Phân tích nhân tố khám phá (EFA) là kỹ thuật được sử dụng chủ yếu để thu nhỏ và tóm tắt dữ liệu sau khi đã đánh giá độ tin cậy của thang đo bằng hệ hệ số Cronbach alpha. Phương pháp này phát huy tính hữu ích trong việc xác định các tập hợp biến cần thiết cho vấn đề nghiên cứu cũng như được sử dụng để tìm mối liên hệ giữa các biến với nhau.
4.3.2.1. Thang đo kỹ năng chính trị
Thang đo kỹ năng chính trị gồm 4 thành phần, trong đó thành phần năng lực mạng lưới được đo lường bằng 6 biến quan sát; thành phần sự sắc sảo xã hội được đo bằng 5 biến quan sát; thành phần ảnh hưởng cá nhân lẫn nhau được đo bằng 4 biến quan sát; và thành phần còn lại là thành phần sự chân thật rõ ràng được đo bằng 3 biến quan sát. Tất cả 18 biến quan sát của thành phần đo lường kỹ năng chính trị được đưa vào phân tích nhân tố EFA để kiểm tra và đánh giá mức độ hội tụ của các biến quan sát theo thành phần. Kết quả kiểm định thể hiện theo Bảng 4.5:
Bảng 4.5. Kết quả EFA của thang đo kỹ năng chính trị
Biến quan sát Nhân tố
1 2 3 NA06 .833 .261 .043 NA02 .815 .149 .157 NA03 .792 .143 .099 NA04 .789 .214 .188 NA05 .772 .230 .127 II01 .755 .322 .205 II02 .717 .297 .262 NA01 .716 .188 .136 II03 .707 .364 .223 II04 .551 .489 .334 SA03 .229 .814 .234 SA05 .255 .776 .173 SA01 .525 .645 .172 SA04 .188 .633 .387 SA02 .571 .587 .140 AS02 .167 .204 .863 AS03 .143 .153 .773 AS01 .205 .297 .767 Eigenvalue 9.517 1.894 1.020 Số biến quan sát 10 5 3 Phương sai trích (%) 52.874 10.521 5.665 Tổng phương sai trích (%) 52.874 63.395 69.060
Kết quả phân tích nhân tố khám phá EFA với thang đo này cho thấy, kiểm định KMO và Bartlett’s trong phân tích khá cao (0.945> 0.5) với mức ý nghĩa bằng 0 (sig 0.00). Điều này cho phép nhận định, phân tích nhân tố rất phù hợp với dữ liệu.
Quá trình kiểm định cũng chỉ ra, thang đo kỹ năng chính trị tại hệ số eigenvalue là lớn hơn 1 (nhỏ nhất là 1.020), phương pháp rút trích principal component và phép quay varimax, có 3 nhân tố được trích từ 18 biến quan sát, hệ số tải nhân tố của các biến đều lớn hơn 0.5, phương sai trích đạt 69.060% cho biết rằng ba nhân tố rút trích giải thích được 69.060% sự biến thiên của dữ liệu. Do vậy, các biến quan sát trong thang đo kỹ năng chính trị đều quan trọng và thang đo này có ý nghĩa thiết thực.
Từ kết quả EFA ở Bảng 4.5 ta thấy nhân tố 1 cần được đặt tên lại:
Nhân tố 1: Ảnh hưởng lẫn nhau trong mạng lưới, kí hiệu NAII
Nhân tố được đo bởi các biến quan sát thiết kế cho năng lực mạng lưới (6 biến), Ảnh hưởng cá nhân lẫn nhau (4 biến). Đặc điểm chung của các biến quan sát thể hiện qua những phát biểu đều diễn tả mối quan hệ trong cùng mạng lưới mà có sự ảnh hưởng lẫn nhau. Về mặt lý thuyết thì hai khái niệm này là khác biệt, tuy nhiên dữ liệu thực tiễn cho ta kết quả hai khái niệm này chập lại thành 1 khái niệm mới. Vì lẽ đó, tác giả tính tốn lại độ tin cậy cho thang đo ảnh hưởng lẫn nhau trong mạng lưới.
Bảng 4.6. Kết quả Cronbach Alpha của thang đo ảnh hưởng lẫn nhau trong mạng lưới
Thành phần đo lường Ảnh hưởng lẫn nhau trong mạng lưới (NAII) Alpha = 0.943
Biến
quan sát Trung bình thangđo nếu loại biến
Phương sai thang đo nếu
loại biến Tương quan biến- tổng Cronbach's Alpha nếu loại biến NA01 40.703 119.69 0.6947 0.9401 NA02 40.782 118.37 0.7762 0.9361 NA03 41.084 119.84 0.7292 0.9383 NA04 40.898 117.37 0.7871 0.9356 NA05 41.142 119.06 0.7603 0.9369 NA06 41.459 114.92 0.8120 0.9344 II01 40.860 117.77 0.8096 0.9346 II02 40.766 119.11 0.7791 0.936 II03 40.799 118.81 0.7882 0.9356 II04 40.640 122.90 0.7037 0.9394
- Ảnh hưởng lẫn nhau trong mạng lưới: Thang đo ảnh hưởng lẫn nhau
trong mạng lưới với 10 biến quan sát có hệ số cronbach alpha là 0.943, tất cả cronbach alpha của các biến còn lại nếu bị loại đều có hệ số cronbach alpha nhỏ mức 0.9344, điều này cho thấy đây là thang đo lường tốt. Mặt khác, hệ số tương quan biến tổng giữa các biến đều ở mức chấp nhận được. Tương quan biến tổng cao nhất là NA06 với 0.8120 và nhỏ nhất là NA01 là 0.6947.
4.3.2.2. Thang đo xu hướng khởi nghiệp kinh doanh
Thang đo xu hướng khởi nghiệp kinh doanh gồm 3 biến quan sát. Tất cả 3 biến quan sát của thành phần đo lường xu hướng khởi nghiệp kinh doanh được đưa vào phân tích nhân tố EFA để kiểm tra và đánh giá mức độ hội tụ của các biến quan sát theo thành phần. Kết quả kiểm định thể hiện theo bảng dưới đây:
Bảng 4.7. Kết quả EFA của thang xu hướng khởi nghiệp kinh doanh
Biến quan sát Nhân tố
1 SEI02 .950 SEI03 .946 SEI01 .937 Eigenvalue 2.675 Phương sai trích (%) 89.162
Kết quả phân tích nhân tố khám phá EFA với thang đo xu hướng khởi nghiệp kinh doanh cho thấy, kiểm định KMO và Bartlett’s trong phân tích khá cao (0.769> 0.5) với mức ý nghĩa bằng 0 (sig 0.00). Điều này cho phép nhận định, phân tích nhân tố rất phù hợp với dữ liệu.
Q trình kiểm định cũng chỉ ra, thang đo này tại hệ số eigenvalue là lớn hơn 1 (là 2.675), phương pháp rút trích principal component và phép quay varimax, có duy nhất 1 nhân tố được trích từ 3 biến quan sát, hệ số tải nhân tố của các biến đều lớn hơn 0.5, phương sai trích giải thích được 89.162% sự biến thiên của dữ liệu. Do vậy, các biến quan sát trong thang đo xu hướng khởi nghiệp kinh doanh đều quan trọng và thang đo này có ý nghĩa thiết thực.
4.4. Hiệu chỉnh mơ hình nghiên cứu và các giả thuyết
Hình 4.1 là kết quả điều chỉnh lại của mơ hình lý thuyết ban đầu phù hợp với kết quả phân tích nhân tố khám phá EFA.
Chương 2 đã trình bày 4 giả thuyết của nghiên cứu. Sau khi quan sát kết quả của bước phân tích EFA thang đo kỹ năng chính trị từ 4 thành phần ban đầu gồm: Năng lực mạng lưới, sự sắc sảo xã hội, Ảnh hưởng cá nhân lẫn nhau, Sự chân thật rõ ràng thì nay chỉ còn lại 3 thành phần do năng lực mạng lưới và ảnh hưởng cá nhân đã chập lại với nhau, nhưng về mặt ý nghĩa thì khơng có thay đổi nhiều. Khi
Sự sắc sảo xã hội
(SA) H2 (+)
Xu hướng khởi nghiệp kinh doanh (SEI) H1 (+)
Ảnh hưởng lẫn nhau trong mạng lưới (NAII)
H3 (+) Sự chân thật rõ ràng
(AS)
ảnh hưởng lẫn nhau trong cùng một mạng lưới càng mạnh mẽ thì khả năng tương tác giữa các cá nhân sẽ càng nhiều tạo điều kiện cho việc chuẩn bị cho xu hướng khởi nghiệp riêng mình cũng tăng thêm. Do đó giả thuyết liên quan đến biến mới này (NAII) sẽ được điều chỉnh lại từ giả thuyết H1 và H3 của chương 2. Còn giả thuyết liên quan đến các biến cịn lại vẫn được giữ ngun. Tóm lại có 3 giả thuyết được tóm tắt tại Bảng 4.8
Bảng 4.8. Bảng tóm tắt giả thuyết sau khi xử lý EFA cho biến kỹ năng chính trị
Giả thuyết Nội dung
H1 Có mối quan hệ dương giữa ảnh hưởng lẫn nhau trong mạng lưới và xu hướng khởi nghiệp kinh doanh.
H2 Có mối quan hệ dương giữa sự sắc sảo xã hội và xu hướng khởi nghiệp kinh doanh.
H3 Có mối quan hệ dương giữa sự chân thành rõ ràng và xu hướng khởi nghiệp kinh doanh.
Và mơ hình nghiên cứu sau khi hiệu chỉnh là như Hình 4.1
4.4. Kiểm định mơ hình nghiên cứu
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 SEIAS 1.000.501 1.000.501 .622.563 .801.463
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
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
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. nghĩa các hệ số hồi qui riêng phần trong mơ hình
Các hệ số qui riêng trong mơ hình dùng để kiểm định vai trò 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)
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 lệchchuẩn 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 không 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.
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