Ta tiến hành phân tích hồi quy để xác định cụ thể trọng số của từng yếu tố tác động đến xu hướng lựa chọn của sinh viên. Phân tích hồi quy sẽ được thực hiện với 5 biến độc lập DDCN, NLGT, CNAH, TTCN, KNDU và một biến phụ thuộc XHLC. Giá trị của các yếu tố được dùng để chạy hồi quy là giá trị trung bình của các biến quan sát đã được kiểm định. Phân tích hồi quy được thực hiện bằng
phương pháp hồi quy tổng thể các biến (phương pháp enter) với phần mềm SPSS 16.0
Kết quả hồi quy được thể hiện như sau:
Bảng 4.13: Tóm tắt mơ hình hồi quy Variables Entered/Removedb Variables Entered/Removedb
Mơ
hình Biến đưa vào Biến bỏ ra Phương pháp
1 NLGT, DDCN, TTCN, CNAH, KNDUa . Enter
a. All requested variables entered. b. Dependent Variable: XHLC
Mơ hình hồi quy
Mơ
hình Hệ số R R2
R2 hiệu chỉnh
Sai số chuẩn của ước lượng
Hệ số Durbin- Watson
1 .473a .223 .214 .59918 1.884
a. Biến độc lập: (Constant), NLGT, DDCN, TTCN, CNAH, KNDU b. Biến phụ thuộc: XHLC
ANOVAb
Mơ hình Tổng bình phương df Bình phương trung bình F Sig.
Hồi quy 42.461 5 8.492 23.654 .000a
Phần dư 147.558 411 .359
1
Tổng 190.019 416
a. Biến độc lập: (Constant), NLGT, DDCN, TTCN, CNAH, KNDU b. Biến phụ thuộc: XHLC
Hệ số hồi quy
Hệ số chưa chuẩn hóa
Hệ số chuẩn hóa
Thống kê đa cơng tuyến Mơ hình B Độ lệch chuẩn Beta t
Mức ý nghĩa Tolerance VIF (Constant) 1.375 .270 5.095 .000 KNDU .165 .047 .178 3.538 .000 .743 1.346 CNAH .036 .063 .027 .582 .561 .878 1.138 DDCN .082 .052 .075 1.563 .119 .828 1.208 TTCN .231 .044 .246 5.254 .000 .859 1.164 1 NLGT .167 .047 .172 3.566 .000 .814 1.228 a. Biến phụ thuộc: XHLC
Nguồn: số liệu điều tra, 2012
(a) Giá trị Sig.F change nhỏ hơn 0,05, ta thấy các biến đưa vào đều có ý nghĩa về mặt thống kê với mức ý nghĩa 5%. Như vậy các biến độc lập trong mơ hình có quan hệ đối với biến phụ thuộc (XHLC)
(b) Kết quả hồi qui cho thấy chỉ có 3 biến độc lập NLGT (nỗ lực giao tiếp), TTCN (tương thích cá nhân), KNDU (khả năng đáp ứng) có ảnh hưởng đến xu hướng lựa chọn chuyên ngành (có hệ số Sig. <0,05), biến còn lại là CNAH (cá nhân ảnh hưởng) có hệ số Sig. = 0,561 (lớn hơn 0,05), DDCN (đặc điểm chuyên ngành) có hệ số Sig. = 0,119 (lớn hơn 0,05) nên bị loại khỏi mơ hình.
(c) Hệ số R2 hiệu chỉnh trong mơ hình này là 0,223. Điều này nói lên độ thích hợp của mơ hình là 22,3% hay nói một cách khác đi là 22,3% sự biến thiên của biến xu hướng lựa chọn chuyên ngành tổ chức nhân sự được giải thích chung bởi 4 biến nêu trên.
(d) Hệ số VIF của các biến độc lập trong mơ hình đều nhỏ hơn 2 do đó hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập khơng có ảnh hưởng đáng kể đến mơ hình hồi qui.
(e) Trị số thống kê Deurbin-Watson có giá trị tiến gần 2 (1,884) cho biết các phần dư khơng có tương quan với nhau.
(f) Phân tích ANOVA cho thấy thơng số F có Sig. = 0, chứng tỏ rằng mơ hình hồi qui xây dựng được là phù hợp với bộ dữ liệu thu thập được (Trọng & Ngọc, 2005).
Như vậy, mơ hình hồi qui tuyến tính sẽ là:
XHLC = 1. 375 + 0,167.NLGT + 0,231.TTCN + 0,165.KNDU Kiểm định giả thiết mơ hình
Kết quả phân tích hồi quy cho thấy hệ số hồi quy các thành phần chất lượng đều có giá trị dương. Chỉ riêng giả thuyết H1, H3 có sig > 0.05 nên giả thuyết H1, H3 bị bác bỏ. Vì thế cho phép kết luận các giả thuyết H2, H4, H5 đều được chấp thuận mà mơ hình lý thuyết chính thức sau khi kiểm định được xác định như sau:
Hình 4.2: Mức độ ảnh hưởng của các nhân tố đế xu hướng lựa chọn
0,231 0,167
0,165
Nỗ lực giao tiếp của khoa chuyên ngành ( NLGT) Tương thích cá nhân (TTCN) Khả năng đáp ứng sự mong đợi (KNDU) Xu hướng lựa chọn chuyên ngành
TÓM TẮT CHƯƠNG 4
Kết quả chương 4 có tính chất quyết định đến quy trình nghiên cứu và kết quả nghiên cứu cuối cùng của đề tài. Việc thiết kế mơ hình có chính xác hay khơng cùng với các giả thuyết nghiên cứu có phù hợp hay khơng sẽ được kiểm định qua q trình phân tích dữ liệu.
Kết quả phân tích dữ liệu cho thấy:
- Có 4 biến độc lập NLGT (nỗ lực giao tiếp), TTCN (tương thích cá nhân), KNDU (khả năng đáp ứng) có ảnh hưởng đến xu hướng lựa chọn chuyên ngành (có hệ số Sig. <0,05), biến cịn lại là CNAH (cá nhân ảnh hưởng) có hệ số Sig. = 0,561 (lớn hơn 0,05), DDCN (đặc điểm chuyên ngành) có hệ số Sig. = 0,119 (lớn hơn 0,05) nên bị loại khỏi mơ hình.
- Hệ số R2 hiệu chỉnh trong mơ hình này là 0,223. Điều này nói lên độ thích hợp của mơ hình là 22.3 % hay nói một cách khác đi là 22.3% sự biến thiên của biến xu hướng lựa chọn chuyên ngành tổ chức nhân sự được giải thích chung bởi 4 biến nêu trên.
- Hệ số VIF của các biến độc lập trong mơ hình đều nhỏ hơn 2 do đó hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập khơng có ảnh hưởng đáng kể đến mơ hình hồi qui.
- Trị số thống kê Deurbin-Watson có giá trị tiến gần 2 (1,884) cho biết các phần dư khơng có tương quan với nhau.
- Phân tích ANOVA cho thấy thơng số F có Sig. = 0, chứng tỏ rằng mơ hình hồi qui xây dựng được là phù hợp với bộ dữ liệu thu thập được (Trọng & Ngọc, 2005). Như vậy, mơ hình hồi qui tuyến tính sẽ là:
XHLC = 1. 375 + 0,167.NLGT + 0,231.TTCN + 0,165.KNDU
Kết quả phân tích hồi quy cho thấy hệ số hồi quy các thành phần chất lượng đều có giá trị dương. Chỉ riêng giả thuyết H1, H3 sig > 0.05 nên giả thuyết H1, H3 bị bác bỏ. Vì thế cho phép kết luận các giả thuyết H2, H4, H5 đều được chấp thuận.