CHƯƠNG IV. KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.7. So sánh sự khác biệt giữa hai nhóm ngành kinh tế quản lý và kỹ thuật
Phương pháp phân tích tương quan và hồi quy đa biến được sử dụng với các biến độc lập Kiến thức được đào tạo, động lực cá nhân, sẵn sàng thay đổi, Giao tiếp hội nhập, bình tĩnh thoải mái và biến phụ thuộc Kỹ năng làm việc. Đây là các nhân tố đã được tìm ra trong phân tích nhân tố, nhưng tổng thể mẫu sẽ được tách riêng ra để phân tích, như so sánh giữa kinh tế và kỹ thuật, mẫu kinh tế sẽ được tách riêng ra và kết quả cho ra phương trình hồi quy, mẫu kỹ thuật sẽ được tách riêng ra và kết quả cho ra phương trình hồi quy.
Phương pháp thực hiện: sử dụng lệnh select cases lọc ra những trường hợp cần phân tích. Sau đó dữ liệu được đưa vào phân tích hồi quy cho mô hình nghiên cứu giống như trường hợp tổng thể. Những yếu tố thỏa điều kiện tương quan mới được xem xét trong kết quả hồi quy nhằm thống nhất phương pháp phân tích và đảm bảo
71
độ chặt chẽ cho kết quả thực nghiệm. Sau cùng, việc so sánh dựa vào các thông số trong kết quả hồi quy.
4.6.1. Sự khác biệt giữa hai nhóm kinh tế và kỹ thuật trong mô hình các biến độc lập và biến phụ thuộc kỹ năng giải quyết vấn đề.
Bảng 4.19: Bảng phân phối tần số ngành học
Frequency Percent Valid Percent Cumulative Percent
Valid Kinh tế/Quản lý 145 54.9 54.9 54.9
Kỹ thuật 119 45.1 45.1 100.0
Total 264 100.0 100.0
Trong tổng số 264 quan sát, có 145 cựu sinh viên tốt nghiệp chuyên ngành kinh tế/
quản lý, chiếm tỷ trọng 54,9%, có 119 cựu sinh viên tốt nghiệp chuyên ngành kỹ thuật, chiếm tỷ trọng 45,1%.
Bảng 4.20: Bảng sự khác biệt theo ngành học
Model
Unstandardized Coefficients
Standardized Coefficients t Sig.
Collinearity Statistics
B Std. Error Beta Tolerance VIF
Kinh tế/
quản lý
(Constant)
.796 .568 1.401 .163
SSTD .200 .097 .188 2.064 .041 .657 1.521
KTDT .315 .110 .234 2.863 .005 .816 1.226
DLCN .060 .118 .042 .513 .609 .801 1.248
GTHN .293 .092 .273 3.186 .002 .742 1.348
BTTM -.145 .081 -.145 -1.802 .074 .846 1.183
kỹ thuật (Constant) 1.366 .565 2.417 .017
SSTD .203 .101 .206 2.007 .047 .731 1.368
KTDT .105 .132 .089 .793 .429 .615 1.627
DLCN .185 .113 .169 1.637 .104 .724 1.382
GTHN .067 .101 .067 .664 .508 .761 1.315
BTTM -.001 .108 -.001 -.014 .989 .703 1.423
72
a Dependent Variable: GQVD
Kết quả phân tích hồi quy nhóm ngành học đối với biến phụ thuộc giải quyết vấn đề được trình bày trong bảng 4.20 cho thấy mức ý nghĩa quan sát sig. của biến sẵn sàng thay đổi (kinh tế = 0.041, kỹ thuật = 0,047) nhỏ hơn 0,05, giá trị B của biến sẵn sàng thay đổi (kinh tế = 0.200, kỹ thuật = 0,203) chứng tỏ thành phần này có ảnh hưởng đến kỹ năng giải quyết vấn đề. Như vậy, kết quả phân tích hồi quy đối với biến kỹ năng giải quyết vấn đề theo ngành học cho thấy kỹ năng giải quyết vấn đề đối với ngành kinh tế/ quản lý và ngành kỹ thuật đều chịu tác động tích cực bởi yếu tố sẵn sàng thay đổi.
Kết quả phân tích hồi quy nhóm kinh tế/ quản lý đối với biến phụ thuộc giải quyết vấn đề thức cho thấy mức ý nghĩa quan sát sig. của các biến Kiến thức được đào tạo (0,005), sẵn sàng thay đổi (0,041), Giao tiếp hội nhập (0,002) đều nhỏ hơn 0,05, đo đó các thành phần này đều có ý nghĩa trong việc giải thích cho biến kỹ năng giải quyết vấn đề. Hệ số B của các biến Kiến thức được đào tạo (0,315), sẵn sàng thay đổi (0,200), Giao tiếp hội nhập (0,293) chứng tỏ các biến này ảnh hưởng dương đến kỹ năng giải quyết vấn đề. Các biến còn lại gồm động lực cá nhân và bình tĩnh thoải mái không giải thích về mặt thống kê cho kỹ năng giải quyết vấn đề vì giá trị sig. lớn hơn 0,05 và hệ số B quá bé hoặc mang giá trị âm.
Độ thích hợp của mô hình R2 hiệu chỉnh là 0,241. Vậy mô hình tuyến tính đối với biến phụ thuộc kỹ năng giải quyết vấn đề đã xây dựng phù hợp với tập dữ liệu 24,1%. Tức là các yếu tố Kiến thức đào tạo, Sẵn sàng thay đổi và Giao tiếp hội nhập giải thích được 24,1% cho mô hình. Các biến Động lực cá nhân (0,609), bình tĩnh thoải mái(0,074) có mức ý nghĩa lớn hơn 0,05 nên bị loại ra khỏi mô hình.
Hệ số VIF giao động từ khoảng 1,183 đến 1,521 nhỏ hơn 10 nên cũng không xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến với nhau.
Kết quả phân tích hồi quy nhóm kỹ thuật đối với biến phụ thuộc giải quyết vấn đề cho thấy mức ý nghĩa quan sát sig. của biến sẵn sàng thay đổi là 0,047
< 0,05, giá trị B của biến sẵn sàng thay đổi là 0,203 chứng tỏ biến sẵn sàng thay đổi
73
tác động dương lên biến kỹ năng giải quyết vấn đề. Giá trị sig. của các biến: kiến thức được đào tạo (0,429), Giao tiếp hội nhập (0,508), Động lực cá nhân(0,104), bình tĩnh thoải mái (0,989) đều lớn hơn 0,05 và hệ số B thì rất bé do đó các biến này đều không giải thích được về mặt thống kê cho biến phụ thuộc kỹ năng giải quyết vấn đề.
Độ thích hợp của mô hình R2 hiệu chỉnh là 0,131. Vậy mô hình tuyến tính đối với biến phụ thuộc kỹ năng giải quyết vấn đề đã xây dựng phù hợp với tập dữ liệu 13,1%. Tức là yếu tố Sẵn sàng thay đổi giải thích được 13,1% cho mô hình. Các biến còn lại có mức ý nghĩa lớn hơn 0,05 nên bị loại ra khỏi mô hình.
Hệ số VIF giao động từ khoảng 1,315 đến 1,627 nhỏ hơn 10 nên cũng không xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến với nhau.
Như vậy, kết quả phân tích hồi quy cho thấy có sự khác biệt giữa hai nhóm kinh tế/ quản lý và kỹ thuật.
4.6.2. Sự khác biệt giữa hai nhóm kinh tế và kỹ thuật trong mô hình các biến độc lập và biến phụ thuộc kỹ năng trao đổi.
Bảng 4.21: Bảng sự khác biệt theo ngành học
Model
Unstandardized Coefficients
Standardized Coefficients t Sig.
Collinearity Statistics
B Std. Error Beta Tolerance VIF
Kinh tế/
quản ký
(Constant)
2.324 .470 4.939 .000
SSTD .071 .080 .087 .888 .376 .657 1.521
KTDT .197 .091 .190 2.164 .032 .816 1.226
DLCN .144 .098 .130 1.472 .143 .801 1.248
GTHN -.001 .076 -.002 -.017 .986 .742 1.348
BTTM .086 .067 .111 1.285 .201 .846 1.183
74
Kỹ thuật (Constant) 2.512 .427 5.880 .000
SSTD .081 .077 .107 1.061 .291 .731 1.368
KTDT .205 .100 .226 2.053 .042 .615 1.627
DLCN .087 .086 .103 1.020 .310 .724 1.382
GTHN .109 .077 .141 1.426 .157 .761 1.315
BTTM -.004 .082 -.005 -.046 .963 .703 1.423
a Dependent Variable: KNTD
Kết quả phân tích hồi quy nhóm ngành học đối với biến phụ thuộc Kỹ năng trao đổi được trình bày trong bảng 4.21 cho thấy mức ý nghĩa quan sát sig. của biến Kiến thức được đào tạo (kinh tế = 0.032, kỹ thuật = 0,042) nhỏ hơn 0,05, giá trị B của biến Kiến thức được đào tạo (kinh tế = 0.197, kỹ thuật = 0,205) chứng tỏ của biến Kiến thức được đào tạo có ảnh hưởng đến Kỹ năng trao đổi. Như vậy, kết quả phân tích hồi quy đối với biến Kỹ năng trao đổi theo ngành học cho thấy Kỹ năng trao đổi đối với ngành kinh tế/ quản lý và ngành kỹ thuật đều chịu tác động tích cực bởi yếu tố Kiến thức được đào tạo.
Kết quả phân tích hồi quy nhóm kinh tế/ quản lý đối với biến phụ thuộc Kiến thức được đào tạo cho thấy mức ý nghĩa quan sát sig. của biến Kiến thức được đào tạo (0,032), nhỏ hơn 0,05; giá trị B của kiến thức được đào tạo là 0,197 đo đó Kỹ năng trao đổi chịu tác động tích cực bởi yếu tố Kiến thức được đào tạo. Mức ý nghĩa quan sát sig. của các biến sẵn sàng thay đổi (0,376), Giao tiếp hội nhập (0,986), Động lực cá nhân (0,143), bình tĩnh thoải mái (0,201) đều lớn hơn 0,05;
giá trị B của các yếu tố sẵn sàng thay đổi (0,071), Giao tiếp hội nhập (-0,001), Động lực cá nhân (0,144), bình tĩnh thoải mái (0,086) quá bé. Do đó các thành phần này đều không giải thích được về mặt thống kê cho biến phụ thuộc kỹ năng trao đổi.
Độ thích hợp của mô hình R2 hiệu chỉnh là 0,126. Vậy mô hình tuyến tính đối với biến phụ thuộc kỹ năng trao đổi đã xây dựng phù hợp với tập dữ liệu 12,6%. Tức là các yếu tố Kiến thức đào tạo giải thích được 12,6% cho mô hình. Các biến còn lại có mức ý nghĩa lớn hơn 0,05 nên bị loại ra khỏi mô hình.
75
Hệ số VIF giao động từ khoảng 1,183 đến 1,521 nhỏ hơn 10 nên cũng không xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến với nhau.
Kết quả phân tích hồi quy nhóm kỹ thuật đối với biến phụ thuộc Kỹ năng
trao đổi cho thấy mức ý nghĩa quan sát sig. của biến Kiến thức được đào tạo (0,042), nhỏ hơn 0,05; giá trị B của biến Kiến thức được đào tạo là 0,205, do đó Kỹ năng trao đổi chịu tác động tích cực bởi yếu tố Kiến thức được đào tạo. Mức ý nghĩa quan sát sig. của các biến sẵn sàng thay đổi (0,291), Giao tiếp hội nhập (0,0,157), Động lực cá nhân (0,310), bình tĩnh thoải mái (0,0,963) đều lớn hơn 0,05; giá trị B của các yếu tố sẵn sàng thay đổi (0,0,081), Giao tiếp hội nhập (109), Động lực cá nhân (0,087), bình tĩnh thoải mái (-0,004) là quá bé. Do đó các thành phần này đều không giải thích được về mặt thống kê cho biến phụ thuộc kỹ năng trao đổi.
Độ thích hợp của mô hình R2 hiệu chỉnh là 0,159. Vậy mô hình tuyến tính đối với biến phụ thuộc kỹ năng trao đổi đã xây dựng phù hợp với tập dữ liệu 15,9%.
Tức là yếu tố Kiến thức được đào tạo giải thích được 13,1% cho mô hình. Các biến còn lại có mức ý nghĩa lớn hơn 0,05 nên bị loại ra khỏi mô hình.
Hệ số VIF giao động từ khoảng 1,315 đến 1,627 nhỏ hơn 10 nên cũng không xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến với nhau.
Như vậy, kết quả phân tích hồi quy cho thấy có sự khác biệt giữa hai nhóm kinh tế/ quản lý và kỹ thuật.
4.6.3. Sự khác biệt giữa hai nhóm kinh tế và kỹ thuật trong mô hình các biến độc lập và biến phụ thuộc kỹ năng giao tiếp với đồng nghiệp.
Bảng 4.22: Bảng sự khác biệt theo ngành học
Model
Unstandardized Coefficients
Standardized Coefficients t Sig.
Collinearity Statistics
B Std. Error Beta Tolerance VIF
Kinh tế/
quản lý
(Constant)
-.541 .473 -1.143 .255
76
SSTD .261 .081 .259 3.224 .002 .657 1.521
KTDT .346 .092 .272 3.771 .000 .816 1.226
DLCN .324 .098 .240 3.294 .001 .801 1.248
GTHN .125 .077 .123 1.631 .105 .742 1.348
BTTM .042 .067 .045 .632 .528 .846 1.183
Kỹ thuật (Constant) .700 .465 1.504 .135
SSTD .283 .083 .302 3.398 .001 .731 1.368
KTDT .117 .109 .105 1.078 .283 .615 1.627
DLCN .099 .093 .095 1.063 .290 .724 1.382
GTHN .293 .084 .306 3.510 .001 .761 1.315
BTTM .014 .089 .014 .152 .880 .703 1.423
a Dependent Variable: KNGT
Kết quả phân tích hồi quy nhóm ngành học đối với biến phụ thuộc Kỹ năng giao tiếp với đồng nghiệp được trình bày trong bảng 4.22 cho thấy mức ý nghĩa quan sát sig. của biến Sẵn sàng thay đổi (kinh tế = 0.002, kỹ thuật = 0,001) nhỏ hơn 0,05; giá trị B của biến sẵn sàng thay đổi (kinh tế = 0.261, kỹ thuật = 0,283) chứng tỏ thành phần này có ảnh hưởng đến Kỹ năng giao tiếp với đồng nghiệp. Như vậy, kết quả phân tích hồi quy đối với biến Kỹ năng giao tiếp với đồng nghiệp theo ngành học cho thấy Kỹ năng giao tiếp với đồng nghiệp đối với ngành kinh tế/ quản lý và ngành kỹ thuật đều chịu tác động tích cực bởi yếu tố Sẵn sàng thay đổi.
Kết quả phân tích hồi quy nhóm kinh tế/ quản lý đối với biến phụ thuộc Kỹ năng
giao tiếp với đồng nghiệp cho thấy mức ý nghĩa quan sát sig. của các biến Kiến thức được đào tạo (0,000), sẵn sàng thay đổi (0,002), động lực cá nhân (0,001) đều nhỏ hơn 0,05; giá trị B của các biến: kiến thức được đào tạo (0,346), sẵn sàng thay đổi (0,261), động lực cá nhân (0,324). Do đó, các biến kiến thức được đào tạo, sẵn sàng thay đổi, động lực cá nhân đều ảnh hưởng đến kỹ năng giải quyết vấn đề. Mức ý nghĩa sig. của các biến giao tiếp hội nhập(0,105), bình tĩnh thoải mái (0,528) đều lớn hơn 0,05 và giá trị B quá bé. Do đó, các thành phần này đều không giải thích được về mặt thống kê cho biến phụ thuộc Kỹ năng giao tiếp với đồng nghiệp.
77
Độ thích hợp của mô hình R2 hiệu chỉnh là 0,409. Vậy mô hình tuyến tính đối với biến phụ thuộc Kỹ năng giao tiếp với đồng nghiệp đã xây dựng phù hợp với tập dữ liệu 40,9%. Tức là các yếu tố Động lực cá nhân, Kiến thức được đào tạo, sẵn sàng thay đổi giải thích được 40,9% cho mô hình. Các biến còn lại có mức ý nghĩa lớn hơn 0,05 nên bị loại ra khỏi mô hình.
Hệ số VIF giao động từ khoảng 1,183 đến 1,521 nhỏ hơn 10 nên cũng không xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến với nhau.
Kết quả phân tích hồi quy nhóm kỹ thuật đối với biến phụ thuộc kỹ năng giao tiếp với đồng nghiệp cho thấy mức ý nghĩa quan sát sig. của biến sẵn sàng thay đổi (0,001) và Giao tiếp hội nhập (0,001), nhỏ hơn 0,05; giá trị B của biến sẵn sàng thay đổi (0,283) và Giao tiếp hội nhập (0,293). Do đó Kỹ năng giao tiếp với đồng nghiệp chịu tác động tích cực bởi các yếu tố sẵn sàng thay đổi và Giao tiếp hội nhập.
Độ thích hợp của mô hình R2 hiệu chỉnh là 0,346. Vậy mô hình tuyến tính đối với biến phụ thuộc Kỹ năng giao tiếp với đồng nghiệp đã xây dựng phù hợp với tập dữ liệu 34,6%. Tức là yếu tố Sẵn sàng thay đổi, Giao tiếp hội nhập giải thích được 34,6% cho mô hình. Các biến còn lại có mức ý nghĩa lớn hơn 0,05 nên bị loại ra khỏi mô hình.
Hệ số VIF giao động từ khoảng 1,315 đến 1,627 nhỏ hơn 10 nên cũng không xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến với nhau.
Như vậy, kết quả phân tích hồi quy cho thấy có sự khác biệt giữa hai nhóm kinh tế/ quản lý và kỹ thuật.