Để kiểm định vai trò quan trọng của các thành phần của kỹ năng chính trị đến xu hướng khởi nghiệp kinh doanh của sinh viên, một mơ hình hồi qui đươc đưa vào phân tích. Mơ hình này có một biến phụ thuộc là xu hướng khởi nghiệp kinh doanh và ba biến độc lập là: (1) ảnh hưởng lẫn nhau trong mạng lưới, (2) sự sắc sảo xã hội, (3) sự chân thật rõ ràng.
4.4.1. Phân tích ma trận tương quan
Trước khi tiến hành phân tích hồi qui tuyến tính bội, mối tương quan tuyến tính giữa các biến sẽ cần phải được xem xét. Dưới đây mà ma trận cho thấy mối tương quan tuyến tính giữa các biến trong mơ hình:
Bảng 4.9. Ma trận hệ số tương quan giữa các biến trong mơ hình
SEI AS SA NAII Tương quan Pearson SEI 1.000 .501 .622 .801 AS .501 1.000 .563 .463 SA .622 .563 1.000 .728 NAII .801 .463 .728 1.000 Sig. (1-tailed) SEI . .000 .000 .000 AS .000 . .000 .000 SA .000 .000 . .000 NAII .000 .000 .000 . Số mẫu SEI 394 394 394 394 AS 394 394 394 394 SA 394 394 394 394 NAII 394 394 394 394
Ma trận này cho biết mối liên hệ giữa biến phụ thuộc - xu hướng khởi nghiệp (SEI) với từng biến độc lập trong mơ hình và đồng thời cho biết mối liên hệ giữa các biến độc lập với nhau.
Với ma trận trên, mối tương quan giữa xu hướng khởi nghiệp (SEI) với các biến độc lập khác trong ma trận tương quan được thể hiện ra là mối liên hệ rất chặt chẽ, hệ số tương quan giữa xu hướng khởi nghiệp (SEI) với tất cả các biến khác
42
đều lớn hơn 0.50. Tương quan ít nhất với xu hướng khởi nghiệp kinh doanh là yếu tố sự chân thật rõ ràng (AS) và tương quan cao nhất là yếu tố ảnh hưởng lẫn nhau trong mạng lưới (NAII). Với kết quả này, chúng ta có thể kết luận sơ bộ là tất cả các biến độc lập đều có thể được đưa vào mơ hình để giải thích cho xu hướng khởi nghiệp kinh doanh của sinh viên.
4.4.2. Phân tích hồi quy
Trong khi đánh giá mơ hình hồi qui tuyến tính bội, hệ số xác định R2 (R square) được dùng để đánh giá độ phù hợp của mơ hình nghiên cứu. Hệ số xác định R square được chứng minh là hàm không giảm theo số lượng biến đưa vào mơ hình. Hệ số R2 có xu hướng tăng thuận chiều với số lượng biến đưa vào mơ hình, mặc dù vậy, khơng phải phương trình càng có nhiều biến sẽ càng phù hợp hơn với dữ liệu. Như vậy, R square có xu hướng là ước lượng lạc quan của thước đo sự phù hợp của mơ hình đối với dữ liệu trong trường hợp có hơn một biến giải thích trong mơ hình. Mơ hình thường khơng phù hợp với dữ liệu thực tế như giá trị R2 thể hiện.
Hệ số R2 khi đánh giá độ phù hợp của mơ hình là 0.663 (như Bảng 4.10), như vậy mơ hình nghiên cứu là rất phù hợp. Kết quả cũng cho thấy rằng R2 điều chỉnh nhỏ hơn R2, dùng hệ số này để đánh giá độ phù hợp của mơ hình sẽ an tồn và chính xác hơn vì nó khơng thổi phồng độ phù hợp với mơ hình.
Bảng 4.10. Chỉ tiêu đánh giá độ phù hợp của mơ hình
Mơ hình R R Square R Square điều chỉnh
Ước lượng sai số độ lệch
chuẩn
1 .814(a) .663 .661 2.36426
Kiểm định về mối quan hệ tuyến tính giữa biến phụ thuộc xu hướng khởi nghiệp kinh doanh và các biến độc lập (sự sắc sảo xã hội, ảnh hưởng lẫn nhau trong mạng lưới, sự chân thật rõ ràng) để xem xét biến xu hướng khởi nghiệp kinh doanh có liên hệ tuyến tính với tồn bộ tập hợp các biến độc lập hay không. Kết
43
quả kiểm định hệ số R2 hiệu chỉnh là 0.661, điều này cho biết mơ hình hồi qui tuyến tính bội đã xây dựng phù hợp với tập dữ liệu là 66.1%. Hay nói cách khác, khoảng 66.1% khác biệt của xu hướng khởi nghiệp quan sát được giải thích bởi sự khác biệt của 03 thành phần gồm sự sắc sảo xã hội, ảnh hưởng lẫn nhau trong mạng lưới, sự chân thật rõ ràng.
Kiểm định F sử dụng trong bảng phân tích phương sai vẫn là phép kiểm định giả thiết về độ phù hợp của mơ hình hồi qui tuyến tính tổng thể. Trị F trong bảng 4.11 dưới đây là 256.13, trị số này được tính từ giá trị R square đầy đủ, mức ý nghĩa quan sát (giá trị sig rất nhỏ, = 0.000) cho thấy sẽ an toàn khi bác bỏ giả thuyết H0 cho rằng β1 = β2 = β3 = 0 (với các β1, β2, β3 là tất cả các hệ số hồi quy). Với các số liệu này, mơ hình hồi qui tuyến tính đưa ra là phù hợp với dữ liệu và có thể sử dụng được.
Bảng 4.11. Chỉ tiêu đánh giá độ phù hợp của mơ hình
Model Tổng bình phương df Bình phương trung bình F Sig. 1 Hồi qui (Regression) 4295.114 3 1431.705 256.131 .000(a) Số dư (Residual) 2179.993 390 5.590 Total 6475.107 393
4.4.3. Ý nghĩa các hệ số hồi qui riêng phần trong mơ hình
Các hệ số qui riêng trong mơ hình dùng để kiểm định vai trị quan trọng của các biến độc lập tác động như thế nào đối với biến phụ thuộc. Nói một cách cụ thể hơn, các hệ số riêng trong mơ hình cho biết mức độ ảnh hưởng của các biến: sự sắc sảo xã hội, ảnh hưởng lẫn nhau trong mạng lưới, sự chân thật rõ ràng.
Thông qua hệ số Beta trong kết quả phân tích hồi qui của bảng được trình bày dưới đây chúng ta sẽ biết tầm quan trọng của các nhân tố lên xu khởi nghiệp của sinh viên theo mơ hình đã nêu. Bên cạnh đó, kiểm tra các giả định của phương trình hồi quy đều khơng có vi phạm. (xem thêm phụ lục 3)
44
Bảng 4.12. Các thông số thống kê của từng biến trong mơ hình
Hệ số chưa chuẩn
hóa Hệ số chuẩn hóa
Giá trị t Mức ý nghĩa p
Đo lường đa cộng
tuyến B Sai lệch chuẩn Beta Độ chấp nhận của biến VIF Hằng số -1.603 0.713 -2.249 0.025 AS 0.227 0.049 0.164 4.604 0.000 0.677 1.478 SA 0.002 0.033 0.002 0.048 0.962 0.405 2.471 NAII 0.243 0.014 0.723 16.803 0.000 0.466 2.147
Kết quả từ Bảng 4.12 cho chúng ta thấy, biến sự sắc sảo xã hội khơng có ý nghĩa về mặt kiểm định thống kê. Và trong 2 yếu tố tác động đến xu hướng khởi nghiệp kinh doanh của sinh viên thì yếu tố ảnh hưởng lẫn nhau trong mạng lưới là tác động mạnh nhất (b=0.723) và sau đó là yếu tố sự chân thật rõ ràng (b=0.164)
Vậy phương trình hồi quy biểu diễn mối quan hệ giữa ảnh hưởng lẫn nhau trong mạng lưới (X1) và sự chân thật rõ ràng (X3) với xu hướng khởi nghiệp kinh doanh của sinh viên (Y) là:
Y = 0.723X1 + 0.164X3
4.4.4 Kết quả kiểm định các giả thuyết nghiên cứu trong mơ hình
Có 3 giả thuyết nghiên cứu đã được hiệu chỉnh lại tại chương 4 của báo cáo nghiên cứu và được kết luận lại ở Bảng 4.12. Giả thuyết H1 cho rằng ảnh hưởng lẫn nhau trong mạng lưới là có tương quan dương đến xu hướng khởi nghiệp kinh doanh. Căn cứ vào kết quả hồi qui cho thấy, với hệ số beta 0.723, mức ý nghĩa sig = 0.000, giả thuyết H1 được chấp nhận, điều này đồng nghĩa với việc chứng minh cho sự đúng đắn của giả thuyết này trong thực tế. Kết quả này cho phép kết luận rằng sinh viên càng gia tăng mức độ ảnh hưởng lẫn nhau trong mạng lưới thì càng có xu hướng khởi nghiệp kinh doanh.
45
Giả thuyết H2 cho rằng sự sắc sảo xã hội có mối quan hệ dương với xu hướng khởi nghiệp kinh doanh của sinh viên. Kết quả hồi qui cho phép bác bỏ giả thuyết này khi hệ số beta đạt 0.002, sig = 0.962>0.05. Như vậy, sự sắc sảo xã hội của sinh viên có thay đổi như thế nào đi chăng nữa thì cũng khơng ảnh hưởng đến xu hướng khởi nghiệp kinh doanh của sinh viên. Điều này đồng nghĩa với việc, trong thực tế, sinh viên chưa thực sự quan tâm nhiều đến sự sắc sảo xã hội.
Giả thuyết H3 nêu lên ý kiến “sự chân thật rõ ràng có quan hệ dương với xu hướng khởi nghiệp”. Kiểm định hồi qui cho kết quả hệ số beta dương, mức ý nghĩa sig < 0.05, giả thuyết 3 được chấp nhận. Điều này chứng tỏ, để hợp tác lâu dài và phát triển mối quan hệ bền vững thì giữa mọi người với nhau cần thiết sự chân thật rõ ràng, và càng chân thành, thành thật thể hiện rõ bao nhiêu thì xu hướng khởi nghiệp kinh doanh sẽ càng rõ bấy nhiêu.
Tóm lại, kết luận các giả thuyết nghiên cứu đưa ra trong nghiên cứu này được tóm tắt trong Bảng 4.13
Bảng 4.13. Kết luận các giả thuyết nghiên cứu
Giả
thuyết Nội dung Kết luận
H1
Có mối quan hệ dương giữa ảnh hưởng lẫn nhau trong mạng lưới và xu hướng khởi nghiệp kinh doanh.
Chấp nhận
H2 Có mối quan hệ dương giữa sự sắc sảo xã hội
và xu hướng khởi nghiệp kinh doanh. Bác bỏ H3 Có mối quan hệ dương giữa sự chân thành rõ
ràng và xu hướng khởi nghiệp kinh doanh. Chấp nhận