CHƯƠNG 3 MƠ HÌNH VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
3.3. PHƯƠNG PHÁP PHÂN TÍCH DỮ LIỆU
3.3.1. Đánh giá sơ bộ thang đo
Việc đánh giá sơ bộ độ tin cậy và giá trị của thang đo được thực hiện bằng
phương pháp hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha và phân tích nhân tố khám phá EFA (Exploring Factor Analysis) thông qua phần mềm xử lý SPSS 16.0 để sàng lọc, loại bỏ các biến quan sát không đáp ứng tiêu chuẩn độ tin cậy. Trong đó:
Cronbach’s Alpha là phép kiểm định thống kê về mức độ chặt chẽ (khả năng
giải thích cho một khái niệm nghiên cứu) của tập hợp các biến quan sát thông qua hệ số Cronbach’s Alpha. Theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008, tr.257, 258) cùng nhiều nhà nghiên cứu đồng ý rằng khi hệ số Cronbach’s Alpha có giá trị từ 0.6 trở lên là sử dụng được. Về mặt lý thyết, Cronbach’s Alpha càng cao thì càng tốt (thang đo càng có độ tin cậy cao). Tuy nhiên, nếu Cronbach’s Alpha quá lớn (0.95) thì xuất hiện hiện tượng trùng lắp (đa cộng tuyến) trong đo lường, nghĩa là nhiều biến trong thang đo khơng có khác biệt gì nhau (Nguyễn Đình Thọ, 2011, tr.350 - 351).
Tuy nhiên, bên cạnh hệ số Cronbach’s Alpha, người ta còn sử dụng hệ số tương quan biến tổng (Iterm - Total correlation), do hệ số Cronbach’s Alpha không cho biết
biến nào nên loại bỏ và biến nào nên giữ lại; theo đó những biến nào có tương quan biến tổng < 0.3 sẽ bị loại bỏ (Nguyễn Đình Thọ, 2011).
3.3.2. Phân tích nhân tố khám phá EFA
Phân tích nhân tố khám phá EFA được sử dụng phổ biến để đánh giá giá trị
thang đo (tính đơn hướng, giá trị hội tụ và giá trị phân biệt) hay rút gọn một tập biến. Trong nghiên cứu này, phân tích nhân tố được ứng dụng để tóm tắt tập các biến quan sát vào một số nhân tố nhất định đo lường các thuộc tính của các khái niệm nghiên
cứu. Tiêu chuẩn áp dụng và chọn biến đối với phân tích nhân tố khám phá EFA bao
gồm:
Tiêu chuẩn Bartlett và hệ số KMO (Kaiser - Mayer - Olkin) dùng để đánh giá sự thích hợp của EFA. Theo đó, giả thuyết H0 (các biến khơng có tương quan với nhau trong tổng thể) bị bác bỏ và do đó EFA được gọi là thích hợp khi: 0.5 ≤ KMO ≤ 1 và Sig < 0.05. Trường hợp KMO < 0.5 thì phân tích nhân tố có khả năng khơng thích hợp với dữ liệu (Hồng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008, tr.262).
Tiêu chuẩn rút trích nhân tố gồm chỉ số Engenvalue (đại diện cho lượng biến thiên được giải thích bởi các nhân tố) và chỉ số Cummulative (tổng phương sai trích
cho biết phân tích nhân tố giải thích được bao nhiêu % và bao nhiêu % bị thất thốt). Theo Nguyễn Đình Thọ (2011), các nhân tố có Engenvalue < 1 sẽ khơng có tác dụng tóm tắt thơng tin tốt hơn biến gốc (biến tiềm ẩn trong các thang đo trước khi EFA). Vì thế, các nhân tố chỉ được rút trích tại Engenvalue > 1 và được chấp nhận khi tổng
phương sai trích ≥ 50%. Tuy nhiên, trị số Engenvalue và phương sai trích là bao nhiêu cịn phụ thuộc vào phương pháp trích và phép xoay nhân tố. Theo Nguyễn Trọng Hồi (2009, tr.14), nếu sau phân tích EFA là phân tích hồi qui thì có thể sử dụng phương pháp trích Principal components với phép xoay Varimax.
Tiêu chuẩn hệ số tải nhân tố (Factor loadings) biểu thị tương quan đơn giữa các biến với các nhân tố, dùng để đánh giá mức ý nghĩa của EFA. Theo Hair và ctg, Factor loading > 0.3 được xem là đạt mức tối thiểu; Factor loading > 0.4 được xem là quan trọng; Factor loading > 0.5 được xem là có ý nghĩa thực tiễn. Trường hợp chọn tiêu chuẩn Factor loading > 0.3 thì cỡ mẫu ít nhất phải là 350; nếu cỡ mẫu khoảng 100 thì nên chọn tiêu chuẩn Factor loading > 0.55; nếu cỡ mẫu khoảng 50 thì Factor loading >
0.75 (Nguyễn Trọng Hồi, 2009, tr.14). Ngồi ra, trường hợp các biến có Factor loading được trích vào các nhân tố khác nhau mà chênh lệch trọng số rất nhỏ (các nhà nghiên cứu thường không chấp nhận < 0.3), tức không tạo nên sự khác biệt để đại diện cho một nhân tố, thì biến đó cũng bị loại và các biến cịn lại sẽ được nhóm vào nhân tố tương ứng đã được rút trích trên ma trận mẫu (Pattern Matrix).
3.3.3. Phân tích hồi qui tuyến tính bội
Q trình phân tích hồi qui tuyến tính được thực hiện qua các bước:
Bước 1: Kiểm tra tương quan giữa các biến độc lập với nhau và với biến phụ
thuộc thông qua ma trận hệ số tương quan. Theo đó, điều kiện để phân tích hồi qui là phải có tương quan giữa các biến độc lập với nhau và độc lập với biến phụ thuộc. Tuy nhiên, nếu hệ số tương quan > 0.85 thì cần xem xét vai trị của các biến độc lập, vì có thể xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến (một biến độc lập này có được giải thích bằng một biến khác).
Bước 2: Xây dựng và kiểm định mơ hình hồi qui
Y = β1X1 + β2X2 + β3X3 + β4X4 + ... + βkXk
Được thực hiện thông qua các thủ tục:
Lựa chọn các biến đưa vào mơ hình hồi qui, sử dụng phương pháp Enter - SPSS 16.0 xử lý tất cả các biến đưa vào cùng một lượt.
Đánh giá độ phù hợp của mơ hình bằng hệ số xác định R2 (R Square). Tuy nhiên, R2 có đặc điểm càng tăng khi đưa thêm các biến độc lập vào mơ hình, mặc dù khơng phải mơ hình càng có nhiều biến độc lập thì càng phù hợp với tập dữ liệu. Vì thế, R2 điều chỉnh (Adjusted R Square) có đặc điểm khơng phụ thuộc vào số lượng
biến đưa thêm vào mơ hình được sử dụng thay thế R2 để đánh giá mức độ phù hợp của
mơ hình hồi qui bội.
Kiểm định độ phù hợp của mơ hình để lựa chọn mơ hình tối ưu bằng cách sử
dụng phương pháp phân tích ANOVA để kiểm định giả thuyết H0: (khơng có mối quan hệ tuyến tính giữa biến phụ thuộc với tập hợp các biến độc lập β1=β2=β3=βK= 0).
Nếu trị thống kê F có Sig rất nhỏ (< 0.05), thì giả thuyết H0 bị bác bỏ, khi đó chúng ta kết luận tập hợp của các biến độc lập trong mơ hình có thể giải thích cho sự biến thiên của biến phụ thuộc. Nghĩa là mơ hình được xây dựng phù hợp với tập dữ liệu, vì thế có thể sử dụng được.
Xác định các hệ số của phương trình hồi qui, đó là các hệ số hồi qui riêng phần βk đo lường sự thay đổi trung bình của biến phụ thuộc khi biến độc lập Xk thay đổi một đơn vị, trong khi các biến độc lập khác được giữ nguyên. Tuy nhiên, độ lớn của βk phụ
thuộc vào đơn vị đo lường của các biến độc lập, vì thế việc so sánh trực tiếp chúng với nhau là khơng có ý nghĩa. Do đó, để có thể so sánh các hệ số hồi qui với nhau từ đó
xác định tầm quan trọng (mức độ giải thích) của các biến độc lập cho biến phụ thuộc, người ta biểu diễn số đo của tất cả các biến độc lập bằng đơn vị đo lường độ lệnh
chuẩn beta.
Bước 3: Kiểm tra vi phạm các giả định hồi qui
Mơ hình hồi qui được xem là phù hợp với tổng thể nghiên cứu khi không vi phạm các giả định. Vì thế, sau khi xây dựng được phương trình hồi qui, cần phải kiểm tra các vi phạm giả định cần thiết sau đây:
Có liên hệ tuyến tính gữa các biến độc lập với biến phụ thuộc. Phần dư của biến phụ thuộc có phân phối chuẩn.
Phương sai của sai số khơng đổi.
Khơng có tương quan giữa các phần dư (tính độc lập của các sai số).
Khơng có tương quan giữa các biến độc lập (khơng có hiện tượng đa cộng
tuyến).
Trong đó:
Công cụ để kiểm tra giả định liên hệ tuyến tính là đồ thị phân tán phần dư
chuẩn hóa (Scatter) biểu thị tương quan giữa giá trị phần dư chuẩn hóa (Standardized Residual) và giá trị dự đốn chuẩn hóa (Standardized Pridicted Value).
Cơng cụ để kiểm tra giả định phần dư có phân phối chuẩn là đồ thị tần số
Histogram, hoặc đồ thị tần số P-P plot.
Công cụ để kiểm tra giả định sai số của biến phụ thuộc có phương sai khơng đổi là đồ thị phân tán của phần dư và giá trị dự đốn hoặc kiểm định Spearman’s rho.
Cơng cụ được sử dụng để kiểm tra giả định khơng có tương quan giữa các phần dư là đại lượng thống kê D (Durbin - Watson), hoặc đồ thị phân tán phần dư chuẩn hóa (Scatter).
Cơng cụ được sử dụng để phát hiện tồn tại hiện tượng đa cộng tuyến là độ chấp nhận của biến (Tolerance) hoặc hệ số phóng đại phương sai (Variance inflation factor -
VIF). Theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008, tr.217 - 218), quy tắc chung là VIF > 10 là dấu hiệu đa cộng tuyến; trong khi đó, theo Nguyễn Đình Thọ
(2011, tr.497), khi VIF > 2 cần phải cẩn trọng hiện tượng đa cộng tuyến.
3.3.4. Kiểm định sự khác biệt
Công cụ sử dụng là phép kiểm định Independent - Sample T-Test, hoặc phân
tích phương sai (ANOVA), hoặc kiểm định KRUSKAL - WALLIS. Trong đó:
Independent - Sample T-Test được sử dụng trong trường hợp các yếu tố nhân khẩu học có hai thuộc tính (chẳng hạn, giới tính bao gồm: giới tính nam và giới tính nữ), vì thế chia tổng thể mẫu nghiên cứu làm hai nhóm tổng thể riêng biệt.
Phân tích phương sai (ANOVA) được sử dụng trong trường hợp các yếu tố nhân khẩu học có ba thuộc tính trở lên, vì thế chia tổng thể mẫu nghiên cứu làm ba nhóm tổng thể riêng biệt trở lên (chẳng hạn, thời gian sử dụng dịch vụ của khách hàng, bao gồm: dưới 1 năm, từ 1 - 3 năm, trên 3 năm). Điều kiện để thực hiện ANOVA là các nhóm so sánh phải độc lập và được chọn một cách ngẫu nhiên; các nhóm so sánh phải có phân phối chuẩn hoặc cỡ mẫu đủ lớn để tiệm cận với phân phối chuẩn; phương sai của các nhóm so sánh phải đồng nhất.
KẾT LUẬN CHƯƠNG 3
Chương 3 trình bày mơ hình và phương pháp nghiên cứu. Tác giả xây dựng mơ hình nghiên cứu gồm 6 nhân tố độc lập gồm giáo dục, thái độ, sự đam mê, nguồn vốn, nhu cầu thành đạt và hỗ trợ khởi nghiệp đều ảnh hưởng cùng chiều đến Ý định khởi
nghiệp của sinh viên. Mẫu nghiên cứu được chọn từ 300 sinh viên đang học tập tại các trường cao đẳng, đại học trên địa bàn tỉnh Kiên Giang. Xây dựng thang đo cho các
CHƯƠNG 4
KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU 4.1. TỔNG QUAN VỀ ĐỊA BÀN TỈNH KIÊN GIANG 4.1.1. Điều kiện tự nhiên
Kiên Giang thuộc Vùng đồng bằng sơng Cửu Long, có diện tích tự nhiên là 6.348,53 km2, bằng 1,9% diện tích cả nước. Phía Đơng Bắc giáp tỉnh An Giang, Cần Thơ và Hậu Giang; phía Nam giáp tỉnh Cà Mau và Bạc Liêu; phía Tây giáp Vịnh Thái Lan; phía Bắc giáp Campuchia có đường biên giới dài 56,8km, với hơn 200 km bờ biển và 105 hòn đảo nổi lớn nhỏ.
Hình 4.1: Bản đồ tỉnh Kiên Giang
Nguồn: Văn phòng UBND Tỉnh Kiên Giang
Dân số năm 2015 là 1.762.281 người, trong đó dân tộc chủ yếu là người Kinh, Khmer và Hoa. Dân số của tỉnh phân bố không đều, thường tập trung ở ven trục lộ giao thông, kênh rạch, sơng ngịi và ở một số đảo lớn. Tỉnh Kiên Giang có số lượng lao động dồi dào với lực lượng trong độ tuổi lao động trên 1,2 triệu người. Cơ cấu lao
động trong khu vực nông, lâm nghiệp và thủy sản chiếm 51,37%; khu vực công nghiệp
và xây dựng chiếm 13,19%; khu vực dịch vụ chiếm 35,44%. Tỷ lệ lao động qua đào tạo đạt 52%, trong đó đào tạo nghề đạt 43%.
Kiên Giang có 15 đơn vị hành chính gồm: Thành phố Rạch Giá, thị xã Hà Tiên và 13 huyện (Kiên Lương, Giang Thành, Hòn Đất, Tân Hiệp, Châu Thành, Giồng Riềng, Gò Quao, An Biên, An Minh, U Minh Thượng, Vĩnh Thuận, Phú Quốc và Kiên Hải) có địa hình tương đối bằng phẳng, được phân chia thành 4 tiểu vùng: Tiểu vùng
Tứ giác Long Xuyên, Tiểu vùng Tây sông Hậu, Tiểu vùng U Minh Thượng, Tiểu vùng biển đảo.
Nhìn chung Kiên Giang có lợi thế mạnh về nơng nghiệp, du lịch, có tiềm năng về đất, rừng rất thích hợp để trồng trọt và chăn nuôi. Về sản xuất công nghiệp có
nguồn tài ngun đá vơi dồi dào. Thủy sản là một trong những thế mạnh của tỉnh, nguồn lợi biển đa dạng, phong phú có ngư trường khai thác rộng lớn; diện tích mặt
nước, kênh rạch, ao hồ lớn thích hợp cho các loại cá nước ngọt sinh sống, cũng là một nguồn tài nguyên thủy sản nội địa hết sức phong phú. Mặt khác là một tỉnh có nhiều danh lam thắng cảnh là cơ hội để phát triển ngành du lịch.
4.1.2. Tình hình kinh tế - xã hội
Trong 5 năm qua thực hiện kế hoạch phát triển kinh tế - xã hội, tốc độ tăng
trưởng kinh tế (GDP) bình quân đạt 10,53%/năm, thu nhập bình quân đầu người năm 2015 đạt 2.515 USD, gấp 2 lần so với năm 2010. Cơ cấu kinh tế chuyển dịch đúng
hướng, tỷ trọng nông – lâm – thủy sản giảm từ 42,57% năm 2010 còn 35,14% năm 2015; dịch vụ tăng từ 33,04% lên 40,44%; công nghiệp – xây dựng giữ ở mức 24,42%. Lĩnh vực nông – lâm – thủy sản duy trì mức tăng trưởng khá, bình quân 5,75%/năm và giữ vai trò quyết định đối với tốc độ tăng trưởng của tỉnh. Sản lượng
lương thực năm 2015 đạt 4,65 triệu tấn, trong đó lúa chất lượng cao chiếm 70%. Đã hình thành một số vùng ni tơm cơng nghiệp tập trung, nuôi tôm - lúa, nuôi cá ven các đảo…có hiệu quả. Sản lượng khai thác và ni trồng thủy sản đạt 674.845 tấn.
Lĩnh vực công nghiệp – xây dựng phát triển khá, tăng bình quân 11,30%/năm. Tạo điều kiện phát triển các nhà máy chế biến thủy sản gắn với vùng nguyên liệu,
nâng cao năng lực chế biến công nghiệp. Triển khai xây dụng kết cấu hạ tầng, ban hành chính sách ưu đãi đầu tư, đã thu hút được nhiều dự án vào khu công nghiệp
Thạnh Lộc – Châu Thành, cụm công nghiệp Vĩnh Hòa Hưng Nam – Gò Quao… Các ngành dịch vụ tăng trưởng khá, bình quân tăng 14,91%/năm. Hoạt động
tư phát triển du lịch, nhất là đối với đảo Phú Quốc thu hút lượng khách lưu trú bình
quân tăng 17,79%/năm, doanh thu tăng bình quân 27%/năm.
Kinh tế biển có bước phát triển khá tồn diện, góp phần quan trọng vào kinh tế của tỉnh, tốc độ tăng trưởng đạt 11,4%/năm, tỷ trọng kinh tế biển chiếm 75,6% GDP của tỉnh.
Các cơng trình trọng điểm đã được đầu tư hồn thành và đưa vào sử dụng như: Cảng hàng không Quốc tế Phú Quốc; đường tránh thành phố Rạch Giá; cầu sông Cái Lớn, Cái Bé, cầu 3/2, cầu Rạch Sỏi và cầu An Hòa; điện lưới được kéo ra Phú Quốc và Hòn Tre; nâng cấp mở rộng quốc lộ 61; đưa vào sử dụng một số cảng biển, cảng cá, khu neo đậu tránh bảo như: Lình Huỳnh, Hòn Tre, Thổ Châu, An Thới, Xẻo Nhàu.
Việc thu hút đầu tư trong và ngoài nước đạt được kết quả tích cực. Đã thu hút 621 dự án đầu tư với tổng vốn đăng ký 216.000 tỷ đồng; đã có 261 dự án đi vào hoạt
động với số vốn đầu tư 28.360 tỷ đồng. Nhiều dự án lớn đã triển khai đầu tư và hoàn
thành đưa vào khai thác như: dự án khu du lịch sinh thái nghỉ dưỡng cao cấp Vipearl
(Phú Quốc), một số nhà máy chế biến thủy sản ở huyện Kiên Lương, Tắc Cậu - Châu Thành, khu công nghiệp Thạnh Lộc …
Tuy nhiên, kinh tế của tỉnh cịn nhiều khó khăn, phát triển chưa tương xứng với tiềm năng, thế mạnh; tăng trưởng kinh tế chậm lại, chuyển dịch cơ cấu kinh tế chưa đạt mục tiêu; một số chỉ tiêu quan trọng như nuôi tôm công nghiệp, kim ngạch xuất khẩu, xây dựng nông thôn mới, huy động vốn đầu tư … đạt thấp. Đời sống một bộ phận
nhân dân cịn nhiều khó khăn; chất lượng nguồn nhân lực chuyển biến chưa nhiều; hạn chế, yếu kém ở lĩnh vực khoa học và cơng nghệ, văn hóa, y tế, giáo dục, bảo vệ môi trường chậm khắc phục. (Văn kiện Đại hội đại biểu Đảng bộ tỉnh lần thứ X).
4.1.3. Thực trạng giáo dục đào tạo của tỉnh Kiên Giang
Trong giai đoạn 2011 - 2015, tỉnh Kiên Giang không ngừng đầu tư xây mới, nâng
cấp các trường học, cơ sở đào tạo, dạy nghề. Toàn tỉnh hiện có 694 cơ sở giáo dục và