở II về chuyên ngành học là không khác nhau.
Bảng 27: Bảng kiểm định ANOVA đối với chuyên ngành học
Giá trị sign.= 0.244 > 0.05 ( bảng phân tích phương sai ANOVA) nên bác bỏ giả thiết H7-2, cho thấy không có sự khác biệt có ý nghĩa thống kê về Ý định khởi nghiệp của sinh viên đại học Ngoại Thương cơ sở II, ở mức độ tin cậy 95%.
• Vậy mô hình nghiên cứu hiệu chỉnh:
Hình 3-1: Mô hình nghiên cứu hiệu chỉnh
3.5 Ước lượng mô hình hồi quy
Bảng 28: Thống kê phân tích hệ ố ồ s h i quy
Từ bảng thống kê phân tích các hệ số hồi quy (Bảng 3.29) cho thấy NLK, HT, KT, DD có tác động cùng chiều vào biến phụ thuộc YD vì hệ số hồi quy chuẩn hóa (B) của các biến này đều dương và có ý nghĩa thống kê (Sign. < 0.05), TC có Sign. > 0.05 nên không có ý nghĩa thống kê.
Mô hình hồi quy tổng thể:
Ngoài ra, theo kết quả hồi quy sau khi chạy dữ liệu với phần mềm SPSS, ta nhận thấy 𝑅2 và 𝑅2 hiệu chỉnh lần lượt là 0,566 và 0,555. Giá trị 𝑅2 cho thấy 56,6% sự biến thiên của biến phụ thuộc “YD” (Ý định khởi nghiệp) được giải thích bởi 5 biến độc lập NLK, HT, TC, KT, DD hay mức độ phù hợp của mô hình là 56,6%. Còn 43,4% là do các yếu tố khác tác động lên ý định khởi nghiệp chưa được đưa vào mô hình.
Bảng 29: Mức độ ải thích của mô hình hồ gi i quy
Tuy nhiên, để tiến hành phân tích kết quả, nhóm chúng em sẽ kiểm định và khắc phục một số vi phạm giả thiết. (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
3.6 Kiểm định vi phạm giả thuyết
3.6.1 Đa cộng tuy n ế
Để nhận biết hiện tượng đa cộng tuyến, ta có thể áp dụng một thử nghiệm rất đơn giản đó chính là dựa vào hệ số phóng đại phương sai VIF (Variance inflation factor) để xác định mối tương quan giữa các biến độc lập và sức mạnh của mối tương quan đó.
Bảng 30: Thống kê phân tích hệ ố ồ s h i quy
Hệ số VIF của các biến độc lập NLK, HT, TC, KT, DD lần lượt là 2,144; 1,095; 1.386 ;1.436; 1,473 đều thấp cho thấy rằng hầu hết không có mối tương quan giữa biến độc lập này với bất kỳ biến khác, tức là không có hiện tượng đa cộng tuyến.
3.6.2 Phương sai sai số thay đổi
Ta dùng kiểm định White để xem xét liệu mô hình có bị phương sai thay đổi không. Ta có kết quả như sau:
Bảng 31: Thống kê dữ liệ ểt đ kiểm định phương sai thay đổi
Bảng 32: Kết quả ủ c a kiểm định White
Giả thiết H0: Phương sai không đổi
H1: Phương sai thay đổi; với mức ý nghĩa 5% Với giá trị P_Value = 0.0331 < 0.05
=> Bác bỏ giả thuyết H0
=> Mô hình có hiện tượng phương sai thay đổi.
Bảng 33: Bảng hàm hồi quy phụ ớ v i bi n phế ụ thuộc là phandu2
Khắc phục phương sai thay đổi bằng cách đặt trọng số 1/KT (vì chỉ có biến KT có p_value < 0.05), kết quả kiểm định bằng phương pháp White.
Bảng 35: Kết quả kiểm định phương sai thay đổi sau khi áp dụng trọng số 1/KT
Kiểm định lại:
Giả thiết H0: Phương sai không đổi H1: Phương sai thay đổi
Ta có: Với giá trị P_value = 0.2974 > 0.05 => Chấp nhận giả thuyết H0
=> Mô hình đã không còn hiện tượng phương sai thay đổi, chấp nhận mô hình với trọng số là 1/KT.
=> Đã khắc phục được phương sai sai số thay đổi.
3.7 Kiểm định ý nghĩa thống kê của hệ số hồi quy
Bảng 36: Mô hình hồi quy
3.7.1 Kiểm định ý nghĩa thống kê của biến Nguồn lực khác (NLK)
• Giả thiết: H0: 𝛽2=0 H1: 𝛽2 0≠ Với độ tin cậy 95%
Ta thấy P_value của 𝛽2=0,000< 0,05 → Bác bỏ giả thuyết H0, nghĩa là hệ số hồi quy của biến Nguồn lực khác khác 0 một cách có ý nghĩa thống kê, biến Nguồn lực khác có tác động lên biến phụ thuộc Ý định khởi nghiệp của sinh viên trường Đại học Ngoại thương cơ sở II.
3.7.2 Kiểm định ý nghĩa thống kê của biến Hỗ trợ (HT)
• Giả thiết: H0: 𝛽3=0 H1: 𝛽3 ≠ 0 Với độ tin cậy 95% (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Ta thấy P_value của 𝛽3=0,036< 0,05 → Bác bỏ giả thuyết H0, nghĩa là hệ số hồi quy của biến Hỗ trợ khác 0 một cách có ý nghĩa thống kê, biến Hỗ trợ có tác động lên biến phụ thuộc Ý định khởi nghiệp của sinh viên trường Đại học Ngoại thương cơ sở II.
3.7.3 Kiểm định ý nghĩa thống kê của biến Tiếp cận tài chính (TC)
• Giả thiết: H0: 𝛽4=0 H1: 𝛽4 ≠ 0 Với độ tin cậy 95%
Ta thấy P_value của 𝛽4=0,163> 0,05 → Chấp nhận giả thuyết H0, nghĩa là hệ số hồi quy của biến Tiếp cận tài chính bằng 0 một cách có ý nghĩa thống kê, biến Tiếp cận tài chính không có tác động lên biến phụ thuộc Ý định khởi nghiệp của sinh viên trường Đại học Ngoại thương cơ sở II
3.7.4 Kiểm định ý nghĩa thống kê của biến Khả thi (KT)
• Giả thiết: H0: 𝛽5=0 H1: 𝛽5≠ 0 Với độ tin cậy 95%
Ta thấy P_value của 𝛽5=0,007< 0,05 → Bác bỏ giả thuyết H0, nghĩa là hệ số hồi quy của biến Khả thi khác 0 một cách có ý nghĩa thống kê, biến Khả thi có tác động lên biến phụ thuộc Ý định khởi nghiệp của sinh viên trường Đại học Ngoại thương cơ sở II.
3.7.5 Kiểm định ý nghĩa thống kê của biến Đặc điểm tính cách (DD)
• Giả thiết: H0: 𝛽6=0 H1: 𝛽6 0≠
Ta thấy P_value của 𝛽6=0,000< 0,05 → Bác bỏ giả thuyết H0, nghĩa là hệ số hồi quy của biến Đặc điểm tính cách khác 0 một cách có ý nghĩa thống kê, biến Đặc điểm tính cách có tác động lên biến phụ thuộc Ý định khởi nghiệp của sinh viên trường Đại học Ngoại thương cơ sở II.
Sau khi kiểm định ý nghĩa thống kê của toàn bộ các biến độc lập, thì có 4 biến bao gồm: Nguồn lực khác, hỗ trợ, khả thi, đặc điểm tính cách có ý nghĩa thống kê. Biến tiếp cận tài chính không có ý nghĩa thống kê. Có thể thấy rằng, hầu hết những người thực hiện điền khảo sát có xu hướng tiếp cận các nguồn tài chính không thuộc 3 nhân tố đã đề cập ở biến tiếp cận tài chính như là kêu gọi vốn từ các cuộc thi hay chương trình khởi