Luận văn Thạc sĩ Quản trị kinh doanh: Nghiên cứu ý định khởi nghiệp của sinh viên Trường Đại học Thủ Dầu Một

1,419
779
127
58
Bảng 4.4: Kết quả kiểm định độ tin cậy Cronbach’s Alpha của thang đo
Biến
quan
sát
Trung bình
thang đo nếu
loại
biến
Phương sai
thang đo nếu
loại biến
Tương quan biến
tổng
Cronbach’s
Alpha nếu loại
biến
Ý kiến người xung quanh: Cronbach’s Alpha = 0.802
YK1
7,46
1,389
,667
,709
YK2
7,54
1,377
,683
,692
YK3
7,49
1,542
,596
,782
Cảm nhận sự khát khao khởi nghiệp: Cronbach’s Alpha = 0.841
KK1
11,32
7,546
,801
,744
KK2
11,36
7,849
,653
,808
KK3
11,27
8,234
,627
,819
KK4
11,32
8,032
,627
,820
Sự tự tin: Cronbach’s Alpha = 0.816
TT1
10,88
5,998
,586
,792
TT2
10,82
5,791
,647
,763
TT3
10,79
5,945
,604
,784
TT4
10,83
5,656
,710
,734
Khả năng sáng tạo: Cronbach’s Alpha = 0.786
ST1
7,25
2,202
,605
,733
ST2
7,20
2,418
,571
,765
ST3
7,30
2,060
,704
,620
Môi trường giáo dục: Cronbach’s Alpha = 0.745
GD1
11,28
6,550
,563
,672
GD2
11,36
8,140
,421
,745
GD3
11,26
6,740
,562
,673
GD4
11,25
6,284
,616
,640
Tiếp cận tài chính: Cronbach’s Alpha = 0.791
TC1
7,15
4,256
,601
,748
TC2
7,06
4,013
,619
,729
TC3
7,02
3,709
,677
,665
Ý định khởi nghiệp: Cronbach’s Alpha = 0.786
YD1
10,99
3,169
,794
,630
YD2
11,03
3,510
,554
,754
YD3
10,91
3,556
,560
,750
YD4
11,02
3,796
,485
,786
(Nguồn: Tác giả xử lý dữ liệu điều tra bằng phần mềm SPSS)
58 Bảng 4.4: Kết quả kiểm định độ tin cậy Cronbach’s Alpha của thang đo Biến quan sát Trung bình thang đo nếu loại biến Phương sai thang đo nếu loại biến Tương quan biến tổng Cronbach’s Alpha nếu loại biến Ý kiến người xung quanh: Cronbach’s Alpha = 0.802 YK1 7,46 1,389 ,667 ,709 YK2 7,54 1,377 ,683 ,692 YK3 7,49 1,542 ,596 ,782 Cảm nhận sự khát khao khởi nghiệp: Cronbach’s Alpha = 0.841 KK1 11,32 7,546 ,801 ,744 KK2 11,36 7,849 ,653 ,808 KK3 11,27 8,234 ,627 ,819 KK4 11,32 8,032 ,627 ,820 Sự tự tin: Cronbach’s Alpha = 0.816 TT1 10,88 5,998 ,586 ,792 TT2 10,82 5,791 ,647 ,763 TT3 10,79 5,945 ,604 ,784 TT4 10,83 5,656 ,710 ,734 Khả năng sáng tạo: Cronbach’s Alpha = 0.786 ST1 7,25 2,202 ,605 ,733 ST2 7,20 2,418 ,571 ,765 ST3 7,30 2,060 ,704 ,620 Môi trường giáo dục: Cronbach’s Alpha = 0.745 GD1 11,28 6,550 ,563 ,672 GD2 11,36 8,140 ,421 ,745 GD3 11,26 6,740 ,562 ,673 GD4 11,25 6,284 ,616 ,640 Tiếp cận tài chính: Cronbach’s Alpha = 0.791 TC1 7,15 4,256 ,601 ,748 TC2 7,06 4,013 ,619 ,729 TC3 7,02 3,709 ,677 ,665 Ý định khởi nghiệp: Cronbach’s Alpha = 0.786 YD1 10,99 3,169 ,794 ,630 YD2 11,03 3,510 ,554 ,754 YD3 10,91 3,556 ,560 ,750 YD4 11,02 3,796 ,485 ,786 (Nguồn: Tác giả xử lý dữ liệu điều tra bằng phần mềm SPSS)
59
Nhận xét:
Trong thang đo “Ý kiến người xung quanh” có hệ số Cronbach’s Alpha =
0.802. Các hệ số tương quan biến tổng của các biến YK1, YK2, YK3 đều lớn hơn
0.3. Vì vậy các biến YK1, YK2, YK3 được sử dụng trong phân tích EFA tiếp theo.
Trong thang đo “Cảm nhận sự khát khao khởi nghiệp” hệ số Cronbach’s
Alpha = 0.841. Các hệ số tương quan biến tổng của các biến KK1, KK2, KK3, KK4
đều lớn hơn 0.3. Vì vậy các biến KK1, KK2, KK3, KK4 được sử dụng trong phân
tích EFA tiếp theo.
Trong thang đo “Sự tự tin” hệ số Cronbach’s Alpha = 0.816. Các hệ số
tương quan biến tổng của các biến TT1, TT2, TT3, TT4 đều lớn hơn 0.3. Vì vậy các
biến TT1, TT2, TT3, TT4 được sử dụng trong phân tích EFA tiếp theo.
Trong thang đo “Khả năng sáng tạo” hệ số Cronbach’s Alpha = 0.786.
Các hệ số tương quan biến tổng của các biến ST1, ST2, ST3 đều lớn hơn 0.3.
vậy các biến ST1, ST2, ST3 được sử dụng trong phân tích EFA tiếp theo.
Trong thang đo “Môi trường giáo dục” hệ số Cronbach’s Alpha = 0.745.
Các hệ số tương quan biến tổng của các biến GD1, GD2, GD3, GD4 đều lớn hơn
0.3. Vì vậy các biến GD1, GD2, GD3, GD4 được sử dụng trong phân tích EFA tiếp
theo.
Trong thang đo “Tiếp cận tài chính” có hệ số Cronbach’s Alpha = 0.791. Các
hệ số tương quan biến tổng của các biến TC1, TC2, TC3 đều lớn hơn 0.3. Vì vậy
các biến TC1, TC2, TC3 được sử dụng trong phân tích EFA tiếp theo.
Trong thang đo “Ý định khởi nghiệp” có hệ số Cronbach’s Alpha = 0.786.
Các hệ số tương quan biến tổng của các biến YD1, YD2, YD3, YD4 đều lớn hơn
0.3. Vì vậy các biến YD1, YD2, YD3, YD4 được sử dụng trong phân tích EFA tiếp
theo.
4.3. Phân tích nhân tố khám phá (EFA-Exploratory Factor Analysis)
Sau khi kiểm định hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha, ta thấy các biến quan sát
đều đạt yêu cầu đều được đưa vào phân tích nhân tố khám phá EFA, khi thực
hiện phân tích nhân tố khám phá EFA cần các tiêu chuẩn như sau: (Hoàng
Trọng, Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008)
59 ❖ Nhận xét: Trong thang đo “Ý kiến người xung quanh” có hệ số Cronbach’s Alpha = 0.802. Các hệ số tương quan biến tổng của các biến YK1, YK2, YK3 đều lớn hơn 0.3. Vì vậy các biến YK1, YK2, YK3 được sử dụng trong phân tích EFA tiếp theo. Trong thang đo “Cảm nhận sự khát khao khởi nghiệp” có hệ số Cronbach’s Alpha = 0.841. Các hệ số tương quan biến tổng của các biến KK1, KK2, KK3, KK4 đều lớn hơn 0.3. Vì vậy các biến KK1, KK2, KK3, KK4 được sử dụng trong phân tích EFA tiếp theo. Trong thang đo “Sự tự tin” có hệ số Cronbach’s Alpha = 0.816. Các hệ số tương quan biến tổng của các biến TT1, TT2, TT3, TT4 đều lớn hơn 0.3. Vì vậy các biến TT1, TT2, TT3, TT4 được sử dụng trong phân tích EFA tiếp theo. Trong thang đo “Khả năng sáng tạo” có hệ số Cronbach’s Alpha = 0.786. Các hệ số tương quan biến tổng của các biến ST1, ST2, ST3 đều lớn hơn 0.3. Vì vậy các biến ST1, ST2, ST3 được sử dụng trong phân tích EFA tiếp theo. Trong thang đo “Môi trường giáo dục” có hệ số Cronbach’s Alpha = 0.745. Các hệ số tương quan biến tổng của các biến GD1, GD2, GD3, GD4 đều lớn hơn 0.3. Vì vậy các biến GD1, GD2, GD3, GD4 được sử dụng trong phân tích EFA tiếp theo. Trong thang đo “Tiếp cận tài chính” có hệ số Cronbach’s Alpha = 0.791. Các hệ số tương quan biến tổng của các biến TC1, TC2, TC3 đều lớn hơn 0.3. Vì vậy các biến TC1, TC2, TC3 được sử dụng trong phân tích EFA tiếp theo. Trong thang đo “Ý định khởi nghiệp” có hệ số Cronbach’s Alpha = 0.786. Các hệ số tương quan biến tổng của các biến YD1, YD2, YD3, YD4 đều lớn hơn 0.3. Vì vậy các biến YD1, YD2, YD3, YD4 được sử dụng trong phân tích EFA tiếp theo. 4.3. Phân tích nhân tố khám phá (EFA-Exploratory Factor Analysis) Sau khi kiểm định hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha, ta thấy các biến quan sát đều đạt yêu cầu và đều được đưa vào phân tích nhân tố khám phá EFA, khi thực hiện phân tích nhân tố khám phá EFA cần có các tiêu chuẩn như sau: (Hoàng Trọng, Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008)
60
- Hệ số KMO (Kaiser – Meyer - Olkin Measure of sampling adequacy): 0,5 ≤
KMO ≤1
- Kiểm định giá trị Bartlett có Sig. ≤ 5%
- Điểm dừng Eigenvalue > 1
- Hệ số tải nhân tố Factor loading 0.5
- 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
4.3.1.
Phân tích nhân tố cho các biến độc lập
Ta tiến hành phân tích nhân tố với 21 biến quan sát của các thành phần độc
lập. Kết quả phân tích nhân tố như sau:
Phân tích nhân tố lần thứ 1
Bảng 4.5: Kết quả kiểm định KMO và Bartlett biến độc lập
Hệ số KMO
.817
Kiểm định Bartlett
Chi-bình phương tương đối
1591,195
df
210
Sig.
,000
(Nguồn: Tác giả xử lý dữ liệu điều tra bằng phần mềm SPSS)
Hệ số KMO = 0.817 (>0.5), chứng tỏ phương pháp phân tích nhân tố áp dụng
là thích
hợp. Đồng thời kiểm định Barlett có kết quả Sig. = 0.000 (< 0.05), nên ở độ
tin cậy 95%
các biến quan sát có sự tương quan với nhau trong tổng thể. Vì vậy, kết
quả EFA là phù hợp.
Với phương pháp rút trích Principal Component phép xoay Varimax,
điểm dừng khi trích các yếu tố Eigenvalue = 1,102 >1, đại diện cho phần biến thiên
được giải thích bởi mỗi nhân tố, thì nhân tố rút ra có ý nghĩa tóm tắt thông tin tốt
nhất.
Sau khi chạy EFA thì vẫn giữ được 21 biến quan sát và 6 nhân tố được rút
trích. Tổng phương sai trích (Rotation Sums of Squared Loadings (Cumulative %))
76.859% > 50% thoả yêu cầu. Điều này chứng tỏ 76.859% biến thiên của dữ
liệu được giải thích bởi 6 nhân tố được tạo ra.
60 - Hệ số KMO (Kaiser – Meyer - Olkin Measure of sampling adequacy): 0,5 ≤ KMO ≤1 - Kiểm định giá trị Bartlett có Sig. ≤ 5% - Điểm dừng Eigenvalue > 1 - Hệ số tải nhân tố Factor loading 0.5 - 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 4.3.1. Phân tích nhân tố cho các biến độc lập Ta tiến hành phân tích nhân tố với 21 biến quan sát của các thành phần độc lập. Kết quả phân tích nhân tố như sau: • Phân tích nhân tố lần thứ 1 Bảng 4.5: Kết quả kiểm định KMO và Bartlett biến độc lập Hệ số KMO .817 Kiểm định Bartlett Chi-bình phương tương đối 1591,195 df 210 Sig. ,000 (Nguồn: Tác giả xử lý dữ liệu điều tra bằng phần mềm SPSS) Hệ số KMO = 0.817 (>0.5), chứng tỏ phương pháp phân tích nhân tố áp dụng là thích hợp. Đồng thời kiểm định Barlett có kết quả Sig. = 0.000 (< 0.05), nên ở độ tin cậy 95% các biến quan sát có sự tương quan với nhau trong tổng thể. Vì vậy, kết quả EFA là phù hợp. Với phương pháp rút trích Principal Component và phép xoay Varimax, điểm dừng khi trích các yếu tố Eigenvalue = 1,102 >1, đại diện cho phần biến thiên được giải thích bởi mỗi nhân tố, thì nhân tố rút ra có ý nghĩa tóm tắt thông tin tốt nhất. Sau khi chạy EFA thì vẫn giữ được 21 biến quan sát và 6 nhân tố được rút trích. Tổng phương sai trích (Rotation Sums of Squared Loadings (Cumulative %)) là 76.859% > 50% thoả yêu cầu. Điều này chứng tỏ 76.859% biến thiên của dữ liệu được giải thích bởi 6 nhân tố được tạo ra.
61
Hệ số tải nhân tố (Factor Loading) của các biến đều > 0.5 ngoại trừ biến GD2
Phân tích nhân tố lần thứ hai:
Ta tiến hành phân tích nhân tố với 20 biến quan sát của các thành phần độc
lập. Kết quả phân tích nhân tố như sau:
Bảng 4.6: Kết quả kiểm định KMO và Bartlett biến độc lập
Hệ số KMO
.812
Kiểm định Bartlett
Chi-bình phương tương đối
1514,383
df
190
Sig.
,000
(Nguồn: Tác giả xử lý dữ liệu điều tra bằng phần mềm SPSS)
Hệ số KMO = 0.812 (>0.5), chứng tỏ phương pháp phân tích nhân tố áp dụng
là thích
hợp. Đồng thời kiểm định Barlett có kết quả Sig. = 0.000 (< 0.05), nên ở độ
tin cậy 95%
các biến quan sát có sự tương quan với nhau trong tổng thể. Vì vậy, kết
quả EFA là phù hợp.
Với phương pháp rút trích Principal Component phép xoay Varimax,
điểm dừng khi trích các yếu tố Eigenvalue = 1,054>1, đại diện cho phần biến thiên
được giải thích bởi mỗi nhân tố, thì nhân tố rút ra có ý nghĩa tóm tắt thông tin tốt
nhất.
Sau khi chạy EFA thì vẫn giữ được 20 biến quan sát 6 nhân tố được rút
trích (Bảng 4.6). Tổng phương sai trích (Rotation Sums of Squared Loadings
(Cumulative %)) 70,043% > 50% thoả yêu cầu. Điều y chứng tỏ 70,043%
biến thiên của dữ liệu được giải thích bởi 6 nhân tố được tạo ra. Hệ số tải nhân tố
(Factor Loading) của các biến đều > 0.5
61 Hệ số tải nhân tố (Factor Loading) của các biến đều > 0.5 ngoại trừ biến GD2 • Phân tích nhân tố lần thứ hai: Ta tiến hành phân tích nhân tố với 20 biến quan sát của các thành phần độc lập. Kết quả phân tích nhân tố như sau: Bảng 4.6: Kết quả kiểm định KMO và Bartlett biến độc lập Hệ số KMO .812 Kiểm định Bartlett Chi-bình phương tương đối 1514,383 df 190 Sig. ,000 (Nguồn: Tác giả xử lý dữ liệu điều tra bằng phần mềm SPSS) Hệ số KMO = 0.812 (>0.5), chứng tỏ phương pháp phân tích nhân tố áp dụng là thích hợp. Đồng thời kiểm định Barlett có kết quả Sig. = 0.000 (< 0.05), nên ở độ tin cậy 95% các biến quan sát có sự tương quan với nhau trong tổng thể. Vì vậy, kết quả EFA là phù hợp. Với phương pháp rút trích Principal Component và phép xoay Varimax, điểm dừng khi trích các yếu tố Eigenvalue = 1,054>1, đại diện cho phần biến thiên được giải thích bởi mỗi nhân tố, thì nhân tố rút ra có ý nghĩa tóm tắt thông tin tốt nhất. Sau khi chạy EFA thì vẫn giữ được 20 biến quan sát và 6 nhân tố được rút trích (Bảng 4.6). Tổng phương sai trích (Rotation Sums of Squared Loadings (Cumulative %)) là 70,043% > 50% thoả yêu cầu. Điều này chứng tỏ 70,043% biến thiên của dữ liệu được giải thích bởi 6 nhân tố được tạo ra. Hệ số tải nhân tố (Factor Loading) của các biến đều > 0.5
62
Bảng 4.7: Kết quả phân tích EFA các biến độc lập
Nhân tố
Biến
quan sát
Hệ số tải nhân tố
1
2
3
4
5
6
Cảm nhận
sự
khát khao
khởi nghiệp
KK1
,841
KK3
,780
KK2
,747
KK4
,717
Sự tự tin
TT4
,861
TT2
,825
TT3
,713
TT1
,705
Ý kiến
người xung
quanh
YK1
,809
YK3
,791
YK2
,786
Tiếp cận tài
chính
TC3
,834
TC1
,761
TC2
,729
Khả năng
sáng tạo
ST3
,841
ST1
,788
ST2
,748
Môi trường
giáo dục
GD4
,870
GD1
,700
GD3
,629
(Nguồn: Tác giả xử lý dữ liệu điều tra bằng phần mềm SPSS)
Các biến được trích thành 6 nhân tố như sau:
Nhân tố “Cảm nhận sự khát khao khởi nghiệp”, ký hiệu là KK, gồm 4 biến: KK1,
62 Bảng 4.7: Kết quả phân tích EFA các biến độc lập Nhân tố Biến quan sát Hệ số tải nhân tố 1 2 3 4 5 6 Cảm nhận sự khát khao khởi nghiệp KK1 ,841 KK3 ,780 KK2 ,747 KK4 ,717 Sự tự tin TT4 ,861 TT2 ,825 TT3 ,713 TT1 ,705 Ý kiến người xung quanh YK1 ,809 YK3 ,791 YK2 ,786 Tiếp cận tài chính TC3 ,834 TC1 ,761 TC2 ,729 Khả năng sáng tạo ST3 ,841 ST1 ,788 ST2 ,748 Môi trường giáo dục GD4 ,870 GD1 ,700 GD3 ,629 (Nguồn: Tác giả xử lý dữ liệu điều tra bằng phần mềm SPSS) Các biến được trích thành 6 nhân tố như sau: Nhân tố “Cảm nhận sự khát khao khởi nghiệp”, ký hiệu là KK, gồm 4 biến: KK1,
63
KK3, KK2, KK4
Nhân tố “Sự tự tin”, ký hiệu là TT, gồm 4 biến: TT4, TT2, TT3, TT1.
Nhân tố “Ý kiến người xung quanh”, ký hiệu là YK, gồm 3 biến: YK1, YK3,
YK2
Nhân tố “Tiếp cận tài chính”, ký hiệu là TC, gồm 3 biến: TC3, TC1, TC2
Nhân tố “Khả năng sáng tạo”, ký hiệu là ST, gồm 3 biến: ST3, ST1, ST2
Nhân tố “Môi trường giáo dục”, hiệu GD, gồm 4 biến: GD4, GD1,
GD3
4.3.2.
Phân tích nhân tố cho biến phụ thuộc
Ta tiến hành phân tích nhân tố cho biến phụ thuộc. Kết quả phân tích nhân tố
như sau:
Bảng 4.8:Kết quả kiểm định KMO và Bartlett biến phụ thuộc
(Nguồn: Tác giả xử dữ liệu điều tra bằng phần mềm SPSS)
Hệ số KMO bằng 0.696 (>0.5) nên kết quả EFA phù hợp với dữ liệu.
Kiểm định
Bartlett mức ý nghĩa Sig. = 0.000 (<0.05), vậy các biến quan sát
tương quan với
nhau xét trên phạm vi tổng thể.
Điểm dừng Eigenvalue = 2,467>1. Tổng phương sai trích 61,678%, cho thấy
61,678%
độ biến thiên của dữ liệu được giải thích bởi nhân tố trên.
Khi đưa vào 4 biến quan sát của nhân tố phụ thuộc để phân tích nhân tố thì
chỉ một nhân tố được rút trích đầy đủ với 4 biến này. Tất cả các biến quan sát
YD2, YD4, YD3, YD1 đều có hệ số tải nhân tố (Factor Loading) lớn hơn 0.5 (Bảng
4.8). Các biến quan sát này đều đạt yêu cầu cho những phân tích tiếp theo. Như vậy,
ý định khởi nghiệp gồm 4 biến là YD1, YD3, YD2, YD4. Ký hiệu là YD.
Hệ số KMO
.696
Kiểm định Bartlett
Chi-bình phương tương đối
234,338
df
6
Sig.
,000
63 KK3, KK2, KK4 Nhân tố “Sự tự tin”, ký hiệu là TT, gồm 4 biến: TT4, TT2, TT3, TT1. Nhân tố “Ý kiến người xung quanh”, ký hiệu là YK, gồm 3 biến: YK1, YK3, YK2 Nhân tố “Tiếp cận tài chính”, ký hiệu là TC, gồm 3 biến: TC3, TC1, TC2 Nhân tố “Khả năng sáng tạo”, ký hiệu là ST, gồm 3 biến: ST3, ST1, ST2 Nhân tố “Môi trường giáo dục”, ký hiệu là GD, gồm 4 biến: GD4, GD1, GD3 4.3.2. Phân tích nhân tố cho biến phụ thuộc Ta tiến hành phân tích nhân tố cho biến phụ thuộc. Kết quả phân tích nhân tố như sau: Bảng 4.8:Kết quả kiểm định KMO và Bartlett biến phụ thuộc (Nguồn: Tác giả xử lý dữ liệu điều tra bằng phần mềm SPSS) Hệ số KMO bằng 0.696 (>0.5) nên kết quả EFA phù hợp với dữ liệu. Kiểm định Bartlett có mức ý nghĩa Sig. = 0.000 (<0.05), vì vậy các biến quan sát có tương quan với nhau xét trên phạm vi tổng thể. Điểm dừng Eigenvalue = 2,467>1. Tổng phương sai trích 61,678%, cho thấy 61,678% độ biến thiên của dữ liệu được giải thích bởi nhân tố trên. Khi đưa vào 4 biến quan sát của nhân tố phụ thuộc để phân tích nhân tố thì chỉ có một nhân tố được rút trích đầy đủ với 4 biến này. Tất cả các biến quan sát YD2, YD4, YD3, YD1 đều có hệ số tải nhân tố (Factor Loading) lớn hơn 0.5 (Bảng 4.8). Các biến quan sát này đều đạt yêu cầu cho những phân tích tiếp theo. Như vậy, ý định khởi nghiệp gồm 4 biến là YD1, YD3, YD2, YD4. Ký hiệu là YD. Hệ số KMO .696 Kiểm định Bartlett Chi-bình phương tương đối 234,338 df 6 Sig. ,000
64
Bảng 4.9: Kết quả phân tích EFA biến phụ thuộc
Nhân tố
1
YD1
,911
YD3
,766
YD2
,757
YD4
,691
(Nguồn: Tác giả xử lý dữ liệu điều tra bằng phần mềm SPSS)
4.4. Phân tích hồi quy
Sau khi trải qua giai đoạn phân tích nhân tố, kết quả cho thấy mô hình sẽ
chịu sự tác động của 6 nhân tốđược đưa vào kiểm định hình. Giá trị của từng
nhân tố giá trị trung bình của các biến quan sát thuộc nhân tố đó. Các nhân tố
dùng trong phân tích hồi quy được tính như sau:
COMPUTE KK = Mean (KK1,KK2,KK3,KK4)
COMPUTE TT = Mean (TT1,TT2,TT3,TT4)
COMPUTE YK = Mean (YK1,YK2,YK3)
COMPUTE TC = Mean (TC1,TC2,TC3)
COMPUTE ST = Mean (ST1,ST2,ST3)
COMPUTE GD = Mean (GD1,GD3,GD4)
COMPUTE YD = Mean (YD1,YD2,YD3,YD4)
4.4.1. Phân tích tương quan hệ số Pearson
Trước khi thực hiện phân tích hồi quy tuyến tính ta phải kiểm định hệ số
tương quan với mục đích là để xem xét giữa các biến phụ thuộc và các biến độc lập
tương quan với nhau hay không, cũng như xem xét mối tương quan giữa các
biến độc lập với nhau.
Giá trị Sig. của kiểm định Pearson: nếu Sig. < 5% ta có thể kết luận được
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 tương quan với nhau. Nếu hệ số tương
quan giữa biến phụ thuộc các biến độc lập lớn điều đó cho thấy giữa chúng
64 Bảng 4.9: Kết quả phân tích EFA biến phụ thuộc Nhân tố 1 YD1 ,911 YD3 ,766 YD2 ,757 YD4 ,691 (Nguồn: Tác giả xử lý dữ liệu điều tra bằng phần mềm SPSS) 4.4. Phân tích hồi quy Sau khi trải qua giai đoạn phân tích nhân tố, kết quả cho thấy mô hình sẽ chịu sự tác động của 6 nhân tố và được đưa vào kiểm định mô hình. Giá trị của từng nhân tố là giá trị trung bình của các biến quan sát thuộc nhân tố đó. Các nhân tố dùng trong phân tích hồi quy được tính như sau: COMPUTE KK = Mean (KK1,KK2,KK3,KK4) COMPUTE TT = Mean (TT1,TT2,TT3,TT4) COMPUTE YK = Mean (YK1,YK2,YK3) COMPUTE TC = Mean (TC1,TC2,TC3) COMPUTE ST = Mean (ST1,ST2,ST3) COMPUTE GD = Mean (GD1,GD3,GD4) COMPUTE YD = Mean (YD1,YD2,YD3,YD4) 4.4.1. Phân tích tương quan hệ số Pearson Trước khi thực hiện phân tích hồi quy tuyến tính ta phải kiểm định hệ số tương quan với mục đích là để xem xét giữa các biến phụ thuộc và các biến độc lập có tương quan với nhau hay không, cũng như xem xét mối tương quan giữa các biến độc lập với nhau. 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. Nếu hệ số tương quan giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập lớn điều đó cho thấy giữa chúng có
65
mối quan hệ chặt chẽ với nhau, nếu giữa các biến độc lập cũng có hệ số tương quan
lớn thì đó là dấu hiệu cho biết giữa chúng có thể xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến.
Đa cộng tuyến trạng thái các biến độc lập tương quan chặt chẽ với
nhau, vấn đề của hiện tượng này là chúng cung cấp cho mô hình những thông tin rất
giống nhau và rất khó tách rời ảnh hưởng của từng biến đến biến phụ thuộc. Ngoài
ra, nó còn làm tăng độ lệch chuẩn của các hệ số hồi quy và làm giảm trị thống kê t
của kiểm định ý nghĩa nên các hệ số có khuynh hướng kém ý nghĩa (Hoàng Trọng,
Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
65 mối quan hệ chặt chẽ với nhau, nếu giữa các biến độc lập cũng có hệ số tương quan lớn thì đó là dấu hiệu cho biết giữa chúng có thể xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến. Đa cộng tuyến là trạng thái các biến độc lập có tương quan chặt chẽ với nhau, vấn đề của hiện tượng này là chúng cung cấp cho mô hình những thông tin rất giống nhau và rất khó tách rời ảnh hưởng của từng biến đến biến phụ thuộc. Ngoài ra, nó còn làm tăng độ lệch chuẩn của các hệ số hồi quy và làm giảm trị thống kê t của kiểm định ý nghĩa nên các hệ số có khuynh hướng kém ý nghĩa (Hoàng Trọng, Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
66
Bảng 4.10: Ma trận hệ số tương quan
YD
KK
TT
YK
TC
ST
GD
YD
Hệ số tương
quan Pearson
1
,490
**
,602
**
,522
**
,458
**
,440
**
,516
**
Sig.
.000
.000
.000
.068
.011
.000
Mẫu
173
173
173
173
173
173
173
KK
Hệ số tương
quan Pearson
,490
**
1
,336
**
,299
**
,475
**
,318
**
,459
**
Sig.
,000
,000
,000
,000
,000
,000
Mẫu
173
173
173
173
173
173
173
TT
Hệ số tương
quan Pearson
,602
**
,336
**
1
,286
**
,277
**
,246
**
,317
**
Sig.
,000
,000
,000
,000
,001
,000
Mẫu
173
173
173
173
173
173
173
YK
Hệ số tương
quan Pearson
,522
**
,299
**
,286
**
1
,352
**
,349
**
,445
**
Sig.
,000
,000
,000
,000
,000
,000
Mẫu
173
173
173
173
173
173
173
TC
Hệ số tương
quan Pearson
,458
**
,475
**
,277
**
,352
**
1
,349
**
,317
**
Sig.
,000
,000
,000
,000
,000
,000
Mẫu
173
173
173
173
173
173
173
ST
Hệ số tương
quan Pearson
,440
**
,318
**
,246
**
,349
**
,349
**
1
,349
**
Sig.
,000
,000
,001
,000
,000
,000
Mẫu
173
173
173
173
173
173
173
GD
Hệ số tương
quan Pearson
,516
**
,459
**
,317
**
,445
**
,317
**
,349
**
1
Sig.
,000
,000
,000
,000
,000
,000
Mẫu
173
173
173
173
173
173
173
**. Có sự tương quan tại mức ý nghĩa 0.01 (2-chiều).
*. Có sự tương quan tại mức ý nghĩa 0.05 (2-chiều).
(Nguồn: Tác giả xử lý dữ liệu điều tra bằng phần mềm SPSS)
66 Bảng 4.10: Ma trận hệ số tương quan YD KK TT YK TC ST GD YD Hệ số tương quan Pearson 1 ,490 ** ,602 ** ,522 ** ,458 ** ,440 ** ,516 ** Sig. .000 .000 .000 .068 .011 .000 Mẫu 173 173 173 173 173 173 173 KK Hệ số tương quan Pearson ,490 ** 1 ,336 ** ,299 ** ,475 ** ,318 ** ,459 ** Sig. ,000 ,000 ,000 ,000 ,000 ,000 Mẫu 173 173 173 173 173 173 173 TT Hệ số tương quan Pearson ,602 ** ,336 ** 1 ,286 ** ,277 ** ,246 ** ,317 ** Sig. ,000 ,000 ,000 ,000 ,001 ,000 Mẫu 173 173 173 173 173 173 173 YK Hệ số tương quan Pearson ,522 ** ,299 ** ,286 ** 1 ,352 ** ,349 ** ,445 ** Sig. ,000 ,000 ,000 ,000 ,000 ,000 Mẫu 173 173 173 173 173 173 173 TC Hệ số tương quan Pearson ,458 ** ,475 ** ,277 ** ,352 ** 1 ,349 ** ,317 ** Sig. ,000 ,000 ,000 ,000 ,000 ,000 Mẫu 173 173 173 173 173 173 173 ST Hệ số tương quan Pearson ,440 ** ,318 ** ,246 ** ,349 ** ,349 ** 1 ,349 ** Sig. ,000 ,000 ,001 ,000 ,000 ,000 Mẫu 173 173 173 173 173 173 173 GD Hệ số tương quan Pearson ,516 ** ,459 ** ,317 ** ,445 ** ,317 ** ,349 ** 1 Sig. ,000 ,000 ,000 ,000 ,000 ,000 Mẫu 173 173 173 173 173 173 173 **. Có sự tương quan tại mức ý nghĩa 0.01 (2-chiều). *. Có sự tương quan tại mức ý nghĩa 0.05 (2-chiều). (Nguồn: Tác giả xử lý dữ liệu điều tra bằng phần mềm SPSS)
67
Xem xét bảng ma trận hệ số tương quan (bảng 4.9), ta thấy hệ số tương quan
giữa ý định khởi nghiệp của sinh viên và các biến độc lập tương đối cao. Trong đó,
TT (Sự tự tin) tương quan mạnh nhất với ý định khởi nghiệp của sinh viên là 0.602,
kế đến là YK kiến người xung quanh) hệ số tương quan là 0.522, sau đó
GD (Môi trường giáo dục) có hệ số tương quan là 0.516, tiếp theo là KK (Cảm nhận
sự khát khao khởi nghiệp) có hệ số tương quan là 0.490, kế tiếp là TC (Tiếp cận tài
chính) hệ số tương quan là 0.458 cuối cùng thấp nhất ST (Khả năng sáng
tạo) hệ số tương quan là 0.440. Sơ bộ ta có thể kết luận các biến độc lập này có
thể đưa vào hình để giải thích cho ý định khởi nghiệp của sinh viên. Hệ số
tương quan giữa các biến độc lập với nhau không cao, có thể dự đoán hiện tượng đa
cộng tuyến ít có khả năng xảy ra.
4.4.2. Kết quả chạy hồi quy tuyến tính
Phân tích hồi quy được thực hiện với 6 biến độc lập là: Cảm nhận sự khát
khao khởi nghiệp; Sự tự tin; Ý kiến người xung quanh; Tiếp cận tài chính; Khả
năng sáng tạo; Môi trường giáo dục. Giá trị của các nhân tố được dùng để chạy hồi
quy giá trị trung bình của các biến quan sát, phương pháp đưa vào một lượt
(phương pháp Enter) được dùng để phân tích hồi quy.
Bảng 4.11: Bảng tóm tắt mô hình Tóm tắt mô hình
b
hình
Hệ số xác
định R
Hệ số xác
định R
2
Hệ số
c
định hiệu
chỉnh
R
2
điều chỉnh
Sai lệch chuẩn
ước tính
Durbin-
Watson
1
,774
a
,600
,585
,38849
1,992
a.
Biến dự báo: (Hằng số), GD, TC, TT, ST, YK, KK
b.
Biến phụ thuộc: YD
(Nguồn: Tác giả xử lý dữ liệu điều tra bằng phần mềm SPSS)
Nhìn vào bảng 4.11 kết quả hồi quy cho thấy hình có hệ số cố định hiệu
chỉnh R
2
điều chỉnh
= 0.585 ≠ 0 cho thấy kết quả phân tích của mô hình nghiên cứu có
giá trị
hình giải thích được 58.5% sự biến thiên của nhân tố ý định khởi
nghiệp của sinh viên là
do các biến trong mô hình 41.5% còn lại biến thiên của
nhân tố ý định khởi nghiệp của
sinh viên được giải thích bởi các biến khác ngoài
mô hình mà trong phạm vi nghiên cứu của đề tài này chưa x
em xét
đến.
67 Xem xét bảng ma trận hệ số tương quan (bảng 4.9), ta thấy hệ số tương quan giữa ý định khởi nghiệp của sinh viên và các biến độc lập tương đối cao. Trong đó, TT (Sự tự tin) tương quan mạnh nhất với ý định khởi nghiệp của sinh viên là 0.602, kế đến là YK (Ý kiến người xung quanh) có hệ số tương quan là 0.522, sau đó là GD (Môi trường giáo dục) có hệ số tương quan là 0.516, tiếp theo là KK (Cảm nhận sự khát khao khởi nghiệp) có hệ số tương quan là 0.490, kế tiếp là TC (Tiếp cận tài chính) có hệ số tương quan là 0.458 và cuối cùng thấp nhất là ST (Khả năng sáng tạo) có hệ số tương quan là 0.440. Sơ bộ ta có thể kết luận các biến độc lập này có thể đưa vào mô hình để giải thích cho ý định khởi nghiệp của sinh viên. Hệ số tương quan giữa các biến độc lập với nhau không cao, có thể dự đoán hiện tượng đa cộng tuyến ít có khả năng xảy ra. 4.4.2. Kết quả chạy hồi quy tuyến tính Phân tích hồi quy được thực hiện với 6 biến độc lập là: Cảm nhận sự khát khao khởi nghiệp; Sự tự tin; Ý kiến người xung quanh; Tiếp cận tài chính; Khả năng sáng tạo; Môi trường giáo dục. Giá trị của các nhân tố được dùng để chạy hồi quy là giá trị trung bình của các biến quan sát, phương pháp đưa vào một lượt (phương pháp Enter) được dùng để phân tích hồi quy. Bảng 4.11: Bảng tóm tắt mô hình Tóm tắt mô hình b Mô hình Hệ số xác định R Hệ số xác định R 2 Hệ số c định hiệu chỉnh R 2 điều chỉnh Sai lệch chuẩn ước tính Durbin- Watson 1 ,774 a ,600 ,585 ,38849 1,992 a. Biến dự báo: (Hằng số), GD, TC, TT, ST, YK, KK b. Biến phụ thuộc: YD (Nguồn: Tác giả xử lý dữ liệu điều tra bằng phần mềm SPSS) Nhìn vào bảng 4.11 kết quả hồi quy cho thấy mô hình có hệ số cố định hiệu chỉnh R 2 điều chỉnh = 0.585 ≠ 0 cho thấy kết quả phân tích của mô hình nghiên cứu có giá trị và mô hình giải thích được 58.5% sự biến thiên của nhân tố ý định khởi nghiệp của sinh viên là do các biến trong mô hình và 41.5% còn lại biến thiên của nhân tố ý định khởi nghiệp của sinh viên được giải thích bởi các biến khác ngoài mô hình mà trong phạm vi nghiên cứu của đề tài này chưa x em xét đến.