Thang đo ban đầu Thang đo điều chỉnh Ghi chú
DL1. Tôi dành rất nhiều thời gian cho việc học ở đại học DL2. Đầu tư vào chương trình học này là ưu tiên số một của tơi DL3. Tơi học hết mình trong chương trình học này DL4. Nhìn chung, động lực học tập của tơi đối với chương trình học ở đại học là rất cao
DL1. Tôi dành rất nhiều thời gian cho việc học ở đại học DL2. Đầu tư vào chương trình học này là ưu tiên số một của tôi DL3. Tôi học hết mình trong chương trình học này
DL4. Nhìn chung, động lực học tập của tơi đối với chương trình học ở đại học là rất cao
Không điều chỉnh
3.2.3 Thiết kế bảng câu hỏi
Bảng câu hỏi được thiết kế nhằm thu nhập dữ liệu nhằm chuẩn bị cho giai đoạn phân tích định lượng. Q trình thu nhập ý kiến người học là các sinh viên trường đại học Kinh Tế thành phố Hồ Chí Minh được thực hiện bằng bảng câu hỏi giấy thông qua sự hướng dẫn trực tiếp của nghiên cứu viên. Bảng câu hỏi khi đến tay đối tượng được phỏng vấn gồm 2 phần.
Phần thơng tin khảo sát chính: Ở phần này các câu hỏi xoay quanh các yếu tố
tác động đến động lực học tập. Hình thức hỏi là khảo sát mức độ đồng ý của các bạn sinh viên về các mục hỏi (cụ thể các mục hỏi xem thêm phụ lục 4.2). Các yếu tố được khảo sát trong phần này bao gồm: hành vi của giảng viên, định hướng mục tiêu học tập của sinh viên, môi trường học tập trong lớp, phương pháp giảng dạy của giảng viên và động lực học tập. Các câu hỏi cho các yếu tố này dựa trên các thang đo sau khi được điều chỉnh ở nghiên cứu định tính (Phụ lục 4.2).
Để đo lường mức độ đồng ý của các bạn sinh viên, bảng câu hỏi sử dụng thang đo Likert 5 điểm, cụ thể như sau:
- Bậc 1: Hồn tồn khơng đồng ý - Bậc 2: Không đồng ý
- Bậc 3: Trung dung (Không xác định được là đồng ý hay không) - Bậc 4: Đồng ý
- Bậc 5: Hoàn toàn đồng ý
Phần thông tin cá nhân: Ở phần này sẽ bao gồm một số biến nhân khẩu học
như thông tin về giới tính, tuổi và thơng tin chun ngành các bạn sinh viên theo học. (Xem chi tiết phụ lục). Ngồi ra, cịn có các thơng tin hỗ trợ liên lạc sau khi thu thập như: số điện thoại và địa chỉ mail (đây là những thông tin không bắt buộc đối tượng nghiên cứu trả lời).
3.2.4 Nghiên cứu định lượng
- Phương pháp chọn mẫu
Nghiên cứu sử dụng phương pháp lấy mẫu thuận tiện. Thông tin dữ liệu được thu thập thông qua khảo sát các bạn sinh viên đang theo học tại trường Đại học Kinh Tế thành phố Hồ Chí Minh. Kỹ thuật phỏng vấn trực tiếp đại các địa điểm mà các bạn sinh viên theo học dưới sự hướng dẫn cụ thể từ phỏng vấn viên.
- Kích thước mẫu
Trong nghiên cứu định lượng sử dụng phân tích nhân tố khám phá EFA và phân tích hồi qui bội. Khi tiến hành phân tích nhân tố khám phá EFA, kích thước mẫu tối thiểu phải là 50, tốt nhất là 100 và tỉ lệ quan sát/ biến đo lường tối thiểu là 5:1 và tốt nhất là 10:1 (Hari và cộng sự, 2006 được trích dẫn trong Nguyễn Đình Thọ, 2013). Trong nghiên cứu này, tổng số biến quan sát là 27, do đó kích cỡ mẫu tối thiểu là 27*5 =135 và kích cỡ mẫu tốt nhất là 270.
Khi phân tích hồi qui MRL người ta thường dựa trên cơng thức kinh nghiệm để tính kích thước mẫu như sau: n ≥ 50 + 8p. Trong đó n là kích thước mẫu tối thiểu cần thiết và p là số lượng biến độc lập có trong mơ hình. Theo Green (1991) được trích trong Nguyễn Đình Thọ (2013) cho rằng “cơng thức này phù hợp nếu p<7”. Áp dụng cơng thức trên ta có kích cỡ mẫu tối thiểu cần có khi p=4 là n=82.
Vậy, để áp dụng cả 2 phương pháp phân tích trên, kích cỡ mẫu tối thiểu cho nghiên cứu này là 135 và tốt nhất cho nghiên cứu là 270. Trong nghiên cứu này kích
thước mẫu được chọn là 200.
- Phương pháp phân tích dữ liệu
Để tiến hành phân tích dữ liệu, 220 bảng câu hỏi sẽ được sử dụng để tiến hành khảo sát. Sau khi thu thập, các bảng câu hỏi đều được kiểm tra lại và loại đi những bảng khơng đạt u cầu, sau đó tiến hành mã hóa, nhập liệu và làm sạch dữ liệu. Việc phân tích dữ liệu sau đó được thực hiện bằng phần mềm SPSS.
3.3 Xử lý và phân tích dữ liệu 3.3.1 Gạn lọc thông tin
Với 220 bảng câu hỏi được đưa đến với các đối tượng khảo sát, những bảng câu hỏi không phù hợp sẽ được loại bỏ.
3.3.2 Phân tích mẫu nghiên cứu
Sử dụng phân tích mơ tả để phân tích các thuộc tính của mẫu nghiên cứu như: giới tính, độ tuổi, và khối ngành học. Ở phần này các phương pháp chủ yếu được sử dụng là phân tích thống kê tần số, tần suất.
3.3.3 Kiểm định và đánh giá thang đo
Để đánh giá thang đo các khái niệm trong nghiên cứu chúng ta cần kiểm tra độ tin cậy, độ giá trị của thang đo. Dựa trên các hệ số độ tin cậy Cronbach‟s Alpha, hệ số tương quan biến-tổng (Item-total correlation) nhằm loại ra những biến quan sát khơng đóng góp vào việc mơ tả khái niệm cần đo, hệ số Cronbach‟s Alpha if Item Deleted để giúp đánh giá loại bỏ bớt biến quan sát nhằm nâng cao hệ số tin cậy Cronbach‟s Alpha cho khái niệm cần đo, và phương pháp phân tích nhân tố khám phá (EFA) nhằm kiểm tra độ giá trị của thang đo các khái niệm nghiên cứu.
- Phân tích Cronbach’s Alpha: trong phần này những thang đo có hệ số Cronbach’s Alpha lớn hơn 0.6 xem như đạt độ tin cậy. Ngoài ra, chúng ta cũng kiểm tra hệ số tương quan biến tổng của từng biến đo lường nếu lớn hơn hoặc bằng 0.3 xem như đạt yêu cầu. Nếu tương quan biến tổng của một biến đo lường dù lớn hơn 0.3 nhưng quá nhỏ so với các biến cịn lại, chúng ta vẫn có thể cân nhắc có nên loại bỏ biến này hay khơng? Như vậy, trong phân tích Cronbach‟s Alpha thì ta sẽ loại bỏ những thang đo có hệ số nhỏ (α<0.6) và cũng loại những biến quan sát có hệ số tương quan biến tổng hiệu chỉnh nhỏ (<0.3) ra khỏi mơ hình vì những biến quan sát này khơng phù hợp hoặc khơng có ý nghĩa đối với thang đo.
- Phân tích nhân tố khám phá (EFA – Exploratory Factor Analysis): sau khi loại bỏ các biến không đảm bảo độ tin cậy thơng qua phân tích Cronbach‟s Alpha, phương pháp phân tích nhân tố (EFA) được sử dụng để xác định độ giá trị hội tụ (convergent validity), độ giá trị phân biệt (discriminant validity) và đồng thời thu gọn các tham số ước lượng theo từng nhóm biến. Để thang đo đạt giá trị hội tụ thì hệ số tương quan đơn giữa các biến và các nhân tố (factor loading) phải lớn hơn hoặc bằng 0,5 trong một nhân tố (0.4 ≤ factor loading < 0.5 được xem là quan trọng; factor loading > 5 được xem là có ý nghĩa thực tiễn). Để đạt độ giá trị phân biệt, khác biệt giữa các nhân tố phải lớn hơn hoặc bằng 0.3 (λiA – λiB ≥ 0.3). Tuy nhiên, chúng ta cần xem xét giá trị nội dung trước khi ra quyết định loại bỏ hay không loại bỏ một biến đo lường (Nguyễn Đình Thọ, 2013). Số lượng nhân tố được xác định dựa trên chỉ số Eigenvalue – đại điện cho phần biến thiên được giải thích bởi mỗi nhân tố. Số lượng nhân tố được xác định ở nhân tố (dừng ở nhân tố) có Eigenvalue tối thiểu bằng 1 (≥1) và những nhân tố có Eigenvalue nhỏ hơn 1 sẽ bị loại ra khỏi mơ hình Tiêu chuẩn phương sai trích (Variance explained criteria): tổng phương sai trích phải đạt từ 50% trở lên. Trong nghiên cứu này, chúng ta sử dụng phương pháp trích nhân tố Principal components với phép xoay Varimax và điểm dừng khi trích các yếu tố có Eigenvalues lớn hơn hoặc bằng 1.
3.3.4 Phân tích hồi qui
Sau khi phân tích nhân tố khám phá EFA, các nhân tố được rút trích sẽ được chạy hồi qui tuyến tính. Việc phân tích tương quan hồi qui nhằm khẳng định sự phù hợp của mơ hình nghiên cứu, kiểm định các giả thuyết để xác định rõ mức độ ảnh hưởng của từng yếu tố tác động đến biến phụ thuộc.
Mơ hình hồi qui bội MLR cho nghiên cứu:
Tóm tắt chương 3
Trong chương 3, tác giả trình bày cụ thể tiến trình các bước được thực hiện trong nghiên cứu. Nội dung quan trọng nhất của chương này chính là thiết kế nghiên cứu, bao gồm (1) xác định các thang đo nhằm đo lường cho các biến độc lập và phụ thuộc;
(2) nghiên cứu định tính với cơng cụ thu thập dữ liệu bằng thảo luận nhóm; (3) dựa trên kết quả thảo luận nhóm tiến hành điều chỉnh thang đo cho phù hợp (4) bảng câu hỏi được xây dựng dựa trên thang đo sau khi được điều chỉnh, kết hợp thêm một số thông tin về đặc điểm của đối tượng khảo sát vả thông tin liên lạc (5) cuối cùng là nghiên cứu định lượng được thu thập thông tin qua 220 bảng khảo sát.
Nội dung còn lại trong chương 3 là cách thức xử lý và phân tích dữ liệu, được thực hiện thơng qua 4 giai đoạn chính: (1) gạn lọc thơng tin; (2) phân tích đặc điểm mẫu nghiên cứu; (3) kiểm định và đánh giá thang đo và (4) phân tích sự hồi qui tuyến tính của mơ hình.
CHƯƠNG 4. KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
Chương 4 – Kết quả nghiên cứu được thực thông qua phần mềm SPSS với các phân
tích về: (1) đặc điểm mẫu khảo sát, nhằm xác định đặc điểm cơ bản của mẫu khảo sát, như sự phân bố mẫu theo giới tính, năm sinh viên hay theo chuyên ngành học tập của sinh viên, (2) thống kê mô tả một số chỉ số như giá trị thấp nhất, giá trị nhỏ nhất, trung bình và độ lệch chuẩn cho các câu trả lời của mục hỏi, (3) kiểm tra và đánh giá các thang đo bằng phương pháp kiểm tra độ tin cậy Cronbach’s Alpha và phân tích nhân tố (EFA) kiểm tra sự hội tụ của thang đo, (4) cuối cùng là phân tích hồi qui và kiểm tra sự vi phạm các giả định có liên quan.
4.1 Đặc điểm mẫu khảo sát
Ở chương 3, chúng ta đã xác định kích thước mẫu n = 200. Có 220 bảng câu hỏi được phát đến các sinh viên trường đại học Kinh Tế thành phố Hồ Chí Minh, số bảng khảo sát thu được là 220, tuy nhiên chỉ có 196 bảng hợp lệ (vẫn thỏa điều kiện để thực hiện các phân nhân tố và hồi qui, kích thước mẫu tối thiểu là 135). Cụ thể 24 bảng không hợp lệ là do: lựa chọn nhiều phương án trong một câu hỏi, bỏ trống những câu trả lời bắt buộc.
Các biến được sử dụng trong phân tích đặc điểm mẫu bao gồm: giới tính, năm sinh viên, chuyên ngành mà sinh viên theo học.
Về giới tính, mẫu khảo sát khơng cho thấy sự chênh lệch nhiều giữa nam và nữ. Tỷ lệ phần trăm nam tham gia khảo sát là 46.9% ít hơn so với tỷ lệ nữ (Xem