CHƢƠNG 4 KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ HÀM Ý CHÍNH SÁCH
4.3. ĐÁNH GIÁ SỰ PHÙ HỢP CỦA CÁC MÔ HÌNH HỒI QUY
4.3.3. Mơ hình hồi quy kết quả đầu ra
a. Phân tích tương quan giữa các biến trong mơ hình
Kết quả ở Bảng 4.19 cho thấy:
- Hệ số tƣơng quan giữa biến phụ thuộc Kết quả đầu ra với các biến độc lập “TCS”, “TCM”, lần lƣợt là 0.681; 0.713; các giá trị đều lớn hơn 0.2 và Sig = 0.000 (<0.05) thỏa điều kiện, vì vậy có sự tƣơng quan giữa biến phụ thuộc Kết quả đầu ra với các biến độc lập trong mơ hình “Kết quả đầu ra”.
- Các giá trị Sig = 0.000 (<0.05) giữa các biến độc lập trong mơ hình đều nhỏ hơn 0.05, vì vậy các biến độc lập trong mơ hình đều có mối tƣơng quan với nhau, tức là xảy ra hiện tƣợng đa cộng tuyến.
- Hệ số tƣơng quan Person giữa các biến nằm trong khoảng 0.6 < r < 0.8 điều này có thể thấy có sự tƣơng quan mạnh giữa các biến phụ thuộc, tức là phƣơng pháp học tập tác động lớn đến Kết quả đầu ra của sinh viên.
Bảng 4.28. Kết quả tương quan biến phụ thuộc phương pháp tiếp cận sâu của mơ hình “Bối cảnh giảng dạy”
Correlations KQ TCS TCM KQ Pearson Correlation 1 ,681** ,713** Sig. (2-tailed) ,000 ,000 N 180 180 180 TCS Pearson Correlation ,681** 1 ,585** Sig. (2-tailed) ,000 ,000 N 180 180 180 TCM Pearson Correlation ,713** ,585** 1 Sig. (2-tailed) ,000 ,000 N 180 180 180
(Nguồn: Phân tích dữ liệu từ SPSS)
b. Đánh giá độ phù hợp của mơ hình hồi quy
Bảng 4.29. Model Summary
Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate Durbin- Watson 1 ,784a ,615 ,610 ,57605
(Nguồn: Kết quả phân tích SPSS) Bảng 4.30. Phân tích ANOVA về sự phù hợp của phân tích hồi quy
Model Sum of
Squares Df Mean Square F Sig.
1
Regression 93,660 2 46,830 141,124 ,000a
Residual 58,735 177 ,332
Total 152,394 179
Bảng 4.31. Hệ số hồi quy và thống kê đa cộng tuyến
Model
Hệ số chƣa chuẩn hóa
Hệ số
chuẩn hóa T Sig.
Thống kê đa cộng tuyến
B Std. Error Beta Tolerance VIF
1
(Constant) ,363 ,169 2,149 ,033
TCS ,401 ,057 ,402 6,982 ,000 ,658 1,520 TCM ,468 ,056 ,478 8,310 ,000 ,658 1,520
(Nguồn: Phân tích dữ liệu từ SPSS)
Kết quả Bảng 4.25 cho thấy giá trị thống kê F đƣợc tính từ giá trị R2
đầy đủ khác 0, giá trị Sig rất nhỏ cho thấy mơ hình sử dụng là phù hợp và các biến đều đạt đƣợc tiêu chuẩn chấp nhận (Tolerance > 0.0001).
Hệ số phóng đại phƣơng sai VIF (Variance inflation factor) của các biến độc lập trong mơ hình đều < 2 (1.152) thể hiện tính đa cộng tuyến của các biến độc lập là không đáng kể và các biến trong mơ hình đƣợc chấp nhận.
So sánh 2 giá trị R2
và R2 điều chỉnh ở Bảng nhận thấy R2 điều chỉnh nhỏ hơn và dùng nó đánh giá độ phù hợp của mơ hình sẽ an tồn hơn vì nó khơng làm cho mức độ phù hợp của mơ hình bị thay đổi. Với R2
điều chỉnh là 0.610 cho thấy mơ hình có mức độ giải thích tốt 61.0%, mối quan hệ giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập là khá chặt chẽ, 2 biến số đó góp phần giải thích 61.0% sự khác biệt về Kết quả đầu ra của sinh viên (PHỤ LỤC 3)