Chương 2: THIẾT KẾ VÀ TỔ CHỨC NGHIÊN CỨU
2.2. Thiết kế và tổ chức nghiên cứu
2.2.6. Phương pháp xử lý dữ liệu thống kê
Để xem xét định hướng nghề nghiệp của học sinh học nghề tại trường, nghiên cứu được tiến hành khảo sát trên đối tượng là học sinh học nghề năm thứ nhất ở trình độ cao đẳng. Sau đó phân tích dữ liệu từ các câu trả lời của học sinh thông qua các thang đo được xây dựng như mô hình, gồm 7 thang đo với 5 mức độ.
Dữ liệu sau khi được khảo sát sẽ được mã hóa, nhập liệu và làm sạch bằng phần mền SPSS for Windows 16,0 và phần mềm tính toán MS Excel 2010.
Trong nghiên cứu này, chúng tôi sử dụng thang đo Likert 5 mức độ để xem xét thực trạng định hướng nghề nghiệp của học sinh như sau :
- Mức độ 1: Hoàn toàn không đồng ý - Mức độ 2: Không đồng ý
- Mức độ 3: Đồng ý một phần, phân vân - Mức độ 4: Đồng ý
- Mức độ 5: Hoàn toàn đồng ý
a. Lập bảng tần suất
Bảng tần suất dùng tóm tắt đặc điểm các nhân tố cá nhân của mẫu như: nghề đang học, học lực lớp 12, giới tính, các lý do chọn nghề, ... để thực hiện phân nhóm theo đặc điểm của đối tượng.
Bảng tần số quan sát và phần trăm các lựa chọn của học sinh về những tiêu chí cần khảo sát nhằm xác định số lượng học sinh chiếm bao nhiêu trong tổng thể.
b. Phân tích hồi quy đa biến
Sau quá trình thực hiện kiểm định thang đo: đánh giá độ tin cậy thang đo (sử
dụng hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha) và kiểm định giá trị khái niệm của thang đo
(phân tích nhân tố khám phá EFA); tiến hành tính toán giá trị của các nhân tố rút trích được trong phân tích nhân tố EFA bằng cách tính trung bình cộng của các biến quan sát thuộc nhân tố tương ứng.
Các nhân tố được trích ra trong phân tích nhân tố được sử dụng cho phân tích hồi quy đa biến để kiểm định mô hình nghiên cứu và các giả thuyết kèm theo. Các
Phân tích hồi quy đa biến:
- Sau khi kết luận là hai biến có mối liên hệ tuyến tính thì có thể mô hình hóa mối quan hệ nhân quả của hai biến này bằng hồi quy tuyến tính.[9]
- Nghiên cứu thực hiện hồi quy đa biến theo phương pháp Enter: tất cả các biến được đưa vào một lần và xem xét các kết quả thống kê liên quan.
- Phương trình hồi quy đa biến cho mô hình nghiên cứu đề xuất ban đầu (theo
mô hình lý thuyết):
ĐH = 0 + 1*NN + 2*TTLĐ + 3*NL+ 4*GĐ + 5*BB+ 6*NT
Thông tin các biến trong mô hình:
Bảng 2.5: Mô tả các biến trong phương trình hồi quy đa biến
Biến Ý nghĩa
ĐH Định hướng nghề nghiệp
NN Hiểu biết về nghề nghiệp TTLĐ Hiểu biết về thị trường lao động
NL Hiểu biết về năng lực bản thân
GĐ Ảnh hưởng từ gia đình
BB Ảnh hưởng từ bạn bè
NT Ảnh hưởng từ nhà trường
Kiểm định các giả thuyết, sử dụng với phần mềm SPSS:
- Đánh giá độ phù hợp của mô hình hồi quy đa biến.
- Kiểm định giả thuyết về độ phù hợp của mô hình.
- Kiểm tra giả định về hiện tượng đa cộng tuyến (tương quan giữa các biến
độc lập) thông qua giá trị của độ chấp nhận (Tolerance) hoặc hệ số phóng đại
phương sai VIF (Variance inflation factor): VIF > 10 thì có thể nhận xét có hiện tượng đa cộng tuyến.[9]
- Xác định mức độ ảnh hưởng của các yếu tố tác động đến định hướng nghề nghiệp của học sinh: yếu tố có hệ số càng lớn thì có thể nhận xét rằng yếu tố đó có mức độ ảnh hưởng cao hơn các yếu tố khác trong mô hình nghiên cứu.
Phân tích tương quan:
- Kiểm định mối tương quan tuyến tính giữa các biến trong mô hình: giữa biến
phụ thuộc với từng biến độc lập và giữa các biến độc lập với nhau. Đồ thị phân tán cũng cung cấp thông tin trực quan về mối tương quan tuyến tính giữa hai biến. Sử dụng hệ số tương quan Pearson để lượng hóa mức độ chặt chẽ mối liên hệ tuyến tính giữa hai biến định lượng: giá trị tuyệt đối của hệ số Pearson càng gần đến 1 thì hai biến này có mối tương quan tuyến tính càng chặt chẽ.[9]
- Trong mô hình nghiên cứu, kỳ vọng có mối tương quan tuyến tính chặt chẽ giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập; đồng thời cũng xem xét mối tương quan giữa các biến độc lập với nhau để nhận dạng hiện tượng đa cộng tuyến.
c. Phân tích phương sai (Anova)
Sau khi có kết quả phân tích hồi quy đa biến, tiến hành phân tích sự khác biệt
về định hướng nghề nghiệp của HS trường CĐ Nghề KTCN TPHCM theo các đặc trưng của đối tượng nghiên cứu như: nghề nghiệp, giới tính, trình độ học nghề, và lý do chọn nghề. Từ đó cung cấp các thông tin cần thiết cho nhà trường thực hiện một
số giải pháp giúp cho học sinh năm thứ nhất có định hướng nghề nghiệp tốt hơn, yêu thích hơn đối với nghề đang học.
Phân tích phương sai (Anova) dùng để phân tích sự khác biệt về trung bình trong đánh giá theo tiêu chí nào đó như: đánh giá tác động có sự khác biệt giữa các nhóm học sinh có đặc trưng khác nhau.
Bằng cách so sánh trung bình của các nhóm:
MSG/MSW với Fk-1 n-ka Trong đó:
+ MSG là phương sai trong một nhóm (Within-group mean squares) + MSW là phương sai giữa các nhóm (Between-group mean squares) Kiểm định sâu Anova để chỉ ra sự khác nhau cụ thể giữa các nhóm nào ta dùng kiểm định Tukey Test. Trường hợp phương sai không đồng đều giữa các nhóm ta dùng kiểm định Kruskal-Wallis.
d. Thiết kế mẫu
Mẫu được chọn theo phương pháp ngẫu nhiên thuận tiện, một trong các hình thức chọn mẫu phi xác suất. Kích thước của mẫu áp dụng trong nghiên cứu được dựa theo yêu cầu của phân tích nhân tố khám phá EFA (Exploratory Factor Analysis) và hồi quy đa biến:
- Đối với phân tích nhân tố khám phá EFA: Dựa theo nghiên cứu của Hair, Anderson, Tatham, và Black (1998) [23], cho tham khảo về kích thước mẫu dự kiến. Theo đó kích thước mẫu tối thiểu là gấp 5 lần tổng số biến quan sát. Trong nghiên cứu này dự kiến có tổng số biến quan sát là 42, cỡ mẫu cần đạt là 42*5 = 210 mẫu.
- Đối với phân tích hồi quy đa biến: cỡ mẫu tối thiểu cần đạt được tính theo công thức là 50 + 8*m (m: số biến độc lập) [25]. Trong nghiên cứu này, dự kiến số biến độc lập là 6 thì cỡ mẫu tối thiểu là 50 + 8*6 = 98 mẫu.
- Nghiên cứu về cỡ mẫu do Roger thực hiện (2006) cho thấy cỡ mẫu tối thiểu áp dụng được trong các nghiên cứu thực hành là từ 210-250.
Với thông tin trên, tác giả sử dụng cỡ mẫu là 250 cho nghiên cứu.
e. Thu thập dữ liệu
Nghiên cứu được tiến hành đối với học sinh của trường CĐ nghề KTCN TPHCM. Đối tượng nghiên cứu là học sinh năm thứ nhất của các nghề đang giảng dạy tại trường.
Bảng 2.6: Phương pháp thu thập dữ liệu Nội dung Thông tin chi tiết
Trường nghề - Phạm vi nghiên cứu: học sinh của trường Cao đẳng nghề Kỹ
thuật Công nghệ Tp Hồ Chí Minh Đối tượng nghiên cứu - Học sinh trình độ Cao đẳng năm thứ nhất ở trường nghề
Cách thức thực hiện - Sử dụng bảng câu hỏi dạng bảng in: Trao bảng câu hỏi và
hướng dẫn trả lời trực tiếp.
Thuộc tính của các đối tượng nghiên cứu bao gồm: nghề đang học, học lực lớp 12, giới tính và lý do chọn nghề. Các thuộc tính này được thu thập dữ liệu trên học sinh năm thứ nhất của trường.
Cỡ mẫu được sử dụng trong nghiên cứu là 250 mẫu. Do giới hạn về thời gian và chi phí, phương pháp thu thập dữ liệu được sử dụng trong nghiên cứu là phương pháp ngẫu nhiên thuận tiện, một trong các phương pháp chọn mẫu phi xác suất. Các phương pháp thu thập dữ liệu được sử dụng trong nghiên cứu là thu thập dữ liệu dựa trên bảng câu hỏi dạng bảng in.
f. Phân tích dữ liệu
Các bước chuẩn bị để phân tích dữ liệu:
Bảng 2.7: Chuẩn bị dữ liệu cho việc phân tích
Bước Nội dung
1 - Sau khi thu nhận bảng trả lời, tiến hành làm sạch thông tin 2 - Mã hóa các thông tin cần thiết trong bảng trả lời
3 - Nhập liệu và phân tích dữ liệu bằng phần mềm SPSS phiên bản 16.0 4 - Thống kê tần số và phần trăm các chọn lựa bằng phần mềm MS Excel
Tiến hành các thống kê để mô tả dữ liệu thu thập. Sau đó, tiến hành:
(1) Đánh giá độ tin cậy thang đo qua hệ số Cronbach’s Alpha;
(2) Phân tích nhân tố khám phá EFA (Exploratory Factor Analysis);
(3) Phân tích hồi quy đa biến và kiểm định các giả thuyết trong mô hình; các kiểm định giả thuyết đều sử dụng mức ý nghĩa là 5%.