KMO = 0,880 Kiểm định Bartlett’s Chi – bình phương 3737,447 df 253 Sig. 0,000 (Nguồn: Kết quả xử lý bằng SPSS 20.0)
Từ bảng 4.3, cho thấy KMO = 0,880, Chi bình phương bằng 3737,447 với bậc tự do là 253 và Sig. = 0,000 ta bác b H0 (H0: cho rằng khơng có mối liên hệ giữa các biến). Từ đây có thể kết luận là các biến có tương quan với nhau xét trên phạm vi tổng thể.
Từ tổng số 23 biến ban đầu rút trích thành 5 thành phần với giá trị Eigenvalues lớn hơn 1 và tổng phương sai trích là 64,329% > 50% là đạt yêu cầu. Điều này chứng minh cho chúng ta thấy 5 nhân tố rút trích ra thể hiện được khả năng giải thích được trên 64% sự thay đổi của biến phụ thuộc trong tổng thể. Các hệ số tải nhân tố (Factor Loading) đều lớn hơn 0,5 (bảng 4.5).
Bảng 4.4: Tổng phƣơng sai giải thích đƣợc\Total Variance Explained
Nhân
tố Giá trị Eigenvalues Chỉ số sau khi trích
Sau khi xoay
Tổng % phƣơn g sai trích Tich lũy phƣơng sai trích % Tổng % phƣơng sai trích Tich lũy phƣơng sai trích % Tổng % phƣơng sai trích Tich lũy phƣơng sai trích % 1 8.252 35.877 35.877 8.252 35.877 35.877 4.281 18.614 18.614 2 2.408 10.471 46.349 2.408 10.471 46.349 2.923 12.707 31.321 3 1.906 8.288 54.637 1.906 8.288 54.637 2.878 12.515 43.836 4 1.151 5.003 59.640 1.151 5.003 59.640 2.619 11.386 55.221 5 1.078 4.689 64.329 1.078 4.689 64.329 2.095 9.108 64.329 6 0.94 4.088 68.417 7 0.821 3.570 71.987 8 0.764 3.320 75.307 9 0.683 2.968 78.275 10 0.605 2.630 80.905 11 0.543 2.363 83.268 12 0.509 2.215 85.483 13 0.452 1.965 87.448 14 0.424 1.842 89.289 15 0.407 1.770 91.059 16 0.364 1.584 92.643 17 0.346 1.506 94.149 18 0.293 1.273 95.422 19 0.272 1.182 96.605 20 0.25 1.087 97.691 21 0.207 0.901 98.592 22 0.172 0.748 99.340 23 0.152 0.66 100.000
Extraction Method: Principal Component Analysis.
Bảng 4.5: Ma trận xoay nhân tố Rotated Component Matrixa Rotated Component Matrixa
Nhân tố
1 2 3 4 5
Tôi dễ dàng tìm được một việc làm để có thu nhập ở
TPHCM 0.714
Tôi luôn thấy sự cơng bằng khi tìm kiếm việc làm ở
TPHCM 0.575
Tôi luôn được người sử dụng lao động đối xử tốt 0.716
Thu nhập đủ để sống 0.628
Thu nhập tương xứng với công sức b ra 0.725 Tơi có nhiều mối quan hệ tốt kể từ khi đến sống ở
TPHCM 0.504
Tơi có thể cảm nhận được cảm xúc của người dân
bản địa 0.767
Tôi cảm nhận được sự gần gũi người dân bản địa 0.741
Tôi đã quen với sự ồn TPHCM 0.608
Tôi đã rành đường đi ở TPHCM 0.634
Tôi đã thich nghi với dân cư đông đúc ở TPHCM 0.676 Tôi đã thích nghi với cuộc sống đơ thị 0.750 Tơi đã quen với tình trạng kẹt xe ở TPHCM 0.844 Tôi đã quen với tình trạng ngập nước ở TPHCM 0.786 Tơi đã quen với tình trạng khói bụi ở TPHCM 0.799 Tôi được sử dụng các dịch vụ y tế mà mình cần khi
đến sống ở TPHCM 0.553
Con em tôi được sử dụng những dịch vụ giáo dục
như người bản địa 0.580
Tơi dễ dàng tiếp cận các thủ tục hành chính 0.674 Tôi được tham gia bảo hiểm y tế như người bản địa 0.638 Tôi nhận được những dịch vụ cơng mà mình cần khi
đến sống ở TPHCM 0.591
Tôi được mời tham gia họp tổ dân phố nơi mình
sinh sống 0.819
Tơi được mời tham gia hoạt động văn hóa thể thao
của địa phương 0.873
Tơi được tham gia các hoạt động qun góp từ thiện
tại địa phương 0.755
Thực hiện tương tự với thành phần kết quả (HN1, HN2, HN3) của sự hội nhập, kết quả xử lý dữ liệu điều tra như sau:
Bảng 4.6: Độ tin cậy thang đo biến kết quả
Cronbach’s Alpha N of Items
0,611 3
(Nguồn: Kết quả xử lý bằng SPSS 20.0)
Bảng 4.7: Độ tin cậy biến kết quả
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy 0,583 Bartlett’s Test of Sphericity Appro. Chi-Square 123,125
df 3,000
Sig. 0,000
(Nguồn: Kết quả xử lý bằng SPSS 20.0)
Bảng 4.8: Tổng phƣơng sai giải thích đƣợc của biến kết quả (Hội nhập)
Nhân tố Giá trị Eigenvalues
Tổng Phương sai trích Tích lũy phương sai trích
1 1,718 57,269 57,269
2 0,793 26,427 83,696
3 0,489 16,304 100
(Nguồn: Kết quả xử lý bằng SPSS 20.0)
Qua các bảng 4.6, 4.7 và 4.8, ta thấy biến kết quả có hệ số Cronbach’s Alpha = 0, 611 là khá tin cậy. Kết quả phân tích khám phá biến kết quả cho thấy với KMO = 0,583 > 0,5 và kiểm định Bartlet’s Test of Sphericity với Chi-Square = 123,125 và Sig. = 0,000 nên ta có thể kết luận dữ liệu phù hợp để phân tích nhân tố. Kết quả cũng cho thấy đã rút trích từ 3 chỉ báo (biến con) thành một nhân tố có Eigenvalue = 1,718 và tổng phương sai tích lũy là 57,269%.
4.3 Phân tích mơ hình hồi quy tuyến tính đa biến 4.3.1 Phân tích tƣơng quan (Hệ số Pearson) 4.3.1 Phân tích tƣơng quan (Hệ số Pearson)
Trong nghiên cứu, tác giả sử dụng hệ số tương quan Pearson để lượng hóa mật độ chặt chẽ của mối liên hệ tuyến tính giữa từng cặp biến. Trong phân tích hồi quy các biến nhân tố phải có mối tương quan với nhau, nếu giữa 2 biến có sự tương quan chặt (│r│> 0,7) thì phải lưu ý vấn đề đa cộng tuyến khi phân tích hồi quy.
Bảng 4.9: Bảng phân tích tƣơng quan Pearson
TU TCDV VLTN SHCD GTCD HN TU Pearson Correlation 1 0,569 0,395 0,404 0,338 0,633 Sig. (2-tailed) 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 N 306 306 306 306 306 306 TCDV Pearson Correlation 1 0,532 0,557 0,503 0,735 Sig. (2-tailed) 0,000 0,000 0,000 0,000 N 306 306 306 306 306 VLTN Pearson Correlation 1 0,31 0,566 0,65 Sig. (2-tailed) 0,000 0,000 0,000 N 306 306 306 306 SHCD Pearson Correlation 1 0,288 0,608 Sig. (2-tailed) 0,000 0,000 N 306 306 306 GTCD Pearson Correlation 1 0,615 Sig. (2-tailed) 0,000 N 306 306 HN Pearson Correlation 1 Sig. (2-tailed) N 306 (Nguồn: Kết quả xử lý bằng SPSS 20.0)
Từ bảng 4.9, các cặp nhân tố (khơng có sự phân biệt giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc) đều có hệ số tương quan cặp nh nhất r = 0,288 và lớn nhất r = 0,735 (với biến kết quả) và đều có dấu dương, nghĩa là có mối tương quan thuận. Tất cả giá trị Sig. của giá trị tương quan giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc đều bằng 0,000 nh hơn 0,05 tức là tất cả các biến độc lập đều có tương quan với biến phụ thuộc hội nhập và mối tương quan này khá chặt chẽ.
4.3.2 Phân tích hồi quy tuyến tính đa biến
Phương trình hồi quy tuyến tính đa biến được thể hiện như sau:
Hội nhập = β0 + β1*thích ứng mơi trƣờng sống + β2*tiếp cận dịch vụ + β3*việc làm thu nhập + β4*sinh hoạt cộng đồng + β5 *giao tiếp cộng đồng
Bảng 4.10: Kết quả phân tích hồi quy
Hệ số hồi quy chưa chuẩn hóa
Hệ số chuẩn hóa
t Sig. Thống kê
đa cộng tuyến
B Độ lệch chuẩn Beta Tolerance VIF
Hằng số 0,833 0,096 8,69 0,000 TU 0,13 0,023 0,225 5,68 0,000 0,653 1,530 TCDV 0,171 0,032 0,255 5,33 0,000 0,448 2,234 VLTN 0,135 0,028 0,198 4,76 0,000 0,590 1,694 SHCD 0,13 0,021 0,238 6,12 0,000 0,678 1,474 GTCD 0,13 0,027 0,195 4,81 0,000 0,623 1,606
(Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu điều tra của tác giả)
Từ kết quả bảng 4.10, kết quả hồi quy với các biến thích ứng với mơi trường sống đơ thị, tiếp cận dịch vụ, việc làm thu nhập, sinh hoạt cộng đồng và giao tiếp cộng đồng với giá trị Sig. =0,000 < 0,05 ta có đủ cơ sở bác b H0 hệ số hồi quy của các biến có ý nghĩa về mặt thống kê.
Bảng 4.11: Tổng quan về mơ hình hồi quy
R R2 R2 hiệu chỉnh Sai số chuẩn ƣớc lƣợng Durbin-Watson
0,832 0,693 0,688 0,30254 1,850
(Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu điều tra của tác giả)
Bảng 4.12: Bảng Anova Mơ hình Tổng bình Mơ hình Tổng bình phƣơng Bậc tự do Trung bình bình phƣơng F Sig. Hồi quy Phần dư Tổng 61,991 27,460 89,451 5 300 305 12,398 0,092 135,454 0,000 a. Biến phụ thuộc: Y b. Biến độc lập: TU, TCDV, VLTN, SHCD, GTCD
Từ bảng 4.12 và phụ lục 4, ta kiểm định giả thuyết H0 (H0: mơ hình hồi quy
tuyến tính bội khơng phù hợp). Kết quả thống kê F = 135,454 với Sig. = 0,000 < 0,05 nên ta bác b H0, có nghĩa là mơ hình hồi quy tuyến tính với 5 thành phần trên là phù hợp với dữ liệu thu thập.
Từ bảng 4.11, ta có R hiệu chỉnh tính được là 0,688 hay là 68,8%. Tức là các biến độc lập trong mơ hình hồi quy tuyến tính bội giải thích được 68,8% sự hịa nhập xã hội của những người di cư đến TPHCM.
4.3.3 Kiểm tra đa cộng tuyến
Dựa vào bảng 4.10, hệ số phóng đại phương sai (VIF) rất nh (nh nhất là 1,474 và lớn nhất là 2,234) cho thấy các biến độc lập này khơng có tương quan chặt chẽ với nhau nên khơng có hiện tượng đa cộng tuyến xảy ra (hiện tượng đa cộng tuyến khi VIF > 10).
Dựa vào dấu của các hệ số hồi quy trong bảng 4.10 ta thấy hệ số hồi quy của các biến thích ứng với mơi trường sống đơ thị, tiếp cận các dịch vụ, việc làm thu nhập, sinh hoạt cộng đồng và giao tiếp cộng đồng đều có giá trị dương và có hệ số hồi quy chuẩn hóa nh nhất là 0,195 và lớn nhất là 0,255 đều lớn hơn 0, ta kết luận các biến có tác động thuận chiều với biến hội nhập xã hội.
4.3.4 Kiểm định tự tƣơng quan
Để kiểm định tự tương quan ta dùng thống kê Durbin-Watson. Theo thống kê, giá trị thống kê DW nằm trong khoảng (0-4),
Nếu DW gần bằng 2 phần dư khơng có tương quan chuổi bậc nhất với nhau. Nếu DW thấp (và nh hơn 2) có nghĩa các phần dư gần nhau có tương quan thuận.
Nếu DW có giá trị lớn (và gần 4) có nghĩa các phần dư có tương quan nghịch. Trong trường hợp mẫu lớn, giá trị Durbin-Watson khơng có trong bảng tra nên ta áp dụng qui tắc kiểm định theo kinh nghiệm:
Nếu 1 < DW < 3, thì kết luận mơ hình khơng có tự tương quan. Nếu 0 < DW < 1, thì kết luận mơ hình có tự tương quan dương. Nếu 3 < DW < 4, thì kết luận mơ hình có tự tương quan âm.
Từ kết quả xử lý dữ liệu bảng 4.11, giá trị Durbin-Watson là 1,850 với 5 biến độc lập và 306 biến quan sát, ta kết luận mơ hình khơng có tự tương quan hay giả định khơng có tương quan giữa các phần dư khơng bị vi phạm.
4.3.5 Giả định liên hệ tuyến tính và phƣơng sai bằng nhau
Từ hình 4.1, nếu giả định tuyến tính được th a mãn thì phần dư phải phân tán ngẫu nhiên trong một vùng xung quanh đường đi qua tung độ 0 như hình bên dưới, khơng tạo thành một hình dáng nào cụ thể. Như vậy giả định liên hệ tuyến tính và phương sai bằng nhau được th a mãn.
Hình 4.1: Biểu đồ phân tán phần dƣ chuẩn hóa và giá trị dƣ chuẩn hóa
(Nguồn: Kết quả xử lý bằng SPSS)
4.3.6 Giả định phần dƣ có phân phối chuẩn
Một trong những giả định của mơ hình hồi quy là phần dư có phân phối chuẩn (có thể khơng có phân phối chuẩn do: Sử dụng sai mơ hình; phương sai khơng phải hằng số, v.v.)
1/ Xây dựng biểu đồ tần số của phần dư (zre). 2/ Biểu đồ tần số Q-Q plot.
Kết quả xử lý dữ liệu thu thập được của tác giả:
Hình 4.2: Đồ thị phần dƣ
(Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu điều tra của tác giả)
Từ hình 4.2, ta thấy giá trị trung bình (Mean) quá nh (xấp xỉ bằng 0), độ lệch chuẩn bằng 0,992 xấp xỉ 1. Giả thuyết phân phối chuẩn của phần dư không bị vi phạm, mơ hình được sử dụng là mơ hình tốt.
Tương tự ta cũng có thể dị xét phần dư có phân phối chuẩn với biểu đồ P-P plot (xem hình 4.3)
Hình 4.3: Đồ thị phần dƣ
(Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu điều tra của tác giả)
4.3.7 Mơ hình hồi quy tuyến tính bội hồn chỉnh
Từ kết quả kiểm định ý nghĩa của các hệ số hồi quy, kiểm định sự phù hợp, kiểm định tự tương quan, kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến và dị tìm những vi phạm các giả định cần thiết trong hồi quy tuyến tính cho thấy mơ hình hồi quy có thể áp dụng vào thực tiễn với mức ý nghĩa 5%.
Mơ hình hồn chỉnh:
Phương trình hồi quy tuyến tính đa biến được thể hiện như sau:
Hội nhập = 0,023*thích ứng môi trƣờng sống + 0,032*tiếp cận dịch vụ +
0,028*việc làm thu nhập + 0,021*sinh hoạt cộng đồng + 0,027*giao tiếp cộng đồng.
4.3.8 Kết quả kiểm định các giả thuyết
Bảng 4.13: Đánh giá các giả thuyết
Giả thuyết Nhân tố Kết quả H1 Thích ứng với mơi trường sống ở đơ thị tăng thì hội nhập
càng cao Chấp nhận
H2 Tiếp cận các dịch vụ dễ dàng thì tính hội nhập càng cao Chấp nhận
H3 Việc làm thu nhập ổn định thì dễ dàng hội nhập Chấp nhận
H4 Sinh hoạt cộng đồng càng gắn bó thì dễ dàng hội nhập Chấp nhận
H5 Giao tiếp cộng đồng càng thấu hiểu thì sự hội nhập càng
cao Chấp nhận
(Nguồn: Tác giả tổng hợp từ kết quả nghiên cứu)
4.4 Kiểm định sự khác biệt của các nhân tố ảnh hƣởng đến sự hội nhập của ngƣời di cƣ với các đối tƣợng khảo sát
Trong phần này tác giả sử dụng 2 phép kiểm định:
Kiểm định Independent – Sample T-test (Trường hợp biến định tính có 2 biểu hiện (ví dụ như giới tính).
Phân tích phương sai một nhân tố ANOVA (trường hợp biến định tính có 3 biểu hiện trở lên).
Giới tính:
Ở đây ta sử dụng phép kiểm định Independent Sample – T-test với giả thuyết H0: khơng có sự khác biệt trong các nhân tơ ảnh hưởng đến sự hội nhập của người di cư theo giới tính của người di cư.
Bảng 4.14 Kết quả kiểm định T-test với biến giới tính
Levene’s t-test for Equality of Means F Sig. t df Sig(2 tailed)
Thích ứng với mơi trường sống
ở đơ thị
Giả định phương sai
bằng nhau 3,931 0,048 0,04 304 0,968 Giả định phương sai
không bằng nhau 0,04 303,98 0,968 Tiếp cận
các dịch vụ
Giả định phương sai
bằng nhau 3,319 0,069 -0,124 304 0,901 Giả định phương sai
không bằng nhau -0,123 283,12 0,902 Việc làm
Thu nhập
Giả định phương sai
bằng nhau 2,943 0,087 2,281 304 0,023 Giả định phương sai
không bằng nhau 2,261 283,81 0,025 Sinh hoạt
cộng đồng
Giả định phương sai
bằng nhau 8,828 0,003 0,88 304 0,38 Giả định phương sai
không bằng nhau 0,867 270,66 0,387 Giao tiếp
cộng đồng
Giả định phương sai
bằng nhau 0,445 0,505 0,187 304 0,852 Giả định phương sai
không bằng nhau 0,186 290,07 0,853
(Nguồn: Tác giả tổng hợp từ kết quả xử lý SPSS 20.0)
Từ bảng 4.14, cho thấy, ở kiểm định Levene’s các biến tiếp cận dịch vụ, việc làm thu nhập, giao tiếp cộng đồng có Sig. lớn hơn 0,05 cho thấy phương sai của các biến này theo giới tính là khơng khác nhau nên ta sử dụng kết quả kiểm định ở phần giả định phương sai bằng nhau. Các biến cịn lại như thích ứng với mơi trường sống ở đô thị và sinh hoạt cộng đồng có Sig. nh hơn 0,05 nên ta sử dụng kết quả kiểm định ở phần giả định phương sai khơng bằng nhau.
Trong bảng 4.14, chỉ có biến việc làm thu nhập theo kiểm định t có Sig. nh hơn 0,05 nên có sự khác biệt của biến thu nhập việc làm theo giới tính. Tất cả các biến cịn lại có Sig. theo kiểm định t đều lớn hơn 0,05 nên khơng có sự khác biệt giữa nam và nữ theo các biến như thích ứng với mơi trường sống ở đô thị, tiếp cận các dịch vụ, sinh hoạt cộng đồng và giao tiếp cộng đồng.
Ở đây ta sử dụng ANOVA một nhân tố, kết quả xử lý bằng SPSS 20.0 như sau:
Bảng 4.15: Kết quả kiểm định sự đồng nhất của phƣơng sai
Levene Statistic df1 df2 Sig. Thích ứng với mơi trường sống ở đô thị 0,395 2 303 0,675
Tiếp cận các dịch vụ 1,831 2 303 0,162
Việc làm thu nhập 1,726 2 303 0,180
Sinh hoạt cộng đồng 1,179 2 303 0,309
Giao tiếp cộng đông 0,193 2 303 0,825
(Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu điều tra của tác giả)
Từ bảng 4.15, ta thấy cả 5 biến khi kiểm định levene’s Test đều có giá trị Sig. lớn hơn 0,05 ta kết luận phương sai theo các biến này là bằng nhau.
Bảng 4.16: Kết quả kiểm định ANOVA
Tổng bình phƣơng Bậc tự do Bình phƣơng trung bình F Sig. Thích ứng với mơi trường sống ở đơ thị Giữa các nhóm 14,02 2 7,01 7,3 0,001 Nội bộ nhóm 290,98 303 0,96 Tổng 305 305 Tiếp cận các dịch vụ Giữa các nhóm 0,881 2 0,441 0,439 0,645 Nội bộ nhóm 304,119 303 1,044 Tổng 305 305 Việc làm thu nhập Giữa các nhóm 2,443 2 1,222 1,223 0,296 Nội bộ nhóm 302,557 303 0,999 Tổng 305 305