Lekhanhvy tcnh k20 2 spss

chạy spss eview cho học thạc sĩ cao học đại học tài chính marketing, các chạy và chạy spss eview cho học thạc sĩ cao học đại học tài chính marketing, các chạy và đáp án kết thuc môn chạy spss eview cho học thạc sĩ cao học đại học tài chính marketing, các chạy và đáp án kết thuc môn đáp án kết thuc môn

BÀI TIỂU LUẬN CÁ NHÂN Môn: PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU ĐỊNH LƯỢNG 1

ĐỀ TÀI PHÂN TÍCH CÁC YẾU TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN KẾT QUẢ HỌC TẬP CỦA SINH VIÊN ĐỐI VỚI KHOA TÀI CHÍNH – THƯƠNG MẠI - TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ TP.HCM (HUTECH)

GVHD: PGS.TS Nguyễn Tuấn Duy

Họ và tên: Lê Khánh Vy MSSV: 52320062T056 Lớp: TCNH K20.2 Email: lekhanhvy88@gmail.com

TP Hồ Chí Minh, tháng 02 năm 2024

MỤC LỤC

1 Mục tiêu nghiên cứu 1

2 Giới thiệu bộ số liệu: 2

3 Phân tích thang đo 5

3.1 Đánh giá thang đo bằng hệ số tin cậy cronbach’s alpha 5

3.2 Phân tích nhân tố khám phá EFA 6

4 Phân tích mô hình hồi quy 10

1 Mục tiêu nghiên cứu

Quan điểm “Giáo dục và đào tạo là quốc sách hàng đầu” đã được đưa ra lần đầu tiên tại Hội nghị Ban chấp hành Trung ương Đảng khóa VII Trong hệ thống giáo dục của Việt Nam, vai trò và vị trí của giáo dục đại học ngày càng trở nên quan trọng Bởi giáo dục đại học góp phần tạo ra lực lượng lao động hùng hậu, có sức khỏe, có trình độ học vấn, có tiềm năng sáng tạo và khả năng tiếp cận, làm chủ nền khoa học hiện đại Để phát huy tối đa tiềm lực này, giáo dục nói chung và chất lượng đào tạo của các cơ sở đào tạo nói riêng cần được quan tâm và cải thiện Điều này, được phản ánh trực tiếp qua kết quả học tập (KQHT) của sinh viên

Khoa Tài chính – Thương mại - Trường đại học công nghệ TP.HCM (HUTECH) là một cơ sở đào tạo với 15 năm xây dựng và phát triển Với các ngành đào tạo được đánh giá là thu hút nguồn nhân lực nhiều nhất hiện nay, Khoa TC-TM luôn chú trọng kết hợp giữa kiến thức và kỹ năng, nghiệp vụ chuyên môn, năng lực ngoại ngữ theo hướng tinh giản tối đa lý thuyết; tăng cường hoạt động thực hành trong giảng dạy, đảm bảo sinh viên tốt nghiệp dễ dàng thích nghi trong môi trường làm việc hiện đại, chuyên nghiệp Là địa chỉ được đông đảo thí sinh ưu tiên lựa chọn trong nhiều năm qua, Khoa TC-TM hiện đang đào tạo các Ngành Kế toán; Ngành Tài chính - Ngân hàng; Ngành Kinh doanh thương mại; Ngành Thương mại điện tử, Ngành Tài chính quốc tế ở các trình độ: Cao học (Thạc sĩ), Đại học (Chính quy, Liên thông, Văn bằng 2) Qua khảo sát, với sự đa dạng các ngành học, lực lượng giảng viên hùng hậu, cơ sở vật chất được đầu tư như vậy thì sinh viên đã gặt hái được nhiều kiến thức, phát triển nhiều kỹ năng và có khả năng ứng dụng được những gì đã học với tỷ lệ câu trả lời “đồng ý” và “hoàn toàn đồng ý” trong khoảng trên 50%- 70% Tuy nhiên bên cạnh đó, vẫn còn một bộ phận không nhỏ (30%-trên 40%) sinh viên lựa chọn “không có ý kiến”, “không đồng ý” và “hoàn toàn không đồng ý” Kết quả này hàm ý rằng, khoảng trên 1/3 số sinh viên được khảo

1

sát không tiếp thu được nhiều kiến thức, phát triển kỹ năng trong quá trình học tập.

Vì vậy, cần thiết phải nghiên cứu cụ thể nhân tố ảnh hưởng đến kết quả học tập (KQHT) của sinh viên, trên cơ sở đó đề xuất giải pháp nhằm cải thiện KQHT, qua

đó góp phần nâng cao chất lượng đào tạo của Khoa Tài chính – Thương mại

2 Giới thiệu bộ số liệu:

Tên bộ số liệu: Phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến kết quả học tập của sinh viên khoa Tài chính – Thương mại - Trường Đại học HUTECH

Nguồn: Sinh viên khoa Tài chính – Thương mại - Trường Đại học HUTECH Nội dung khái quát: Phân tích các yếu tố như động cơ học tập, phương pháp giảng dạy, phương pháp học tập, cơ sở vật chất, gia đình xã hội có ảnh hưởng đến kết quả học tập của sinh viên khoa Tài chính – Thương mại - Trường Đại học HUTECH

Một bộ dữ liệu gồm:

- DCHTn (n = (1;4)): Động cơ học tập

- PPHTn (n = (1;14)): Phương pháp học tập

- PPGDn (n = (1;11)): Phương pháp giảng dạy

- CSVCn (n = (1;5)): Cơ sở vật chất

- GDXHn (n = (1;7)): Gia đình xã hội

- KQHT n (n = (1;4)): Kết quả học tập

Hình 1 Mô hình nghiên cứu đề xuất

2

Động cơ học tập

Phương pháp giảng

dạy

Kết quả học tập

Cơ sở vật chất

Phương pháp học

tập

H

2 H3

H4 H

1

Bảng 1 Diễn giải các biến quan sát trong mô hình nghiên cứu

tham khảo

Động cơ học tập

(DCHT)

DCHT1: Tôi dành nhiều thời gian cho việc học Likert 1

-5

Sinh viên khoa tài chính – thương mại – trường đại học HUTECH

DCHT2: Đầu tư vào việc học là ưu tiên số 1 của tôi Likert 1

-5 DCHT3: Tôi tập trung hết sức mình cho việc học Likert 1

-5 DCHT4: Nhìn chung động cơ học tập của tôi rất cao Likert 1

-5 PPHT1: Lập thời gian biểu cho việc học tập Likert 1

-5 PPHT2: Tìm hiểu mục tiêu môn học trước khi môn học bắt đầu Likert 1

-5 PPHT3: Tìm ra phương pháp học tập phù hợp với từng môn

-5 PPHT4: Tìm đọc tất cả những tài liệu do giáo viên hướng dẫn

Likert 1 -5 PPHT5: Chủ động tìm đọc thêm tài liệu tham khảo Likert 1

-5

Phương pháp

học tập (PPHT)

PPHT6: Chuẩn bị bài trước khi đến lớp Likert 1

-5

Sinh viên khoa tài chính – thương mại – trường đại học HUTECH

PPHT7: Ghi chép bài đầy đủ theo cách hiểu của mình Likert 1

-5 PPHT8: Tóm tắt và tìm ra các ý chính khi đọc tài liệu Likert 1

-5 PPHT9: Vận dụng các kiến thức đã học để rèn luyện các bài tập,

PPHT10: Phát biểu xây dựng bài Likert 1

-5 PPHT11: Thảo luận, học nhóm Likert 1

-5 PPHT12: Tranh luận với giảng viên Likert 1

-5 PPHT13: Tham gia nghiên cứu khoa học Likert 1

-5 PPHT14: Tự đánh giá KQHT của mình một cách trung thực Likert 1

-5 PPGD1: Giảng viên độc thoại liên tục Likert 1

-5 PPGD2: Thuyết trình kết hợp đọc cho sinh viên ghi Likert 1

-5 3

H

2 H3

H4

H5

PPGD3: Sử dụng phương pháp dạy học nêu vanas đề để kích thích

tư duy độc lập và sáng tạo của sinh viên Likert 1

-5 PPGD4: Cung cấp tài liệu cho sinh viên tự nghiên cứu Likert 1

-5 PPGD5: Thường tổ chức cho sinh viên thảo luận ở trên lớp Likert 1

-5 PPGD6: Tích cực sử dụng các phương tiện kỹ thuật dạy học hiện

đại như đèn chiếu, máy tính, video Likert 1

-5 PPGD7: Có phương pháp truyền đạt rõ ràng, dễ hiểu Likert 1

-5 PPGD 8: Khuyến khích sinh viên nêu câu hỏi và bày tỏ

quan điểm riêng về các vấn đề của môn học Likert 1

-5 PPGD9: Sẵn sàng giải đáp những thắc mắc liên quan đến nội dung

PPGD10: Thường xuyên kiểm tra kiến thức đã dạy trước đó để sinh

PPGD11: Sử dụng các hình thức kiểm tra đánh giá KQHT khác nhau để tăng độ chính xác trong đánh giá Likert 1

-5

Cơ sở vật chất

(CSVC

CSVC1: Chất lượng phòng học (bàn, ghế, ánh sáng, projector )

Likert 1 -5

Sinh viên khoa tài chính – thương mại – trường đại học HUTECH

CSVC2: Sách, báo, tài liệu tham khảo tại thư viện trường Likert 1

-5 CSVC3: Hệ thống điện, nước

Likert 1 -5 CSVC4: Vệ sinh môi trường

Likert 1 -5 CSVC5: Hệ thống mạng Internet của nhà trường được kết nối để khai thác thông tin phục vụ cho học tập Likert 1 -5

Gia đình xã hội

(GDXH)

GDXH1: Gia đình tạo điều kiện thuận lợi cho việc học tập Likert 1

-5

Sinh viên khoa tài chính – thương mại – trường đại học HUTECH

GDXH2: Gia đình thường xuyên động viên hoàn thành khóa học

Likert 1 -5 GDXH3: Gia đình thường xuyên quan tâm đến KQHT

Likert 1 -5 GDXH4: Thu nhập của gia đình đảm bảo cho việc học Likert 1

-5 GDXH5: Gia đình là tấm gương giúp bản thân phấn đấu trong việc

GDXH 6: Tham gia các hoạt động đoàn thể ở nhà trường

Likert 1 -5 GDXH7: Tham gia các hoạt động đoàn thể ở ngoài trường

Likert 1 -5 4

KQHT (KQHT)

KQHT1: Tôi đã gặt hái được nhiều kiến thức từ môn học

Likert 1 -5 Sinh viên khoa tài chính – thương mại – trường đại học HUTECH

KQHT2: Tôi đã phát triển được nhiều kỹ năng từ các môn học Likert 1

-5 KQHT3: Tôi có thể ứng dụng được những gì đã học từ các môn học

Likert 1 -5 KQHT4: Nhìn chung tôi đã học được rất nhiều kiến thức và kỹ năng

-5

3 Phân tích thang đo

3.1 Đánh giá thang đo bằng hệ số tin cậy cronbach’s alpha

Thang đo trước hết sẽ được phân tích hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha, các biến có hệ số tương quan tổng (item-total correlation) nhỏ hơn 0.3 sẽ bị loại và thang đo được chấp nhận để phân tích trong các bước tiếp theo khi có độ tin cậy Cronbach Alpha từ 0.6 trở lên

(Nunnally và Burnstein, 1994)

Bảng 2 Kết quả kiểm định Cronbach’s Alpha các thang đo

sát

Cronbach’s Alpha

Hệ số tương quan giữa biến- tổng nhỏ nhất

Nguồn: Kết quả từ phân mềm SPSS

Các nhân tố ảnh hưởng đến KQHT của sinh viên gồm 5 nhân tố với 41 biến quan sát Kết quả kiểm tra độ tin cậy của thang đo của các biến phụ thuộc và biến độc lập cho thấy, hệ số Cronbach’s Alpha

5

các biến quan sát đều lớn hơn 0,6 và hệ số tương quan biến tổng lớn hơn 0,3 Điều này hàm ý rằng, các thang đo đều đảm bảo chất lượng

và được giữ lại cho các bước tiếp theo Tương tự, các thang đo biến phụ thuộc cũng đảm bảo chất lượng, với hệ số Cronbach’s Alpha > 0,6 và hệ số tương quan biến tổng lớn hơn 0,3.

3.2 Phân tích nhân tố khám phá EFA

Sau khi tiến hành kiểm định thang đo với hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha, các thang đo đủ tiêu chuẩn được đánh giá tiếp theo bằng phương pháp phân tích nhân tố EFA để đánh giá mức độ hội tụ của các biến quan sát theo thành phần Đối với nghiên cứu này, phân tích nhân tố sẽ được thực hiện cho biến phụ thuộc và biến độc lập riêng Điều kiện để phân tích nhân tố khám phá là: hệ số tải nhân tố (Factor loading) > 0,5, hệ số KMO phải nằm trong khoảng từ 0,5 đến 1, kiểm định Bartlett có ý nghĩa thống kê với mức giá trị Sig < 0,5, tổng phương sai trích tối thiểu là 50% và hệ số Eigenvalue > 1 Một điều kiện nữa cần xem xét là hệ số tải nhân tố của biến quan sát ở hai nhân tố phải đảm bảo đạt ít nhất 0,3 Kết quả phân tích nhân tố khám phá cho biến độc lập, kết quả cho thấy, hệ số KMO = 0,88 (> 0,5) nên phân tích EFA là phù hợp với dữ liệu nghiên cứu Kiểm định Bartlett có giá trị Sig = 0,000 (< 0,05) nên các biến quan sát có tương quan với nhau trong phạm vi tổng thể Kết quả ma trận xoay cho biết có 8 nhân tố thỏa mãn điều kiện với giá trị thấp nhất của chỉ số Eigenvalue là 1,081 > 1 và tổng phương sai trích tích lũy đạt 60,598% Điều này hàm ý rằng có 8 nhân tố được rút ra giải thích được 60,598% biến thiên của dữ liệu Do vậy, các thang đo rút ra được chấp nhận Các biến bị loại gồm: PPGD3, PPGD4, PPGD5, PPGD6, PPHT6, PPHT9, DCHT1 và GDXH6 với lý do hệ số tải nhân tố nhỏ hơn 0,5 Sau khi loại 8 biến quan sát không

đủ tiêu chuẩn, 33 biến quan sát được giữ lại trong phân tích và được nhóm vào 8 nhân tố với hệ số tải nhân tố của từng biến quan sát đều lớn hơn 0,5

Bảng 3 Kết quả phân tích EFA biến độc

lập

Compont

6

1 2 3 4 5 6 7 8

Nguồn: Kết quả từ phân mềm SPSS

Dựa vào bảng ma trận xoay các nhân tố, các biến quan sát có hệ số tải lớn hơn 0,5 được chia thành 8 nhóm nhân tố, các nhân tố này được gom lại và đặt tên

7

cụ thể như sau:

Nhân tố 1: gồm GDXH1, GDXH2, GDXH3, GDXH4, GDXH5 vẫn giữ nguyên tên là gia đình xã hội (GDXH)

Nhân tố 2: gồm PPHT1, PPHT2, PPHT3, PPHT4, PPHT5 và được đặt tên là phương pháp học tập ngoài giờ (PPHTNG)

Nhân tố 3: gồm CSVC1, CSVC2, CSVC3, CSVC4, CSVC5 vẫn giữ nguyên tên là cơ sở vật chất (CSVC)

Nhân tố 4: gồm PPGD7, PPGD8, PPGD9, PPGD10, PPGD11 và được đặt tên là phương pháp giảng dạy tích cực (PPGDTC)

Nhân tố 5: gồm PPHT7, PPHT8, PPHT14 và được đặt tên là phương pháp ghi chép (PPGC)

Nhân tố 6: gồm PPHT10, PPHT11, PPHT12, PPHT13 và được đặt tên là phương pháp học tập trên lớp (PPHTTL)

Nhân tố 7: gồm DCHT2, DCHT3, DCHT4 và vẫn giữ nguyên tên là động cơ học tập (DCHT)

Nhân tố 8: gồm PPGD1, PPGD2, GDXH7 và được đặt tên là phương pháp giảng dạy truyền thống (PPGDTT)

Bảng 4 Kết quả EFA biến phụ thuộc

Thành phần

1

Tổng phương sai trích 57,596%

Nguồn: Kết quả từ phần mềm SPSS

8

Đối với biến phụ thuộc, kết quả cho thấy, hệ số KMO= 0,739 (> 0,5) nên phân tích EFA là phù hợp với dữ liệu nghiên cứu Kiểm định Bartlett có giá trị P -value = 0,000 (< 0,05) nên các biến quan sát có tương quan với nhau trong phạm vi tổng thể Các hệ số tải nhân tố đều lớn hơn 0,5 Hệ số Eigenvalue= 2,304 > 1 và tổng phương sai trích đạt 57,596% > 50% cho thấy 57,596% sự biến thiên dữ liệu được giải thích bởi nhân tố trên

Như vậy, sau khi kiểm tra lại thang đo và phân tích nhân tố khám phá, có 8 yếu tố tác động đến KQHT của sinh viên và được đo lường bởi 33 biến quan sát

Mô hình được hiệu chỉnh như sau:

KQHT = β0 + β1GDXH + β2PPHTNG + β3CSVC + β4PPGDTC + β5PPGC + β6PPHTTL + β7DCHT + β8PPGDTT + ei

4 Phân tích mô hình hồi quy

Bảng 5 Kết quả mô hình hồi quy

9

Kết quả hồi quy có = 0,443 và hiệu chỉnh = 0,432 Giá trị hiệu chỉnh nhỏ hơn giá trị nên ta có thể sử dụng hiệu chỉnh để đánh giá mức độ phù hợp của mô hình Với hiệu chỉnh = 0,432 cho biết biến phụ thuộc trong mô hình được giải thích bởi 43,2% các biến độc lập Kiểm định Anova cho kết quả giá trị Sig của hệ số chặn là 0,000 < 0,05 Vậy mô hình hồi quy tuyến tính phù hợp với tổng thể Kết quả phân tích hồi quy cho thấy các giá trị Sig của các biến PPHTNG, PPGDTC và CSVC đều dưới 5%, đồng thời các hệ số phóng đại phương sai VIF đều nhỏ hơn 2, hàm ý

mô hình hồi quy không có hiện tượng đa cộng tuyến, tức mối liên hệ giữa các biến độc lập không ảnh hưởng đến kết quả giải thích của mô hình

Nhân tố “PPHTNG”, đây là nhân tố có vai trò quan trọng nhất, với hệ số β chuẩn hóa trong mô hình hồi quy là 0,268 và giá trị Sig = 0,000 phản ánh sự ảnh hưởng của nhân tố này là 26,8% tới KQHT Thực tế ta thấy việc sinh viên tự giác chuẩn bị bài vở, trang bị cho mình kiến thức trước khi được giáo viên dạy trên lớp giúp sinh viên lĩnh hội được bài giảng hiệu quả cao hơn

Nhân tố “PPGDTC” có chỉ số β chuẩn hóa = 0,255 với giá trị Sig = 0,000 hàm ý rằng yếu tố phương pháp giảng dạy tích cực có ảnh hưởng tới KQHT của sinh viên

Nhân tố “Cơ sở vật chất” có ảnh hưởng thấp nhất với hệ số β chuẩn hóa = 0,1

và Sig = 0,023 (< 0,05) Kết quả này hàm ý rằng khi tăng thêm một điểm đánh giá

về cơ sở vật chất sẽ làm tăng mức độ hài lòng của sinh viên về điều kiện cơ sở vật chất, từ đó sẽ làm cho KQHT của sinh viên tăng 0,1 điểm

10