CHƯƠNG 4 KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.5 Kết quả phân tích hồi quy tuyến tính đa biến
4.5.1 Kết quả
Để có thể tiến hành phân tích hồi quy tuyến tính cần tính tốn lại các biến mới là Lĩnh vực giúp đỡ (X1), Hỗ trợ hệ thống (X2), Yếu tố chuyên môn (X3), và Chương trình hướng dẫn
Lĩnh vực giúp đỡ Hỗ trợ hệ thống
Yếu tố chun mơn
Chương trình hướng dẫn
Năng lực hướng nghiệp của HS
Yếu tố nhân khẩu học H1 +
H5 H2 +
H3 +
(X4). Theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008, tr. 40), các nhân số (trị số của các biến tổng hợp) cho từng biến quan sát trên được tính theo cơng thức:
Xi = Wi′1𝐹1 + 𝑊𝑖′2𝐹2+ 𝑊𝑖′3𝐹3+ ⋯ + 𝑊𝑖′𝑛𝐹𝑛
Biến Năng lực hướng nghiệp được xác định bằng cách tính trung bình điểm của 12 biến quan sát thuộc nhân tố này (Lapan & đtg, 1997).
Mơ hình phân tích hồi quy có dạng tổng quát: NLHN = f(X1, X2, X3, X4)
Mơ hình có hệ số R bình phương là 9%, nghĩa là các biến độc lập có thể giải thích được 9% biến thiên của Năng lực hướng nghiệp của HS. Kiểm định Durbin-Watson cho kết quả 2,1; gần bằng 2, chứng tỏ khơng có tương quan chuỗi bậc 1 trong mơ hình (Hồng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008, tập 1, tr. 233).
Bảng 4-3 Tóm tắt mơ hình
Mơ hình R R bình phương R bình phương
điều chỉnh Độ lệch chuẩn Durbin- Watson 1 0,291 0,085 0,073 6,953 2,100 Kiểm định F được lấy từ phân tích phương sai ANOVA được dùng để kiểm định độ phù hợp của mơ hình hồi quy tổng thể. Vì giá trị sig. rất nhỏ nên mơ hình xây dựng phù hợp với tập dữ liệu (Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008, tập 1, tr. 240).
Bảng 4-4 Phân tích phương sai ANOVA
Mơ hình Tổng bình phương df Trung bình bình phương F Sig. 1 Hồi quy 9,67 4 2,42 7,202 0,000 Phần dư 104,74 312 0,33 Tổng 114,41 316 0,36 Kết quả hồi quy được trình bày trong Bảng 4.5 cho thấy khơng có hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập trong mơ hình vì các hệ số phóng đại VIF đều nhỏ hơn 10 (Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008, tập 1, tr. 252). Các hệ số hồi quy Bi đều có ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa 10%.
Để có thể đánh giá độ lớn của tác động của các biến độc lập lên biến phụ thuộc, ta sử dụng hệ số hồi quy đã được chuẩn hố (Beta) (Hồng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008, tập 1, tr. 241). Bảng 4.5 cho thấy Lĩnh vực giúp đỡ (X1) có ảnh hưởng mạnh nhất đến Năng lực
hướng nghiệp với Beta là 0,204, tiếp đến là yếu tố Hỗ trợ hệ thống (X2) với Beta là 0,155, Yếu tố chuyên mơn (X3), và Chương trình hướng dẫn (X4) có ảnh hưởng ít nhất, lần lượt với Beta là 0,105 và 0,091.
Bảng 4-5 Kết quả hồi quy
Biến độc lập
Hệ số hồi quy chưa được chuẩn hoá (B)
Hệ số hồi quy đã được
chuẩn hoá (Beta) t Sig. VIF
C 3,382 103,925 0,000 1,000
X1 0,122 0,204 3,757 0,000 1,000
X2 0,093 0,155 2,856 0,005 1,000
X3 0,063 0,105 1,935 0,054 1,000
X4 0,054 0,091 1,672 0,096 1,000
Vậy phương trình hồi quy của Năng lực hướng nghiệp (NLHN) được viết như sau: NLHN = 3,381 + 0,122X1 + 0,093X2 + 0,063X3 + 0,054X4
t= 3,757 t=2,856 t= 1,935 t=1,672 p=0,00 p=0,005 p=0,054 p=0,096
4.5.2 Kiểm định giả thuyết
Từ kết quả hồi quy trên, kết quả kiểm định giả thuyết được trình bày trong Bảng 4.2.
Bảng 4.6: Kiểm định giả thuyết
Giả thuyết Ủng hộ/ Bác bỏ
H1: HS được thông tin và giúp đỡ trong càng nhiều lĩnh vực thì có Năng lực hướng nghiệp càng cao.
Ủng hộ (p =0 < 1%) H2: Trường học phát triển những hỗ trợ hệ thống càng mạnh sẽ
giúp HS có Năng lực hướng nghiệp càng cao.
Ủng hộ (p =0,5% < 1%) H3: Chương trình hướng nghiệp có chun mơn cao hơn sẽ giúp
HS có Năng lực hướng nghiệp tốt hơn.
Ủng hộ (p =5,4% < 10%) H4: Chương trình hướng dẫn thực thi đầy đủ hơn thì HS sẽ có Năng
lực hướng nghiệp cao hơn.
Ủng hộ (p =9,6% < 10%)