nghiên cứu các nhân tố ảnh hưởng đến điểm trung bình học tập của sinh viên đại học duy tân

KHOA QUẢN TRỊ KINH DOANH TIỂU LUẬN NHÓM KINH TẾ LƯỢNG Chuyên ngành Quản Trị Kinh Doanh Tổng Hợp ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU CÁC NHÂN TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN ĐIỂM TRUNG BÌNH HỌC TẬP CỦA SINH VIÊN ĐẠI

KHOA QUẢN TRỊ KINH DOANH



TIỂU LUẬN NHÓM KINH TẾ LƯỢNG

Chuyên ngành Quản Trị Kinh Doanh Tổng Hợp

ĐỀ TÀI

NGHIÊN CỨU CÁC NHÂN TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN ĐIỂM TRUNG BÌNH HỌC TẬP CỦA SINH VIÊN

ĐẠI HỌC DUY TÂN

LỜI CẢM ƠN

Đà Nẵng, tháng 10/2009

Trong quá trình thực hiện đề tài “Nghiên cứu các nhân tố ảnh hưởng đến điểm trung bình

học tập của sinh viên Đại Học Duy Tân”, chúng tôi đã gặp không ít khó khăn, trở ngại về việc tài

liệu tham khảo và tiến hành điều tra Tuy nhiên, được sự tận tình hướng dẫn, đóng góp ý kiến củaThầy Nguyễn Quang Cường trong quá trình thực hiện, chúng tôi đã hoàn thành tốt đề tài theođúng thời gian đề ra

Chúng tôi xin chân thành bày tỏ lòng biết ơn sâu sắc của mình trước sự giúp đỡ vô cùngquý báu của Thầy

Xin chân thành cảm ơn bài tiểu luận Kinh tế lượng mẫu của nhóm LOAN lớp K13QTC1,nhóm 9 lớp ĐHNTK 17 22C2 cùng với sự hợp tác nhiệt tình của các bạn sinh viên đã giúp chúngtôi có được những số liệu thống kê chính xác nhất

Do thời gian và trình độ có hạn nên đề tài này khó có thể tránh khỏi những thiếu sót, khiếmkhuyết Vậy rất mong sự chỉ bảo và đóng góp của Thầy, các thầy cô trong khoa Quản Trị KinhDoanh và các bạn bè quan tâm để đề tài được hoàn chỉnh hơn

Xin chân thành cảm ơn!

Đà Nẵng, ngày 15 tháng 10 năm 2009

Nhóm thực hiệnCEO

MỤC LỤC

Phần 1 : Cơ sở lý luận 3

1.1 : Vấn đề nghiên cứu 3

1.2 : Lí do chọn đề tài 3

1.3 : Dự đoán kỳ vọng giữa các biến 3

Phần 2 : Thiết lập, phân tích và đánh giá mô hình 4

2.1 : Xây dựng mô hình 4

2.2 : Mô tả số liệu 4

2.3 : Phân tích kết quả thực nghiệm 5

2.4 : Đánh giá sự ảnh hưởng của các biến độc lập đối với biến phụ thuộc 6

2.5 : Thống kê mô hình 7

2.6 : Kiểm định giả thiết và đánh giá mức độ phù hợp của mô hình 7

2.6.1 : Kiểm định giả thiết về các hệ số hồi quy 7

2.6.2 : Đo độ phù hợp của mô hình 9

Phần 3: Kiểm định và khắc phục các hiện tượng trong mô hình hồi quy 11

3.1 : Ma trận tương quan 11

3.2 : Kiểm định sự tồn tại của đa cộng tuyến 11

3.3 : Kiểm định phương sai sai số thay đổi 12

( Kiểm định White) 3.3.1 : Kiểm định mô hình ban đầu 12

3.3.2 : Kiểm định mô hình sau khi đã loại bỏ biến 12

3.4 : Kiểm định Tự tương quan (Kiểm định Durbin Watson) 12

3.5 : Kiểm định Wald về bỏ sót biến 14

Phần 4: Kiểm định và khắc phục các hiện tượng trong mô hình hồi quy sau khi đã loại bỏ biến 15

4.1 : Kiểm định Phương sai sai số thay đổi 15

4.2 : Kiểm định hiện tượng Tự tương quan 15

Phần 5: Kết luận 16

*** Kiến nghị của nhóm 16

*** Hạn chế của tiểu luận 17

*** Tài liệu tham khảo 17

*** Phần phụ lục 17

*** Danh sách thành viên nhóm CEO ……… ……….25

*** Nhận xét của giảng viên hướng dẫn ……… 26

PHẦN 1: CƠ SỞ LÝ LUẬN

1.1.Vấn đề nghiên cứu: Nghiên cứu các nhân tố ảnh hưởng như Giới tính, Người yêu, Miền, Năm

sinh, Thu nhập của ba mẹ, Trợ cấp tiền ăn hàng tháng, Tiền chi cho đi chơi, Số lần lên thư viện,

Số giờ làm bài tập ở nhà và Số giờ truy cập internet đến điểm trung bình học tập của sinh viên Đạihọc Duy Tân

- Thứ ba, trường đang đón một khóa sinh viên mới Nên nhóm thiết nghĩ rằng kết quả cuộcđiều tra sẽ giúp được ít nhiều cho sinh viên mới, để khóa học này sẽ là khóa đầu tiên có kết quảtốt nhất

Chính vì những lý do thiết thực đó nên nhóm đã chọn đề tài nghiên cứu trên

1.3 Dự đoán kỳ vọng giữa các biến

o β2 âm: Điểm trung bình của Nữ hơn Nam

o β3 âm: Điểm trung bình của sinh viên chưa có người yêu cao hơn sinh viên có người yêu.

o β4 dương: Điểm trung bình của sinh viên ở miền Bắc cao hơn so với sinh viên không ởmiền Bắc

o β5 dương: Điểm trung bình của sinh viên ở miền Trung cao hơn so với sinh viên không ởmiền Trung

o β6 âm: Khi tuổi tăng lên thì điểm trung bình giảm xuống.

o β7 dương: Khi thu nhập của ba mẹ tăng thì điểm trung bình tăng.

o β8 dương: Khi trợ cấp tiền ăn hàng tháng tăng thì điểm trung bình tăng.

o β9 âm: Khi số tiền chi trả cho việc đi chơi tăng thì điểm trung bình giảm.

o β10 dương: Khi số lần lên thư viện tăng thì điểm trung bình tăng.

o β11 dương: Khi số giờ làm bài tập ở nhà tăng thì điểm trung bình tăng.

o β12 dương: Khi số giờ truy cập internet tăng thì điểm trung bình tăng.

PHẦN 2: THIẾT LẬP – PHÂN TÍCH VÀ ĐÁNH GIÁ MÔ HÌNH

2.1 Xây dựng mô hình

- Mô hình gồm 11 biến: Biến phụ thuộc : Điểm trung bình học tập (YDTB)

Biến độc lập : ta quy ước chọn phạm trù cơ sở là Nữ – Không

có người yêu – Miền Nam

+ Giới tính (X2GTINH) : biến chất lượng, có 2 phạm trù

Nếu X2GTINH = 1 là NAMNếu X2GTINH = 0 là NỮ + Có người yêu (X3NYEU): biến chất lượng, có 2 phạm trù

Nếu X3NYEU = 1 là CóNếu X3NYEU = 0 là Không + Nơi sinh sống (X4MIEN, X5MIEN): biến chất lượng, ta đặt

Nếu X4MIEN = 1 là ở miền BắcNếu X4MIEN = 0 là không ở miền BắcNếu X5MIEN = 1 là ở miền TrungNếu X5MIEN = 0 là không ở miền Trung + Tuổi (X6TUOI): biến số lượng

+ Thu nhập của ba và mẹ (X7TNHAP), đơn vị tính: Triệu đồng + Trợ cấp tiền ăn từ ba mẹ (X8TCAP), đơn vị tính: Triệu đồng + Số tiền chi trả cho đi chơi (X9DICHOI), đơn vị tính: Triệu đồng + Số lần lên thư viện (X10TVIEN), đơn vị tính: lần

+ Số giờ làm bài tập ở nhà (X11BTAP), đơn vị tính: giờ + Số giờ truy cập internet (X12INTERNET), đơn vị tính: giờ

Y i =ββ 1 +β 2 X 2i +β 3 X 3i +β 4 X 4i +β 5 X 5i +β 6 X 6i +β 7 X 7i +β 8 X 8i +β 9 X 9i +β 10 X 10i +β 11 X 11i +β 12 X 12i + U i

2.2 Mô tả số liệu (Bảng số liệu xem ở Bảng 1 phần Phụ lục)

- Số liệu tìm được do điều tra bằng cách phát ra 100 bảng câu hỏi cho sinh viên các khoa củatrường Đại học Duy Tân Sau khi điều tra, chúng tôi đã thống kê lại theo hệ thống Tập BảngCâu Hỏi và Phiếu Thống Kê Số Liệu được đính kèm theo

- Phân tích các biến để xác định biến nào ảnh hưởng nhiều nhất hay ít nhất đến điểm trungbình học tập của sinh viên Đại Học Duy Tân

2.3 Phân tích kết quả thực nghiệm

Kết quả chạy mô hình từ phần mềm Eviews ( Xem Bảng 2 phần Phụ Lục )

 Mô hình hồi quy tổng thể :

Y i =ββ 1 +β 2 X 2i +β 3 X 3i +β 4 X 4i +β 5 X 5i +β 6 X 6i +β 7 X 7i +β 8 X 8i +β 9 X 9i +β 10 X 10i +β 11 X 11i +β 12 X 12i + U i

 Mô hình hồi quy mẫu:

 Ý nghĩa của các hệ số hồi quy:

o Đối với 

1

 = 8,225850 có ý nghĩa là nếu Giới tính, Có người yêu, Nơi sinh sống,Tuổi, Thu nhập của ba và mẹ, Trợ cấp hàng tháng, Số tiền chi trả việc đi chơi, Sốlần lên thư viện, Số giờ làm bài tập ở nhà, Số giờ truy cập internet đồng thời bằng 0thì Điểm trung bình đạt số điểm là 8,225850

o Đối với 

6

 = - 0,085744; có nghĩa là khi các biến khác không đổi thì Tuổi tăng(giảm) 1 tuổi thì Điểm trung bình giảm (tăng) 0,085744 điểm

o Đối với 

7

 = 0,000855 có ý nghĩa là khi các biến còn lại không đổi và nếu Thu nhập

của ba và mẹ tăng (giảm) 1 triệu đồng thì Điểm trung bình tăng (giảm) 0,000855điểm

o Đối với 

8

 = 0,000193 có ý nghĩa là khi các biến còn lại không đổi và nếu Trợ cấp

hàng tháng tăng (giảm) 1 triệu đồng thì Điểm trung bình tăng (giảm) 0,000193điểm

2.4 Đánh giá sự ảnh hưởng của các biến độc lập đối với biến phụ thuộc

Xem Bảng 1 phần phụ lục Dùng P_value ta kết luận:

o P_value (X4MIEN) = 0,9227 lớn hơn rất nhiều so với  = 0,05 Tức là biếnX4MIEN không ảnh hưởng đến YDTB Do vậy ta có thể loại bỏ biến này ra khỏi

Các số liệu thu thập đã được thống kê lại bằng Eviews như sau:

2.6 Kiểm định giả thiết và đánh giá mức độ phù hợp của mô hình

2.6.1 Kiểm định giả thiết về các tham số hồi quy

1.Thu nhập của ba mẹ tăng thì điểm trung bình không giảm

Kiểm định giả thiết :

0 :

7 1

7 0





H H

Tiêu chuẩn kiểm định : t = ( )

7

7 7

2 Trợ cấp hàng tháng tăng thì điểm trung bình không tăng

 Kiểm định giả thiết

0 :

8 1

8 0





H H

Tiêu chuẩn kiểm định : t = ( )

8

8 8

Chấp nhận H0  Ý kiến trên là có cở sở

3 Số tiền chi trả đi chơi tăng thì điểm trung bình không tăng

 Kiểm định giả thiết

0 :

9 1

9 0





H H

Tiêu chuẩn kiểm định :

0,011299

0,005045 -

) ( 9

9 9

4 Số lần lên thư viện không ảnh hưởng đến điểm trung bình

Kiểm định giả thiết :

0 :

10 1

10 0





H H

Tiêu chuẩn kiểm định : t = ( )

10

10 10

Bác bỏ H0  Ý kiến trên là không có cở sở

5 Số giờ làm bài tập ở nhà tăng thì điểm trung bình không tăng

 Kiểm định giả thiết

0 :

11 1

11 0





H H

Tiêu chuẩn kiểm định : 0,0001890,000365

) ( 11

Bác bỏ H0  Ý kiến trên là không có cở sở

6 Số giờ truy cập internet giảm thì điểm trung bình tăng

 Kiểm định giả thiết:

0 :

12 1

12 0

) ( 12

12 12

t

Vì t = - 0,939130 > -t0,05( 88 ) = - 1,662354

 Chấp nhận H0 Bác bỏ H1 Ý kiến trên là không có cở sở

2.5.2 Đo độ phù hợp của mô hình

R2 = 0,317647 tức là Thu nhập của ba và mẹ, Trợ cấp hàng tháng, Số tiền chi trả việc đichơi, Số lần lên thư viện, Số giờ làm bài tập ở nhà, Số giờ truy cập internet xác định được31,7647% sự biến động của biến phụ thuộc Điểm trung bình

R = R2 = 0 , 317647= 0,5636 Vì R = 0,5636 nằm trong khoảng 0,5  R  0,8 nên mốiquan hệ giữa các biến là tương quan dương nhưng tương quan không chặt chẽ

0:2 1

2 0

R H

R H

( H0: Mô hình không phù hợp ; H1: Mô hình phù hợp )

Tiêu chuẩn kiểm định:

12-100

317647,

0

0,3176471

PHẦN 3: KIỂM ĐỊNH VÀ KHẮC PHỤC CÁC HIỆN TƯỢNG TRONG

MÔ HÌNH HỒI QUY

3.1.Ma trận tương quan

Xem xét qua ma trận tương quan của các biến (Bảng 2 phần Phụ Lục), ta thấy 2 biến

X4(Miền) và X5(Miền) có mức tương quan khá cao : - 0.885710 nên có khả năng xảy ra hiệntượng đa cộng tuyến

3.2 Kiểm định sự tồn tại của đa cộng tuyến

Để kiểm định sự tồn tại của đa cộng tuyến thì tiến hành các bước như sau:

Ta có mô hình hồi quy phụ: Y i =β 1 + 2 X 2i + 3 X 3i + 4 X 4i + 5 X 5i + 6 X 6i + 7 X 7i +

8 X 8i + 9 X 9i + 10 X 10i + 11 X 11i + 12 X 12i +V i

Hồi qui mô hình hồi quy phụ ( Xem bảng 3 phần phụ lục)

2

R

 = 0,826258

Ta có k’= k – 1 = 12 – 1 = 11; n = 100

F= 42,800946

F0,05(10,90) = 1,937567

F = 42,800946 > F0,05(10,90) = 1,937567

Vậy mô hình ban đầu có tồn tại hiện tượng đa cộng tuyến

**Biện pháp khắc phục: loại bỏ biến X4MIEN hoặc X5MIEN khỏi mô hình ban đầu.

o Hồi quy lại mô hình trong đó loại bỏ biến X4MIEN: (Xem bảng 4 phần Phụ lục)

Mô hình hồi quy đã loại bỏ biến X4MIEN :

Y i =β 8,225850 – 0,223124X 2i – 0,124501X 3i + 0,553824X 5i – 0,085744X 6i + 0,000855X 7i + 0,000193X 8i – 0,005045X 9i + 0,004062X 10i + 0,000365X 11i - 0,000108X 12i + Vi

=> R2 loại X4MIEN = 0,317573

o Hồi quy lại mô hình trong đó loại bỏ biến X5MIEN: (Xem bảng 5 phần Phụ lục)

Mô hình hồi quy đã loại X5MIEN :

Y i =β 8,225850 – 0,223124X 2i – 0,124501X 3i + 0,553824X 4i – 0,085744X 6i + 0,000855X 7i + 0,000193X 8i – 0,005045X 9i + 0,004062X 10i + 0,000365X 11i - 0,000108X 12i + Vi

=>R2 loạiX5MIEN= 0,306388

So sánh R2 ở 2 mô hình hồi quy lại ta thấy R2 loạiX4MIEN >R 2 loạiX5MIEN Tức là mô hình đã loại bỏbiến X4MIEN là phù hợp hơn

 Vậy loại bỏ biến X4MIEN ra khỏi mô hình thì mô hình sẽ tốt hơn

3.3 Kiểm định phương sai sai số thay đổi:( Dùng kiểm định White)

3.3.1.Kiểm định mô hình ban đầu (Xem bảng 6 phần Phụ lục)

F-statistic 1.380916 Probability 0.153495Obs*R-squared 72.52737 Probability 0.243755

Giả sử Ho : Phương sai của sai số không đổi

Sử dụng kiểm định White: Ta thấy trên bảng giá trị Probability = 0,243755 >  = 0,05

 Chấp nhận H0 , nghĩa là không tồn tại Phương sai của sai số thay đổi

3.3.2.Kiểm định mô hình không có các tích hợp chéo giữa các biến (Xem bảng 7 phầnPhụ lục)

White Heteroskedasticity Test:

F-statistic 1.130551 Probability 0.339591Obs*R-squared 20.07887 Probability 0.328397

Giả sử Ho : phương sai của sai số không đổi.

Sử dụng kiểm định White: n.R2 = 20,07887

n.R2 = 20,07887 < 2 (0.05,18) =28,8693  Không có cơ sở để bác bỏ H0 , nghĩa là không có tồntại phương sai sai số thay đổi

3.4 Kiểm định Tự tương quan (Kiểm Định Durbin Watson)

Giả thiết H0 : Không có tự tương quan dương

Theo Bảng 1 phần Phụ lục ta thấy rằng:

d = 1,896469

n = 100k’ = k – 1 = 12 -1 = 11

=> theo quy tắc kiểm định thì ta bác bỏ H0

 Mô hình có tự tương quan dương

 Biện pháp khắc phục: Xét mô hình hồi quy sau

Y i =ββ 1 +β 2 X 2i +β 3 X 3i +β 4 X 4i +β 5 X 5i +β 6 X 6i +β 7 X 7i +β 8 X 8i +β 9 X 9i +β 10 X 10i +β 11 X 11i +β 12 X 12i + U i (1)

Giả sử: Ui = Ui-1 + i (*)

Với i thỏa mãn mọi giả thiết của phương pháp bình phương bé nhất OLS

Từ (1) ta thay i bởi (i – 1), ta được:

Y i-1 =ββ 1 +β 2 X 2(i-1) +β 3 X 3(i-1) +β 4 X 4(i-1) +β 5 X 5(i-1) +β 6 X 6(i-1) +β 7 X 7(i-1) +β 8 X 8(i-1) +β 9 X 9(i-1) +β 10 X 10(i-1) +β 11 X

11(i-1) +β 12 X 12(i-1) + U (i-1) (2)

Nhân 2 vế của (2) với , ta được:

Y i-1 =β β 1 +β 2 X 2(i-1) +β 3 X 3(i-1) +β 4 X 4(i-1) +β 5 X 5(i-1) +β 6 X 6(i-1) +β 7 X 7(i-1) +β 8 X 8(i-1) +β 9 X 9(i-1)

+β X +β X +β X +U (3)

Lấy (1) – (3), ta được:

Y i =ββ 1 (1-) +β 2 X 2i +β 3 X 3i +β 4 X 4i +β 5 X 5i +β 6 X 6i +β 7 X 7i +β 8 X 8i +β 9 X 9i +β 10 X 10i +β 11 X 11i +β 12 X 12i

β 2 X 2(i-1) β 3 X 3(i-1) β 4 X 4(i-1) β 5 X 5(i-1) β 6 X 6(i-1) β 7 X 7(i-1) β 8 X 8(i-1) β 9 X 9(i-1)

β 10 X 10(i-1) β 11 X 11(i-1) β 12 X 12(i-1) + Y i-1 +  i (4)

Từ mô hình (4) ta đi hồi quy để tìm các tham số ước lượng Khi đó tham số ước lượng ứng với

biến Y i-1 chính là  cần tìm Dựa vào bảng 7 phần Phụ Lục ta có được  =β 1,000000

Mô hình được viết lại như sau:

Y i =β β 2 X 2i +β 3 X 3i +β 4 X 4i +β 5 X 5i +β 6 X 6i +β 7 X 7i +β 8 X 8i +β 9 X 9i +β 10 X 10i +β 11 X 11i +β 12 X 12i

β 2 X 2(i-1) β 3 X 3(i-1) β 4 X 4(i-1) β 5 X 5(i-1) β 6 X 6(i-1) β 7 X 7(i-1) β 8 X 8(i-1) β 9 X 9(i-1)

β 10 X 10(i-1) β 11 X 11(i-1) β 12 X 12(i-1) + Y i-1 +  i ;với i = Ui –Ui-1

3.5 Kiểm định Wald về bỏ sót biến:

3.5.1 Kiểm định Wald về bỏ biến X4MIEN

Giả thiết H 0 : β 4 = 0

Wald Test:

Equation: Untitled Null Hypothesis: C(4)=0 F-statistic 0.009474 Probability 0.922684

Chi-square 0.009474 Probability 0.922462

Ta thấy giá trị Probability = 0,922684 >  = 0,05

 Không có ý nghĩa, tức là biến X4MIEN không ảnh hưởng đến mô hình nên loại biến này

đi thì mô hình tốt hơn

3.5.2 Kiểm định Wald về bỏ biến X8TCAP

Giả thiết H 0 : β 8 = 0

Wald Test:

Equation: Untitled Null Hypothesis: C(8)=0 F-statistic 0.000211 Probability 0.988448

Chi-square 0.000211 Probability 0.988416

Ta thấy giá trị Probability = 0,988448 >  = 0,05

 Không có ý nghĩa, tức là biến X8TCAP không ảnh hưởng đến mô hình nên loại biến này

đi thì mô hình tốt hơn

PHẦN 4: KIỂM ĐỊNH VÀ KHẮC PHỤC CÁC HIỆN TƯỢNG TRONG

MÔ HÌNH HỒI QUY SAU KHI ĐÃ LOẠI BỎ BIẾN

4.1 Kiểm định phương sai sai số thay đổi:( Dùng kiểm định White)

(Xem bảng 9 phần Phụ lục)

White Heteroskedasticity Test:

F-statistic 1.231626

Probability 0.234361Obs*R-squared 56.68376

Probability

0.271391

Giả sử Ho : Phương sai của sai số không đổi

Sử dụng kiểm định White: Ta thấy trên bảng giá trị Probability = 0,271391 >  = 0,05

 Chấp nhận H0 , nghĩa là không tồn tại Phương sai của sai số thay đổi

4.2 Kiểm định Tự tương quan (Kiểm Định Durbin Watson)

Giả thiết H0 : Không có tự tương quan dương hoặc âm

Theo Bảng 8 phần Phụ lục ta thấy rằng:

d = 1.896929

n = 100k’ = k – 1 = 10 -1 = 9