mạng xã hội có tác động như thế nào đến kết quả học tập của sinh viên

Big Project

Nhóm Ngôi sao

MẠNG XÃ HỘI CÓ TÁC ĐỘNG NHƯ THẾ NÀO ĐẾN KẾT QUẢ HỌC TẬP CỦA
SINH VIÊN


6

Nguyễn Thị Hà

•

1

Lê Đình Lâm

•

2

Nguyễn Thu Phương

•

3

Nguyễn Ngọc Quyên

•

4

Phạm Thái Sơn

•

5

Trần Thị Xuân

•

Thành viên nhóm


MẠNG XÃ HỘI CÓ TÁC ĐỘNG NHƯ THẾ NÀO ĐẾN
KẾT QUẢ HỌC TẬP CỦA SINH VIÊN

11

Giới thiệu, dữ liệu, phương pháp

Mục lục
22

Chạy mô hình Eviews

33

Phân tích kết quả và kết luận


Giới thiệu



Dữ liệu
STT

Tên biến

Nội dung biến

Loại biến

Đơn vị

1

Y

Điểm GPA trên thang 4

Định lượng

 

2

X1

Giới tính của người làm khảo sát

 Định tính

 

3

X2

Số giờ sử dụng mạng xã hội

Định lượng

số giờ/ tháng

4

X3

Số buổi nghỉ học/ tháng

Định lượng

số buổi/ tháng

5

X4

Số tín chỉ đăng ký/ tháng

Định lượng

Số tín chỉ/ tháng

6

X5

Số giờ đi làm thêm/ tham gia hoạt động ngoại khóa

Định lượng

Số giờ/ tháng

7

X6

Số giờ học tiếng anh/ tháng

Định lượng

Số giờ/ tháng

8

X7

Số giờ tập thể dục/tháng

Định lượng

Số giờ/ tháng

9

X8

Số giờ tự học ở nhà/ tháng

Định lượng

Số giờ/ tháng


Thống kê mô tả


Ước lượng các hệ số hồi quy

GPA = 1.509829 – 0.086802GT + 0.000755HTA + 0.000542LT – 0.000722MXH – 0.002739NH + 0.3443084TC – 0.00657TD +
0.000891TH


Khoảng tin cậy
ADCT: β^ - Se(β^).tα/2(n-k) < β < β^ + Se(β^).tα/2(n-k)

Ta có KTC cho các hệ số của MH:

-0.3418946 < β2 < 0.1682906
-0.0040347 < β3 < 0.0055447
0.0000387 < β4 < 0.0010452
-0.0016213 < β5 < 0.0001773
-0.0161685 < β6 < 0.0106905
0.1089349 < β7 < 0.577233
-0.0221094 < β8 < 0.0089694
-0.0029165 < β9 < 0.0046985


Kiểm định Ramsey
•

MH gốc:

GPA=β1+β2GT+β3HTA+β4LT+β5MXH+β6NH+β7TC+β8TD+β
9TH +u

•

MH phụ:

GPA=β1+β2GT+β3HTA+β4LT+β5MXH+β6NH+β7TC+β8TD+β
9TH +β 10GPA^2 +u

•

Cặp giả thiết:

.Ho: Mô hình có dạng hàm đúng (Mô hình không có dạng hàm sai
thiết biến)
.H1: Mô hình có dạng hàm sai( Mô hình có dạng hàm sai bị thiếu
biến)

•
•

Thống kê: F = 2.474654
Prob = 0.123773 > 0.05 Chưa có cơ sở bác bỏ Ho (Mô hình
có dạng hàm đúng)


Kiểm định White không tích chéo
•

MH gốc:

GPA=β1+β2GT+β3HTA+β4LT+β5MXH+β6NH+β7TC+β8TD+β9TH +u

•

MH phụ:

U^2=α1+α2GT+α3.HTA+α4.LT+α5.MXH+α6.NH+α7.TC+α8.TD+α9.T
H+α10.HTA^2+α11.LT^2+α12.MXH^2+α13.NH^2+α14.TC^2+α15.TD^
2+α16.TH^2 +v

•

Cặp giả thuyết:

Ho: α2= α3= …= α16=0 (không vi phạm gt3) (MH không có PSSS thay
đổi)
H1: α2^2+ α3^2+…+ α16^2≠0 (vi phạm gt3) (MH có PSSS thay đổi)
=>Kết quả kiểm định:
Prob=0.993156>0.05  Chấp nhận Ho (Mô hình không có phương sai sai
số thay đổi)


Kiểm định White có tích chéo
•

Mô hình gốc:

GPA=β1+β2GT+β3HTA+β4LT+β5MXH+β6NH+β7TC+β8TD+β9TH
+u

•

Mô hình phụ:

U^2=α1+α2GT+α3.HTA+α4.LT+α5.MXH+α6.NH+α7.TC+α8.TD+α9.T
H+α10.HTA^2+α11.LT^2+α12.MXH^2+α13.NH^2+α14.TC^2+α15.TD
^2+α16.TH^2 + α17.GTA.HTA+….+ αj.GT.HTA +v

•

 Giả thiết:

Ho: mô hình không có PSSS thay đổi
H1) mô hình có PSSS thay đổi

•

Tiến hành kiểm định:

- Sử dụng kiểm định F-statistic ta có prob=1.0000 > 0,05 nên chấp nhận
H0 hay mô hình không có PSSS thay đổi
- Sử dụng kiểm định obs*R-squared ta có prob=0,998354 > 0,05 nên
chấp nhận Ho hay mô hình không có PSSS thay đổi.
=> MH không có PSSS thay đổi.


Phát hiện ĐCT cao theo hệ số tương quan

R^2 phụ 1 = 0.218927 > R^2 gốc  Xuất hiện đa cộng tuyến


Kiểm định phân phối chuẩn của phần dư

•

Cặp giả thiết:

H0: sai số ngẫu nhiên phân phối chuẩn( không vi phạm giả
thiết 5)
H1: sai số ngẫu nhiên không phân phối chuẩn( vi phạm giả

thiết 5)

•

Ta có Prob= 0.00000 < 0.05

Chấp nhận H1. Vậy sai số ngẫu nhiên không phân phối
chuẩn

•

Trong trường hợp sai số ngẫu

nhiên không tuân theo quy luật chuẩn sẽ gây ra hậu quả:
- Các thống kê T và F không tuân theo quy luật student và
quy luật fisher tương ứng.
- Khi kích thước mẫu nhỏ thì các suy diễn thống kê không
đáng tin cậy.


THANK YOU!

L/O/G/O
www.themegallery.com

www.trungtamtinhoc.edu.vn