Điều chỉnh biến, thang đo Bả ng phỏng vấn đi ̣nh tính sơ bô ̣
Bả ng câu hỏi Nghiên cứu đi ̣nh tính (Phỏ ng vấn sâu 1 Giảng viên
và 10 sinh viên) Mục tiêu
nghiên cứu
Nghiên cứu sơ bô ̣
- Nghiên cứ u đi ̣nh lượng (n=140) - Khảo sát 140 sinh viên khóa 14 và 15 - Mã hoá, làm sa ̣ch dữ liê ̣u
- Phân tích dữ liê ̣u - Phân tích kết quả
Cơ sở lý thuyết
Nghiên cứu chính thức
Trang 21
3.2 Nghiên cứu định tính
Đề tài sử dụng phương pháp định tính thơng qua phỏng vấn sâu để tìm hiểu các yếu tố ảnh hưởng tới thời gian tự học (đã trình bày ở chương 2), hiệu chỉnh thang đo và đảm bảo rằng các đối tượng phỏng vấn hiểu đúng ý nghĩa câu hỏi trong phiếu khảo sát. Đối tượng được phỏng vấn là 1 Giảng viên khoa Tài chính kế tốn và 10 sinh viên của khóa 14, 15 khoa Tài chính kế tốn được lựa chọn ngẫu nhiên.
Dàn bài thảo luận được trình bày ở Phụ lục 1. Tất cả thang đo tác giả dự kiến mà theo các đối tượng phỏng vấn đều phù hợp. Tuy nhiên, qua phỏng vấn tác giả có điều chỉnh một số các câu hỏi khảo sát như sau:
Câu hỏi Lý do điều chỉnh Câu hỏi sau điều chỉnh
Tổng thời gian lên lớp trong 1 tuần
Trong một học kỳ, thời lượng các môn khơng đồng đều, có mơn kết thúc sớm, kết thúc trễ. Do đó, tổng thời gian lên lớp trong 1 tuần ở các tuần đầu và tuần cuối khác nhau. Để thống nhất câu trả lời của các đối tượng khảo sát, tổng thời gian lên lớp trong một tuần được giới hạn trong khoảng 10 tuần đầu của học kỳ I (2016-2017)
Tổng thời gian lên lớp trong 1 tuần ( trong 10 tuần đầu của học kỳ I (2016-2017)
Tổng thời gian
dành cho tự học trong 1 tuần
Thông thường sinh viên khơng thể nhớ con số chính xác về số tiết tự học trong một tuần là bao nhiêu. Do đó, tác giả thêm từ “bình quân”.
Tương tự, Tổng thời gian bình quân đối tượng kháo sát dành cho tự học trong 1 tuần cũng được giới hạn trong 10 tuần đầu của học kỳ I (2016-2017)
Tổng thời gian bình quân bạn dành cho tự học trong 1 tuần (trong 10 tuần đầu của học kỳ I (2016-2017)
Bảng hỏi khảo sát sau điều chỉnh được trình bày ở phụ lục 2. Thang đo các biến trong mơ hình được trình bày ở bảng sau:
Trang 22
Bảng 3.1: Mơ tả tóm tắt các biến độc lập và phụ thuộc trong mơ hình hồi quy đa biến
Xj / Y Tên biến Giải thích
X1 Nơi cư trú Biến giả: SV ở ký túc xá = 1; các trường hợp khác = 0
X2 Điểm trung bình tích lũy Điểm trung bình tích lũy đến học kỳ II (2015-2016), đo lường thang điểm 10 X3 Làm thêm Số giờ làm thêm của sinh viên trong một
tuần (giờ)
X4 Tham gia hoạt động ngoại khóa
Biến giả: SV có tham gia hoạt động ngoại khóa trong học kỳ hiện tại =1; khơng tham gia = 0
X5 Tỷ lệ HP có bài tập nhóm Tỷ lệ số học phần có yêu cầu làm bài tập nhóm trên tổng số học phần (%)
X6 Tỷ lệ HP có u cầu thuyết trình Tỷ lệ số học phần có u cầu thuyết trình trên tổng số học phần (%)
X7 Tài liệu
Biến giả: tỷ lệ học phần được giảng viên cung cấp đầy đủ tài liệu chính và tài liệu tham khảo từ 0% - 25% = 1; 26% - 50% = 2; 51%-75%=3; 76%-100%=4
X8 Máy tính cá nhân Biến giả: nếu SV có máy tính cá nhân = 1; khơng có=0
X9 Internet Biến giả: nếu ở nơi cư trú có Internet = 1; khơng có=0
Y Thời gian tự học
Hệ số tiết tự học trên một tiết lên lớp (45 phút), bằng tổng số thời gian bình quân dành cho hoạt động tự học trong một tuần chia tổng số thời gian lên lớp trong một tuần.
Trang 23
3.3. Mẫu nghiên cứu và dữ liệu nghiên cứu
3.3.1. Mẫu nghiên cứu
Đối tượng khảo sát của nghiên cứu là sinh viên khóa 14, 15 khoa Tài chính Kế tốn trường Cao đẳng Cơng Nghệ Thủ Đức. Tính đến học kỳ I năm học 2016-2017, tổng số lượng sinh viên khóa 14 và 15 của khoa Tài chính kế tốn là khoảng 460 sinh viên. Mẫu điều tra thu thập được chọn theo phương pháp xác suất (chọn ngẫu nhiên) trong tổng số 460 sinh viên. Tác giả sử dụng công thức chọn mẫu sau:
n = N / (1+N(e)2)
Trong đó:
n: kích thước mẫu N: Kích thước tổng thể
e: sai số cho phép (+/-3%, 5%, 7%, 10%)
Với e = 7%, N = 460, kích thước mẫu (n) tính được là 140 sinh viên. Số lượng này chiếm khoảng 30,4% của tổng thể.
3.3.2. Dữ liệu nghiên cứu
Dữ liệu nghiên cứu bao gồm 140 quan sát được điều tra vào tháng 12/2016 bằng phiếu khảo sát (phụ lục 3) sinh viên chính quy khóa 14, 15 của Khoa Tài chính kế tốn. Số phiếu khảo sát phát ra là 200 phiếu bao gồm: 100 phiếu cho sinh viên khóa 15 và 100 phiếu cho sinh viên khóa 14. Số phiếu khảo sát thu về là 183 phiếu, từ đó, tác giả chọn ra 140 phiếu điền đầy đủ thông tin và hợp lệ.
Các thông tin trong bảng câu hỏi bao gồm các thông tin về cá nhân sinh viên, đặc điểm các môn học, điều kiện cơ sở vật chất và phân bổ thời gian trung bình cho các hoạt động tự học trong tuần ở học kỳ I năm học 2016-2017.
3.4 Nghiên cứu định lượng
Quá trình nghiên cứu định lượng được tiến hành sau khi hiệu chỉnh thang đo thông qua bảng câu hỏi khảo sát chính thức. Sau đó, tác giả tiến hành làm sạch dữ liệu, mã hóa dữ liệu với cơng cụ phân tích là phần mềm SPSS 20.0 để thực hiện các phương pháp phân tích sau:
Trang 24
3.4.1. Thống kê mô tả
Thống kê mô tả được sử dụng để mô tả hoặc suy luận về một tập dữ liệu, hay nói cách khác nó là cơng cụ để tóm tắt và trình bày dữ liệu. Trong nghiên cứu này, thống kê mô tả được sử dụng để tính tốn số quan sát, giá trị trung bình, giá trị lớn nhất, nhỏ nhất và độ lệch chuẩn của biến phụ thuộc và độc lập.
3.3.2. Phân tích tương quan
Phân tích tương quan đo lường ảnh hưởng hay liên hệ giữa các biến định lượng trong phương trình hồi quy. Hai biến được coi là có mối tương quan chặt chẽ khi hệ số tương quan từ 0.3 trở lên (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008). Trong nghiên cứu này, kiểm định Pearson được thực hiện để phát hiện mối tương quan giữa các biến định lượng trong mơ hình là điểm trung bình tích lũy, thời gian làm thêm, tỷ lệ
HP có BT nhóm, tỷ lệ HP có thuyết trình và thời gian tự học
Nghiên cứu này sử dụng hệ số tương quan Pearson không chỉ để kiểm định mối quan hệ giữa các biến, mà còn để phát hiện các vấn đề đa cộng tuyến giữa các biến. Đa cộng tuyến tồn tại khi hai hay nhiều biến độc lập có mối tương quan rất cao với nhau. Nếu đa cộng tuyến tồn tại trong một phương trình, nó có thể gây khó khăn trong việc phân biệt những tác động của từng biến độc lập lên biến phụ thuộc (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008). Để kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến, chỉ số thường dùng là hệ số phóng đại phương sai VIF (variance inflation factor). Thơng thường, nếu VIF của biến độc lập nào đó lớn hơn 5 thì hiện tượng đa cộng tuyến có thể xảy ra (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
3.3.3. Kiểm định t-test
Kiểm định t-test được sử dụng để mơ tả về giá trị trung bình, độ lệch chuẩn của các biến định tính cũng như đánh giá mức độ giải thích biến phụ thuộc của các biến định tính. Kiểm định t-test giúp phát hiện sự khác biệt về thời gian tự học của hai nhóm trong một biến. Dựa vào kiểm định này, ta có thể biết được hai nhóm của một biến có giá trị trung bình khác biệt về thời gian tự học hay khơng. Nếu khác biệt đó càng lớn thì mức độ ảnh hưởng của biến đó lên thời gian tự học càng lớn và ngược lại. Nghiên cứu sử
Trang 25 dụng t-test để kiểm tra các biến: nơi cư trú, tham gia hoạt động ngoại khóa, máy tính cá
nhân, internet.
3.3.4. Phân tích hồi quy đa biến
Phân tích hồi quy là một công cụ thống kê thường được sử dụng để kiểm tra các mối quan hệ tuyến tính giữa một biến phụ thuộc duy nhất và một tập hợp các biến dự báo. Khi sử dụng mơ hình hồi quy bội chúng ta cần chú ý sự phù hợp và kiểm tra các giả thuyết của nó. Trong nghiên cứu này, phân tích hồi quy dùng để kiểm tra các giả thuyết H1, H2, H3, H4, H5, H6, H7, H8, H9 đã nêu ở chương hai.
Trang 26
Kết luận chương 3
Chương 3 cung cấp một mô tả chung về phương pháp tiếp cận nghiên cứu áp dụng cho nghiên cứu này.
Mẫu nghiên cứu khoảng 140 sinh viên khoá 14 và 15 (chiếm khoảng 30.4% tổng thể) được chọn theo phương pháp xác suất.
Mơ hình được phân tích dựa trên các phương pháp như thống kê mơ tả, phân tích tương quan, kiểm định t-test và phân tích hồi quy bội.
Trang 27
CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.1. Thực trạng thời gian tự học của sinh viên khoa Tài chính kế tốn trường Cao đẳng Công nghệ Thủ Đức đẳng Công nghệ Thủ Đức
4.1.1 Thông tin về mẫu điều tra sinh viên
Theo dữ liệu từ mẫu điều tra thực tế 140 sinh viên khoa Tài chính kế tốn. Trong đó, có 74 sinh viên khóa 14 gồm có 3 nam (4.1%), 71 nữ (95.9%) và 66 sinh viên khóa 15 gồm 5 nam (7.6%) và 61 nữ (92.4%) (Bảng 4.1).