Bước đầu tiên khi phân tích hồi qui tuyến tính ta sẽ xem xét các mối quan hệ tương quan tuyến tính giữa biến phụ thuộc và từng biến độc lập, cũng như giữa các biến độc lập với nhau. Nếu hệ số tương quan giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập lớn chứng tỏ giữa chúng có mối quan hệ với nhau và phân tích hồi qui tuyến tính có thể phù hợp. Mặc khác nếu giữa các biến độc lập cũng có tương quan lớn với nhau thì đó cũng là dấu hiệu cho biết giữa chúng có thể xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến trong mô hình hồi qui tuyến tính ta đang xét.
Dựa vào hệ số tương quan Pearson trong bảng ma trận hệ số tương quan giữa các biến cho thấy, biến phụ thuộc có mối quan hệ tương quan tuyến tính với cả sáu biến độc lập, trong đó hệ số tương quan giữa quyết định chọn địa phương làm việc và đặc điểm cá nhân là lớn nhất, hệ số tương quan giữa biến phụ thuộc với các cá nhân có ảnh hưởng là thấp nhất, chỉ đạt 0,102. Kết quả còn cho thấy hệ số tương quan giữa các biến độc lập thấp, do đó có thể kết luận rằng giữa các biến độc lập không có hiện tượng đa cộng tuyến cao. Tuy nhiên, ở phần kiểm định đa cộng tuyến bên dưới sẽ xác định xem giữa các biến được giữ lại trong mô hình hồi qui tuyến tính có xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến hay không.
Bảng 4.24 Ma trận hệ số tương quan giữa các biến VL CS CN CCN DP TD QD Pearson 1 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,288 VL Sig 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 0,000 Pearson 0,000 1 0,000 0,000 0,000 0,000 0,214 CS Sig 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 0,000 Pearson 0,000 0,000 1 0,000 0,000 0,000 0,444 CN Sig 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 0,000 Pearson 0,000 0,000 0,000 1 0,000 0,000 0,102 CCN Sig 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 0,056 Pearson 0,000 0,000 0,000 0,000 1 0,000 0,196 DP Sig 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 0,000 Pearson 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 1 0,172 TD Sig 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 0,001 Pearson 0,288 0,214 0,444 0,102 0,196 0,172 1 QD Sig 0,000 0,000 0,000 0,056 0,000 0,001 4.7 Phân tích hồi qui và kiểm định sự phù hợp mô hình
Để đo lường và đánh giá mức độ tác động của các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định chọn địa phương làm việc của sinh viên Trường Đại học Nha Trang thì phương pháp hồi qui bội được sử dụng với sáu nhân tố thu được trong phần phân tích EFA: VL (Việc làm); CS (Chính sách ưu đãi của địa phương); CN (Đặc điểm cá nhân); CCN (Các cá nhân có ảnh hưởng) ; DP (Đặc điểm riêng của địa phương); TD (Thông tin và quy trình tuyển dụng của địa phương).
Phương trình hồi qui tổng quát được xây dựng như sau:
QUYETDINHCHONDPLV (Y) = β0 + β1* VL + β2* CS + β3* CN + β4* CCN +
β5* DP + β6* TD + Ui Trong đó:
- QUYETDINHCHONDPLV: Đây là biến phụ thuộc “Quyết định chọn địa phương làm việc”
- Các biến độc lập: VL (Việc làm); CS (Chính sách ưu đãi của địa phương); CN (Đặc điểm cá nhân); CCN (Các cá nhân có ảnh hưởng) ; DP (Đặc điểm riêng của địa phương); TD (Thông tin và quy trình tuyển dụng của địa phương).
Với mục tiêu là kểm định các giả thuyết được suy diễn từ lý thuyết. Phương pháp Enter được sử dụng để tiến hành phân tích hồi qui tuyến tính bội (Nguyễn Đình Thọ, 2011).
Kết quả phân tích hồi qui tuyến tính như sau
Bảng 4.25 Kết quả đánh giá độ phù hợp của mô hình
R R2 R 2 Hiệu chỉnh Sai số chuẩn của ước lượng Durbin-Watson 1 0,636a 0,404 0,394 0,77865187 1,784 Tổng bình phương df Trung bình bình phương F Sig. Hồi qui 141,433 6 23,572 38,879 0,000a Phần dư 208,567 344 0,606 Tổng 350,000 350
Bảng 4.26 Kết quả hệ số hồi qui Hệ số chưa chuẩn hóa Hệ số đã
chuẩn hóa Thống kê cộng tuyến Biến B Sai số chuẩn Beta t Sig Độ chấp nhận VIF Hằng số -1,397E-16 0,042 0,000 1,000 VL 0,288 0,042 0,288 6,915 0,000 1,000 1,000 CS 0,214 0,042 0,214 5,140 0,000 1,000 1,000 CN 0,444 0,042 0,444 10,666 0,000 1,000 1,000 CCN 0,102 0,042 0,102 2,450 0,015 1,000 1,000 DP 0,172 0,042 0,172 4,123 0,000 1,000 1,000 TD 0,288 0,042 0,288 6,915 0,000 1,000 1,000
Kết quả phân tích hồi qui cho thấy, hệ số hồi qui chưa chuẩn hóa của phương trình cũng bằng với hệ số hồi qui đã chuẩn hóa vì tất các nhân tố đã rút ra đưa vào làm biến đầu vào cho mô hình hồi qui đã được SPSS chuẩn hóa trong bước phân tích EFA trước đó. Và đương nhiên không có hiện tượng đa cộng tuyến vì tất cả các nhân tố của các biến nguyên nhân do chạy chung EFA đã không có tương quan với
nhau (các hệ số phóng đại phương sai VIF đều bằng 1 vì sử dụng phép xoay nhân tố vuông góc và giữ nguyên góc ban đầu).
4.7.1 Kiểm định các giả định của mô hình hồi qui tuyến tính
Mô hình hồi qui tuyến tính bội được xây dựng trên các giả thuyết sau (Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005):
(1)Có mối quan hệ tuyến tính giữa biến phụ thuộc và biến độc lập. (2)Giả định phương sai của sai số không đổi.
(3)Các biến độc lập không có tương quan với nhau hay không có hiện tượng Đa cộng tuyến.
(4)Giả định phân phối chuẩn của phần dư.
(5)Giả định về tính độc lập của các phần dư (vì dữ liệu thu thập không phải là dữ liệu chuỗi, nên giả định này khó bị vi phạm).
Nếu các giả thuyết trên bị vi phạm, kết quả ước lượng sẽ không còn chính xác nữa. Do vậy, để đảm bảo cho độ tin cậy của mô hình, chúng ta cần phải thực hiện một loạt các dò tìm sự vi phạm các giả định cần thiết trong hồi qui tuyến tính. Kiểm tra sự vi phạm giả thuyết được thực hiện như sau:
Mối quan hệ tuyến tính giữa biến phụ thuộc và biến độc lập: Kiểm tra thông qua phân tích hệ số tương quan giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc. Kết quả kiểm định có mối liên hệ tuyến tính giữa các cặp biến này(xem kết quả phân tích tương quan ở phần 4.7). Đồng thời thông qua biểu đồ phân tán Scatterplot với giá trị phần dư chuẩn hóa trên trục tung và giá trị dự đoán chuẩn hóa trên trục hoành. Nhìn vào biểu đồ ta thấy phần dư không thay đổi theo một trật tự nào đối với giá trị dự đoán. Vậy giả thuyết về liên hệ tuyến tính không bị vi phạm.
Hình 4.5 Biểu đồ Scatterplot
Kiểm tra giả định phương sai của sai số không đổi, hay phần dư không có tương quan với các biến độc lập trong mô hình. Nếu độ lớn của phần dư tăng hay giảm cùng với giá trị của biến dự đoán (biến phụ thuộc) thì giả định bị vi phạm. Qua đò thị Scater thể hiện mối quan hệ giữa biến dự đoán và phần dư, ta thấy các quan sát phân tán ngẫu nhiên quanh trục 0(tức quanh giá trị trung bình của phần dư). Như vậy, phần dư và biến dự đoán không có mối liên hệ hay không có hiện tượng phương sai của sai số thay đổi.
Kiểm tra hiện tượng Đa cộng tuyến: các hệ số tương quan giữa các biến độc lập trong mô hình thấp, khả năng hiện tượng đa cộng tuyến xảy ra thấp. Hệ số độ chấp nhận cao (Tolerance =1), Phương sai phóng đại của mỗi biến là (VIF)=1<10 chứng tỏ không vi phạm giả đinh Đa cộng tuyến. Quy tắc là khi VIF vượt quá 10 đó là dấu hiệu của Đa cộng tuyến (Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005).
Kiểm tra phân phối chuẩn của phần dư: ta sẽ dùng hai công cụ vẽ của phần mềm SPSS là biểu đồ Histogram và đồ thị P-P plot. Nhìn vào đồ thị Histogram ta thấy phần dư có phân phối xấp xỉ chuẩn (trung bình Mean = 0 và độ lệch chuẩn Std. Dev = 0,991 tức gần bằng 1). Nhìn vào đồ thị P-P plot biểu diễn các điểm quan sát không phân tán quá xa đường thẳng kỳ vọng, do đó có thể kết luận giả thuyết phân phối chuẩn không bị vi phạm.
Hình 4.6 Biểu đồ phân phối phần dư
Hình 4.7 Biểu đồ P-P PLot
Kiểm tra giả định về tính độc lập của các phần dư (hay không có tương quan giữa các phần dư): ta dùng đại lượng thống kê Durbin – Watson (d). Đại lượng d này có giá trị từ 0 đến 4. Tra bảng thống kê Durbin – Watson với số mẫu quan sát
bằng 351 và số biến độc lập là 6 ta có dL = 1,707 và dU = 1,831. Như vậy đại lượng d = 1,784 nằm trong khoảng (dL; dU) là miền không kết luận về giả định tính độc lập của các phần dư. Tuy nhiên, vì dữ liệu thu thập cho nghiên cứu này không phải là dữ liệu được thu thập và ghi chép một cách tuần tự theo chuỗi thời gian, nên giả định này khó bị vi phạm. Do vậy ta có thể kết luận giả định về tính độc lập của các phần dư được bảo đảm.
Qua kiểm định các giả thuyết cho thấy mô hình thỏa các điều kiện giả thuyết. Do đó, kết quả phân tích hồi qui là đáng tin cậy.
4.7.2 Kiểm định sự phù hợp của mô hình
Để kiểm định sự phù hợp của mô hình tổng thể thì ta xem xét đến giá trị F từ bảng phân tích phương sai ANOVA, giá trị F = 38,879 và p – value = 0,000 < 0,05, điều đó chứng tỏ mô hình hồi qui phù hợp và có thể sử dụng được.
Kết quả phân tích hồi qui cho thấy, giá trị R2 hiệu chỉnh = 0,394 cho biết rằng các biến độc lập có thể giải thích được 39,4 % sự biến thiên của biến phụ thuộc.
4.7.3 Giải thích kết quả phân tích hồi qui
Để xác định tầm quan trọng của các nhân tố ảnh hưởng đến quyết định chọn địa phương làm việc của sinh viên ta tiến hành xem xét:
- Những giá trị Beta có ý nghĩa thống kê (p – value < 0,05), kết quả cho thấy cả sáu nhân tố được ghi nhận lần lượt là: VL, CS, CN, CCN, DP, TD đều có p – value < 0,05. Do vậy, đây là các nhân tố chính ảnh hưởng đến quyết định chọn địa phương làm việc của sinh viên Trường Đại học Nha Trang.
- So sánh các giá trị (độ lớn) của các Beta chuẩn hóa ta thấy: Nhân tố CN (Đặc điểm cá nhân) tác động mạnh nhất đến quyết định chọn địa phương làm việc (Beta = 0,444). Tiếp theo lần lượt là các nhân tố VL (Việc làm; Beta = 0,288), CS (Chính sách ưu đãi của địa phương; Beta = 0,214), DP (Đặc điểm riêng của địa phương; Beta = 0,196), TD (Thông tin và quy trình tuyển dụng của địa phương; Beta = 0,172), , CCN (Các cá nhân có ảnh hưởng; Beta = 0,102).
Từ kết quả trên, phương trình hồi qui chuẩn hóa được xác định như sau:
QUYETDINHCHONDPLV (Y) = 0,444*CN + 0,288*VL + 0,214*CS +
Kết quả nghiên cứu cho thấy, nhân tố “Đặc điểm cá nhân” là nhân tố ảnh hưởng mạnh nhất đến quyết định chọn địa phương làm việc của sinh viên. Sau khi học xong các bạn sinh viên mong muốn rằng sẽ có được việc làm phù hợp với chuyên môn, ngành nghề mình được đào tạo. Một khi cá nhân sinh viên cảm thấy sở thích, năng lực, khí chất, tính cách và nguyện vọng của mình phù hợp với địa phương đó thì họ sẽ đến đó để tìm việc.
Nhân tố tiếp theo ảnh hưởng đến quyết định chọn địa phương làm việc của sinh viên là “Việc làm”. Đa phần các sinh viên mong muốn rằng sau khi tốt nghiệp sẽ dễ dàng kiếm được việc làm, có thu nhập, địa vị và cơ hội thăng tiến cao. Trong điều kiện như hiện nay, để có được một công việc ổn định sau khi tốt nghiệp là điều không dễ dàng. Tình trạng thất nghiệp của một bộ phận sinh viên mới ra trường đã làm cho các sinh viên lo lắng. Đây chính là lý do mà các bạn sinh viên quan tâm khi cân nhắc chọn địa phương làm việc cho mình sau khi tốt nghiệp.
Nhân tố thứ ba ảnh hưởng đến quyết định chọn địa phương làm việc của sinh viên là “Chính sách ưu đãi của địa phương”. Sau 4 năm học đại học tốn rất nhiều thời gian, chi phí tiền bạc. Nên sau khi tốt nghiệp các bạn đối mặt với nhiều khó khăn trước mắt. Vì vậy mà nhưng chính sách ưu đãi của địa phương về việc làm, nhà ở, đất đai hay những chế độ đãi ngộ sẽ là mối quan tâm không nhỏ đối với các bạn sinh viên khi chọn địa phương làm việc. Một điều đáng chú ý là yếu tố Chính sách ưu đãi của địa phương được các bạn sinh viên quan tâm thứ ba khi quyết định chọn địa phương làm việc. Rõ ràng các chính sách hiện tại của các địa phương có hiệu quả tương đối thấp. Do đó, cần có sự quan tâm hơn nữa của các địa phương nhằm thu hút lực lượng lao động đã qua đào tạo này.
Nhân tố tiếp theo ảnh hưởng đến đến quyết định chọn địa phương làm việc của sinh viên là “Đặc điểm riêng của địa phương”. Hiện nay, nhiều địa phương đang phát triển công nghiệp một cách ồ ạt, chạy theo số lượng hơn là chất lượng làm cho môi trường ô nhiễm ngày một nghiêm trọng. Vì vậy, điều kiện khí hậu trong lành, mát mẻ thuận lợi cho sinh sống là một quan tâm của các sinh viên khi chọn địa phương làm việc. Bên cạnh đó, các điều kiện mua sắm, vui chơi giải trí hay lối sống cộng đồng thân thiện cũng sẽ là căn cứ quan trọng để các bạn đưa ra quyết định.
Nhân tố “Thông tin và quy trình tuyển dụng của địa phương” có ảnh hưởng thứ năm, khi sinh viên quyết định chọn địa phương làm việc. Tình trạng quan liêu của quyền, bưng bít thông tin tuyển dụng, con ông cháu cha vẫn còn tồn tại nhiều ở các cơ quan cũng như các doanh nghiệp. Vì vậy, việc công bố thông tin tuyển dụng công khai minh bạch hay cải cách quy trình tuyển dụng, giảm phiền hà, giảm thời gian chờ đợi là mối quan tâm khi các bạn tìm việc.
Nhân tố tiếp theo ảnh hưởng đến quyết định chọn địa phương làm việc của sinh viên là “Các cá nhân có ảnh hưởng” bao gồm cha mẹ và anh chị em trong gia đình. Trước khi quyết định nơi làm việc các bạn luôn tham khảo ý kiến từ gia đình. Mối quan hệ xã hội của người thân tại các địa phương cũng ảnh hưởng đến quyết định của sinh viên tốt nghiệp; bởi vì những người thân của họ có thể giới thiệu việc làm thông qua mối quan hệ cá nhân. Bên cạnh đó các thầy cô giáo ở trường cũng thường xuyên tư vấn giới thiệu về những nơi làm việc cho những sinh viên tốt nghiệp. Nơi làm việc của bạn bè cũng là một tham khảo ảnh hưởng đến quyết định chọn nơi làm việc của các bạn.
4.7.4 Kiểm định các giả thuyết của mô hình
Giả thuyết H1: Cơ hội có việc làm với mức thu nhập cao và phát triển nghề nghiệp của địa phương càng cao thì sinh viên chọn địa phương đó càng nhiều.
Kết quả phân tích hồi qui cho thấy, “Việc làm” có tác động dương vào quyết định chọn địa phương làm việc của sinh viên (Beta = 0,288 và sig. = 0,000). Như vậy, giữa nhân tố “Việc làm ” và quyết định chọn địa phương làm việc có mối quan hệ đồng biến với nhau.
Giả thuyết H2: Đặc điểm của địa phương càng tốt thì sinh viên chọn địa phương đó càng nhiều.
Kết quả phân tích hồi qui cho thấy, “Đặc điểm riêng của địa phương” có tác động dương vào quyết định chọn địa phương làm việc của sinh viên (Beta = 0,196 và sig. = 0,000). Như vậy, giữa nhân tố “Đặc điểm riêng của địa phương” và quyết định chọn địa phương làm việc có mối quan hệ đồng biến với nhau.
Giả thuyết H3: Thông tin và quy trình tuyển dụng của địa phương càng rõ ràng minh bạch thì càng thu hút được nhiều sinh viên hơn.
Kết quả phân tích hồi qui cho thấy, “Thông tin và quy trình tuyển dụng của địa phương” có tác động dương vào quyết định chọn địa phương làm việc của sinh viên (Beta = 0,172 và sig. = 0,000). Như vậy, giữa nhân tố “ Thông tin và quy trình tuyển dụng của địa phương” và quyết định chọn địa phương làm việc có mối quan hệ đồng biến với nhau.
Giả thuyết H4: Chính sách ưu đãi của địa phương càng tốt thì càng thu hút được nhiều sinh viên về làm việc.
Kết quả phân tích hồi qui cho thấy, “Chính sách ưu đãi của địa phương” có tác động dương vào quyết định chọn địa phương làm việc của sinh viên (Beta = 0,214 và sig. = 0,000). Như vậy, giữa nhân tố “Chính sách ưu đãi của địa phương” và quyết định chọn địa phương làm việc có mối quan hệ đồng biến với nhau.