Thống kê là nghiên cứu của tập hợp nhiều lĩnh vực khác nhau, bao gồm phân tích, giải thích, trình bày và tổ chức dữ liệu[1]. Khi áp dụng thống kê trong khoa học, công nghiệp hoặc các vấn đề xã hội, thông lệ là bắt đầu với tổng thể thống kê hoặc một quá trình mô hình thống kê sẽ được nghiên cứu. Tổng thế có thể gồm nhiều loại khác nhau như “tất cả mọi người đang sống trong một đất nước” hay “tập hợp các phân tử của tinh thể”. Nó đề cập tới tất cả các khía cạnh của dữ liệu bao gồm việc lập kế hoạch, thu thập dữ liệu mẫu cho các cuộc khảo sát và thí nghiệm.
LÝ THUYẾT
THỐNG KÊ
Thống kê là nghiên cứu của tập hợp nhiều lĩnh vực khác nhau, bao gồm phân tích, giải thích, trình bày và tổ chức dữ liệu[1] Khi áp dụng thống kê trong khoa học, công nghiệp hoặc các vấn đề xã hội, thông lệ là bắt đầu với tổng thể thống kê hoặc một quá trình mô hình thống kê sẽ được nghiên cứu Tổng thế có thể gồm nhiều loại khác nhau như “tất cả mọi người đang sống trong một đất nước” hay “tập hợp các phân tử của tinh thể” Nó đề cập tới tất cả các khía cạnh của dữ liệu bao gồm việc lập kế hoạch, thu thập dữ liệu mẫu cho các cuộc khảo sát và thí nghiệm.
Hai phương pháp thống kê chính được sử dụng trong phân tích dữ liệu: thống kê mô tả, đây là phương pháp tóm tắt dữ liệu từ một mẫu sử dụng các chỉ số như là giá trị trung bình hoặc độ lệch chuẩn, và thống kê suy luận, rút ra kết luận từ dữ liệu biến thiên ngẫu nhiên.
Toán thống kê là ứng dụng của toán học để thống kê, ban đầu được hình thành như là khoa học của nhà nước – tập hợp dữ liệu và phân tích các dữ liệu về một đất nước: kinh tế, đất đai, quân sự, dân số Kỹ thuật toán học được sử dụng bao gồm các phân tích toán học, đại số tuyến tính, phân tích ngẫu nhiên, phương trình vi phân, lý thuyết xác suất và thống kê toán.
Chúng ta có 4 phương pháp thống kê, đó là: Thu thập và xử lý số liệu, điều tra chọn mẫu, nghiên cứu mối liên hệ giữa các hiện tượng và dự đoán:
Thu thập và xử lý số liệu:
Số liệu được thu thập thường rất nhiều và hỗn độn, các dữ liệu đó chưa đáp ứng được cho quá trình nghiên cứu Để có hình ảnh tổng quát về tổng thể nghiên cứu, số liệu thu thập phải được xử lý tổng hợp, trình bày, tính toán các số đo; kết quả có được sẽ giúp khái quát được đặc trưng của tổng thể.
Nghiên cứu các hiện tượng trong hoàn cảnh không chắc chắn
Trong thực tế, có nhiều hiện tượng mà thông tin liên quan đến đối tượng nghiên cứu không đầy đủ mặc dù người nghiên cứu đã có sự cố gắng Ví dụ như nghiên cứu về nhu cầu của thị trường về một sản phẩm ở mức độ nào, tình trạng của nền kinh tế ra sao, để nắm được các thông tin này một cách rõ ràng quả là một điều không chắc chắn.
Trong một số trường để nghiên cứu toàn bộ tất cả các quan sát của tổng thể là một điều không hiệu quả, xét cả về tính kinh tế(chi phí, thời gian) và tính kiệp thời, hoặc không thực hiện được.chính điều này đã đặc ra cho thống kê xây dựng các phương pháp chỉ cần nghiên cứu một bộ phận của tổng thể mà có thể suy luận cho hiện tượng tổng quát mà vẫn đảm bảo độ tin cậy cho phép đó là phương pháp điều tra chọn mẫu.
Nghiên cứu mối liên hệ giữa các hiện tượng:
Giữa các hiện tượng thông thường có mối liên hệ với nhau ví dụ: mối liên hệ giữa chi tiêu và thu nhập; mối liên hệ giữa lượng vốn vay và các yếu tố tác động đến lượng vốn vay như chi tiêu, thu nhập, trình độ học vấn; mối liên hệ tốc độ phát triển với tốc độ phát triển của các ngành, lạm phát, tốc độ phát triển dân số… sự hiểu biết về mối liên hệ giữa các hiện tượng rất có ý nghĩa, phục vụ cho quá trình dự đoán
Dự đoán là công việc cần thiết trong tất cả lĩnh vực hoạt động trong hoạt động dự đoán người ta có thể chỉ ra thành nhiều loại:
(1) Dự đoán dựa vào định lượng và dựa vào định tính Tuy nhiên, trong thống kê chúng ta chủ yếu xem xét về mặt định lượng với mục đích cung cấp cho những nhà quản lý có cái nhìn mang tính khoa học hơn và cụ thể hơn trước khi ra quyết định phù hợp.(2) Dự đoán dựa vào nội suy và dựa vào ngoại suy:
Dự đoán nội suy là chúng ta dựa vào bản chất của hiện tượng để suy luận Ví dụ như chúng ta xem xét mối liên hệ giữa lượng sản phẩm sản xuất ra phụ thuộc các yếu tố đầu vào như vốn, lao động và trình độ khoa học kỹ thuật.
Dự đoán dựa vào ngoại suy là chúng ta chỉ quan sát sự biến động của hiện tượng trong thực tế, tổng hợp lại thành quy luật và sử dụng quy luật này để suy luận, dự đoán sự phát triển của hiện tượng Ví dụ như để đánh giá kết quả hoạt động của một công ty người ta xem xét kết quả hoạt động kinh doanh của họ qua nhiều năm.
PHẦN MỀM SPSS
1.2.1 Phần mềm SPSS là gì
Phần mềm SPSS (Statistical Package for the Social Sciences) là một chương trình máy tính phục vụ công tác phân tích thống kê, được tạo ra lần đầu vào năm 1968 bởi SPSS Inc vào năm 1968 và được IBM mua lại vào năm 2009. Đúng như tên gọi, SPSS ban đầu được phát minh nhằm mục đích phân tích dữ liệu khoa học và ứng dụng vào các lĩnh vực khoa học xã hội Hiện nay, SPSS đang ngày càng được sử dụng rộng rãi hơn trong các các nghiên cứu điều tra xã hội học và kinh tế lượng.
1.2.2 Các chức năng và ứng dụng của SPSS
1 Nhập và làm sạch dữ liệu
Những dữ liệu này có thể đến từ bất kỳ nguồn nào: nghiên cứu khoa học, cơ sở dữ liệu khách hàng, Google Analytics hoặc thậm chí các tệp nhật ký máy chủ của trang web SPSS có thể mở tất cả các định dạng tệp thường được sử dụng cho dữ liệu có cấu trúc như:
• Bảng tính từ MS Excel hoặc OpenOffice
• Tệp văn bản thuần túy (.txt hoặc csv)
• Cơ sở dữ liệu quan hệ (SQL)
2 Phân tích dữ liệu, tính toán các tham số thống kê và diễn giải kết quả
Bao gồm các phương thức Thống kê mô tả, Chạy các thống kê suy diễn, Mô tả Thống kê đơn biến, Dự đoán để xác định các nhóm
3 Tóm tắt, tổng hợp dữ liệu và trình bày dữ liệu dưới dạng biểu bảng, đồ thị, bản đồ Thực hiện vẽ nhiều loại đồ thị khác nhau với chất lượng cao.
4 Xử lý biến đổi và quản lý dữ liệu
Phần mềm SPSS được ứng dụng rộng rãi trong việc thu thập thông tin dữ liệu, từ đó xử lý các biến đổi và quản lý dữ liệu hiệu quả hơn.
Ứng dụng của phần mềm SPSS
SPSS là tập hợp một hệ thống các phương pháp phân tích thống kê dữ liệu, giúp cho nhà nghiên cứu khoa học thực hiện việc xử lý nghiên cứu ở nhiều lĩnh vực chuyên ngành khác nhau, phổ biến nhất gồm có các lĩnh vực:
• Nghiên cứu xã hội học: Khảo sát ý kiến của người dân, đánh giá chất lượng dịch vụ, chất lượng y tế
• Nghiên cứu thị trường: nghiên cứu sự hài lòng của khách hàng, nghiên cứu nhân tố tác động đến quyết định mua, nghiên cứu mở rộng thị trường
• Nghiên cứu đa dạng sinh học.
• Nghiên cứu khoa học trong phát triển nông lâm nghiệp.
• Nghiên cứu tâm lý học: tâm lý trẻ em, tâm lý học sinh - sinh viên, tâm lý tội phạm…
• Nghiên cứu thực trạng, phân tích nguyên nhân, nhân tố tác động, ảnh hưởng và dự đoán xu hướng tiếp theo xảy ra.
1.2.3 Các chức năng của SPSS
Nội dung của SPSS rất phong phú và đa dạng, cho phép người dùng thực hiện nhiều phương pháp, phép toán từ đơn giản đến phức tạp, bao gồm từ việc vẽ sơ đồ, bảng biểu, thống kê mô tả đến thực hiện các phép kiểm định thang đo, phân tích hồi quy…Dưới đây là 8 chức năng chính quan trọng của phần mềm SPSS:
1.2.3.1 Chức năng nhập và làm sạch dữ liệu trong SPSS
Chức năng cơ bản đầu tiên của SPSS là nhập và làm sạch dữ liệu, giúp loại bỏ những điểm lỗi, xấu, trùng lặp hoặc không đầy đủ trong bộ dữ liệu và cho ra kết quả phân tích đẹp và chính xác nhất.
• Các thông tin dữ liệu nhập vào có thể lấy từ nhiều nguồn đa dạng như:
• Cơ sở dữ liệu khách hàng từ hệ thống CRM
• Các định dạng tệp lưu trên máy chủ: Excel (.xls hoặc xlsx), OpenOffice (.odt), văn bản thuần tuý (.txt hoặc csv), cơ sở dữ liệu quan hệ (.sql), STATA, SAS… Tuỳ vào mỗi bộ dữ liệu, có thể có các cách làm sạch dữ liệu khác nhau Nhưng nhìn chung, 4 kỹ thuật làm sạch chủ yếu trong SPSS là:
• Xóa các giá trị trùng lặp/không liên quan
• Lọc các ngoại lệ không mong muốn
• Xử lý dữ liệu bị thiếu (Missing Value)
1.2.3.2 Chức năng phân tích thống kê mô tả SPSS
Thống kê mô tả (Descriptive Statistic) là phương pháp thống kê cung cấp những thông tin tổng quát cơ bản về các đặc tính của mẫu, giúp nhà nghiên cứu có cái nhìn toàn diện và chính xác hơn khi tiếp cận và phân tích mẫu dữ liệu đó.
Người dùng có thể thực hiện 2 dạng thống kê mô tả chính trong SPSS:
Thống kê trung bình: thường áp dụng cho các biến định lượng Output cho ra bảng kết quả Descriptive Statistic bao gồm các chỉ số phân tích như:
• Maximum: giá trị lớn nhất
• Minimum: giá trị nhỏ nhất
• Std Deviation: độ lệch chuẩn
Thống kê mô tả: thường áp dụng cho các biến định lượng Output cho ra bảng kết quả Frequencies đọc các chỉ số thống kê như:
• Percent: tỷ lệ phần trăm
• Valid percent: phần trăm giá trị hợp lệ
• Cumulative percent: phần trăm lũy tiến
Ngoài việc tìm hiểu phần mềm SPSS có chức năng gì, để sử dụng thành thạo và hiệu quả chương trình này, bạn cần phải có kiến thức, kỹ năng chuyên sâu về phân tích thống kê định lượng Do đó, nhiều bạn gặp khó khăn và mất nhiều thời gian khi thực hiện các thao tác trên phần mềm Đừng lo, hãy để dịch vụ chạy SPSS của Tri Thức Cộng Đồng giúp bạn với đội ngũ chuyên gia giàu kinh nghiệm và trình độ cao.
1.2.3.3 Chức năng phân tích độ tin cậy SPSS
Chức năng phân tích độ tin cậy Cronbach’s Alpha phản ánh mức độ tương quan chặt chẽ giữa các biến quan sát trong cùng một nhân tố (nhân tố A) Nó giúp kiểm tra các biến quan sát có tốt và thể hiện được đặc điểm của nhân tố mẹ hay không.
Hệ số Cronbach’s Alpha có giá trị biến thiên từ 0 đến 1 Hệ số này càng lớn thì độ tin cậy của thang đó càng cao 2 tiêu chuẩn chính trong phép kiểm định độ tin cậy Cronbach’s Alpha là:
Hệ số tương quan biến tổng Corrected Item – Total Correlation ≥ 0.3: biến đạt yêu cầu
• Mức giá trị hệ số Cronbach’s Alpha nằm trong khoảng:
• Từ 0.8 đến gần bằng 1: thang đo lường rất tốt.
• Từ 0.7 đến gần bằng 0.8: thang đo lường sử dụng tốt.
• Từ 0.6 trở lên: thang đo lường được chấp nhận.
1.2.3.4 Chức năng phân tích nhân tố khám phá SPSS
Phân tố nhân tố khám phá (EFA - Exploratory Factor Analysis) là chức năng rất quan trọng của SPSS khi thực hiện phân tích thống kê định lượng, được dùng để tìm ra cấu trúc chung cơ bản của một nhóm biến đo lường giúp tiết kiệm thời gian và kinh phí cho nhà nghiên cứu
Tiêu chí quan trọng trong phân tích nhân tố khám phá EFA:
• Hệ số KMO (Kaiser - Meyer- Olkin): đạt giá trị 0.5 ≤ KMO ≤ 1.
• Hệ số tải nhân tố (Factor Loading): đạt giá trị tối thiểu là 0.3.
• Kiểm định Bartlett (Bartlett's Test of Sphericity): hệ số sig Bartlett’s Test < 0.05.
• Trị số Eigenvalues: giá trị chuẩn là 1 (Eigenvalue ≥ 1).
• Tổng phương sai trích (Total Variance Explained): đạt mức ≥ 50%.
1.2.3.5 Chức năng phân tích tương quan SPSS
Phân tích tương quan Pearson cũng là một chức năng của SPSS Sử dụng hệ số tương quan Pearson để kiểm tra, đo lường mối tương quan tuyến tính giữa biến độc lập và biến phụ thuộc, giúp nhận diện kịp thời vấn đề đa cộng tuyến khi có sự tương quan mạnh mẽ giữa các biến độc lập.
Hệ số tương quan Pearson r có giá trị dao động từ -1 đến 1 (r có nghĩa khi sig Descriptive
HÌNH 1 Các bước thực hiện thống kê trung bình (1)
Bước 2: Đưa các biến quan sát sáng cột Variable => Style chỉnh như hình bên dưới
HÌNH 2 Các bước thực hiện thống kê trung bình (2)
HÌNH 3 Kết quả thống kê trung bình (lần 1)
Có một giá trị bất thường tại Biến quan sát E5 Vì thế chúng ta cần sửa lại biến quan sát này và phục vụ cho việc chạy hệ số Cronbach’s Alpha
HÌNH 4 Sửa giá trị bất thường
Kết quả sau khi sửa giá trị bất thường:
HÌNH 5 kết quả sửa thống kê trung bình
Để kiểm tra độ tin cậy của các thang đo Cronbach Alpha của các biến độc lập
D, E, G trong SPSS, thực hiện các bước sau:
Bước 1: Trên thanh công cụ của phần mềm SPSS, vào Analyze => Scale =>
HÌNH 6 Các bước thực hiện kiểm định thang đo (1)
Bước 2: Đưa các biến quan sát thuộc cùng một nhóm nhân tố cần xét (D,E,G) vào mục Items bên phải, sau đó chọn vào Statistics…
Trong tùy chọn Statistics, chúng ta tích vào mục scale if item deleted giống như hình Sau đó chọn Continue để cài đặt được áp dụng.
HÌNH 7 Các bước thực hiện kiểm định Cronbach Alpha (2)
Bước 4: Chọn OK trong cửa sổ Reliability Analysis sau đó nhận được kết quả kiểm định
Trong đó ta cần quan tâm các điều kiện của các chỉ số sau:
− Mức giá trị hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha :
• Từ 0.8 đến gần bằng 1: thang đo lường rất tốt.
• Từ 0.7 đến gần bằng 0.8: thang đo lường sử dụng tốt.
• Từ 0.6 trở lên: thang đo lường đủ điều kiện
− Đối với các biến quan sát trong bảng “Iteam-Total Statistics”:
• Giá trị Corrected Item-Total Correlation (hệ số tương quan biến tổng) phải lớn hơn hoặc bằng 0,3 thì biến quan sát đat yêu cầu
• Giá trị Cronbach's Alpha if Item Deleted (hệ số tương quan nếu loại biến đang xét) nếu lớn hơn Cronbach’s Alpha thì nên cân nhắc loại biến để tăng độ tin cậy tùy từng trường hợp.
2.1.2 Nhận xét kết quả kiểm định thang đo
Kết quả kiểm định lần 1:
Kết quả kiểm định thang đo biến độc lập D:
Scale Variance if Item Deleted
Cronbach' s Alpha if Item Deleted D
BẢNG 1 Kết quả Cronbach’s Alpha của biến độc lập D
Kết quả cho thấy các biến quan sát của biến độc lập D đều có hệ số Corrected Item- Total Correlation phù hợp là ≥0,3
Hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha =0,867 ≥ 0,6 nên đạt yêu cầu về độ tin cậy.
=> Thang đo D được chấp nhận.
Kết quả kiểm định thang đo biến độc lập E:
Scale Variance if Item Deleted
Cronbach' s Alpha if Item Deleted E
BẢNG 2 Kết quả Cronbach’s Alpha của biến độc lập E
Kết quả cho thấy các biến quan sát của biến độc lập E đều có hệ số Corrected Item- Total Correlation phù hợp là ≥0,3
Hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha =0,878 ≥ 0,6 nên đạt yêu cầu về độ tin cậy.
=> Thang đo E được chấp nhận.
Kết quả kiểm định thang đo biến độc lập G:
Scale Variance if Item Deleted
Cronbach' s Alpha if Item Deleted G
BẢNG 3 Kết quả Cronbach’s Alpha của biến độc lập G
Kết quả cho thấy biến độc lập G có 2 biến quan sát là G5 và G6 có hệ số Corrected Item-Total Correlation < 0.3
Hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha của biến độc lập G =0,712 ≥ 0,6 nên đạt yêu cầu về độ tin cậy.
=> Thang đo G loại bỏ 2 biến quan sát G5, G6 và kiểm định lại thang đo.
Kết quả kiểm định thang đo lần 2 biến độc lập G:
Scale Variance if Item Deleted
Cronbach' s Alpha if Item Deleted G
BẢNG 4 Kết quả Cronbach’s Alpha lần 2 của biến độc lập G
Kết quả cho thấy các biến quan sát của biến độc lập G sau khi kiểm định lại thang đo đều có hệ số Corrected Item-Total Correlation phù hợp là ≥ 0,3
Hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha =0,768 ≥ 0,6 nên đạt yêu cầu về độ tin cậy.
=> Thang đo G được chấp nhận.
KIỂM ĐỊNH GIẢ THUYẾT
Phương pháp kiểm định T-test (còn gọi là phương pháp kiểm định sự khác biệt) được sử dụng để: Đánh giá trung bình của một biến với một giá trị cụ thể để xem xét giá trị trung bình kỳ vọng có đạt được hay không Hoặc so sánh trung bình một biến giữa hai hay nhiều nhóm đối tượng với nhua nhằm tìm ra sự khác biệt về đặc điểm, hành vi giữa các nhóm đối tượng Để làm được điều này, chúng ta sẽ sử dụng đến các phép kiểm định trung bình như One Sample T-test, Independent Sample T-test, Paired Sample Test, One-way ANOVA,…
2.2.1 Kiểm định giả thuyết trung bình COD của 50 mẫu nước thải
− Có ý kiến cho rằng, COD trung bình của 50 mẫu nước thải là 5.5 Trong giả thuyết này ta chọn sử dụng kiểm định One-Sample T-test.
• H0: Chỉ số COD trung bình của 50 mẫu nước thải = 5.5
• H1: Chỉ số COD trung bình của 50 mẫu nước thải ≠ 5.5
Chọn độ tin cậy là 95%
Các bước cụ thể để thực hiện thao tác kiểm định One-Sample T-test trên SPSS bao gồm:
Bước 1: Trên thanh công cụ của phần mềm SPSS, chọn Analyze → Compare
HÌNH 8 Các bước kiểm định One-Sample T-test (1)
Bước 2: Chọn các biến cần phân tích ở cột bên trái sang cột bên phải (Test
Valuables) thông qua nút mũi tên ở giữa Đồng thời, tại ô Test Value điền giá trị giá trị cần kiểm định là (5.5) Rồi tiếp tục nhấn Options Một cửa sổ mới sẽ hiện ra, tại ô Confidence Interval Percentage, nhập độ tin cậy là 95% Sau đó, nhấn Continue.
HÌNH 9 Các bước kiểm định One-Sample T-test (2)
Std Error Mean COD trước xử lý
95% Confidence Interval of the Difference
BẢNG 5 Kết quả kiểm định COD trung bình trong 50 mẫu nước thải là 5.5
Từ bảng trên, ta có thể đọc các kết quả như sau:
• Giá trị trung bình biến (Mean) bằng 7,654 > (Test Value) 5.5
• Độ lệch chuẩn (Std Deviation) là 2,0533
=> Bác bỏ giả thuyết H0, chấp nhận giả thuyết H1
Kết luận: Với giá trị (Sig) = 0,000 < 0,05, Vậy trung bình chỉ số COD của 50 mẫu nước thải không phải là 5,5 một cách có ý nghĩa thống kê.
2.2.2 Kiểm định giả thuyết trung bình BOD của 50 mẫu nước thải là 5.5
− Có ý kiến cho rằng, BOD trung bình của 50 mẫu nước thải là 5.5 Trong giả thuyết này ta chọn sử dụng kiểm định One-Sample T-test.
• H0: Chỉ số BOD trung bình của 50 mẫu nước thải = 5.5
• H1: Chỉ số BOD trung bình của 50 mẫu nước thải ≠ 5.5
Chọn độ tin cậy là 95%
Các bước cụ thể để thực hiện thao tác kiểm định One-Sample T-test trên SPSS bao gồm:
Bước 1: Trên thanh công cụ của phần mềm SPSS, chọn Analyze → Compare
HÌNH 10 Các bước kiểm định One-Sample T-test (3)
Bước 2: Chọn các biến cần phân tích ở cột bên trái sang cột bên phải (Test
Valuables) thông qua nút mũi tên ở giữa Đồng thời, tại ô Test Value điền giá trị giá trị cần kiểm định là (5.5) Rồi tiếp tục nhấn Options Một cửa sổ mới sẽ hiện ra, tại ô Confidence Interval Percentage, nhập độ tin cậy là 95% Sau đó, nhấn Continue.
HÌNH 11 Các bước kiểm định One-Sample T-test (4)
Std Error Mean BOD trước xử lý
95% Confidence Interval of the Difference
BẢNG 6 Kết quả kiểm định BOD trung bình trong 50 mẫu nước thải là 5.5
Từ bảng trên, ta có thể đọc các kết quả như sau:
• Giá trị trung bình biến (Mean) bằng 5,242 < (Test Value) 5,5
• Độ lệch chuẩn (Std Deviation) là 1,0146
Kết luận: Với giá trị (Sig) = 0,078 > 0,05, Vậy trung bình chỉ số COD của 50 mẫu nước thải là 5,5 một cách có ý nghĩa thống kê.
2.2.3 Kiểm định Paired Sample T-test
− Có ý kiến cho rằng, COD trước và sau xử lý không khác biệt nhau Trong giả thuyết này ta chọn sử dụng kiểm định Paired-Sample T Test.
• H0: Chỉ số trung bình COD trước xử lý = trung bình COD sau xử lý
• H1: Chỉ số trung bình COD trước xử lý ≠ trung bình COD sau xử lý
Chọn độ tin cậy là 95%
Bước 1: Trên thanh công cụ của SPSS, chọn Analyze → Compare Means →
HÌNH 12 Các bước kiểm định Paired Sample T-test (1)
Bước 2: Cửa sổ Paired Samples T-test mở ra, bạn chọn các biến muốn kiểm định ở cột trái và di chuyển sang khu vực Paired Variables bằng cách chọn và nhấn vào mũi tên ở giữa Bấm chọn Options để mở ra một cửa sổ mới, nhập độ tin cậy 95% rồi chọn Continue để trở về cửa sổ cũ, bấm OK để nhận kết quả
HÌNH 13 Các bước kiểm định Paired Sample T-test (2)
Paired Differences t df Sig (2- tailed)
95% Confidence Interval of the Difference
Pair 1 COD trước xử lý -
BẢNG 7 Kết quả kiểm định COD trước và sau khi xử lý không khác biệt
Từ bảng trên, ta có thể đọc các kết quả như sau:
• Giá trị trung bình biến (Mean) COD trước xử lý = 7,654 > 7,048 (Mean) sau xử lý với mức chênh lệch là (0,6060)
• Độ lệch chuẩn (Std Deviation) là 1,3201
=> Bác bỏ giả thuyết H0, chấp nhận giả thuyết H1
Kết luận: Với giá trị (Sig) = 0,002 < 0,05 Vậy chỉ số COD trung bình của 50 mẫu nước thải trước và sau khi xử lý khác nhau một cách có ý nghĩa thống kê.
CÁC NHÂN TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN Ý ĐỊNH KHỞI NGHIỆP CỦA
ĐẶT VẤN ĐỀ
Khởi nghiệp (KN) sáng tạo đóng vai trò đòn bẩy cho năng lực sáng tạo và cạnh tranh, là động lực mạnh mẽ cho tăng trưởng phát triển kinh tế Việt Nam đang đối mặt với tình trạng tốc độ phát triển kinh tế có xu hướng giảm, thiếu bền vững và vấn nạn thất nghiệp cao, đặc biệt là ở nhóm người có trình độ đại học Một trong những giải pháp hiệu quả được Chính phủ nhận định là nâng cao đội ngũ doanh nhân khởi nghiệp có tri thức, được đào tạo bài bản nhằm phát triển hình thức doanh nghiệp KN sáng tạo Do vậy, trong một vài năm gần đây, Đảng và Nhà nước ta đã ban hành cơ sở pháp lý xây dựng các chương trình hành động quốc gia khởi nghiệp sáng tạo Tuy nhiên theo nhận định của các chuyên gia về KN, tỷ lệ khởi nghiệp của Việt Nam tương đối thấp, cộng thêm tình trạng nghèo nàn về khả năng đổi mới sáng tạo trong các doanh nghiệp khởi nghiệp Thực trạng trên đặt ra yêu cầu cấp bách cho Việt Nam là phát triển số lương đội ngũ doanh nhân khởi nghiệp sáng tạo, đi kèm với đó là nâng cao chất lượng của nhóm doanh nghiệp này thông qua cải thiện hàm lượng công nghệ sáng tạo trong mỗi dự án khởi nghiệp Để phát triển số lượng đội ngũ doanh nhân khởi nghiệp, cần bắt đầu từ việc nâng cao ý định KN cá nhân bởi KN là hành vi có dự định và có kế hoạch Các yếu tố tác động về môi trường bên ngoài đóng vị trí quan trọng tới việc hình thành ý định KN Tuy nhiên khởi nghiệp là một quá trình dài đi từ ý thức đến hành động, đòi hỏi sự tập trung, cố gắng, nỗ lực của cá nhân nên các yếu tố nhận thức bên trong người khởi nghiệp mang tính cảm nhận cá nhân lại đóng vai trò tiên quyết trong quá trình này Để phát triển về chất đội ngũ doanh nhân khởi nghiệp sáng tạo thông qua việc nâng cao hàm lượng sáng tạo trong các doanh nghiệp khởi nghiệp, sinh viên khối ngành kỹ thuật là nhóm chủ thể khởi nghiệp sáng tạo tiềm năng bởi đây là ngành liên quan nhiều đến hoạt động sáng tạo và đổi mới công nghệ, là ngành “cốt lõi” tạo ra giá trị gia tăng cho xã hội Tất cả những điều này đã đặt ra sự cần thiết phải có những nghiên cứu đầy đủ và toàn diện về các yếu tố tác động mang tính nhận thức
2 cá nhân tới ý định khởi nghiệp sáng tạo của sinh viên khối ngành kỹ thuật Việt Nam và xem xét mức độ tác động của các yếu tố tới ý định khởi nghiệp thay đổi ra sao đối với các nhóm sinh viên kỹ thuật khác nhau; qua đó tìm hiểu yếu tố gây dựng nên “gen cơ bản” của ý định khởi nghiệp sáng tạo ở sinh viên khối ngành kỹ thuật ViệtNam; đồng thời đề xuất một số đề xuất nâng cao ý định khởi nghiệp sáng tạo và các chương trình đào tạo ngành kỹ thuật phù hợp nhằm gia tăng đội ngũ doanh nhân khởi nghiệp sáng tạo, góp phần quan trọng đưa kết quả nghiên cứu, tài sản trí tuệ của người Việt ứng dụng vào thực tiễn.
LÝ DO CHỌN ĐỀ TÀI
Mục tiêu nghiên cứu của luận án nhằm xác định, đánh giá và xem xét mức độ tác động của các yếu tố nhận thức cá nhân đến ý định khởi nghiệp của sinh viên khối ngành kỹ thuật tại Việt Nam; so sánh sự khác biệt về mức độ tác động của các yếu tố trên tới ý định khởi nghiệp và mức độ sẵn sàng khởi nghiệp của các nhóm sinh viên khối ngành kỹ thuật khác nhau; trên cơ sở đó đề xuất một đề xuất đối với nhà nước,nhà trường và bản thân sinh viên khối ngành kỹ thuật Việt Nam nhằm nâng cao ý định khởi nghiệp của nhóm nhân lực này.
TỔNG QUAN TÀI LIỆU NGHIÊN CỨU LIÊN QUAN
Đoàn Thị Thu Trang (2018) “Đánh giá những yếu tố ảnh hưởng tới ý định khởi nghiệp của sinh viên Việt Nam: Nghiên cứu trường hợp của sinh viên khối ngành hỹ thuật” Dựa trên việc khảo sát với 500 sinh viên các khóa tại trường Đại học Bách Khoa Hà Nội Các tác giả đã đánh giá các biến quan sát thông qua hệ số Cronbach’s Alpha trong phương pháp nhân tố tin cậy và hệ số hồi quy để xác định các biến phụ thuộc Bài nghiên cứu cho thấy có 6 nhân tố tác động chính đến ý định khởi nghiệp của sinh viên, gồm có: (1) Thái độ và hành vi; (2) Ủng hộ gia đình và bạn bè; (3) Môi trường học tập; (4) Nhận thức của bản thân; (5) Tiêu chuẩn chủ quan; (6) Nhận thức kiểm soát hành vi Trong đó yếu tố ảnh hưởng cao nhất là nhận thức của bản thân. Nghiên cứu đã nêu ra được những yếu tố chính ảnh hưởng đến ý định khởi nghiệp của sinh viên, tuy nhiên còn một số hạn chế là: Tổng cộng có 500 phiếu được phát ra nhưng lại lấy đại diện cho sinh viên Việt Nam Các tác giả vẫn chưa tiếp cận được nhiều nhóm sinh viên năm 1( 0phiếu) và năm 2 ( 30 phiếu) Phần bàn luận chưa đưa ra được các ý kiến giúp cho sinh viên tự cải thiện bản thân mình.
Phan Anh Tú và Giang Thị Cẩm Tiên “Nghiên cứu các nhân tố ảnh hưởng đến ý định khởi sự doanh nghiệp: Trường hợp sinh viên khoa kinh tế và quản trị kinh doanh trường đại học Cần Thơ” Mục tiêu nghiên cứu của các tác giả giúp sinh viên
Khoa Kinh tế & QTKD và trường Đại học Cần Thơ phát huy các yếu tố tích cực và hạn chế các yếu tố tiêu cực góp phần nâng cao tinh thần khởi nghiệp của sinh viên và mọi giới trẻ Để thực hiện điều đó tác giả đã tiến hành khảo sát 512 sinh viên thuộc Khoa Kinh tế & Quản trị kinh doanh, Trường Đại học Cần Thơ Dựa vào số liệu đã khảo sát các tác giả sử dụng phần mềm phân tích thống kê SPSS 19.0 cho việc phân tích thống kê mô tả, cho việc xác định các nhân tố ảnh hưởng chủ yếu đến ý định khởi nghiệp thông qua mô hình hồi qui tuyến tính đa biến (Multipe Linear Regression) Bài nghiên cứu cho thấy có 5 yếu tố chính ảnh hưởng đến ý định khởi nghiệp Khoa Kinh tế & QTKD là: (1) Thái độ và tự hiểu quả, (2) “Giáo dục”, (3) Nguồn vốn, (4) Quy chuẩn chủ quan, (5) Nhận thức kiểm soát hành vi Trong đó yếu tố có sự ảnh hưởng cao nhất là Thái độ và tự hiểu quả (36%) và Giáo dục (20.9%) Nghiên cứu của các tác giả có ưu điểm là: Đã khảo sát tiếp cận đủ các sinh viên từ năm nhất đến năm cuối và đưa ra một số kiến nghị với nhà Trường về các cuộc thi khởi nghiệp sáng tạo, nhưng vẫn còn hạn chế là: Các tác gải đưa ra các giải pháp quá tập trung vào nhà trường và chưa đưa ra được các giải pháp trực tiếp và ảnh hưởng đến sinh viên.
ĐỀ XUẤT MÔ HÌNH
HÌNH 14 Mô hình nghiên cứu đề xuất
Giả thuyết H1: Nhận thức của bản thân có tác động đến ý định khởi nghiệp của sv Giả thuyết H2: Quy chuẩn chủ quan có tác động đến ý định khởi nghiệp của sinh viên Giả thuyết H3: Nhận thức kiểm soát hành vi có tác động đến ý định khởi nghiệp của sv Giả thuyết H4: Giáo dục có tác động đến ý định khởi nghiệp của sinh viên
Giả thuyết H5: Nguồn vốn có tác động đến ý định khởi nghiệp của sinh viên
XÂY DỰNG THANG ĐO
• Các câu hỏi được xây dựng dựa trên thang đo Likert 5 mức độ:
NGUỒN VỐN GIÁO DỤC NHẬN THỨC KIỂM SOÁT HÀNH VI
NHẬN THỨC CỦA BẢN THÂN
CÁC YẾU TỐ ẢNHHƯỞNG ĐẾN Ý ĐỊNHKHỞI NGHIỆP CỦASINH VIÊN NGÀNHQLTNMTQUY CHUẨN CHỦ QUAN
3.5.1 Xây dựng bảng hỏi hoàn chỉnh
THANG ĐO BIẾN QUAN SÁT KÝ
Bạn cảm thấy hứng thú với khởi nghiệp NT01
Bạn là người thích thử thách NT02
Bạn thích trở thành một người chủ doanh nghiệp NT03 Bạn muốn biến những ý tưởng sáng tạo thành hiện thực NT04 Bạn luôn sẵn sàng khởi nghiệp khi có cơ hội NT05
Các thành viên trong gia đình sẽ ủng hộ bạn khởi nghiệp QC01 Bạn bè sẽ ủng hộ bạn khi bạn khởi nghiệp QC02 Những người quan trọng sẽ ủng hộ bạn khi bạn khởi nghiệp QC03
Những nhà đầu tư sẽ ủng hộ ý tưởng khởi nghiệp của bạn QC04
Bạn tin bạn hoàn toàn có thể khởi nghiệp HV01 Bạn tin bạn sẽ phát triển được doanh nghiệp HV02 Bạn tin bạn sẽ giải quyết được các khó khăn, thử thách của việc khởi nghiệp HV03
Bạn tin ý tưởng khởi nghiệp của bạn sẽ thành công HV04 Bạn tin nếu bạn cố gắng doanh nghiệp của bạn sẽ thành công HV05
Trường đại học sẽ giúp bạn phát triển kỹ năng mềm GD01 Trường đại học cung cấp những kiến thức về tiền bạc, kinh doanh GD02
Trường đại học sẽ hỗ trợ bạn phát triển ý tưởng GD03 Trường đại học sẽ tổ chức các chương trình hướng về khởi nghiệp cho sinh viên (các chương trình, hội thảo tư vấn khởi nghiệp, các cuộc thi khởi nghiệp, ) GD04
Bạn sẽ tự kiếm tiền đê dành làm vốn NV01
Bạn sẽ vay mượn bạn bè, người thân NV02
Bạn sẽ dùng số vốn gia đình cho hoặc cho mượn NV03 Bạn sẽ kêu gọi vốn đầu tư từ những nhà đầu tư NV04 Bạn sẽ vay từ những nguồn khác (ngân hàng, quỹ tín dụng, quỹ đầu tư mạo hiểm, ) NV05
Bạn thích đặt ra cho bản thân nhiều thử thách TC01 Bạn thích học hỏi thêm nhiều kiến thức, kinh nghiệm về khởi nghiệp, kinh doanh, đầu tư TC02
Bạn muốn làm việc không chỉ hoàn thành mà phải hoàn thành rất tốt TC03
Bạn muốn trở thành một người thành đạt, chủ doanh nghiệp thực thụ TC04 Ý ĐỊNH
Bạn đã hoặc sắp có ý định khởi nghiệp trong tương lai YĐKN1
Bạn luôn có mong muốn sẽ khởi nghiệp YĐKN3
Khi bạn có tưởng khởi nghiệp bạn sẽ đăng ký thi khởi nghiệp, tự khởi nghiệp YĐKN3
3.5.2 Thang đo trên google form
KẾT QUẢ KHẢO SÁT
3.6.1 Kết quả phiếu khảo sát thu được
Tổng số sinh viên mà nhóm tiến hành thu thập thông tin là 160 bạn Trong đó có 22 sinh viên năm nhất tương đương 13.75%, có 32 sinh viên năm 2 chiếm 20%; có 84 sinh viên năm 3 chiếm 52.5% và 13.75% sinh viên năm 4 tương ứng là 22 bạn sinh viên.
BẢNG 8 Cơ cấu mẫu nghiên cứu
Tỉ trọng số phiếu phát ra (%)
Với tổng thể thu về như vậy, thì rất khó để phản ánh đúng hoàn toàn về tỉ lệ sinh viên tham gia khảo sát Nhưng với số lượng lớn sinh viên năm 3 và năm
4 thu được phiếu hợp lệ cao hơn cơ cấu mẫu nghiên cứu ban đầu sẽ giúp kết quả phần trăm trả lời một cách chính xác nhất về tỷ lệ những nhân tố ảnh hưởng tới ý định khởi nghiệp của sinh viên ngành QLTNMT.
XỬ LÝ SỐ LIỆU
Qua bảng thống kê tần suất (bảng 8) cho thấy mẫu khảo sát với tổng số mẫu được chạy là 160 cho ta thấy:
• Giới tính: Với tổng câu trả lời là 160, và các câu trả lời lần lượt nam, nữ, khác
• Ý tưởng khởi nghiệp từ: Với tổng câu trả lời là 160, và các câu trả lười lần lượt Cá nhân, Hội nhóm cùng lĩnh vực, những người có ảnh hưởng, gia đình bạn bè thầy
• cô.Thời điểm khởi nghiệp: Với tổng câu trả lời là 160, và các câu trả lời lần lượt Khi còn học trong trường, khi đã ra trường, Bất cứ khi nào có cơ hội.
=> Mẫu khảo sát không có giá trị khuyết và giá trị bất thường
BẢNG 9 Thống kê tần suất
Thống kê mẫu Nội dung Tần suất Tỷ lệ (%) Tổng
Khác 1 0.625 Ý tưởng khởi nghiệp từ
Hội, nhóm cùng lĩnh vực 20 12.5
Những người có ảnh hưởng 31 19.375
Gia đình, bạn bè, thầy cô 21 13.125
Khi còn học trong trường 36 22.5
Bất cứ khi nào có cơ hội 29 18.125
3.7.2 Thống kê bảng đồ kết hợp (bảng đồ INDEX)
Qua (Hình 15) cho thấy chỉ số (Index) chạy từ trái qua phải theo hướng giảm nhẹ dần Nhận thức cá nhân và Giáo dục có chỉ số (Index) cao nhất Nguồn vốn có chỉ số thấp nhất Qua đó có thể thấy được Nhận thức cá nhân và giáo dục có tác động mạnh nhất đến ý định khởi nghiệp của sinh viên.
BẢNG 10 Thống kê trung bình
Qua kết quả thống kê trung bình cho thấy:
• Các biên đều đủ mẫu là 160
Nhìn vào bảng Statistics cho thấy các biến quan sát đều có tổng câu trả lời là 160 => Không có giá trị khuyết
Nhìn vào các bản cột Minimum và Maximum của các biến quan sát cho thấy các giá trị Total là từ 1 đến 5 không có các giá trị khuyết và giá trị bất thường
Kết luận Bảng số liệu được tiếp tục sử dụng cho các phân tích sau
KIỂM ĐỊNH ĐỘ TIN CẬY Cronbach’s Alpha
3.8.1 Kiểm định thang đo lần 1
BẢNG 11 Kiểm định độ tin cậy thang đo lần 1
Biến độc lập Số biến quan sát Cronbach’sAlpha
Hệ số tương quan biến-tổng nhỏ nhất
Nhận thức của bản thân (NT) 5 0.906 0.712
Quy chuẩn nhận thức cá nhân (QC) 4 0.775 0.540
Nhận thức kiểm soát hành vi (HV) 5 0.806 0.403
Nhu cầu thành công (TC) 4 0.752 0.517 Ý định khởi nghiệp (YDKN) 3 0.851 0.708
• Hệ số Cronbach’s Alpha của biến độc lập NT, QC, HV, GD, NV, TC và biến phụ thuộc YDKN > 0.6
• Hệ số Corrected Item - Total Correlation của các biến độc lập NT, QC, HV, GD,
NV, TC và biến phụ thuộc YDKN > 0.3
• Tại biến độc lập NV có một biến quan sát là NV05 có hệ số Corrected Item - Total Correlation = 0.145 < 0.3
=> Vì thế biến quan sát NV05 bị loại bỏ Kiểm định lại biến độc lập NV
3.8.2 Kiểm định thang đo lần 2
BẢNG 12 Kiểm định độ tin cậy thang đo lần cuối
Biến độc lập Số biến quan sát Cronbach’sAlpha
Hệ số tương quan biến-tổng nhỏ nhất
Nhận thức của bản thân (NT) 5 0.906 0.712
Quy chuẩn nhận thức cá nhân
Nhận thức kiểm soát hành vi
Nhu cầu thành công (TC) 4 0.752 0.517 Ý định khởi nghiệp (YDKN) 3 0.851 0.708
• Hệ số Cronbach’s Alpha của biến độc lập NT, QC, HV, GD, NV, TC và biến phụ thuộc YDKN > 0.6
• Hệ số Corrected Item - Total Correlation của các biến độc lập NT, QC, HV, GD,
NV, TC và biến phụ thuộc YDKN > 0.3
• Tại biến độc lập NV đã loại bỏ NV05 và chạy lại kiểm định thang đo hệ số Crobach’s Alpha tăng từ 0.625 lên 0.746 và hệ số Corrected Item - Total Correlation tăng từ 0.145 lên 0.483.
Hệ số Cronbach’s Alpha của biến độc lập của các biến độc lập đều lớn hơn 0.7 và hệ số Corrected Item - Total Correlation của các biến độc lập đều lớn hơn 0.4 Cả hệ số Cronbach’s Alpha và Corrected Item - Total Correlation đều lớn hơn ít nhất 0.1 đơn.
Từ đó cho thấy độ tin cậy của thang đo khá cao, các biến độc lập có mức độ ảnh hưởng đến biến phụ thuộc cao.
