5. NỘI DUNG NGHIÊN CỨU
3.1.5Xác định nhân tố ảnh hưởng tới quyết định lựa chọn phương thức vận tả
3.1 Nghiên cứu các nhân tố ảnh hưởng bằng phương pháp phân tích nhân
3.1.5Xác định nhân tố ảnh hưởng tới quyết định lựa chọn phương thức vận tả
tải của người thực hiện chuyến đi
3.1.5.1 Đánh giá độ tin cậy của thang đo
Việc kiểm định độ tin cậy của thang đo đóng một vai trị rất quan trọng tới tính chính xác và phù hợp của kết quả nghiên cứu. Nó một mặt giúp loại bỏ các biến quan sát không đủ độ tin cậy mặt khác giúp nghiên cứu điều chỉnh và phát triển thang đo chính thức. Thang đo trong nghiên cứu này hầu hết do tác giả tự phát triển cho nên việc kiểm định độ tin cậy của thang đo là rất cần thiết.
Độ tin cậy của thang đo được đánh giá thông qua chỉ tiêu Cronbach’s Alpha, theo lý thuyết tiêu chí này:
- Từ 0.7 đến gần bằng 0.8: thang đo lường sử dụng tốt. - Từ 0.6 trở lên: thang đo lường đủ điều kiện.
Giá trị của cột “ Cronbach's Alpha if Item Deleted ” biểu diễn hệ số Cronbach's Alpha nếu loại biến đang xem xét. Thông thường chúng ta sẽ đánh giá cùng với hệ số tương quan biến - tổng (Corrected Item – Total Correlation),
nếu giá trị Cronbach's Alpha if Item Deleted lớn hơn hệ số Cronbach’s Alpha và
Corrected Item – Total Correlation nhỏ hơn 0.3 thì sẽ loại biến quan sát đang xem xét để tăngđộ tin cậy của thang đo. Thang đo chính thức sẽ được xây dựng lại theo những biến quan sát có đủ độ tin cậy.
Kết quả đánh giá độ tin cậy của thang đo như sau:
Bảng 3. 8 Kết quả đánh giá độ tin cậy của thang đo
Thang đo cho nhóm biến Cronbach's Alpha Hệ số Biến bị loại
Thời gian (TG) 0,758 Không
Sở hữu bằng lái xe (BL) 0,694 Không
Tỷ lệ chi phí trên thu nhập (CPTN) 0,827 Khơng
Chính sách của Chính phủ (CS) 0,770 CS3
Tuổi (T) 0,750 T3
Chi phí (CP) 0,779 Khơng
Nghề nghiệp (NN) 0,708 Khơng
Giới tính (GT) 0,785 GT3
Chất lượng phương thức (CL) 0,776 Không
Thu nhập (TN) 0,758 Không
Khoảng cách (KC) 0,747 Không
Cơ hội sử dụng phương tiện cá nhân (CH) 0,774 CH1
Quyết định lựa chọn (LC) 0.814 Không
Như vậy, trong số 40 câu hỏi trong phần 2 của phiếu khảo sát các câu hỏi
có mã CS3, T3, GT3 và CH1 bị loại cịn các câu hỏi còn lại được sử dụng trong
quá trình nghiên cứu. Độ tin cậy của các thang đo đều đảm bảo yêu cầu. Chi tiết đánh giá độ tin cậy của các thang đo xem phụ lục 2.
3.1.5.2 Phân tích nhân tố khám phá
Phân tích nhân tố khám phá được thực hiện trên cơ sở 32 biến sau khi loại bỏ các biến CS3, T3, GT3 và CH1.
a. Kiểm định tính phù hợp của bộ câu hỏi
Kiểm định KMO cho kết quả 0,506 > 0,5 cho thấy bảng câu hỏi phù hợp với phân tích nhân tố khám phá. (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Bảng 3. 9 Kết quả kiểm định KMO
KMO and Bartlett's Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. .506 Bartlett's Test of Sphericity Approx. Chi-Square 10733.461
df 496
Sig. .000
b. Phân tích nhân tố khám phá
Với 32 biến được giữ lại trong nghiên cứu, thủ tục xoay nhân tố được tiến hành nhằm mục đích phân nhóm lại các biến quan sát thành các nhóm nhân tố ảnh hưởng khác nếu có thể.
Bảng 3. 10 Trích bảng tổng phương sai
Total Variance Explained
Comp onent
Initial Eigenvalues
Extraction Sums of Squared Loadings
Rotation Sums of Squared Loadings Total % of Variance Cumulati ve % Total % of Variance Cumulati ve % Total % of Variance Cumulati ve % 1 2.845 8.891 8.891 2.845 8.891 8.891 2.298 7.181 7.181 2 2.775 8.673 17.564 2.775 8.673 17.564 2.177 6.805 13.985 3 2.417 7.554 25.117 2.417 7.554 25.117 2.167 6.773 20.758 4 2.396 7.488 32.605 2.396 7.488 32.605 2.135 6.673 27.431 5 2.129 6.654 39.259 2.129 6.654 39.259 2.123 6.634 34.065 6 2.006 6.268 45.527 2.006 6.268 45.527 2.041 6.378 40.443 7 1.878 5.868 51.395 1.878 5.868 51.395 1.970 6.156 46.599 8 1.857 5.805 57.200 1.857 5.805 57.200 1.965 6.141 52.739 9 1.641 5.127 62.327 1.641 5.127 62.327 1.872 5.850 58.589 10 1.535 4.796 67.123 1.535 4.796 67.123 1.847 5.773 64.362 11 1.392 4.350 71.473 1.392 4.350 71.473 1.755 5.486 69.848 12 1.235 3.859 75.333 1.235 3.859 75.333 1.755 5.485 75.333
Bảng kết quả cho thấy 32 biến quan sát được phân thành 12 nhân tố với tổng phương sai trích là 75,33% (>50%) đã đạt yêu cầu trong phân tích. Sau khi sử dụng phương pháp xoay Varimax, ma trận xoay nhân tố được thể hiện trong bảng 3.11.
Bảng 3. 11 Ma trận xoay nhân tố Component 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 CPTN3 .882 CPTN1 .850 CPTN2 .835 CP1 .825 CP3 .823 CP2 .820 TG1 .861 TG3 .787 TG2 .770 TN2 .827 TN3 .813 TN1 .790 CL3 .849 CL2 .806 CL1 .795 KC2 .865 KC3 .814 KC1 .748 BL3 .897 BL1 .726 BL2 .680 NN2 .844 NN1 .796 NN3 .690 T2 .904 T1 .874 CH2 .924 CH3 .887 GT1 .898 GT2 .877 CS1 .915 CS2 .867
32 câu hỏi trong bảng hỏi khảo sát liên quan tới nhân tố ảnh hưởng tới quyết định lựa chọn phương tiện đi lại của người thực hiện chuyến đi được sắp xếp làm 12 nhóm, các hệ số tải nhân tố (Loading factor) đều lớn hơn 0,5 cho thấy các nhóm nhân tố này đều có ý nghĩa thực tiễn. Các nhóm nhân tố được
nhóm sau khi tiến hành xoay nhân tố vẫn giống như giả thiết ban đầu được đưa ra trong nghiên cứu.
Dựa trên kết quả sắp xếp các biến thành 12 nhóm nhân tố ảnh hưởng và dựa vào nội dung các câu hỏi khảo sát được nghiên cứu, ta có thể đặt tên các nhân tố ảnh hưởng như sau:
Bảng 3. 12 Tên các nhân tố ảnh hưởng
Mã biến Tên nhân tố Mã biến Tên nhân tố Mã biến Tên nhân tố
GT1 CPTN1 Tỷ lệ BL1
GT2 Giới tính CPTN2 chi phí BL2 Sở hữu
GT3 CPTN3 trên thu nhập BL3 bằng lái xe
NN1 CL1 CP1
NN2 Nghề nghiệp CL2 Chất lượng CP2 Chi phí
NN3 CL3 CP3 chuyến đi
TN1 KC1
TN2 Thu nhập KC2 Khoảng cách TG1 Thời gian
TN3 KC3 TG2 chuyến đi
T1 Tuổi CS2 Chính sách CH1 Cơ hội sử dụng (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
T2 CS3 Ch2 phương tiện
Bảng 3. 13 Ký hiệu các nhân tố ảnh hưởng
Tên nhân tố Ký hiệu Tên nhân tố Ký hiệu
Giới tính GTI Chất lượng CL
Thu nhập TN Khoảng cách KC
Tuổi T Chính sách CS
Tỷ lệ chi phí trên thu nhập CT Thời gian chuyến đi TG
Nghề nghiệp NN Chi phí chuyến đi CP
Sở hữu bằng lái xe SHBL Cơ hội sử dụng phương
tiện CH
3.1.5.3 Xây dựng mơ hình hồi quy đánh giá ảnh hưởng của các nhân tố tới quyết định lựa chọn phương thức vận tải của người thực hiện chuyến đi
Với kết quả phân tích nhân tố ở mục trên, mơ hình hồi quy tuyến tính đa nhân tố được xây dựng nhằm đánh giá sự ảnh hưởng của các nhân tố tới quyết định lựa chọn của người thực hiện chuyến đi. Mơ hình được xây dựng có dạng:
(3. 3)
Mơ hình sau khi tính tốn sẽ được kiểm định các giả thiết của mơ hình hồi quy tuyến tính cổ điển để đảm bảo thu được mơ hình tốt. Các giả thiết cần kiểm định bao gồm:
- Giả thiết về yếu tố ngẫu nhiên là độc lập hay khơng có tự tương quan.
- Giả thiết về phân phối chuẩn của phần dư
- Giả thiết về khơng có đa cộng tuyến trong mơ hình
- Giả thiết về phương sai của saisố không đổi
Ngồi ra cịn cần kiểm định sự phù hợp của mơ hình hồi quy mẫu với tổng thể.
a. Kết quả ước lượng tham số
Bảng 3. 14 Kết quả ước lượng tham số mơ hình
Coefficientsa Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. B Std. Error Beta 1 (Constant) -.102 .049 -2.068 .039 TG .191 .006 .448 32.628 .000 SHBL .050 .006 .116 8.215 .000 CT .130 .005 .326 23.767 .000 CS .056 .005 .149 10.518 .000 T .057 .005 .156 11.105 .000 CP .184 .006 .444 32.059 .000 GTI .042 .005 .109 7.669 .000 NN .059 .006 .131 9.302 .000 CL .064 .006 .151 10.988 .000 TN .067 .006 .159 11.583 .000 KC .054 .006 .130 9.490 .000 CH .067 .005 .188 13.671 .000 a. Dependent Variable: LC
Bảng kết quả ước lượng tham số cho thấy các mức ý nghĩa bác bỏ giả thiết tham số bằng 0 đều rất thấp (<0,05) do đó các tham số đều có ý nghĩa thống kê với độ tin cậy 95%.
b. Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến
Hệ số VIF tương ứng với từng hệ số đều xấp xỉ 1, điều đó cho thấy rằng trong mơ hình khơng xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến.
c. Kiểm định tự tương quan
Bảng 3. 15 Tóm lược kết quả mơ hình (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Model Summaryb
Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate Durbin-Watson
1 .928a .861 .859 .15450 2.015
a. Predictors: (Constant), CS, T, GTI, CT, TG, KC, CL, TN, NN, CP, SHBL, CH b. Dependent Variable: LC
Thống kê d (Durbin - Watson) được sử dụng để đánh giá tự tương quan trong mơ hình hồi quy [41]. Kiểm định d (Durbin - Watson) được thực hiện trên cơ sở so sánh giá trị d tính tốn với các giá trị cận trên (du) và cận dưới (dL) của thống kê d (thường tính tốn sẵn trong bảng tra). Kết quả của kiểm định d được
chia thành các trường hợp:
+ : Có tự tương quan bậc nhất dương
+ : Có tự tương quan bậc nhất âm + : Khơng có tự tương quan bậc nhất + : Không thể cho quyết định
+ : Không thể cho quyết định
Với tổng số quan sát 775, số biến độc lập 12, mức ý nghĩa 5%, các thông số này vượt quá giới hạn của các bảng tra thông dụng do vậy các giá trị cận trên và cận dưới của thống kê d được tra từ trang mạng:
https://web.stanford.edu/~clint/bench/dw05d.htm.
Bản thân trang này cũng khơng có giá trị trực tiếp của giá trị cận trên, cận dưới của thống kê d cần tra, vì vậy các giá trị này được so sánh trong khoảng 2 giá trị quan sát gần nhất với nó là 750 và 800. Trong bảng tra, giá trị cận trên và cận dưới của thống kê d ứng với:
- 800 quan sát: du = 1,91431 và dL = 1,85343 - 750 quan sát: du = 1.91258 và dL = 1.84758
Như vậy giá trị cận trên của thống kê d ứng với 775 quan sát nằm trong khoảng:
1.91258 < du < 1,91431 và 2,08569 < 4 - du < 2,08742
Với kết quả tính tốn trong mơ hình du < d = 2,015 < 4 - du, do vậy khơng có tự tương quan bậc nhất trong mơ hình với mức ý nghĩa 5%.
d. Kiểm định tính phù hợp của mơ hình hồi quy mẫu
Kết quả ước lượng bằng phần mềm SPSS cho thấy(bảng 3.15):
Hệ số xác định bội trong mơ hình (R square) đạt ở mức tốt, mơ hình có thể giải thích tới 86,1% quyết định lựa chọn của người thực hiện chuyến đi.
Hệ số xác định bội ở trên mô tả sự phù hợp của mơ hình hồi quy mẫu ước lượng được với bộ số liệu khảo sát của mẫu đó. Tuy nhiên mẫu được lấy rất nhỏ so với tổng thể nên cần kiểm định xem mơ hình hồi quy mẫu này có thể mở rộng áp dụng cho tổng thể được hay không. Kiểm định F (ANOVA) được tiến hành để kiểm tra vấn đề này. Với kết quả kiểm định F (ANOVA) được cho trong bảng dưới đây cho thấy giả thiết H0 bị bác bỏ ở mức rất thấp, xấp xỉ 0% (sig = 0,000) nghĩa là mơ hình hồi quy tuyến tính được xây dựng phù hợp với tổng thể nghiên cứu.
Bảng 3. 16 Kết quả kiểm định F
ANOVAa
Model Sum of Squares df Mean Square F Sig.
1 Regression 112.672 12 9.389 393.331 .000b
Residual 18.190 762 .024
Total 130.862 774
a. Dependent Variable: LC
b. Predictors: (Constant), CS, T, GTI, CT, TG, KC, CL, TN, NN, CP, SHBL, CH
e. Kiểm định phân phối của phần dư
Phân phối của phần dư được xem xét thông quan việc xây dựng đồ thị phần dư. Kết quả trên đồ thị phần dư cho thấy phần dư có kỳ vọng xấp xỉ 0 và độ lệch chuần xấp xỉ 1. Đường cong phần dư có dạng hình chng như đồ thị của phân phối chuẩn, như vậy phân phối phần dư xấp xỉ phân phối chuẩn nên giả thiết phân phối chuẩn của phần dư khơng bị vi phạm. (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Hình 3. 2 Đồ thị phần dư
f. Kiểm định phương sai của sai số thay đổi
Kiểm định phát hiện phương sai của sai số thay đổi được tiến hành bằng cách sử dụng kiểm định Breusch – Pagan trên phần mềm Stata [44]. Kết quả kiểm định cho thấy giả thiết H0: “ Phương sai của sai số không đổi ” bị bác bỏ ở mức ý nghĩa rất thấp (0,0202), như vậy, đã xảy ra phương sai của sai số thay đổi trong mơ hình. Do đó, các ước lượng thu được vẫn là ước lượng không chệch nhưng phương sai của các hệ số ước lượng này là chệch, do đó các hệ số ước lượng bằng phương pháp bình phương tối thiểu (OLS) khơng cịn là ước lượng tốt nhất nữa. Để khắc phục hiện tượng phương sai của sai số thay đổi, luận án sử dụng mơ hình sai số chuẩn mạnh (Robust Standard Errors) hay cịn gọi là mơ hình sai số chuẩn vững. Phương pháp này do White đề xuất năm 1980 [57], tư tưởng của phương pháp là vẫn sử dụng các hệ số ước lượng được bằng phương
pháp bình phương tối thiểu, tuy nhiên, phương sai của các hệ số ước lượng được tính tốn lại mà khơng sử dụng đến giả thiết phương sai của sai số thay đổi. Ước lượng mơ hình bằng phương pháp sai số chuẩn mạnh sẽ cho kết quả ước lượng đúng của sai số chuẩn trong khi chấp nhận sự có mặt của phương sai của sai số thay đổi.
Bảng 3. 17 Kết quả kiểm định phương sai của sai số thay đổi
Kết quả ước lượng mơ hình bằng phương pháp sai số chuẩn mạnh như dưới đây.
. regress LC SHBL TG CT CS T CP GTI NN CL TN KC CH
Source | SS df MS Number of obs = 775 -------------+------------------------------ F( 12, 762) = 393.33 Model | 112.671842 12 9.38932015 Prob > F = 0.0000 Residual | 18.1899323 762 .023871302 R-squared = 0.8610 -------------+------------------------------ Adj R-squared = 0.8588 Total | 130.861774 774 .16907206 Root MSE = .1545 ------------------------------------------------------------------------------ LC | Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval] -------------+---------------------------------------------------------------- SHBL | .049814 .006064 8.21 0.000 .0379098 .0617182 TG | .1910316 .0058549 32.63 0.000 .179538 .2025253 CT | .1296471 .005455 23.77 0.000 .1189385 .1403556 CS | .0558256 .0053077 10.52 0.000 .0454062 .066245 T | .0568824 .0051224 11.10 0.000 .0468268 .066938 CP | .184227 .0057466 32.06 0.000 .172946 .195508 GTI | .0418419 .0054559 7.67 0.000 .0311314 .0525523 NN | .0586136 .0063011 9.30 0.000 .0462441 .0709832 CL | .0643783 .0058591 10.99 0.000 .0528764 .0758802 TN | .0669071 .0057763 11.58 0.000 .0555677 .0782465 KC | .054273 .0057191 9.49 0.000 .0430461 .0655 CH | .0672548 .0049195 13.67 0.000 .0575974 .0769123 _cons | -.1021775 .0494108 -2.07 0.039 -.1991749 -.0051801 ------------------------------------------------------------------------------