PHÂN 4 : KẾT QUẢ
4.4. Phân tích hồi quy
Model Summaryb Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate Durbin-Watson 1 .629a .396 .367 .552 2.003
a. Predictors: (Constant), Đặc điểm, Định hướng, Bản thân, Cơ hội nghề nghiệp, Xu hướng
b. Dependent Variable: Quyết định lựa chọn
→ Giá trị R bình phương hiệu chỉnh bằng 0.367 cho thấy biến độc lập đưa vào chạy hồi quy ảnh hưởng 36,7% đến sự thay đổi của biến phụ thuộc. Còn lại 63,3% là do các biến ngồi mơ hình và sai số ngẫu nhiên. Giá trị R bình phương hiệu chỉnh <0.5 nên mơ hình được coi là xấu
→ Trị số Durbin-Watson(DW) =2.003 nằm trong khoảng 1.5 đến 2.5 nên sẽ không xảy ra hiện tượng tượng tự tương quan.
ANOVAa
Model
Sum of
Squares df Mean Square F Sig.
1 Regression 20.745 5 4.149 13.638 .000b
Residual 31.639 104 .304
Total 52.385 109
a. Dependent Variable: Quyết định lựa chọn
b. Predictors: (Constant), Đặc điểm, Định hướng, Bản thân, Cơ hội nghề nghiệp, Xu hướng
Giá trị F=13.638 với Sig. =0.000<5%
Chứng tỏ R bình phương của tổng thể khác 0. Đồng nghĩa với việc mơ hình hồi quy xây dựng là phù hợp với tổng thể.
Kết quả: các biến độc lập có tác động đến biến phụ thuộc.
Coefficientsa Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. Collinearity Statistics B Std. Error Beta Tolera nce VIF 1(Constant) .804 .364 2.211 .029 Bản thân .114 .069 .136 1.653 .101 .857 1.166 Định hướng .019 .063 .030 .306 .760 .620 1.612 Xu hướng .102 .077 .135 1.320 .190 .558 1.792 Cơ hội nghề nghiệp .201 .086 .230 2.340 .021 .601 1.663 Đặc điểm .351 .085 .358 4.142 .000 .779 1.284
a. Dependent Variable: Quyết định lựa chọn
Biến Định hướng có sig > 0.05 nên nó có sự tác động khơng đáng kể lên biến phụ thuộc
Các biến cịn lại có sig < 0.05 nên đều tác động lên biến phụ thuộc
Các hệ số B của các biến độc lập đều mang dấu dương nên các nhân tố có mối quan hệ cùng chiều với biến khảo sát.
Hệ số phóng đại phương sai VIF (Variance inflation factor – VIF) nhỏ hơn 10 cho thấy các biến độc lập này khơng có quan hệ chặt chẽ với nhau nên khơng có hiện tượng đa cộng tuyến xảy ra. Do đó, mối quan hệ giữa các biến độc lập không ảnh hưởng đáng kể đến kết quả giải thích của mơ hình hồi quy
Phương trình hồi quy:
Y= 0.804 + 0.114X1 + 0.019 X2 + 0.102X3 + 0.201X4 + 0.351X5
Với: Y: quyết định lựa chọn chuyên ngành của sinh viên X1: Bản thân
X2: Định hướng X3: Xu hướng
X4: cơ hội nghề nghiệp X5: Đặc điểm chun ngành Giải thích ý nghĩa mơ hình
Hệ số biến X1 là 0.114 cho biết khi tăng thêm 1 điểm đánh giá về bản thân thì sẽ làm cho quyết định lựa chọn chuyên ngành của sinh viên tăng lên 0.114 điểm.
Hệ số biến X2 là 0.019 cho biết khi tăng thêm 1 điểm đánh giá về định hướng thì sẽ làm cho quyết định lựa chọn chuyên ngành của sinh viên tăng lên 0.019 điểm.
Hệ số biến X3 là 0.102 cho biết khi tăng thêm 1 điểm đánh giá về xu hướng thì sẽ làm cho quyết định lựa chọn chuyên ngành của sinh viên tăng lên 0.102 điểm.
Hệ số biến X4 là 0.201 cho biết khi tăng thêm 1 điểm đánh giá về cơ hội nghề nghiệp thì sẽ làm cho quyết định lựa chọn chuyên ngành của sinh viên tăng lên 0.201 điểm.
Hệ số biến X5 là 0.351 cho biết khi tăng thêm 1 điểm đánh giá về đặc điểm chuyên ngành thì sẽ làm cho quyết định lựa chọn chuyên ngành của sinh viên tăng lên 0.351 điểm.