6. Quy trình chọn mẫu
3.5. Phân tích nhân tố khám phá EFA (Exploratory Factor Analysis)
Sau khi kiểm tra độ tin cậy bằng phân tích hệ số Cronbach alpha, dùng phương pháp phân tích nhân tố khám phá EFA với phép quay Varimax để phân tích 38 biến quan sát tương ứng với 38 câu trong bảng hỏi.
Sử dụng phương pháp kiểm định KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) và Bartlett để đo lường sự tương thích của mẫu khảo sát (chi tiết tại Phụ lục 4).
Hệ số KMO là 0,861 (> 0,5) và sig = 0,000 < 0,05 nên giả thuyết
H0 trong phân tích này “Độ tương quan giữa các biến quan sát bằng 0 trong
tổng thể” sẽ bị bác bỏ, điều này có nghĩa các biến quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể và phân tích nhân tố EFA là thích hợp [12].
Hệ số Eigenvalues với giá trị là 1,017 và tổng giá trị là 20,417 cho biết các yếu tố được trích có ý nghĩa với phương sai trích là 53,729%. Như vậy phương sai trích đạt yêu cầu (>50%), điều này có nghĩa 9 nhân tố giải thích được 53,729% biến thiên của các biến quan sát [32] (chi tiết tại Phụ lục 4).
Các con số trong bảng Rotated Component Matrix thể hiện các trọng số nhân tố hay hệ số tải nhân tố (factor loading) lớn nhất của mỗi biến quan sát. Để phân tích nhân tố EFA được xem là quan trọng và có ý nghĩa thiết thực, chỉ giữ lại các biến quan sát có trọng số nhân tố > 0,4 [32], như vậy ta loại dần các biến quan sát có trọng số nhân tố < 0,4, sau đó lần lượt phân tích lại theo quy trình trên, được các kết quả tại bảng 3.8.
Luận văn thạc sĩ Chuyên ngành Đo lƣờng và đánh giá trong giáo dục
Bảng 3.8. Bảng tóm tắt các hệ số khi sử dụng phân tích nhân tố
Biến quan sát bị loại Tổng số biến phân tích Hệ số KMO Sig Phƣơng sai trích Số nhân tố phân tích đƣợc Câu 19 37 0.862 0.000 54.855 9 Câu 15 36 0.858 0.000 55.583 9 Câu 21 và Câu 32 34 0.854 0.000 57.180 9 Câu 7 33 0.853 0.000 55.049 8
Kết quả cuối cùng khi phân tích nhân tố EFA 33 biến quan sát với phương pháp Principal Component Analysis, hệ số KMO là 0,853 (> 0,5) và sig = 0,000 < 0,05 nên phân tích nhân tố EFA thích hợp, các biến quan sát được phân tích thành 8 nhân tố (tương ứng với 8 cột, chi tiết tại Phụ lục 4).
Phương sai trích đạt được 55,049% chứng tỏ 8 nhân tố giải thích được 55,049% biến thiên của các biến quan sát.
Tám nhân tố sau khi phân tích được mô tả và đặt tên như bảng 3.9.
Bảng 3.9. Mô tả các nhân tố được phân tích
Nhân tố
Số biến quan sát
Tên biến quan sát Đặt tên nhân tố
F1 9 Câu 9, Câu 16, Câu 22, Câu 23, Câu 24, Câu 27, Câu 28, Câu 29, Câu 30
Thói quen học tập tốt
F2 4 Câu 1, Câu 2, Câu 3, Câu 4 Thƣ viện
F3 5 Câu 33, Câu 34, Câu 35, Câu 37, Câu 38
Đánh giá chung
F4 3 Câu 5, Câu 6, Câu 8 Máy tính và CNTT
F5 3 Câu 10, Câu 13, Câu 14 Phƣơng thức học tập
F6 4 Câu 11, Câu 12, Câu 18, Câu 20
Hoạt động trên lớp và ngoại khóa
Luận văn thạc sĩ Chuyên ngành Đo lƣờng và đánh giá trong giáo dục
F7 3 Câu 25, Câu 26, Câu 31 Kỹ năng học tập và khám phá
F8 2 Câu 17, Câu 36 Quan niệm và thói quen học tập cũ – kỹ năng công việc
Bảng 3.10 cho kết quả khảo sát tương quan giữa các nhân tố sau khi phân tích.
Bảng 3.10. Hệ số tương quan giữa các nhân tố
F1 F2 F3 F4 F5 F6 F7 F8 F1 Hệ số tương quan Pearson 1 .295** .262** .267** .386** .225** .479** .092**
Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 .000 .000 .009 Số lượng 795 795 795 795 795 795 795 795 F2 Hệ số tương quan Pearson .295** 1 .094** -.001 .186** .061 .135** -.010 Sig. (2-tailed) .000 .008 .976 .000 .087 .000 .775 Số lượng 795 795 795 795 795 795 795 795 F3 Hệ số tương quan Pearson .262** .094** 1 .152** .231** .157** .333** .073*
Sig. (2-tailed) .000 .008 .000 .000 .000 .000 .039 Số lượng 795 795 795 795 795 795 795 795 F4 Hệ số tương quan Pearson .267** -.001 .152** 1 .260** .264** .290** .049 Sig. (2-tailed) .000 .976 .000 .000 .000 .000 .169 Số lượng 795 795 795 795 795 795 795 795 F5 Hệ số tương quan Pearson .386** .186** .231** .260** 1 .355** .359** .112**
Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 .000 .000 .002 Số lượng 795 795 795 795 795 795 795 795 F6 Hệ số tương quan Pearson .225** .061 .157** .264** .355** 1 .246** .089*
Sig. (2-tailed) .000 .087 .000 .000 .000 .000 .012 Số lượng 795 795 795 795 795 795 795 795 F7 Hệ số tương quan Pearson .479** .135** .333** .290** .359** .246** 1 .117**
Luận văn thạc sĩ Chuyên ngành Đo lƣờng và đánh giá trong giáo dục
F8 Hệ số tương quan Pearson .092** -.010 .073* .049 .112** .089* .117** 1 Sig. (2-tailed) .009 .775 .039 .169 .002 .012 .001 Số lượng 795 795 795 795 795 795 795 795 *. Correlation is significant at the 0.05 level
(2-tailed).
**. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).
Bảng kết quả trên cho thấy nhân tố F1 tức “Các thói quen học tập tốt” có mối tương quan với các nhân tố còn lại, ngoại trừ nhân tố F8 tương quan rất yếu (hệ số tương quan = 0,092), trong đó F1 có tương quan rõ với 2 nhân tố F5 và F7 tức là “Các thói quen học tập tốt” có ảnh hưởng đến “Phương thức học tập” và “Kỹ năng học tập và khám phá”. Ngoài ra, “Kỹ năng học tập và khám phá” cũng có tương quan với “Đánh giá chung” và “Phương thức học tập”.
Sau đó, thực hiện phép phân tích hồi quy, đưa 8 nhân tố và kết quả học tập (ĐTB chung) vào phân tích, được kết quả trong bảng 3.11.
Bảng 3.11. Kết quả phân tích hồi quy
Mô hình R R2 R2 hiệu chỉnh Sai số chuẩn của ước lượng Change Statistics R2 Change F Chan ge df1 df2 Sig. F Change 1 .228a .052 .042 .85926 .052 5.391 8 786 .000 a. Predictors: (Constant), F8, F2, F4, F3, F6, F7, F5, F1 ANOVAb Mô hình Tổng của bình phương df Bình phương trung bình F Sig. 1 Hồi quy 31.842 8 3.980 5.391 .000a Phần dư 580.324 786 .738 Tổng 612.166 794
Luận văn thạc sĩ Chuyên ngành Đo lƣờng và đánh giá trong giáo dục
b. Dependent Variable: DTB CHUNG
Hệ sốa
Mô hình
Hệ số chưa chuẩn hóa Hệ số chuẩn hóa
t Sig. B Std. Error Beta 1 (Constant) 6.413 .360 17.808 .000 F1 .103 .069 .064 1.490 .137 F2 -.132 .036 -.134 -3.656 .000 F3 -.072 .070 -.038 -1.017 .309 F4 .205 .051 .151 4.003 .000 F5 .142 .060 .096 2.357 .019 F6 -.091 .053 -.066 -1.720 .086 F7 -.075 .065 -.048 -1.144 .253 F8 -.066 .043 -.053 -1.515 .130
a. Dependent Variable: DTB CHUNG
Kết quả phân tích hồi quy cho thấy mô hình hồi quy có sig. F = 0,000 thích hợp để kiểm định mô hình lý thuyết nhưng do R2
hiệu chỉnh chỉ có 0,042 tức là mô hình này chỉ giải thích được 4,2% sự khác biệt của biến phụ thuộc (Kết quả học tập) chứng tỏ ngoài các nhân tố F2, F4, F5 có ảnh hưởng thì còn có rất nhiều yếu tố ảnh hưởng đến kết quả học tập như các yếu tố đã được nêu trong phần tổng quan nghiên cứu, do đó sẽ không xây dựng mô hình hồi quy tuyến tính trong phần này.