CHƯƠNG 3 : QUY TRÌNH NGHIÊN CỨU VÀ MƠ HÌNH NGHIÊN CỨU
4.2 KẾT QUẢ HỒI QUY
4.2.4 Kiểm định mối quan hệ giữa nhân tố ảnh hưởng với quyết định sống và
và làm việc tại Hà Nội
Hồi quy tuyến tính bội thường được dùng để kiểm định và giải thích lý thuyết nhân quả (Cooper và Schindler, 2003). Ngồi chức năng là một cơng cụ mơ tả, hồi quy tuyến tính bội cũng được sử dụng như một công cụ kết luận để kiểm
định các giả thuyết và dự báo các giá trị của tổng thể nghiên cứu (Duncan, 1996). Như vậy, đối với nghiên cứu này hồi quy tuyến tính bội là phương pháp thích hợp để kiểm định các giả thuyết nghiên cứu.
4.2.4.1 Mơ hình hồi quy tuyến tính bội
Để kiểm định bốn giả thuyết H1, H2, H3, H4 cho Quyết định sống và làm việc tại Hà Nội mơ hình hồi quy bội đã được phát triển như sau:
QĐ = β0 + β1MTS + β2VTCN + β3MLXH + β4PCS + ei Trong đó βk là các hệ số của phương trình hồi quy và ei là phần dư
Dựa trên kết quả phân tích nhân tố, các nhân tố ảnh hưởng đến Quyết định sống và làm việc tại Hà Nội bao gồm Môi trường sống (MTS), Vai trò cá nhân trong gia đình (VTCN), Mạng lưới xã hội (MLXH), Phong cách sống năng động (PCS). Bốn nhân tố này là các biến độc lập, Quyết định sống và làm việc tại Hà Nội (QĐ) là biến phụ thuộc trong mơ hình hồi quy đã nêu trên.
Lệnh hồi quy tuyến tính trong chương trình SPSS được sử dụng để chạy phần mềm phân tích hồi quy bội. Giá trị bội R chỉ rõ độ lớn của mối quan hệ giữa các biến độc lập và phụ thuộc. Hệ số xác định hiệu chỉnh (Adjusted R2) đo lường tỉ lệ tổng biến thiên của phụ thuộc được giải thích bằng các biến độc lập trong mơ hình. Giá trị Adjusted R2 càng cao thì khả năng giải thích của mơ hình hồi quy càng lớn và việc dự đoán biến phụ thuộc càng chính xác. Phép kiểm định phân tích phương sai (ANOVA) được tiến hành. Nếu giá trị F có ý nghĩa đáng kể về mặt thống kê (p<0.01), giả thuyết thuần của mối quan hệ khơng tuyến tính bị bát bỏ. Hệ số (β) là hệ số hồi quy chuẩn hóa cho phép so sánh trực tiếp giữa các hệ số, được xem như là khả năng giải thích biến phụ thuộc. Trị tuyệt đối của một hệ số beta chuẩn hóa càng lớn thì tầm quan trọng tương đối của nó trong dự báo biến phụ thuộc càng cao. Hệ số tương quan từng phần (partial R) đo lường sức mạnh mối quan hệ giữa biến phụ thuộc và một biến đơn độc lập khi ảnh hưởng dự báo của các biến độc lập khác trong mơ hình hồi quy được giữ nguyên (Hair và các cộng sự,
2006). Tóm lại, hệ số xác định, giá trị F, hệ số beta, và hệ số tương quan từng phần dùng để đánh giá độ phù hợp của mơ hình và kiểm định bốn giả thuyết nghiên cứu.
4.2.4.2 Kiểm định các giả thuyết nghiên cứu về các nhân tố ảnh hưởng đến quyết định sống và làm việc tại TP. Hà Nội quyết định sống và làm việc tại TP. Hà Nội
a. Mơ hình hồi quy cho nhân tố quyết định sống và làm việc tại TP. Hà Nội (1)
Bảng 4.6 trình bày kết quả dự báo của mơ hình hồi quy tuyến tính bội. Mơ hình với bốn biến độc lập là Mơi trường sống (MTS), Vai trị cá nhân trong gia đình (VTCN), Mạng lưới xã hội (MLXH), Phong cách sống năng động (PCS) và biến phụ thuộc là Quyết định sống và làm việc tại Hà Nội (QĐ). Mơ hình có ý nghĩa thống kê ở mức p<0.01. Giá trị F và mức ý nghĩa thống kê của nó cho thấy mơ hình hồi quy xây dựng được là phù hợp với bộ dữ liệu thu thập được. Hệ số xác định điều chỉnh cho thấy độ tương thích của mơ hình là 56.2% hay nói cách khác khoảng 56.2% khoảng biến thiên của biến phụ thuộc Quyết định sống và làm việc tại Hà Nội (QĐ) được giải thích bởi bốn biến độc lập là Mơi trường sống (MTS), Vai trị cá nhân trong gia đình (VTCN), Mạng lưới xã hội (MLXH), Phong cách sống năng động (PCS). Hệ số beta chuẩn hóa từ 0.290 – 0.442 với p<0.01. Cả bốn thành phần này đều là chỉ số dự báo tốt cho Quyết định sống và làm việc tại Hà Nội. Như vậy mơ hình hồi quy bội thể hiện Quyết định sống và làm việc tại Hà Nội dựa trên kết quả khảo sát này là:
QĐ = 0.442MTS + 0.431VTCN + MLXH0.319 + 0.290PCS
Phương trình hồi quy trên chỉ ra rằng nhân tố Môi trường sống là thành phần quan trọng nhất trong Quyết định sống và làm việc tại Hà Nội, tiếp theo là nhân tố Vai trò cá nhân trong gia đình có mức quan trọng thứ nhì, kế đó là nhân tố Mạng lưới xã hội, và đứng ở mức quan trọng thứ tư là nhân tố Phong cách sống năng động.
Bảng 4.6: Kết quả dự báo của mơ hình hồi quy bội Các biến Hệ số Beta R từng phần Giá trị T Mức ý nghĩa T Phụ thuộc Độc lập Quyết định sống và làm việc tại Hà Nội (QĐ) Môi trường sống (MTS) 0.442 0.558 11.265 0 Vai trò cá nhân trong gia đình (VTCN) 0.431 0.548 11.552 0 Mạng lưới xã hội (MLXH) 0.319 0.437 8.339 0 Phong cách sống năng động (PCS) 0.190 0.403 7.568 0
R2 điều chỉnh = 56.2% Giá trị F = 96.783 Mức ý nghĩa của F = 0
Nguồn: Tính tốn từ dữ liệu điều tra của luận văn, năm 2013
b. Kết luận các giả thuyết
Kết luận giả thuyết H1: Môi trường sống và Quyết định sống và làm việc tại Hà Nội.
Giả thuyết H1 phát biểu rằng “ Môi trường sống là yếu tố quan trọng ảnh hưởng đến Quyết định sống và làm việc tại Hà Nội”. Theo kết quả hồi quy, Môi trường sống là chỉ số dự báo có ý nghĩa của Quyết định sống và làm việc tại Hà Nội (β = 0.442; partial = 0.558, p < 0.01). Nói cách khác, Mơi trường sống là thành phần quan trọng nhất trong các nhân tố ảnh hưởng đến Quyết định sống và làm việc tại Hà Nội. Giả thuyết H1 được chấp nhận, hay nói cách khác trong điều kiện các yếu tố khác không đổi và với mức ý nghĩa 1% Môi trường sống tại Hà Nội càng tốt, tạo “lực hút” càng nhiều, đồng thời Môi trường sống tại quê nhà của người di cư càng
khó khăn, tạo “lực đẩy” càng lớn thì người ngoại tỉnh càng Quyết định sống và làm việc tại Hà Nội.
Kết luận giả thuyết H2: Vai trò cá nhân trong gia đình và Quyết định sống và làm việc tại Hà Nội
Giả thuyết H2 phát biểu rằng “Vai trò cá nhân trong gia đình là một thành phần quan trọng trong Quyết định sống và làm việc tại Hà Nội”. Kết quả phân tích cho thấy Vai trịn của cá nhân trong gia đình là một nhân tố dự báo tốt cho Quyết định sống và làm việc tại Hà Nội (β = 0.431; partial = 0.548, p < 0.01). Như vậy với giá trị β = 0.431 trong kết quả hồi quy, Vai trị cá nhân trong gia dình là được xem là một nhân tố quan trọng đối với Quyết định sống và làm việc tại Hà Nội. Giả thuyết H2 được chấp nhận hay ta có thể kết luận trong điều kiện các yếu tố khác không đổi và với độ tin cậy 99% khi Vai trị của cá nhân trong gia đình càng quan trọng thì người ngoại tỉnh càng Quyết định sống và làm việc tại Hà Nội.
Kết luận giả thuyết H3: Mạng lưới xã hội và Quyết định sống và làm việc tại Hà Nội
Giả thuyết H3 phát biểu “Mạng lưới xã hội là một trong những thành phần quan trọng trong Quyết định sống và làm việc tại Hà Nội”. Như kết quả hồi quy ở trên Mạng lưới xã hội có mức ý nghĩa thống kê với β = 0.319; partial = 0.437, p < 0.01). Vậy Mạng lưới xã hội là nhân tố quan trọng trong Quyết định sống và làm việc tại Hà Nội. Giả thuyết H3 được chấp nhận, ta cũng có thể kết luận như sau: với độ tin cậy 99% và trong điều kiện các yếu tố khác không đổi việc Mạng lưới xã hội của người di cư càng tốt thì sẽ làm tăng khả năng Quyết định sống và làm việc tại Hà Nội của người ngoại tỉnh.
Kết luận giả thuyết H4: Phong cách sống năng động
Giả thuyết H4 được đặt ra là “Phong cách sống năng động là một nhân tố quan trọng trong Quyết định sống và làm việc tại Hà Nội”. Như được biểu hiện trong kết quả hồi quy, Phong cách sống năng động có ảnh hưởng đáng kể lên Quyết
định sống và làm việc tại Hà Nội (β = 0.290; partial = 0.403, p < 0. 01). Giả thuyết H4 cũng được chấp nhận, một cách khác để kết luận là với mức ý nghĩa 1% và các yếu tố khác khơng đổi thì Phong cách sống càng năng động trọng thì người ngoại tỉnh càng Quyết định sống và làm việc tại Hà Nội.
Như vậy bốn giả thuyết đặt ra của mơ hình (1) đều được chấp nhận ở độ tin cậy 99%, trong đó Mơi trường sống là nhân tố quan trọng nhất Quyết định sống và làm việc tại Hà Nội với hệ số bate = 0.442, nhân tố quan trọng thứ hai trong Quyết định sống và làm việc tại Hà Nội là Vai trị cá nhân trong gia đình với beta = 0.431, tiếp đến là nhân tố Mạng lưới xã hội với hệ số beta = 0.319, quan trọng thứ 4 là nhân tố Phong cách sống năng động với hệ số beta = 0.290.
4.2.5 Kiểm tra các giả định của mơ hình hồi quy
4.2.5.1 Kiểm tra giả định về phương sai của sai số không đổi
Hiện tượng sai số không đổi gây ra khá nhiều hậu quả tai hại đối với mơ hình ước lượng bằng phương pháp OLS. Nó làm các ước lượng của hệ số hồi quy không chệch nhưng không hiệu quả (tức là không phải là ước lượng phù hợp nhất). Có nhiều phương pháp để kiểm định giả thuyết phương sai của sai số không đổi, trong phạm vi nghiên cứu này tôi dùng kiểm định tương quan hạng Spearman, giả thuyết H0 được đặt ra là “hệ số tương quan hạng của tổng thể bằng 0. Nếu kết quả kiểm định không bác bỏ giả thuyết H0, đây là một tin tốt vì bạn có thể kết luận phương sai của sai số không đổi, ngược lại nếu giá trị Sig. của kiểm định nhỏ hơn mức ý nghĩa chúng ta phải chấp nhận giả thuyết phương sai của sai số thay đổi (Trọng và Ngọc, 2002).
Kết quả kiểm định tương quan hạng Spearman giữa phần dư mơ hình và biến độc lập thể hiện trong bảng sau:
Bảng 4.7: Kiểm định giả định về phương sai của sai số không đổi
Môi trường sống
Vai trò cá nhân trong gia đình Mạng lưới xã hội Phong cách sống năng động Phần dư 0.020 0.012 -0.030 0.031 Giá trị Sig. 0.733 0.841 0.603 0.595
Ghi chú: Tương quan Spearman’s có ý nghĩa thống kê ở mức 0.01
Kết quả kiểm định ở trên với tất cả giá trị Sig. của kiểm định giữa phần dư của mơ hình và biến Mơi trường sống, Vai trị cá nhân trong gia đình, Mạng lưới xã hội, Phong cách sống năng động đều lớn hơn 0.01, trong phạm vi nghiên cứu này kết quả như thế ta có thể kết luận phương sai của sai số trong hai mơ hình đều không đổi.
4.2.5.2 Kiểm định giả định về phân phối chuẩn của phần dư
Phần dư có thể khơng tn theo quy luật phân phối chuẩn vì những lý do như: sử dụng sai mơ hình, phương sai khơng phải là hằng số, số lượng các phần dư không đủ nhiều để phân tích. Có thể kiểm tra xem phần dư có tuân theo quy luật phân phối chuẩn hay không? Trong nghiên cứu tác giả chọn cách xây dựng biểu đồ tần số của các phần dư:
Hình 4.3: Histogram của các biến
Nguồn: Tính tốn từ dữ liệu điều tra của luận văn, năm 2013
Kết quả trên cho thấy một đường cong phân phối chuẩn được đặt chồng lên biểu đồ tần số. Thật không hợp lý khi chúng ta kỳ vọng rằng các phần dư quan sát có phân phối chuẩn vì ln có những chênh lệch khi lấy mẫu. Ngay cả khi các sai số có phân phối chuẩn trong tổng thể đi nữa thì phần sư trong mẫu quan sát cũng chỉ xấp xỉ chuẩn mà thơi. Trong nghiên cứu này, có thể nói phân phối phần dư xấp xỉ chuẩn (trung bình phần dư của mơ hình (1) Mean = 1.54E-16~0 và độ lệch tiêu chuẩn Std.Dev. = 0.993 ~1 (Trọng và Ngọc, 2002)). Do đó có thể kết luật rằng trong nghiên cứu này giả thuyết phân phối chuẩn của phần dư của mơ hình đều khơng bị vi phạm.
4.2.5.3 Kiểm định giả định về tính độc lập của sai số (khơng có tương quan hạng giữa các phần dư) hạng giữa các phần dư)
Có một số lý do dẫn đến sự tồn tại của phần dư ei đó là các biến có ảnh hưởng khơng được đưa vào mơ hình do giới hạn và mục tiêu của nghiên cứu, chọn dạng tuyến tính cho mối quan hẹ lẽ ra là phi tuyến, sai số trong đo lường các biến. Các lý do này có thể dẫn đến vấn đề tương quan chuỗi trong sai số và tương quan chuỗi cũng gây ra những tác động sai lệch nghiêm trọng đến mơ hình hồi quy tuyến tính như hiện tượng phương sai thay đổi. Đại lượng thống kê Durbin – Watson (d) có thể dùng kiểm định tương quan của các sai số kề nhau (tương quan chuỗi bậc nhất). Giả thuyết khi tiến hành kiểm định là: Hệ số tương quan tổng thể của các phần dư = 0 (Trọng và Ngọc, 2002).
Kết quả hồi quy của mơ hình (1) cho ta giá trị d = 2.051. Tra bảng giá trị Durbin – Watson cho 4 biến độc lập và 300 quan sát của mơ hình cho thấy giá trị d của 2 mơ hình nằm miền chấp nhận khơng có tương quan chuỗi bậc nhất.
4.2.5.4 Kiểm định khơng có mối tương quan giữa các biến độc lập (đo lường Đa cộng tuyến) 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 mơ hình những thơng 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 khơng 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 dị tìm vi phạm giả định (Trọng và
Ngọc, 2002).
(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 khơng có hiện tượng đa cộng tuyến nghiêm trọng xảy ra trong mơ 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 trị 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 khơng có hiện tượng đa cộng tuyến. Kết quả hồi quy của mơ hình có thể sử dụng.
Kết luận về các giả định của mơ hình hồi quy: Tất cả các giả định của hai
mơ 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