3.4.1. Thống kê mô tả
Thống kê mô tả nhằm trình bày về mục đích của mô tả. Tóm tắt, mô tả sơ bộ cấu trúc, các đặc trƣng phân phối của số liệu. Xác định các ƣớc lƣợng phân phối, tham số của tổng thể từ mẫu số liệu. Thống kê mô tả cho phép các nhà nghiên cứu trình bày các
29 dữ liệu thu đƣợc dƣới hình thức cơ cấu và tổng kết. Các thống kê mô tả sử dụng trong nghiên cứu này để phân tích, mô tả dữ liệu bao gồm các tần số, tỷ lệ, giá trị trung bình và độ lệch chuẩn.
Thống kê mô tả là phƣơng pháp dùng để tổng hợp các phƣơng pháp đo lƣờng, mô tả, trình bày số liệu đƣợc ứng dụng vào trong lĩnh vực kinh tế. Bảng thống kê là hình thức trình bày số liệu thống kê và thu thập thông tin làm cơ sở để phân tích và kết luận, cũng là trình bày vấn đề nghiên cứu nhờ vào đó mà nhà quản trị có thể đƣa ra nhận xét về vấn đề đang nghiên cứu. Trong đề tài nghiên cứu này, phƣơng pháp thống kê mô tả đƣợc dùng để mô tả các yếu tố ảnh hƣởng đến kết quả học tập của sinh viên đang theo học tại trƣờng HUFI.
3.4.2. Phân tích độ tin cậy Cronbach’s Alpha
Công cụ kiểm định độ tin cậy thang đo Cornbach‟s Alpha sẽ giúp chúng ta kiểm tra xem các biến quan sát của nhân tố có đáng tin không, có tốt không. Phép kiểm định này phản ánh mức độ tƣơng quan chặt chẽ giữa các biến quan sát trong cùng một nhân tố. Nó cho biết trong các biến quan sát của một nhân tố biến nào đã đóng góp vào việc đo lƣờng khái niện nhân tố, biến nào không. Kết quả Cronbach Alpha của nhân tố tốt thể hiện rằng các biến quan sát chúng ta liệt kê là rất tốt, thể hiện đƣợc đặc tính của nhân tố mẹ chúng đã có đƣợc một thang đo tốt cho nhân tố mẹ này.
Mức giá trị hệ số Cronbach‟s Alpha (Nguồn: Hoàng Trọng, Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008), Phân tích dữ liệu nghiên cứu với SPSS tập 2, NXB Hồng Đức, trang 24):
Từ 0.8 đến gần bằng 1: Thang đo lƣờng rất tốt. 0.7 đến gần bằng 0.8: Thang đo lƣờng sử dụng tốt. Từ 0.6 trở lên: Thang đo đủ điều kiện.
Phƣơng pháp Cronbach‟s Alpha dùng để loại bỏ các biến không phù hợp và hạn chế các biến rác trong quá trình nghiên cứu và đánh giá độ tin cậy của thang đo thông qua hệ số Cronbach‟s Alpha. Những số có hệ số tƣơng quan biến tổng (Item – Total Correlation) nhỏ hơn 0,3 sẽ bị loại.
30
3.4.3. Phân tích nhân tố EFA
Phân tích nhân tố(EFA – Exploratory Factor Analysis)là tên chung của một nhóm các thủ tục đƣợc sử dụng chủ yếuđể thu nhỏ và tóm tắt các dữ liệu. Trong nghiên cứu, chúng ta có thể thu thập đƣợc một số lƣợng biến khá lớn và hầu hết các biến này có liên hệ với nhau và số lƣợng của chúng phải đƣợc giảm bớt xuống đến một số lƣợng mà chúng ta có thể sử dụng đƣợc.
Theo Hair & ctg (1998, 111), Factor loading (hệ số tải nhân tố hay trọng số nhân tố) là chỉ tiêu để đảm bảo mức ý nghĩa thiết thực của EFA:
• Factor loading >0.3 đƣợc xem là đạt mức tối thiểu. • Factor loading > 0.4 đƣợc xem là quan trọng.
• Factor loading > 0.5 đƣợc xem là có ý nghĩa thực tiễn
Điều kiện để phân tích nhân tố khám phá là phải thỏa mãn các yêu cầu: 1. Hệ số tải nhân tố (Factor loading ) > 0.5
2. 0.5 ≤ KMO ≤ 1: Hệ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) là chỉ số đƣợc dùng để xem xét sự thích hợp của phân tích nhân tố. Trị số KMO lớn có ý nghĩa phân tích nhân tố là thích hợp.
Kiểm định Bartlett có ý nghĩa thống kê Sig. (Significance ≤ 0.05): Nếu kiểm định này có ý nghĩa thống kê (Sig. < 0.05) thì các biến quan sát có mối tƣơng quan với nhau trong tổng thể. Phần trăm phƣơng sai toàn bộ (Percentage of variance) lớn hơn 50% thể hiện phần trăm biến thiên của các biến quan sát. Nghĩa là xem biến thiên 100% thì giá trị này cho biết phân tích nhân tố giải thích đƣợc bao nhiêu phần trăm.
3.4.4. Phân tích tƣơng quan
Hệ số tƣơng quan có giá trị từ -1 đến 1. Hệ số tƣơng quan bằng 0 hay gần 0 có nghĩa là hai biến không có liên hệ gì với nhau, ngƣợc lại nếu hệ số bằng -1 hay 1 có nghĩa là hai biến có một mối liên hệ tuyệt đối.Nếu giá trị của hệ số tƣơng quan là âm (r <0) có nghĩa là khi x tăng cao thì y giảm (và ngƣợc lại, khi x giảm thì y tăng); nếu giá
31 trị hệ số tƣơng quan là dƣơng (r > 0) có nghĩa là khi x tăng cao thì y cũng tăng, và khi x tăng cao thì y cũng tăng theo.
-1 ≤ r ≤ 1
Diễn giải hệ số tƣơng quan r (Fraenkel & Wallen, 2006): - Từ 0.75 đến 1: Có mối quan hệ rất chặt chẽ
- Từ 0.50 đến 0.75: Có mối quan hệ tƣơng đối chặt chẽ - Từ 0.25 đến 0.50: Có mối quan hệ yếu
- Từ 0 đến 0.25: Có mối quan hệ kém chặt chẽ
Trị tuyệt đối r cho biết mức độ chặt chẽ của mối liên hệ tuyến tính. Giá trị tuyệt đối của r tiến gần đến 1 khi hai biến có mối tƣơng quan tuyến tính chặt chẽ. (Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005).
Mục đích chạy tƣơng quan Pearson nhằm kiểm tra mối tƣơng quan tuyến tính chặt chẽ giữa biến phụ thuộc và biến độc lập, vì điều kiện để hồi quy là trƣớc hết phải tƣơng quan, Ngoài ra cần nhận diện vấn đề đa cộng tuyến khi các biến độc lập có tƣơng quan mạnh với nhau. Dấu hiệu nghi ngờ dựa vào giá trị Sig. tƣơng quan giữa biến độc lập nhỏ hơn 0.05 và trị tƣơng quan Pearson lớn. Khi gặp phải nghi ngờ này, cần chú ý đa cộng tuyến sẽ đƣợc xem xét khi phân tích hồi quy (kiểm tra hệ số VIF).
3.4.5. Phân tích hồi quy
Phân tích hồi quy là phƣơng pháp ƣớc lƣợng hoặc dự báo một biến (biến phụ thuộc) trên cơ sở giá trị đã cho của các biến khác (biến độc lập). Về kỹ thuật, trong phân tích hồi quy các biến không có tính chất đối xứng, biến phụ thuộc là đại lƣợng ngẫu nhiên và các biến giải thích giá trị của chúng (biến độc lập) đã đƣợc xác định.
Kiểm tra VIF để tránh hiện tƣợng đa cộng tuyến xảy ra. Theo Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008), hiện tƣợng đa cộng tuyến là trạng thái trong đó các biến độc lập có tƣơng quan chặt chẽ với nhau. Vấn đề của hiện tƣợng này là chúng
32 cung cấp cho mô hình những thông tin rất giống nhau và rất khó tách rời ảnh hƣởng của từng biến một đến biến phụ thuộc, làm tăng độ lệch chuẩn của các hệ số hồi quy và làm giảm giá trị thống kê t của kiểm định mức ý nghĩa trong khi hệ số R Square vẫn khá cao.
- VIF < 2: Hiện tƣợng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập ảnh hƣởng không đáng kể đến mô hình.
- 2 ≤ VIF ≤ 10: Hiện tƣợng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập ảnh hƣởng đáng kể đến mô hình.
- VIF > 10: Hiện tƣợng đa cộng tuyến.
Hệ số xác định R bình phƣơng hiệu chỉnh dùng để đánh giá độ phù hợp của mô hình. Kiểm định F dùng để kiểm định giả thuyết về độ phù hợp của mô hình hồi quy. Mục đích kiểm định mối quan hệ tuyến tính giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập. Giả thuyết H0 là các hệ số hồi quy bằng 0. Nếu giả thuyết H0 bị bác bỏ chứng tỏ mô hình tác giả xây dựng phù hợp với tập dữ liệu. Giá trị Sig. < 0.05 cho thấy an toàn khi bác bỏ giả thuyết H0.
3.5. Xây dựng thang đo
Các thang đo đƣợc xây dựng dựa trên việc tổng hợp từ các nghiên cứu về các yếu tố ảnh hƣởng đến kết quả học tập trƣớc đây của một số tác giả. Các yếu tố ảnh hƣởng đến kết quả học tập trong thang đo đã đƣợc trình bày dƣới đây và đã đƣợc khẳng định sau khi tiến hành nghiên cứu định tính. Toàn bộ các biến trong đề tài nghiên cứu sử dụng thƣớc đo đã đƣợc kiểm định trong các nghiên cứu trƣớc đây, thể hiện bằng các câu hỏi và những tuyên bố xoay quanh nội hàm của các biến để ngƣời trả lời phiếu điều tra đƣa ra nhận định và quan điểm của họ. Thang đo Likert 5 điểm đã đƣợc lựa chọn và áp dụng cho nghiên cứu và quy ƣớc mức độ thang đo theo điểm số nhƣ sau:
1: Hoàn toàn đồng ý 2: Đồng ý
33 4: Không đồng ý
5: Hoàn toàn không đồng ý
3.5.1. Thang đo kết quả học tập
KQHT của sinh viên đƣợc đo lƣờng dựa vào đánh giá tổng quát của chính sinh viên về kiến thức và kỹ năng họ thu nhận đƣợc trong quá trình tham gia môn học. Thang đo KQHT của sinh viên vào bốn biến quan sát đƣợc đo bằng thang đo Likert 5 điểm (Xem thêm Phụ lục 4).
ả 3: Tha đo kết quả học tập
Bảng 3.1: Thang đo kết quả học tập
Biến quan sát Ký hiệu
Tôi đã gặt hái đƣợc từ nhiều kiến thức từ các môn học KQHT1 Tôi đã phát triển đƣợc nhiều kỹ năng từ các môn hoc KQHT2 Tôi có thể ứng dụng đƣợc những gì đã học từ các môn học KQHT3 Nhìn chung, tôi đã học đƣợc rất nhiều kiến thức và các kỹ năng trong
học tập
KQHT4
Nguồn: Nhóm hiệu chỉnh từ thang đo của tác giả Võ Thị Tâm, 2019
3.5.2. Thang đo cạnh tranh trong học tập
Cạnh tranh trong học tập của SV là quá trình tự phát triển khả năng của mình trong học tập, thông qua việc học hỏi từ chính mình và của bạn học. Thang đo cạnh tranh trong học tập của sinh viên bao gồm 5 biến quan sát (Xem thêm Phụ lục 4).
ả 4: Tha đo cạnh tranh trong học tập
Bảng 3.2: Thang đo cạnh tranh trong học tập
Biến quan sát Ký hiệu
Cạnh tranh trong học tập tạo cho tôi cơ hội khám phá bản thân CTTHT1 Là phƣơng tiện giúp tôi phát triển khả năng của bản thân CTTHT2
34 Giúp tôi học hỏi từ chính bản thân và các bạn CTTHT3 Tính cạnh tranh trong học tập làm cho tôi và bạn bè gần gũi hơn CTTHT4
Nguồn: Nhóm hiệu chỉnh từ thang đo của tác giả Võ Thị Tâm, 2019
3.5.3. Thang đo chƣơng trình đào tạo (Xem thêm Phụ lục 4).
ả 5: Tha đo chươ trì h đào tạo
Bảng 3.3: Thang đo chƣơng trình đào tạo
Biến quan sát Ký hiệu
Tôi hài lòng với chuyên ngành đào tạo của trƣờng HUFI CTDT1 Nội dung chƣơng trình đào tạo có dung lƣợng hợp lý với khả năng của
tôi
CTDT2 Tôi thấy thích thú với sự đa dạng trong lựa chọn giờ học, lớp học, giáo
viên giảng dạy
CTDT3 Trƣờng HUFI đáp ứng các yêu cầu phát triển nghề nghiệp sau này của
tôi
CTDT4 Tôi tin tƣởng vào phát triển tƣơng lai của ngành đang theo học tại
trƣờng HUFI
CTDT5
Nguồn: Nhóm hiệu chỉnh từ thang đo của tác giả Nguyễn Tuấn Kiệt, 2019
3.5.4. Thang đo động cơ hoc tập
Động cơ học tập của SV phản ánh mức độ định hƣớng, tập trung và nỗ lực của SV trong quá trình học tập những nội dung của môn học. Thang đo động cơ học tập của sinh viên bao gồm 4 biến quan sát (Xem thêm Phụ lục 4).
ả 6: Tha đo độ cơ học tập
Bảng 3.4: Thang đo động cơ học tập
Biến quan sát Ký hiệu
35 Đầu tƣ vào việc học là ƣu tiên sô một của tôi DCHT2
Tôi tập trung hết sức mình cho việc học DCHT3
Nhìn chung, động cơ học tập của tôi rất cao DCHT4
Nguồn: Nhóm hiệu chỉnh từ thang đo của tác giả Võ Thị Tâm, 2019
3.5.5. Thang đo gia đình (Xem thêm Phụ lục 4).
ả 7: Tha đo ia đì h
Bảng 3.5: Thang đo gia đình
Biến khảo sát Ký hiệu
Sự quan tâm chăm sóc của cha, mẹ đến việc học giúp tôi cố gắng học tập
GD1 Gia đình định hƣớng nghề nghiệp cho tôi hƣớng đi tốt nhất GD2 Sự trách phạt của cha, mẹ khi tôi học hành sa sút GD3 Truyền thống học tập của gia đình, dòng họ tạo cho tôi động lực cố
gắng học tập
GD4
Nguồn: Nhóm hiệu chỉnh từ thang đo của tác giả Nguyễn Bá Châu, 2019
3.5.6. Thang đo chất lƣợng giảng viên (Xem thêm Phụ lục 4).
ả 8: Tha đo chất lượng giảng viên
Bảng 3.6: Thang đo chất lƣợng giảng viên
Biến quan sát Ký hiệu
Giảng viên có kiến thức chuyên môn rất tốt CLGV1
Có phƣơng pháp truyền đạt sinh động, dễ hiểu CLGV2 Sẵn sàng chia sẻ kiến thức, kinh nghiệm thực tế CLGV3 Thể hiện sự quan tâm đến việc học tập và quá trình tiếp thu của sinh viên CLGV4
36 Các đề nghị của tôi luôn đƣợc giảng viên hồi đáp nhanh chóng CLGV5
Nguồn: Nhóm hiệu chỉnh từ thang đo của tác giả Nguyễn Tuấn Kiệt, 2019
3.5.7. Thang đo phƣơng pháp học tập
Phƣơng pháp học tập là điều vô cùng cần thiết đối với mỗi ngƣời khi bƣớc chân vào trƣờng . Phƣơng pháp học tập là một trong những yếu tố ảnh hƣởng đến KQHT. Để tìm hiểu về phƣơng pháp học tập của sinh viên bao gồm 10 khía cạnh đƣợc đo bằng thang đo Likert 5 điểm (Xem thêm Phụ lục 4).
ả 9: Tha đo phươ pháp học tập
Bảng 3.7: Thang đo phƣơng pháp học tập
Biến quan sát Ký hiệu
Tối đã lập thời gian biểu cho thời gian học tập của mình PPHT1
Tôi tìm hiểu kỹ mục tiêu môn học PPHT2
Tôi tìm ra phƣơng pháp học tập phù hợp với từng môn học PPHT3
Tôi luôn chuẩn bị bài trƣớc khi đến lớp PPHT4
Tôi luôn chăm chú nghe giảng và ghi chép đầy đủ PPHT5 Tôi thƣờng xuyên tham gia phát biểu xây dựng bài PPHT6 Tóm tắt bài theo cách thức riêng để dễ hoc, dễ nhớ PPHT7 Tự rèn luyện kỹ năng bằng cách làm bài tập, tham khảo tài liệu PPHT8 Trao đổi với giảng viên những vấn đề tôi chƣa hiểu PPHT9 Tôi thƣờng xuyên tìm tài liệu phục vụ học tập (internet, thƣ viện,..) PPHT10
Nguồn: Nhóm hiệu chỉnh từ thang đo của tác giả Nguyễn Thị Nga, 2019
37
ả 10: Tha đo cơ sở vật chất
Bảng 3.8: Thang đo cơ sở vật chất
Biến quan sát Ký hiệu
Số lƣợng phòng học đảm bảo, sạch sẽ, đủ điều kiện ánh sáng, thông
thoáng, thiết bị hỗ trợ đầy đủ giúp việc học tốt hơn CSVC1 Hệ thống phòng thí nghiệm, thực hành đầy đủ, đƣợc trang bị và hoạt
động tốt làm việc học hiểu quả hơn CSVC2
Thƣ viện Nhà trƣờng có tài liệu học tập và tham khảo phong phú, trang
thiết bị tra cứu thuận lợi CSVC3
KTX sinh viên có đủ chỗ ở, sạch sẽ, trang thiết bị phù hợp (chỗ phơi
quần áo, bình nóng lạnh, Wifi, tivi,...) CSVC4
Trƣờng có đủ bãi tập thể dục thể thao, điểm giải trí ngoài giờ cho sinh
viên (phòng chiếu phim, phòng thể dục, căn-tin,...) CSVC5 Dịch vụ ăn uống đƣợc tổ chức đủ, sạch sẽ, đảm bảo vệ sinh, an toàn CSVC6 Hệ thống điện, nƣớc đƣợc cung cấp đầy đủ, thuận tiện cho hoạt động
sinh hoạt của tôi CSVC7
Hệ thống thông tin, trang web của trƣờng đƣợc cập nhật thƣờng xuyên,
dễ truy cập. CSVC8
Trạm y tế của Nhà trƣờng đƣợc trang bị thiết bị đầy đủ, năng lực, năng
lực phục vụ tốt giúp cho sinh viên yên tâm, thoải mái học tập CSVC9 Hệ thống thu gom và xử lý rác thải phù hợp, đầy đủ, đảm bảo sạch sẽ
khu KTX và giảng đƣờng tạo môi trƣờng học tập trong lành CSVC10 Có hệ thống dịch vụ bƣu điện, ngân hàng thuận tiện cho nhu cầu đi lại
38
Nguồn: Nhóm hiệu chỉnh từ thang đo của tác giả Nguyễn Thị Xuân Hương, 2019
3.5.9. Thang đo việc làm thêm (Xem thêm Phụ lục 4).
ả 11: Tha đo việc làm thêm
Bảng 3.9: Thang đo việc làm thêm
Biến quan sát Ký hiệu
Tôi luôn đảm bảo lịch học với lịch làm thêm VLT1 Tôi luôn hoàn thành thời gian lên lớp của mình VLT2
Tôi luôn dành thời gian cho việc tự học VLT3
Tôi luôn sắp xếp đƣợc thời gian học bài VLT4
Tôi có phƣơng pháp để bản thân không phân tâm trong việc học VLT5 Tôi không để việc làm thêm ảnh hƣởng đến sức khỏe VLT6
Tôi luôn cân đối đƣợc việc học và làm VLT7
Nguồn: Nhóm hiệu chỉnh từ thang đo của tác giả Nguyễn Phạm Tuyết Anh, 2019
3.5.10. Phƣơng pháp giảng dạy