CHƯƠNG 4. KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.7. Phân tích hồi quy tuyến tính
Hồi quy là một phương pháp thống kê được sử dụng để nghiên cứu mối quan hệ giữa các biến số (biến độc lập thường gọi là X; Biến phụ thuộc thường gọi là Y). Quá trình này nhằm dự đoán giá trị của một biến phụ thuộc dựa trên các biến độc lập khác, thông qua việc xác định một mô hình toán học phù hợp.
Phân tích hồi quy giúp xác định mối liên hệ giữa các yếu tố bằng cách kiểm định và đánh giá sự ảnh hưởng của chúng. Trong nghiên cứu này, các yếu tố như Ý kiến người thân, Đặc điểm trường đại học, Bản thân cá nhân sinh viên, Cơ hội việc làm trong tương lai, Đặc điểm chuyên ngành đối với nhân tố Quyết định chọn. Do đó ta có mô hình hồi quy tuyến tính đa biến (Dạng chuẩn hóa) được rút ra như sau:
Đánh giá mức độ phù hợp của mô hình:
Dựa trên kết quả điều tra từ 215 mẫu đã thu thập được, tác giả đã ước lượng một mô hình hồi quy tuyến tính để phân tích mối quan hệ giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc. Để đánh giá độ phù hợp của mô hình tuyến tính, chúng ta sử dụng hệ số R bình phương và R² (trong đó 0 < R² ≤ 1), cùng với R² điều chỉnh và sai số chuẩn.
Bảng 4.9: Đánh giá độ phù hợp của mô hình R R2 R2 hiệu chỉnh Sai số chuẩn của ước
lượng
Durbin - Watson
1 ,823 ,678 ,670 ,45395 1,849
Nguồn: kết quả nghiên cứu của tác giả
Dựa và kết quả, ta có thể thấy R² hiệu chỉnh là 0,670, cho thấy mô hình có khả năng giải thích được khoảng 67,00% sự biến động của giá trị so với thực tế, đồng thời chỉ ra mức độ phù hợp khá tốt. Phân tích chi tiết cho thấy các biến độc lập đóng góp tới 67,00% sự thay đổi của biến phụ thuộc trong quyết định lựa chọn. Đánh giá về hệ số Durbin-Watson cho thấy giá trị là 1,849, nằm trong khoảng từ 1 đến 3, cho biết rằng mô hình hồi quy có tính đồng nhất với dữ liệu đã được thu thập.
Bảng 4.10: Bảng ANOVA Mô hình Tổng bình
phương
df Trung bình bình phương
F Giá trị Sig.
Hồi quy 90.665 5 18.133 87.994 0,000b
Phần dư 43.069 209 0,206
Tổng 133.734 214
Nguồn: kết quả nghiên cứu của tác giả Với F = 87.994 và giá trị Sig. là 0.000 (bé hơn 0.05). Từ đó, chúng ta kết luận rằng có sự liên quan đáng kể giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc. Điều này dẫn đến việc bác bỏ giả thuyết H0, cho rằng không có mối quan hệ nào giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc. Do đó, có thể kết luận rằng mô hình hồi qui tuyến tính có thể được áp dụng cho toàn bộ nghiên cứu.
Bảng 4.11: Phân tích hồi quy
Model
Hệ số chưa chuẩn hóa
Hệ số chuẩn
hóa t Sig.
Thống kê Tương quan
B Std. Error Beta Tolerance VIF
(Constant) -678 .281 -3.109 .002
NT .165 .046 .160 3.570 .000 .769 1.301
1
TDH .363 .050 .326 7.208 .000 .753 1.328
BT .270 .051 .239 5.333 .000 .769 1.301
CH .190 .047 .182 3.999 .000 .745 1.342
CN .295 .048 .276 6.187 .001 .772 1.295
Nguồn: kết quả phân tích của tác giả Kết quả từ bảng 4.11 cho thấy rằng cả 5 biến độc lập đều có giá trị hệ số Sig <
0,05, cho thấy các hệ số này đều có mức độ tương quan ý nghĩa thống kê với biến phụ thuộc trong mô hình phân tích. Đồng thời, không xuất hiện đa cộng tuyến do hệ số VIF của các biến độc lập < 10.
Phương trình hồi quy chuẩn hóa có dạng:
QDC = 0,326*TDH + 0,276*CN + 0,239*BT + 0,182*CH + 0,160*NT.
Tất cả các nhân tố có hệ số Beta mang dấu dương nên có tác động cùng chiều đối với quyết định chọn chuyên ngành Marketing của sinh viên trường Đại học Ngân hàng thành phố Hồ Chí Minh. Cụ thể:
- Đối với “Đặc điểm trường đại học”: kết quả nghiên cứu cho thấy đặc điểm của trường đại học (β = 0,326) có tác động nhiều nhất đến quyết định chọn chuyên ngành Marketing của sinh viên trường Đại học Ngân hàng Thành phố Hồ Chí Minh, nghĩa là khi chất lượng của trường (giảm) bình quân 1 đơn vị thì quyết định chọn tăng (giảm) 0,326 độ lệch chuẩn. Như vậy “Đặc điểm trường đại học” tác động cùng chiều với quyết định chọn.
- Đối với “Đặc điểm chuyên ngành”: kết quả nghiên cứu cho thấy đặc điểm chuyên ngành (β = 0,276) có tác động đến quyết định chọn chuyên ngành Marketing của sinh viên trường Đại học Ngân hàng Thành phố Hồ Chí Minh, nghĩa là khi chất lượng của chuyên ngành tăng (giảm) bình quân 1 đơn vị thì quyết định chọn tăng (giảm) 0,276 độ lệch chuẩn. Như vậy “Đặc điểm chuyên ngành” tác động cùng chiều với quyết định chọn.
- Đối với “Bản thân cá nhân sinh viên”: Nghiên cứu cho thấy bản thân cá nhân sinh viên (β = 0,239) có tác động đến quyết định chọn chuyên ngành Marketing của
sinh viên trường Đại học Ngân hàng Thành phố Hồ Chí Minh, nghĩa là khi chất lượng sinh viên tăng (giảm) bình quân 1 đơn vị thì quyết định chọn tăng (giảm) 0,239 độ lệch chuẩn. Như vậy nhân tố “Bản thân cá nhân sinh viên” tác động cùng chiều với quyết định chọn.
- Đối với “Cơ hội việc làm trong tương lai”: kết quả nghiên cứu cho thấy cơ hội việc làm (β = 0,182) có tác động đến quyết định chọn chuyên ngành Marketing của sinh viên trường Đại học Ngân hàng Thành phố Hồ Chí Minh, nghĩa là khi cơ hội việc làm tăng (giảm) bình quân 1 đơn vị thì quyết định chọn tăng (giảm) 0,182 độ lệch chuẩn. Như vậy nhân tố “Cơ hội việc làm trong tương lai” tác động cùng chiều với quyết định chọn.