Để khẳng định độ tin cậy từ kết quả đánh giá chất lượng công tác CNL của GV ở trường THPT Hùng Vương, bên cạnh việc ghi nhận kết quả tự đánh giá của GVCN thơng qua bộ chỉ số ngồi ra ta cũng cần so sánh kết quả thu được này có mối quan hệ như thế nào với kết quả đánh giá của HS và của CBQL về chất lượng của cơng tác CNL. Qua việc xử lí số liệu so sánh kết quả đánh giá của 3 nhóm ta thu được đồ thị dạng cột ở hình 3.9 bên dưới:
109
Hình 3.9: So sánh kết quả đánh giá cơng tác CNL của 3 nhóm
Từ đồ thị này ta thấy, kết quả đánh giá công tác CNL của 3 nhóm khơng có sự khác biệt rõ rệt, các kết quả đánh giá ở các mức độ gần ngang bằng nhau. Tuy nhiên đây chỉ là đánh giá trực quan, để có kết luận mang ý nghĩa thống kê ta cần phải thực hiện phép đánh giá về mối tương quan giữa 3 kết quả đánh giá này.
Vì mẫu khảo sát mang tính chuẩn của phân phối nên thực hiện kiểm định mối tương quan giữa 3 kết quả đánh giá dựa vào hệ số tương quan hạng Spearman này cho kết quả sau:
Bảng 3.42: Mối tương quan kết quả đánh giá giữa 3 nhóm
Correlations HS đánh giá GVCN tự đánh giá CBQL đánh giá Spearman's rho HS đánh giá Hệ số tương quan 1,000 ,792** ,792** Mức ý nghĩa (2 phía) . ,000 ,000 GVCN tự đánh giá Hệ số tương quan ,792** 1,000 1,000** Sig. (2-tailed) ,000 . . CBQL đánh giá Hệ số tương quan ,792** 1,000** 1,000 Sig. (2-tailed) ,000 . .
**. Tương quan có ý nghĩa ở mức 0,01 (2 phía).
Từ kết quả ở bảng 3.42, kiểm định giả thuyết hệ số tương quan hạng Spearman r=0,792 cho thấy có mối tương quan chặt chẽ theo chiều thuận giữa 3 biến “kết quả tự đánh giá của GV”, “kết quả đánh giá của CBQL” và “kết quả đánh giá của HS”. Ở đây mối quan hệ này được xác định bằng khoảng r2=(0,792)2=0,627 có nghĩa là biến thiên của một yếu tố được giải thích bởi 62,7% sự biến thiên của yếu tố cịn lại. Như vậy có thể kết luận rằng, kết quả tự đánh giá của GVCN về công tác CNL có độ tin
110
cậy rất cao vì nó có mối tương quan thuận rất chặt chẽ với kết quả đánh giá của CBQL và HS.
3.2. Kiểm định giả thuyết 3.2.1. Kiểm định giả thuyết H1 3.2.1. Kiểm định giả thuyết H1
Dựa vào kết quả chương 2, ta đã xây dựng thành công bộ chỉ số đánh giá chất lượng công tác chủ nhiệm lớp ở trường phổ thông. Bộ chỉ số được xây dựng gồm 3 nhân tố (tiêu chuẩn) với 32 câu hỏi (biến quan sát) đánh giá về tất cả các mặt của công tác CNL. Qua việc đánh giá độ hiệu lực và tin cậy của công cụ đo, ta có thể khẳng định đây là một bộ chỉ số có chất lượng, có thể sử dụng để đánh giá chất lượng của công tác CNL của GV.
3.2.2. Kiểm định giả thuyết H2
Dựa vào kết quả phân tích ở phần đánh giá chung ở trên ta có thể khẳng định về kết quả các chỉ số đánh giá công tác chủ nhiệm lớp đạt từ loại khá trở lên trên tất cả các chỉ số, và kết quả này rất đáng tin cậy vì khơng có sự khác biệt giữa kết quả tự đánh giá của GV và kết quả đánh giá CBQL, HS.
3.3. Các yếu tố ảnh hưởng đến công tác chủ nhiệm lớp
Để đánh giá mức độ ảnh hưởng của chất lượng công tác chủ nhiệm lớp với kết quả xếp loại viên chức của giáo viên, tác giả đánh giá các tác động của các thành tố trong cấu trúc các tiêu chuẩn của bộ chỉ số tới kết quả chất lượng công tác chủ nhiệm lớp. Từ kết quả của bước nghiên cứu lý thuyết và phân tích nhân tố ở trên đã xác định được 3 nhân tố tương ứng với 3 tiêu chuẩn của đánh giá cơng tác CNL, đó là: tìm hiểu, phân loại HS lớp chủ nhiệm; chỉ đạo, tổ chức, quản lý thực hiện các nội dung giáo dục; xây dựng tập thể HS lớp chủ nhiệm.
Câu hỏi đặt ra ở đây là: nhân tố nào thực sự có vai trò quyết định đến chất lượng công tác CNL của GV? Để thấy được mức độ ảnh hưởng của 3 nhân tố nêu trên đối với kết quả công tác CNL của GV, chúng tơi xây dựng mơ hình hồi quy tuyến tính bội để xác định khả năng ảnh hưởng của các nhân tố trên đối với chất lượng hoạt động CNL của GV.
111
Trong đó, Y biểu thị cho biến phụ thuộc (là kết quả chất lượng công tác chủ nhiệm lớp của GV), X1, X2, X3 biểu thị cho các biến độc lập (trong đó X1 là biến tìm hiểu, phân loại HS lớp chủ nhiệm của GV; X2 là biến chỉ đạo, tổ chức, quản lý thực hiện các nội dung giáo dục; X3 là xây dựng tập thể HS lớp chủ nhiệm). Các giá trị β1,
β2, β3 là các hệ số hồi quy riêng, β0 là hệ số chặn (hệ số tự do) của phương trình hồi
quy.
Có thể viết lại phương trình hồi quy như sau:
Chất lượng công tác CNL = β0 + β1* tìm hiểu, phân loại HS + β2* chỉ đạo, tổ chức, quản lý thực hiện các nội dung giáo dục + β3* xây dựng tập thể HS lớp chủ nhiệm
Để xác định các mối quan hệ tuyến tính giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc, tác giả xây dựng ma trận tương quan cho tất cả các biến này. Kết quả như sau:
Bảng 3.43: Hệ số tương quan giữa các biến trong phương trình hồi quy
Chất lượng CNL Tìm hiểu Chỉ đạo, tổ chức Xây dựng tập thể
Chất lượng CNL Hệ số tương quan Pearson 1 ,835** ,971** ,787**
Sig. (2- phía) ,000 ,000 ,000
Tìm hiểu Hệ số tương quan Pearson ,835** 1 ,781** ,688**
Sig. (2- phía) ,000 ,000 ,000
Chỉ đạo, tổ chức Hệ số tương quan Pearson ,971** ,781** 1 ,746**
Sig. (2- phía) ,000 ,000 ,000
Xây dựng tập thể Hệ số tương quan Pearson ,787** ,688** ,746** 1
Sig. (2- phía) ,000 ,000 ,000
**. Hệ số tương quan có ý nghĩa ở mức 0.01 (2-phía).
Bảng 3.43 cho thấy, có tương quan giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc cũng như hệ số tương quan giữa các biến độc lập với nhau. Trong nghiên cứu này, biến phụ thuộc đều tương quan dương đối với các biến độc lập. Cụ thể: tương quan giữa biến phụ thuộc “Chất lượng công tác CNL” với biến độc lập “tìm hiểu, phân
loại HS” là 0,835 (với mức ý nghĩa thống kê sig = 0,00 <0,05); tương quan giữa biến
phụ thuộc “Chất lượng công tác CNL” với biến độc lập “chỉ đạo, tổ chức, quản lý
thực hiện các nội dung giáo dục” là 0,971 (với mức ý nghĩa thống kê sig = 0,00
112
“xây dựng tập thể HS lớp chủ nhiệm” là 0,787 (với mức ý nghĩa thống kê sig = 0,00 <0,05). Tất cả 3 mối quan hệ này đều thể hiện rất rõ nét ở hình 3.3 bên dưới:
Hình 3.10: Biểu diễn mối tương quan giữa các biến độc lập và phụ thuộc
Tiếp đến, tác giả sử dụng SPSS để xây dựng mơ hình hồi quy tuyến tính bội ( đa biến) với phương pháp Enter (đưa tất cả các biến vào một lượt) cho kết quả như sau:
Bảng 3.44: Kết quả lựa chọn hoặc loại bỏ các biến trong mơ hình
Mơ hình
Danh sách các biến được đưa vào mơ hình
Danh sách các biến bị loại bỏ Phương pháp thực hiện
1 TimHieu, ToChuc, XayDungb . Enter
a. Biến độc lập: Chất lượng công tác CNL b. Tất cả các biến yêu cầu đều được đưa vào
Bảng 3.45: Đánh giá sự phù hợp của mơ hình
Model Summaryb
Mơ hình R R bình phương R bình phương
hiệu chỉnh
Sai số chuẩn của ước lượng
Durbin-Watson
1 ,981a ,962 ,960 3,709 1,542
a. Predictors: (Constant), TimHieu, ToChuc, XayDung b. Dependent Variable: ChatLuongCNL
Dựa vào bảng 3.44 ta có thể thấy tất cả 3 biến độc lập đều được lựa chọn để đưa vào mơ hình, khơng có biến nào bị loại bỏ qua q trình phân tích.
Dựa vào bảng 3.45 cho thấy chỉ số R bình phương hiệu chỉnh (Adjusted R Square) = 0,960 >0.5. Điều đó có nghĩa là mơ hình hồi quy tuyến tính đa biến đã xây dựng phù hợp với dữ liệu ở mức 96%. Hay nói cách khác có đến 96% sự khác biệt của biến phụ thuộc có thể được giải thích bởi sự khác biệt của các biến độc lập.
113
Bảng 3.46: Phân tích ANOVA (hồi quy)
ANOVAa
Mơ hình Tổng của bình phương Df Bình phương trung bình F Sig.
1 Hồi quy 20186,631 3 6728,877 489,216 ,000b
Phần dư 797,756 58 13,754
Tổng 20984,387 61
a. Dependent Variable: ChatLuongCNL
b. Predictors: (Constant), TimHieu, ToChuc, XayDung
Sử dụng kết quả phân tích ANOVA tại bảng 3.46 để kiểm định giả thuyết H0: “các hệ số hồi quy riêng bằng không trong tổng thể” hay β1 = β2 = β3 = 0. Với giá trị Sig=0.00<0.05 nên giả thuyết H0 bị bác bỏ, có nghĩa là giả thuyết “các hệ số hồi quy
riêng bằng không trong tổng thể” là sai lầm, mơ hình hồi quy tuyến tính bội phù hợp
với dữ liệu nghiên cứu.
Đánh giá các giả thuyết của phương pháp ước lượng bình phương tối thiểu thông thường (OLS)
Để ước lượng các thơng số của mơ hình hồi quy ba biến, trước hết chúng ta xem xét các giả thuyết phương pháp bình phương tối thiểu thơng thường (Ordinary least square - OLS) có phù hợp hay khơng.
Kiểm định giả thuyết phương sai của phần dư không đổi
Hiện tượng “phương sai của phần dư thay đổi” gây ra nhiều hậu quả đối với mơ hình hồi quy tuyến tính bằng phương pháp OLS. Nó làm cho các ước lượng của các hệ số hồi quy không chệch nhưng không hiệu quả (tức là không phải là ước lượng phù hợp nhất). Ước lượng của các phương sai bị lệch làm cho việc kiểm định các giả thuyết mất hiệu lực khiến chúng ta đánh giá nhầm về chất lượng của mơ hình hồi quy tuyến tính. Giả thuyết H0 cho kiểm định này là “phương sai của phần dư không đổi” tức là hệ số tương quan hạng tổng thể giữa phần dư và các biến độc lập bằng không.
Sau khi thực hiện phân tích hồi quy tuyến tính bội ở trên, kết quả của biến phần dư chuẩn hóa được lưu lại và tạo thành biến mới. Kế tiếp ta tiến hành phân tích bằng phần mềm SPSS giữa biến mới phần dư chuẩn hóa này với các biến độc lập (tìm
114
hiểu, phân loại HS lớp chủ nhiệm;chỉ đạo, tổ chức, quản lý thực hiện các nội dung giáo dục; xây dựng tập thể HS lớp chủ nhiệm) ta được kết quả ở bảng bên dưới:
Bảng 3.47: Tương quan giữa phần dư chuẩn hóa và biến độc lập
Correlations Tìm hiểu, phân loại Chỉ đạo, tổ chức Xây dựng tập thể Phần dư chuẩn hóa
Phần dư chuẩn hóa Pearson Correlation ,000 ,000 ,000 1
Sig. (2-tailed) 1,000 1,000 1,000
N 62 62 62 62
**. Hệ số tương quan có ý nghĩa ở mức 0.01 (2-phía).
Kết quả phân tích trong bảng 3.47 cho thấy, khơng có mối quan hệ giữa phần dư chuẩn hóa và các biến độc lập thể hiện qua chỉ số Pearson Correlation=0 (có ý nghĩa thống kê với giá trị sig=1,000>0,05). Như vậy, ta không thể bác bỏ giả thuyết H0, giả thuyết về phương sai của sai số không đổi được chấp nhận.
Giả thuyết thuyết về phân phối chuẩn của phần dư
Tiến hành xây dựng biểu đồ Histogram để khảo sát phân phối chuẩn của phần dư.
Hình 3.11: Biểu đồ phân phối chuẩn của phần dư
Dựa vào kết quả ở hình 3.11, ở đồ thị histogram của phần dư cho thấy phân phối của phần dư có hình dạng phân phối chuẩn, tuy nhiên ở đồ thị Normal P-P cho thấy giá trị các quan sát phân phối xấp xỉ đường thẳng đứng ứng với phân phối chuẩn. Ngoài ra, các giá trị trung bình, độ lệch chuẩn của phần dư đạt ở mức chấp nhận được, cụ thể giá trung bình Mean= 2,32E-15 ≈ 0, độ lệch chuẩn Std.Dev.=
115
0,975 ≈ 1. Do đó, ta có thể kết luận giả thuyết phân phối chuẩn của phần dư khơng bị vi phạm.
Giả thuyết về tính độc lập của các sai số (khơng có sự tương quan giữa các sai số với nhau)
Đại lượng thống kê Durbin-Watson được dùng để kiểm định tương quan của các sai số kề nhau (tương quan bậc một). Giả thuyết H0 của kiểm định này là: Hệ số tương quan tổng thể của các phần dư bằng 0. Kết quả phân tích ở bảng 3.45 cho thấy chỉ số 1,5 ≤ Durbin-Watson = 1,542 ≤ 2,5 rơi vào miền chấp nhận giả thuyết khơng có sự tương quan bậc nhất các sai số. Do đó giả thuyết về tính độc lập của các sai số khơng bị vi phạm.
Giả thuyết về mối quan hệ giữa biến phụ thuộc và biến độc lập là tuyến tính
Các biến độc lập cho trước và khơng ngẫu nhiên. (Có thể hiểu tính khơng ngẫu nhiên ở đây là giá trị của biến độc lập không đổi qua các lần đo - giá trị là lặp lại với mẫu lặp lại). Theo kết quả phân tích ở bảng 3.43 bên trên, ta có thể dễ dàng kết luận có tương quan rất chặt chẽ giữa biến phụ thuộc là kết quả công tác chủ nhiệm lớp với 3 biến độc lập về tìm hiểu, phân loại HS lớp chủ nhiệm; chỉ đạo, tổ chức, quản lý thực hiện các nội dung giáo dục; xây dựng tập thể HS lớp chủ nhiệm. Do đó, giả thuyết về sự tương quan thuận giữa biến phụ thuộc và độc lập trong mơ hình hồi quy khơng bị vi phạm.
Giả thuyết khơng có mối tương quan giữa các biến độc lập (hiện tượng đa cộng tuyến)
Bảng 3.48: Ước lượng các hệ số hồi quy cho mơ hình
Coefficientsa Model Hệ số chưa chuẩn hóa Hệ số đã chuẩn hóa t Sig. Thống kê cộng tuyến B Sai số chuẩn Beta Độ chấp nhận VIF 1 (Hằng số) -8,057 3,876 -2,079 ,042 TimHieu 1,082 ,273 ,168 3,964 ,000 ,364 2,745 ChiDao 1,353 ,082 ,763 16,531 ,000 ,308 3,250 XayDung ,563 ,218 ,103 2,584 ,012 ,415 2,408
116
Từ kết quả có được qua quá trình phân tích hồi quy ở bảng 3.48 cho thấy độ chấp nhận (Tolerance) của các biến độc lập (tìm hiểu, phân loại HS lớp chủ nhiệm;
chỉ đạo, tổ chức, quản lý thực hiện các nội dung giáo dục; xây dựng tập thể HS lớp chủ nhiệm) đều có giá trị xấp xỉ ≈ 0,5. Hệ số phóng đại phương sai (VIF) nằm trong khoảng từ 2 đến 3. Theo quy tắc kinh nghiệm thì hệ số phóng đại phương sai lớn hơn 10 thì được xem là có hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến. Do đó, dựa vào giá trị VIF ở trên ta có thể kết luận khơng có xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến. Giả thuyết về không có sự tương quan giữa các biến độc lập khơng bị vi phạm.
Từ việc kết luận 5 giả thuyết trong phương pháp OLS không bị vi phạm nên hình hồi quy xây dựng được sẽ vừa vững vàng và hiệu quả, với bất kỳ mẫu đánh giá nào cũng đều cho kết quả phản ánh đúng như với tổng thể. Tính hiệu quả thể hiện qua các lần ước lượng chênh lệch với nhau rất ít (phương sai của các lần ước lượng nhỏ). Tính vững vàng thể hiện các ước lượng xoay quanh giá trị đúng. Chính vì thế, ta có thể rút ra kết luận xây dựng mơi hình tuyến tính bội với độ tin cậy rất cao.
Bảng 3.48 cho thấy các hệ số hồi quy riêng (βi) đều đảm bảo có ý nghĩa thống kê với mức ý nghĩa Sig=0,00<0,05. Sử dụng kết quả ước lượng hệ số hồi quy riêng phần của các biến độc lập, có thể viết lại phương trình hồi quy như sau:
Y = -8,057 + 1,082*Tìm hiểu, phân loại HS lớp chủ nhiệm
+ 1,353*Chỉ đạo, tổ chức, quản lý thực hiện các nội dung giáo dục + 0,563*Xây dựng tập thể HS lớp chủ nhiệm
Dựa vào phương trình trên cho thấy, các hệ số hồi quy β1, β2, β3 chưa chuẩn hóa đều mang dấu dương, điều đó có nghĩa là cả 3 nhân tố nghiên cứu đều có ảnh hưởng cùng chiều đến kết quả đánh giá chất lượng cơng tác CNL của GV. Nói cách khác, khi cải thiện bất kỳ một nhân tố nào đều làm tăng chất lượng công tác CNL.
Để đánh giá các mức độ ảnh hưởng của từng thành tố trong cấu trúc đánh giá công tác CNL của GV, các giá trị của hệ số Beta đã chuẩn hóa trong bảng 3.48 được