4.2.3 .Phân tích nhân tố khám phá EFA
4.2.4 Phân tích hồi quy
Model Summaryb
Model R
1 ,663a
a. Predictors: (Constant), TT, KN, TG, TC b. Dependent Variable: QD
→ Giá trị R2 hiệu chỉnh bằng 0.416 cho thấy biến độc lập đưa vào chạy hồi quy ảnh hưởng 41.6% sự thay đổi của biến phụ thuộc, còn lại 58.4% là do các biến ngồi mơ hình và sai số ngẫu nhiên
. → Hệ số Durbin – Watson = 1.889, nằm trong khoảng 1.5 đến 2.5 nên khơng có hiện tượng tự tương quan chuỗi bậc nhất xảy ra.
ANOVAa
Model
1 Regressio
Residual Total
a. Dependent Variable: QD
b. Predictors: (Constant), TT, KN, TG, TC
→Sig kiểm định F bằng 0.00 < 0.05, như vậy, mơ hình hồi quy tuyến tính bội phù hợp với tập dữ liệu và có thể sử đụng được.
Coefficientsa Model 1(Constant ) TC KN TG TT a. Dependent Variable: QD
Các giá trị ở cột Sig. có tài chính, truyền thơng, đều nhỏ hơn 5%. Như vậy tài chính, truyền thơng có tác động đến biến phụ thuộc.
Ta có phương trình hồi quy Y= 0,589+ 0,318*X1+0,506*X2 Trong đó:Y: Quyết định đi làm thêm
X1: Tài chính X2: Truyền thơng Giải thích ý nghĩa mơ hình
Hệ số biến X1 là 0.318 cho biết khi tăng thêm 1 điểm đánh giá về tài chính thì sẽ làm cho quyết định đi làm thêm của sinh viên tăng lên 0.318 điểm.
Hệ số biến X2 là 0.506 cho biết khi tăng thêm 1 điểm đánh giá về truyền thơng thì sẽ làm cho quyết định đi làm thêm của sinh viên tăng lên 0.506 điểm.
Kết quả : Hai yếu tố ảnh hưởng nhiều đến quyết định đi làm thêm của sinh
viên là tài chính và truyền thơng. Trong đó, yếu tố truyền thơng ảnh hưởng nhiều nhất đến quyết định đi làm thêm của sinh viên Đại học Thương Mại.