mạng xã hội có tác động như thế nào đến kết quả học tập của sinh viên

Ví dụ như : 2 người ở cách xa nhau1000m nhưng thông qua mạng xã hội điển hình như facebook có kết nối internet họ có thể nhìn thấy mặt nhau, thấy hành động cử chỉ như đang ở cạnh nhau vậ

M C L C Ụ Ụ

GIỚI THIỆU 1

II)DỮ LIỆU VÀ PHƯƠNG PHÁP 3

1)Dữ liệu 3

2)Phương pháp 3

III) CHẠY MÔ HÌNH EVIEW 4

1)Thống kê mô tả 4

2)Bảng kết quả ước lượng 4

IV)KHOẢNG TIN CẬY 6

V)KIỂM ĐỊNH MÔ HÌNH 7

1) Kiểm định Ramsey 7

2) Kiểm định White 8

a) Kiểm định không có tích chéo 8

b) Kiểm định có tích chéo 9

3)Phát hiện đa cộng tuyến cao theo hệ số tương quan 13

4) Kiểm định phân phối chuẩn của phần dư 13

Phụ lục dữ liệu thu thập được 14

ít sự quan tâm chú ý của thế giới công nghệ

Mạng lưới internet giúp chúng ta có thể tìm thông tin 1 cách chính xác và nhanhchóng, nó giống như 1 cuốn bách khoa toàn thư Ngoài ra nó còn giúp cho conngười chúng ta kéo gần khoảng cách hơn Ví dụ như : 2 người ở cách xa nhau1000m nhưng thông qua mạng xã hội( điển hình như facebook) có kết nối internet

họ có thể nhìn thấy mặt nhau, thấy hành động cử chỉ như đang ở cạnh nhau vậy.Hay 2 người muốn gửi 1 hợp đồng cho nhau nhưng không thể vận chuyển bằng xechuyển phát nhanh được vì vấn đề thời gian thì họ đã dùng gửi thư qua g-mail Chỉmất 1 phút họ đã có thể nhận được bản hợp đồng dù có cách xa nhau hàng dặm.Chính vì vậy, sự phát triển của mạng xã hội, internet đi kèm với sự phát triển củanền kinh tế Hàng ngày, hàng giờ, có hàng triệu lượt truy cập vào mạng xã hội: họvừa có thể giao lưu bạn bè, đọc tin tức, hay bán hàng online trên đó…

Mạng đổi mới hoàn toàn cách cư dân mạng liên kết với nhau và trở thành mộtphần tất yếu của mỗi ngày cho hàng trăm triệu thành viên khắp thế giới. Các dịch

vụ này có nhiều phương cách để các thành viên tìm kiếm bạn bè, đối tác: dựa theogroup (ví dụ như tên trường hoặc tên thành phố), dựa trên thông tin cá nhân (nhưđịa chỉ e-mail), hoặc dựa trên sở thích cá nhân (như thể thao, phim ảnh, sách báo,hoặc ca nhạc), lĩnh vực quan tâm: kinh doanh, mua bán

Hiện nay thế giới có hàng trăm mạng mạng xã hội khác nhauvới MySpace và Facebook nổi tiếng nhất trong thị trường Bắc Mỹ và Tây Âu.Tại Việt Nam xuất hiện rất nhiều các mạng xã hội như: Zing Me, Zalo,

Mạng xã hội đã trở nên phổ biến và gần gũi với mọi người nhất là đối với giớitrẻ Mục đích của mạng xã hội là tạo ra một hệ thống trên nền Internet chophép người dùng giao lưu và chia sẻ thông tin một cách có hiệu quả, vượt ra ngoàinhững giới hạn về địa lý và thời gian.Những lợi ích mà mạng xã hội mang lại chochúng ta rất nhiều và tác động tích cực nếu chúng ta biết cách sử dụng chúng mộtcách hợp lý Nó có thể giúp chúng ta

Mang đến lợi ích về sức khoẻ: giúp cải thiện não bộ và làm chậm trình lão

hoá, nghiên cứu của giáo sư Gary Small tại trường Đại học California Los Angelescho thấy càng sử dụng và tìm kiếm nhiều thông tin với internet, não bộ sẽ càngđược rèn luyện tốt hơn và các khả năng phán đoán, quyết định cũng sẽ từ đó pháttriển thêm Ông còn đồng thời nhận thấy rằng, việc sử dụng internet nhiều có thểgiúp cho não bộ hoạt động tốt hơn, giúp làm giảm quá trình lão hóa và làm chongười lớn tuổi vẫn có suy nghĩ hết sức lạc quan

Lãng phí thời gian và xao lãng mục tiêu thực của cá nhân: quá chú tâm

vào mạng xã hội dễ dàng làm người ta quên đi mục tiêu thực sự của cuộc sống.Thay vì chú tâm tìm kiếm công việc trong tương lai bằng cách học hỏi những kỹ

năng cần thiết, các bạn trẻ lại chỉ chăm chú để trở thành “anh hùng bàn phím” và

nổi tiếng trên mạng Mạng xã hội cũng góp phần tăng sự ganh đua, sự cạnh tranhkhông ngừng nghỉ để tìm like và nó sẽ cướp đi đáng kể quỹ thời gian của bạn

Chúng ta không thể phủ nhận những lợi ích mà mạng xã hội đã mang đếncho con người hiện nay như giúp ích cho công việc, cho việc tìm kiếm thông tin,thiết lập các mối quan hệ cá nhân hay giải trí… Tuy nhiên, nó cũng chứa đựngnhiều nguy cơ, rủi ro tiềm ẩn có thể ảnh hưởng xấu tới công việc, mối quan hệ cánhân và cuộc sống của người sử dụng

Giảm tương tác giữa người với người: nghiện mạng xã hội không chỉ

khiến bạn dành ít thời gian cho người thật việc thật ở quanh mình, mà còn khiến họbuồn phiền khi bạn coi trọng bạn bè “ảo” từ những mối quan hệ ảo hơn những gì ởtrước mắt

Chính vì vậy, mạng xã hội đã góp 1 phần không nhỏ vào cuộc sống của mỗichúng ta, dù là tích cực hay tiêu cực, đặc biệt là học sinh, sinh viên Và ngay khicòn đang ngồi trên ghế nhà trường, mỗi sinh viên chúng ta dùng mạng xã hội nhiềuhay ít thì đều có tác động tới kết quả học tập của chúng ta

Vậy chúng ta hãy cùng xem mạng xã hội có tác động như thế nào lên kết quảhọc tập ( cụ thể là GPA ) của mỗi chúng ta nhé

II)DỮ LIỆU VÀ PHƯƠNG PHÁP

1) Dữ liệu

Qua điều tra khảo sát bằng gg drive lấy thông tin của 49 bạn sinh viên trong đóBiến phụ thuộc: Y là điểm GDA trê thang 4

1 Y Điểm GPA trên thang 4 Địnhlượng

Giới tính của người làmkhảo sát

 Địnhtính

3 X2 Số giờ sử dụng mạng xã hội Địnhlượng số giờ/ tháng

4 X3 Số buổi nghỉ học/ tháng

Địnhlượng

số buổi/

tháng

5 X4 Số tín chỉ dăng ký/ tháng

Địnhlượng

Số giờ/

tháng

7 X6 Số giờ học tiếng anh/ tháng

Địnhlượng

Số giờ/

tháng

8 X7 Số giờ tập thể dục/tháng

Địnhlượng

Số giờ/

tháng

9 X8 Số giờ tự học ở nhà/ tháng

Địnhlượng

Số giờ/

tháng

Giaỉ thích:

 X1: Giới tính là một biến dẫn đến kết quả học tập

 X2: Số giờ sử dụng mạng xã hội càng nhiều thì việc dành thời gian cho việchọc càng ít dẫn đến kết quả học tập không tốt

 X3: Việc nghỉ học dẫn đến không theo kịp được kiến thức, hổng kiến thứctrong quá trình học => làm giảm kết quả học tập

 X4: Nếu sinh viên đăng ký ít tín chỉ, việc học tập sẽ nhẹ nhàng hơn=> có thểtập trung hơn và các môn học=> kết quả học tập sẽ cao hơn Ngược lại, khiđăng ký nhiều tín chỉ sinh viên có thể bị “ngợp” vì quá nhiều môn học=> dễcảm thấy chán nản, mất hứng thú học tập=> kết quả học tập giảm sút

 X5: Số giờ đi làm thêm/ tham gia hoạt động ngoại khóa sẽ lấy đi thời gian

mà sinh viên có thể dành thời gian đó vào học tập, làm sinh viên sao nhãngviệc học

 X6: Việc học tiếng anh là rất quan trọng đối với sinh viên, nhưng việc chỉ tậptrung học 1 môn này cũng sẽ ảnh hưởng đến kết quả học tập chung

 X7: Tập thể dục chiếm thời gian tương đối nhỏ đối với sinh viên nhưngkhông thể phủ nhận việc nó cũng gây ảnh hưởng đến việc học tập

 X8: Là sinh viên, phương pháp học tập chủ yếu là tự học Vì vậy nó ảnhhưởng rất lớn và quyết định trực tiếp đến kết quả học tập của sinh viên

(Phần phụ lục phía sau)

2)Phương pháp

Với đề tài này, nhóm lựa chọn sử dụng phương pháp ước lượng bình phươngnhỏ nhất OLS để đánh giá tác động của các yếu tố khác nhau lên kết quả học tậpcủa sinh viên hiện nay, trong đó có ảnh hưởng của việc sử dụng mạng xã hội đếnkết quả học tập, thể hiện bằng điểm GPA của sinh viên

Bài nghiên cứu của nhóm sử dụng mô hình kinh tế lượng để thực hiện mụctiêu nghiên cứu, nhóm sử dụng phần mềm EViews để chạy mô hình ra các kết quảước lượng EViews (Econometric Views)  là phần mềm chuyên về kinh tếlượng, nghiên cứu với dữ liệu chuỗi thời gian, dữ liệu chéo, dữ liệu mảng…

Với khả năng linh hoạt trong thao thác, quản lý dữ liệu dễ dàng, kết quả hiểnthị nhanh và dễ dàng hiểu được đã giúp Eviews đang trở thành một trong nhữngphần mềm thống kê và phân tích dự báo  được các nhà nghiên cứu sử dụng phổbiến nhất

Các công năng của EVIEWS: Ngoài những chức năng dùng mô hình kinh tếlượng để  phân tích phương trình hồi quy thì một số chức năng dùng cho phân tích

dự báo nâng cao như:

 Thống kê mô tả dữ liệu

 Phân tích sự tác động của các yếu tố kinh tế vĩ mô lên biến cần nghiên cứu

 Dự báo cho tương lai yếu tố cần nghiên cứu ( ví dụ giá xăng dầu, dự báo nhu cầunăng lượng, dự báo giá vàng….)

 Thực hiện xếp hạng tín dụng trong ngân hàng,

 Tính toán giá trị rủi ro cho mã cổ phiếu dựa trên tỉ suất sinh lời

 Phân tích quan hệ tương quan giữa các yếu tố kinh tế vĩ mô

III) CHẠY MÔ HÌNH EVIEW

1)Thống kê mô tả

Với phần mềm Eviews 4, sau khi nhập dữ liệu và chạy mô hình, ta có kết quả thống

kê mô tả về các biến như bảng sau:

Từ bảng trên cho chúng ta biết:

+ Điểm GPA trung bình của mẫu điều tra là 2.790612

+ Điểm GPA thấp nhất trong mẫu điều tra là 2

+ Tỷ lệ giữa nam và nữ được điều tra xấp xỉ 0,4

2)Bảng kết quả ước lượng

Để xem xét các biến độc lập (GT, LT, MXH, NH, TA, TC, TD, TH) được đưa

ra ở trên có những ảnh hưởng như thế nào đến biến phụ thuộc GPA, nhóm sử dụngphương pháp ước lượng OLS với phần mềm Eviews 4.0 Sau khi chạy mô hình, ta

có kết quả như sau:



 Từ bảng kết quả trên, ta có được mô hình hồi quy mẫu như sau:

 GPA = 1.509829 – 0.086802GT + 0.000755HTA + 0.000542LT – 0.000722MXH – 0.002739NH + 0.3443084TC – 0.00657TD + 0.000891TH

 Từ mô hình hồi quy mẫu trên ta rút ra được những kết luận sau:

 - Với β^1= 1.509829: khi tất cả các biến GT, LT, MXH, NH, TA, TC, TD,

TH đồng thời bằng 0 trong điều kiện các yếu tố khác không đổi thì trungbình GPA của sinh viên là 1.509829 đơn vị

 - Với β^2= 0.086802: khi tăng biến GT 1 đơn vị trong điều kiện các yếu tốkhác không đổi thì trung bình GPA của sinh viên tăng 0.086802 đơn vị

 - Với β^3= 0.000755: khi tăng biến HTA 1 đơn vị trong điều kiện các yếu tốkhác không đổi thì trung bình GPA của sinh viên giảm 0.000755 đơn vị.

 - Với β^4= 0.000542: khi biến LT tăng 1 đơn vị trong điều kiện các yếu tốkhác không đổi thì trung bình GPA của sinh viên giảm 0.002653 đơn vị

 - Với β^5= -0.000722: khi biến MXH tăng 1 đơn vị trong điều kiện các yếu

tố khác không đổi thì trung bình GPA của sinh viên giảm 0.000722 đơn vị

 - Với β^6= –0.002739: khi biến NH tăng 1 đơn vị trong điều kiện các yếu tốkhác không đổi thì trung bình GPA của sinh viên giảm 0.002739 đơn vị

 - Với β^7= 0.3443084: khi biến TC tăng 1 đơn vị trong điều kiện các yếu tốkhác không đổi thì trung bình GPA của sinh viên tăng 0.3443084 đơn vị

 - Với β^8= –0.00657: khi biến TD tăng 1 đơn vị trong điều kiện các yếu tốkhác không đổi thì trung bình GPA của sinh viên giảm 0.00657 đơn vị

 - Với β^9= 0.000891: khi biến TH tăng 1 đơn vị trong điều kiện các yếu tốkhác không đổi thì trung bình GPA của sinh viên tăng 0.000891 đơn vị

 - R^2=0.286409 tức là chỉ có 28.6409 % độ biến động của biến GPA đượcgiải thích bằng các biến độc lập có trong mô hình, hay độ phù hợp của hàmhồi quy trong mẫu chỉ là 28.6409%

- Mô hình không có ý nghĩa: Có thể do dạng hàm không phù hợp

- Hoặc biến được chọn không phải là biến độc lập ( biến giảithích) mà chỉ là yếu tố ngẫu nhiên Vì r^2 rất nhỏ nên % biếnđộng của GPA được giả thích bởi MXH rất rất nhỏ  MXHkhông phải biến độc lập mà chỉ tác nhân khác

V) KHOẢNG TIN CẬY

GPA=β1+β2GT+β3HTA+β4LT+β5MXH+β6NH+β7TC+β8TD+β9TH +u

-KTC cho hệ số β3:

β3^ - Se(β3^).tα/2(n-k) < β3 < β3^ + Se(β3^).tα/2(n-k)Với α=0,05 ; β3^ = -0,004813 ; Se(β3^) = 0,002867 ; tα/2(n-k) = 2,021

ta có: -0,010581404 < β3 < 0,000955404

-Tương tự với các hệ số β khác

Ho: Mô hình có dạng hàm đúng (Mô hình không có dạng hàm sai thiết biến)

H1: Mô hình có dạng hàm sai( Mô hình có dạng hàm sai bị thiếu biến)

Thống kê: F = 2.474654

Prob = 0.123773 > 0.05 Chưa có cơ sở bác bỏ Ho (Mô hình có dạng hàm đúng)Hậu quả nếu mô hình vi phạm giả thiết:

- Ước lượng OLS sẽ là ước lượng chệch E(βj) ≠ βj

- Các suy diễn thống kê không còn đáng tin cậy:

Ho:Mô hình không có phương sai sai số thay đổi

H1:Mô hình có phương sai sai số thay đổi

Ho: mô hình không có phương sai số thay đổi

H1) mô hình có phương sai sai số thai đổi

Tiến hành kiểm định:

Kết luận: Sử dụng kiểm định F-statistic ta có prob=1.0000 > 0,05 nên chấp nhậnH0 hay mô hình không có phương sai sai số thay đổi

Sử dụng kiểm định obs*R-squared ta có prob =0,998354 > 0,05 nên chấp nhận Hohay mô hình không có phương sai sai số thay đổi

Từ hai kết luận của 2 kiểm định trên rút ra mô hình không có phương sai sai số thayđổi

3)Phát hiện đa cộng tuyến cao theo hệ số tương quan

Cặp giả thiết:

Ho: Mô hình tồn tại hiện tượng đa cộng tuyến cao

H1: Mô hình không tồn tại hiện tượng đa cộng tuyến cao

R^2 phụ 1 = 0.218927 > R^2 gốc  Xuất hiện đa cộng tuyến cao

 Mô hình tồn tại hiện tượng đa công tuyến

- Các cặp biến khác cho kết quả tương tư

Kết luận: Mô hình tồn tại hiện tượng đa cộng tuyến

 Trong trường hơp nếu mô hình có hiện tượng đa cộng tuyến cao sẽ dẫn đếnhậu quả:

- Nhân tố phóng đại phương sai lớn

- Hệ số ước lượng mất ý nghĩa

- Sai dấu hệ số ước lượng

4) Kiểm định phân phối chuẩn của phần dư

Cặp giả thiết:

H0: sai số ngẫu nhiên phân phối chuẩn( không vi phạm giả thiết 5)

H1: sai số ngẫu nhiên không phân phối chuẩn( vi phạm giả thiết 5)

Ta có Prob= 0.00000 < 0.05

Chấp nhận H1 Vậy sai số ngẫu nhiên không phân phối chuẩn

Trong trường hợp sai số ngẫu nhiên không tuân theo quy luật chuẩn sẽ gây ra hậuquả:

- Các thống kê T và F không tuân theo quy luật student và quy luật fishertương ứng

- Khi kích thước mẫu nhỏ thì các suy diễn thống kê không đáng tin cậy

Phụ lục dữ liệu thu thập được:

Mô hình gồm 9 biến với nội dung như sau:

ST

1 Nam 300 2 4 240 30 4 30 2.4

017

33 Nữ

18

0 10 4.2 240 0 16 0

2.7634

2.87

40 Nữ

18

0 40 3.8 120 60 0 30

3.5541