CHƯƠNG 3 : PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
4.2 Nghiên cứu định lượng
4.2.5 Phân tích EFA và ma trận xoay
4.2.5.1 Biến độc lập
Tiêu chuẩn của phương pháp phân tích nhân tố là chỉ số KMO phải lớn hơn 0.5 (Garson, 2003) và kiểm định Bartlett có mức ý nghĩa sig < 0.05 để chứng tỏ dữ liệu dùng phân tích nhân tố là thích hợp giữa các biến có tương quan với nhau.
Giá trị KMO = 0.854
Kết quả phân tích nhân tố cho thấy chỉ số KMO là 0.854 > 0.5, điều này chứng tỏ dữ liệu dùng để phân tích nhân tố là hoàn toàn phù hợp
Kiểm định Bartlett: sig Bartlett’s test = 0.000 < 0.05 chứng tỏ các biến quan sát có tương quan với nhau trong nhân tố
Tên biến Initial Extraction NCKH giúp sinh viên tiếp thu
thêm nhiều kiến thức khoa học
KT1 1.000 .767
NCKH giúp sinh viên nâng cao khả năng tư duy logic khoa học
KT2
1.000 .682 NCKH giúp sinh viên mở rộng
tầm hiểu biết, chuyên sâu về 1 vấn đề
KT3
1.000 .631
NCKH giúp sinh viên có thêm những kĩ năng tra cứu tài liệu, chắt lọc thông tin, biết thêm những tài liệu nước ngoài.
KN1
NCKH giúp sinh viên cải thiện kĩ năng mềm của sinh viên: sắp xếp thời gian hợp lý, biết thêm về Word,Excel, nâng cao khả năng làm việc nhóm
KN2
1.000 .713
NCKH giúp sinh viên có khả năng xử lý dữ liệu , phục vụ, là tiền đề cho khóa luận tốt nghiệp
KN3
1.000 .766
NCKH giúp sinh viên có cơ hội tiếp cận, trao đổi kĩ năng làm báo cáo,
KN4
1.000 .674
NCKH tốn nhiều thời gian TG1 1.000 .686 Thời gian NCKH ngắn nên sinh
viên phải tập trung hoàn thành nhanh chóng
TG2
1.000 .676
NCKH giúp sinh viên phân chia được thời gian hợp lý, hiệu quả trong quá trình nghiên cứu
TG3
1.000 .558
NCKH giúp sinh viên coi trọng việc học tập
LI1 1.000 .622
NCKH giúp sinh viên hứng thú, hăng hái hơn
LI2 1.000 .606
NCKH giúp sinh viên có cơ hội nhận điểm thưởng từ khoa, trường và được cộng điểm vào khóa luận tốt nghiệp
LI3
1.000 .603
NCKH giúp sinh viên chủ động hơn trong học tập
LI4 1.000 .540
Extraction Method: Principal Component Analysis.
Bảng 4.39. Eigenvalues và phương sai trích
Extraction Method: Principal Component Analysis.
Thực hiện phân tích nhân tố theo Principal components với phép quay Varimax. Kết quả cho thấy 14 biến quan sát ban đầu được nhóm thành 3 nhóm. Giá trị tổng phương sai trích = 64.844 % > 50%: đạt yêu cầu. Khi đó có thể nói rằng 3 nhân tố này giải thích 64.844% biến thiên của dữ liệu. Giá trị hệ số
Eigenvalues của nhân tố đều cao (>1), nhân tố thứ 3 có Eigenvalues thấp nhất là 1.099 > 1.
Component Matrixa
Tên biến 1 2 3 NCKH giúp sinh viên có khả
năng xử lý dữ liệu , phục vụ, là tiền đề cho khóa luận tốt nghiệp
KN3
.781
NCKH giúp sinh viên mở rộng tầm hiểu biết, chuyên sâu về 1 vấn đề
KT3
.760 NCKH giúp sinh viên hứng
thú, hăng hái hơn
LI2
.758 NCKH giúp sinh viên cải thiện
kĩ năng mềm của sinh viên: sắp xếp thời gian hợp lý, biết thêm về Word,Excel, nâng cao khả năng làm việc nhóm
KN2
.739
NCKH giúp sinh viên phân chia được thời gian hợp lý, hiệu quả trong quá trình nghiên cứu
TG3
.731
NCKH giúp sinh viên có thêm những kĩ năng tra cứu tài liệu, chắt lọc thông tin, biết thêm những tài liệu nước ngoài.
KN1
.722
NCKH giúp sinh viên nâng cao khả năng tư duy logic khoa học
KT2
.704 NCKH giúp sinh viên có cơ
hội nhận điểm thưởng từ khoa, trường và được cộng điểm vào khóa luận tốt nghiệp
LI3
.691
NCKH giúp sinh viên tiếp thu thêm nhiều kiến thức khoa học
KT1
.689 NCKH giúp sinh viên có cơ
hội tiếp cận, trao đổi kĩ năng làm báo cáo,
KN4
NCKH giúp sinh viên chủ động hơn trong học tập
LI4
.670 NCKH giúp sinh viên coi trọng
việc học tập
LI1
.612
NCKH tốn nhiều thời gian TG1 .698
Thời gian NCKH ngắn nên sinh viên phải tập trung hoàn thành nhanh chóng
TG2
.594
Rotated Component Matrixa
Component
Tên biến 1 2 3
NCKH giúp sinh viên có khả năng xử lý dữ liệu , phục vụ, là tiền đề cho khóa luận tốt nghiệp
KN3
.812
NCKH giúp sinh viên có cơ hội tiếp cận, trao đổi kĩ năng làm báo cáo,
KN4 .803
NCKH giúp sinh viên có cơ hội nhận điểm thưởng từ khoa, trường và được cộng điểm vào khóa luận tốt nghiệp
LI3 .677
NCKH giúp sinh viên cải thiện kĩ năng mềm của sinh viên: sắp xếp thời gian hợp lý, biết thêm về
Word,Excel, nâng cao khả năng làm việc nhóm
KN2
.644 .502
NCKH giúp sinh viên có thêm những kĩ năng tra cứu tài liệu, chắt lọc thông tin, biết thêm những tài liệu nước ngoài.
KN1
.632
NCKH giúp sinh viên chủ động hơn trong học tập
LI4 .538
NCKH giúp sinh viên phân chia được thời gian hợp lý, hiệu quả trong quá trình nghiên cứu
TG3
NCKH giúp sinh viên tiếp thu thêm nhiều kiến thức khoa học
KT1 .854
NCKH giúp sinh viên nâng cao khả năng tư duy logic khoa học
KT2 .783
NCKH giúp sinh viên coi trọng việc học tập
LI1 .744
NCKH giúp sinh viên mở rộng tầm hiểu biết, chuyên sâu về 1 vấn đề
KT3 .646
NCKH giúp sinh viên hứng thú, hăng hái hơn
LI2 .593
Thời gian NCKH ngắn nên sinh viên phải tập trung hoàn thành nhanh chóng
TG2
.813
NCKH tốn nhiều thời gian TG1 .774
Bảng 4.41
Extraction Method: Principal Component Analysis. Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization.
Nhóm nghiên cứu nhận thấy có biến TG3 có hệ số tải nhỏ hơn 0.5; có biến KN2 cùng lúc tải lên với hệ số tải gần nhau (chênh lệch < 0.3) nên nhóm nghiên cứu loại biến KN2 và chạy lại ma trận xoay ta được:
Bảng 4.42. Kiểm định KMO và Bartlett
Tiêu chuẩn của phương pháp phân tích nhân tố là chỉ số KMO phải lớn hơn 0.5 (Garson, 2003) và kiểm định Bartlett có mức ý nghĩa sig < 0.05 để chứng tỏ dữ liệu dùng phân tích nhân tố là thích hợp giữa các biến có tương quan với nhau.
Giá trị KMO = 0.837
Kết quả phân tích nhân tố cho thấy chỉ số KMO là 0.837 > 0.5, điều này chứng tỏ dữ liệu dùng để phân tích nhân tố là hoàn toàn phù hợp
Kiểm định Bartlett: sig Bartlett’s test = 0.000 < 0.05 chứng tỏ các biến quan sát có tương quan với nhau trong nhân tố
Communalities
Tên biến Initial Extraction NCKH giúp sinh viên tiếp thu
thêm nhiều kiến thức khoa học
KT1 1.000 .779
NCKH giúp sinh viên nâng cao khả năng tư duy logic khoa học
NCKH giúp sinh viên mở rộng tầm hiểu biết, chuyên sâu về 1 vấn đề
KT3
1.000 .636
NCKH giúp sinh viên có thêm những kĩ năng tra cứu tài liệu, chắt lọc thông tin, biết thêm những tài liệu nước ngoài.
KN1
1.000 .557
NCKH giúp sinh viên có khả năng xử lý dữ liệu , phục vụ, là tiền đề cho khóa luận tốt nghiệp
KN2
1.000 .742
NCKH giúp sinh viên có cơ hội tiếp cận, trao đổi kĩ năng làm báo cáo,
KN3
1.000 .713
NCKH tốn nhiều thời gian KN4 1.000 .746 Thời gian NCKH ngắn nên sinh
viên phải tập trung hoàn thành nhanh chóng
TG1
1.000 .676
NCKH giúp sinh viên phân chia được thời gian hợp lý, hiệu quả trong quá trình nghiên cứu
TG2
1.000 .557
NCKH giúp sinh viên coi trọng việc học tập
LI1 1.000 .602
NCKH giúp sinh viên hứng thú, hăng hái hơn
LI2 1.000 .605
NCKH giúp sinh viên có cơ hội nhận điểm thưởng từ khoa, trường và được cộng điểm vào khóa luận tốt nghiệp
LI3
NCKH giúp sinh viên chủ động hơn trong học tập
LI4 1.000 .541
Bảng 4.43
Extraction Method: Principal Component Analysis.
Compo nent Initial Eigenvalues Extraction Sums of Squared Loadings Rotation Sums of Squared Loadings Total % of Variance Cumulat ive % Total % of Variance Cumul ative % Total % of Varianc e Cumul ative % 1 .854 45.032 45.032 5.854 45.032 45.032 3.392 26.093 26.093 2 .491 11.468 56.500 1.491 11.468 56.500 3.358 25.833 51.926 3 .092 8.400 64.900 1.092 8.400 64.900 1.687 12.975 64.900 4 .912 7.019 71.919 5 .707 5.438 77.357 6 .609 4.688 82.045 7 .488 3.752 85.796 8 .433 3.330 89.126 9 .393 3.024 92.149 10 .366 2.812 94.962 11 .276 2.126 97.087
12 .206 1.588 98.676 13 .172 1.324 100.000
Bảng 4.44. Eigenvalues và phương sai trích
Extraction Method: Principal Component Analysis.
Thực hiện phân tích nhân tố theo Principal components với phép quay Varimax. Kết quả cho thấy 12 biến quan sát ban đầu được nhóm thành 3 nhóm. Giá trị tổng phương sai trích = 64.900 % > 50%: đạt yêu cầu. Khi đó có thể nói rằng 3 nhân tố này giải thích 64.900% biến thiên của dữ liệu. Giá trị hệ số Eigenvalues của nhân tố đều cao (>1), nhân tố thứ 3 có Eigenvalues thấp nhất là 1.092 > 1.
Bảng 3: Ma trận nhân tố với phương pháp xoay Varimax:
Component Matrixa
Component
Tên biến 1 2 3 NCKH giúp sinh viên mở rộng tầm
hiểu biết, chuyên sâu về 1 vấn đề
KT3 .770
NCKH giúp sinh viên hứng thú, hăng hái hơn
LI2 .766
NCKH giúp sinh viên có khả năng xử lý dữ liệu , phục vụ, là tiền đề cho khóa luận tốt nghiệp
KN3
.759
NCKH giúp sinh viên nâng cao khả năng tư duy logic khoa học
KT2 .724
NCKH giúp sinh viên phân chia được thời gian hợp lý, hiệu quả trong quá trình nghiên cứu
TG3
NCKH giúp sinh viên có thêm những kĩ năng tra cứu tài liệu, chắt lọc thông tin, biết thêm những tài liệu nước ngoài.
KN1
.713
NCKH giúp sinh viên tiếp thu thêm nhiều kiến thức khoa học
KT1 .703
NCKH giúp sinh viên có cơ hội nhận điểm thưởng từ khoa, trường và được cộng điểm vào khóa luận tốt nghiệp
LI3
.694
NCKH giúp sinh viên chủ động hơn trong học tập
LI4
.685 NCKH giúp sinh viên có cơ hội tiếp
cận, trao đổi kĩ năng làm báo cáo,
KN4 .682
NCKH giúp sinh viên coi trọng việc học tập
LI1 .648
NCKH tốn nhiều thời gian TG1 .766 Thời gian NCKH ngắn nên sinh viên
phải tập trung hoàn thành nhanh chóng
TG2
.642
Bảng 4.45
Extraction Method: Principal Component Analysis. a. 3 components extracted.
Component
NCKH giúp sinh viên tiếp thu thêm nhiều kiến thức khoa học
KT1 .867
NCKH giúp sinh viên nâng cao khả năng tư duy logic khoa học
KT2 .784
NCKH giúp sinh viên coi trọng việc học tập
LI1 .721
NCKH giúp sinh viên mở rộng tầm hiểu biết, chuyên sâu về 1 vấn đề
KT3
.642
NCKH giúp sinh viên hứng thú, hăng hái hơn
LI2 .590 .501
NCKH giúp sinh viên có cơ hội tiếp cận, trao đổi kĩ năng làm báo cáo,
KN4
.828
NCKH giúp sinh viên có khả năng xử lý dữ liệu , phục vụ, là tiền đề cho khóa luận tốt nghiệp
KN3
.799
NCKH giúp sinh viên có cơ hội nhận điểm thưởng từ khoa, trường và được cộng điểm vào khóa luận tốt nghiệp
LI3
.678
NCKH giúp sinh viên có thêm những kĩ năng tra cứu tài liệu, chắt lọc thông tin, biết thêm những tài liệu nước ngoài.
KN1
.634
NCKH giúp sinh viên chủ động hơn trong học tập
NCKH giúp sinh viên phân chia được thời gian hợp lý, hiệu quả trong quá trình nghiên cứu
TG3
Thời gian NCKH ngắn nên sinh viên phải tập trung hoàn thành nhanh chóng
TG2
.810
NCKH tốn nhiều thời gian TG1 .804
Bảng 4.46
Extraction Method: Principal Component Analysis. Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization. a. Rotation converged in 5 iterations.
Nhóm nghiên cứu nhận thấy có biến TG3 có hệ số tải nhỏ hơn 0.5 nên nhóm nghiên cứu loại biến và chạy lại ma trận xoay ta được
Bảng 4.47. Kiểm định KMO và Bartlett
Tiêu chuẩn của phương pháp phân tích nhân tố là chỉ số KMO phải lớn hơn 0.5 (Garson, 2003) và kiểm định Bartlett có mức ý nghĩa sig < 0.05 để chứng tỏ dữ liệu dùng phân tích nhân tố là thích hợp giữa các biến có tương quan với nhau.
Giá trị KMO = 0.822
Kết quả phân tích nhân tố cho thấy chỉ số KMO là 0.822 > 0.5, điều này chứng tỏ dữ liệu dùng để phân tích nhân tố là hoàn toàn phù hợp
Kiểm định Barlett: sig Bartlett’s test = 0.000 < 0.05 chứng tỏ các biến quan sát có tương quan với nhau trong nhân tố
Tên biến Initial Extraction NCKH giúp sinh viên tiếp
thu thêm nhiều kiến thức khoa học
KT1
1.000 .784
NCKH giúp sinh viên nâng cao khả năng tư duy logic khoa học
KT2
1.000 .677
NCKH giúp sinh viên mở rộng tầm hiểu biết, chuyên sâu về 1 vấn đề
KT3
1.000 .634
NCKH giúp sinh viên có thêm những kĩ năng tra cứu tài liệu, chắt lọc thông tin, biết thêm những tài liệu nước ngoài.
KN1
1.000 .570
NCKH giúp sinh viên có khả năng xử lý dữ liệu , phục vụ, là tiền đề cho khóa luận tốt nghiệp
KN3
NCKH giúp sinh viên có cơ hội tiếp cận, trao đổi kĩ năng làm báo cáo,
KN4
1.000 .723
NCKH tốn nhiều thời gian TG1 1.000 .754 Thời gian NCKH ngắn nên
sinh viên phải tập trung hoàn thành nhanh chóng
TG2
1.000 .690
NCKH giúp sinh viên coi trọng việc học tập
LI1 1.000 .611
NCKH giúp sinh viên hứng thú, hăng hái hơn
LI2 1.000 .606
NCKH giúp sinh viên có cơ hội nhận điểm thưởng từ khoa, trường và được cộng điểm vào khóa luận tốt nghiệp
LI3
1.000 .598
NCKH giúp sinh viên chủ động hơn trong học tập
LI4
1.000 .540
Bảng 4.48
Bảng 4.49. Eigenvalues và phương sai trích
Extraction Method: Principal Component Analysis.
Thực hiện phân tích nhân tố theo Principal components với phép quay Varimax. Kết quả cho thấy 12 biến quan sát ban đầu được nhóm thành 3 nhóm. Giá trị tổng phương sai trích = 66.152 % > 50%: đạt yêu cầu. Khi đó có thể nói rằng 3 nhân tố này giải thích 66.152% biến thiên của dữ liệu. Giá trị hệ số Eigenvalues của nhân tố đều cao (>1), nhân tố thứ 3 có Eigenvalues thấp nhất là 1.090 > 1.
Component Tên biến 1 2 3 NCKH giúp sinh viên hứng thú,
hăng hái hơn
LI2 .770
NCKH giúp sinh viên mở rộng tầm hiểu biết, chuyên sâu về 1 vấn đề
NCKH giúp sinh viên có khả năng xử lý dữ liệu , phục vụ, là tiền đề cho khóa luận tốt nghiệp
KN3
.761
NCKH giúp sinh viên nâng cao khả năng tư duy logic khoa học
KT2
.723 NCKH giúp sinh viên có thêm
những kĩ năng tra cứu tài liệu, chắt lọc thông tin, biết thêm những tài liệu nước ngoài.
KN1
.718
NCKH giúp sinh viên tiếp thu thêm nhiều kiến thức khoa học
KT1 .712
NCKH giúp sinh viên có cơ hội nhận điểm thưởng từ khoa, trường và được cộng điểm vào khóa luận tốt nghiệp
LI3
.693
NCKH giúp sinh viên có cơ hội tiếp cận, trao đổi kĩ năng làm báo cáo,
KN4
.689
NCKH giúp sinh viên chủ động hơn trong học tập
LI4 .688
NCKH giúp sinh viên coi trọng việc học tập
LI1 .673
NCKH tốn nhiều thời gian TG1 .777 Thời gian NCKH ngắn nên sinh
viên phải tập trung hoàn thành nhanh chóng
TG2
.647
Bảng 4.50
a. 3 components extracted.
Rotated Component Matrixa
Component Tên
biến
1 2 3
NCKH giúp sinh viên tiếp thu thêm nhiều kiến thức khoa học
KT1 .870 NCKH giúp sinh viên nâng cao
khả năng tư duy logic khoa học
KT2 .783 NCKH giúp sinh viên coi trọng
việc học tập
LI1 .729 NCKH giúp sinh viên mở rộng tầm
hiểu biết, chuyên sâu về 1 vấn đề
KT3 .645 NCKH giúp sinh viên hứng thú,
hăng hái hơn
LI2 .593 NCKH giúp sinh viên có cơ hội
tiếp cận, trao đổi kĩ năng làm báo cáo,
KN4 .830
NCKH giúp sinh viên có khả năng xử lý dữ liệu , phục vụ, là tiền đề cho khóa luận tốt nghiệp
KN3 .802
NCKH giúp sinh viên có cơ hội nhận điểm thưởng từ khoa, trường và được cộng điểm vào khóa luận tốt nghiệp
LI3 .675
NCKH giúp sinh viên có thêm những kĩ năng tra cứu tài liệu, chắt lọc thông tin, biết thêm những tài liệu nước ngoài.
KN1 .635
NCKH giúp sinh viên chủ động hơn trong học tập
LI4 .547
Thời gian NCKH ngắn nên sinh viên phải tập trung hoàn thành nhanh chóng
TG2 .817
NCKH tốn nhiều thời gian TG1 .809
Bảng 4.51
Extraction Method: Principal Component Analysis. Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization. a. Rotation converged in 5 iterations.
Các hệ số tải Factor Loading đều lớn hơn 0.5 không có trường hợp biến nào cùng lúc tải lên cả hai nhân tố với hệ số tải gần nhau nên các nhân tố đảm bảo được giá trị hội tụ khi phân tích EFA. Sau khi loại hết biến xấu thì nhóm nghiên cứu thấy rằng mô hình nghiên cứu gồm 3 nhóm nhân tố mới: kiến thức; các kĩ năng; thời gian
4.2.5.2 Biến phụ thuộc (Chất lượng học tập)
Với biến phụ thuộc khi chạy phân tích nhân tố EFA chỉ có bảng ma trận xoay, còn bảng ma trận xoay hiển thị “Chỉ có 1 nhân tố được trích” vì chúng ta luôn kỳ vọng rằng với biến phụ thuộc thì khi phân tích nhân tố EFA chúng ta chỉ được duy nhất 1