CHƯƠNG 4 : KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.3.Phân tích nhân tố
Các biến sau khi được kiểm tra độ tin cậy bằng hệ số Cronbach’s Alpha và hệ số tương quan biến tổng sẽ tiếp tục được kiểm tra mức độ tương quan của chúng theo nhóm biến. Phân tích nhân tố được sử dụng khi hệ số Kaiser-Mayer-Olkin (KMO) có giá trị lớn hơn 0,5 (Garson, 2003). Các hệ số chuyển tải nhân tố (factor loading) nhỏ hơn 0,4 sẽ tiếp tục bị loại khỏi nhóm biến để đảm bảo sự hội tụ giữa các biến trong một nhân tố; điểm dừng khi eigenvalue lớn hơn 1 và tổng phương sai trích lớn hơn 0,5 (Gerbing & Anderson, 1998). Trong nghiên cứu này, phương pháp trích yếu tố Principal Axis Factoring với phép quay Promax sẽ được sử dụng để phân tích nhân tố.
4.3.1. Phân tích nhân tố biến độc lập
Tất cả có 24 biến quan sát ban đầu sau khi kiểm định sự tin cậy bằng hệ số Cronbach’s Alpha đều thỏa mãn và được đưa vào phân tích nhân tố khám phá. Kết quả phân tích nhân tố EFA thể hiện như sau:
Kiểm định KMO and Bartlett's Test trong phân tích nhân tố cho thấy hệ số KMO khá cao ( bằng 0.804 > 0.5) với mức ý nghĩa bằng 0 (sig = 0.000 < 0.05) cho thấy phân tích nhân tố EFA rất thích hợp
Tại các mức giá trị Eigenvalues lớn hơn 1 và với phương pháp rút trích Principal Component và phép quay varimax, phân tích nhân tố đã trích được 6 nhân tố từ 24 biến quan sát và với phương sai trích là là 54.801% (lớn hơn 50%) đạt yêu cầu.
Dựa trên phân tích của bảng Rotated Component Matrix, các biến FE3, FE4, FE5, COM3 bị loại do có hệ số tải nhân tố khơng đạt u cầu.
Sau đó, tiến hành phân tích dữ liệu lần tiếp theo, kết quả như sau:
Bảng 4.5 : Kết quả phân tích nhân tố EFA các biến độc lập KMO and Bartlett's Test KMO and Bartlett's Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling
Adequacy. .793 Approx. Chi-Square 2193.201 df 190 Bartlett's Test of Sphericity Sig. .000
Nguồn: số liệu điều tra, 2012
Hệ số KMO = 0,793 cho thấy giả thuyết về ma trận tương quan tổng thể là ma trận đồng nhất bị bác bỏ, tức là các biến có tương quan với nhau và thỏa mãn điều kiện trong phân tích nhân tố.
Kết quả phân tích cho thấy có 5 nhân tố được trích tại điểm eigenvalue lớn hơn 1 và phương sai trích là 55,448%. Như vậy là các chỉ tiêu phân tích đều đạt yêu cầu và kết quả phân tích này là có ý nghĩa.
Bảng 4.6: Phân tích phương sai tổng thể Total Variance Explained Total Variance Explained
Initial Eigenvalues
Extraction Sums of Squared Loadings
Rotation Sums of Squared Loadings Component Total % of Variance Cumulative % Total % of Variance Cumulative % Total % of Variance Cumulative % 1 4.448 22.238 22.238 4.448 22.238 22.238 2.772 13.860 13.860 2 2.226 11.130 33.368 2.226 11.130 33.368 2.377 11.885 25.745 3 1.874 9.370 42.738 1.874 9.370 42.738 2.236 11.178 36.923 4 1.341 6.706 49.444 1.341 6.706 49.444 1.983 9.916 46.838 5 1.201 6.005 55.448 1.201 6.005 55.448 1.722 8.610 55.448 6 .973 4.863 60.311 7 .912 4.562 64.873 8 .833 4.164 69.037 9 .763 3.813 72.850 10 .707 3.533 76.384 11 .633 3.165 79.549 12 .626 3.129 82.678 13 .605 3.024 85.702 14 .513 2.564 88.265 15 .482 2.411 90.677 16 .465 2.323 93.000 17 .438 2.188 95.188 18 .364 1.818 97.006 19 .315 1.577 98.583 20 .283 1.417 100.000
Extraction Method: Principal Component Analysis.
Bảng 4.7: Kết quả phân tích nhân tố khám phá lần 2
Rotated Component Matrixa Component 1 2 3 4 5 PU2 .827 .180 .129 PU3 .820 .150 PU1 .765 .224 .142 .142 PU4 .734 .130 .144 .120 FE1 .160 .731 .138 FE2 .723 FE7 .147 .702 FE6 .196 .613 FE8 .504 .132 .188 PE2 .694 -.141 PE3 .137 .666 .146 PE4 .114 .666 .189 .121 PE1 .160 .112 .630 PE5 .607 .194 .175 CO2 .219 .814 CO1 .199 .757 CO3 .720 COM2 .178 .767 COM1 .123 .166 .719 COM4 .166 .152 .124 .678
Extraction Method: Principal Component Analysis. Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization. a. Rotation converged in 5 iterations.
Nguồn: số liệu điều tra, 2012
Như vậy, kết quả phân tích lần 2, 5 nhân tố được rút trích và quan sát thấy bao gồm như sau:
• Nhân tố 1: bao gồm các biến PU1, PU2, PU3, PU4. Nhân tố thành phần này là khả năng đáp ứng sự mong đợi, được ký hiệu là KNDU
• Nhân tố 2 : bao gồm các biến PE1, PE2, PE3, PE4, PE5. Nhân tố thành phần này là nhân tố các cá nhân ảnh hưởng, được lý hiệu là CNAH
• Nhân tố 3 : bao gồm các biến : CO1, CO2, CO3. Nhân tố thành phần này là tương thích với đặc điểm cá nhân, được ký hiệu là TTCN
• Nhân tố 4: bao gồm các biến: FE1, FE2, FE6, FE7, FE8. Nhân tố này là thành phần đặc điểm chuyên ngành lựa chọn, ký hiệu là DDCN.
• Nhân tố 5: bao gồm các biến: COM1, COM2, COM4. Đây là thành phần nỗ lực giao tiếp khoa chuyên ngành, ký hiệu là NLGT
4.3.2. Phân tích nhân tố biến phụ thuộc (Xem phụ lục 6)
Xu hướng lựa chọn của sinh viên bao gồm 5 biến quan sát (TRE1, TRE2, TRE3, TRE4, TRE5), thành phần này được phân tích theo phương pháp Prinipal Compoenent với phép quay Varimax. Các biến quan sát có hệ số factor loading nhỏ hơn 0,5 sẽ bị loại vì khơng đảm bảo đủ độ hội tụ với các biến còn lại trong thang đo. Kết quả phân tích thành phần này như sau :
Bảng 4.8 : Kết quả phân tích EFA biến phụ thuộc (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
KMO and Bartlett's Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. .747 Approx. Chi-Square 551.601
df 10
Bartlett's Test of Sphericity
Sig. .000
Bảng 4.9: Ma trận dạng thức biến phụ thuộc Total Variance Explained Total Variance Explained
Initial Eigenvalues Extraction Sums of Squared Loadings Compo
nent Total % of Variance Cumulative % Total % of Variance Cumulative % 1 2.628 52.551 52.551 2.628 52.551 52.551 2 .860 17.197 69.747
3 .690 13.793 83.541
4 .427 8.546 92.087
5 .396 7.913 100.000 Extraction Method: Principal Component Analysis.
Nguồn: số liệu điều tra, 2012
Bảng 4.10 : Ma trận thành phần biến phụ thuộc Ma trận thành phần Ma trận thành phần Nhân tố 1 TRE4 .786 TRE2 .781 TRE1 .707 TRE3 .686 TRE5 .656
Extraction Method: Principal Component Analysis. a. 1 components extracted.
Nguồn: số liệu điều tra, 2012
Phân tích EFA thang đo “ Xu hướng lựa chọn ” với hệ số KMO là 0,747 và có một biến quan sát trong thành phần được trích tại eigenvalue là 2,628; tổng phương sai trích được là 52,551% , trọng số của các biến quan sát cao nhất là 0,786 và thấp nhất là 0,656.
Thang đo xu hướng lựa chọn được ký hiệu là XHLC để tiếp tục thực hiện các bước phân tích tiếp theo.
4.3.3. Kiểm định độ tin cậy của thang đo mới (Xem phụ lục 7)
Bảng 4.11: Kết quả phân tích Cronbrach’s Alpha lần 2 cho thang đo nhân tố ảnh hưởng đến xu hướng lựa chọn chuyên ngành tổ chức nhân sự
Biến quan sát
Trung bình thang đo nếu
loại biến
Phương sai thang đo nếu
loại biến
Tương quan biến tổng
Cronbach’s Alpha nếu loại
biến này Thành phần đặc điểm chuyên ngành lựa chọn (FE) Alpha = .705
FE1 13.69 6.396 .532 .628
FE2 13.78 6.290 .488 .644
FE6 13.73 6.624 .449 .661 (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
FE7 14.00 6.070 .507 .636
FE8 13.40 7.129 .334 .705
Thành phần nỗ lực giao tiếp (COM) Alpha = .616
COM1 6.61 2.254 .424 .517
COM2 6.61 2.296 .459 .469
COM4 6.89 2.349 .392 .563
Thành phần cá nhân ảnh hưởng (PE) Alpha = .683
PE1 13.25 4.820 .408 .647
PE2 13.38 4.472 .412 .643
PE3 13.27 4.061 .453 .626
PE4 13.03 4.180 .479 .613
PE5 12.91 4.084 .445 .630
Thành phần tương thích với đặc điểm cá nhân (CO) Alpha = .713
CO1 7.78 2.161 .544 .611
CO2 7.72 2.240 .658 .471
CO3 7.87 2.722 .413 .758
Thành phần khả năng đáp ứng mong đợi (PU) Alpha = .846
PU1 11.05 4.969 .688 .802
PU2 11.09 4.999 .729 .784
PU3 11.01 4.942 .698 .797
PU4 10.72 5.335 .615 .832
Nguồn: số liệu điều tra, 2012
Tiến hành phân tích dữ liệu kiểm tra độ tin cậy bằng công cụ Cronbrach’s Alpha 5 thành phần thang đo đã được xác lập sau khi phân tích nhân tố lần 2. Kết quả ở bảng 4.11 cho thấy các thang đo đều đảm bảo độ tin cậy.
4.3.4. Mơ hình nghiên cứu điều chỉnh
Về cơ bản, mơ hình nghiên cứu theo đề nghị ban đầu không thay đổi nhiều sau khi tiến hành phân tích dữ liệu bằng các cơng cụ thích hơp. Sự thay đổi chỉ diễn ra ở các biến quan sát của các thang đo thành phần. Trong đó, thành phần đặc điểm chuyên ngành lựa chọn chi còn 5 biến quan sát và thành phần nỗ lực giao tiếp cịn 3 biến quan sát.
Hình 4.1: Mơ hình nghiên sau khi điều chỉnh Các giả thuyết của mơ hình:
H1: Nếu đặc điểm chuyên ngành càng tốt thì xu hướng lựa chọn chuyên ngành sẽ càng tăng.
H2: Nỗ lực giao tiếp của Khoa chuyên ngành càng cao thì xu hướng lựa chọn chuyên ngành của sinh viên cũng sẽ cao.
H1 H2 H3 H5 H4 Đặc điểm chuyên ngành lựa chọn ( DDCN) (5 biến quan sát) Nỗ lực giao tiếp của khoa chuyên ngành ( 3 biến quan sát) Các cá nhân ảnh hưởng ( 5 biến quan sát) Khả năng đáp ứng sự mong đợi ( 4 biến quan sát) Tương thích với đặc điểm cá nhân (3 biến quan sát) Xu hướng lựa chọn chuyên ngành (5 biến quan sát)
H3: là mối quan hệ về mặt tích cực giữa các cá nhân có ảnh hưởng đến việc lựa chọn chuyên ngành của sinh viên (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
H4: Khi sinh viên có độ tương thích càng cao với chuyên ngành thì xu hướng lựa chọn chuyên ngành tăng lên.
H5: là mối quan hệ đồng biến giữa khả năng đáp ứng sự mong đợi và xu hướng lựa chọn chuyên ngành của sinh viên
4.4. Kiểm định mơ hình bằng phân tích hồi quy bội 4.4.1. Phân tích tương quan giữa các biến
Mối quan hệ giữa các nhân tố ảnh hưởng với yếu tố xu hướng lựa chọn chuyên ngành của sinh viên được xem xét thơng qua việc phân tích tương quan Pearson. Hệ số tương quan Pearson được tính tốn để lượng hóa mức độ chặt chẽ mối liên hệ tyến tính giữa hai biến định lượng. Khi giá trị tuyệt đối của hệ số tương quan Pearson nằm trong khoảng từ -1 đến 1 ta có thể kết luận hai biến có mối tương quan chặt chẽ. Kết quả phân tích tương quan Pearson thể hiện trong ma trận tương quan, được trình bày trong bảng 4.12 dưới đây.
Từ kết quả phân tích tương quan, nhận thấy rằng xu hướng lựa chọn chuyên ngành tổ chức nhân sự của sinh viên có tương quan tuyến tính chặt với 5 biến độc lập. Hệ số tương quan giữa biến phụ thuộc (xu hướng lựa chọn) và các biến độc lập cao, cao nhất là 0.389 và thấp nhất là 0.120 nên có thể kết luận các biến độc lập này có thể đưa vào mơ hình để giải thích cho biến xu hướng lựa chọn của sinh viên. Như vậy, bước đầu có thể thấy các biến độc lập và biến phụ thuộc được lựa chọn nghiên cứu trong mô hình là phù hợp. Các biến có mối tương quan chặt chẽ. Biến phụ thuộc xu hướng lựa chọn chuyên ngành Tổ chức nhân sự của sinh viên Học viện Hành chính có mối tương quan chặt chẽ với các biến đặc điểm chuyên ngành lựa chọn hay tương thích cá nhân. Tuy nhiên, biến xu hướng lựa chọn chuyên ngành Tổ chức nhân sự của sinh viên Học viện Hành chính có mối tương quan tương đối thấp với biến cá nhân ảnh hưởng.
Bảng 4.12: Kết quả phân tích tương quan giữa các biến Tương quan KNDU XHLC CNAH DDCN TTCN NLGT Pearson Correlation 1 .343** .120* .389** .338** .287** Sig. (2-tailed) .000 .014 .000 .000 .000 KNDU N 417 417 417 417 417 417 Pearson Correlation .343** 1 .153** .219** .362** .306** Sig. (2-tailed) .000 .002 .000 .000 .000 XHLC N 417 417 417 417 417 417 Pearson Correlation .120* .153** 1 .173** .148** .324** Sig. (2-tailed) .014 .002 .000 .002 .000 CNAH N 417 417 417 417 417 417 Pearson Correlation .389** .219** .173** 1 .139** .208** Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .005 .000 DDCN N 417 417 417 417 417 417 Pearson Correlation .338** .362** .148** .139** 1 .239** Sig. (2-tailed) .000 .000 .002 .005 .000 TTCN N 417 417 417 417 417 417 Pearson Correlation .287** .306** .324** .208** .239** 1 Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 .000 NLGT N 417 417 417 417 417 417
**. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed). *. Correlation is significant at the 0.05 level (2-tailed).
Nguồn: số liệu điều tra, 2012
4.4.2. Phân tích hồi qui
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 (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
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),