6. Kết cấu luận văn:
3.5Điều chỉnh mô hình nghiên cứu
Nhƣ vậy, sau phân tích nhân tố EFA kết quả cho chúng ta 9 nhân tố mới với 31 biến quan sát đƣợc rút trích, đặt lại tên. Nhƣ vậy, 9 thành phần mới thay thế cho 12 thành phần thiết kế ban đầu. Do đó, mô hình nghiên cứu ban đầu phải đƣợc điều chỉnh lại cho phù hợp cho các phân tích tiếp theo. Mô hình nghiên cứu mới sau phân tích nhân tố nhƣ sau:
Hình 3.3. Mô hình nghiên cứu sau phân tích nhân tố EFA
Phƣơng trình nghiên cứu hồi quy tổng quát đƣợc xây dựng nhƣ sau:
Kienthucthunhan = β0 + β1*Dongcohoctapvakiendinhtronghoctap +
β2*Canhtrangtronghoctap + β3*Kynanggiangday + β4*Tugiactrongquahoctap + β5*Antuongtruonghoc + β6*Tuongtaclophoc + β7*Tochucmonhoc + β8*Lapkehochvatuhoc + β9*Kiendinhtronghoctap
Hay:
Kienthucthunhan = β0 + β1 * X1 + β2 * X2 + β3 * X3 + β4 * X4 + β5*X5 + β6*X6 + β7*X7 + β8*X8 + β9*X9
Trong đ :
Kienthucthunhan: Kiến thứ thu nhận (biến phụ thuộc) Các biến độc lập:
Dongcohoctapvakiendinhtronghoctap: Động cơ học tập, kiên định trong học tập
Canhtrangtronghoctap: Cạnh tranh trong học tập Động cơ và kiên định trong học tập Cạnh tranh trong học tập Lập kế hoạch và tự học Kiên định trong học tập Tƣơng tác lớp học Kỹ năng giảng dạy Tự giác trong học tập Ấn tƣợng trƣờng học KTTN của HSSV Tổ chức môn học Động cơ và kiên định trong học tập Cạnh tranh trong học tập
Kynanggiangday: Kỹ năng giảng dạy Tugiactronghoctap: Tự giác trong học tập
Antuongtruonghoc: Ấn tƣợng trƣờng học
Tuongtaclophoc: Tƣơng tác lớp học Tochucmonhoc: Tổ chức môn học
Lapkehochvatuhoc: Lập kế hoạch và tự học
Kiendinhtronghoctap: Kiên định trong học tập
3.6 Phân tích hồi quy đa biến
Phân tích hồi quy tuyến tính sẽ giúp chúng ta biết đƣợc cƣờng độ ảnh hƣởng của các biến độc lập lên biến phụ thuộc. Để tiến hành phân tích hồi quy tuyến tính bội, các biến đƣa vào mô hình theo phƣơng pháp Enter. Tiêu chuẩn kiểm định là tiêu chuẩn đƣợc xây dựng vào phƣơng pháp kiểm định giá trị thống kê F và xác định xác suất tƣơng ứng của giá trị thống kê F, kiểm định mức độ phù hợp giữa mẫu và tổng thể thông qua hệ số xác định R2
. Công cụ chẩn đoán giúp phát hiện sự tồn tại của cộng tuyến trong dữ liệu đƣợc đánh giá mức độ cộng tuyến làm thoái hóa tham số ƣớc lƣợng là: Hệ số phóng đại phƣơng sai (Variance inflation factor - VIF). Quy tắc khi VIF vƣợt quá 10, đó là dấu hiệu của đa cộng tuyến (Trọng & Ngọc, 2005, 218).
Đề tài sử dụng phƣơng pháp hồi quy đa biến để dự đoán cƣờng độ tác động của các yếu tố đến kiến thức thu nhận của học sinh sinh viên. Ta có phƣơng trình tổng quát đƣợc xây dựng nhƣ sau:
KTTN = β0 + β1*X1 + β2* X2 + β3*X3 + β4*X4 + β5*X5 + β6*X6 + β7*X7 + β8*X8 + β9*X9
Trong đó:
Biến phụ thuộc: KTTN (Kiến thức thu nhận của HSSV)
Các biến độc lập
X1: ĐCKD (Động cơ học tập, kiên định trong học tập)
X2: CT (Cạnh tranh trong học tập)
X3: KNGD (Kỹ năng giảng dạy) X4: TGHT (Tự giác trong học tập)
X5: AT (Ấn tƣợng trƣờng học)
X6: TT (Tƣơng tác lớp học) X7: TC (Tổ chức môn học)
X9: KĐ (Kiên định trong học tập)
Dựa vào cơ sở lý thuyết và kết quả phân tích ở trên, ta sẽ đƣa tất cả các biến độc lập trong mô hình hồi quy đã điều chỉnh bằng phƣơng pháp đƣa vào cùng một lúc Enter để chọn lọc dựa trên tiêu chí chọn những biến có mức ý nghĩa < 0.05. (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Kết quả phân tích hồi quy tuyến tính cho các biến số đƣợc thể hiện thông qua các bảng sau:
Bảng 3.10. Hệ số R-Square từ kết quả phân tích hồi quy
Model Summaryb Mode l R R Square Adjusted R Square Std. Error of
the Estimate Durbin-Watson 1 .845a .713 .709 .34336 1.686 a. Predictors: (Constant), Kien dinh trong hoc tap, Tuong tac lop hoc, Canh tranh trong hoc tap, Lap ke hoach va tu hoc, An tuong truog hoc, Tu duy va tu danh gia ket qua hoc tap, To chuc mon hoc, Dong co va kien dinh trong hoc tap, Ky nang giang day
b. Dependent Variable: Kienthucthunhan
So sánh hai giá trị R Square và Adjusted R Square có thể thấy Adjusted R Square nhỏ hơn, dùng nó để đánh giá độ phù hợp của mô hình sẽ an toàn hơn vì nó không thổi phồng mức độ phù hợp của mô hình. Vậy, nghiên cứu sẽ sử dụng R2
hiệu chỉnh để đánh giá mức độ phù hợp của mô hình nghiên cứu. Độ phù hợp của mô hình đƣợc kiểm định bằng trị thống kê F đƣợc tính từ R2
của mô hình tƣơng ứng với mức ý nghĩa sig., với giá trị sig. càng nhỏ thì càng an toàn khi bác bỏ giả thuyết Ho là hệ số trƣớc các biến độc lập đều bằng nhau và bằng 0 (trừ hằng số). Mô hình hồi quy tuyến tính bội đƣa ra là phù hợp với dữ liệu và có thể sử dụng đƣợc.
Bảng 3.2. Bảng ANOVA từ kết quả phân tích hồi quy
ANOVAb Model Sum of Squares df Mean Square F Sig. 1 Regression 174.900 9 19.433 164.829 .000a Residual 70.268 596 .118 Total 245.168 605
a. Predictors: (Constant), Kien dinh trong hoc tap, Tuong tac lop hoc, Canh tranh trong hoc tap, Lap ke hoach va tu hoc, An tuong truog hoc, Tu duy va tu danh gia ket qua hoc tap, To chuc mon hoc, Dong co va kien dinh trong hoc tap, Ky nang giang day
Kiểm định F (Bảng 3.11) cho thấy mức ý nghĩa p(sig.) = .000. Mô hình hồi quy phù hợp, các biến độc lập giải thích đƣợc khoảng 71% phƣơng sai của biến phụ thuộc.
Hệ số hồi quy chuẩn hóa của phƣơng trình có tám giá trị Beta khác 0, để xác định đƣợc mức độ quan trọng của các yếu tố tham dự vào KTTN của HSSV có thể chọn lọc thành 2 nhóm nhƣ sau:
Những giá trị Beta khác 0 có ý nghĩa thống kê (kiểm định 2 phía, p < 0.05), kết quả có 8 yếu tố đƣợc ghi nhận lần lƣợt theo hệ số hồi quy chuẩn hóa (β) theo bảng 3.12.
Bảng 3.3. Các thông số thống kê của từng biến trong mô hình hồi quy
Coefficientsa Model Hệ số chƣa chuẩn hóa Hệ số chuẩn hóa t Sig. Đa cộng tuyến B Std. Error Beta Độ chấp nhận VIF 1 (Constant) -.240 .121 -1.975 .049
Dong co va kien dinh trong hoc tap
.008 .004 .053 1.921 .055 .621 1.610
Canh tranh trong hoc tap .014 .005 .064 2.622 .009 .820 1.220
Ky nang giang day .016 .007 .066 2.336 .020 .595 1.680
Tu duy va tu danh gia ket qua hoc tap
.125 .008 .423 16.361 .000 .719 1.391
An tuong truog hoc .014 .007 .055 2.197 .028 .774 1.292
Tuong tac lop hoc .015 .008 .049 1.877 .061 .709 1.410
To chuc mon hoc .043 .013 .096 3.416 .001 .611 1.636
Lap ke hoach va tu hoc .118 .008 .379 14.438 .000 .697 1.435
Kien dinh trong hoc tap 3.474E-5 .011 .000 .003 .998 .682 1.466 a. Dependent Variable: Kienthucthunhan
Kết quả phân tích hồi quy cho thấy hệ số xác định hiệu chỉnh Adjusted R-Square là 0.713, nghĩa là mô hình hồi quy tuyến tính đã xây dựng phù hợp với tập dữ liệu đến 71.3%, điều này cho thấy mối quan hệ giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập là khá chặt chẽ. Tuy nhiên sự phù hợp này chỉ đúng với dữ liệu mẫu. Để kiểm định xem có thể suy diễn mô hình cho tổng thể thực hay không ta phải kiểm định độ phù hợp của mô hình.
Kết quả thống kê còn cho thấy, tám hệ số hồi quy chuẩn hóa của phƣơng trình hồi quy khác 0 và Sig.<0.05, chứng tỏ 8 thành phần này tham dự vào KTTN của HSSV. So sánh giá trị (độ lớn) của hệ số chuẩn hóa cho thấy: tác động theo thứ tự từ mạnh đến yếu của các thành phần: Tƣ duy và đánh giá kết quả học tập, Lập kế hoạch
và tự học, Tổ chức môn học, Kỹ năng giảng dạy, Cạnh tranh trong học tập, Ấn tƣợng trƣờng học, Động cơ và kiên định trong học tập, Tƣơng tác lớp học. (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Phƣơng trình hồi quy đa biến chuẩn hóa dự đoán cƣờng độ tác động của các yếu tố đến kiến thức thu nhận của học sinh sinh viên có ý nghĩa trong phƣơng pháp hồi quy đƣợc thể hiện nhƣ sau:
KTTN = 0.053*X1 + 0.064*X2 + 0.066*X3 + 0.423*X4 + 0.055*X5 + 0.049*X6 + 0.096*X7 + 0.379*X8
= 0.053DCKD + 0.064CT + 0.066KNGD + 0.423TGHT + 0.055AT + 0.049TT + 0.096TC + 0.379KHTH
Nhƣ vậy, với độ tin cậy 95%, mô hình giải thích đƣợc 71% sự thay đổi của biến “kiến thức thu nhận” là do các biến độc lập trong mô hình tạo ra, còn lại 29% biến thiên đƣợc giải thích bởi các biến khác ngoài mô hình.