CHƯƠNG 4 : KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN
4.5. Phân tích hồi quy
Sau khi đánh giá sơ bộ thang đo bằng Cronbach alpha và phân tích nhân tố khám phá EFA, tác giả dùng trung bình các biến đo lường để phân tích hồi quy, năm thành phần Danh tiếng của trường đại học; Nhóm tham khảo; Sở thích, khả năng của học viên; Kỳ vọng của học viên và Môi trường xã hội của trường đại học được đưa vào xem xét các mức độ ảnh hưởng đến quyết định chọn trường của học viên cao học bằng phương pháp enter (đồng thời) vì đã giả thuyết là Danh tiếng của trường đại học; Nhóm tham khảo; Sở thích, khả năng của học viên; Kỳ vọng của học viên và Môi trường xã hội của trường đại học tác động cùng chiều vào quyết định chọn trường của học viên.
4.5.1. Bảng tóm tắt, kiểm định F Bảng 4. 4: Bảng tóm tắt Model R R2 R2 adj Std. Error of the Estimate 1 .532a .283 .272 .64011
Biến phụ thuộc: Quyết định chọn trường Bảng 4.5: Bảng ANOVA Model Sum of Squares df Mean Square F Sig. 1 Regression 53.082 5 10.616 25.910 .000 Residual 134.806 329 .410 Total 187.889 334
Nguồn: tác giả tính tốn từ số liệu khảo sát
Kết quả phân tích hồi quy bội cho thấy, hệ số xác định R2 = 0.283 (khác 0) và R2adj = 0.272, chúng ta thấy R2adj nhỏ hơn R2 vì biến Nhóm tham khảo và biến Kỳ vọng của học viên không giải thích thêm gì cho biến phụ thuộc Quyết định chọn trường. Kiểm định F (ANOVA) cho thấy mức ý nghĩa p (trong SPSS ký hiệu là Sig) = 0.000, nên ta bác bỏ giả thuyết H0 (các hệ số hồi quy bằng 0), như
vậy mơ hình hồi quy phù hợp, hay nói cách khác các biến độc lập giải thích được khoảng 27% phương sai của biến phụ thuộc.
4.5.2. Bảng trọng số hồi quy
Xem xét bảng trọng số hồi quy (bảng 4.6), chúng ta thấy biến Danh tiếng của trường đại học; Sở thích, khả năng của học viên và biến mơi trường xã hội của trường đại học tác động cùng chiều đến quyết định chọn trường (Sig < 0.05).
Nhìn vào bảng 4.6 chúng ta thấy, biến nhóm tham khảo và biến kỳ vọng của học viên cũng tác động cùng chiều đến quyết định chọn trường của học viên, tuy khơng có ý nghĩa thống kê (sig >0.05). Nhìn vào hệ số tương quan Pearson của biến Nhóm tham khảo và Kỳ vọng của học viên lần lượt là r = 0.312 và r = 0.137 ta thấy 2 biến này tác động cùng chiều đến quyết định chọn trường. Nhìn vào hệ số tương quan từng phần trong mẫu PCor và tương quan bán phần SCor của Nhóm tham khảo, và Kỳ vọng của học viên với biến quyết định chọn trường ta thấy chúng gần bằng nhau, điều này có nghĩa là 3 biến còn lại đã giải thích phần Nhóm tham khảo và Kỳ vọng của học viên giải thích cho biến quyết định chọn trường.
Kiểm tra đa cộng tuyến ta thấy hệ số phóng đại phương sai VIF của tất cả các biến đều nhỏ hơn 2, vì vậy một cách tổng quát, đạt yêu cầu.
Để xác định mức độ ảnh hưởng của các biến Danh tiếng trường đại học; Sở thích, khả năng của học viên và Môi trường xã hội của trường đại học đến Quyết định chọn trường của học viên chúng ta căn cứ vào hệ số β (trọng số hồi quy đã chuẩn hóa), nếu trị tuyệt đối của β của nhân tố nào càng lớn thì nhân tố đó tác động càng mạnh đến quyết định chọn trường.
Bảng 4. 6: Bảng trọng số hồi quy Mơ hình Mơ hình Hệ số hồi quy chưa chuẩn hóa Hệ số hồi quy chuẩn hóa
t sig Tương quan Đa cộng tuyến
B SE β Cor PCor SCor T VIF
Hằng số 1.079 .241 4.468 .000 Kỳ vọng học viên .080 .046 .094 1.762 .079 .312 .097 .082 .769 1.301 Môi trường xã hội .143 .043 .168 3.306 .001 .324 .179 .154 .839 1.191 Nhóm tham khảo .033 .036 .044 .916 .360 .137 .050 .043 .946 1.058 Danh tiếng của trường ĐH .297 .054 .291 5.473 .000 .440 .289 .256 .770 1.298 Sở thích, khả năng của học viên .181 .058 .170 3.121 .002 .380 .170 .146 .736 1.358
Nguồn: tác giả tính tốn từ số liệu khảo sát
Nhìn vào phương trình 4.1, ta thấy βDanh tiếng ĐH = 0.291, βĐĐ cá nhân HV = 0.170 và βMT xã hội ĐH = 0.168, như vậy Danh tiếng của trường đại học tác động mạnh nhất đến quyết định chọn trường đại học của học viên, tiếp theo là Sở thích, khả năng của học viên và cuối cùng là môi trường xã hội của trường đại học.
4.5.3. Kiểm tra sự phù hợp của giả định
Để kiểm tra phần dư có phân phối chuẩn hay không, chúng ta xem xét biểu đồ tần số của các phần dư như trong hình 4.1:
Nhìn vào hình 4.1, chúng ta có thể thấy phân phối phần dư xấp xỉ chuẩn (trung bình Mean = -1.24E-15 và độ lệch chuẩn Std.Dev. = 0.992, tức là gần bằng 1). Do đó, có thể kết luận rằng giả thuyết phân phối chuẩn khơng bị vi phạm.
Hình 4. 1: Biểu đồ tần số của phần dư chuẩn hóa
Ngồi ra, biểu đồ P – plot (phụ lục 6) cho thấy các điểm quan sát không quá xa đường kỳ vọng, do vậy giả định về phân phối chuẩn không bị vi phạm.
Biểu đồ phân tán Scatterplot (phụ lục 6) để kiểm tra mối quan hệ tuyến tính giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập. Nhìn vào biểu đồ phân tán, ta thấy các phần dư phân tán ngẫu nhiên xung quanh vùng qua tung độ 0 và không tạo thành hình dạng nào, do đó giả thuyết này khơng bị vi phạm, nghĩa là mơ hình hồi quy phù hợp.