Luận văn Thạc sĩ Quản trị kinh doanh: Nghiên cứu ý định khởi nghiệp của sinh viên Trường Đại học Thủ Dầu Một
1,448
779
127
48
pháp trích “Principal Component” và sử dụng phép xoay “Varima ”, với các tiêu
chuẩn như sau (Hoàng Trọng, Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008):
Hệ số KMO (Kaiser – Meyer - Olkin Measure of sampling adequacy) là một
chỉ số dùng để xem xét sự thích hợp của phân tích nhân tố. Hệ số của KMO lớn
(0.5
≤ KMO ≤1) là điều kiện đủ để phân tích nhân tố là thích hợp với các dữ liệu; còn
nếu như trị số này < 0.5 thì phân tích nhân tố có khả năng không thích hợp với
các
dữ liệu.
Kiểm định giá trị Bartlett xem xét giả thuyết trong tổng thể các biến không
có tương quan. Điều kiện cần thiết cho việc phân tích nhân tố là các biến phải
có
tương quan với nhau (nghĩa là Sig. ≤ 5% thì kiểm định có ý nghĩa thống kê).
Chọn số lượng nhân tố hay còn gọi là điểm dừng theo tiêu chí Eigenvalue.
Điểm dừng Eigenvalue (đại diện cho phần biến thiên được giải thích bởi mỗi nhân
tố) khi trích các nhân tố có hệ số Eigenvalue phải có giá trị > 1.
Hệ số tải nhân tố (Factor Loading): theo Hair & cộng sự (1998), Factor
loading là chỉ tiêu để đảm bảo mức ý nghĩa thiết thực của EFA. Factor loading ≥
0.3
được em đạt mức tối thiểu, Factor loading ≥ 0.4 được xem là quan trọng, Factor
loading ≥ 0.5 được xem là có ý nghĩa thực tiễn. Điều kiện để phân tích nhân tố
khám phá là phải thỏa mãn yêu cầu hệ số tải nhân tố (Factor loading ≥ 0.5).
Thang đo được chấp nhận khi tổng phương sai trích (Percentage of variance)
≥ 50%.
Sự khác biệt hệ số tải nhân tố của một biến quan sát giữa các nhân tố ≥ 0.3 để
đảm bảo giá trị phân biệt giữa các nhân tố.
3.3.3.4. Phân tích tương quan Pearson
Ma trận tương quan cho biết mức độ chặt chẽ của liên hệ tương quan tuyến
tính giữa biến phụ thuộc với các biến độc lập và giữa các biến độc lập với nhau.
Nếu hệ số tương quan Person giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập lớn chứng tỏ
giữa chúng có mối quan hệ với nhau và phân tích hồi quy tuyến tính có thể phù
hợp,
còn nếu giữa các biến độc lập cũng có tương quan lớn với nhau thì đó cũng là dấu
hiệu cho việc nhận dạng hiện tượng đa cộng tuyến trong mô hình hồi quy tuyến
tính
đang xét (Hoàng Trọng, Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008). Nếu ở bước phân tích
49
tương quan này biến độc lập không có tương quan với biến phụ thuộc thì ta loại
biến độc lập này ra khỏi phân tích hồi quy.
Hệ số tương quan có giá trị từ -1 đến 1. Hệ số tương quan bằng 0 (hay gần 0)
có nghĩa là hai biến số không có liên hệ gì với nhau và ngược lại nếu hệ số bằng
-1
hay 1 có nghĩa là hai biến số có một mối liên hệ tuyệt đối (Hoàng Trọng, Chu
Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
Giá trị Sig. của kiểm định Pearson: nếu Sig. < 5% ta có thể kết luận được là
hai biến có tương quan với nhau. Hệ số tương quan càng lớn thì tương quan càng
chặt. Nếu Sig. > 5% thì hai biến không có tương quan với nhau.
3.3.3.5. Phân tích hồi quy
Phân tích hồi quy là nghiên cứu mối quan hệ phụ thuộc của một biến (gọi là
biến phụ thuộc) với một hay nhiều biến khác (được gọi là biến độc lập), giá trị
của
mỗi nhân tố được dùng để chạy hồi quy là giá trị trung bình của các biến quan
sát
thuộc nhân tố đó (Hoàng Trọng, Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008). Tác giả sử dụng
phương pháp phân tích hồi quy để xác định mức độ ảnh hưởng của 6 nhân tố: Ý
kiến người xung quanh; Cảm nhận sự khát khao khởi nghiệp; Sự tự tin; Khả năng
sáng tạo; Môi trường giáo dục; Tiếp cận tài chính đến ý định khởi nghiệp của
sinh
viên Trường Đại học Thủ Dầu Một.
Sau khi phân tích tương quan, tác giả tiến hành phân tích hồi quy đa biến
theo phương pháp Enter (đưa biến vào một lượt) với mức ý nghĩa 5% để kiểm định
mô hình và giả thuyết nghiên cứu.
Phương trình hồi quy có dạng:
Y = β
0
+ β
1
*X
1
+ β
2
*X
2
+ β
3
*X
3
+ β
4
*X
4
+ β
5
*X
5
+ β
6
*X
6
+ ε
Trong đó:
Y: biến phụ thuộc (ý định khởi nghiệp của sinh viên)
β
0
: hằng số hồi quy
β
1
- β
6
: các hệ số hồi quy
X
1
-> X
6:
các biến độc lập (các nhân tố ảnh hưởng đến ý định
khởi nghiệp của sinh viên)
ε: sai số
50
Thông qua thước đo R2 điều chỉnh (Adjusted R Square) để đánh giá sự phù
hợp của mô hình. Sử dụng kiểm định F (kiểm định độ phù hợp của mô hình) để
kiểm tra mức ý nghĩa của R2 điều chỉnh thông qua chỉ số Sig trong bảng ANOVA.
Nghiên cứu này chọn mức ý nghĩa 95% (các hệ số beta có Sig < 0.05 thì mới có ý
nghĩa về mặt thống kê).
Hệ số Beta chuẩn hóa (Standardized coefficients Beta) là hệ số hồi quy riêng
phần đã được chuẩn hóa (cùng đơn vị đo lường), thể hiện khả năng giải thích về
biến phụ thuộc của các biến độc lập. Hệ số Beta đo lường sự thay đổi trong giá
trị
trung bình của biến phụ thuộc khi biến độc lập thay đổi một đơn vị và cố định
các
biến độc lập còn lại. Trong nghiên cứu này chọn mức ý nghĩa 95% (các hệ số Beta
có Sig. < 0.05 thì mới có ý nghĩa về mặt thống kê) (Hoàng Trọng, Chu Nguyễn
Mộng Ngọc, 2008).
Tiến hành kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến (hiện tượng các biến độc lập
có quan hệ với nhau) thông qua xem xét độ chấp nhận (Tolerance) và hệ số phóng
đại phương sai của các biến (VIF - Variance inflation factor): Nếu Tolerance nhỏ
và
VIF>10 là dấu hiệu của đa cộng tuyến, còn nếu 1<VIF<10 thì không có hiện tượng
đa cộng tuyến.
Kiểm định tính độc lập của sai số: Đại lượng thống kê Durbin-Watson (d) có
thể dùng để kiểm định tương quan của các sai số kề nhau (tương quan chuỗi bậc
nhất). Đại lượng d có giá trị biến thiên từ 0 đến 4. Bên cạnh đó, kiểm tra phân
phối
chuẩn của phần dư ε: kiểm tra bằng cách vẽ đồ thị Histogram của phần dư chuẩn
hóa. Nếu đồ thị đường cong chuẩn hóa có dạng hình chuông như phân phối chuẩn
và giá trị trung bình (Mean) xấp xỉ 0 và giá trị độ lệch chuẩn (Std.dev) xấp xỉ
1 thì
em như phần dư có phân phối chuẩn.
3.3.3.6. Kiểm định các giả thuyết nghiên cứu
Các giả thuyết nghiên cứu sẽ được tiến hành kiểm định thông qua dữ liệu
nghiên cứu của phương trình hồi quy được xây dựng. Tiêu chuẩn kiểm định sử dụng
phép kiểm định t và giá trị p-value (Sig.) tương ứng, độ tin cậy 95%, giá trị
p-value
sẽ được so sánh trực tiếp với giá trị 0.05 để kết luận chấp nhận hay bác bỏ giả
thuyết nghiên cứu.
51
3.3.3.7. Kiểm định sự khác biệt trung bình
Đối với các kiểm định sự khác biệt trung bình ta sử dụng kiểm định T-Test
và phân tích phương sai (ANOVA) để kiểm định.
• Kiểm định Independent-SamplesT-Test
Dựa vào kết quả của Levene’s Test, xem xét kết quả kiểm định t:
Nếu kết quả Sig. trong kiểm định Levene < 0.05, có sự khác biệt giữa 2
phương sai, lúc đó sẽ sử dụng kết quả kiểm định ở phần Equal variances not
assumed.
Nếu giá trị Sig. ≥ 0.05, không có sự khác biệt giữa 2 phương sai, lúc đó sử
dụng kết quả kiểm định ở phần Equal variances assumed.
Sau khi đã chọn kết quả kiểm định t sẽ sử dụng, tiến hành so sánh giá trị Sig.
(sig. (2 tailed)) trong kiểm định t:
Nếu Sig. (2 tailed) < 0.05: Kết luận có sự khác biệt có ý nghĩa về trung bình
giữa các nhóm, sau đó dựa vào giá trị trung bình mẫu ở bảng Group Statistics để
xác định rõ sự khác biệt đó.
Nếu Sig. (2 tailed) > 0.05: Kết luận không có sự khác biệt có ý nghĩa về trị
trung bình giữa các nhóm.
• Phân tích phương sai (ANOVA)
-
Kiểm định Levene
+ Sig. < 0.05: Có sự khác biệt phương sai.
+ Sig. ≥ 0.05: Không có sự khác biệt phương sai.
-
Kiểm định ANOVA
+ Sig. < 0.05: Có sự khác biệt giữa các nhóm.
+ Sig. ≥ 0.05: Không có sự khác biệt giữa các nhóm.
TÓM TẮT CHƯƠNG 3
Ở chương 3 này, tác giả đã trình bày phương pháp nghiên cứu như sau:
Nghiên cứu định tính: tham khảo các đề tài nghiên cứu trong và ngoài nước
trước đây, các lý thuyết và mô hình nghiên cứu liên quan về ý định khởi nghiệp,
tổ
chức thảo luận nhóm theo nội dung đã chuẩn bị trước, ý kiến sẽ được ghi nhận và
52
làm cơ sở để đề xuất mô hình nghiên cứu chính thức và điều chỉnh thang đo.
Nghiên cứu định lượng: trình bày phương pháp chọn mẫu, phương pháp phân
tích dữ liệu như: thống kê mô tả, kiểm định độ tin cậy thang đo, phân tích nhân
tố
khám phá EFA, phân tích tương quan Pearson, phân tích hồi quy, kiểm định giả
thuyết và kiểm định sự khác biệt trung bình. Dữ liệu thu thập thông qua bảng câu
hỏi khảo sát. Dữ liệu thu thập được sẽ được xử lý bằng phần mềm SPSS 20.0.
Chương 4 sẽ cho chúng ta biết kết quả khảo sát bằng phần mềm SPSS 20.0.
53
CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.1. Thông tin mẫu nghiên cứu
Tác giả phát phiếu khảo sát cho các bạn sinh viên Trường Đại học Thủ Dầu
Một với tổng số phiếu phát ra là 250 phiếu, thu về 220 phiếu. Sau quá trình kiểm
tra, sàng lọc, loại bỏ số phiếu có các bạn sinh viên đang theo học năm 1,
số phiếu có
quá nhiều ô trống hoặc đánh nhiều phương án trong cùng một phát biểu, hoặc đánh
tất cả các phát biểu với cùng một đáp án, tác giả phát hiện có 47 phiếu không
hợp
lệ. Vì vậy, tổng số phiếu khảo sát được sử dụng trong đề tài nghiên cứu này là
173
phiếu.
Cơ cấu mẫu điều tra được thể hiện trong bảng thống kê dưới đây:
4.1.1. Thống kê mô tả mẫu theo các đặc điểm cá nhân
❖ Về giới tính
Bảng 4.1: Cơ cấu về giới tính
Mẫu: n= 173
Tần số
%
% hợp lệ
% tích lũy
Giới tính
Nam
82
47,4
47,4
47,4
Nữ
91
52,6
52,6
100,0
Tổng
173
100,0
100,0
(Nguồn: Tác giả xử lý dữ liệu điều tra bằng phần mềm SPSS 22.0)
Nhận xét: Trong tổng số 173 sinh viên được khảo sát, có 82 sinh viên nam,
chiếm 47.4% và 91 sinh viên nữ, chiếm 52.6%.
(Nguồn: Tác giả xử lý dữ liệu điều tra bằng phần mềm Excel)
Biểu đồ 4.1: Tỷ lệ đối tượng khảo sát theo giới tính
Cơ cấu về giới
tính
54
❖
Về lĩnh vực học
Bảng 4.2: Cơ cấu về lĩnh vực học
Mẫu: n= 173
Tần số
%
% hợp lệ
% tích lũy
Lĩnh vực
học
Kỹ thuật và Công
nghệ thông tin
53
30,6
30,6
30,6
Kinh tế và Quản
trị kinh doanh
67
38,7
38,7
69,4
Ngôn ngữ Anh
35
20,2
20,2
89,6
Khác
18
10,4
10,4
100,0
Tổng
173
100,0
100,0
(Nguồn: Tác giả xử lý dữ liệu điều tra bằng phần mềm SPSS)
Nhận xét: Trong tổng số 173 sinh viên được khảo sát thì số lượng lớn nhất
thuộc lĩnh vực Kinh tế và Quản trị kinh doanh có 67 người, chiếm 38.7%; tiếp
theo
là lĩnh vực Kỹ thuật và Công nghệ thông tin có 53 người, chiếm 30.6%; lĩnh vực
Ngôn ngữ Anh có 35 người, chiếm 20.2% và ít nhất là lĩnh vực khác, có 18 người
chiếm 10.4%.
(Nguồn: Tác giả xử lý dữ liệu điều tra bằng phần mềm Excel)
Biểu đồ 4.2: Tỷ lệ đối tượng khảo sát theo lĩnh vực học
55
❖
Về năm học
Bảng 4.3: Cơ cấu về năm học
Mẫu: n= 173
Tần số
%
% hợp lệ
% tích lũy
Năm
học
Năm 2
50
28,9
28,9
28,9
Năm 3
56
32,4
32,4
61,3
Năm 4
67
38,7
38,7
100,0
Tổng
173
100,0
100,0
(Nguồn: Tác giả xử lý dữ liệu điều tra bằng phần mềm SPSS)
Nhận xét: Trong tổng số 173 sinh viên được khảo sát thì số lượng chiếm
nhiều nhất thuộc về năm 4 (có 67 người chiếm 38.7%); tiếp theo là năm 3 (có 56
người chiếm 32.4%); và cuối cùng là năm 2 (có 50 người chiếm 28.9%).
(Nguồn: Tác giả xử lý dữ liệu điều tra bằng phần mềm Excel)
Biểu đồ 4.3: Tỷ lệ đối tượng khảo sát theo năm học
4.1.2. Thống kê mô tả mẫu các nhân tố ảnh hưởng đến ý định khởi nghiệp
của sinh viên Trường Đại học Thủ Dầu Một
❖
Nhân tố “Ý kiến người xung quanh”
Nhận xét: Mức độ ảnh hưởng của nhân tố “Ý kiến người xung quanh” đến ý
định khởi nghiệp của sinh viên Trường Đại học Thủ Dầu Một tương đối đồng đều,
được thể hiện ở cột trung bình (Mean = 3.79; 3.70; 3.76). Tuy nhiên, trong quá
trình
định giá của từng sinh viên thì mức chênh lệch có khoảng cách rất lớn (thấp nhất
là
1 và cao nhất là 5), điều này cho thấy có một số sinh viên cho rằng đây là nhân
tố
56
ảnh hưởng đến ý định khởi nghiệp, bên cạnh đó có một số sinh viên định giá thấp
vì
họ cho rằng nhân tố này ít tác động đến ý định khởi nghiệp của họ.
❖
Nhân tố “Cảm nhận sự khát khao khởi nghiệp”
Nhận xét: Mức độ ảnh hưởng của nhân tố “Cảm nhận sự khát khao khởi
nghiệp” đến ý định khởi nghiệp của sinh viên Trường Đại học Thủ Dầu Một tương
đối đồng đều, được thể hiện ở cột trung bình (Mean = 3.77; 3.73; 3.82; 3.77).
Tuy
nhiên, trong quá trình đánh giá của từng sinh viên thì mức chênh lệch có khoảng
cách rất lớn (thấp nhất là 1 và cao nhất là 5), điều này cho thấy có một số sinh
viên
cho rằng đây là nhân tố ảnh hưởng đến ý định khởi nghiệp, bên cạnh đó có một số
sinh viên đánh giá thấp vì họ cho rằng nhân tố này ít tác động đến ý định khởi
nghiệp của họ.
❖
Nhân tố “Sự tự tin”
Nhận xét: Mức độ ảnh hưởng của nhân tố “Sự tự tin” đến ý định khởi nghiệp
của sinh viên Trường Đại học Thủ Dầu Một tương đối đồng đều, được thể hiện ở
cột trung bình (Mean = 3.55; 3.62; 3.65; 3.61). Tuy nhiên, trong quá trình đánh
giá
của từng sinh viên thì mức chênh lệch có khoảng cách rất lớn (thấp nhất là 1 và
cao
nhất là 5), điều này cho thấy có một số sinh viên cho rằng đây là nhân tố ảnh
hưởng
đến ý định khởi nghiệp, bên cạnh đó có một số sinh viên đánh giá thấp vì họ cho
rằng nhân tố này ít tác động đến ý định khởi nghiệp của họ.
❖
Nhân tố “Khả năng sáng tạo”
Nhận xét: Mức độ ảnh hưởng của nhân tố “Khả năng sáng tạo” đến ý định
khởi nghiệp của sinh viên Trường Đại học Thủ Dầu Một tương đối đồng đều, được
thể hiện ở cột trung bình (Mean = 3.62; 3.68; 3.58). Tuy nhiên, trong quá trình
định
giá của từng sinh viên thì mức chênh lệch có khoảng cách rất lớn (thấp nhất là 1
và
cao nhất là 5), điều này cho thấy có một số sinh viên cho rằng đây là nhân tố
ảnh
hưởng đến ý định khởi nghiệp, bên cạnh đó có một số sinh viên đánh giá thấp vì
họ
cho rằng nhân tố này ít tác động đến ý định khởi nghiệp của họ.
❖
Nhân tố “Môi trường giáo dục”
Nhận xét: Mức độ ảnh hưởng của nhân tố “Môi trường giáo dục” đến ý định
khởi nghiệp của sinh viên Trường Đại học Thủ Dầu Một tương đối đồng đều, được
57
thể hiện ở cột trung bình (Mean = 3.77; 3.69; 3.79; 3.80). Tuy nhiên, trong quá
trình
đánh giá của từng sinh viên thì mức chênh lệch có khoảng cách rất lớn (thấp nhất
là
1 và cao nhất là 5), điều này cho thấy có một số sinh viên cho rằng đây là nhân
tố
ảnh hưởng đến ý định khởi nghiệp, bên cạnh đó có một số sinh viên đánh giá thấp
vì
họ cho rằng nhân tố này ít tác động đến ý định khởi nghiệp của họ.
❖
Nhân tố “Tiếp cận tài chính”
Nhận xét: Mức độ ảnh hưởng của nhân tố “Tiếp cận tài chính” đến ý định
khởi nghiệp của sinh viên Trường Đại học Thủ Dầu Một tương đối đồng đều, được
thể hiện ở cột trung bình (Mean = 3.47; 3.55; 3.60). Tuy nhiên, trong quá trình
đánh
giá của từng sinh viên thì mức chênh lệch có khoảng cách rất lớn (thấp nhất là 1
và
cao nhất là 5), điều này cho thấy có một số sinh viên cho rằng đây là nhân tố
ảnh
hưởng đến ý định khởi nghiệp, bên cạnh đó có một số sinh viên đánh giá thấp vì
họ
cho rằng nhân tố này ít tác động đến ý định khởi nghiệp của họ.
❖
Thống kê mô tả về “Ý định khởi nghiệp của sinh viên”
Nhận xét: Các biến quan sát được đánh giá ở mức trung bình (Mean = 3.66;
3.62; 3.74; 3.64), cho thấy mức độ ảnh hưởng của các nhân tố đến ý định khởi
nghiệp của sinh viên Trường Đại học Thủ Dầu Một tương đối đồng đều. Tuy nhiên,
trong quá trình đánh giá của từng sinh viên thì mức chênh lệch có khoảng cách
rất
lớn (thấp nhất là 1 và cao nhất là 5), điều này chứng tỏ bên cạnh một số sinh
viên
xem các nhân tố này ảnh hưởng đến ý định khởi nghiệp thì vẫn còn một số sinh
viên
cho rằng các nhân tố này ít tác động đến ý định khởi nghiệp của họ.
4.2. Đánh giá độ tin cậy của thang đo
Sau khi đánh giá độ tin cậy của thang đo thông qua hệ số Cronbach’s Alpha,
tác giả thu được kết quả như sau (Bảng 4.4):