Phân tích nhân tố khám phá (EFA)

Một phần của tài liệu Yếu tố tác động đến động lực học tập của sinh viên đại học chính quy trường đại học kinh tế thành phố hồ chí minh (Trang 51 - 56)

CHƯƠNG 4 KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU

4.1 Đặc điểm mẫu khảo sát

4.2.2 Phân tích nhân tố khám phá (EFA)

Sau khi phân tích Cronbach’s Alpha, 4 biến độc lập của mơ hình nghiên cứu và 1 biến phụ thuộc với 27 biến quan sát vẫn được giữ nguyên để tiến hành phân tích nhân tố khám phá EFA. Các biến độc lập được phân tích cùng một lúc, riêng biến phụ thuộc “động lực học tập” sẽ được phân tích riêng. Trong phân tích nhân tố, chúng ta sử dụng phương pháp rút trích principal components với phép quay vng góc và điểm dừng khi trích các yếu tố có eigenvalue lớn hơn 1.

- Phân tích EFA các biến độc lập

Các biến độc lập bao gồm: hành vi giảng viên có 7 biến quan sát, định hướng mục tiêu học tập của sinh viên có 6 biến quan sát, mơi trường học tập có 3 biến quan sát và phương pháp giảng dạy với 7 biến quan sát, được đưa vào phân tích EFA. Phương pháp trích “Principal Axis Factoring” với phép quay “Varimax” được sử dụng trong phân tích nhân tố thang đo các thành phần độc lập. Kết quả phân tích được trình bày ở bảng 4.10, cụ thể:

Kiểm định KMO và Bartlett trong phân tích nhân tố cho thấy KMO = 0.835 > 0.5 và sig < 0.05 cho thấy dữ liệu phù hợp để tiến hành phân tích nhân tố. Phương sai trích đạt 57.409% (>50%) cho biết 4 nhân tố được rút trích ra giải thích được 57.409% biến thiên của dữ liệu. Với kết quả này, thang đo rút ra đạt yêu cầu. Điểm dừng khi trích các yếu tố tại nhân tố 4 với eigenvalue = 1.518.

Bảng 4.10 trình bày các nhân tố được rút trích với các biến quan sát và hệ số tải nhân tố tương ứng (chỉ thể hiện hệ số tải >0.3). Tất cả các biến quan sát đều có hệ số tải > 0.5, như vậy các biến quan sát đều đo lường được khái niệm chúng ta cần đo lường.

Bảng 4.10 được tổng hợp dựa trên ma trận xoay nhân tố (Rotaled Component Matrix – phụ lục 4.6) cho thấy sự hội tụ của các biến quan sát vào các nhóm nhân tố. Chúng ta thấy các thành phần phương pháp giảng dạy định hướng mục tiêu học tập

của sinh viên (SV2, SV6, SV5, SV4, SV5 và SV1), môi trường học tập (MT1, MT3, MT2) đều hội tụ về đúng nhân tố như đã nêu trong phần tổng hợp thang đo.

Biến quan sát PP1 hội tụ về cùng với nhóm nhân tố thứ 1 cùng với (GV3, GV5, GV4, GV7, GV2, GV1 và GV6), như vậy có thể nói các đối tượng trong mẫu khảo sát cho rằng “việc sử dụng phương pháp thảo luận trong nhóm” phụ thuộc nhiều vào người giảng viên, và PP1 trong các phân tích tiếp theo sẽ được dùng để đo lường cho yếu tố hành vi giảng viên.

Biến PP2, “sử dụng phương pháp giảng dạy hiện đại” vừa đo lường nhân tố “hành vi giảng viên”, vừa đo lường nhân tố “phương pháp giảng dạy”. Tuy nhiên hệ số tải của PP2 ở nhân tố 1 là thấp hơn so với nhân tố 2 (cụ thể lần lượt là 0.346 < 0.5 và 0.669), vì vậy ta PP2 vẫn được giữ ở nhân tố 2.

Việc loại bỏ biến quan sát PP1 ra khỏi “phương pháp giảng dạy” đã làm tăng hệ số cronbach alpha của thang đo “phương pháp giảng dạy” tăng lên 0.883 (như đã phân tích ở mục 4.2.1). Trong khi đó việc thêm PP1 vào thang đo “hành vi giảng viên” như phân tích nhân tố làm tăng hệ số cronbach alpha của thang đo này lên 0.868.

Bảng 4.10. Tổng hợp kết quả phân tích EFA các biến độc lậpSTT STT Biến quan sát 1 Nhâ 2 n tố 3 4 1 GV3 0.801 2 GV5 0.773 3 GV4 0.741 4 GV7 0.695 5 GV2 0.675 6 GV1 0.629 7 PP1 0.599 8 GV6 0.597 9 PP6 0.853 10 PP5 0.852 11 PP3 0.766 12 PP4 0.682 13 PP2 0.346 0.669 14 PP7 0.665 15 SV2 0.782 16 SV6 0.760 17 SV4 0.742 18 SV3 0.645 19 SV5 0.640 20 SV1 0.543 21 MT1 0.812 22 MT3 0.765 23 MT2 0.744 Cronbach alpha lần 2 0.868 0.883 0.789 0.765 KMO 0.835 Bartlett's (Sig.) 0.000 Phương sai trích 57.409% Egienvalue 1.518

Nguồn: Tổng hợp từ hết quả chạy phân tích EFA trên SPSS

- Phân tích EFA biến phụ thuộc “động lực học tập”

Biến phụ thuộc “động lực học tập” được đo lường bởi 4 biến quan sát DL1, DL2, DL3, D4. Kết quả chạy phân tích EFA cho biến này được tổng hợp tại bảng

Tương tự các biến độc lập, kiểm định KMO và Bartlett trong phân tích nhân tố cho biến phụ thuộc “động lực học tập” cho thấy hệ số KMO = 0.766 (>0.5) và giá trị sig trong thống kê Chi-square là 0.000. Điều này cho thấy dữ liệu là phù hợp để tiến hành phân tích.

Có một nhân tố được rút trích ra từ phân tích EFA cho biến động lực học tập, điều này là phù hợp với lý thuyết và thang đo ban đầu. Phương sai trích đạt 58.433%

> 50%, giá trị Eigenvalue = 2.337 > 1, đạt yêu cầu. Các biến quan sát đều có hệ số tải nhân tố > 0.5, phù hợp (Xem thêm kết quả phân tích EFA – phụ lục 4.6)

Bảng 4.11. Tổng hợp kết quả phân tích EFA biến phụ thuộc

STT quan sátBiến Nhân tố 1 1 DL4 0.781 0.776 0.756 0.744 2 DL1 3 DL3 4 DL2 KMO 0.766 Bartlett's (Sig.) 0.000 Phương sai trích Egienvalue 58.433% 2.337

Nguồn: Tổng hợp từ hết quả chạy phân tích EFA trên SPSS

Điều chỉnh thang đo: Sau phân tích nhân tố EFA, biến quan sát PP1 hội tụ về thang đo “hành vi giảng viên”. Như vậy hai thang đo “hành vi giảng viên” và “phương pháp giảng dạy” có sự thay đổi về biến đo lường được điều chỉnh như bảng 4.12. Ba thang đo còn lại bao gồm “định hướng mục tiêu học tập của sinh viên”, “môi trường học tập”, “động lực học tập” được giữ nguyên để tiến hành thực hiện phân tích hồi qui.

Kết quả phân tích nhân tố cho biến độc lập cho thấy có 4 nhân tố được rút trích, phù hợp với cơ sở lý thuyết và mơ hình nghiên cứu đề xuất ban đầu. Vì vậy mơ hình nghiên cứu hiệu chỉnh sau kiểm định cũng chính là mơ hình đề xuất ban đầu, được thể hiện ở hình 4.1.

Hành vi giảng viên

H1+

Định hướng mục tiêu

học tập của sinh viên H2+

H3+ Môi trường học tập H4+ Phương pháp giảng dạy Động lực học tập

Bảng 4.12. Tổng hợp các thang đo bị thay đổi sau phân tích nhân tố EFA

STT Nội dung biến quan sát Ký

hiệu Nhântố 1 Giảng viên là người có năng lực chun mơn tốt và kiến thức

rộng GV1

Hành vi giảng

viên

2 Giảng viên có khiếu hài hước GV2

3 Giảng viên là người trình vấn đề một cách hiệu quả GV3

4 Giảng viên nói rõ ràng, khơng gây nhàm chán GV4

5 Giảng viên quan tâm đến lợi ích cũng như các vấn đề mà sinh

viên gặp phải GV5

6 Giảng viên sẵn sàng giúp đỡ sinh viên cả ngoài giờ làm việc GV6 7 Giảng viên là người công bằng trong đánh giá kết quả học

tập GV7

8 Thường xuyên sử dụng phương pháp thảo luận trong lớp học PP1 9 Thường xuyên sử dụng phương pháp giảng dạy hiện đại PP2

Phương pháp giảng

dạy 10 Thường xuyên cung cấp tài liệu học tập cho sinh viên PP3

11 Sử dụng các tình huống nghiên cứu thực tế vào trong bài giảng PP4 12 Kết hợp những chuyến đi tham quan thực tế trong khóa học PP5 13 Sử dụng những phim tài liệu có liên quan đến mơn học PP6 14 Sử dụng các bài báo nghiên cứu khoa học có liên quan đến

mơn học PP7

4.3 Phân tích hồi qui

Để tiến hành phân tích hồi qui, trong nghiên cứu này sử dụng trung bình các biến đo lường. Theo Nguyễn Đình Thọ (2013, trang 405-406) cho rằng khơng nên sử dụng các giá trị nhân tố được tạo ra trong phân tích EFA để sử dụng phân tích hồi qui. Nhân số đại diện cho các nhân tố rút trích để phục vụ cho việc chạy tương quan, hồi qui được tính tốn như bảng 4.13. (Xem thêm tại phụ lục 4.7)

Bảng 4.13. Thống kê mơ tả các biến trung bình

Biến Min Max Trungbình

Độ lệch chuẩn GV 2.00 5.00 3.97 0.885 SV 1.80 5.00 3.76 0.618 MT 2.00 5.00 3.66 0.609 PP 1.00 5.00 3.70 0.777 DL 1.00 5.00 3.39 0.889

Nguồn: Tổng hợp từ hết quả chạy thống kê mô tả trên SPSS

Một phần của tài liệu Yếu tố tác động đến động lực học tập của sinh viên đại học chính quy trường đại học kinh tế thành phố hồ chí minh (Trang 51 - 56)

Tải bản đầy đủ (DOCX)

(112 trang)
w