Trong cuộc sống, mỗi chúng ta ắt hẳn đã nhiều lần đứng trước những ngã ba,
ngã tư đường thậm chí còn có thể nhiều hơn thế nữa. Đơn giản là việc suy nghĩ nên
ngủ hay thức để xem trận chung kết cúp C1 giữa Manchester United với Barcalona,
hay phức tạp hơn là việc chọn ngành nào để thi: ngành yêu thích, ngành theo ý kiến
cha mẹ hay ngành đang “hot” của xã hội hoặc dĩ là chọn người mình yêu hay chọn
người yêu mình để đi trọn cuộc đời mỗi tình huống thực tế trong cuộc sống đều có
tính chất, mức độ khác nhau, có trường hợp thì nó chỉ là xem hay không xem một trận
bóng đá hay nếu không xem thì cũng chẳng sao vì đằng nào các nhà đài không phát lại,
có đôi khi nó lại có tác động đến nửa đời còn lại của bạn như ngành nghề làm việc hay
người chung sống với bạn suốt cả cuộc đời sau này, có thể là thiên đường nhưng cũng
có thể là địa ngục. Tuy thế, tất cả những tình huống đó lại co một điểm chung là đều
buộc chúng ta phải chọn một hướng đi cho mình. Vậy, bạn sẽ chọn hướng đi nào???
Một lẽ dĩ nhiên là bạn không thể vừa ngủ và vừa thức để xem bóng đá, hay cưới cùng
lúc cả hai người để là chồng Rõ ràng, chúng ta phải chấp nhận đánh đổi, hy sinh một
thứ để có thứ còn lại. Và một câu hỏi được đặt ra là “yếu tố nào làm bạn có quyết định
như thế?”
Mỗi con người đều có một mục đích cũng như có những cơ sở nội tại hoàn toàn
khác nhau chính vì thế họ cũng có những lý do khác nhau để giải thích cho sự lựa chọn
của mình. Tuy nhiên, không phải mọi tình huống trong cuộc sống đều có thể cân, đo,
đong, đếm được, nhất là trong vấn đề nhạy cảm như tình cảm. Nó có thể xem là một
phạm trù mông lung và mỗi người đều có những định nghĩa cũng như trải nghiệm riêng
cho nó. Do đó, việc đánh đổi trong vấn đề tình cảm hết sức nhạy cảm và cũng không
kém phần thu hút và hấp dẫn. Mỗi đối tượng xã hội và trong những thời điểm cụ thể thì
có những có những hình thái tình cảm khác nhau để đánh đổi, đó có thể là tình yêu quê
hương đất nước, tình cảm gia đình hay tình yêu
31 trang |
Chia sẻ: lvbuiluyen | Lượt xem: 2258 | Lượt tải: 3
Bạn đang xem trước 20 trang tài liệu Luận văn Những yếu tố ảnh hưởng tới việc về quê hay không của sinh viên khoa kinh tế trong đợt nghỉ lễ 30/4 -1/5, để xem tài liệu hoàn chỉnh bạn click vào nút DOWNLOAD ở trên
1
Luận văn:
“NHỮNG YẾU TỐ ẢNH HƯỞNG TỚI
VIỆC VỀ QUÊ HAY KHÔNG CỦA SINH
VIÊN KHOA KINH TẾ TRONG ĐỢT NGHỈ
LỄ 30/4 1/5”
2
LỜI GIỚI THIỆU
Trong cuộc sống, mỗi chúng ta ắt hẳn đã nhiều lần đứng trước những ngã ba,
ngã tư đường thậm chí còn có thể nhiều hơn thế nữa. Đơn giản là việc suy nghĩ nên
ngủ hay thức để xem trận chung kết cúp C1 giữa Manchester United với Barcalona,
hay phức tạp hơn là việc chọn ngành nào để thi: ngành yêu thích, ngành theo ý kiến
cha mẹ hay ngành đang “hot” của xã hội hoặc dĩ là chọn người mình yêu hay chọn
người yêu mình để đi trọn cuộc đời… mỗi tình huống thực tế trong cuộc sống đều có
tính chất, mức độ khác nhau, có trường hợp thì nó chỉ là xem hay không xem một trận
bóng đá hay nếu không xem thì cũng chẳng sao vì đằng nào các nhà đài không phát lại,
có đôi khi nó lại có tác động đến nửa đời còn lại của bạn như ngành nghề làm việc hay
người chung sống với bạn suốt cả cuộc đời sau này, có thể là thiên đường nhưng cũng
có thể là địa ngục. Tuy thế, tất cả những tình huống đó lại co một điểm chung là đều
buộc chúng ta phải chọn một hướng đi cho mình. Vậy, bạn sẽ chọn hướng đi nào???
Một lẽ dĩ nhiên là bạn không thể vừa ngủ và vừa thức để xem bóng đá, hay cưới cùng
lúc cả hai người để là chồng… Rõ ràng, chúng ta phải chấp nhận đánh đổi, hy sinh một
thứ để có thứ còn lại. Và một câu hỏi được đặt ra là “yếu tố nào làm bạn có quyết định
như thế?”
Mỗi con người đều có một mục đích cũng như có những cơ sở nội tại hoàn toàn
khác nhau chính vì thế họ cũng có những lý do khác nhau để giải thích cho sự lựa chọn
của mình. Tuy nhiên, không phải mọi tình huống trong cuộc sống đều có thể cân, đo,
đong, đếm được, nhất là trong vấn đề nhạy cảm như tình cảm. Nó có thể xem là một
phạm trù mông lung và mỗi người đều có những định nghĩa cũng như trải nghiệm riêng
cho nó. Do đó, việc đánh đổi trong vấn đề tình cảm hết sức nhạy cảm và cũng không
kém phần thu hút và hấp dẫn. Mỗi đối tượng xã hội và trong những thời điểm cụ thể thì
có những có những hình thái tình cảm khác nhau để đánh đổi, đó có thể là tình yêu quê
hương đất nước, tình cảm gia đình hay tình yêu…
Với đặc thù là những người sống xa nhà, thiếu thốn hơi ấm gia đình nên có lẽ
hình thái tình cảm này có ảnh hưởng lớn đến những quyết định của sinh viên đại học.
3
Tuy nhiên, mỗi người lại có một sự thể hiện khác nhau, có người tận dụng mọi thời
gian rãnh rỗi để về nhà, với gia đình nhưng một số khác lại không quan tâm lắm tới
điều này mặc dù có thể họ cũng muốn. Với mong muốn tìm hiểu xu hướng đánh đổi
giữa việc chọn hơi ấm gia đình hay ở lại cũng như những yếu tố nào tác động tới quyết
định đó mà nhóm chúng tôi, những sinh viên của lớp K07405T đã tiến hành thực hiện
đề tài: “Những yếu tố ảnh hưởng tới việc về quê hay không của sinh viên khoa kinh
tế trong đợt nghỉ lễ 30/4 và 1/5”.
Việc chọn dịp nghỉ lễ 30/4 và 1/5 là hoàn toàn có mục đích. Bởi lẽ, khác với dịp
Tết hay nghỉ hè, những dịp có thời gian nghỉ lâu, và nó bắt đầu ngay sau những đợt thi
kết thúc nên có không có nhiều ý nghĩa. Tuy nhiên, dịp lễ 30/4 và 1/5 lại khác, thời
gian nghỉ của nó có hạn thường chỉ khoảng một tuần và nó lại nằm giữa học kỳ 2 nên
có nhiều ý nghĩa hơn trong việc xem xét sự đánh đổi của sinh viên. Tuy nhiên, với hạn
chế của việc khảo sát mà nhóm chúng tôi chỉ mới nghiên cứu trong phạm vi sinh viên
Khoa Kinh Tế - ĐHQG TPHCM.
Với việc chọn đề tài này, chúng tôi hi vọng sẽ mang lại hứng thú và tính ứng
dụng cao. Bởi lẽ, xét cho cùng thì vấn đề tình cảm bao giờ cũng mang tính ẩn cao nên
một nghiên cứu có khả năng đưa ra các phân tích về hành vi đánh đổi là một thách thức
rất thú vị và đáng đầu tư công sức. Hơn nữa, nếu xét về mặt kinh tế thì nếu tìm ra chìa
khóa, xu hướng về quê của sinh viên không những giúp cho những trung tâm giải trí
dịch vụ phục vụ chi nhu cầu sinh hoạt của sinh viên có những chương trình thu hút đối
tượng này trong những đợt lễ mà còn giúp cho chính nhóm chúng tôi – những sinh viên
kinh tế có cơ sở hơn để thực hiện chiến lược kinh doanh vé xe của mình.
Mặc dù đã rất cố gắng nhưng do năng lực chuyên môn còn nhiều hạn chế nên
chắc hẳn đề tài này không thể tránh khỏi những sai sót, hạn chế. Rất mong nhận được
sự đóng góp ý kiến của thầy. Chúng em xin chân thành cảm ơn!!
NHÓM SINH VIÊN THỰC HIỆN
K07405T
4
PHẦN 1: CƠ SỞ LÝ LUẬN
1.1. Cơ sở lý thuyết
Mô hình chúng tôi hướng tới nhằm giải thích xu hướng ra quyết định của việc
đánh đổi giữa việc chọn lựa về quê hay ở lại trường trong dịp 30/4 và 1/5 nên sau một
thời gian suy nghĩ, chúng tôi quyết định chọn lý thuyết lựa chọn (theory of choice) làm
cơ sở lý thuyết cho mình.
Chọn lý thuyết lựa chọn làm cơ sở cho đề tài của mình chính là điều thú vị đầu
tiên của đề tài chúng tôi. Bởi lẽ, đây là một lý thuyết sử dụng rộng rãi trong kinh tế chứ
không phải trong vấn đề mang tính chất xã hội như đề tài chúng tôi. Tuy vậy,con người
kinh tế vẫn luôn chứa đựng những bí ẩn xã hội như tình cảm nên chúng tôi nghĩ rằng đi
cho hết con đường thì đâu đó chúng cũng có những điểm chung.
Lý thuyết này dựa trên khái niệm Hữu dụng (Utility). Hữu dụng được định
nghĩa là mức thỏa mãn hoặc hài lòng đi cùng với những sự lựa chọn thay thế. Các nhà
kinh tế cho là khi các cá nhân đối mặt với một sự lựa chọn những hàng hoá thay thế
khả dĩ, họ luôn lựa chọn hàng hoá thay thế mang lại mức Hữu dụng lớn nhất. Như vậy,
chúng tôi càng có cơ sở cho lập luận của mình. Bởi lẽ, trong cuộc sống con người luôn
đắn đo chọn lựa nên làm cái này hay cái khác, suy tính thiệt hơn trước khi hành động
nếu không muốn mắc phải sai lầm. Duy chỉ có thể có một điểm khác biệt đó chính là
đôi khi trong các quyết định của mình con người xã hội không tuân theo quy luật tối đa
hóa mức hữu dụng cho mình mà cho người và đôi khi nó mang tính định tính theo tình
cảm. Nhưng tóm lại, nó cũng cho chúng tôi những cơ sở vững chắc để thực hiện đề tài
này
Theo lý thuyết lựa chọn (theory of choice) thì có hai nhóm nhân tố ảnh hưởng
đến việc ra quyết định chọn lựa của con người. Đó sự so sánh giữa những hành động
có thể có và những yếu tố nội tại hay nội lực của cá nhân. So sánh những hành động
tức là để tìm ra những cái được, cái mất khi thực hiện mỗi hành động xem thử trong
hành động nào ta có lợi nhiều nhất và giảm đến tối thiểu những hệ lụy tiêu cực. Từ đó,
xét đến nội lực tức là những gì mình có để thực hiện được hành động. Có thể nói, yếu
5
tố nội tại chính là rào cản giới hạn của mỗi cá nhân khi đưa ra quyết định. Bởi vì, nó là
điều kiện tiên quyết để mỗi cá nhân có thể thực hiện tốt một hành động đã lựa chọn
hay không. Đôi khi, chúng ta phải chọn những phương án không phải là tối ưu, trong
khi còn có nhiều phương án khác hay hơn vì khả năng bản thân cho phép. Những yếu
tố thuộc nhóm các yếu tố nội tại bao gồm: tài chính, địa lý, năng lực cá nhân…
1.2. Áp dụng lý thuyết nhằm đưa ra các biến cho mô hình
Ứng dụng lý thuyết trên vào đề tài nghiên cứu cụ thể này, nhóm nghiên cứu
chúng tôi quyết định đưa ra các nhóm nhân tố giải thích cho mô hình như sau:
Thứ nhất, nhóm yếu tố nội tại của cá nhân. Nhóm yếu tố này nhằm giải thích những
thứ mà một cá nhân phải bỏ ra, chấp nhận khi quyết định về quê ảnh hưởng như thế
nào đến quyết định này. Nhóm yếu tố này bao gồm:
Khoảng cách, kí hiệu DIST.
Chi phí, kí hiệu COST.
Số năm học, kí hiệu YEAR.
Thứ hai, nhó yếu tố điều kiện xã hội. nhóm yếu tố này nhằm giải thích những
tác động của tác động từ ngoại cảnh tới quyết định về quê của sinh viên. Nhóm yếu tố
này bao gồm:
Gia đình, bạn bè, kí hiệu F&F.
Thời gian được nghỉ, kí hiệu TIME.
1.3. Mô hình dự kiến
YES_NO = β1 + β2COST + β3DIST + β4F&F + β5TIME + β6YEAR
(+) (-) (+) (-) (+) (+)
1.4. Giải thích về dấu của các biến
Biến DIST có dấu âm vì khoảng cách nhà so với trường càng xa thì càng làm
cho xu hướng sinh viên về quê càng giảm. Bởi vì với một thời gian nghỉ có giới
hạn (như đã trình bày ở đầu) thì mất quá nhiều thời gian trên xe, tàu hỏa khiến
cho nhiều bạn cảm thấy không đáng.
6
Biến COST: có dấu âm vì sinh viên thường có xu hướng xem xét xem nếu về thì
số tiền bỏ ra sẽ như thế nào nếu ở lại. Do đó, với một chi phí cả đi lẫn về quá
lớn thì làm cho sinh viên có xu hướng ở lại hơn là đi về.
Biến TIME: có dấu dương vì thời gian được nghỉ càng dài thì càng làm cho sinh
viên có động lực về quê vì suy nghĩ không biết làm gì trong suốt thời gian dài
như thế.
Biến YEAR: có dấu âm vì khi càng học đại học lâu thì sinh viên quen dần với
việc xa nhà, cũng như càng sắp ra trường họ còn có xu hướng bổ túc thêm nhiều
kĩ năng cần thiết cho công việc sau này nên có xu hướng ở lại hơn là đi về.
Biến F&F: có dấu dương vì với một người sống tình cảm thì những dịp có cơ
hội hội ngộ với gia đình, bạn bè là vô cùng quý giá nên họ có xu hướng quyết
định “hội ngộ” thay vì “ bàng quang” với những người có xu hướng sống thực
dụng.
7
PHẦN 2: THU THẬP DỮ LIỆU
2.1. Phương pháp thu thập
Nhóm nghiên cứu chúng tôi đã chọn phương pháp thu thập dữ liệu sơ cấp bằng
cách phát phiếu câu hỏi tại Khoa Kinh Tế - ĐHQG TPHCM.
2.2. Một số điểm đáng lưu ý về bảng dữ liệu
Sau đây là một số điểm cần biết về bảng dữ liệu như câu hỏi tương ứng, ý nghĩa của
các câu trả lời, đơn vị tính...
Biến DIST
Câu hỏi: Khoảng cách từ nơi bạn học tập đến quê nhà nhà của bạn là bao
nhiêu?
Trả lời: ……………. Km
Đơn vị tính: km
Biến COST
Câu hỏi: Chi phí cho một lần về quê của bạn cả đi lẫn về ( cả phí xe cộ, tiền
ăn uống, quà vặt…) là bao nhiêu?
Trả lời: ………… đồng
Đơn vị tính: Ngàn đồng
Biến YEAR
Câu hỏi: Bạn đang là sinh viên năm mấy?
Trả lời:…………..
Đây là biến nhận các giá trị tứ 1 đến 4 (sinh viên khoa kinh tế có thời gian
học là 4 năm)
Biến TIME
Câu hỏi: Trong đợt nghỉ lễ 30/4 và 1/5 vừa qua, bạn được nghĩ bao lâu?
Trả lời: …………. Ngày
Đơn vị tính: Ngày
Biến F&F
Câu hỏi: Mức độ tác động của gia đình, bạn bè đến quyết định có về quê hay
không của bạn?
8
Đây là biến nhận giá trị từ 0 đến 5 cho ý nghĩa không ảnh hưởng cho tới rất
ảnh hưởng
2.3. Bảng số liệu
Obs YES_NO COST DIST TIME F_F YEAR
1 0 4000 2000 5 1 1
2 0 1000 2400 7 0 1
3 0 300 560 2 4 1
4 0 350 600 2 3 1
5 0 1000 800 5 3 3
6 0 700 1000 4 4 3
7 0 1000 1420 4 0 1
8 0 500 800 4 4 2
9 0 600 1300 4 1 3
10 0 2000 2000 6 5 1
11 0 650 800 7 4 4
12 0 500 200 4 5 1
13 0 2000 2000 4 1 1
14 0 800 1216 4 1 4
15 0 200 300 5 0 2
16 0 320 500 4 4 1
17 0 5000 2000 4 3 2
18 0 170 100 4 1 2
19 0 900 1200 4 0 2
20 0 250 350 4 4 1
21 0 160 400 4 3 3
22 0 300 500 5 3 2
23 0 300 520 2 2 3
24 0 500 300 10 1 3
25 0 260 500 5 2 1
26 0 1000 1987 7 2 4
27 0 260 560 2 3 1
28 0 2400 2248 4 3 4
29 0 500 1284 4 5 1
30 0 300 850 4 1 3
31 0 1600 1100 4 1 1
32 0 500 1500 4 4 1
33 0 1500 2000 4 3 1
34 0 240 400 4 5 1
35 0 700 2000 4 2 1
36 0 500 972 4 4 1
37 0 400 370 4 0 1
38 0 400 400 2 4 1
39 0 1200 1000 4 5 1
40 0 1800 1100 4 1 1
41 0 1500 900 4 0 1
9
42 0 1000 960 4 0 2
43 0 1000 1000 4 4 3
44 0 1000 900 5 0 2
45 0 300 300 5 4 2
46 0 600 1000 4 0 2
47 0 350 650 5 3 2
48 0 1000 700 7 0 3
49 0 200 110 10 3 3
50 0 110 80 9 1 3
51 0 1800 1700 10 2 3
52 1 150 150 10 1 3
53 1 300 190 7 4 3
54 1 200 350 9 0 3
55 1 200 100 10 4 3
56 1 104 70 10 0 3
57 1 300 350 7 4 3
58 1 1300 350 7 5 3
59 1 170 650 10 5 3
60 1 58 80 4 4 3
61 1 300 600 5 0 1
62 1 250 300 5 5 1
63 1 50 55 5 5 1
64 1 14 32 5 0 1
65 1 30 70 4 2 1
66 1 350 600 4 4 2
67 1 50 150 4 2 2
68 1 150 300 7 4 3
69 1 40 130 7 3 3
70 1 80 150 4 1 1
71 1 800 1572 4 3 2
72 1 80 100 4 0 1
73 1 40 50 4 4 1
74 1 5 10 7 0 1
75 1 200 300 4 5 2
76 1 12 70 4 4 2
77 1 300 300 4 4 1
78 1 200 200 4 3 1
79 1 300 500 4 0 1
80 1 54 120 4 5 1
81 1 550 900 4 3 1
82 1 400 500 4 2 1
83 1 20 75 4 3 1
84 1 30 80 4 0 2
85 1 700 600 4 5 2
86 1 240 800 5 5 2
87 1 360 600 5 3 2
88 1 36 102 4 2 2
89 1 10 70 4 0 1
10
90 1 160 200 4 5 1
91 1 420 700 5 4 2
92 1 24 30 4 2 3
93 1 200 350 5 3 2
94 1 140 200 4 5 1
95 1 200 300 4 4 2
96 1 450 700 5 4 2
97 1 100 180 4 4 3
98 1 350 350 4 3 1
99 1 250 450 8 5 3
100 1 500 600 5 3 2
101 1 500 600 5 4 2
102 1 100 100 7 5 1
103 1 1000 1600 4 3 1
104 1 200 200 5 4 1
105 1 60 100 5 4 2
106 0 350 520 4 1 1
107 0 1000 1700 5 3 2
108 0 350 700 4 3 1
109 0 1000 2300 4 0 1
110 0 1000 1000 7 4 3
111 0 1500 1000 4 5 2
112 0 260 500 4 0 2
113 0 500 900 5 2 2
114 0 300 750 5 1 2
115 0 300 1000 4 2 2
116 0 800 1300 5 0 2
117 0 750 1400 4 0 3
118 0 900 1300 4 1 1
119 0 300 550 4 3 3
120 0 50 100 9 4 1
121 0 800 1700 4 4 1
122 0 500 900 4 5 1
123 0 350 850 4 1 1
124 0 200 300 4 2 2
125 0 1500 900 4 0 1
126 0 150 300 7 5 3
127 0 1000 1600 4 3 1
128 0 2000 1070 7 0 3
129 0 700 950 4 1 1
130 0 280 420 5 0 2
131 0 200 170 4 4 2
132 0 3000 3600 9 1 1
133 1 300 320 5 4 1
134 1 500 473 4 3 1
135 1 400 700 4 3 1
136 1 220 300 4 3 1
137 1 10 90 4 0 3
11
138 1 80 300 4 1 2
139 1 30 100 6 5 1
140 1 50 100 4 3 1
141 1 300 450 4 4 1
142 1 250 300 4 3 1
143 1 15 47 5 4 3
144 1 500 1200 4 5 3
145 1 60 100 4 5 1
146 1 100 300 6 2 1
147 1 140 240 4 4 1
148 1 250 300 5 4 2
149 0 600 550 4 1 3
150 1 210 300 4 4 1
151 1 60 150 5 2 1
152 1 200 90 4 5 2
153 1 120 100 4 4 2
154 1 60 100 5 4 2
155 1 2400 1200 4 3 1
156 1 500 150 5 3 2
157 1 100 100 4 5 2
158 1 10 30 6 0 1
159 1 40 300 4 0 1
160 1 170 280 7 3 1
161 1 250 150 4 2 1
162 1 150 350 5 5 1
163 1 1000 1000 5 4 3
164 1 300 560 4 3 1
165 1 10 10 4 0 1
166 1 1500 1700 4 5 2
167 1 200 240 4 3 1
168 1 500 900 7 5 1
169 1 400 700 6 3 1
170 1 150 200 6 4 1
12
PHẦN 3: ƯỚC LƯỢNG VÀ KIỂM ĐỊNH MÔ HÌNH
3.1. Ước lượng mô hình
Bảng ANOVA
Dependent Variable: YES_NO
Method: ML - Binary Probit (Quadratic hill climbing)
Date: 05/27/09 Time: 21:58
Sample: 1 170
Included observations: 170
Convergence achieved after 4 iterations
Covariance matrix computed using second derivatives
Variable Coefficient Std. Error z-Statistic Prob.
C 0.560535 0.448754 1.249092 0.2116
COST -0.000244 0.000386 -0.632133 0.5273
DIST -0.001381 0.000395 -3.493700 0.0005
F_F 0.200907 0.067343 2.983328 0.0029
TIME 0.084369 0.076280 1.106044 0.2687
YEAR -0.273875 0.152808 -1.792283 0.0731
Mean dependent var 0.535294 S.D. dependent var 0.500226
S.E. of regression 0.400812 Akaike info criterion 1.033392
Sum squared resid 26.34663 Schwarz criterion 1.144067
Log likelihood -81.83834 Hannan-Quinn criter. 1.078303
Restr. log likelihood -117.4111 Avg. log likelihood -0.481402
LR statistic (5 df) 71.14560 McFadden R-squared 0.302976
Probability(LR stat) 5.92E-14
Obs with Dep=0 79 Total obs 170
Obs with Dep=1 91
Từ bảng ANOVA ta có mô hình (số trong ngoặc là Prob)
YES/NO = 0.560535 - 0.000244*COST - 0.001381*DIST + 0.200907*F&F
(0.2116) (0.5273) (0.0005) (0.0029)
+ 0.084369*TIME - 0.273875*YEAR
(0.2687) (0.0731)
N=170 ESS=0.400812 LR statistic= 71.14560
Probability(LR stat)= 5.92E-14 AIC=1.033392
SCHWAR=1.144067
So sánh với các giả thiết mà chúng ta đã kỳ vọng ban đầu về dấu của các biến:
13
- Biến COST: có dấu âm chứng tỏ là khi mà chi phí càng cao thì khả năng về
quê của sinh viên càng thấp. Dựa trên mô hình ta thấy rằng cứ tăng thêm 1
đồng chi phí thì khả năng về sẽ giảm 0.0244%.
- Biến DIST: cũng có dấu âm điều đó chứng tỏ rằng là đường về nhà càng xa
thì họ càng không muốn về quê, khả năng về quê lại càng giảm đi 0.1381%
khi mà quãng đường về nhà tăng thêm 1 Km.
- Biến F&F: có dấu dương điều này thể hiện rằng là khi mà yếu tố gia đình,
bạn bè mà lôi kéo hay rủ rê hoặc là sự mong muốn của cha mẹ muốn gặp con
sau lâu ngày xa nhà (có lẽ là từ tết đến giờ). Cũng có khi là bạn bè cùng
phòng trọ hay kí túc xá về hết ở lại mình buồn không biết làm gì nên cũng về
theo, hay là nhà có em đang học lớp 10 hoặc lớp 12 mong anh chị về cho em
một ít kinh nghiệm đi thi hay là tư vấn trường nào nên thi vào hoặc là những
lời dặn dò gì đó nên lúc đó khả năng về nhà càng tăng lên. Vì đời người ai
mà chẳng mong gặp lại những người thân những người bạn để hàn huyên
tâm sự để tìm lại hơi ấm tình người sau những ngày sống ở đất khách quê
người. Dựa vào mô hình ta sẽ thấy là sự tác động của các yếu tố này tăng lên
một lần thì khả năng về tăng lên 0.200907 lần.
- Biến TIME: có dấu dương điều thể hiện rằng là khi số ngày nghỉ tăng lên thì
khả năng về quê của họ càng cao. Nếu số ngày nghỉ tăng lên 1 ngày thì khả
năng về quê tăng lên 0.084369 lần.
- Biến YEAR: có dấu âm chứng tỏ rằng là khi mà sinh viên càng về về cuối
khóa học của mình tức là họ là những sinh viên năm cuối thì khả năng về
quê của họ càng thấp bởi vì họ lo học hành và chuẩn bị thi cuối kỳ hay là tìm
công ty và chuẩn bị đi thực tập. Họ còn phải tham gia các lớp học báo cáo
chuyên đề hay báo cáo luận án tốt nghiệp nên khả năng họ về quê càng thấp
xuống. Cụ thể là cứ tăng lên 1 năm thì khả năng về quê của họ giảm đi
0.273875 lần.
Chúng ta dễ dàng thấy rằng dấu của các hệ số β đều đúng như kỳ vọng mà
chúng ta đã nêu. Bây giờ chúng ta xem xét thử các biến mà chúng ta đã đưa ra có ý
14
nghĩa giải thích đối với mô hình mà chúng ta đã đưa ra ở mức ý nghĩa là 5% hay
không? Chúng ta phải dùng tới kiểm định thống kê cho các biến.
3.2. Kiểm định thống kê cho mô hình dự đoán
Mô hình dự kiến là:
YES/NO = β1 + β2COST + β3DIST + β4F&F + β5TIME + β6YEAR
Với mô hình này nhóm đã tiến hành khảo sát và chạy mô hình thì thấy rằng các
biến có dấu đúng như kỳ vọng như mà pvalue của các biến lại không như kỳ vọng
thông qua kiểm định t-test cho các biến giải thích mô hình này ta có thể đưa ra một số
nhận xét.
3.2.1. Kiểm định T- test
Kiểm định giả thiết Ho: β1 = 0 và H1: β1 ± 0. Nhận thấy, Prob = 0.2116, do đó,
không thể bác bỏ Ho: β1= 0, tức là β1 không có ý nghĩa giải thích cho mô hình. Tương
tự như thế β2, β5, β6 cũng không có ý nghĩa giải thích tại mức ý nghĩa 5%. Hay nói một
cách tổng quan hơn là các biến chưa có ý nghĩa giải thích cho mô hình.
Còn lại β3, β4 là các biến có ý nghĩa giải thích cho mô hình
3.2.2. Kiểm định Wald test:
Dùng Eviews chạy kiểm định này cho mô hình với giả thuyết:
H0:β2 = β3 = β4 = β5 = β6 = 0 và H1: không phải H0
Wald Test:
Equation: Untitled
Test Statistic Value df Probability
F-statistic 9.436849 (5, 164) 0.0000
Chi-square 47.18425 5 0.0000
Null Hypothesis Summary:
Normalized Restriction (= 0) Value Std. Err.
C(2) -0.000244 0.000386
C(3) -0.001381 0.000395
C(4) 0.200907 0.067343
C(5) 0.084369 0.076280
C(6) -0.273875 0.152808
Restrictions are linear in coefficients.
15
Theo kết quả của bảng trên thì, vì P value (F=9.436849) = 0.0000 < 0.05 nên ta
bác bỏ giả thiết H0, tức là các hệ số hồi quy không đồng thời bằng 0. Hay là trong mô
hình này các biến có ý nghĩa giải thích.
Thế như theo kiểm định T-test thì hai biến COST, TIME, YEAR thì không có ý
nghĩa giải thích nên chúng ta cần loại nó ra khỏi mô hình để mà tìm ra mô hình phù
hợp hơn.
3.3. Tìm mô hình hợp lý sau khi loại biến COST, TIME, YEAR
3.3.1. Lý giải tại sao loại biến COST, TIME, YEAR
Tuy nhiên tại sao một quyết định về quê mà COST, TIME, YEAR lại không có
ý nghĩa. Bởi vì sự thật theo thực tế thì khi thời gian nghỉ càng kéo dài thì khả năng về
của sinh viên càng lớn chứ, như vậy biến này phải có ý nghĩa. Ta nhận thấy rằng biến
COST và biến DIST có thể có sự liên quan hay là quan hệ với nhau nên nó làm cho
một biến không có ý nghĩa. Khi kiểm tra sự tương quan giữa hai biến này thì theo ma
trận tương quan giữa hai biến thì ta nhận thấy rằng mối quan hệ giữa hai biến này có
liên quan với nhau. Thông qua ma trận tương quan giữa hai biến này thì