LỜI MỞ ĐẦUTrong cuộc sống hiện, dữ liệu đang đóng một vai trò vô cùng quan trọng trong xã hội. Dữ liệu xuất hiện khắp mọi nơi trong mọi lĩnh vực, mọi ngành nghề, dưới những khác nhau như: chữ viết, hình ảnh, video, kí hiệu, âm thanh,… Chính vì thế đối với mỗi lĩnh vực, ngành nghề để có thể nắm bắt xu thế, phát triển kinh doanh trong các công ty, doanh nghiệp thì nhu cầu phân tích dữ liệu càng đóng vai trò quan trọng. Phân tích dữ liệu giúp chúng ta có cái nhìn chi tiết về những dự án hay mục tiêu, giúp chúng ta đưa ra những đánh giá, nhận xét cũng như dự báo. SPSS là một ứng dụng hữu hiệu trong việc phân tích dữ lieeujcho bạn. Ứng dụng này giúp bạn hoàn toàn kiểm soát dữ liệu của mình. Nó cho phép chúng ta làm cho các đồ thị phức tạp và hình minh họa từ số liệu thống kê và được vững chắc nhằm vào các chuyên gia, những người muốn giải quyết vấn đề kinh doanh và nghiên cứu. Để tạo điều kiện thuận lợi cho việc này, SPSS có một loạt các chức năng phân tích giúp giảm bớt dữ liệu đối chiếu. Chúng ta có thể kiểm tra hàng trăm biến khác nhau trên dữ liệu của mình để xem số liệu hoặc hiệu suất sẽ thay đổi như thế nào trong các trường hợp khác nhau, trong khi ứng dụng có nhiều tính năng nâng cao sẽ cho phép bạn thu được tối đa từ dữ liệu của mình. MỤC LỤCLỜI MỞ ĐẦU2MỤC LỤC3NHẬN XÉT CỦA GIẢNG VIÊN4CHƯƠNG I:GIỚI THIỆU TỔNG QUAN51.Mục tiêu nghiên cứu52.Đối tượng và dữ liệu phân tích53.Phạm vi câu hỏi nghiên cứu5CHƯƠNG II:PHÂN TÍCH DỮ LIỆU61.Mô tả thống kê62.Phân tích dữ liệu82.1.Đánh giá điểm trung bình của sinh viên82.2.Hồi quy mô hình102.3.Đánh giá tự tương quan giữa các biến độc lập13KẾT LUẬN16 NHẬN XÉT CỦA GIẢNG VIÊN CHƯƠNG I:GIỚI THIỆU TỔNG QUAN1.Mục tiêu nghiên cứuKết quả học tập của sinh viên phản ánh quá trình học tập, rèn luyện của sinh viên trên giảng đường đại học. Kết quả học tập ảnh hưởng trực tiếp đến khả năng tìm việc làm, khả năng nắm bắt cơ hội kinh doanh, cơ hội thăng tiến và học tập sau đại học sau này của sinh viên. Chính vì vậy, để giúp sinh viên có góc nhìn chính xác hơn về những yếu tố tác động đến kết quả học tập của mình, nhóm đã tiến hành phân tích về những yếu tố ảnh hưởng tới kết quả học tập của sinh viên. Những phân tích của nhóm sẽ thực hiện trên công cụ SPSS – một công cụ hỗ trợ phân tích. 2.Đối tượng và dữ liệu phân tíchDữ liệu được thu thập từ 300 bạn sinh viên của trường đại học Ngân Hàng thành phố Hồ Chí Minh. Sẽ phân tích kết quả học tập của sinh viên liệu có phụ thuộc vào các yếu tố ngoại sinh hay nội sinh như: Kết quả điểm tuyển sinh, có ở ký túc xá hay không, có đi làm thêm không, điểm ngoại ngữ đầu vào, thời gian tự học, thời gian lên mạng,… Từ những công cụ hỗ trợ của SPSS sẽ giúp chúng ta có thể thống kê, đưa ra những kết luận, đánh giá cũng như dự báo sự ảnh hưởng của các biến yếu tố tác động tới biết kết quả học tập của sinh viên. 3.Phạm vi câu hỏi nghiên cứuBài báo cáo tiến hành phân tích các yếu tố tác động đến kết quả học tập của sinh viên bằng việc thống kê mô tả dữ liệu, dự đoán kết quả điểm trung bình của sinh viên và tiến hành hồi quy mô hình kết quả học tập của sinh viên theo các yếu tố tác động đã thu thập.
Trang 1NGÂN HÀNG NHÀ NƯỚC VIỆT NAM BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO
TRƯỜNG ĐẠI HỌC NGÂN HÀNG TP.HỒ CHÍ MINH
KHOA HỆ THỐNG THÔNG TIN QUẢN LÝ
- -BÁO CÁO THỰC HÀNH MÔN TIN HỌC ỨNG DỤNG
Đề tài:
PHÂN TÍCH CÁC NHÂN TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN KẾT QUẢ HỌC TẬP CỦA SINH VIÊN ĐẠI HỌC NGÂN HÀNG TP HỒ CHÍ MINH
SVTH:
LỚP: ITS301_2021_D06 GVHD: ThS Đào Quốc Thắng
Thành phố Hồ Chí Minh, tháng 04 năm 2021
Trang 2LỜI MỞ ĐẦU
Trong cuộc sống hiện, dữ liệu đang đóng một vai trò vô cùng quan trọng trong xã hội Dữ liệu xuất hiện khắp mọi nơi trong mọi lĩnh vực, mọi ngành nghề, dưới những khác nhau như: chữ viết, hình ảnh, video, kí hiệu, âm thanh,… Chính vì thế đối với mỗi lĩnh vực, ngành nghề để có thể nắm bắt xu thế, phát triển kinh doanh trong các công ty, doanh nghiệp thì nhu cầu phân tích dữ liệu càng đóng vai trò quan trọng Phân tích dữ liệu giúp chúng ta có cái nhìn chi tiết về những dự án hay mục tiêu, giúp chúng ta đưa ra những đánh giá, nhận xét cũng như dự báo
SPSS là một ứng dụng hữu hiệu trong việc phân tích dữ lieeujcho bạn Ứng dụng này giúp bạn hoàn toàn kiểm soát dữ liệu của mình Nó cho phép chúng ta làm cho các đồ thị phức tạp và hình minh họa từ số liệu thống kê và được vững chắc nhằm vào các
chuyên gia, những người muốn giải quyết vấn đề kinh doanh và nghiên cứu Để tạo điều kiện thuận lợi cho việc này, SPSS có một loạt các chức năng phân tích giúp giảm bớt dữ liệu đối chiếu Chúng ta có thể kiểm tra hàng trăm biến khác nhau trên dữ liệu của mình
để xem số liệu hoặc hiệu suất sẽ thay đổi như thế nào trong các trường hợp khác nhau, trong khi ứng dụng có nhiều tính năng nâng cao sẽ cho phép bạn thu được tối đa từ dữ
liệu của mình
Trang 3MỤC LỤC
LỜI MỞ ĐẦU 2
MỤC LỤC 3
NHẬN XÉT CỦA GIẢNG VIÊN 4
CHƯƠNG I: GIỚI THIỆU TỔNG QUAN 5
1 Mục tiêu nghiên cứu 5
2 Đối tượng và dữ liệu phân tích 5
3 Phạm vi câu hỏi nghiên cứu 5
CHƯƠNG II: PHÂN TÍCH DỮ LIỆU 6
1 Mô tả thống kê 6
2 Phân tích dữ liệu 8
2.1 Đánh giá điểm trung bình của sinh viên 8
2.2 Hồi quy mô hình 10
2.3 Đánh giá tự tương quan giữa các biến độc lập 13
KẾT LUẬN 16
Trang 4NHẬN XÉT CỦA GIẢNG VIÊN
Trang 5
CHƯƠNG I: GIỚI THIỆU TỔNG QUAN
1 Mục tiêu nghiên cứu
Kết quả học tập của sinh viên phản ánh quá trình học tập, rèn luyện của sinh viên trên giảng đường đại học Kết quả học tập ảnh hưởng trực tiếp đến khả năng tìm việc làm, khả năng nắm bắt cơ hội kinh doanh, cơ hội thăng tiến và học tập sau đại học sau này của sinh viên Chính vì vậy, để giúp sinh viên có góc nhìn chính xác hơn về những yếu tố tác động đến kết quả học tập của mình, nhóm đã tiến hành phân tích về những yếu
tố ảnh hưởng tới kết quả học tập của sinh viên Những phân tích của nhóm sẽ thực hiện trên công cụ SPSS – một công cụ hỗ trợ phân tích
2 Đối tượng và dữ liệu phân tích
Dữ liệu được thu thập từ 300 bạn sinh viên của trường đại học Ngân Hàng thành phố Hồ Chí Minh Sẽ phân tích kết quả học tập của sinh viên liệu có phụ thuộc vào các yếu tố ngoại sinh hay nội sinh như: Kết quả điểm tuyển sinh, có ở ký túc xá hay không,
có đi làm thêm không, điểm ngoại ngữ đầu vào, thời gian tự học, thời gian lên mạng,…
Từ những công cụ hỗ trợ của SPSS sẽ giúp chúng ta có thể thống kê, đưa ra những kết luận, đánh giá cũng như dự báo sự ảnh hưởng của các biến yếu tố tác động tới biết kết quả học tập của sinh viên
3 Phạm vi câu hỏi nghiên cứu
Bài báo cáo tiến hành phân tích các yếu tố tác động đến kết quả học tập của sinh viên bằng việc thống kê mô tả dữ liệu, dự đoán kết quả điểm trung bình của sinh viên và tiến hành hồi quy mô hình kết quả học tập của sinh viên theo các yếu tố tác động đã thu thập
Trang 6CHƯƠNG II: PHÂN TÍCH DỮ LIỆU
1 Mô tả thống kê
− Dựa vào số liệu có được ta tiến hành thống kê mô tả để nắm được đặc điểm của số
liệu:
Mô tả thống kê của các biến định tính:
GioiTinh
Frequency Percent Valid Percent Cumulative
Percent
Valid
NganhDaoTao
Frequency Percent Valid Percent Cumulative
Percent
Valid
KTX
Frequency Percent Valid Percent Cumulative
Percent
Valid
Trang 7LamThem
Frequency Percent Valid Percent Cumulative
Percent
Valid
Mô tả thống kê của các biến định lượng:
Statistics
DiemTS DiemNN TGNgoaiKhoa DiemTB TGTuHoc TGWeb
N
− Mô tả thống kê kết quả học tập của sinh viên dựa trên điểm trung bình học tập, ta
tiến hành tạo biến mới XepLoai (loại học lực) bằng cách mã hóa lại biến DiemTB
như sau:
DiemTB < 5 LoaiHL = 1 (Yếu)
5 < DiemTB < 7 LoaiHL = 2 (Trung bình)
7 < DiemTB < 8 LoaiHL = 3 (Khá)
8 < DiemTB < 9 LoaiHL = 4 (Giỏi)
DiemTB > 9 LoaiHL = 5 (Xuất sắc)
RECODE DiemTB (Lowest thru 5=1) (5 thru 7=2) (7 thru 8=3) (8 thru 9=4) (9 thru Highest=5) INTO XepLoai
EXECUTE
Frequencies
Statistics
XepLoai
N
Trang 8XepLoai
Frequency Percent Valid Percent Cumulative
Percent
Valid
Nhận xét: Dựa vào mô tả thống kê, ta thấy số lượng sinh viên yếu chiếm tỷ trọng
thấp nhất với 2,3% và sinh viên trung bình chiếm cao nhất với 61,7% so với mẫu Như vậy chất lượng sinh viên của mẫu tương đối thấp Để hiểu rõ hơn ta tiến hành so sánh thống kê mô tả giữa các nhóm ngành
Bảng kết hợp 2 biến NganhDaoTao - DiemTB để đánh giá điểm số của các ngành học khác nhau
DiemTB Mean Median Minimum Maximum
NganhDaoTao
2 Phân tích dữ liệu
2.1 Đánh giá điểm trung bình của sinh viên
Dựa vào mô tả thống kê của mẫu trên ta có thể thấy điểm trung bình học tập của sinh viên dao động gần 7.0, để kiểm chứng cho nhận định trên, tiến hành kiểm định giải thuyết “Điểm trung bình học tập của sinh viên là 7.0”
- Kiểm tra điều kiện phân phối chuẩn của biến DiemTB:
Trang 9Histogram
Nhận xét: Phần lớn Histogram nằm trong phạm vi đường cong phân phối chuẩn
=> DiemTB có phân phối tương đối gần với phân phối chuẩn, thỏa mãn điều kiện kiểm định trị TB tổng thể
H0: Điểm TB của các SV là 7.0
H1: Điểm TB của các SV khác 7.0
One-Sample Statistics
N Mean Std Deviation Std Error Mean
Trang 10One-Sample Test
Test Value = 0
t df Sig (2-tailed) Mean Difference 95% Confidence Interval of the
Difference
Ta có: Sig = 0.000 < α => bác bỏ H0, chấp nhận H1 tức với độ tin cậy 95% thì điểm trung bình của các SV khác 7.0
Đánh giá mức độ khác biệt (DiemTB = 7):
+ Trên mẫu: -0.35860
+ Trên tổng thể (độ tin cậy 95%): từ -0.4701 tới -0.2471
2.2 Hồi quy mô hình
Bởi vì kết quả trung bình học tập của sinh viên có thể bị ảnh hưởng bởi nhiều yếu tố khác nhau, cho nên ta có thể tiến hành xây dựng mô hình hồi quy với biến phụ thuộc là DiemTB và các biến độc lập: TGWeb, TGTuHoc, DiemTS, TGNgoaiKhoa, DiemNN
Model Summary
Square
Std Error of the Estimate
a Predictors: (Constant), TGWeb, TGTuHoc, DiemTS, TGNgoaiKhoa,
DiemNN
ANOVA a
1
a Dependent Variable: DiemTB
b Predictors: (Constant), TGWeb, TGTuHoc, DiemTS, TGNgoaiKhoa, DiemNN
Trang 11Model
1 (Constant) DiemTS DiemNN TGTuHoc TGNgoaiKhoa TGWeb
Unstandardized Coefficients
Correlations
Collinearity Statistics
a Dependent Variable: DiemTB
+ R2 và R2 hiệu chỉnh đều có giá trị khá cao như vậy độ phù hợp của mô hình so với mẫu
là tương đối lớn, giải thích được hơn 86% trường hợp mẫu Tuy nhiên sai số khá lớn
se=0,36309, có khả năng mô hình đã mắc đa cộng tuyến (các biến độc lập tương quan với nhau)
+ Kiểm định các hệ số hồi quy: Chỉ số Sig của ba biến DiemTS, DiemNN, TGTuHoc đều bằng 0 < α Như vậy các hệ số này có ý nghĩa thống kê Mặt khác chỉ số Sig của
TGNgoaiKhoa = 0,143 và TGWeb = 0,783 > α, tức hai hệ số này chưa có ý nghĩa thống
kê
- Hồi quy lại mô hình với ba biến DiemTS, DiemNN và TGTuHoc Ta có mô hình
hồi quy sau: DiemTB = β1 + β2 × DiemTS + β3 × DiemNN + β4 × TGTuHoc + u
Variables Entered/Removed a
Model Variables Entered Variables
Removed
Method
1
TGTuHoc, DiemTS, DiemNN b
Enter
a Dependent Variable: DiemTB
b All requested variables entered
Trang 12Model Summary
Square
Std Error of the Estimate
a Predictors: (Constant), TGTuHoc, DiemTS, DiemNN
- R2 và R2 hiệu chỉnh đều có giá trị khá cao như vậy độ phù hợp của mô hình so với mẫu là tương đối lớn, giải thích được hơn 86% trường hợp mẫu
ANOVA a
1
a Dependent Variable: DiemTB
b Predictors: (Constant), TGTuHoc, DiemTS, DiemNN
- Kiểm định mô hình so với tổng thể:
H0: Mô hình không phù hợp
H1: Mô hình phù hợp
- Ta thấy giá trị Sig = 0,000 < α Như vậy bác bỏ H0, chấp nhận H1 Mô hình trên là phù hợp
Coefficients a
Model
1 (Constant) DiemTS DiemNN TGTuHoc Unstandardized Coefficients
Correlations
Trang 13a Dependent Variable: DiemTB
Ta có Partial của các biến lần lượt là: DiemTS = 0,342 ; DiemNN = 0,723 ;
TGTuHoc = 0,627 Có thể thấy biến DiemNN là tác động mạnh nhất đến DiemTB của sinh viên, tiếp theo là đến TGTuHoc và DiemTS Như vậy để nâng cao kết quả học tập của sinh viên, trước tiên cần quan tâm đến việc học ngoại ngữ, tiếp theo là đến khả năng
tự học và cuối cùng là điểm tuyển sinh
Như vậy mô hình hồi quy sẽ là: DiemTB = -3,016+ 0,053 × DiemTS + 0,36 × TGTuHoc + 0,017 × DiemNN
2.3 Đánh giá tự tương quan giữa các biến độc lập
- Kiểm tra sự tương quan tuyến tính giữa 2 biến TGTuHoc và TGWeb của sinh viên
+ Kiểm tra tính phân phối chuẩn của các biến:
Trang 14Statistics
TGWeb
N
Std Error of Skewness ,141
Nhận xét: Biến TGWeb có phân phối chuẩn
Trang 15Statistics
TGTuHoc
N
Std Error of Skewness ,141
Ta thấy chênh lệch giữa 2 giá trị trung bình và trung vị của biến TGTuHoc là khá lớn, đồng thời độ nghiêng cũng ở mức khá cao Như vậy biến TGTuHoc chưa theo phân phối chuẩn
Phân tích tương quan tuyến tính giữa 2 biến TGWeb và TGTuHoc (không theo phân phối phân) Giả thuyết:
H0: Hai biến có tương quan
H1: Hai biến không tương quan
Correlations
TGTuHoc TGWeb
Spearman's rho
TGTuHoc
Correlation Coefficient 1,000 -,004
TGWeb
Correlation Coefficient -,004 1,000
- Hệ số tương quan = -0,004 => tương quan tuyến tính nghịch, mức độ rất nhỏ
- Sig = 0,945 > α(=0.05) => Chấp nhận H0, bác bỏ H1 như vậy hai biến TGWeb và
TGTuHoc là không có tương quan tuyến tính
Trang 16KẾT LUẬN
Dựa vào kết quả phân tích dữ liệu từ sinh viên đại học Ngân Hàng thành phố
Hồ Chí Minh, nhìn chung kết quả học tập sinh viên vẫn còn ở mức trung bình và chịu
sự tác động của những yếu tố bên trong lẫn ngoài Đặc biệt để có thể cải thiện kết quả học tập, mô hình phân tích trên đã chỉ ra cho chúng ta cần phải quan tâm đến ngoại ngữ hơn nữa vì đây là yếu tố tác động lớn nhất đến kết quả học tập Bên cạnh đó, việc
tự học cũng là một yếu tố tác động không kém đến việc học của sinh viên
Như vậy SPSS đã cho ta thấy đây là một phần mềm đầy hữu ích với những khả năng tuyệt vời, giúp bạn quản lý và kiểm soát dữ liệu một cách dễ dàng Từ đó đưa ra những phân tích chính xác là hợp lý để giải quyết được những vấn đề đặt ra