BỘ GIÁO DỤC & ĐÀO TẠO TP.HCMĐẠI HỌC KINH TẾ TÀI CHÍNH TP.HCMBÁO CÁO CUỐI KỲ NGHIÊN CỨU CÁC NHÂN TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN ĐỊNH HƯỚNG NGHỀ NGHIỆP NGÀNH TÀI CHÍNH VÀ KẾ TOÁN CỦA SINH VIÊN TẠI TP.HC
TỔNG QUAN LÝ THUYẾT
Khái niệm
2.1.1 Định nghĩa về nghề nghiệp
Nghề nghiệp là công việc mà mỗi người thực hiện để kiếm sống và đóng góp cho xã hội bằng cách áp dụng kiến thức và kinh nghiệm Đây thường là một công việc ổn định trong thời gian dài, giúp tạo thu nhập và duy trì cuộc sống Trong quá trình làm việc, chúng ta có cơ hội học hỏi kiến thức mới, rèn luyện kỹ năng và phát triển bản thân Ngành nghề có thể được hiểu theo hai cách: theo lĩnh vực công việc (như y tế, giáo dục, nông nghiệp) và theo vị trí công việc cụ thể trong lĩnh vực đó (như bác sĩ, giáo viên, kỹ thuật viên).
2.1.2 Định hướng nghề nghiệp Định hướng nghề nghiệp là một quá trình quan trọng trong mỗi con người. Đó là quá trình học tập, khám phá bản thân của mỗi cá nhân nhằm giúp họ xác định được mục tiêu nghề nghiệp phù hợp với kỹ năng, khả năng, sở thích và đam mê, giá trị và điều kiện thực tế của mỗi người Quá trình này bao gồm việc tự nhận thức bản thân, khám phá nghề nghiệp, đánh giá và lựa chọn nghề nghiệp mà mỗi cá nhân mong muốn cũng như lập kế hoạch phát triển sự nghiệp tương lai của họ.
2.1.3 Ngành tài chính - kế toán
Ngành Tài chính - Kế toán chuyên về quản lý và phân tích các hoạt động tài chính và tài sản của tổ chức, doanh nghiệp hoặc cá nhân Lĩnh vực này bao gồm hai mảng chính, giúp tối ưu hóa hiệu quả sử dụng nguồn lực và đảm bảo sự bền vững tài chính.
Kế toán là quá trình ghi nhận, phân loại và xử lý thông tin liên quan đến hoạt động kinh tế tài chính của tổ chức, doanh nghiệp, nhằm cung cấp cái nhìn tổng quan về tình hình tài chính.
Kế toán đóng vai trò quan trọng không chỉ trong doanh nghiệp mà còn trong các tổ chức phi lợi nhuận và cơ quan chính phủ, giúp đưa ra quyết định thông minh về đầu tư, chi tiêu và lập kế hoạch tài chính Mục tiêu chính của ngành kế toán là cung cấp thông tin tài chính chính xác và kịp thời cho các bên liên quan như nhà đầu tư, ngân hàng và cơ quan quản lý.
Tài chính là lĩnh vực quản lý và phân phối nguồn lực tài chính, bao gồm lập ngân sách, đầu tư, vay mượn và quản lý rủi ro Mục tiêu của ngành này là sử dụng dòng tiền một cách hiệu quả, điều phối nguồn lực để tối ưu hóa lợi nhuận cho doanh nghiệp và đạt được mục tiêu kinh doanh.
2.1.4 Vai trò của ngành tài chính - kế toán trong nền kinh tế
Ngành Tài chính và Kế toán cung cấp thông tin chi tiết về tình hình tài chính của các tổ chức, giúp các nhà quản lý nắm bắt hiệu suất hoạt động và tình hình tài chính, từ đó đưa ra các quyết định chiến lược phù hợp cho tổ chức.
Các báo cáo tài chính từ kế toán rất quan trọng trong việc hỗ trợ các nhà quản lý trong quá trình ra quyết định, bao gồm đầu tư, mở rộng kinh doanh và cắt giảm chi phí.
Ngành tài chính - kế toán đóng vai trò quan trọng trong việc đảm bảo các tổ chức tuân thủ quy định pháp luật về báo cáo tài chính và thuế, giúp ngăn chặn các rủi ro pháp lý không mong muốn.
Quản lý rủi ro tài chính là một trong những nhiệm vụ quan trọng của kế toán, cung cấp thông tin cần thiết để nhận diện và quản lý các rủi ro, bảo vệ tài sản doanh nghiệp trong môi trường kinh doanh biến động Bên cạnh đó, kế toán còn đóng vai trò then chốt trong việc kiểm soát và tối ưu hóa chi phí hoạt động Thông qua phân tích chi phí và doanh thu, kế toán viên có thể đề xuất các biện pháp cải tiến quy trình làm việc, nâng cao hiệu suất kinh doanh Cuối cùng, kế toán giúp đánh giá hiệu quả hoạt động thông qua việc tổng hợp số liệu thu – chi và phân tích nợ, giúp nhà quản lý có cái nhìn tổng quát về tình hình tài chính và đưa ra những điều chỉnh kịp thời.
2.1.5 Động lực sinh viên chọn ngành tài chính - kế toán
Ngành tài chính - kế toán đang thu hút sinh viên nhờ vào nhu cầu cao trong thị trường lao động, từ các doanh nghiệp nhỏ đến tập đoàn lớn, vì mọi tổ chức đều cần bộ phận kế toán để quản lý tài chính và tuân thủ quy định Sự phát triển công nghệ thông tin cũng gia tăng nhu cầu đối với các chuyên gia tài chính có kỹ năng sử dụng phần mềm kế toán hiện đại và phân tích dữ liệu, giúp doanh nghiệp đưa ra quyết định chiến lược chính xác Bên cạnh đó, cơ hội nghề nghiệp phong phú trong lĩnh vực kiểm toán, tư vấn tài chính, quản lý rủi ro và phân tích tài chính mở ra nhiều hướng đi cho sinh viên tốt nghiệp Hơn nữa, với sự chuyển mình của nền kinh tế toàn cầu, các chuyên gia tài chính - kế toán có khả năng làm việc ở nước ngoài, mang lại trải nghiệm phong phú và thu nhập cao hơn.
Ngành tài chính - kế toán thu hút sinh viên nhờ mức thu nhập hấp dẫn, với lương khởi điểm dao động từ 9 triệu đến 19 triệu đồng/tháng, tùy thuộc vào vị trí và kinh nghiệm Theo thời gian, lương có thể tăng nhanh, đặc biệt khi có chứng chỉ chuyên môn như CPA hay CFA, mở ra cơ hội thăng tiến và thu nhập cao hơn Với những lợi thế này, tài chính - kế toán không chỉ đáp ứng nhu cầu thị trường mà còn là lựa chọn lý tưởng cho những ai tìm kiếm sự nghiệp ổn định và phát triển.
Cơ sở lý thuyết kinh tế
2.2.1 Lý thuyết mật mã Holland - John Holland (1950) a Lịch sử hình thành
John Holland (1919–2008) là một nhà tâm lý học nổi tiếng người Mỹ, chuyên nghiên cứu về sự lựa chọn nghề nghiệp Ông nhận định rằng việc chọn nghề không chỉ phụ thuộc vào các yếu tố bên ngoài như cơ hội việc làm và tài chính, mà còn gắn liền với tính cách, sở thích và giá trị cá nhân.
Năm 1950, Holland tiến hành nghiên cứu mối liên hệ giữa tính cách con người và lựa chọn nghề nghiệp, nhận ra rằng mỗi cá nhân sở hữu những đặc điểm tính cách riêng biệt, và những đặc điểm này ảnh hưởng đến sự phù hợp của họ với các công việc khác nhau.
Holland đã phân loại con người và môi trường công việc thành sáu loại cơ bản, được gọi là Mô hình RIASEC b Mô hình RIASEC
Lý thuyết của Holland phân loại tính cách nghề nghiệp thành sáu nhóm, được gọi tắt là "RIASEC" Các nhóm này bao gồm: Thực hành (Realistic), Khám phá (Investigative), Nghệ thuật (Artistic), Xã hội (Social), Doanh nhân (Enterprising) và Hành chính (Conventional) Mỗi loại hình tính cách này phản ánh những sở thích và xu hướng nghề nghiệp khác nhau, giúp cá nhân xác định hướng đi phù hợp trong sự nghiệp.
Nhóm kỹ thuật (Realistic) bao gồm những người yêu thích công việc liên quan đến hoạt động thể chất, sử dụng công cụ và máy móc, cũng như làm việc với các đồ vật cụ thể Những ngành nghề tiêu biểu cho nhóm này là kỹ sư, thợ điện, thợ cơ khí và nông dân.
Nhóm khám phá (Investigative) bao gồm những cá nhân có tính tò mò cao, đam mê tìm hiểu và phân tích để giải quyết vấn đề Họ thường làm việc trong các lĩnh vực như khoa học, y học và công nghệ thông tin, nơi mà sự khám phá và sáng tạo là rất quan trọng.
Nhóm nghệ thuật bao gồm những người đam mê sáng tạo và tự do, thể hiện bản thân qua các lĩnh vực như nghệ sĩ, nhà văn, nhà thiết kế và nhạc sĩ Họ tìm kiếm cách diễn đạt cá nhân và cảm xúc thông qua nghệ thuật, mang đến những tác phẩm độc đáo và ý nghĩa.
Nhóm xã hội bao gồm những người có đam mê giúp đỡ người khác và thích làm việc trong môi trường tương tác Họ thường hòa đồng, dễ gần và có khả năng làm việc nhóm tốt Các lĩnh vực mà nhóm này thường hoạt động bao gồm giáo dục, công tác xã hội, y tế, và tư vấn, nơi họ có thể phát huy tối đa khả năng hỗ trợ và chăm sóc cộng đồng.
Nhóm quản lý, hay còn gọi là Enterprising, bao gồm những người có sở thích lãnh đạo, thuyết phục và quản lý người khác Các nghề nghiệp phổ biến trong nhóm này bao gồm quản lý, kinh doanh, chính trị và luật sư, nơi mà khả năng lãnh đạo và thuyết phục được phát huy tối đa.
Nhóm nghiệp vụ (Conventional) bao gồm những người ưa thích công việc có tổ chức và cấu trúc rõ ràng Họ thường làm việc trong các lĩnh vực như kế toán, thư ký, quản lý hồ sơ và kiểm toán, nơi yêu cầu tuân thủ quy tắc chặt chẽ và chú trọng đến chi tiết.
Nguồn: John Holland, 1950 c Áp dụng lý thuyết vào mô hình nghiên cứu:
Người nghiên cứu có thể áp dụng lý thuyết Holland để tự đánh giá sở thích và tính cách của bản thân, từ đó xác định các vị trí phù hợp trong lĩnh vực tài chính - kế toán.
Khám phá các vai trò tài chính như phân tích dữ liệu và quản lý tài sản là rất quan trọng Để tích lũy kinh nghiệm thực tế, mỗi cá nhân nên tham gia thực tập tại các công ty tài chính hoặc ngân hàng.
Khám phá lĩnh vực tài chính thông qua việc tổ chức hội thảo về phân tích tài chính, nghiên cứu thị trường và kiểm toán Chúng tôi khuyến khích sinh viên tham gia vào các dự án nghiên cứu trong ngành tài chính - kế toán nhằm phát triển kỹ năng phân tích của họ.
Sinh viên có thể khám phá các cơ hội nghề nghiệp trong lĩnh vực tư vấn tài chính cá nhân và quản lý quan hệ khách hàng tại ngân hàng và tổ chức tài chính Những vị trí này yêu cầu kỹ năng giao tiếp xuất sắc và khả năng tương tác hiệu quả với khách hàng Để nâng cao kỹ năng và mở rộng mạng lưới quan hệ, sinh viên nên tham gia các chương trình tình nguyện hoặc hoạt động cộng đồng liên quan đến tài chính và kế toán, như tổ chức hội thảo về kiến thức tài chính và kế toán.
Khám phá các cơ hội trong lĩnh vực quản lý tài chính, đầu tư và kinh doanh là rất quan trọng Những vị trí này thường yêu cầu khả năng lãnh đạo và ra quyết định nhanh chóng Sinh viên nên tham gia các câu lạc bộ hoặc tổ chức sự kiện để rèn luyện kỹ năng lãnh đạo và quản lý dự án, từ đó phát triển kỹ năng mềm và tạo cơ hội kết nối với những người có cùng sở thích.
Nghiệp vụ tài chính truyền thống bao gồm các vị trí như kế toán viên, kiểm toán viên và nhà phân tích tài chính, đòi hỏi sự chú ý đến chi tiết và khả năng làm việc với dữ liệu Để phát triển kỹ năng cần thiết cho sự nghiệp trong lĩnh vực này, sinh viên nên tham gia các khóa học về kế toán, quản lý thông tin và phân tích dữ liệu.
2.2.2 Lý thuyết kỳ vọng - giá trị - Victor Hroom (1964) a Lịch sử hình thành
Lược khảo các nghiên cứu trước
2.3.1.1 Các nhân tố ảnh hưởng đến định hướng nghề nghiệp của sinh viên ngành kế toán tại trường đại học Phan Thiết (2023)
Tác giả: Trần Thị Hồng Diễm, Nguyễn Thị Thu Hậu
Nghiên cứu về ảnh hưởng định hướng nghề nghiệp của sinh viên kế toán sau khi ra trường đã chỉ ra bốn yếu tố chính Kết quả cho thấy hầu hết sinh viên đều có định hướng nghề kế toán và nắm bắt cơ hội việc làm Các yếu tố ảnh hưởng đến định hướng nghề nghiệp được xếp hạng theo mức độ giảm dần: sự tiếp xúc nghề nghiệp, động lực bên trong, động lực bên ngoài và ảnh hưởng của bên thứ ba Sự tiếp xúc nghề nghiệp là yếu tố tác động mạnh nhất, với sự hỗ trợ từ nhà trường giúp sinh viên biết đến doanh nghiệp và có trải nghiệm thực tế trong ngành kế toán Động lực bên trong cũng đóng vai trò quan trọng, khi sinh viên yêu thích ngành kế toán từ trước Tiếp theo, động lực bên ngoài như thông tin về cơ hội việc làm và thu nhập sau tốt nghiệp cũng ảnh hưởng đến lựa chọn nghề nghiệp Cuối cùng, ảnh hưởng của bên thứ ba, như gia đình và cố vấn học tập, là yếu tố tác động yếu nhất nhưng vẫn quan trọng trong việc định hướng nghề nghiệp cho sinh viên.
2.3.1.2 Các yếu tố ảnh hưởng đến định hướng nghề nghiệp của sinh viên ngành ngôn ngữ trung quốc tại một số trường đại học trên địa bàn thành phố Hà Nội (2023)
Tác giả: Hoàng Thanh Hương, Phạm Thị Hạnh, Bùi Diệu Hương, Lê Thu Hương, Nguyễn Phương Hiền, Nguyễn Thu Hương
Nghiên cứu nhằm khám phá các yếu tố ảnh hưởng đến nghề nghiệp của sinh viên ngành ngôn ngữ Trung, với ba giả thuyết chính: (1) Các yếu tố chủ quan như sở thích, ước mơ, năng lực bản thân, tính cách, sức khỏe và niềm tin được củng cố bởi các công cụ hỗ trợ; (2) Các yếu tố khách quan như thu nhập, địa vị xã hội, khả năng tiếp cận nghề và cơ hội phát triển; (3) Các yếu tố tương tác xã hội bao gồm gia đình, môi trường và bạn bè Kết quả cho thấy sinh viên chịu ảnh hưởng mạnh mẽ từ các yếu tố chủ quan và khách quan trong việc định hướng nghề nghiệp, trong đó năng lực là yếu tố quyết định nhất Mặc dù tác động của yếu tố tương tác xã hội không lớn bằng hai yếu tố trên, nhưng vẫn có ảnh hưởng nhất định đến định hướng nghề nghiệp, trong đó trường học đóng vai trò quan trọng hơn các yếu tố khác.
2.3.2.1 Factors Affecting Students’ Career Choice - Các yếu tố ảnh hưởng đến lựa chọn nghề nghiệp của sinh viên ở thành phố Lahore (2017)
Tác giả: Asma Shahid Kazi, Abeeda Akhlaq
Nghiên cứu này nhằm khám phá các yếu tố ảnh hưởng đến sự lựa chọn nghề nghiệp của sinh viên, cho thấy rằng bạn bè và phương tiện truyền thông có tác động mạnh mẽ đến quyết định nghề nghiệp của họ Sinh viên thường có xu hướng lựa chọn ngành nghề dựa trên sự ảnh hưởng từ bạn bè Bên cạnh đó, giáo viên cũng đóng vai trò quan trọng trong việc truyền cảm hứng và khuyến khích sinh viên trong việc lựa chọn nghề nghiệp Tuy nhiên, nghiên cứu chỉ ra rằng áp lực từ nghề nghiệp của cha mẹ không có ảnh hưởng đáng kể đến định hướng nghề nghiệp của sinh viên.
2.3.2.2 Factors affecting career choice among undergraduate students in Universitas Indonesia - Các yếu tố ảnh hưởng đến sự lựa chọn nghề nghiệp của sinh viên đại học tại Universitas Indonesia (2016)
Tác giả: Anwar Ali Mohammed Abdo
Nghiên cứu về các yếu tố ảnh hưởng đến lựa chọn nghề nghiệp của sinh viên đã đưa ra bốn giả thuyết quan trọng: sự tự tin, ảnh hưởng gia đình, sở thích cá nhân và cân nhắc về kinh tế Kết quả cho thấy cả bốn yếu tố này đều có tác động đáng kể đến quyết định nghề nghiệp của sinh viên Sự tự tin giúp sinh viên phát triển trong môi trường mới khi chọn ngành nghề phù hợp với khả năng Ảnh hưởng gia đình, qua sự hướng dẫn và lời khuyên từ ba mẹ, giúp sinh viên lựa chọn ngành nghề phù hợp hơn Sở thích cá nhân tạo điều kiện thuận lợi cho quá trình học tập và làm việc, trong khi cân nhắc về kinh tế khiến sinh viên ưu tiên những công việc có thu nhập ổn định và cao Các giả thuyết này không chỉ quan trọng mà còn phù hợp với các nghiên cứu trước đây.
Dựa trên các nghiên cứu trước đây, nhóm tác giả đã xác định những khoảng trống cần thiết để phát triển nghiên cứu về “Các nhân tố ảnh hưởng đến định hướng nghề nghiệp ngành Tài chính và Kế toán của sinh viên tại TP.HCM” Nghiên cứu này sẽ đóng góp vào việc hiểu rõ hơn về định hướng nghề nghiệp của sinh viên trong lĩnh vực Tài chính và Kế toán.
Bài báo chưa đề cập đến sự khác biệt trong định hướng nghề nghiệp của sinh viên ở các vùng miền khác nhau, chỉ khảo sát sinh viên tại một trường đại học duy nhất, do đó kết quả không thể đại diện cho toàn bộ sinh viên Để có cái nhìn toàn diện hơn, cần mở rộng đối tượng nghiên cứu sang các trường đại học khác và các trường lân cận.
Hiện nay, có rất ít nghiên cứu tập trung vào các yếu tố ảnh hưởng đến định hướng nghề nghiệp của sinh viên, do đó, việc thực hiện bài báo cáo nghiên cứu về đề tài này là vô cùng cần thiết Nghiên cứu này sẽ cung cấp thông tin giá trị cho các tổ chức và doanh nghiệp, giúp họ khai thác và phát triển nguồn nhân lực hiệu quả Tuy nhiên, bài nghiên cứu hiện tại chưa thống kê được kết quả và không kiểm định được các giả thuyết đã đặt ra.
Số liệu nghiên cứu hiện tại đã lỗi thời và không phản ánh đúng xu hướng nghề nghiệp cũng như đối tượng ngày nay Do đó, cần tiến hành các nghiên cứu thực nghiệm mới để thu thập dữ liệu cập nhật, đảm bảo tính phù hợp với thời đại và xu hướng hiện tại Bên cạnh đó, việc nghiên cứu sâu hơn về ảnh hưởng của các yếu tố xã hội và môi trường xung quanh cũng là điều cần thiết.
Nghiên cứu này được thực hiện trước đại dịch COVID-19, tuy nhiên, nhu cầu và xu hướng nghề nghiệp đã có sự thay đổi lớn sau đại dịch Việc tìm hiểu nhu cầu nghề nghiệp của sinh viên trong bối cảnh mới hiện nay là rất cần thiết Điều này sẽ hỗ trợ các doanh nghiệp xác định mong muốn của sinh viên, từ đó phát triển các chiến lược tuyển dụng và đào tạo nguồn nhân lực trẻ hiệu quả hơn.
Giả thuyết và mô hình nghiên cứu
Đặc điểm cá nhân là yếu tố đầu tiên ảnh hưởng đến định hướng nghề nghiệp của sinh viên ngành kế toán Nghiên cứu của Odia và Ogiedu (2013) chỉ ra rằng sinh viên chọn ngành này do niềm đam mê với con số và thành tích tốt trong các môn tính toán từ bậc trung học Các nghiên cứu của Ng Yen Hong và cộng sự (2017) cùng với Raharja và Liany (2020) cũng khẳng định rằng yếu tố cá nhân có tác động mạnh mẽ đến định hướng nghề nghiệp, thể hiện qua sự hứng thú với công việc tính toán Động lực bên trong, như sở thích và đam mê với các môn học liên quan đến kế toán, đóng vai trò quyết định trong việc hình thành định hướng nghề nghiệp Thêm vào đó, các yếu tố cá nhân như giá trị bản thân, kỹ năng và năng lực phát triển qua quá trình giáo dục cũng ảnh hưởng đáng kể đến quyết định nghề nghiệp của sinh viên.
Dựa trên các kết quả nghiên cứu trên nhóm tác giả đã đề xuất giả thuyết H1:
Yếu tố cá nhân đóng vai trò quan trọng trong định hướng nghề nghiệp của sinh viên, bao gồm đam mê với ngành nghề, khả năng và năng lực phù hợp, mong muốn có công việc ổn định và nhận diện cơ hội việc làm sau khi tốt nghiệp Các yếu tố này có ảnh hưởng tích cực đến sự lựa chọn ngành học của sinh viên tại TP.HCM, cho thấy rằng nếu sinh viên yêu thích ngành tài chính - kế toán và có cơ hội làm việc tốt cùng với thu nhập ổn định, thì định hướng của họ về ngành này sẽ càng mạnh mẽ hơn.
Nghiên cứu của Super (1990) và Gysbers (2001) chỉ ra rằng gia đình có vai trò quan trọng trong việc định hình định hướng nghề nghiệp cá nhân Bên cạnh đó, lựa chọn nghề nghiệp của sinh viên ngành kế toán cũng bị ảnh hưởng bởi các yếu tố từ bên thứ ba như thành viên gia đình và cố vấn học tập (Ng Yen-Hong và cộng sự, 2017; Porter và Woolley, 2014; Raharja và Liany, 2020) Tuy nhiên, tác động từ những yếu tố này thường không mạnh mẽ và có thể trái ngược với mong muốn của cá nhân Nghiên cứu của Ng Yen-Hong và các cộng sự (2017) cho thấy sinh viên năm nhất, năm hai và năm ba ngành kế toán tại Malaysia không bị ảnh hưởng nhiều bởi những người xung quanh trong việc quyết định theo đuổi nghề kế toán và phát triển sự hứng thú với nghề này.
Dựa trên các kết quả nghiên cứu trên nhóm tác giả đã đề xuất giả thuyết H2:
Yếu tố gia đình đóng vai trò quan trọng trong định hướng nghề nghiệp của sinh viên các trường đại học tại TP.HCM, bao gồm kỳ vọng của ba mẹ, truyền thống nghề nghiệp, định hướng và lời khuyên từ gia đình, cùng với nguồn cảm hứng từ người thân Những yếu tố này có ảnh hưởng tích cực đến sự lựa chọn nghề nghiệp của sinh viên, tuy nhiên, tác động này còn bị ảnh hưởng bởi đặc điểm xã hội và văn hóa, mặc dù vẫn mang dấu hiệu tích cực.
H3: Yếu tố xã hội và môi trường xung quanh
Yếu tố bạn bè đóng vai trò quan trọng trong việc định hình nghề nghiệp của sinh viên, với các cuộc trao đổi trong nhóm bạn tạo ra xu hướng nghề nghiệp nhất định, đặc biệt trong các nhóm có hoàn cảnh tương đồng Môi trường làm việc và thông tin từ các kênh truyền thông cũng ảnh hưởng lớn đến quyết định nghề nghiệp của sinh viên, khi họ thường chạy theo đám đông và nghe theo các bài báo, trang mạng xã hội mà chưa có trải nghiệm thực tế Nghiên cứu đề xuất giả thuyết H3 về yếu tố xã hội và môi trường xung quanh, bao gồm: (1) sự ảnh hưởng của bạn bè, (2) ngành nghề cạnh tranh, (3) thông tin báo chí hấp dẫn, và (4) lời khuyên từ thầy cô hoặc cố vấn học tập Những yếu tố này có tác động tích cực đến định hướng nghề nghiệp của sinh viên tại TP.HCM, đặc biệt là khi các bài báo nói về mức lương hấp dẫn và cơ hội việc làm tốt, khiến sinh viên có xu hướng chọn ngành nghề đó, đồng thời nhiều sinh viên cũng chọn học theo bạn bè dựa trên lời khuyên từ những người xung quanh.
Nghiên cứu quốc tế cho thấy chất lượng giáo dục có mối liên hệ chặt chẽ với khả năng xin việc của sinh viên sau khi tốt nghiệp Sinh viên có điểm tốt nghiệp cao thường có nhiều cơ hội việc làm hơn Theo Knight (1933), cá nhân lựa chọn công việc dựa vào kiến thức, kỹ năng và kinh nghiệm phù hợp Kỹ năng mềm cũng là yếu tố quan trọng trong định hướng nghề nghiệp, với sinh viên tham gia khóa học kỹ năng mềm có khả năng tìm việc cao hơn Từ đó, nhóm tác giả đề xuất giả thuyết H4 rằng yếu tố học vấn bao gồm: (1) các bằng cấp về Tài chính hỗ trợ tốt cho sinh viên ngành, (2) trình độ học vấn, và (3) chất lượng giảng dạy trong lĩnh vực Tài chính và Kế toán tại trường.
Tham gia các khóa học và hội thảo chuyên ngành giúp sinh viên áp dụng kiến thức vào thực tế, từ đó ảnh hưởng tích cực đến định hướng nghề nghiệp Nghiên cứu cho thấy trình độ học vấn của sinh viên tại TP.HCM có mối liên hệ chặt chẽ với cơ hội việc làm sau này, cho thấy yếu tố học vấn đóng vai trò quan trọng trong việc định hình sự nghiệp của họ.
Nghiên cứu của Nguyễn Tố Tâm (2022) chỉ ra rằng sự lựa chọn ngành Kế toán - Kiểm toán của sinh viên Việt Nam bị ảnh hưởng mạnh mẽ bởi thị trường lao động và các trường đại học đào tạo ngành này Động cơ nghề nghiệp và vai trò của các trường đại học trong việc đào tạo là rất quan trọng Một nghiên cứu tại Trường Đại học Nguyễn Tất Thành cũng cho thấy sinh viên thường chỉ chú trọng vào những yếu tố bề ngoài hấp dẫn của nghề mà không xem xét kỹ các kỹ năng cần thiết, dẫn đến lựa chọn không phù hợp Các yếu tố kinh tế như mức lương hấp dẫn, cơ hội việc làm mở rộng, và yêu cầu về vị trí Tài chính và Kế toán trong doanh nghiệp, cùng với chi phí học tập được xem là khoản đầu tư xứng đáng, có tác động tích cực đến định hướng nghề nghiệp của sinh viên tại TP.HCM.
2.4.2 Mô hình nghiên cứu đề xuất
Hình 2.4: Mô hình nghiên cứu
PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
Giới thiệu
Sau khi đã giới thiệu các khái niệm lý thuyết, giả thuyết và mô hình nghiên cứu, nhóm sẽ tiếp tục trình bày các phương pháp nghiên cứu được áp dụng để xây dựng và đánh giá Bên cạnh đó, các thang đo dùng để kiểm định mô hình và giả thuyết đã được đề cập ở chương 2 cũng sẽ được trình bày một cách chi tiết.
Phương pháp tiếp cận nghiên cứu
Sinh viên ngành Tài chính và Kế toán ở các trường Đại học tại Thành phố
Nhóm đã sử dụng hai phương thức thu nhập dữ liệu chính:
- Nguồn dữ liệu thứ cấp: Tìm kiếm thông tin từ các website, các bài báo và bài nghiên cứu trong và ngoài nước
Nguồn dữ liệu sơ cấp được thu thập thông qua khảo sát Google Forms, được gửi đến đối tượng qua các nền tảng xã hội như Facebook và Zalo.
Nghiên cứu được thực hiện bằng 3 phương pháp:
Nghiên cứu định tính là một phương pháp quan trọng trong khoa học xã hội và nhân học, nhằm thu thập và phân tích dữ liệu định tính để hiểu rõ các hiện tượng, mối quan hệ và vấn đề từ góc nhìn chất lượng Dữ liệu định tính thường được biểu thị bằng chữ, phản ánh các đặc điểm và tính chất mà không thể tính toán giá trị trung bình, giúp cung cấp cái nhìn sâu sắc về các khía cạnh phức tạp của nghiên cứu.
Nghiên cứu định lượng là phương pháp nghiên cứu phổ biến trong khoa học xã hội, y học và nhiều lĩnh vực khác, với mục tiêu thu thập, phân tích và diễn giải dữ liệu số học Phương pháp này giúp đo lường, mô tả và hiểu các hiện tượng, quan hệ hoặc vấn đề từ góc độ số lượng Thông qua các phép đo số học và phân tích thống kê, nghiên cứu định lượng xác định mức độ và mối quan hệ giữa các biến trong một nghiên cứu.
Các yếu tố độc lập ảnh hưởng đến quyết định của sinh viên theo học ngành Tài chính và Kế toán tại các trường Đại học ở Thành phố Hồ Chí Minh bao gồm cá nhân, gia đình, xã hội và môi trường xung quanh, cũng như trình độ học vấn và tình hình kinh tế.
3.2.5 Biến phụ thuộc Định hướng nghề nghiệp ngành Tài chính và Kế toán của sinh viên tạiTPHCM
Quy trình nghiên cứu
Hình 3.1: Quy trình nghiên cứu
Kích thước mẫu
Trong bài nghiên cứu có 5 yếu tố và 21 câu hỏi được phân bổ như sau:
- Yếu tố cá nhân: 4 câu
- Yếu tố gia đình: 4 câu
- Yếu tố xã hội và môi trường xung quanh: 4 câu
- Yếu tố học vấn: 5 câu
- Yếu tố kinh tế: 4 câu
Kích thước mẫu cho nghiên cứu phụ thuộc vào phương pháp phân tích dữ liệu và độ tin cậy Trong phân tích yếu tố khám phá (EFA), kích thước mẫu thường được xác định dựa trên kích thước tối thiểu và số lượng biến đo lường Theo Hair và cộng sự (2006), kích thước mẫu tối thiểu cho EFA là 50, và càng tốt hơn nếu số lượng mẫu lớn hơn.
100 Tỉ lệ quan sát trên biến đo lường là 5:1 nghĩa là mỗi biến đo lường cần tối thiểu 5 quan sát
Kích thước mẫu được xác định theo công thức N = 5*m
Nghiên cứu sử dụng phương pháp Phân tích yếu tố khám phá (EFA) yêu cầu số lượng mẫu khảo sát lớn để đảm bảo độ tin cậy Đối với 21 biến quan sát, số mẫu tối thiểu cần thiết là 1.155 mẫu Tuy nhiên, nhóm nghiên cứu đã thu thập được 181 mẫu khảo sát.
Bảng câu hỏi và bảng thang đo
Bảng khảo sát được trình bày:
“ NGHIÊN CỨU CÁC NHÂN TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN ĐỊNH HƯỚNG NGHỀ NGHIỆP VỀ NGÀNH TÀI CHÍNH VÀ KẾ TOÁN CỦA SINH VIÊN TẠI TPHCM”
Xin chào mọi người, chúng tôi là sinh viên năm 3 đến từ trường đại học Kinh tế - Tài Chính TP.HCM (UEF).
Việc lựa chọn ngành nghề tại TP.HCM đang thu hút sự chú ý của nhiều bạn trẻ, đặc biệt trong bối cảnh thành phố có nền kinh tế phát triển đa dạng Các lĩnh vực như tài chính, ngân hàng và công nghệ thông tin đang mở ra nhiều cơ hội nghề nghiệp hấp dẫn Nhiều sinh viên lựa chọn ngành Tài chính - Kế toán vì triển vọng nghề nghiệp, cơ hội việc làm rộng mở, cùng với mức thu nhập ổn định và khả năng thăng tiến cao.
Nhóm nghiên cứu của chúng tôi đã quyết định tiến hành khảo sát về các yếu tố ảnh hưởng đến định hướng nghề nghiệp trong lĩnh vực Tài chính - Kế toán của sinh viên tại TPHCM Chúng tôi đảm bảo rằng mọi thông tin mà quý vị cung cấp sẽ được giữ bí mật và không được tiết lộ ra bên ngoài.
Phần 2: Thông tin cá nhân
Câu hỏi Phương án trả lời
1 Giới tính của bạn Nam
2 Bạn là sinh viên năm mấy?
Năm nhất Năm hai Năm ba Năm tư
3 Trường Đại học bạn đang theo học
Trường Đại học Ngoại Thương Trường Đại học Kinh Tế TPHCM Trường Đại học Kinh tế - Tài chính TPHCM Trường Đại học Kinh tế - Luật
Trường Đại học Tài Chính - Marketing Trường Đại học Ngân Hàng
Phần 3: Các nhân tố ảnh hưởng đến định hướng nghề nghiệp ngành Tài chính và Kế toán
Hãy chỉ ra mức độ ảnh hưởng của các anh/ chị đối với những phát biểu sau đây:
1 Hoàn toàn không ảnh hưởng
1 Yếu tố CÁ NHÂN Đam mê và yêu thích đối với ngành nghề
Khả năng và năng lực cá nhân phù hợp với ngành
Mong muốn có công việc và thu nhập tài chính ổn định
Nhận diện được cơ hội việc làm sau khi tốt nghiệp
Kỳ vọng của ba mẹ 1 2 3 4 5
Truyền thống nghề nghiệp của gia đình 1 2 3 4 5 Định hướng, lời khuyên của gia đình 1 2 3 4 5 Được truyền cảm hứng bởi những người thân trong gia đình
3 Yếu tố XÃ HỘI VÀ MÔI TRƯỜNG XUNG QUANH
Sự ảnh hưởng, xúc tác của bạn bè 1 2 3 4 5
Ngành nghề cạnh tranh trên thị trường 1 2 3 4 5
Các thông tin báo chí hấp dẫn gây sự tò mò về ngành
Lời khuyên từ thầy, cô hoặc cố vấn học tập
Các bằng cấp về Tài chính là bổ trợ tốt cho sinh viên ngành
Chất lượng giảng dạy trong lĩnh vực
Tài chính và Kế toán tại trường
Tham gia các khóa học và hội thảo về chuyên ngành
1 2 3 4 5 Áp dụng được kiến thức chuyên ngành vào trong đời sống thực tế
Cơ hội việc làm mở rộng 1 2 3 4 5
Các vị trí về Tài chính và Kế toán là bắt buộc phải có trong các Doanh nghiệp
Chi phí học tập, bằng cấp là khoản đầu tư xứng đáng cho mục đích dài hạn
Phần 4: Đánh giá mức độ quyết định
Bạn hãy đánh giá mức độ quyết định học ngành Tài chính và Kế toán theo thang đo sau:
1 Hoàn toàn không ảnh hưởng
MỨC ĐỘ QUYẾT ĐỊNH HỌC NGÀNH TÀI CHÍNH VÀ KẾ TOÁN Ổn định được công việc trong giai đoạn kinh tế khó khăn
Có thể thăng tiến nhanh trong công việc
Dễ dàng ra trường khi lựa chọn ngành nghề
Cảm ơn bạn đã dành thời gian điền khảo sát, góp phần cho đề tài nghiên cứu của chúng tôi trở nên hoàn thiện
Trong nghiên cứu định lượng, thang đo Likert 5 mức độ được áp dụng để khảo sát ý kiến, hành vi và nhận thức của người tham gia Dữ liệu thu thập sẽ được xử lý và phân tích định lượng nhằm xác định mối quan hệ tuyến tính giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc.
Thang đo Likert 5 mức độ
1 Hoàn toàn không ảnh hưởng
Thang đo định danh được sử dụng để phân tích những yếu tố nhân khẩu học như: giới tính, năm học.
Bảng 3.1: Bảng thang đo của 5 yếu tố
Ký hiệu mã hóa Nhóm yếu tố về CÁ NHÂN
CN1 Đam mê và yêu thích đối với ngành nghề
CN2 Khả năng và năng lực cá nhân phù hợp với ngành
CN3 Mong muốn có công việc và thu nhập tài chính ổn định CN4 Nhận diện được cơ hội việc làm sau khi tốt nghiệp
Nhóm yếu tố về GIA ĐÌNH
GD1 Kỳ vọng của ba mẹ
GD2 Truyền thống nghề nghiệp của gia đình
GD3 Định hướng, lời khuyên của gia đình
GD4 Được truyền cảm hứng bởi những người thân trong gia đình
Nhóm yếu tố về XÃ HỘI VÀ MÔI TRƯỜNG XUNG QUANH
XH1 Sự ảnh hưởng, xúc tác của bạn bè
XH2 Ngành nghề cạnh tranh trên thị trường
XH3 Các thông tin báo chí hấp dẫn gây sự tò mò về ngành XH4 Lời khuyên từ thầy, cô hoặc cố vấn học tập
Nhóm yếu tố về HỌC VẤN
HV1 Các bằng cấp về Tài chính là bổ trợ tốt cho sinh viên ngành
HV2 Trình độ học vấn
Chất lượng giảng dạy trong lĩnh vực Tài chính và Kế toán tại trường HV3 được nâng cao thông qua việc tham gia các khóa học và hội thảo chuyên ngành HV4, giúp sinh viên áp dụng kiến thức chuyên môn vào thực tế cuộc sống.
Nhóm yếu tố về KINH TẾ
KT1 Mức lương hấp dẫn
KT2 Cơ hội việc làm mở rộng
KT3 Các vị trí về Tài chính và Kế toán là bắt buộc phải có trong các Doanh nghiệp
KT4 Chi phí học tập, bằng cấp là khoản đầu tư xứng đáng cho mục đích dài hạn
Khi xây dựng thang đo lường, việc đảm bảo tính nhất quán và khả năng đo lường chính xác mục tiêu là rất quan trọng Do đó, thang đo cần được đánh giá kỹ lưỡng trước khi áp dụng trong nghiên cứu chính thức.
5 nhân tố ảnh hưởng đến định hướng nghề nghiệp ngành Tài chính và Kế toán của sinh viên, trong đó:
- Yếu tố xã hội và môi trường xung quanh
Các nhân tố được đánh giá thông qua thang đo Likert 5 mức độ Kết quả khảo sát được xử lý và phân tích bằng phần mềm SPSS 26.
KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
Thông tin về mẫu nghiên cứu
4.1.1 Lý thuyết thống kê mô tả
Thống kê mô tả là phương pháp tóm tắt và mô tả dữ liệu thông qua số liệu và biểu đồ trực quan, giúp làm rõ các tính chất của bộ dữ liệu cụ thể Kỹ thuật này được áp dụng rộng rãi trong các nghiên cứu khoa học và xã hội, đặc biệt là trong lĩnh vực thông tin kinh tế Do đó, nhóm nghiên cứu đã chọn phương pháp thống kê mô tả để đảm bảo tính phù hợp cho nghiên cứu của mình.
4.1.2 Kết quả thống kê mẫu nghiên cứu
Cuộc khảo sát về "Nghiên cứu các nhân tố ảnh hưởng đến định hướng nghề nghiệp trong ngành Tài chính và Kế toán của sinh viên tại TP.HCM" được thực hiện từ ngày 5/9/2024 đến 5/10/2024 thông qua Google Forms, thu thập tổng cộng 219 phiếu phản hồi Sau khi chọn lọc, nhóm nghiên cứu đã xác nhận 181 phiếu hợp lệ và loại bỏ 38 phiếu không hợp lệ Nghiên cứu tập trung vào định hướng nghề nghiệp của sinh viên tại TP.HCM trong khuôn khổ mô hình nghiên cứu.
4.1.3 Mô tả mức độ hài lòng của mẫu nghiên cứu
Nghiên cứu này tập trung vào việc phân tích thông tin sơ cấp thông qua các phương pháp định tính và định lượng, nhằm đạt được mục tiêu nghiên cứu Để phù hợp với quy trình nghiên cứu, nhóm sẽ kết hợp với phương pháp thống kê mô tả.
Cấu trúc của mẫu khảo sát được phân loại và thống kê theo 2 tiêu chí, cụ thể là Giới tính, Năm học a Kết quả khảo sát Giới tính
Hình 4.1: Biểu đồ thể hiện giới tính của mẫu nghiên cứu
Nguồn: kết quả thu được từ phân tích dữ liệu
Theo kết quả của 181 phiếu trả lời, giới tính nữ chiếm tỉ lệ 69.1% với 125 phiếu và giới tính nam chiếm tỉ lệ 30.9% với 56 phiếu.
Bảng 4.1: Bảng thống kê về giới tính
Nguồn: kết quả thu được từ phân tích dữ liệu
Nam 56 30.9% b Kết quả khảo sát Năm học
Hình 4.2: Biểu đồ thể hiện Độ tuổi của mẫu nghiên cứu
Nguồn: Kết quả thu được từ phân tích dữ liệu
Kết quả khảo sát cho thấy sự phân bố sinh viên theo năm học như sau: sinh viên năm 3 chiếm tỷ lệ cao nhất với 47.5% (86 phiếu), tiếp theo là sinh viên năm 2 với 28.2% (51 phiếu), sinh viên năm 4 chiếm 14.4% (26 phiếu) và cuối cùng là sinh viên năm 1 với 9.9% (18 phiếu).
Bảng 4.2: Bảng thống kê về Năm học
Nguồn: Kết quả thu được từ phân tích dữ liệu
Kiểm định sự khác biệt giữa các biến
4.2.1 Lý thuyết Để kiểm định sự khác biệt giữa các biến, nhóm sử dụng kiểm định One-way ANOVA và Independent Sample T Test a Indpendent – Sample T Test:
Independent - Sample T Test sẽ áp dụng để kiểm định sự khác biệt trung bình với trường hợp biến định tính có 2 giá trị Có 2 bước:
Bước 1: Kiểm tra khác biệt phương sai giữa 2 nhóm giá trị
Trước khi đánh giá sự khác biệt về trung bình thông qua kiểm định t, cần kiểm định sự đồng nhất phương sai giữa hai nhóm giá trị biến định tính Để thực hiện điều này, chúng ta đặt giả thuyết H_{F=0}, tức là không có sự khác biệt phương sai giữa hai nhóm Phép kiểm định F sẽ được sử dụng để kiểm tra giả thuyết này, và trong SPSS, các số liệu liên quan đến kiểm định F có thể được lấy từ mục tương ứng.
Levene's Test for Equality of Variances trong bảng Independent Samples Test Kết quả kiểm định:
Khi giá trị Sig nhỏ hơn 0.05, chúng ta bác bỏ giả thuyết H_{F=0}, điều này cho thấy có sự khác biệt phương sai một cách có ý nghĩa thống kê giữa hai nhóm giá trị Kết quả kiểm định t cho thấy rằng giả thuyết về phương sai bằng nhau không được chấp nhận.
Nếu giá trị Sig lớn hơn 0.05, chúng ta chấp nhận giả thuyết H_{F=0}, điều này có nghĩa là không có sự khác biệt phương sai có ý nghĩa thống kê giữa hai nhóm giá trị Kết quả kiểm định t sẽ được lấy từ hàng "Equal variances assumed".
Bước 2: Kiểm tra khác biệt trung bình giữa 2 nhóm giá trị
Sau khi thực hiện đánh giá phương sai, nhóm sẽ tiến hành kiểm tra sự khác biệt trung bình giữa hai nhóm giá trị Giả thuyết H₀ được đặt ra là không có sự khác biệt trung bình giữa hai nhóm Để kiểm định giả thuyết này, phép kiểm định t sẽ được sử dụng, và trong SPSS, các số liệu cho kiểm định t có thể được tìm thấy trong mục "t-test for Equality of Means" trong bảng kết quả.
Independent Samples Test Kết quả kiểm định:
Sig < 0.05: Bác bỏ giả thuyết H , nghĩa là có sự khác biệt trung bình một₀ cách có ý nghĩa thống kê giữa hai nhóm giá trị.
Sig > 0.05: Chấp nhận giả thuyết H , nghĩa là không có sự khác biệt trung₀ bình một cách có ý nghĩa thống kê giữa hai nhóm giá trị. b One - Way ANOVA
Phương pháp One-Way ANOVA là một kỹ thuật kiểm định quan trọng trong nghiên cứu thống kê, đặc biệt trong mô hình hồi quy tuyến tính Nó được sử dụng để so sánh giá trị trung bình của nhiều biến từ các bộ dữ liệu khác nhau, giúp xác định sự khác biệt giữa các nhóm.
Bước 1: Kiểm tra khác biệt phương sai giữa các nhóm giá trị
Trước khi đánh giá sự khác biệt trung bình, nhóm kiểm định sự đồng nhất phương sai giữa các nhóm giá trị biến định tính bằng cách đặt giả thuyết H_{L=0}, tức là không có sự khác biệt phương sai Phép kiểm định Levene được sử dụng để kiểm tra giả thuyết này, và trong SPSS, các số liệu từ kiểm định Levene được lấy từ hàng Based on Mean trong bảng Test of Homogeneity of Variances Kết quả kiểm định cho thấy
Khi giá trị Sig < 0.05, chúng ta bác bỏ giả thuyết H_{L=0}, cho thấy có sự khác biệt phương sai có ý nghĩa thống kê giữa các nhóm giá trị Kết quả này được xác nhận thông qua kiểm định Welch trong bảng Các Kiểm định Vững về Độ lệch Trung bình.
Khi giá trị Sig > 0.05, chúng ta chấp nhận giả thuyết H_{L=0}, điều này có nghĩa là không có sự khác biệt đáng kể về phương sai giữa các nhóm giá trị Kết quả này được xác định thông qua kiểm định F trong bảng ANOVA.
Bước 2: Kiểm tra khác biệt trung bình giữa các nhóm giá trị
Sau khi thực hiện đánh giá phương sai, nhóm sẽ tiến hành kiểm tra sự khác biệt trung bình giữa các nhóm giá trị với giả thuyết H₀: Không có sự khác biệt trung bình Phép kiểm định F hoặc Welch sẽ được áp dụng tùy thuộc vào việc phương sai giữa các nhóm có khác biệt hay không Trong phần mềm SPSS, kết quả của kiểm định F có thể được tìm thấy trong bảng ANOVA, trong khi kiểm định Welch được lấy từ bảng Robust Tests of Equality of Means.
Sig < 0.05: Bác bỏ giả thuyết H , nghĩa là có sự khác biệt trung bình một₀ cách có ý nghĩa thống kê giữa hai nhóm giá trị.
Sig > 0.05: Chấp nhận giả thuyết H , nghĩa là không có sự khác biệt trung₀ bình một cách có ý nghĩa thống kê giữa hai nhóm giá trị.
4.2.2 Mối quan hệ giữa QUYẾT ĐỊNH VÀ GIỚI TÍNH:
H0: Không có sự khác biệt giữa Quyết định và Giới tính
H1: Có sự khác biệt giữa Quyết định và Giới tính
Bảng Indenpendent Sample test giữa biến Quyết định và biến Giới tính cho cho kết quả như sau:
Bảng 4.3: Bảng Independent Sample Test của biến Giới tính
Nguồn: Kết quả thu được từ phân tích dữ liệu
Levene's Test for Equality of
Variances t-test for Equality of Means
95% Confidence Interval of the Difference Lower Upper
Sig kiểm định Levene bằng 0.761 > 0.05 Từ đó, ta thấy phương sai giữa 2 nhóm giới tính Nam và Nữ không khác nhau
Sig kiểm định t bằng 0.525 > 0.05, không có sự khác biệt giữa biến Y và Biến giới tính
=> Bác bỏ giả thuyết H1 Chấp nhận giả thuyết H0
Kết luận: không có sự khác biệt trung bình giữa biến Y và biến Giới tính
4.2.3 Mối quan hệ giữa QUYẾT ĐỊNH VÀ NĂM HỌC:
H0: Không có sự khác biệt giữa Quyết định và Năm học
H1: Có sự khác biệt giữa Quyết định và Năm học
Bảng ANOVA giữa biến Năm học và biến Quyết định học cho ra kết quả như sau:
Bảng 4 4: Bảng Test of Homogeneity of Variances của biến Năm học
Nguồn: Kết quả thu được từ phân tích dữ liệu
Levene Statistic df1 df2 Sig.
Kết quả từ bảng Kiểm định Độ đồng nhất của Phương sai cho thấy giá trị sig của Thống kê Levene là 0.185, lớn hơn 0.05, điều này chỉ ra rằng không có sự khác biệt về phương sai giữa các năm học.
Bảng 4.5: Bảng Robust Tests of Equality of Means
Nguồn: Kết quả thu được từ phân tích dữ liệu
Kết quả từ bảng Kiểm tra Độ tin cậy về Sự khác biệt Trung bình cho thấy giá trị Sig của kiểm định Welch là 0.485, lớn hơn 0.05 Điều này chỉ ra rằng không có sự khác biệt ý nghĩa thống kê trong quyết định của sinh viên giữa các năm học khác nhau.
Nguồn: Kết quả thu được từ kết quả phân tích
Sum of Squares df Mean Square F Sig.
Kết quả Kiểm định Anova cho thấy sig 0.515 > 0.05, cho thấy không có sự khác biệt có ý nghĩa thống kê về quyết định và biến Năm học
=> Bác bỏ giả thuyết H1 Chấp nhận giả thuyết H0
Kết luận: Không có sự khác biệt giữa biến Quyết định và biến Năm học
Hình 4.3: Biểu đồ Mean Plot của biến Năm học
Nguồn: Kết quả thu được từ kết quả phân tích
Bảng Mean Plot cho thấy mối liên hệ trung bình giữa Quyết định và Sinh viên qua các năm học, với sinh viên năm tư có giá trị Mean cao nhất và sinh viên năm ba thấp nhất Mặc dù hai năm này liền kề, sinh viên năm ba phải đối mặt với những môn học chuyên ngành ngày càng khó khăn, trong khi sinh viên năm tư đã vượt qua giai đoạn này và chuẩn bị cho sự ổn định trong công việc tương lai.
Phân tích độ tin cậy Cronbach’s Alpha
4.3.1 Lý thuyết về Cronbach’s Alpha
4.3.1.1 Mục đích: Độ tin cậy của thang đo được đánh giá qua phương pháp nhất quán nội tại qua hệ số Cronbach’s Alpha Sử dụng phương pháp đánh giá độ tin cậy của biến trước khi phân tích nhân tố EFA để loại các biến không phù hợp
Hệ số Cronbach Alpha đánh giá mức độ liên kết giữa các đo lường, nhưng không chỉ ra biến quan sát nào cần loại bỏ hoặc giữ lại Để xác định những biến quan sát có ảnh hưởng đáng kể đến khái niệm cần đo, việc tính toán hệ số tương quan giữa biến và tổng là cần thiết (Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005)
4.3.1.2 Các tiêu chí đánh giá đánh giá độ tin cậy của thang đo:
Để phân loại các biến quan sát, cần xem xét hệ số tương quan biến - tổng nhỏ hơn 0.3 Tiêu chuẩn chọn thang đo yêu cầu độ tin cậy Alpha lớn hơn 0.6, vì Alpha càng cao thì độ tin cậy nội tại càng tốt (Nunally & Burnstein, 1994; theo Nguyễn Đình Thọ & Nguyễn Thị Mai Trang, 2009) Kết quả có thể được giải thích dựa trên quy tắc của George và Mallery (2003) để xác định độ tin cậy.
- 0.8 trở lên: thang đo lường tốt
- Từ 0.7 đến 0.8: thang đo sử dụng được
- Từ 0.6 đến 0.7: thang đo lường đủ điều kiện, sử dụng trong trường hợp các nghiên cứu mới
- Từ 0.6 trở xuống: thang đó kém hoặc không được chấp nhận
4.3.2 Kiểm định độ tin cậy Cronbach’s Alpha của các biến:
4.3.2.1 Kiểm định độ tin cậy của biến CÁ NHÂN
Bảng 4 7: Bảng kiểm định độ tin cậy của thang đo độ tin cậy biến Cá nhân
Nguồn: Kết quả thu được từ kết quả phân tích
Scale Variance if Item Deleted
Cronbach's Alpha if Item Deleted
Kết quả từ bảng Reliability Statistics cho thấy hệ số Cronbach’s Alpha 0.844
Kết luận cho thấy biến cá nhân đạt yêu cầu về mức độ tin cậy với hệ số Cronbach Alpha rất tốt Các biến quan sát đều có hệ số tương quan biến tổng phù hợp (Corrected Item - Total Correlation > 0.3), và không có biến nào có hệ số Cronbach’s Alpha if item Deleted lớn hơn hệ số Cronbach Alpha tổng, chứng tỏ rằng tất cả các biến đều đạt chất lượng tốt.
4.3.2.2 Kiểm định độ tin cậy của biến GIA ĐÌNH
Bảng 4.8: Bảng kiểm định độ tin cậy của thang đo độ tin cậy biến Gia đình
Nguồn: Kết quả thu được từ kết quả phân tích
Scale Variance if Item Deleted
Cronbach's Alpha if Item Deleted
Kết quả từ bảng Reliability Statistics cho thấy hệ số Cronbach’s Alpha 0.850
Thang đo có độ tin cậy cao với hệ số Cronbach's Alpha đạt 0.6, cho thấy sự phù hợp khi sử dụng Phân tích cho thấy tất cả các biến quan sát đều có hệ số tương quan biến tổng trên 0.3, và không có biến nào có hệ số Cronbach's Alpha if item Deleted lớn hơn hệ số Cronbach's Alpha chung, khẳng định chất lượng của các biến là đáng tin cậy.
4.3.2.3 Kiểm định độ tin cậy biến XÃ HỘI
Bảng 4.9: Bảng kiểm định độ tin cậy của thang đo độ tin cậy biến Xã hội
Nguồn: Kết quả thu được từ kết quả phân tích
Scale Variance if Item Deleted
Cronbach's Alpha if Item Deleted
Kết quả từ bảng Reliability Statistics cho thấy hệ số Cronbach’s Alpha 0.849
Các biến đạt yêu cầu về mức độ tin cậy với hệ số Cronbach’s Alpha rất tốt (0.6) Hệ số tương quan biến tổng của các biến quan sát đều lớn hơn 0.3, và không có biến nào có hệ số Cronbach’s Alpha if Item Deleted cao hơn tổng thể, điều này chứng tỏ chất lượng của các biến rất tốt.
4.3.2.4 Kiểm định độ tin cậy biến HỌC VẤN
Bảng 4.10: Bảng kiểm định độ tin cậy của thang đo độ tin cậy biến Học vấn
Nguồn: Kết quả thu được từ kết quả phân tích
Scale Variance if Item Deleted
Cronbach's Alpha if Item Deleted
Kết quả từ bảng Reliability Statistics cho thấy hệ số Cronbach’s Alpha 0.901
Các biến đạt yêu cầu về mức độ tin cậy với hệ số Cronbach's Alpha xuất sắc, đồng thời các biến quan sát có hệ số tương quan biến tổng phù hợp lớn hơn 0.3 Không có biến nào có hệ số Cronbach’s Alpha if Item Deleted cao hơn tổng, điều này cho thấy chất lượng của các biến là rất tốt.
4.3.2.5 Kiểm định độ tin cậy biến KINH TẾ
Bảng 4.11: Bảng kiểm định độ tin cậy của thang đo độ tin cậy biến Kinh tế
Nguồn: Kết quả thu được từ kết quả phân tích
Scale Variance if Item Deleted
Cronbach's Alpha if Item Deleted
Kết quả từ bảng Reliability Statistics cho thấy hệ số Cronbach’s Alpha 0.838
Hệ số Cronbach's Alpha đạt 0.6 cho thấy mức độ tin cậy rất tốt của các biến quan sát Tất cả các biến đều có hệ số tương quan biến tổng phù hợp lớn hơn 0.3, và không có biến nào có hệ số Cronbach’s Alpha if Item Deleted cao hơn giá trị tổng, chứng tỏ chất lượng của các biến là rất tốt và không có biến nào cần loại bỏ.
Bảng 4.12 : Tổng hợp hệ số Cronbach’s Alpha của các biến và các biến quan sát còn lại
Nguồn: Kết quả thu được từ kết quả phân tích
STT Yếu tố Biến quan sát ban đầu
Biến quan sát còn lại
Kết luận cho thấy hệ số Cronbach’s Alpha tổng của cả 5 nhân tố đều lớn hơn 0.6, chứng minh rằng thang đo có độ tin cậy cao và được chấp nhận Hơn nữa, hệ số tương quan giữa các biến cho thấy không có nhân tố nào dưới 0.3, điều này khẳng định rằng các biến quan sát ban đầu và các biến quan sát còn lại có sự tương đương, không có biến nào cần phải loại bỏ.
Phân tích nhân tố khám phá EFA
4.4.1 Các tiêu chí phân tích nhân tố EFA a Hệ số KMO
Hệ số KMO là chỉ số quan trọng để đánh giá mức độ tương quan giữa các biến và tương quan từng phần của chúng Để phân tích nhân tố được coi là phù hợp, trị số KMO cần đạt ít nhất 0.5 (0.5 ≤ KMO ≤ 1).
Trong nghiên cứu tâm lý học, chỉ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) là một chỉ số quan trọng để đánh giá tính đơn giản của yếu tố Nếu giá trị KMO dưới 0.5, nhà nghiên cứu nên xem xét việc thu thập thêm dữ liệu hoặc loại bỏ các biến quan sát không có ý nghĩa Hutcheson & Sofroniou (1999) đã đề xuất một số ngưỡng giá trị KMO để hướng dẫn trong quá trình phân tích.
● KMO ≥ 5: mức chấp nhận tối thiểu
● KMO > 0.9: xuất sắc a Kiểm định Bartlett
Kiểm định Bartlett được sử dụng để đánh giá sự tương quan giữa các biến quan sát trong phân tích yếu tố khám phá (EFA) Mục tiêu của kiểm định này là kiểm tra giả thuyết Ho: Không có mối tương quan giữa các biến tham gia Nếu có sự tương quan, điều này cho thấy các biến có thể liên kết với nhau, hỗ trợ cho việc thực hiện EFA.
- Nếu Sig kiểm định Bartlett < 0.5, bác bỏ H0 và kết luận các biến tham gia vào EFA có sự tương quan với nhau
Nếu giá trị Sig của kiểm định Bartlett lớn hơn 0.5, chúng ta chấp nhận giả thuyết H0, điều này có nghĩa là các biến tham gia vào phân tích yếu tố khám phá (EFA) không có sự tương quan với nhau, dẫn đến việc phân tích EFA không phù hợp Bên cạnh đó, tiêu chí Eigenvalue cũng là một yếu tố quan trọng cần xem xét trong quá trình này.
Theo nghiên cứu của Hair và cộng sự (2009), chỉ những nhân tố có eigenvalue lớn hơn 1 mới được coi là có ý nghĩa và được giữ lại trong mô hình phân tích Do đó, tiêu chí này xác định rằng chỉ những nhân tố với Eigenvalue > 1 mới đủ điều kiện để được giữ lại trong quá trình phân tích tổng phương sai trích.
Phương pháp này tập trung vào việc số nhân tố được trích ra có khả năng giải thích một tỷ lệ phương sai nhất định của các biến quan sát Theo Merenda (1997), số nhân tố cần đạt ít nhất 50% phương sai tích lũy, trong khi Hair và cộng sự (2009) cho rằng việc trích ra số nhân tố giải thích 60% tổng phương sai là đạt yêu cầu tốt Hệ số tải nhân tố (Factor Loading) cũng là một yếu tố quan trọng trong phân tích này.
Hệ số tải thể hiện mối liên hệ giữa biến quan sát và nhân tố, với trị số tải càng cao cho thấy mối tương quan càng lớn.
(2010) và Multivariate Data Analysis hệ số tải từ 0.5 là đạt chất lượng tốt, tối thiểu là 0.3.
- Factor Loading ở mức ± 0.3: Điều kiện tối thiểu để biến quan sát được giữ lại
- Factor Loading ở mức ± 0.5: Biến quan sát có ý nghĩa thống kê tốt
- Factor Loading ở mức ± 0.7: Biến quan sát có ý nghĩa thống kê rất tốt
Giá trị tiêu chuẩn của hệ số tải (Factor Loading) cần được đánh giá dựa trên kích thước mẫu Thông thường, hệ số tải 0.5 được coi là tiêu chuẩn cho cỡ mẫu từ 120 đến dưới 350, trong khi hệ số tải 0.3 được áp dụng cho cỡ mẫu từ 350 trở lên.
Bảng 4.13: Bảng giá trị tiêu chuẩn của hệ số tải Factor Loading
Hệ số tải Factor Loading Kích thước mẫu tối thiểu có ý nghĩa thống kê
Bảng 4.14: Bảng kết quả KMO and Bartlett's Test
Nguồn: Kết quả thu được từ kết quả phân tích
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy .901
Kết quả KMO and Bartlett’s Test cho thấy 0.901 > 0.5 và sig Bartlett’s Test
Phân tích nhân tố khám phá cho thấy giá trị p là 0.000, nhỏ hơn 0.05, chứng tỏ phương pháp này hoàn toàn phù hợp Chỉ số KMO đạt yêu cầu và các nhân tố được giải thích có độ phù hợp cao với dữ liệu, khẳng định tính hiệu quả của nghiên cứu nhân tố khám phá.
Bảng 4.15: Tổng phương sai trích các biến quan sát nhân tố ảnh hưởng
Nguồn: Kết quả thu được từ kết quả phân tích
Component Initial Eigenvalues Extraction Sums of
Rotation Sums of Squared Loadings Total % of
Extraction Method: Principal Component Analysis.
Bảng Total Variance Explained chỉ ra rằng có 5 nhân tố được trích ra với eigenvalue lớn hơn 1 (1.337>1), cho thấy chúng tóm tắt thông tin từ 21 biến quan sát một cách hiệu quả Theo Merenda (1997), số nhân tố cần đạt ít nhất 50% phương sai tích lũy Tổng phương sai trích đạt 71.359%, vượt qua ngưỡng 50%, chứng tỏ mô hình EFA là phù hợp.
Bảng 4.16: Bảng kết quả Ma trận xoay
Nguồn: Kết quả thu được từ kết quả phân tích
Extraction Method: Principal Component Analysis
Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization. a Rotation converged in 6 iterations.
Kết quả phân tích ma trận xoay cho thấy 21 biến quan sát được chia thành 5 yếu tố, với tất cả các biến đều có hệ số tải nhân tố lớn hơn 0.5 và không còn biến xấu nào Các nhân tố đảm bảo giá trị hội tụ và phân biệt trong phân tích EFA, không có sự xáo trộn giữa các nhân tố, nghĩa là các câu hỏi của từng nhân tố không bị lẫn lộn Do đó, các nhân tố độc lập được giữ nguyên mà không bị thay đổi về số lượng, cho phép nhóm có thể tổ chức lại các nhóm nhân tố cũ thành các nhóm nhân tố mới, độc lập.
Bảng 4.17: Nhân tố khám phá mới
NHÓM TÊN NHÓM MỚI CÁC BIẾN
HV Học vấn HV1, HV2, HV3, HV4, HV5
KT Kinh tế KT1, KT2, KT3, KT4
XH Xã hội XH1, XH2, XH3, XH4
CN Cá nhân CN1, CN2, CN3, CN4
GD Gia đình GD1, GD2, GD3, GD4
Phân tích tương quan Pearson
Theo Gayen (1951), hệ số tương quan Pearson (ký hiệu r) được sử dụng trong thống kê để đo lường mức độ liên hệ tuyến tính giữa hai biến định lượng Tuy nhiên, nếu một trong hai biến là biến định tính hoặc biến nhị phân, phân tích tương quan Pearson sẽ không được thực hiện.
Hệ số tương quan Pearson r có giá trị giao động từ -1 đến 1:
❖ Nếu r càng tiến về -1, 1: tương quan tuyến tính càng mạnh, càng chặt chẽ. Tiến về -1 là tương quan âm,tiến về 1 là tương quan dương.
❖ Nếu r càng tiến về 0: tương quan tuyến tính càng yếu.
❖ Nếu r = 1: tương quan tuyến tính tuyệt đối, khi biểu diễn trên đồ thị phân tán Scatter, các điểm biểu diễn sẽ nhập lại thành 1 đường thẳng.
Nếu r = 0, điều này cho thấy không tồn tại mối tương quan tuyến tính giữa hai biến Có hai khả năng xảy ra: thứ nhất, không có mối liên hệ nào giữa chúng; thứ hai, có thể có mối liên hệ phi tuyến giữa hai biến.
Theo Andy Field (2009), để đánh giá mối liên hệ tuyến tính giữa hai biến bằng hệ số tương quan Pearson, chúng ta cần kiểm định giả thuyết để xác định xem hệ số tương quan này có ý nghĩa thống kê hay không.
● Nếu Sig kiểm định < 0.05, cặp biến có tương quan tuyến tính với nhau
Nếu giá trị Sig lớn hơn 0.05, điều này cho thấy không có mối tương quan tuyến tính giữa hai biến Ngược lại, khi Sig nhỏ hơn 0.05, chúng ta có thể xác định rằng hai biến có mối tương quan tuyến tính và cần xem xét độ mạnh hoặc yếu của mối tương quan này thông qua giá trị tuyệt đối của r.
● |r| < 0.1: mối tương quan rất yếu
● |r| < 0.5: mối tương quan trung bình
4.5.2 Phân tích tương quan Pearson
Sau khi phân tích nhân tố khám phá EFA, ta có được các biến đại diện cho các biến độc lập và biến phụ thuộc.
● Biến phụ thuộc Y: Quyết định học ngành Tài chính và Kế toán của sinh viên tại TPHCM
● Biến độc lập HV: Học vấn
● Biến độc lập KT: Kinh tế
● Biến độc lập GD: Gia đình
● Biến độc lập CN: Cá nhân
● Biến độc lập XH: Xã hội
Bảng 4.18: Ma trận hệ số tương quan Pearson
Nguồn: Kết quả thu được từ kết quả phân tích
Y HV CN GD XH KT
** Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).
❖ Tương quan giữa biến độc lập với biến phụ thuộc
Từ bảng phân tích tương quan, chúng ta nhận thấy rằng giá trị Sig của các biến đều bằng 0.000, nhỏ hơn mức ý nghĩa alpha 0.05 Điều này cho phép nhóm tiến hành phân tích hàng Pearson Correlation, cho thấy biến phụ thuộc x có các biến tương quan dương và âm Cụ thể, các biến tương quan độc lập lần lượt có giá trị HV = 0.719, CN = 0.672, GD = 0.703, XH = 0.632.
Kết quả phân tích cho thấy hệ số tương quan đạt giá trị 0.77, chứng tỏ mối tương quan tuyến tính giữa các biến là khá chặt chẽ Hầu hết các biến tương quan độc lập đều có giá trị lớn hơn 0.5 và càng tiến gần đến 1, mối tương quan càng mạnh Đặc biệt, kết quả còn chỉ ra rằng mối tương quan này có độ tin cậy cao, đạt mức ý nghĩa 99% (2-tailed), được thể hiện qua hai dấu sao (**).
Kết luận: Tất cả các biến độc lập như HV, CN, GD, XH, và KT đều có mối liên hệ chặt chẽ và tác động mạnh mẽ đến biến phụ thuộc Y.
Phân tích hồi quy
Bảng 4.19: Bảng kết quả Model Summary
Nguồn: Kết quả thu được từ kết quả phân tích
1 941 a 886 883 275 1.829 a Predictors: (Constant), KT, XH, CN, GD, HV b Dependent Variable: Y
Mô hình phân tích hồi quy đa biến được đánh giá với hệ số R bình phương hiệu chỉnh đạt 0.883, cho thấy 55.9% biến thiên của biến phụ thuộc được giải thích bởi 5 nhân tố độc lập Điều này chứng tỏ rằng mô hình hồi quy tuyến tính này phù hợp với dữ liệu mẫu ở mức 88.3%, trong khi 11.7% còn lại là do các biến không nằm trong mô hình.
Hệ số Dubin-Watson = 1.829, nằm trong khoảng gần 2, mô hình không có tự tương quan.
Phân tích Anova (phân tích phương sai) trong phương trình hồi quy giúp kiểm tra mức độ phù hợp của mô hình hồi quy tuyến tính
Phép kiểm định F được sử dụng để kiểm định giả thuyết này Kết quả kiểm định như sau:
● Nếu giá trị Sig < 0.05: Bác bỏ giả thuyết H0, nghĩa là R2 ≠ 0 một cách có ý nghĩa thống kê, mô hình hồi quy là phù hợp.
● Nếu giá trị Sig > 0.05: Chấp nhận giả thuyết H0, nghĩa là R2 = 0 một cách có ý nghĩa thống kê, mô hình hồi quy không phù hợp
Các số liệu của kiểm định F được lấy từ bảng phân tích phương sai ANOVA.
Bảng 4.20: Bảng kết quả ANOVA
Nguồn: Kết quả thu được từ kết quả phân tích
Total 116.552 180 a Dependent Variable: Y b Predictors: (Constant), KT, XH, CN, GD, HV
Kết quả từ bảng ANOVA cho thấy giá trị kiểm định F là 272.659 với giá trị sig bằng 0.000, nhỏ hơn 0.05, điều này chứng tỏ mô hình hồi quy phù hợp với tổng thể.
Phân tích mô hình Coefficients
Bảng Coefficients đánh giá ý nghĩa của hệ số hồi quy các biến độc lập thông qua kiểm định t, trong đó giá trị sig nhỏ hơn 0.05 cho thấy biến độc lập có ý nghĩa và được ký hiệu là B (chưa chuẩn hóa) hoặc Beta (đã chuẩn hóa) Nếu hệ số hồi quy dương, biến độc lập tác động thuận chiều lên biến phụ thuộc; ngược lại, nếu âm, tác động ngược chiều Để xác định mức độ tác động, ta dựa vào giá trị tuyệt đối của hệ số Beta: giá trị càng lớn, tác động càng mạnh Hệ số phóng đại phương sai VIF được sử dụng để kiểm tra đa cộng tuyến, với VIF > 2 cho thấy nguy cơ cao xảy ra hiện tượng này Cuối cùng, giả thuyết Ho được đặt ra là hệ số hồi quy của các biến độc lập bằng 0.
Bảng 4.21: Bảng kết quả Coeficient
Nguồn: Kết quả thu được từ kết quả phân tích
Standardiz ed Coefficient s t Sig Collinearity
B Std Error Beta Tolerance VIF
Trong bảng trên, các giá trị Sig của biến độc lập đều nhỏ hơn 0.05, cho thấy ý nghĩa thống kê của các biến trong mô hình Các hệ số hồi quy chuẩn Beta cho thấy rằng các biến HV, CN, GD, XH và KT có mối tương quan dương và tác động tích cực đến kết quả nghiên cứu.
Hệ số phóng đại phương sai (VIF) là công cụ quan trọng để đánh giá hiện tượng đa cộng tuyến trong mô hình hồi quy của nghiên cứu Theo bảng kết quả, các hệ số VIF của các biến độc lập lần lượt là: HV = 1.594, CN = 1.480, GD = 1.534, và XH.
Tất cả các hệ số VIF đều nhỏ hơn 2, cho thấy không có hiện tượng đa cộng tuyến trong nghiên cứu Do đó, có thể khẳng định rằng nghiên cứu này có độ tin cậy cao.
Dựa vào kết quả trên, ta viết được phương trình hồi quy chuẩn hóa.
Phương trình hồi quy chuẩn hóa Beta có dạng:
X1, X2, Xn: biến độc lập β1, β2, βn: hệ số hồi quy chuẩn hóa ε: phần dư
Dựa vào cột Beta của bảng Coefficients, lần lượt các giá trị B1 = 0.273, B2
= 0.233, B3 = 0.254, B4 = 0.184, B5 = 0.309 Vậy ta có được mô hình hồi quy chuẩn hóa được 5 yếu tố tác động đến định hướng nghề nghiệp ngành Tài chính và
Y = 0.309KT + 0.273HV + 0.254GD + 0.233CN + 0.184XH + ε
Từ đó, chúng ta có thứ tự ảnh hưởng như sau:
KT > HV > GD > CN > XH
● KT - Yếu tố kinh tế ảnh hưởng mạnh nhất đến định hướng nghề nghiệp ngành Tài chính và Kế toán của sinh viên tại TPHCM
● HV - Yếu tố Học vấn ảnh hưởng thứ hai đến định hướng nghề nghiệp ngành Tài chính và Kế toán của sinh viên tại TPHCM
● GD - Yếu tố Gia đình ảnh hưởng thứ ba đến định hướng nghề nghiệp ngành Tài chính và Kế toán của sinh viên tại TPHCM
● CN - Yếu tố Cá nhân ảnh hưởng thứ tư đến định hướng nghề nghiệp ngành Tài chính và Kế toán của sinh viên tại TPHCM
● XH - Yếu tố Xã hội ảnh hưởng thứ tư đến định hướng nghề nghiệp ngànhTài chính và Kế toán của sinh viên tại TPHCM
Đánh giá giải định hồi quy qua 3 biểu đồ
4.8.1 Biểu đồ phần dư chuẩn hóa Histogram Đối với biểu đồ Histogram, nếu giá trị trung bình gần bằng 0, độ lệch chuẩn gần bằng 1, đường cong phân phối có dạng hình chuông thì chúng ta đủ lập luận để khẳng định phân phối là xấp xỉ chuẩn, giả định phân phối chuẩn của phần dư không bị vi phạm.
Hình 4.4: Biểu đồ phần dư chuẩn hóa
Nguồn: Kết quả thu được từ kết quả phân tích
Trên biểu đồ tần số, có một đường cong phân phối chuẩn hình chuông được chồng lên, thể hiện rõ ràng sự phù hợp với đồ thị của phân phối chuẩn Từ biểu đồ Histogram, giá trị trung bình (Mean) được xác định là -1.23E-15, gần như bằng 0.
Độ lệch chuẩn (Std.Dev) là 0.986, gần bằng 1, cho thấy phân phối phần dư xấp xỉ phân phối chuẩn, điều này cho phép khẳng định rằng giả định về phân phối chuẩn của phần dư không bị vi phạm.
4.8.2 Biểu đồ phần dư chuẩn hóa Normal P-P Plot
Biểu đồ P-P Plot cũng là một dạng biểu đồ được sử dụng phổ biến nhằm giúp nhận diện sự vi phạm giả định phần dư chuẩn hóa
- Nếu các điểm phần dư bám sát vào đường chéo, phần dư càng có phân phối chuẩn
- Nếu các điểm phần dư càng xa đường chéo, phần dư càng ít chuẩn
Hình 4.5: Biểu đồ phần dư chuẩn hóa Normal P-Plot
Kết quả phân tích cho thấy, trong biểu đồ, các điểm phân vị của phần dư tập trung thành một đường chéo, cho thấy phần dư có phân phối xấp xỉ chuẩn Điều này khẳng định rằng giả định về phân phối chuẩn của phần dư không bị vi phạm.
Biểu đồ phân tán (Scatter Plot) giữa các phần dư chuẩn hóa và giá trị dự đoán chuẩn hóa là công cụ quan trọng để kiểm tra giả định về mối liên hệ tuyến tính trong dữ liệu Nếu phần dư chuẩn hóa phân bổ ngẫu nhiên xung quanh đường tung độ, điều này cho thấy dữ liệu không vi phạm giả định tuyến tính.
0 và hình dạng tạo thành một đường thẳng thì có thể kết luận giả định quan hệ tuyến tính không bị vi phạm.
Hình 4.6: Biểu đồ phân tán Scatter Plot
Nguồn: Kết quả thu được từ kết quả phân tích
Biểu đồ cho thấy các điểm dữ liệu tập trung quanh trục tung 0 và tạo thành một đường thẳng, cho thấy giả định về mối quan hệ tuyến tính được giữ vững Mô hình hồi quy trong nghiên cứu này có độ chính xác và tin cậy cao.
CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ
Kết luận
Nhóm nghiên cứu đã chỉ ra rằng có năm yếu tố chính ảnh hưởng đến định hướng nghề nghiệp của sinh viên, bao gồm Kinh tế, Học vấn và Gia đình.
Dựa trên kết quả phân tích mô hình hồi quy, nhóm nghiên cứu đã xác định rằng yếu tố "Kinh tế" có cường độ tác động mạnh nhất đến định hướng nghề nghiệp của sinh viên, trong khi yếu tố "Xã hội" có tác động yếu nhất Ở chương 5, nhóm tác giả đề xuất một số kiến nghị và hướng đi trong tương lai liên quan đến đề tài định hướng nghề nghiệp của sinh viên.
Kiến nghị
5.2.1 Kiến nghị từ Nền kinh tế
Kết quả nghiên cứu cho thấy yếu tố kinh tế có ảnh hưởng lớn đến định hướng nghề nghiệp của sinh viên tại TPHCM Do đó, nhóm nghiên cứu đề xuất rằng việc định hướng nghề nghiệp cần chú trọng đến các quyền lợi kinh tế Cụ thể, doanh nghiệp nên xem xét và cải thiện các chính sách đãi ngộ để thu hút sinh viên.
Để thu hút nguồn nhân lực, doanh nghiệp cần cung cấp mức lương hấp dẫn kèm theo các phúc lợi đáng kể như bảo hiểm y tế, trợ cấp đi lại, bữa ăn và các chương trình chăm sóc sức khỏe.
Xây dựng khung lương linh hoạt dựa trên năng lực và áp dụng mức lương khởi điểm cao cho các ngành nghề đặc thù với yêu cầu chuyên môn sâu Hơn nữa, doanh nghiệp cần có lộ trình tăng lương rõ ràng sau các giai đoạn thử việc hoặc định kỳ.
Ngành Tài chính và Kế toán đóng vai trò quan trọng trong mọi doanh nghiệp, dẫn đến nhu cầu cao về nguồn nhân lực chất lượng trong lĩnh vực này Sự gia tăng thị hiếu trong ngành giúp các chuyên viên Kế toán và Tài chính có nhiều cơ hội thăng tiến trong sự nghiệp Các trường đại học cũng đang nỗ lực đáp ứng nhu cầu này bằng cách đào tạo những nhân lực có chuyên môn cao.
Chương trình giảng dạy được cập nhật nhằm kết hợp giữa lý thuyết và thực hành, bao gồm kỹ năng lập ngân sách trên Excel và sử dụng phần mềm kế toán Đồng thời, chương trình cũng tích hợp các phương pháp công nghệ hiện đại như E-learning để nâng cao hiệu quả học tập.
Mở rộng mối liên kết với các doanh nghiệp giúp sinh viên dễ dàng tiếp cận chương trình thực tập, từ đó trau dồi kinh nghiệm và có cơ hội cộng tác với những công ty mà họ yêu thích.
5.2.2 Kiến nghị về Cá nhân và Học vấn
Nâng cao sự đánh giá năng lực bản thân thông qua các môn học chuyên ngành, thể hiện niềm đam mê với con số, và khả năng nhanh nhạy trong việc xử lý thông tin tài chính Bên cạnh đó, khả năng chịu áp lực cũng là yếu tố quan trọng giúp phát triển bản thân trong môi trường làm việc chuyên nghiệp.
Nâng cao trình độ học vấn của bạn thông qua việc đạt được các chứng chỉ chuyên môn và bằng tốt nghiệp, cùng với việc cải thiện kỹ năng tin học văn phòng như Microsoft Office, ngoại ngữ và kỹ năng mềm.
- Cần được tham khảo từ những người đi trước như các giảng viên, người hướng dẫn,
5.2.3 Kiến nghị về Gia đình và Xã hội a Gia đình
Cha mẹ nên khuyến khích con cái tham gia vào các hoạt động nghề nghiệp để tạo cơ hội cho trẻ tìm hiểu về ngành nghề Đặc biệt, những bậc phụ huynh làm trong cùng lĩnh vực có thể đưa con đến tham gia các sự kiện tại doanh nghiệp của mình, giúp trẻ tiếp cận và hiểu rõ hơn về công việc của cha mẹ.
Cha mẹ trong các gia đình có truyền thống lâu đời trong lĩnh vực Tài chính và Kế toán chia sẻ kiến thức và kinh nghiệm của họ với con cái Điều này giúp thế hệ trẻ có cái nhìn sâu sắc hơn về cơ hội và thách thức trong ngành nghề đang phát triển mạnh mẽ này.
Gia đình cần tạo điều kiện thuận lợi nhất cho việc học của con cái, vì chi phí học đại học và các bằng cấp chuyên môn ngày càng cao Khi được hỗ trợ tốt, con cái sẽ có thể yên tâm phát triển năng lực và khả năng chuyên môn của mình, từ đó đóng góp tích cực cho xã hội.
Các kênh truyền thông như báo chí và mạng xã hội đang tích cực cung cấp thông tin về sự phát triển của nền kinh tế Điều này cho thấy rằng lĩnh vực Tài chính và Kế toán đóng vai trò quan trọng trong nền kinh tế của TPHCM.
Cần mở rộng các hội thảo tuyển dụng chuyên ngành để tạo cơ hội cho doanh nghiệp gặp gỡ ứng viên Tại đây, sinh viên không chỉ có thể tìm kiếm việc làm mà còn học hỏi kinh nghiệm quý báu từ các doanh nghiệp.
Hạn chế của nghiên cứu
Kích thước mẫu nhỏ trong nghiên cứu không chỉ ảnh hưởng đến tính khái quát mà còn làm giảm sức thuyết phục của kết luận Việc sử dụng nhóm nhỏ sinh viên có thể dẫn đến thiếu đại diện cho sự đa dạng, khiến kết quả không phản ánh đầy đủ sự biến động và đặc điểm chung của đối tượng nghiên cứu Điều này làm giảm tính ứng dụng của nghiên cứu trong các bối cảnh rộng lớn hơn.
Giới hạn không gian của nghiên cứu dẫn đến việc không đủ số lượng dữ liệu thu thập, khiến kết quả chỉ phản ánh tình hình tại TPHCM Hơn nữa, do số lượng nữ giới chiếm đa số trong mẫu nghiên cứu, nên kết quả không thể đại diện cho toàn bộ tổng thể.
Phương pháp nghiên cứu chất lượng cao, như phỏng vấn chi tiết và nghiên cứu tâm lý, không chỉ làm tăng chi phí mà còn gia tăng độ phức tạp của quá trình nghiên cứu Sự yêu cầu này có thể tạo áp lực lên nguồn lực và thời gian, từ đó làm giảm tính khả thi của nghiên cứu.
Hướng đi trong tương lai
Mở rộng đối tượng nghiên cứu bằng cách xem xét độ tuổi và lĩnh vực học tập, đồng thời bổ sung phương pháp nghiên cứu định tính vào mô hình nghiên cứu Nghiên cứu cũng cần khám phá thêm các yếu tố như cấu trúc gia đình, doanh nghiệp gia đình và hoàn cảnh kinh tế xã hội của sinh viên.