4.1 .Thống kê mô tả
4.1.2 .Phân tích mơ tả các biến nghiên cứu
4.4. Phân tích tương quan
4.4.1. Phân tích tương quan và kiểm định giả thuyết giữa phương pháp giảng dạy và phong cách học tập. và phong cách học tập.
Mục tiêu của phân tích tương quan là tính tốn ra độ mạnh hay mức độ liên hệ tuyến tính giữa 2 biến số. Mặc dù phân tích tương quan khơng chú ý đến mối liên hệ nhân quả như phân tích hồi quy, nhưng hai phân tích này có mối liên hệ chặt chẽ và phân tích tương quan được xem như là cơng cụ bổ trợ hữu ích cho phân tích hồi quy.
Trước tiên chúng ta xem qua mối tương quan tuyến tính giữa các thành phần của phương pháp giảng dạy và phong cách học tập thông qua giá trị kiểm định là hệ số tương quan Pearson. Các giả thuyết H0 của kiểm định này cho rằng khơng có tương quan giữa 2 biến (tức các hệ số không có ý nghĩa thống kê). Chúng ta sẽ xem xét với
độ tin cậy 95% các giá trị p-value (mức ý nghĩa Sig) có < 0.05 hay khơng? Nếu Sig <
ý nghĩa. Ngược lại, nếu Sig > 0.05 thì ta chấp nhận giả thuyết H0. Tức là hệ số tương quan tuyến tính giữa 2 biến là khơng có ý nghĩa.
Phân tích sự tương quan được thực hiện giữa biến “phương pháp giảng dạy” và “phong cách học tập”, đó là phân tích tương quan giữa thành phần năm thành phần của phương pháp giảng dạy như phương pháp diễn thuyết - DIEN THUYET, phương pháp thảo luận nhóm - THAO LUAN NHOM, phương pháp tình huống - TINH HUONG, phương pháp đóng vai - DONG VAI, phương pháp giải quyết vấn đề - GIAI QUYET VAN DE và bốn thành phần của phong cách học tập như phong cách học tập năng
động - NANG DONG, phong cách học tập phản xạ - PHAN XA, phong cách học tập
suy luận - SUY LUAN, phong cách học tập thực hành – THUC HANH. Kết quả phân tích được thể hiện bảng 4.7.
Bảng 4.7: Kết quả phân tích tương quan giữa phương pháp giảng dạy và phong cách học tập. Biến DIEN THUYET THAO LUAN NHOM TINH HUONG DONG VAI GIAI QUYET VAN DE NANG DONG 0,259** 0,339** 0,253** 0,261** 0,332** PHAN XA 0,191** 0,356** 0,282** 0,159** 0,29** SUY LUAN 0,17** 0,077 0,17** 0,283** 0,215** THUC HANH 0,209** 0,255** 0,110 0,056 0,201**
**. Mối tương quan có ý nghĩa ở mức 0.01
Kết quả phân tích tương quan cho thấy như sau:
Phương pháp giảng dạy diễn thuyết – DIEN THUYET có mối quan hệ tương quan dương mạnh nhất với phong cách học tập năng động – NANG DONG (r = 0,259) và kế tiếp phong cách học tập thực hành – THUC HANH (r = 0,209) và phong cách học tập phản xạ – PHAN XA (r = 0,191) và cuối cùng là phong cách học tập suy luận – SUY LUAN (r = 0,17). Kết quả trong Bảng 4.7 chỉ ra rằng các hệ số tương quan đều
có ý nghĩa thống kê (p < 0.01), và các mối quan hệ trên có thể được đánh giá là khá
cao.
Phương pháp giảng dạy thảo luận nhóm – THAO LUAN NHOM có mối quan hệ tương quan dương mạnh nhất với phong cách học tập phản xạ – PHAN XA (r = 0,356) và kế tiếp phong cách học tập năng động – NANG DO (r = 0,339) và phong
cách học tập thực hành – THUC HANH (r = 0,255) và cuối cùng là khơng có mối quan hệ tương quan với phong cách học tập suy luận – SUY LUAN (r = 0,077) vì vi phạm ý nghĩa thống kế. Các hệ số tương quan còn lại trong bảng 4.7 chỉ ra rằng các hệ số tương quan đều có ý nghĩa thống kê (p <0.01) và các mối quan hệ trên có thể được
đánh giá là khá cao.
Phương pháp giảng dạy tình huống – TINH HUỐNG có mối quan hệ tương quan dương mạnh nhất với phong cách học tập phản xạ – PHAN XA (r = 0,282) và kế tiếp phong cách học tập năng động – NANG DONG (r = 0,253) và phong cách học tập suy luận – SUY LUAN (r = 0,17) và cuối cùng là khơng có mối quan hệ tương quan với phong cách học tập thực hành – THUC HANH (r = 0,11) vì vi phạm ý nghĩa thống kế. Các hệ số tương quan còn lại trong bảng 4.7 chỉ ra rằng các hệ số tương quan đều có ý nghĩa thống kê (p< 0.01) và các mối quan hệ trên có thể được đánh giá là khá cao. Phương pháp giảng dạy đóng vai – DONG VAI có mối quan hệ tương quan
dương mạnh nhất với phong cách học tập suy luận – SUY LUAN (r = 0,283) và phong cách học tập năng động – NANG DONG (r = 0,261) và kế tiếp phong cách học tập
phản xạ - PHAN XA (r = 0,159) và khơng có mối quan hệ tương quan với phong cách học tập thực hành – THUC HANH (r = 0,056) vì vi phạm ý nghĩa thống kế. Các hệ số tương quan còn lại trong bảng 4.7 chỉ ra rằng các hệ số tương quan đều có ý nghĩa thống kê (p <0.01) và các mối quan hệ trên có thể được đánh giá là khá cao.
Phương pháp giảng dạy giải quyết vấn đề – GIAI QUYET VAN DE có mối
quan hệ tương quan dương mạnh nhất với phong cách học tập năng động – NANG
DONG (r = 0,332) và kế tiếp phong cách học tập phản xạ – PHAN XA (r = 0,29) và phong cách học tập suy luận – SUY LUAN (r = 0,215) và cuối cùng là phong cách học tập thực hành – THUC HANH (r = 0,201). Kết quả trong Bảng 4.7 chỉ ra rằng các hệ
số tương quan đều có ý nghĩa thống kê (p <0.01), và các mối quan hệ trên có thể được
đánh giá là khá cao.
Từ kết quả trên, giả thuyết H1: Có sự tương quan có ý nghĩa giữa phương pháp
giảng dạy và phong cách học tập: chấp nhận.
4.4.2. Phân tích tương quan giữa phong cách học tập và kiến thức thu nhận:
Mục tiêu của phân tích tương quan là tính tốn ra độ mạnh hay mức độ liên hệ tuyến tính giữa 2 biến số. Mặc dù phân tích tương quan không chú ý đến mối liên hệ nhân quả như phân tích hồi quy, nhưng hai phân tích này có mối liên hệ chặt chẽ và phân tích tương quan được xem như là cơng cụ bổ trợ hữu ích cho phân tích hồi quy.
Trước tiên chúng ta xem qua mối tương quan tuyến tính giữa các thành phần của phong cách học tập và kiến thức thu nhận thông qua giá trị kiểm định là hệ số tương quan Pearson. Các giả thuyết H0 của kiểm định này cho rằng khơng có tương quan
giữa 2 biến (tức các hệ số khơng có ý nghĩa thống kê). Chúng ta sẽ xem xét với độ tin cậy 95% các giá trị p-value (mức ý nghĩa Sig) có < 0.05 hay khơng? Nếu Sig < 0.05 thì ta có đủ cơ sở bác bỏ giả thuyết H0. Tức là hệ số tương quan giữa 2 biến là có ý nghĩa. Ngược lại, nếu Sig > 0.05 thì ta chấp nhận giả thuyết H0. Tức là hệ số tương quan tuyến tính giữa 2 biến là khơng có ý nghĩa.
Phân tích sự tương quan được thực hiện giữa biến “phong cách học tập” và “kiến thức thu nhận”, đó là phân tích tương quan bốn thành phần của phong cách học tập
như NANG DONG, PHAN XA, SUY LUAN, THUC HANH và một thành phần của “kiến thức thu nhận” – KIEN THUC.
Bảng 4.8: Kết quả phân tích tương quan giữa phong cách học tập và kiến thức thu nhập.
Biến NANG DONG PHAN XA SUY LUAN THUC HÀNH KIEN THUC 0,363** 0,321** 0,230** 0,394**
Kết quả phân tích tương quan cho thấy: mối quan hệ tương quan dương mạnh nhất là kiến thức thu nhận – KIEN THUC và phương pháp học tập thực hành – THUC HANH (r = 0,394). Mối quan hệ tương quan mạnh tiếp theo là kiến thức thu nhận – KIEN THUC và phương pháp học tập năng động – NANG DONG (r = 0,363). Mối
quan hệ tương quan mạnh kế tiếp giữa kiến thức thu nhận – KIEN THUC và phương pháp học tập phản xạ (r = 0,321). Cuối cùng, mối quan hệ tương quan kế tiếp giữa kiến thức thu nhận – KIEN THUC và phương pháp học tập suy luận – SUY LUAN (r = 0,23). Kết quả trong Bảng 4.8 chỉ ra rằng các hệ số tương quan đều có ý nghĩa thống kê (p <0,01), và các mối quan hệ trên có thể được đánh giá là khá cao.
4.5. Phân tích hồi quy và kiểm định giả thuyết kiểm định sự tác động của phong cách học tập lên kiến thức thu nhận
Mơ hình gồm có NANG DONG (Phong cách học tập năng động), PHAN XA
(Phong cách học tập phản xạ), SUY LUAN (Phong cách học tập suy luận), THUC HANH (Phong cách học tập thực hành) và KIEN THUC (Kiến thức thu nhận)
Mơ hình hồi quy bội 1: phương trình hồi quy dự kiến sau:
Phương trình: KIEN THUC = β10 + β11* NANG DONG + β12* PHAN XA + β13* SUY LUAN + β14* THUC HANH.
4.5.1. Tóm tắt các điều kiện trong đánh giá phân tích các mơ hình hồi quy
Phần này sẽ trình bày các điều kiện trong đánh giá phân tích các mơ hình hồi quy nhằm xác thực độ tin cậy của các ước lượng hồi quy có được từ dữ liệu khảo sát.
Các kết luận dựa trên hàm hồi quy tuyến tính thu được chỉ có ý nghĩa khi hàm hồi quy đó phù hợp với dữ liệu mẫu và các hệ số hồi quy khác 0 có ý nghĩa; đồng thời, các giả định của hàm hồi quy tuyến tính cổ điển về phương sai, tính độc lập của phần dư được đảm bảo. Vì thế, trước khi phân tích kết quả hồi quy, ta thực hiện các kiểm
định về độ phù hợp của hàm hồi quy, kiểm định ý nghĩa của các hệ số hồi quy và đặc
4.5.1.1. Kiểm chứng các giả định của mơ hình hồi quy
Phân tích hồi quy không chỉ là việc mô tả các dữ liệu quan sát. Từ các kết quả quan sát trong mẫu, ta phải suy rộng kết luận cho mối liên hệ giữa các biến trong tổng thể. Sự chấp nhận và diễn dịch kết quả hồi quy không thể tách rời các giả định cần
thiết của mơ hình hồi quy.
Nếu các giả định bị vi phạm, thì các kết quả ước lượng sẽ khơng cịn đáng tin cậy nữa (Trọng & ctg, 2011). Vì thế, để đảm bảo sự diễn dịch từ kết quả hồi quy của
mẫu cho tổng thể có giá trị, trong phần này, ta tiến hành kiểm định các giả định của hàm hồi quy tuyến tính cổ điển bao gồm các giả định như sau:
- Khơng có hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập. - Phương sai của phân phối phần dư là khơng đổi.
- Các phần dư có phân phối chuẩn.
- Khơng có hiện tượng tự tương quan giữa các phần dư.
a. Giả định khơng có hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập:
Đa cộng tuyến là hiện tượng mà trong đó có sự tồn tại của nhiều hơn một mối
quan hệ tuyến tính chính xác. Tức là giữa các biến độc lập có thể có một biến nào đó
được biểu diễn bởi tổ hợp tuyến tính của các biến còn lại. Hiện tượng này sẽ dẫn đến
những hậu quả nghiêm trọng trong phân tích hồi quy như kiểm định t sẽ khơng cịn ý nghĩa, dấu của các ước lượng hệ số hồi quy có thể sai (Nhậm, 2008). Trong mơ hình hồi quy bội, giả định giữa các biến độc lập của mơ hình khơng có hiện tượng đa cộng tuyến.
Hiện tượng đa cộng tuyến có thể được phát hiện thơng qua nhân tử phóng đại
phương sai VIF (variance inflation factor). Khi VIF vượt quá 10 thì đó là dấu hiệu của hiện tượng đa cộng tuyến (Trọng & ctg, 2008).
b. Giả định phương sai của phân phối phần dư là không đổi:
Phần dư (residual) của một quan sát là độ chênh lệch (εi hay ei) giữa tung độ của giá trị quan sát thực tế (Yi) và tung độ của giá trị hồi quy (Ŷi). Tập hợp các độ lệch này
so với một giá trị hồi quy sẽ tạo nên một phân phối chuẩn tại giá trị (Ŷi). Một hàm hồi quy tuyến tính sẽ có nhiều phân phối chuẩn của phần dư tại các giá trị (Ŷi).
Giả định này cho rằng các phân phối chuẩn của các phần dư nói trên này đều có phương sai là một hằng số (phương sai khơng đổi).
Có thể quan sát và kiểm chứng được điều kiện này bằng biểu đồ Histogram của phân phối phần dư chuẩn hóa (standardized residual). Nếu phương sai của phần dư khơng đổi thì các chấm sẽ phân tán một cách ngẫu nhiên quanh trục hoành, tức là xung quanh giá trị trung bình (có tung độ = 0) chứ khơng hình thành nên một dạng đồ thị nhất định nào cả.
c. Giả định về phân phối của phần dư là phân phối chuẩn:
Phần dư có thể khơng tn theo phân phối chuẩn vì nhiều lý do: sử dụng mơ hình khơng đúng, phương sai khơng phải là hằng số, số lượng các phần dư không đủ nhiều
để phân tích (Trọng & ctg, 2008). Vì vậy, cần phải sử dụng kiểm địnhu để đảm bảo
tính xác đáng của kiểm định. Kiểm định phân phối chuẩn của phần dư gồm có: Biểu đồ tần số P-P plot.
Biểu đồ tần số P-P plot giúp quan sát các giá trị của các điểm phân vị của phân phối phần dư theo các phân vị của phân phối chuẩn. Những giá trị kỳ vọng này tạo thành 1 đường chéo trên biểu đồ tần số P-P plot. Nếu phần dư có phân phối chuẩn thì các điểm quan sát thực tế của nó sẽ tập trung sát vào đường chéo kỳ vọng này.
d. Giả định khơng có sự tự tương quan giữa các phần dư:
Một giả thuyết quan trọng của mơ hình hồi quy tuyến tính cổ điển là khơng có sự tự tương quan giữa các phần dư ngẫu nhiên tức là các phần dư mang tính độc lập với nhau. Tự tương quan có thể hiểu là sự tương quan giữa các thành phần của chuỗi các quan sát được sắp xếp theo thứ tự thời gian hoặc khơng gian.
Nói một cách khác, mơ hình cổ điển giả định rằng phần dư ứng với quan sát nào
đó khơng bị ảnh hưởng bởi phần dư ứng với một quan sát khác. Khi xảy ra hiện tượng
nữa (Nhậm, 2008).
Phương pháp kiểm định có ý nghĩa nhất để phát hiện ra hiện tượng tự tương quan là kiểm định Dubin-Watson. Trong kiểm định này, nếu trị thống kê d nằm trong
khoảng từ 1 đến 3 thì kết luận mơ hình khơng có tự tương quan, nếu trị thống kê d nằm trong khoảng từ 0 đến 1 thì kết luận mơ hình có tự tương quan dương, nếu trị thống kê d nằm trong khoảng từ 3 đến 4 thì kết luận mơ hình có tự tương quan âm (Trọng & ctg, 2008).
4.5.1.2. Kiểm định độ phù hợp và ý nghĩa của các hệ số hồi quy trong mơ hình
Sau khi thực hiện kiểm tra bốn giả định trên. Ta cần phải kiểm định tiếp hai vấn
đề:
- Kiểm định sự phù hợp của mơ hình hồi quy. - Kiểm định ý nghĩa của các hệ số hồi quy.
a. Kiểm định về sự phù hợp của mơ hình hồi quy:
Một cơng việc quan trọng của bất kỳ thủ tục thống kê xây dựng mơ hình dữ liệu nào cũng là chứng minh sự phù hợp của mơ hình. Hầu như khơng có hàm hồi quy nào phù hợp hoàn toàn với tập dữ liệu, vẫn ln có sai lệch giữa các giá trị dự báo và các giá trị thực tế (thể hiện qua phần dư).
Tiêu chuẩn thông thường dùng để xác định mức độ phù hợp của mơ hình hồi quy tuyến tính đã xây dựng so với dữ liệu chính là hệ số xác định R2 (Trọng & ctg, 2011).
- Hệ số xác định R2 biểu diễn một tương quan về tỷ lệ giữa chênh lệch của giá trị hồi quy (Ŷi) và chênh lệch của giá trị quan sát thực (Yi) so với giá trị Y trung bình (Ÿ) biểu diễn qua phân số (Ŷi – Ÿ)/( Yi – Ÿ). Nếu sai biệt của phần dư càng bé (tức Ŷi và Yi) thì phân số càng gần bằng 1 (tức R2 càng gần 1), hay mơ hình hồi quy càng phù hợp. Tuy nhiên, ta cũng cần lưu ý rằng R2 sẽ tăng dần lên (hiện tượng R2 tăng giả tạo) khi ta thêm càng nhiều biến độc lập vào mơ hình nhưng điều đó chưa chắc đã làm tăng
- Kiểm định F đối với biến thiên của độ lệch do hồi quy và của độ lệch do phần dư cũng được dùng để kiểm định sự phù hợp của mơ hình hồi quy. Kiểm định F có giả thuyết H0 cho rằng các hệ số hồi quy của mơ hình đều bằng 0 (β1 = β2 = β3 = β4 = 0). Nếu bác bỏ được giả thuyết này thì ta có thể kết luận mơ hình hồi quy là phù hợp.
b. Kiểm định ý nghĩa của các hệ số hồi quy sau khi phân tích:
Các hệ số trong phân tích hồi quy đều có vai trị quan trọng trong đánh giá một mơ hình hồi quy. Ta cần chú ý đến các hệ số sau đây:
- Hệ số hồi quy chưa chuẩn hoá B được dùng trong phương trình hồi quy sau khi thỏa mãn tất cả các điều kiện của các bước kiểm định. Hệ số hồi quy riêng β (đã