8. Cấu trúc của luận văn
3.2.2.Phân tích những yếu tố ảnh hưởng tới hiệu quả tiếp thu kiến thức chuyên
ngành bằng tiếng Anh của sinh viên
Đánh giá độ phù hợp của mô hình hồi quy tuyến tính bội: Sử dụng lệnh Regression của phần mềm SPSS để xây dựng mô hình hồi quy tuyến tính bội với phương pháp Enter (đưa các biến vào một lượt). Kết quả thu được như sau:
Bảng 3.7: Kiểm tra sự phù hợp của mô hình
Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate
1 .782a .612 .604 .29670
a. Predictors: (Constant), Phuong phap tu hoc cua SV, Nang luc chuyen mon cua GV, Giao trinh, tai lieu bang tieng Anh, Noi dung bai giang bang tieng Anh, Kha nang nghe, doc hieu, viet, noi ve chuyen mon bang tieng Anh cua SV, Nang luc ngoai ngu cua GV, Cach trinh bay, kha nang dien giai cua GV, Phuong phap giang day cua GV
Kết quả từ bảng 3.7 cho thấy chỉ số Adjusted R Square (R bình phương hiệu chỉnh) = 0,612. Điều đó có nghĩa là mô hình hồi quy tuyến tính bội đã xây dựng phù hợp với tập dữ liệu ở mức 61%, tức là 61% sự khác biệt của biến phụ thuộc có thể được giải thích bởi sự khác biệt của các biến độc lập.
Tiếp tục sử dụng kiểm định F trong bảng phân tích phương sai để kiểm định giả thuyết về độ phù hợp của mô hình hồi quy tuyến tính tổng thể.
69
Bảng 3.8: Bảng phân tích phương sai ANOVA
Với giả thuyết Ho là β1 = β2 = β3= β4 = β5 = β5= β6= β7= β8 =0, nếu giả thuyết Ho bị bác bỏ thì có thể kết luận là kết hợp các biểu hiện có trong mô hình có thể giải thích được sự thay đổi của biến phụ thuộc, điều này cũng có nghĩa là mô hình xây dựng phù hợp với tập dữ liệu. Sử dụng kết quả phân tích ANOVA tại Bảng 3.8 để kiểm định giả thuyết H0. Kiểm định F có giá trị Mức ý nghĩa = 0,00 < 0,05 nên
giả thiết H0 bị bác bỏ, có nghĩa là giả thiết “các hệ số hồi quy riêng phần bằng không” bị bác bỏ, mô hình hồi quy tuyến tính bội phù hợp với tập dữ liệu trong nghiên cứu.
Xác định hệ số hồi quy riêng phần trong mô hình:
70
Bảng 3.9 cho thấy các hệ số hồi quy riêng phần (βi) của 4 biến độc lập đảm bảo có ý nghĩa thống kê với mức ý nghĩa Sig. < 0,05. cụ thể là biến Phương pháp giảng dạy của giảng viên (Sig.=0,000), Năng lực ngoại ngữ của giảng viên (Sig.=0,017), Khả năng nghe, đọc hiểu, viết, nói về chuyên môn của sinh viên (Sig.=0,000) và Phương pháp tự học của sinh viên (Sig.=0,049). Điều này có nghĩa là 4 biến trên có tương quan với biến phụ thuộc là hiệu quả tiếp thu kiến thức chuyên ngành của sinh viên. Xác suất (Sig.) ứng với hệ số của 4 biến còn lại không có ý nghĩa Sig.>0,05, cho phép ta chấp nhận giả thuyết H0, có nghĩa là các biến này bị loại ra khỏi phương trình. Sử dụng kết quả ước lượng hệ số hồi quy riêng phần của các biến độc lập, có thể viết lại phương trình hồi quy như sau:
Hiệu quả tiếp thu kiến thức chuyên ngành = -0,678 + 0,301*X1 + 0,074* X2 + 0,565* X3 + 0,060*X4
Trong đó:
X1: Phương pháp giảng dạy của giảng viên X2: Năng lực ngoại ngữ của giảng viên
X3: Khả năng nghe, đọc hiểu, viết, nói về chuyên môn của sinh viên X4: Phương pháp tự học của sinh viên
Đánh giá các mức độ ảnh hưởng của từng thành tố trong việc tác động đến Hiệu quả tiếp thu kiến thức chuyên ngành bằng tiếng Anh của sinh viên dựa trên các giá trị của hệ số Beta đã chuẩn hóa trong Bảng 3.9, hiệu quả tiếp thu kiến thức chuyên ngành bằng tiếng Anh của sinh viên chịu ảnh hưởng mạnh nhất của nhân tố “Khả năng nghe, đọc hiểu, viết, nói về chuyên môn của sinh viên”, nó ảnh hưởng đến yếu tố phụ thuộc đến 56,5% hiệu quả tiếp thu kiến thức của sinh viên, ảnh hưởng thứ 2 là nhân tố “Phương pháp giảng dạy của giảng viên”, ảnh hưởng đến 30,1% hiệu quả tiếp thu kiến thức của sinh viên, tiếp theo là nhân tố “Năng lực ngoại ngữ của giảng viên” ảnh hưởng 7,4% hiệu quả tiếp thu kiến thức của sinh viên và nhân tố ảnh hưởng thấp nhất là “Phương pháp tự học của sinh viên”, ảnh hưởng 6,0% hiệu quả tiếp thu kiến thức của sinh viên. Như vậy, chỉ có hai yếu tố ảnh hưởng nhiều nhất đến hiệu quả tiếp thu kiến thức tiếp thu kiến thức chuyên
71
ngành của sinh viên lần lượt đó là Khả năng nghe, đọc hiểu, viết, nói về chuyên môn cúa sinh viên và Phương pháp giảng dạy của giảng viên.