Bảng 2.7: Kết quảphân tích Cronbach’s Alpha nhân tốphương pháp học
TT Biến quan sát Trung bình của thang đo nếu loại biến Phương sai của thang đo nếu loại biến Tương quan với biến tổng Hệsố Cronbach anpha nếu loại biến Hệsố Cronbach Alpha Nhân tố: Phương pháp học tập 0,724 N = 4 C17
Đọc thêm sách tham khảo ngoài sách giáo khoa 11,5 4,0 0,5 0,7 C18 Tìm kiếm nhiều bài tập từ internet đểgiải 11,7 4,3 0,4 0,7 C19 Lập thời gian biểu cụ thể cho môn Tin học 11,7 3,8 0,6 0,6 C20 Hỏi ý kiến thầy cô những vấn đề không giải đáp được 11,6 3,8 0,6 0,6
Có 4 biến quan sát là C17, C18, C19, C20. Các biến này có hệsốtương quan biến tổng đều đạt yêu cầu là lớn hơn 0,4 và thang đo này có hệsốtin cậy Cronbach Alpha là 0,7 (lớn hơn 0,6). Thang đo này đạt yêu cầu và tất cả các biến của thành phần này đều được đưa vào phân tích nhân tố.
2.4.1.6. Thang đo: Mức độ đáp ứng kỳ vọng kết quả thi Tin học cấp thành phố
Bảng 2.8: Kết quảphân tích Cronbach’s Alpha nhân tốthuộc vềkết quảthi
TT Biến quan sát Trung bình của Phương sai của thang Tương quan với Hệsố Cronbach anpha Hệsố Cronbach Alpha
thang đo nếu loại biến đo nếu loại biến biến tổng nếu loại biến
Nhân tố: mức độ đáp ứng kỳvọng kết quảthi môn Tin học cấp thành phố 0,753
N = 4
C21 Em đã đạt giải như mong muốn
trong kỳthi tin cấp thành phố 11,0 4,3 0,6 0,7
C22 Em sẽ tiếp tục tham gia kỳ thi
Tin học toàn quốc 11,1 4,3 0,6 0,7 C23 Em cảm thấy say mê học môn
Tin học hơn sau khi đạt giải trong kỳthi Tin học cấp TP
11,0 4,1 0,6 0,7
C24 Sau khi vào trường THCS, em sẽ
tiếp tục tham gia các kỳthi học sinh giỏi môn Tin học
11,2 4,5 0,4 0,8
Thang đo mức độ đáp ứng kỳ vọng kết quả thi Tin học cấp thành phố gồm 4 biến, đó là: C21, C22, C23, C24. Qua phân tích độ tin cậy Cronbach Alpha, cả 4 biến quan sát đều có hệ số tương quan biến tổng đạt yêu cầu, lớn hơn 0,4. Tuy nhiên, hệsốtương quan biến tổng đối với biến quan sát C24 là 0,4, thấp hơn so với các biến còn lại và hệsốCronbach Alpha nếu bỏ đi biến này sẽ tăng từ 0,753 lên 0,8. Vì vậy, ta loại bỏbiến C24. Thang đo này chỉcó 4 biến C21, C22, C23 đạt yêu cầu và được đưa vào phân tích nhân tố. HệsốCronbach Alpha là 0,8 cho thấy đây là thang đo lường tốt sau khi đã loại biến C24.
2.4.2. Phân tích nhân tố khám phá EFA (Exploratory Factor Analysis) Analysis)
các dữ liệu. Phương pháp này rất có ích cho việc xác định các tập hợp biến cần thiết cho vấn đềnghiên cứu và được sửdụng đểtìm mối quan hệgiữa các biến với nhau.
Tác giả sẽ xem xét các Factor loading hay hệ số tải nhân tố hay trọng số nhân tố trong bảng Rotated Component Matrix. Trên mỗi dòng nhất định, chỉcó một con số, con số này chính là factor loading lớn nhất của biến quan sát nằm ở dòng đó. Biến quan sát có factor loading lớn nhất nằm tại cột nào thì biến quan sát đó thuộc về nhân tố đó. Như vậy, biến quan sát bất kỳ sẽ nằm ở nhân tố thứ mấy sẽ được thể hiện rõ ràng trên bảng Rotated Component Matrix. Đối với những Factor Loading mang dấu âm thì lấy giá trịtuyệt đối của nó. Tiêu chuẩn quan trọng đối với Factor loading lớn nhất là nó phải lớn hơn hoặc bằng 0,5, tiêu chuẩn này phù hợp với cỡ mẫu điều tra (Hair và cộng sự, 1998). Ngoài ra, nghiên cứu còn xem xét hệsố Eigenvalue có đạt điều kiện lớn hơn 1 hay không. Cuối cùng, tác giả kiểm tra trị số của phép kiểm định KMO để chắc chắn rằng trị số này lớn hơn hoặc bằng 0,5, đảm bảo phân tích nhân tốphù hợp với các dữ liệu. Nếu biến quan sát không đạt được các điều kiện về hệsố Factor loading thì sẽbịloại bỏkhỏi mô hình nghiên cứu. Tuy nhiên, việc loại bỏ sẽ được tiến hành từng bước một trong trường hợp có nhiều biến không đạt.
Sau khi kiểm tra độtin cậy, phân tích nhân tốkhám phá được tiến hành. Phương pháp rút trích nhân tố được sử dụng là Principal Component (được mặc định trong chương trình SPSS v18) với phép quay Varimax.
2.4.2.1. Phân tích nhân tốEFA lần 1
Kiểm định KMO và Barlett's trong phân tích nhân tố cho thấy hệ số KMO khá lớn 0,884 > 0,5. Đồng thời, giả thuyết Ho đặt ra là không có sự tương quan giữa 20 biến quan sát này cũng bị bác bỏ thông qua phép kiểm
định này với mức ý nghĩa sig là 0.000. Cả2 điều này cho thấy rằng, phân tích nhân tốlà rất phù hợp với tập dữliệu.
Kết quảphân tích nhân tốlần đầu, tại mức giá trịEigenvalue 1,063 cho phép trích được 5 nhân tố từ 20 biến quan sát và với phương sai trích là 62,167% (lớn hơn 50%). Như vậy, cho thấy phương sai rút trích đạt yêu cầu.
Tuy nhiên, dựa trên bảng Rotated Component Matrix, 2 biến C7 (Máy vi tính ởtrường có kết nối internet), và C13 (Tham gia tất cảcác giờ học trên lớp) đều có hệsố factor loading rất thấp, lần lượt là 0,429 và 0.481 (nhỏ hơn 0.5), không đạt yêu cầu đặt ra nên sẽbịloại bỏlần lượt (Xem phần Phụlục 3.1).
Biến C7 (Máy vi tính ở trường có kết nối internet) có hệ số factor loading nhỏ nhất nên sẽ bị loại bỏ trước. Khi biến này loại bỏ, ta có thểthấy rằng yếu tố việc kết nối internet MVT ở trường chưa tác động đến mức độ đáp ứng kỳvọng kết quả thi HSG Tin học của HS. Theo kết quảkhảo sát cho thấy thời gian dạy môn Tin học ở trường mỗi tuần có 2 tiết, gồm 1 tiết TH và 1 tiết LT. Do đó, thời gian để cho các em sử dụng internet ở trường để tìm kiếm thông tin, tài liệu phục vụ cho nhu cầu học tập bị hạn chế. Giáo viên dành thời gian dạy TH để hướng dẫn các em TH lại những bài học LT vừa dạy và trao dồi việc sử dụng các phần mềm học tập là đã hết thời gian quy định. Vì vậy, nhiều trường cũng chưa quan tâm đến việc kết nối internet đến phòng Tin học cho HS sửdụng.
2.4.2.2. Phân tích nhân tốEFA lần 2
Phân tích nhân tố vẫn rất phù hợp với hệ số KMO là 0,886 > 0.5). Kết quả phân tích nhân tố rút được 5 nhân tố tại lức Eigenvalue là 1,063, nhưng phương sai trích được cao hơn so với lần 1 là 63,102%. Sau khi phân tích nhân tốlần 2, kiểm tra lại bảng Rotated Component Matrix, ta thấy biến C12 (Biết sửdụng máy vi tính) và C13 (Tham gia tất cảcác giờ học trên lớp) có hệ số factor loading là 0,495 và 0,492 thấp hơn 0,5. Vì vậy, ta tiếp tục loại bỏ
giờ học trên lớp có hệ số 0,492 và bị loại bỏ. Điều này chứng tỏ yếu tố này cũng không tác động đến mức độ đáp ứng kỳ vọng kết quả thi HSG Tin học của HS. Phải chăng, đối với tất cả các em HS tham gia thi HSG Tin học cấp thành phố đều tham gia đầy đủ các giờ học tin trên lớp. Do đó, sự tác động đến mức độ đáp ứng kỳ vọng kết quả thi là như nhau. Vì vậy, ta không thấy sự mức độ tác động đến từng mức độ đáp ứng kỳ vọng kết quả thi của HS. Đây có thể là yếu tố (câu hỏi) dư thừa, chưa có tác dụng trong việc khảo sát để đánh giá sự tác động. Vì thế, đề tài loại bỏ yếu tố này và không tiếp tục đưa vào mô hình đểphân tích.
Sau khi loại bỏ biến C13 thì biến C12 lại được giữ lại để tiếp tục đưa vào mô hình nghiên cứu đểphân tích (hệsốfactor loading = 0,599). Điều này chứng tỏdữliệu khảo sát thểhiện rất sát thực với đối tượng khảo sát. Đối với HS tiểu học, việc chuyển từtrường mầm non sang tiểu học, các em có sựthay đổi lớn trong tâm lý học đường. Ở bậc mầm non các em chơi nhiều hơn học, khi vào tiểu học thì ngược lại, học nhiều hơn chơi. Và cách học cũng khác xa so với mầm non, nhất là khi học môn Tin học, lần đầu được tiếp xúc MVT nên được khám phá nhiều thứ, cho nên mục tiêu đầu tiên đặt ra với các em là học Tin học đểbiết sửdụng MVT là yếu tốcó thểtác động có thểlà chưa cao đến mức độ đáp ứng kỳvọng kết quảthi nên vẫn được giữlại.
2.4.2.3. Phân tích nhân tốEFA lần 3
Kết quả phân tích nhân tốlần 3: phân tích nhân tố vẫn phù hợp với hệ sốKMO đạt 0,881 (lớn hơn 0,5) và tại mức Eigenvalue 1,056, vẫn rút được 5 nhân tốvới phương sai trích cao hơn so với lần trước là 64,225%. Kiểm tra lại bảng Rotated Component Matrix, các biến quan sát lúc này đều có hệ số factor loading lớn hơn 0,5, đạt yêu cầu. (Phụlục 3.3).
Bảng 2.9. Kết quảkiểm định KMO và Bartlett's Test lần thứ3 ChỉsốKMO 0,881 Kết quảkiểm định Barlett Approx. Chi-Square 1978,132 df 15 Sig. 0.000
Tóm lại, qua 3 lần phân tích nhân tố khám phá EFA, với danh sách 20 biến quan sát mà đềtài đặt ra đểnghiên cứu có 2 biến bịloại bỏ và còn lại 18 biến sẽ tạo thành các nhân tố mới trong mô hình mới sẽ được hiệu chỉnh tiếp theo sau.
2.4.3. Thang đo mức độ đáp ứng kỳvọng kết quảthi HSG Tin học cấp thành phố thành phố
Sau khi đạt độ tin cậy thông qua việc kiểm tra bằng hệ số Cronbach Alpha, thang đo kết quả thi gồm 3 biến quan sát. Tiếp tục phân tích nhân tố khám phá EFA được sửdụng đểkiểm định lại mức độhội tụcủa 3 biến quan sát. Kết quả kiểm định KMO và Bartlett's trong phân tích nhân tố cho thấy hệ số KMO là 0,664 (>0,5) với mức ý nghĩa sig là 0.000. Điều này cho thấy rằng phân tích nhân tốEFA là rất thích hợp với mẫu nghiên cứu này.
Bảng 2.10: Kết quảEFA thang đo kết quảthi
Biến quan sát Yếu tố 1 C21 0,878 C22 0,819 C23 0,781 Eigenvalues 2,053 Phương sai trích rút (%) 68,417 Cronbach Alpha 0,766
Phương pháp rút trích nhân tố Principal Component và phép quay Varimax đã trích được 1 nhân tố với hệ số tải factor loading của các nhân tố khá lớn (Xem phần Phụlục 3.4).
2.4.4. Tóm tắt các hệsố
Bảng 2.11. Bảng tóm tắt các hệsốkhi sửdụng phân tích nhân tố
n Tổng số biến phân tích Biến quan sát bị loại Hệsố KMO Sig Phương sai trích Sốnhân tốphân tíchđược 1 20 0,88 0.000 62,2 5 2 19 C7 0,89 0.000 63,1 5 3 18 C13 0,88 0.000 64,3 5
Danh sách các biến quan sát bịloại: 2 biến
C7: Máy tính ởtrường có kết nối internet cho học sinh sửdụng C13: Tham gia tất cảcác giờhọc trên lớp
Kết quảnày cho thấy, các biến quan sát trong 5 thành phần ban đầu được nhóm gộp thành các nhân tốmới hoàn toàn. Theo Bollen và Hoyle, 1991; Hair và ctg, trường hợp này có thể xảy ra trong các nghiên cứu thuộc lĩnh vực khoa học xã hội.
2.4.5. Hiệu chỉnh mô hình nghiên cứu
Sau khi loại bỏ biến và gộp các biến còn lại thành các nhân tố mới, mô hình nghiên cứu được hiệu chỉnh lại cho phù hợp để đảm bảo cho việc thực hiện các kiểm định mô hình tiếp theo như sau:
Hình 2.2: Mô hình hiệu chỉnh lần 1
Tóm tắt chương 2: Căn cứ mô hình lý thuyết, bảng hỏi thu thập thông tin bao gồm 20 biến quan sát kỳ vọng có tác động đến kết quả học tập của HS tiểu học trên địa bàn thành phố Đà Nẵng. Thang đo Likert với dãy giá trị 1 ÷ 5 được sửdụng để đo lường cảm nhận của đối tượng khảo sát vềtác động của các yếu tố tác động đến mức độ đáp ứng kỳ vọng kết quả thi HSG Tin học cấp thành phố của các em. Kết quả phân tích cho 20 biến quan sát, sau khi loại 2 biến có trọng số nhỏhơn 0,5 còn lại 18 biến quan sát trích thành 5 nhóm nhân tố. Kết quảphân tích Cronbach alpha cho thấy 5 nhân tố đảm bảo độ tin cậy chứng tỏ thang đo phù hợp và sẽ được sử dụng trong phân
MỨC ĐỘ ĐÁP ỨNG KỲVỌNG KẾT QUẢ THI HSG TIN HỌC NHÂN TỐF1: C9, C11, C12, C16, C17, C20 NHÂN TỐF2: C3, C5, C6, C8, C19 NHÂN TỐF3: C14, C15, C18 NHÂN TỐF4: C4, C10 NHÂN TỐF5: C1, C2
Chương 3
KIỂM ĐỊNH MÔ HÌNH VÀ PHÂN TÍCH KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
3.1. Kiểm định mô hình nghiên cứu bằng phân tích hồi quy bội
3.1.1. Xem xét ma trận tương quan giữa các biến
Trước khi tiến hành phân tích hồi quy tuyến tính bội, cần phải xem xét mối quan hệ tương quan tuyến tính giữa các biến. Điều này nhằm kiểm định giữa các biến có mối quan hệ tương quan tuyến tính với nhau và các biến độc lập có tương quan với biến phụ thuộc.
Ta sử dụng hệ số tương quan Pearson1
(r) để lượng hóa mức độ chặt chẽ của mối liên hệ tuyến tính giữa các biến.
Giả thuyết đặt ra cần phải kiểm định là:
Ho: Không có mối quan hệ tương quan tuyến tính giữa các biến trong mô hình
H1: Có mối quan hệ tuyến tính của các biến trong mô hình
Kết quả kiểm định sự tương quan như sau:
1 Công thức của r như sau: x y i i N i S S N Y Y X X r 1 1
Bảng 3.1: Kết quảkiểm định sựtương quan MĐKV ĐUKQT F1 F2 F3 F4 F5 Hệsốtương quan MĐKV ĐUKQT 1 .673** .576** .568** .550** .483** F1 1 .680** .597** .538** .445** F2 1 .557** .446** .417** F3 1 .427** .364** F4 1 .396** F5 1
*: Kiểm định mức giảthuyết ở mức ý nghĩa nhỏhơn 0,05; **: kiểm định mức giảthuyết ở mức ý nghĩa nhỏhơn 0,01.
Ma trận này cho ta biết mối tương quan giữa biến mức độ đáp ứng kỳ vọng kết quả thi (biến phụ thuộc) với các biến độc lập, cũng như sự tương quan giữa các biến độc lập với nhau. Giả thuyết Ho bịbác bỏ với giá trị Sig rất nhỏ 0.000. Với mức ý nghĩa α=0,01 (độ tin cậy 99%), hệ số tương quan giữa biến phụ thuộc mức độ đáp ứng kỳvọng kết quả thi và các biến độc lập mạnh, chẳng hạn: mức độ tương quan giữa các yếu tố thuộc về gia đình với chính nó là 1, giữa các yếu tố thuộc về gia đình với mức độ đáp ứng kỳvọng kết quả thi là 0,673; các yếu tố thuộc về nhà trường với mức độ đáp ứng kỳ vọng kết quả thi là 0,576 và các yếu tố thuộc về nhà trường với các yếu tố thuộc vềgia đình là 0,680. Ngoài ra, các yếu tố còn lại có mức độtương quan với mức độ đáp ứng kỳ vọng kết quả thi và các biến còn lại ở mức độ trung bình, chẳng hạn như: mục tiêu học tập với mức độ đáp ứng kỳ vọng kết quả thi là 0,568; thời gian dành cho môn Tin học với mức độ đáp ứng kỳvọng kết quả thi là 0,550; phương pháp học môn tin với mức độ đáp ứng kỳvọng kết
Sơ bộta có thểkết luận có mối tương quan giữa biến phụthuộc và các biến độc lập và có thể đưa các biến độc lập vào mô hình đểgiải thích cho biến phụthuộc.
3.1.2. Phân tích hồi quy bội
Phân tích tương quan đã chứng minh được rằng, giữa các biến có mối tương quan với nhau, hệsốtương quan có giá trịthấp. Tuy nhiên, việc kiểm tra hiện tượngđa cộng tuyến là cần thiết, nhằm hạn chếnhững hậu quảnếu xảy ra hiện tượng này. Độchấp nhận của biến (Tolerances) và hệsốphóng đại phương sai (Variance inflation factor – VIF) được dùng đểphát hiện hiện tượng đa cộng tuyến. Quy tắc là khi VIF vượt quá 10 là dấu hiệu của đa cộng tuyến.