BÀI TẬP LỚN MÔN THỐNG KÊ ỨNG DỤNG CHỦ ĐỀ Khảo sát các yếu tố tác động tới điểm học tập GPA của sinh viên đại học Bách Khoa kỳ 20222

Vấn đề nghiên cứuKhảo sát các yếu tố tác động tới điểm học tập GPA của sinh viên đại học Bách Khoa kỳ 20222 2.. Thời gian tự học trung bình mỗi ngày giờ của bạn là?6.. Thời gian làm thêm

ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI VIỆN KINH TẾ VÀ QUẢN LÝ

-* -BÀI TẬP LỚN MÔN THỐNG KÊ ỨNG DỤNG

CHỦ ĐỀ: Khảo sát các yếu tố tác động tới điểm học tập GPA của sinh viên đại

học Bách Khoa kỳ 20222

GVHD: Cô Ngô Thu Giang

Sinh viên thực hiện:

Hà Nội, tháng 11/2023

MỤC LỤC

1 Vấn đề nghiên cứu

Khảo sát các yếu tố tác động tới điểm học tập GPA của sinh viên đại học Bách Khoa kỳ 20222

2 Dữ liệu nghiên cứu

Dữ liệu cần thu thập để tiến hành nghiên cứu:

1 Thông tin về sinh viên

2 Tình hình học tập của sinh viên

3 Sự phân bổ thời gian của sinh viên

3 BẢNG CÂU HỎI KHẢO SÁT

1 Giới tính của bạn là?

- Nam

- Nữ

2 Điểm GPA kỳ gần nhất của bạn là bao nhiêu?

3 Nhóm ngành bạn học là?

- Kinh tế

- Kỹ thuật

4 Số tín chỉ bạn đăng ký kỳ 20222 vừa rồi là bao nhiêu tín

5 Thời gian tự học trung bình mỗi ngày (giờ) của bạn là?

6 Thời gian làm thêm trung bình mỗi ngày (giờ) của bạn là?

4 MẪU NGHIÊN CỨU

- Đối tượng nghiên cứu: Sinh viên đại học Bách Khoa Hà Nội

- Nguồn dữ liệu là dữ liệu sơ cấp

- Cách thức lấy mẫu: Mẫu được lấy mẫu qua điều tra sinh viên qua khảo sát bằng cách sử dụng bảng hỏi

- Phương pháp chọn mẫu: Phương pháp chọn mẫu ngẫu nhiên

- Số lượng mẫu thu thập được: 53

5 BẢNG DỮ LIỆU THU THẬP ĐƯỢC

Giới

tính

Điểm GPA kỳ gần nhất

của bạn là bao nhiêu

Nhóm ngành bạn học

Số tín chỉ bạn đăng

ký kỳ vừa rồi

Thời gian tự học mỗi ngày (giờ) của bạn là?

Thời gian làm thêm mỗi ngày (giờ) của bạn là?

Nữ 3.05 Kỹ thuật 10 3 0.0

Nữ 3.91 Kinh tế 17 6 0.0

6 BẢNG DỮ LIỆU THU THẬP ĐƯỢC (coding)

GPA GENDE R FIELD CREDIT_NU M STUDY_TIM E WORK_TIM E

3.5 1 1 10 5 0.0

Điểm GPA kỳ gần nhất của

Số tín chỉ bạn đăng ký kỳ

Thời gian tự học mỗi ngày

Thời gian làm thêm mỗi

7 THỐNG KÊ MÔ TẢ

7.1 Dữ liệu định tính

Qua tính toán

ta có kết quả như

sau:XGENDE R

Nhận xét: chúng em thấy có sự phân phối đồng đều về giới tính với nữ có 28/53

mẫu chiếm 53% và nam gồm 25/53 mẫu chiếm 47%

52.83%

GENDER

Nam Nữ

FIELD Tần số Tần suất

Nhận xét: Về nhóm ngành thì nhóm ngành kinh tế có 26/53 mẫu chiếm 49%, nhóm

ngành kỹ thuật có 27/53 mẫu chiếm 51%

49.06%

50.94%

FIELD

Kinh tế Kỹ thuật

7.2 Dữ liệu định lượng

Qua tính toán ta có kết quả như sau:

GPA:

Giá trị

Trung bình 3.089056604

Tứ phân vị

Ta có biểu đồ Histogram:

Nhận xét:

- Điểm GPA cao nhất là 3.92 và thấp nhất là 1.91

- Trung bình điểm GPA của sinh viên ở mức khá là 3.08

- Ta thấy trung bình < trung vị nên dữ liệu lệch phải

CREDIT_NUM:

Giá trị

Tứ phân vị

Ta có biểu đồ Histogram:

Nhận xét:

- Số tín chỉ đăng ký cao nhất là 24 và thấp nhất là 10 (có thể là sinh viên năm cuối)

- Số tín chỉ đăng ký của sinh viên trung bình là 17.8 ~ 18 tín/kỳ

- Ta thấy trung bình < trung vị nên dữ liệu lệch phải

STUDY_TIME:

Giá trị

Tứ phân vị

Ta có biểu đồ Histogram:

Nhận xét:

- Thời gian tự học cao nhất là 6 giờ/ngày và thấp nhất là 0 giờ

- Thời gian tự học của sinh viên trung bình là 2.92 giờ/ngày

- Dữ liệu phân bố không theo quy luật rõ ràng

WORK_TIME:

Giá trị

Tứ phân vị

Ta có biểu đồ Histogram:

Nhận xét:

- Thời gian đi làm thêm cao nhất là 8 giờ/ngày và thấp nhất là 0 giờ

- Thời gian đi làm thêm của sinh viên trung bình là 2.33 giờ/ngày

- Dữ liệu lệch trái do trung bình lớn hơn trung vị

8 THỐNG KÊ SUY DIỄN (ĐƠN BIẾN)

1 Giới tính có tác động tới điểm GPA

Gọi biến phụ thuộc Y là biến GPA; biến độc lập X là GENDER

Phương trình hồi quy có dạng: GPA = b0 + b1.GENDER với b0 là hệ số chặn, b1 là

hệ số hồi quy

Chạy hồi quy trong excel ta có kết quả như sau:

SUMMARY OUTPUT

Regression Statistics

Multiple R 0.101245844

R Square 0.010250721

Adjusted R Square -0.009156128

Standard Error 0.489760955

Observations 53

ANOVA

df SS MS F Significance F

Regression 1 0.126697402 0.126697 0.528201209 0.470686963

Residual 51 12.23315543 0.239866

Total 52 12.35985283

Coefficients Standard Error t Stat P-value Lower 95% Upper 95% Lower 95.0% Upper 95.0%

Intercept 3.1408 0.097952191 32.06462 1.80173E-35 2.944152771 3.337447229 2.944152771 3.337447229 GENDER -0.097942857 0.134763746 -0.72677 0.470686963 -0.368492366 0.172606652 -0.368492366 0.172606652

Ta được kết quả: GPA = 3.1408 - 0.09794.GENDER

H1: giới tính không có tác động tới điểm GPA

Ta thấy rằng với độ tin cậy 95%, p-value = 0.47 > 0.05 nên bác bỏ giả thuyết H0, chấp nhận giả thuyết H1

Vì vậy nên giới tính không có tác động tới điểm GPA Phương trình hồi quy không

có ý nghĩa

2 Nhóm ngành có tác động tới điểm GPA

Gọi biến phụ thuộc Y là biến GPA; biến độc lập X là FIELD

Phương trình hồi quy có dạng: GPA = b0 + b1.FIELD với b0 là hệ số chặn, b1 là hệ

số hồi quy

Chạy hồi quy trong excel ta có kết quả như sau:

SUMMARY OUTPUT

Regression Statistics

Multiple R 0.089525569

R Square 0.008014828

Adjusted R Square -0.011435862

Standard Error 0.49031384

Observations 53

ANOVA

df SS MS F Significance F

Regression 1 0.099062089 0.099062 0.412058787 0.523801319

Residual 51 12.26079074 0.240408

Total 52 12.35985283

Coefficients Standard Error t Stat P-value Lower 95% Upper 95% Lower 95.0% Upper 95.0%

Intercept 3.045 0.096158455 31.66648 3.30708E-35 2.851953846 3.238046154 2.851953846 3.238046154 FIELD 0.086481481 0.134723554 0.641918 0.523801319 -0.183987339 0.356950302 -0.183987339 0.356950302

Ta được kết quả: GPA = 3.045 - 0.0864.FIELD

H1: nhóm ngành không có tác động tới điểm GPA

Ta thấy rằng với độ tin cậy 95%, p-value = 0.52 > 0.05 nên bác bỏ giả thuyết H0, chấp nhận giả thuyết H1

Vì vậy nên nhóm ngành không có tác động tới điểm GPA Phương trình hồi quy không có ý nghĩa

3 Số lượng tín chỉ đăng ký có tác động tới điểm GPA

Gọi biến phụ thuộc Y là biến GPA; biến độc lập X là CREDIT_NUMBER

Phương trình hồi quy có dạng: GPA = b0 + b1.CREDIT_NUMBER với b0 là hệ số chặn, b1 là hệ số hồi quy

Chạy hồi quy trong excel ta có kết quả như sau:

SUMMARY OUTPUT

Regression Statistics

Multiple R 0.100416274

R Square 0.010083428

Adjusted R Square -0.009326701

Standard Error 0.489802344

Observations 53

ANOVA

df SS MS F Significance F

Regression 1 0.124629687 0.12463 0.519493102 0.474348955

Residual 51 12.23522314 0.239906

Total 52 12.35985283

Coefficients Standard Error t Stat P-value Lower 95% Upper 95% Lower 95.0% Upper 95.0%

Intercept 3.378765024 0.407541086 8.290612 5.11836E-11 2.560592155 4.196937893 2.560592155 4.196937893 CREDIT_NUM -0.016213882 0.022495576 -0.72076 0.474348955 -0.061375635 0.028947871 -0.061375635 0.028947871

Ta được kết quả: GPA = 3.3787 - 0.0162.CREDIT_NUMBER

Kiểm định giả thuyết: H0: Số lượng tín chỉ đăng ký có tác động tới điểm GPA

H1: Số lượng tín chỉ đăng ký không có tác động tới điểm GPA

Ta thấy rằng với độ tin cậy 95%, p-value = 0.47 > 0.05 nên bác bỏ giả thuyết H0, chấp nhận giả thuyết H1

Vì vậy nên Số lượng tín chỉ đăng ký không có tác động tới điểm GPA Phương trình hồi quy không có ý nghĩa

4 Thời gian tự học có tác động tới điểm GPA

Gọi biến phụ thuộc Y là biến GPA; biến độc lập X là STUDY_TIME

Phương trình hồi quy có dạng: GPA = b0 + b1.STUDY_TIME với b0 là hệ số chặn, b1 là hệ số hồi quy

Chạy hồi quy trong excel ta có kết quả như sau:

SUMMARY OUTPUT

Regression Statistics

Multiple R 0.924577745

R Square 0.854844007

Adjusted R Square 0.851997811

Standard Error 0.187559492

Observations 53

ANOVA

df SS MS F Significance F

Regression 1 10.56574612 10.56575 300.3461543 5.07567E-23

Residual 51 1.794106714 0.035179

Total 52 12.35985283

Coefficients Standard Error t Stat P-value Lower 95% Upper 95% Lower 95.0% Upper 95.0%

Intercept 2.453469973 0.044819219 54.74147 5.64363E-47 2.363491636 2.54344831 2.363491636 2.54344831 STUDY_TIME 0.217329622 0.012540299 17.3305 5.07567E-23 0.192153922 0.242505323 0.192153922 0.242505323

Ta được kết quả: GPA = 2.4534 + 0.2173.STUDY_TIME

H1: Thời gian tự học không có tác động tới điểm GPA

Ta thấy rằng với độ tin cậy 95%, p-value = < 0.05 nên ta chấp nhận giả thuyết H0

Vì vậy nên thời gian tự học có tác động đồng biến tới điểm GPA (do hệ số =

0.21733 dương)

R Square = 0.8548 nên STUDY_TIME giải thích được 85.48% sự biến động của GPA

5 Thời gian đi làm thêm có tác động tới điểm GPA

Gọi biến phụ thuộc Y là biến GPA; biến độc lập X là WORK_TIME

Phương trình hồi quy có dạng: GPA = b0 + b1.WORK_TIME với b0 là hệ số chặn, b1 là hệ số hồi quy

Chạy hồi quy trong excel ta có kết quả như sau:

SUMMARY OUTPUT

Regression Statistics

Multiple R 0.89780242

R Square 0.806049186

Adjusted R Square 0.802246229

Standard Error 0.216804037

Observations 53

ANOVA

df SS MS F Significance F

Regression 1 9.962649315 9.962649 211.9532663 8.45339E-20

Residual 51 2.397203515 0.047004

Total 52 12.35985283

Coefficients Standard Error t Stat P-value Lower 95% Upper 95% Lower 95.0% Upper 95.0%

Intercept 3.449500078 0.038727648 89.07074 1.21047E-57 3.371751081 3.527249075 3.371751081 3.527249075 WORK_TIME -0.154327212 0.010600405 -14.5586 8.45339E-20 -0.175608413 -0.133046011 -0.175608413 -0.133046011

Ta được kết quả: GPA = 3.4495 - 0.1543.WORK_TIME

Kiểm định giả thuyết: H0: Thời gian đi làm thêm có tác động tới điểm GPA

H1: Thời gian đi làm thêm không có tác động tới điểm GPA

Ta thấy rằng với độ tin cậy 95%, p-value = < 0.05 nên ta chấp nhận giả thuyết H0

Vì vậy nên thời gian đi làm thêm có tác động nghịch biến tới điểm GPA (do hệ số = -0.15433 âm)

R Square = 0.8060 nên STUDY_TIME giải thích được 80.60% sự biến động của GPA

9 THỐNG KÊ SUY DIỄN (ĐA BIẾN)

- Gọi biến phụ thuộc Y là biến GPA; biến độc lập X1 X2 X3 X4 X5 lần lượt là là GENDER, FIELD, CREDIT_NUM, STUDY_TIME, WORK_TIME

- Phương trình hồi quy có dạng:

GPA = b0 + b1.GENDER + b2.FIELD + b3.CREDIT_NUM +

b4.STUDY_TIME + b5.WORK_TIME

với b0 là hệ số chặn, b1, b2, b3,b4,b5 là hệ số hồi quy

- Chạy hồi quy trong excel ta có kết quả như sau:

SUMMARY OUTPUT

Regression Statistics

Multiple R 0.95125533

R Square 0.904886703

Adjusted R Square0.894768268

Standard Error 0.158153329

Observations 53

ANOVA

df SS MS F Significance F

Regression 5 11.18426648 2.236853296 89.42950476 7.81669E-23

Residual 47 1.175586348 0.025012475

Total 52 12.35985283

Coefficients Standard Error t Stat P-value Lower 95% Upper 95% Lower 95.0% Upper 95.0%

Intercept 2.928161847 0.17849777 16.40447303 4.41781E-21 2.569070652 3.287253042 2.569070652 3.287253042 GENDER -0.042528527 0.049704509 -0.855627132 0.39654511 -0.142521101 0.057464048 -0.142521101 0.057464048 FIELD 0.011959152 0.050814341 0.235349934 0.814959604 -0.090266117 0.11418442 -0.090266117 0.11418442 CREDIT_NUM -0.002174139 0.007627351 -0.285045132 0.776861898 -0.017518391 0.013170112 -0.017518391 0.013170112 STUDY_TIME 0.131883442 0.020256904 6.510542905 4.52469E-08 0.091131808 0.172635076 0.091131808 0.172635076 WORK_TIME -0.072606923 0.014604922 -4.971401066 9.26569E-06 -0.101988235 -0.04322561 -0.101988235 -0.04322561

- Kiểm định hệ số hồi quy riêng tương tự như hồi quy đơn biến ta thấy

+ Với độ tin cậy 95%, ta thấy rằng P-value của STUDY_TIME và WORK_TIME

có giá trị nhỏ hơn 0.05, các biến còn lại lớn hơn 0.05

 Vậy nên thời gian tự học và thời gian đi làm thêm có tác động tới điểm GPA của sinh viên

+ Ta được phương trình hồi quy:

GPA = 2.9281 + 0.1318STUDY_TIME - 0.0726WORK_TIME

+ R Square = 0.9048 nên STUDY_TIME và WORK_TIME giải thích được 90.48%

sự biến động của GPA

+ Như vậy ta có thể thấy rằng hồi quy đa biến có thể giải thích được nhiều hơn sự biến động của GPA so với hồi quy đơn biến