phân tích những yếu tố ảnh hưởng tới kết quả học tập của sinh viên

ĐẶT VẤN
ĐỀ…………………………………………………………………...6
Chương I: Số liệu
Chương II: Trình bày kết quả nghiên cứu
2.1. Chọn biến
1
Danh mục bảng biểu, đồ thị minh họa
1. Bảng số liệu
2. Bảng eview
2
ĐẶT VẤN ĐỀ
Nước ta đang trong thời kỳ đẩy mạnh công nghiệp hoá – hiện đại hoá đất nước,
phấn đấu tới năm 2012 nước ta cơ bản trở thành một nước Công nghiệp hoá theo
hướng hiện đại. Điều đó đòi hỏi một lực lượng tri thức trẻ có chuyên môn và năng
lực làm việc cao.Và sinh viên không ngừng nỗ lực học tập, trau dồi vốn kiến thức
để có thể chủ động trong việc lựa chọn nghề nghiệp và hướng đi phù hợp cho bản
thân sau khi tốt nghiệp, góp phần xây dựng đất nước lớn mạnh.
Một thực tế hiện nay xảy ra trong nhiều trường đại học trên cả nước: Như chúng ta
đã biết, môi trường học tập trong đại học đòi hỏi phải có sự tự giác, nỗ lực cá nhân
rất lớn, đăc biệt là hình thức đào tạo theo tín chỉ. Tuy nhiên, nhiều sinh viên hiện
nay vẫn không đạt được kết quả mong muốn mặc dù có chăm chỉ, có thể do
phương pháp học của họ chưa thực sự đúng đắn.Thực tế khác cho thấy, sinh viên
đại học sau khi ra trường muốn tìm được một công việc làm đúng chuyên ngành,
lương cao và ổn định thì rất khó với tấm bàng trung bình và cơ hội cao hơn khi họ
có đươc những tấm bằng cao hơn. Với những người còn ngồi trên ghế nhà trường
nói chung và sinh viên nói riêng thì điểm trung bình học tập là yếu tố quan trọng
nhất để đánh giá kết quả học tập của sinh viên sau mỗi kỳ học. Kết quả của mỗi kỳ
sẽ quyết định xem sinh viên có bị buộc thôi học hay không, xếp loại học lực gì và
tấm bằng mà họ đạt được sau khi kết thúc chương trình đào tạo của nhà trường.
Đứng trước thực tế đó, chúng tôi đã chọn nghiên cứu chủ đề: “ Phân tích những
yếu tố ảnh hưởng tới kết quả học tập của sinh viên” để có thể đưa ra những kết

luận và giải pháp nhằm nâng cao điểm trung bình của sinh viên sau mỗi kỳ học.
3
CHƯƠNG I: SỐ LIỆU
a. Phiếu điều tra
Sau đây là mẫu điều tra của nhóm:
PHIẾU ĐIỀU TRA KẾT QUẢ HỌC TẬP CỦA SINH VIÊN
Phần I: Giới thiệu bản thân
Họ và tên sinh viên:…………………………………………………………..
Lớp: …………………………………………………………………………..
Khoa: …………………………………………………………………………
Phần II: Nội dung điều tra
1. Số giờ tự học trung bình ở nhà trong 1 ngày:…….(giờ)
2. Số buổi nghỉ học trong cả học kỳ: …….(buổi)
3. Số giờ tham gia hoạt động giải trí trong 1 ngày:……(giờ)
4. Số buổi lên thư viện học tập và nghiên cứu tài liệu trong 1 tuần:……(buổi)
5. Bạn đã có người yêu chưa?
A. Có người yêu B. Chưa có người yêu
b. Cách thức điều tra
Nhóm trưởng giao phiếu cho các thành viên trong nhóm tiến hành điều tra,
lấy kết quả từ 30 bạn sinh viên từ các khoá khác nhau trong trường đại học
Thương mại.
c. Kết quả đạt được
4
Sau khi tiến hành điều tra, nhóm đã tiến hành tổng hợp và được bảng số liệu
sau:
Stt Y X Z N K T
1 3.33 5 1 6 4 0
2 3.00 4 0 5 3 0
3 1.21 0 7 2 0 1
4 2.78 2.5 5 5 2 1

5 2.85 3 3 2 2 1
6 2.54 2 1 5 1 0
7 2.97 4 0 5 2 1
8 2.86 3.5 1 4 1 0
9 2.70 3 2 5 2 0
10 2.15 2 2 3 0 1
11 2.80 3 0 6 3 1
12 2.89 3 1 5 2 1
13 3.03 4 1 6 3 0
14 2.37 2 3 2 0 1
15 2.87 2 2 4 1 1
16 2.82 3 3 3 1 1
17 2.00 2.5 6 3 0 1
18 3.04 3.5 1 10 3 0
19 3.21 4.5 0 7 4 0
20 2.78 3 2 6 2 0
21 1.41 0 8 3 0 1
22 3.01 3.5 1 4 3 1
23 2.37 1 5 3 2 1
24 3.56 8 0 5 5 0
25 3.20 4 1 5 3 0
26 3.22 5 1 8 4 0
27 2.56 2 5 5 1 1
28 2.28 1 6 5 0 1
29 1.61 1 9 2 0 1
30 3.28 5 1 5 3 0
Trong đó:
• Biến phụ thuộc là:
Y: Điểm trung bình học tập của sinh viên
5

• Các biến ảnh hưởng là:
X: Số giờ tự học trung bình 1 ngày ở nhà (giờ)
Z: Số buổi nghỉ học cả kỳ (buổi)
N: Số giờ tham gia hoạt động giải trí (giờ)
K: Số buổi lên thư viện trong 1 tuần (buổi)
T: Đã có người yêu?
Với T=0: Chưa có người yêu.
T=1: Có người yêu.
CHƯƠNG II: TRÌNH BÀY KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
I. Chọn biến
Nhập số liệu vào eview và chạy ta được bảng kết quả sau đây:
6
Ta thấy biến T có giá trị P_value = 0.2894 > 0.05 => ta loại bỏ biến K và ước
lượng lại mô hình với các biến còn lại và được kết quả sau:
Sau khi ước lượng lại mô hình ta thấy biến N có giá trị P_value = 0.4707 > 0.05 =>
ta loại bỏ biến T và tiếp tục ước lượng với các biến còn lại và được kết quả sau:
7
Ta thấy biến K có giá trị P_value =0.0847 > 0.05 => ta loại bỏ biến N và tiếp tục
ước lượng với các biến còn lại được kết quả sau:
8
Ta thấy các biến X và Z có giá trị P_ value nhỏ hơn 0.05 và mô hình tương đối phù
hợp (R
2
= 0.850611) => như vậy biến kết quả học tập của sinh viên phụ thuộc chủ
yếu vào các biến: số giờ tự học trung bình ở nhà và số buổi nghỉ học cả kỳ.
 Ta có hàm hồi quy mẫu:
Y = 2.399016 + 0.1819X – 0.097968Z
 Ý nghĩa của hệ số hồi quy:
β
2

= 0.1819 có nghĩa là với những sinh viên có cùng số buổi nghỉ học trong cả
kỳ, nếu số giờ tự học ở nhà trong 1 ngày tăng thêm 1 giờ thì kết quả học tập trung
bình tăng 0.1819
β
3
= - 0.097968 có nghĩa là với những sinh viên có số cùng số giờ tự học ở nhà
trong 1 ngày, nếu số buổi nghỉ học trong cả kỳ tăng thêm 1 buổi thì kết quả học tập
trung bình giảm đi 0.097968.
=>Như vậy, số giờ tự học ở nhà trong 1 ngày có tương quan thuận với kết quả học
tập của sinh viên, nghĩa là khi số giờ tự học tăng lên thì điểm học tập trung bình có
xu hướng tăng lên. Còn số buổi nghỉ học trong cả học kỳ có tương quan nghịch với
kết quả học tập nghĩa là nếu như số buổi nghỉ học trong kỳ càng nhiều thì điểm
trung bình càng thấp.
Ta sẽ sử dụng mô hình trên để tiến hành các kiểm định nhằm phát hiện và khắc
phục các hiện tượng đa cộng tuyến và phương sai của sai số thay đổi.
II. Phát hiện và khắc phục hiện tượng đa cộng tuyến.
1. Phát hiện hiện tượng đa cộng tuyến.
 Ta có hàm hồi quy mẫu:
̂
Y
= 2.399016 + 0.1819X - 0.097968Z
Có
t
α/2
(n−k )
=
t
0.025
27
= 2.052

Ta phát hiện hiện tượng đa cộng tuyến bằng các cách sau:
9
• Cách 1: Hệ số xác định bội
2
R
cao nhưng t thấp.
Nhận xét :
R
2
= 0.850611 > 0.8
Thống kê t của hệ số ứng với biến X:
T = 4.654462 > 2.052
Thống kê t của hệ số ứng với biến Z:
T = -3.887584 < 2.052
 Kết luận: có thể có hiện tượng đa cộng tuyến
• Cách 2: Hồi quy phụ
Ta hồi quy biến X theo biến Z được kết quả như sau (1):
Ta có
0.05
α
=
ta đi kiểm định giả thiết:
0
H
: X không có hiện tượng đa cộng tuyến với Z
10
1
H
: X có hiện tượng đa cộng tuyến với Z
Nhận xét:

Ta thấy giá trị p-value của thống kê F là 0.000001<
α
=0.05
=>chấp nhận giả thiết
0
H
bác bỏ giả thiết
1
H
Vậy mô hình trên không có hiện tượng đa cộng tuyến.
• Cách 3: Sử dụng nhân tử phóng đại phương sai
Theo kết quả hồi quy một ta có R
2
= 0.5813
VIF =
1
1−R
2
=
1
1−0.5813
2
= 1.5 < 10
 Không có hiện tượng đa cộng tuyến.
• Cách 4: Đo độ Theil (để xem xét sự tương quan giữa các biến)
Xét mô hình hồi quy Y theo X ta được kết quả:
11
Xét mô hình hồi quy Y theo Z ta được kết quả:
Từ hai bảng hồi quy trên ta thu được kết quả:
r

12
2
= 0.76699
r
13
2
= 0.730745
Đo độ Theil:
m = R
2
– [(R
2
-
r
12
2
) + (R
2
-
r
13
2
)]
= 0.850611 – [(0.850611 – 0.76699) + (0.850611 – 0.730745)]
= 0.647124
Vậy đo độ Theil về mức độ đa cộng tuyến là 0.647124
• Cách 5: Tương quan cặp giữa các biến giải thích cao:
X Z
X 1.00000 0.76243
12

Z 0.76243 1.00000
r
12
= 0.76243 < 0.8
 Không tồn tại hiện tượng đa cộng tuyến trong mô hình trên.
Như vậy, mô hình hồi quy trên không tồn tại hiện tượng đa cộng tuyến.
III. Phát hiện và khắc phục hiện tượng phương sai sai số thay đổi.
1. Phát hiện hiện tượng phương sai sai số thay đổi.
Với mô hình hồi quy trên ta có được phần dư e:
13
a. Phương pháp đồ thị phần dư
Nhìn vào đồ thị phần dư ta thấy có hiện tượng phương sai của sai số thay đổi.
b. Kiểm định Park
Tạo biến e2=e^2
Ta có ước lượng
̂
Y
:
14
Ta đi ước lượng mô hình: (*) Lne
i
2
= β
1
+ β
2
ln
̂
Y
+ v

i
Xây dựng tiêu chuẩn kiểm định:
{
H
0
: β
2
=0
H
1
: β
2
≠0
Hồi quy mô hình (*) bằng eview ta được:
15
Từ kết quả trên ta thấy :
Giá trị P value của Log(YF) = 0.0246< 0.05
Vì vậy ta chấp nhận H
0
, hay nói cách khác làcó hiện tượng phương sai của sai
số thay đổi.
c. Kiểm định Glejser
 Hồi quy mô hình sau: | ei | = β
1
+β
2
X
i
+ v
i

(1)
Kiểm định định giả thuyết:
{
H
0
: β
2
=0
H
1
: β
2
≠0
Ước lượng mô hình (1) bằng eview ta được:
16
Từ bảng kết quả ta thấy P value của biến X = 0.0266 <0.05
Vì vậy chúng ta chấp nhận H
0
, hay mô hình có hiện tượng phương sai của sai
số thay đổi.
d. Kiểm định dựa trên ^2 đối với tính hetereoscedaticity.
Ước lượng mô hình:
e
i
2
=B
1
+B
2
̂

y
2
(2)
Kiểm định giả thuyết:
{
H
0
: β
2
=0
H
1
: β
2
≠0
Ước lượng mô hình (2) bằng eview ta được:
17
Từ bảng kết quả ta được:
β
2
=-0.00946 và prob=0.0211 < 0.05.
Vì vậy ta chấp nhận H
0
, hay nói cách khác là mô hình hồi quy gốccó hiện
tượng phương sai của sai số thay đổi.
e. Kiểm định white có lát cắt:
Sử dụng eview để thực hành ta được kết quả:
18
Từ bảng kết quả ta thấy: Obs*R-squared=13.89035 và prob=0.0163 <0.05
Vì vậy ta chấp nhận H

0
, hay mô hình hồi quy gốc ban đầucó hiện tượng
phương sai của sai số thay đổi.
Sau khi phát hiện bằng 4 phương pháp kiểm định ta thấy mô hình hồi quy trên
có hiện tượng phương sai sai số thay đổi.
 Sau khi đã khắc phục được cả hai hiện tượng trên ta được hàm hồi quy mẫu
là:
̂
Y
= 2.399016 + 0.1819X – 0.097968Z
2. Khắc phục hiện tượng phương sai sai số thay đổi.
Ta khắc phục hiện tượng theo giả thiết thứ 3: Phương sai của sai số tỉ lệ với bình
phương của giá trị kỳ vọng Y.
Cách làm : Chia cả2 vế của mô hình cho Y
f
với
Đặt Y1 = Y/Yf
C1 = 1/Yf
19
X2 = X/Yf
X3 = Z/Yf
Ta hồi quy mô hình sau:
Y1 =
β
1
C1 +
β
2
X2 +
β

3
X3
Kết quả hồi quy mô hình bằng eviews như sau :
Ta được ước lượng
̂
Y
1
20
Ta được phần dư e1 mới:
21
Kiểm định lại mô hình bằng kiểm định park:
22
Ta thấy gía trị P_value = 0.1556 > 0.05, chứng tỏ hiện tượng phương sai sai số thay
đổi đã được khắc phục.
Sau khi phát hiện và khắc phục hai hiện tượng trên ta được hàm hồi quy mẫu:
Y = 2.306367 + 0.214795X – 0.098202Z
CHƯƠNG III: ĐỀ XUẤT VÀ KIẾN NGHỊ
Hiện tượng phương sai của sai số thay đổi tương đối phổ biến, cho nên biện
pháp khắc phục nó là rất quan trọng. Nhưng muốn khắc phục tốt, trước hết phải
phát hiện hiện tượng đúng. Vì vậy, cả hai vấn đề phát hiện và khắc phục đều quan
trọng.
Vì thế cần phải lưu ý một số vấn đề sau:
* Khi nghiên cứu mô hình có nhiều biến giải thích thì việc chọn biến nào để
biến đổi cần phải có xem xét cẩn thận.
23
* Phép biến đổi log không dùng được khi các giá trị X hoặc Y là âm.
* Có thể xảy ra tình trạng là bản thân biến gốc không tương quan nhưng tỉ số
của các biến lại có thể tương quan
Qua đó, nhóm rút ra ý kiến giúp sinh viên nâng cao kết quả học tập của mình:
• Tăng thêm số giờ tự học trung bình 1 ngày ở nhà

• Hạn chế nghỉ học trong kỳ
Bên cạnh đó, sinh viên cũng cần tăng cường tìm tòi, tra cứu thêm tài liệu để
tích lũy vốn kiến thức vững chắc cho mình.
24