Xây dựng mô hình hồi quy chung

10. Cấu trúc của luận văn

4.1. Xây dựng mô hình hồi quy chung

Trên cơ sở phân tích lý thuyết và giả thuyết nghiên cứu, tác giả đã xác định có 2 nhóm nhân tố ảnh hƣởng đến năng lực tự học của sinh viên đó là nhóm nhân tố bên trong (giới tính, điểm trung bình học kỳ gần nhất, năng lực ngoại ngữ) và nhóm nhân tố bên ngoài (phƣơng pháp giảng dạy của giảng viên, hình thức kiểm tra đánh giá, điều kiện cơ sở vật chất phục vụ hoạt động tự học, số năm học đại học).

Để xác định đƣợc các yếu tố nào trong các yếu tố thuộc hai nhóm nhân tố bên trong và bên ngoài có tác động thực sự đến năng lực tự học của sinh viên và xác định mức độ ảnh hƣởng của từng nhân tố tới năng lực tự học của sinh viên, tác giả xây dựng mô hình hồi quy tuyến tính bội để nhằm dự đoán khả năng ảnh hƣởng của các biến số độc lập thuộc nhân tố bên trong và nhân tố bên ngoài.

Phƣơng trình chung để tính toán hồi quy tuyến tính bội:

Y = β0 + β1X1 + β2X2 + ….+ βnXn

Trong đó, Y biểu thị biến phụ thuộc, X1, X2, … Xn biểu thị các biến độc lập. Công thức này mô tả sự phản ứng của biến phụ thuộc Y nhƣ một hàm tuyến tính của biến độc lập X. Vì vậy đồ thị của nó là một đƣờng thẳng với độ dốc β (slope) và hằng số α (alpha).

Biến phụ thuộc:

Trong nghiên cứu này, biến phụ thuộc là năng lực tự học của sinh viên. Điểm của năng lực tự học là điểm trung bình của cả 3 yếu tố (nhận thức, thái độ, kĩ năng tự học) với trọng số tƣơng ứng với số câu hỏi của mỗi yếu tố.

Biến độc lập:

Dựa vào giả thuyết nghiên cứu và khung lý thuyết của nghiên cứu, tác giả đƣa vào khảo sát các nhân tố thuộc hai nhóm nhân tố bên trong và nhóm nhân tố bên ngoài. Nhóm nhân tố bên trong bao gồm các biến giới tính, điểm trung bình học kỳ gần nhất, năng lực ngoại ngữ; nhóm nhân tố bên ngoài bao gồm biến phƣơng

90

pháp giảng dạy của giảng viên, hình thức kiểm tra đánh giá, điều kiện cơ sở vật chất phục vụ hoạt động tự học, số năm học đại học.

Có thể viết lại mô hình hồi quy tuyến tính bội nhƣ sau:

Năng lực tự học = α + β1 Giới tính + β2 Năng lực ngoại ngữ + β3 Số môn giảng viên đọc cho SV chép + β4 Số môn giảng viên cho SV làm việc theo nhóm + β5 Số môn thi bằng hình thức tự luận + β6 Số môn thi bằng các hình thức khác + β7 Điều kiện cơ sở vật chất

Giải thích các biến số độc lập:

Giới tính:

Biến giới tính giữ 2 giá trị là nam giới hoặc nữ giới. Tập hợp dữ liệu về giới tính sẽ chỉ có các giá trị bằng 0 và 1 tƣơng ứng trên X1.

Năng lực ngoại ngữ:

Điểm tính cho năng lực ngoại ngữ đƣợc dao động từ 1 đến 4 với các mức tƣơng ứng lần lƣợt mức 4 điểm khi SV có khả năng giao tiếp và tham khảo tài liệu bằng tiếng nƣớc ngoài, 3 điểm khi SV có thể tham khảo đƣợc tài liệu nhƣng không thể giao tiếp bằng tiếng nƣớc ngoài, mức 2 điểm cho SV chỉ có thể tham khảo một phần tài liệu nƣớc ngoài và mức 1 điểm cho SV không thể sử dụng đƣợc ngoại ngữ phục vụ cho hoạt động học tập.

Mức độ phổ biến của các phương pháp giảng dạy mà giáo viên sử dụng:

Mức độ phổ biến của các phƣơng pháp giảng dạy của giáo viên sử dụng trong các môn học khác nhau đƣợc tính toán bằng đơn vị số môn học có sử dụng phƣơng pháp đó trong học kỳ đang học của sinh viên. Phƣơng pháp giảng dạy bao gồm 2 nhóm là nhóm phƣơng pháp giảng dạy tiêu cực nhƣ “Giảng viên chỉ đọc và sinh viên chép” và nhóm phƣơng pháp giảng dạy tích cực nhƣ “Giảng viên cho SV làm việc theo nhóm và giữ vai trò quản lý, điều hành”.

Phương pháp kiểm tra đánh giá:

Các hình thức thi chủ yếu đƣợc sử dụng là hình thức tự luận, trắc nghiệm khách quan, vấn đáp, tiểu luận, bài tập lớn, đồ án… Các hình thức thi đƣợc phân thành 2 nhóm, nhóm 1 là hình thức là hình thức thi tự luận và nhóm 2 bao gồm các

91

hình thi còn lại. Mức độ phổ biến các hình thức thi đƣợc tính toán dựa trên đơn vị số môn học có sử dụng các hình thức thi này.

Điều kiện cơ sở vật chất:

Điều kiện cơ sở vật chất đƣợc đánh giá theo thang điểm mức độ đáp ứng của nó đối với nhu cầu tự học của sinh viên. Điểm của nhân tố điều kiện cơ sở vật chất đƣợc tính là điểm trung bình của 5 nhân tố là Chất lƣợng phòng học, Trang thiết bị phục vụ học tập, Tài liệu môn học, Hệ thống điện, nƣớc và Vệ sinh môi trƣờng.

Điểm của nhân tố này dao động từ 1 đến 5 với mỗi mức tăng dần từ đáp ứng 20% yêu cầu đến đáp ứng 100% yêu cầu.

4.2. Phân tích những yếu tố ảnh hƣởng tới năng lực tự học của sinh viên sƣ phạm

Để xác định các mối quan hệ tuyến tính giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc, tác giả xây dựng ma trận tƣơng quan cho tất cả các biến này. Kết quả cho thấy, có tƣơng quan giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc cũng nhƣ hệ số tƣơng quan giữa các biến độc lập với nhau. Trong nghiên cứu này, biến phụ thuộc đều tƣơng quan tƣơng đối với các biến độc lập. Cụ thể: Tƣơng quan giữa biến “Năng lực tự học” và “giới tính” là 0,220 (với mức ý nghĩa thống kê sig = 0,000 < 0,01); với biến “Năng lực ngoại ngữ” là 0,639 (với mức ý nghĩa 0,000 <0,01), với biến “mức độ thƣờng xuyên của phƣơng pháp giảng dạy thầy đọc trò chép” là - 0,612 (với mức ý nghĩa 0,000 <0,01); tƣơng quan với biến “mức độ thƣờng xuyên của phƣơng pháp dạy học thầy tổ chức hƣớng dẫn SV làm việc nhóm” là 0,734 (với mức ý nghĩa 0,000 <0,01), tƣơng quan với biến “Hình thức thi tự luận” là -0,316 (sig = 0,000 < 0,01) và tƣơng quan với biến “hình thức thi khác là 0,190 (với mức ý nghĩa 0,000 <0,01). (xem chi tiết tại phụ lục 6)

Từ kết quả phân tích có thể nhận thấy có 2 biến có mối quan hệ yếu với biến “Năng lực tự học” là biến “Giới tính” và biến “Hình thức thi khác” với mức tƣơng quan lần lƣợt là 0,22 và 0,19. Nên tác giả quyết định loại 2 biến này ra khỏi phƣơng trình hồi quy. Nhƣ vậy, lúc này phƣơng trình hồi quy tuyến tính bội có dạng:

92

Năng lực tự học = α + β1 Năng lực ngoại ngữ + β2 Số môn giảng viên đọc cho SV chép + β3 Số môn giảng viên cho SV làm việc theo nhóm + β4 Số môn thi bằng hình thức tự luận + β5 Điều kiện cơ sở vật chất

Đánh giá độ phù hợp của mô hình hồi quy tuyến tính bội:

Sử dụng lệnh Regression của phần mềm SPSS để xây dựng mô hình hồi quy tuyến tính bội với phƣơng pháp Enter (đƣa các biến vào một lƣợt). Kết quả thu đƣợc nhƣ sau:

Bảng 4.2.1. Kiểm tra sự phù hợp của mô hình

Model R R bình

phương

R bình phương

điều chỉnh Sai số tính toán

1 ,813a ,661 ,659 ,14009

a. Predictors: (Constant), CSVC, ThiTuLUAN, NANGLUCNGOAINGU, GVdayLVnhom, GVDOsvCHEP

Kết quả từ bảng 4.2.2 cho thấy chỉ số Adjusted R Square (R bình phƣơng hiệu chỉnh) = 0.659. Điều đó có nghĩa là mô hình hồi quy tuyến tính bội đã xây dựng phù hợp với tập dữ liệu ở mức 65.0%, tức là 65.0 % sự khác biệt của biến phụ thuộc có thể đƣợc giải thích bởi sự khác biệt của các biến độc lập.

Tiếp tục sử dụng kiểm định F trong bảng phân tích phƣơng sai để kiểm định giả thuyết về độ phù hợp của mô hình hồi quy tuyến tính tổng thể.

Bảng 4.2.2. Bảng phân tích phương sai ANOVA

Mô hình Tổng bình phương Bậc tự do Bình phương trung bình F Mức ý nghĩa 1 Hồi quy 32,309 5 6,462 329,236 ,000a Phần dư 16,584 845 ,020 Total 48,893 850

a. Biến dự báo: (liên tục), CSVC, ThiTuLUAN, NANGLUCNGOAINGU, GVdayLVnhom, GVDOsvCHEP

b. Biến phụ thuộc: nangluctuhoc

Với giả thuyết Ho là β1 = β2 = β3= β4 =0, nếu giả thuyết Ho bị bác bỏ thì có thể kết luận là kết hợp các biểu hiện có trong mô hình có thể giải thích đƣợc sự thay đổi của biến phụ thuộc, điều này cũng có nghĩa là mô hình xây dựng phù hợp với

93

tập dữ liệu. Sử dụng kết quả phân tích ANOVA tại Bảng 4.2.2 để kiểm định giả thuyết H0. Kiểm định F có giá trị Mức ý nghĩa = 0.00 < 0.01 nên giả thiết H0 bị bác bỏ, có nghĩa là giả thiết “các hệ số hồi quy riêng phần bằng không” bị bác bỏ, mô hình hồi quy tuyến tính bội phù hợp với tập dữ liệu trong nghiên cứu.

Xác định hệ số hồi quy riêng phần trong mô hình:

Bảng 4.2.3. Bảng ước lượng các hệ số hồi quy cho mô hình

Mô hình

Hệ số chưa chuẩn hóa Hệ số đã chuẩn

hóa t Mức ý nghĩa B Sai số Beta 1 (Hằng số) 2,442 ,039 62,142 ,000 Năng lực ngoại ngữ ,080 ,007 ,297 10,932 ,000 PPGD: thầy đọc trò chép -,013 ,004 -,084 -2,936 ,003 PPGD: GV tổ chức SV LV nhóm ,061 ,004 ,430 15,434 ,000 Thi bằng Tự luận -,020 ,003 -,129 -5,967 ,000 Cơ sở vật chất ,045 ,007 ,152 6,631 ,000

a. Biến phụ thuộc: Năng lực tự học

Bảng 4.2.3. cho thấy các hệ số hồi quy riêng phần (βi) đều đảm bảo có ý nghĩa thống kê với mức ý nghĩa = 0.000 < 0.01. Sử dụng kết quả ƣớc lƣợng hệ số hồi quy riêng phần của các biến độc lập, có thể viết lại phƣơng trình hồi quy nhƣ sau:

Năng lực tự học = 2.442 + 0.080*X1 - 0.013* X2 + 0.061* X3 – 0.020X4 + 0.045X5

Trong đó:

X1: Năng lực ngoại ngữ của sinh viên

X2: Phƣơng pháp giảng dạy của GV (Thầy đọc, trò chép)

X3: Phƣơng pháp giảng dạy của GV (Thầy hƣớng dẫn tổ chức cho SV làm việc nhóm)

X4: Hình thức thi Tự luận

94

Trong phƣơng trình trên các hệ số hồi quy β1, β3, β5 chƣa chuẩn hóa mang dấu dƣơng, điều đó có nghĩa là 3 nhân tố “Năng lực ngoại ngữ của sinh viên”, “Phƣơng pháp giảng dạy của GV (Thầy hƣớng dẫn tổ chức cho SV làm việc nhóm”, “Mức độ đáp ứng về cơ sở vật chất” có ảnh hƣởng cùng chiều đến năng lực tự học của SV. Nói cách khác, khi cải thiện bất kỳ một nhân tố nào trong ba nhân tố trên đều làm tăng năng lực tự học của SV. Các hệ số hồi quy β2, β4 chƣa chuẩn hóa mang dấu âm, điều đó có nghĩa là 2 nhân tố “Phƣơng pháp giảng dạy của giảng viên: thầy đọc trò chép”, “Hình thức thi tự luận” có ảnh hƣởng ngƣợc chiều đến năng lực tự học của sinh viên hay nói cách khác nếu tăng cƣờng sử dụng phƣơng pháp giảng dạy theo kiểu thầy đọc trò chép và thi theo hình thức tự luận sẽ làm giảm năng lực tự học của sinh viên.

Đánh giá các mức độ ảnh hƣởng của từng thành tố trong việc tác động đến năng lực tự học của sinh viên dựa trên các giá trị của hệ số Beta đã chuẩn hóa trong Bảng 4.2.3. Năng lực tự học của SV chịu ảnh hƣởng mạnh nhất của nhân tố “Phƣơng pháp giảng dạy của giảng viên: Giảng viên tổ chức cho sinh viên làm việc nhóm” (Beta = 0,430), tiếp theo là nhân tố “Năng lực ngoại ngữ” (Beta = 0,297), nhân tố ảnh hƣởng ở vị trí thứ 3 là “mức độ đáp ứng về cơ sở vật chất”, vị trí thứ 4 là nhân tố “hình thức thi: tự luận” và nhân tố ảnh hƣởng thấp nhất là “Phƣơng pháp giảng dạy: Thầy đọc, trò chép”.

Sau khi xây dựng đƣợc phƣơng trình hồi quy, cần dò tìm xem có sự vi phạm các giả định cần thiết trong hồi quy tuyến tính. Có 5 khả năng vi phạm cần phải xem xét đó là giả định liên hệ tuyến tính, giả định phƣơng sai của 1 sai số không đổi, giải định về phân phối chuẩn của phần tử, giả định về tính độc lập của sai số (không có tƣơng quan giữa các phần dƣ), giả định về đo lƣờng đa cộng tuyến.

+ Xem xét giả định liên hệ tuyến tính:

Để đánh giá xem có vi phạm giả định liên hệ tuyến tính có thể vẽ đồ thị phân tán của Standardized residual và Standardized predicted value.

95

Hình 4.2.1. Hình vẽ biểu thị sự phân tán giá trị dự đoán chuẩn hóa và phần dư

chuẩn hóa của mô hình hồi quy

Hình 4.2.1 cho thấy các giá trị phần dƣ chuẩn hóa phân tán ngẫu nhiên chứng tỏ giả định liên hệ tuyến tính không bị vi phạm.

+ Xem xét giả định về phân phối chuẩn của phần dư

Tiến hành xây dựng biểu đồ Histogram để khảo sát phân phối chuẩn của phần dƣ.

96

Hình 4.2.2 cho thấy phân phối của phần dƣ xấp xỉ chuẩn (trung bình Mean = 3,43E-14 ≈ 0 và độ lệch chuẩn Std. Dev. = 0,997 ≈ 1). Do đó có thể kết luận giả thiết phân phối chuẩn không bị vi phạm.

+ Kiểm tra giả định về tính độc lập của các sai số

Có thể sử dụng đại lƣợng thống kê Durbin-Watson để kiểm định tƣơng quan của các sai số kề nhau (tƣơng quan chuỗi bậc nhất).

Bảng 4.2.4. Kiểm định tính độc lập của sai số

Model 1 R ,813a R bình phương ,661 R bình phương điều chỉnh ,659 Sai số tính toán ,14009

Thổng kê thay đổi R bình phương thay đổi ,661

F thay đổi 329,236

bậc tự do1 5

bậc tự do2 845

Mức ý nghĩa F thay đổi ,000

Durbin-Watson 1,401

a. Biến dự báo: (liên tục), CSVC, ThiTuLUAN,

NANGLUCNGOAINGU, GVdayLVnhom, GVDOsvCHEP b. Biến phụ thuộc: nangluctuhoc_HOIQUY

Giả thuyết H0 của kiểm định này là: H0: Hệ số tƣơng quan tổng thể của các phần dƣ = 0. Kết quả trong bảng 4.2.4 cho thấy chỉ số Durbin-Watson = 1.401, chỉ số Durbin-Watson rơi vào miền chấp nhận giả thuyết không có tƣơng quan chuỗi bậc nhất. Do đó có thể kết luận giả thiết về tính độc lập của các sai số không bị vi phạm.

+ Kiểm tra giả định không có mối tương quan giữa các biến độc lập (hiện tượng Đa cộng tuyến)

Cộng tuyến là trạng thái trong đó các biến độc lập có tƣơng quan chặt chẽ với nhau. Hiện tƣợng cộng tuyến gây ra vấn đề là cung cấp mô hình những thông tin rất giống nhau, và rất khó tách rời ảnh hƣởng của từng biến độc lập đến biến phụ thuộc. Đa cộng tuyến làm tăng độ lệch chuẩn của các hệ số hồi quy và làm giảm giá trị thống kê t của kiểm định ý nghĩa của chúng nên các hệ số có khuynh hƣớng kém ý nghĩa hơn khi không có đa cộng tuyến trong khi hệ số xác định R Square vẫn khá

97 cao.

Bảng 4.2.5. Kiểm định tính đa cộng tuyến

Mô hình Hệ số chưa chuẩn hóa Hệ số đã chuẩn hóa t Mức ý nghĩa Thống kê cộng tuyến B Sai số Beta Độ chấp nhận VIF 1 (Hằng số) 2,442 ,039 62,142 ,000 Năng lực ngoại ngữ ,080 ,007 ,297 10,932 ,000 ,544 1,839 PPGD: GV đọc, SV chép -,013 ,004 -,084 -2,936 ,003 ,585 2,062 PPGD: GV tổ chức SV là việc nhóm ,061 ,004 ,430 15,434 ,000 ,517 1,934 Hình thức thi tự luận -,020 ,003 -,129 -5,967 ,000 ,865 1,156

Điều kiện cơ sở vật chất ,045 ,007 ,152 6,631 ,000 ,766 1,305

a. Biến phụ thuộc: Năng lực tự học

Bảng 4.2.5 cho thấy hệ số phóng đại phƣơng sai của các biến độc lập đƣa vào phƣơng trình VIF < 10 chứng tỏ mô hình không xảy ra hiện tƣợng Đa cộng tuyến.

Trên cơ sở phân tích các giả thuyết có thể ảnh hƣởng đến phƣơng trình hồi quy tuyến tính đã xây dựng (mô hình không vi phạm một giả thuyết nào) có thể khẳng định mô hình hồi quy đã đƣợc xây dựng để đánh giá năng lực tự học của sinh viên qua các yếu tố ảnh hƣởng là có thể đƣợc sử dụng để suy luận kết quả sự biến