Đề tài Nghiên cứu các nhân tố ảnh hưởng đến điểm trung bình học tập của sinh viên đại học Duy Tân

TRƯỜNG ĐẠI HỌC DUY TÂN KHOA QUẢN TRỊ KINH DOANH ˜¯™ TIỂU LUẬN NHÓM KINH TẾ LƯỢNG Chuyên ngành Quản Trị Kinh Doanh Tổng Hợp ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU CÁC NHÂN TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN ĐIỂM TRUNG BÌNH HỌC TẬP CỦA SINH VIÊN ĐẠI HỌC DUY TÂN GVHD: Nguyễn Quang Cường Nhóm sinh viên thực hiện: CEO Lớp: K13QTH1 Khóa học: 2007 – 2011 Đà Nẵng, tháng 10/2009 LỜI CẢM ƠN Trong quá trình thực hiện đề tài “Nghiên cứu các nhân tố ảnh hưởng đến điểm trung bình học tập của sinh viên Đại Học Duy Tân”, chúng tôi đã gặp không ít khó khăn, trở ngại về việc tài liệu tham khảo và tiến hành điều tra. Tuy nhiên, được sự tận tình hướng dẫn, đóng góp ý kiến của Thầy Nguyễn Quang Cường trong quá trình thực hiện, chúng tôi đã hoàn thành tốt đề tài theo đúng thời gian đề ra. Chúng tôi xin chân thành bày tỏ lòng biết ơn sâu sắc của mình trước sự giúp đỡ vô cùng quý báu của Thầy. Xin chân thành cảm ơn bài tiểu luận Kinh tế lượng mẫu của nhóm LOAN lớp K13QTC1, nhóm 9 lớp ĐHNTK 17 22C2 cùng với sự hợp tác nhiệt tình của các bạn sinh viên đã giúp chúng tôi có được những số liệu thống kê chính xác nhất. Do thời gian và trình độ có hạn nên đề tài này khó có thể tránh khỏi những thiếu sót, khiếm khuyết. Vậy rất mong sự chỉ bảo và đóng góp của Thầy, các thầy cô trong khoa Quản Trị Kinh Doanh và các bạn bè quan tâm để đề tài được hoàn chỉnh hơn. Xin chân thành cảm ơn! Đà Nẵng, ngày 15 tháng 10 năm 2009 Nhóm thực hiện CEO MỤC LỤC Mục Lục Trang Phần 1 : Cơ sở lý luận 3 1.1 : Vấn đề nghiên cứu 3 1.2 : Lí do chọn đề tài 3 1.3 : Dự đoán kỳ vọng giữa các biến 3 Phần 2 : Thiết lập, phân tích và đánh giá mô hình 4 2.1 : Xây dựng mô hình 4 2.2 : Mô tả số liệu 4 2.3 : Phân tích kết quả thực nghiệm 5 2.4 : Đánh giá sự ảnh hưởng của các biến độc lập đối với biến phụ thuộc 6 2.5 : Thống kê mô hình 7 2.6 : Kiểm định giả thiết và đánh giá mức độ phù hợp của mô hình 7 2.6.1 : Kiểm định giả thiết về các hệ số hồi quy 7 2.6.2 : Đo độ phù hợp của mô hình 9 Phần 3: Kiểm định và khắc phục các hiện tượng trong mô hình hồi quy 11 3.1 : Ma trận tương quan 11 3.2 : Kiểm định sự tồn tại của đa cộng tuyến 11 3.3 : Kiểm định phương sai sai số thay đổi 12 ( Kiểm định White) 3.3.1 : Kiểm định mô hình ban đầu 12 3.3.2 : Kiểm định mô hình sau khi đã loại bỏ biến 12 3.4 : Kiểm định Tự tương quan (Kiểm định Durbin Watson) 12 3.5 : Kiểm định Wald về bỏ sót biến 14 Phần 4: Kiểm định và khắc phục các hiện tượng trong mô hình hồi quy sau khi đã loại bỏ biến 15 4.1 : Kiểm định Phương sai sai số thay đổi 15 4.2 : Kiểm định hiện tượng Tự tương quan 15 Phần 5: Kết luận 16 *** Kiến nghị của nhóm 16 *** Hạn chế của tiểu luận 17 *** Tài liệu tham khảo 17 *** Phần phụ lục 17 *** Danh sách thành viên nhóm CEO ………………………….. ……………….25 *** Nhận xét của giảng viên hướng dẫn ……………………….............................26 PHẦN 1: CƠ SỞ LÝ LUẬN 1.1.Vấn đề nghiên cứu: Nghiên cứu các nhân tố ảnh hưởng như Giới tính, Người yêu, Miền, Năm sinh, Thu nhập của ba mẹ, Trợ cấp tiền ăn hàng tháng, Tiền chi cho đi chơi, Số lần lên thư viện, Số giờ làm bài tập ở nhà và Số giờ truy cập internet đến điểm trung bình học tập của sinh viên Đại học Duy Tân 1.2.Lí do chọn đề tài: - Thứ nhất, nghiên cứu giúp tìm ra những nhân tố ảnh hưởng tốt và xấu đến điểm trung bình học tập của sinh viên Đại học Duy Tân. - Thứ hai, nhóm nhận thấy rằng các bạn sinh viên mặc dù đã dành nhiều thời gian cho việc lên lớp nhưng vẫn không có được kết quả tốt nhất. Vì thế nhóm tiến hành điều tra để các bạn sinh viên có thể rút ra những kinh nghiệm cho bản thân để có được kết quả tốt hơn trong những năm sau này. - Thứ ba, trường đang đón một khóa sinh viên mới. Nên nhóm thiết nghĩ rằng kết quả cuộc điều tra sẽ giúp được ít nhiều cho sinh viên mới, để khóa học này sẽ là khóa đầu tiên có kết quả tốt nhất. Chính vì những lý do thiết thực đó nên nhóm đã chọn đề tài nghiên cứu trên. 1.3 Dự đoán kỳ vọng giữa các biến β2 âm: Điểm trung bình của Nữ hơn Nam β3 âm: Điểm trung bình của sinh viên chưa có người yêu cao hơn sinh viên có người yêu. β4 dương: Điểm trung bình của sinh viên ở miền Bắc cao hơn so với sinh viên không ở miền Bắc. β5 dương: Điểm trung bình của sinh viên ở miền Trung cao hơn so với sinh viên không ở miền Trung. β6 âm: Khi tuổi tăng lên thì điểm trung bình giảm xuống. β7 dương: Khi thu nhập của ba mẹ tăng thì điểm trung bình tăng. β8 dương: Khi trợ cấp tiền ăn hàng tháng tăng thì điểm trung bình tăng. β9 âm: Khi số tiền chi trả cho việc đi chơi tăng thì điểm trung bình giảm. β10 dương: Khi số lần lên thư viện tăng thì điểm trung bình tăng. β11 dương: Khi số giờ làm bài tập ở nhà tăng thì điểm trung bình tăng. β12 dương: Khi số giờ truy cập internet tăng thì điểm trung bình tăng. PHẦN 2: THIẾT LẬP – PHÂN TÍCH VÀ ĐÁNH GIÁ MÔ HÌNH 2.1. Xây dựng mô hình Mô hình gồm 11 biến: Biến phụ thuộc : Điểm trung bình học tập (YDTB). Biến độc lập : ta quy ước chọn phạm trù cơ sở là Nữ – Không có người yêu – Miền Nam + Giới tính (X2GTINH) : biến chất lượng, có 2 phạm trù Nếu X2GTINH = 1 là NAM Nếu X2GTINH = 0 là NỮ + Có người yêu (X3NYEU): biến chất lượng, có 2 phạm trù Nếu X3NYEU = 1 là Có Nếu X3NYEU = 0 là Không + Nơi sinh sống (X4MIEN, X5MIEN): biến chất lượng, ta đặt Nếu X4MIEN = 1 là ở miền Bắc Nếu X4MIEN = 0 là không ở miền Bắc Nếu X5MIEN = 1 là ở miền Trung Nếu X5MIEN = 0 là không ở miền Trung + Tuổi (X6TUOI): biến số lượng + Thu nhập của ba và mẹ (X7TNHAP), đơn vị tính: Triệu đồng + Trợ cấp tiền ăn từ ba mẹ (X8TCAP), đơn vị tính: Triệu đồng + Số tiền chi trả cho đi chơi (X9DICHOI), đơn vị tính: Triệu đồng + Số lần lên thư viện (X10TVIEN), đơn vị tính: lần + Số giờ làm bài tập ở nhà (X11BTAP), đơn vị tính: giờ + Số giờ truy cập internet (X12INTERNET), đơn vị tính: giờ Yi=β1 +β2X2i+β3X3i+β4X4i+β5X5i+β6X6i+β7X7i+β8X8i+β9X9i+β10X10i+β11X11i+β12X12i + Ui 2.2. Mô tả số liệu (Bảng số liệu xem ở Bảng 1 phần Phụ lục) - Số liệu tìm được do điều tra bằng cách phát ra 100 bảng câu hỏi cho sinh viên các khoa của trường Đại học Duy Tân. Sau khi điều tra, chúng tôi đã thống kê lại theo hệ thống. Tập Bảng Câu Hỏi và Phiếu Thống Kê Số Liệu được đính kèm theo. - Phân tích các biến để xác định biến nào ảnh hưởng nhiều nhất hay ít nhất đến điểm trung bình học tập của sinh viên Đại Học Duy Tân. 2.3. Phân tích kết quả thực nghiệm Kết quả chạy mô hình từ phần mềm Eviews ( Xem Bảng 2 phần Phụ Lục ) Mô hình hồi quy tổng thể : Yi=β1 +β2X2i+β3X3i+β4X4i+β5X5i+β6X6i+β7X7i+β8X8i+β9X9i+β10X10i+β11X11i+β12X12i + Ui Mô hình hồi quy mẫu: Yi=+X2i+X3i+X4i+X5i+X6i+X7i+X8i+X9i+X10i+X11i+X12i + ei Với ei là ước lượng của Ui Yi= 8,225850 – 0,223124X2i – 0,124501X3i + 0,048711X4i + 0,553824X5i – 0,085744X6i + 0,000855X7i + 0,000193X8i – 0,005045X9i + 0,004062X10i + 0,000365X11i - 0,000108X12i + ei Ý nghĩa của các hệ số hồi quy: Đối với = 8,225850 có ý nghĩa là nếu Giới tính, Có người yêu, Nơi sinh sống, Tuổi, Thu nhập của ba và mẹ, Trợ cấp hàng tháng, Số tiền chi trả việc đi chơi, Số lần lên thư viện, Số giờ làm bài tập ở nhà, Số giờ truy cập internet đồng thời bằng 0 thì Điểm trung bình đạt số điểm là 8,225850. Đối với = - 0,223124, có nghĩa là khi các biến khác không đổi thì Điểm trung bình của sinh viên Nam thấp hơn sinh viên Nữ là 0,223124. Đối với = - 0,124501, có nghĩa là khi các biến khác không đổi thì Điểm trung bình của sinh viên Có người yêu thấp hơn sinh viên Chưa có người yêu là 0,124501. Đối với = 0,048711; có nghĩa là khi các biến khác không đổi thì Điểm trung bình của sinh viên ở miền Bắc cao hơn so với sinh viên không ở miền Bắc là 0,048711. Đối với = 0,553824; có nghĩa là khi các biến khác không đổi thì Điểm trung bình của sinh viên ở miền Trung cao hơn so với sinh viên không ở miền Trung là 0,553824. Đối với = - 0,085744; có nghĩa là khi các biến khác không đổi thì Tuổi tăng (giảm) 1 tuổi thì Điểm trung bình giảm (tăng) 0,085744 điểm. Đối với = 0,000855 có ý nghĩa là khi các biến còn lại không đổi và nếu Thu nhập của ba và mẹ tăng (giảm) 1 triệu đồng thì Điểm trung bình tăng (giảm) 0,000855 điểm. Đối với = 0,000193 có ý nghĩa là khi các biến còn lại không đổi và nếu Trợ cấp hàng tháng tăng (giảm) 1 triệu đồng thì Điểm trung bình tăng (giảm) 0,000193 điểm. Đối với = –0,005045 có ý nghĩa là khi các biến còn lại không đổi và nếu Số tiền chi trả cho việc đi chơi tăng (giảm) 1 triệu đồng thì Điểm trung bình giảm (tăng) 0,005045 điểm. Đối với = 0,004062 có ý nghĩa là khi các biến còn lại không đổi và nếu Số lần lên thư viện tăng (giảm) 1 lần thì Điểm trung bình tăng (giảm) 0,004062 điểm. Đối với = 0,000365 có ý nghĩa là khi các biến còn lại không đổi và nếu Số giờ làm bài tập ở nhà tăng (giảm) 1 giờ thì Điểm trung bình tăng (giảm) 0,000365 điểm. Đối với = –0,000108 có ý nghĩa là khi các biến còn lại không đổi và nếu Số giờ truy cập internet tăng (giảm) 1 giờ thì Điểm trung bình giảm (tăng) 0,000108 điểm. 2.4. Đánh giá sự ảnh hưởng của các biến độc lập đối với biến phụ thuộc Xem Bảng 1 phần phụ lục. Dùng P_value ta kết luận: P_value (X4MIEN) = 0,9227 lớn hơn rất nhiều so với a = 0,05. Tức là biến X4MIEN không ảnh hưởng đến YDTB. Do vậy ta có thể loại bỏ biến này ra khỏi mô hình. P_value (X8TCAP) = 0,9884 lớn hơn rất nhiều so với a = 0,05. Tức là biến X8TCAP không ảnh hưởng đến YDTB. Do vậy ta có thể loại bỏ biến này ra khỏi mô hình. Các biến còn lại có P_value hơi lớn hơn a = 0,05 nhưng theo thực tế là những biến này có thể ảnh hưởng đến YDTB. Do vậy, ta không loại bỏ những biến này ra khỏi mô hình. 2.5. Thống kê mô hình Các số liệu thu thập đã được thống kê lại bằng Eviews như sau: 2.6. Kiểm định giả thiết và đánh giá mức độ phù hợp của mô hình 2.6.1. Kiểm định giả thiết về các tham số hồi quy 1.Thu nhập của ba mẹ tăng thì điểm trung bình không giảm Kiểm định giả thiết : Tiêu chuẩn kiểm định : t == = 0,566600 = 1,662354 Miền bác bỏ H0 : < - Vì > -= -1,662354 à Chấp nhận Ý kiến trên là có cở sở 2. Trợ cấp hàng tháng tăng thì điểm trung bình không tăng Kiểm định giả thiết Tiêu chuẩn kiểm định : t = = 0,014513 = 1,662354 Miền bác bỏ H0: t > Mà t = 0.014513 < = 1,662354 àChấp nhận Ý kiến trên là có cở sở 3. Số tiền chi trả đi chơi tăng thì điểm trung bình không tăng Kiểm định giả thiết Tiêu chuẩn kiểm định : = -0,446499 = 1,662354 Miền bác bỏ H0: Mà t = - 0,446499 < = 1,662354 à Chấp nhận Ý kiến trên là có cở sở 4. Số lần lên thư viện không ảnh hưởng đến điểm trung bình Kiểm định giả thiết : Tiêu chuẩn kiểm định : t == = 3,824859 = 1,987289 Miền bác bỏ H0 : > Vì > = 1,987289 Bác bỏ Ý kiến trên là không có cở sở 5. Số giờ làm bài tập ở nhà tăng thì điểm trung bình không tăng Kiểm định giả thiết Tiêu chuẩn kiểm định : = 1,931217 = 1,662354 Miền bác bỏ H0: t > Mà t = 1,931217 > = 1,662354 àBác bỏ Ý kiến trên là không có cở sở 6. Số giờ truy cập internet giảm thì điểm trung bình tăng Kiểm định giả thiết: Ta đi kiểm định H1 Tiêu chuẩn kiểm định : = - 0,939130 - = - 1,662354 Miền bác bỏ H0 : Vì t = - 0,939130 > - = - 1,662354 à Chấp nhận à Bác bỏ H1 Ý kiến trên là không có cở sở 2.5.2 Đo độ phù hợp của mô hình R2 = 0,317647 tức là Thu nhập của ba và mẹ, Trợ cấp hàng tháng, Số tiền chi trả việc đi chơi, Số lần lên thư viện, Số giờ làm bài tập ở nhà, Số giờ truy cập internet xác định được 31,7647% sự biến động của biến phụ thuộc Điểm trung bình. R = = = 0,5636. Vì R = 0,5636 nằm trong khoảng 0,5 £ R £ 0,8 nên mối quan hệ giữa các biến là tương quan dương nhưng tương quan không chặt chẽ. + Mô hình có phù hợp không ? Kiểm định giả thiết : ( : Mô hình không phù hợp ; : Mô hình phù hợp ) Tiêu chuẩn kiểm định: = 3,724137 F( k – 1; n - k) = F0.05(11;88) = 1,899171 Miền bác bỏ H0 : F > F( k – 1; n - k) Bác bỏ , tức là mô hình hồi quy là phù hợp PHẦN 3: KIỂM ĐỊNH VÀ KHẮC PHỤC CÁC HIỆN TƯỢNG TRONG MÔ HÌNH HỒI QUY 3.1.Ma trận tương quan Xem xét qua ma trận tương quan của các biến (Bảng 2 phần Phụ Lục), ta thấy 2 biến X4(Miền) và X5(Miền) có mức tương quan khá cao : - 0.885710 nên có khả năng xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến. 3.2. Kiểm định sự tồn tại của đa cộng tuyến Để kiểm định sự tồn tại của đa cộng tuyến thì tiến hành các bước như sau: Ta có mô hình hồi quy phụ: Yi=1+2X2i+3X3i+4X4i+5X5i+6X6i+7X7i+8X8i+9X9i+10X10i+11X11i+12X12i+Vi Hồi qui mô hình hồi quy phụ ( Xem bảng 3 phần phụ lục) = 0,826258 Ta có k’= k – 1 = 12 – 1 = 11; n = 100 F= 42,800946 F0,05(10,90) = 1,937567 F = 42,800946 > F0,05(10,90) = 1,937567 Vậy mô hình ban đầu có tồn tại hiện tượng đa cộng tuyến. **Biện pháp khắc phục: loại bỏ biến X4MIEN hoặc X5MIEN khỏi mô hình ban đầu. Hồi quy lại mô hình trong đó loại bỏ biến X4MIEN: (Xem bảng 4 phần Phụ lục) Mô hình hồi quy đã loại bỏ biến X4MIEN : Yi= 8,225850 – 0,223124X2i – 0,124501X3i + 0,553824X5i – 0,085744X6i + 0,000855X7i + 0,000193X8i – 0,005045X9i + 0,004062X10i + 0,000365X11i - 0,000108X12i + Vi => R2loại X4MIEN = 0,317573 Hồi quy lại mô hình trong đó loại bỏ biến X5MIEN: (Xem bảng 5 phần Phụ lục) Mô hình hồi quy đã loại X5MIEN : Yi= 8,225850 – 0,223124X2i – 0,124501X3i + 0,553824X4i – 0,085744X6i + 0,000855X7i + 0,000193X8i – 0,005045X9i + 0,004062X10i + 0,000365X11i - 0,000108X12i + Vi =>R2loạiX5MIEN= 0,306388 So sánh R2 ở 2 mô hình hồi quy lại ta thấy R2loạiX4MIEN >R2loạiX5MIEN. Tức là mô hình đã loại bỏ biến X4MIEN là phù hợp hơn. ® Vậy loại bỏ biến X4MIEN ra khỏi mô hình thì mô hình sẽ tốt hơn . 3.3. Kiểm định phương sai sai số thay đổi:( Dùng kiểm định White) 3.3.1.Kiểm định mô hình ban đầu (Xem bảng 6 phần Phụ lục) F-statistic 1.380916 Probability 0.153495 Obs*R-squared 72.52737 Probability 0.243755 Giả sử Ho : Phương sai của sai số không đổi. Sử dụng kiểm định White: Ta thấy trên bảng giá trị Probability = 0,243755 > a = 0,05 Þ Chấp nhận H0 , nghĩa là không tồn tại Phương sai của sai số thay đổi. 3.3.2.Kiểm định mô hình không có các tích hợp chéo giữa các biến (Xem bảng 7 phần Phụ lục) White Heteroskedasticity Test: F-statistic 1.130551 Probability 0.339591 Obs*R-squared 20.07887 Probability 0.328397 Giả sử Ho : phương sai của sai số không đổi. Sử dụng kiểm định White: n.R2 = 20,07887 n.R2 = 20,07887 < c2(0.05,18) =28,8693 Þ Không có cơ sở để bác bỏ H0 , nghĩa là không có tồn tại phương sai sai số thay đổi. 3.4. Kiểm định Tự tương quan (Kiểm Định Durbin Watson) Giả thiết H0 : Không có tự tương quan dương Theo Bảng 1 phần Phụ lục ta thấy rằng: d = 1,896469 n = 100 k’ = k – 1 = 12 -1 = 11 dU = 1,923 dL = 1,439 0 dL dU è dL £ d < dU => theo quy tắc kiểm định thì ta bác bỏ H0 Mô hình có tự tương quan dương è Biện pháp khắc phục: Xét mô hình hồi quy sau Yi=β1 +β2X2i+β3X3i+β4X4i+β5X5i+β6X6i+β7X7i+β8X8i+β9X9i+β10X10i+β11X11i+β12X12i + Ui (1) Giả sử: Ui = rUi-1 + ei (*) Với ei thỏa mãn mọi giả thiết của phương pháp bình phương bé nhất OLS Từ (1) ta thay i bởi (i – 1), ta được: Yi-1=β1+β2X2(i-1)+β3X3(i-1)+β4X4(i-1)+β5X5(i-1)+β6X6(i-1)+β7X7(i-1)+β8X8(i-1)+β9X9(i-1)+β10X10(i-1) +β11X11(i-1)+β12X12(i-1) + U(i-1) (2) Nhân 2 vế của (2) với r, ta được: rYi-1= rβ1+rβ2X2(i-1)+rβ3X3(i-1)+rβ4X4(i-1)+rβ5X5(i-1)+rβ6X6(i-1)+rβ7X7(i-1)+rβ8X8(i-1)+rβ9X9(i-1) +rβ10X10(i-1)+rβ11X11(i-1)+rβ12X12(i-1)+rU(i-1) (3) Lấy (1) – (3), ta được: Yi=β1(1-r) +β2X2i+β3X3i+β4X4i+β5X5i+β6X6i+β7X7i+β8X8i+β9X9i+β10X10i+β11X11i+β12X12i -rβ2X2(i-1) -rβ3X3(i-1) -rβ4X4(i-1) -rβ5X5(i-1) -rβ6X6(i-1) -rβ7X7(i-1) -rβ8X8(i-1) -rβ9X9(i-1) -rβ10X10(i-1) -rβ11X11(i-1) -rβ12X12(i-1) + rYi-1+ ei (4) Từ mô hình (4) ta đi hồi quy để tìm các tham số ước lượng. Khi đó tham số ước lượng ứng với biến Yi-1 chính là r cần tìm. Dựa vào bảng 7 phần Phụ Lục ta có được r = 1,000000 Mô hình được viết lại như sau: Yi = β2X2i+β3X3i+β4X4i+β5X5i+β6X6i+β7X7i+β8X8i+β9X9i+β10X10i+β11X11i+β12X12i -β2X2(i-1) -β3X3(i-1) -β4X4(i-1) -β5X5(i-1) -β6X6(i-1) -β7X7(i-1) -β8X8(i-1) -β9X9(i-1) -β10X10(i-1) -β11X11(i-1) -β12X12(i-1) + Yi-1+ ei ;với ei = Ui –Ui-1 3.5. Kiểm định Wald về bỏ sót biến: 3.5.1. Kiểm định Wald về bỏ biến X4MIEN Giả thiết H0 : β4 = 0 Wald Test: Equation: Untitled Null Hypothesis: C(4)=0 F-statistic 0.009474 Probability 0.922684 Chi-square 0.009474 Probability 0.922462 Ta thấy giá trị Probability = 0,922684 > a = 0,05 ® Không có ý nghĩa, tức là biến X4MIEN không ảnh hưởng đến mô hình nên loại biến này đi thì mô hình tốt hơn. 3.5.2. Kiểm định Wald về bỏ biến X8TCAP Giả thiết H0 : β8 = 0 Wald Test: Equation: Untitled Null Hypothesis: C(8)=0 F-statistic 0.000211 Probability 0.988448 Chi-square 0.000211 Probability 0.988416 Ta thấy giá trị Probability = 0,988448 > a = 0,05 ® Không có ý nghĩa, tức là biến X8TCAP không ảnh hưởng đến mô hình nên loại biến này đi thì mô hình tốt hơn. PHẦN 4: KIỂM ĐỊNH VÀ KHẮC PHỤC CÁC HIỆN TƯỢNG TRONG MÔ HÌNH HỒI QUY SAU KHI Đà LOẠI BỎ BIẾN 4.1. Kiểm định phương sai sai số thay đổi:( Dùng kiểm định White) (Xem bảng 9 phần Phụ lục) White Heteroskedasticity Test: F-statistic 1.231626 Probability 0.234361 Obs*R-squared 56.68376 Probability 0.271391 Giả sử Ho : Phương sai của sai số không đổi. Sử dụng kiểm định White: Ta thấy trên bảng giá trị Probability = 0,271391 > a = 0,05 Þ Chấp nhận H0 , nghĩa là không tồn tại Phương sai của sai số thay đổi. 4.2. Kiểm định Tự tương quan (Kiểm Định Durbin Watson) Giả thiết H0 : Không có tự tương quan dương hoặc âm Theo Bảng 8 phần Phụ lục ta thấy rằng: d = 1.896929 n = 100 k’ = k – 1 = 10 -1 = 9 dU = 1,874 dL = 1,484 0 dU 4 - dU è dU < d < 4 - dU => theo quy tắc kiểm định thì không bác bỏ H0 Mô hình không có tự tương quan dương hoặc âm. PHẦN 5: KẾT LUẬN ¯Từ những kiểm định trên ta rút ra các kết luận sau: Thu nhập từ ba và mẹ tăng thì Điểm trung bình học tập của sinh viên không giảm. Trợ cấp hàng tháng tăng thì Điểm trung bình không tăng. Số tiền chi trả cho việc đi chơi tăng thì Điểm trung bình không tăng. Số lần lên thư viện ảnh hưởng đến Điểm trung bình. Số giờ làm bài tập ở nhà tăng thì Điểm trung bình tăng. Số giờ truy cập internet giảm thì Điểm trung bình giảm. Mô hình hồi quy lựa chọn phù hợp. Thu nhập của ba và mẹ, Trợ cấp hàng tháng, Số tiền chi trả việc đi chơi, Số lần lên thư viện, Số giờ làm bài tập ở nhà, Số giờ truy cập internet xác định được 31,7647% sự biến động của biến phụ thuộc Điểm trung bình. Mô hình ban đầu có tồn tại hiện tượng đa cộng tuyến. Biện pháp khắc phục là loại bỏ biến X4MIEN hoặc X5MIEN ra khỏi mô hình ban đầu. Mô hình không tồn tại phương sai sai số thay đổi. Mô hình có tự tương quan dương. Có thể loại bỏ biến X4MIEN và X8TCAP ra khỏi mô hình. Mô hình sau khi đã loại bỏ 2 biến X4MIEN và X8TCAP thì không tồn tại hiện tượng Phương sai sai số thay đổi và hiện tượng Tự tương quan dương hoặc âm. Þ Từ các kết luận trên ta có thể thấy rằng các nhân tố ảnh hưởng tốt đến điểm trung bình học tập của sinh viên Đại Học Duy Tân là Thu nhập từ ba và mẹ; Trợ cấp hàng tháng; Số lần lên thư viện và Số giờ làm bài tập ở nhà. *** Kiến nghị của nhóm Qua việc phân tích và kiểm định, ta thấy Thu nhập từ ba mẹ; Trợ cấp hàng tháng; Số lần lên thư viện và Số giờ làm bài tập ở nhà tăng thì Điểm trung bình học tập sẽ tăng lên. Thật vậy, những sinh viên có hoàn cảnh kinh tế tốt và được cấp tiền ăn hàng tháng cao thì có khả năng học tốt hơn. Bên cạnh đó những sinh viên siêng năng lên thư viện và dành nhiều thời gian để làm bài tập ở nhà thì có kết quả học tập tốt hơn. Ngoài việc chăm chỉ thì việc bớt lại thời gian đi chơi, số tiền dành cho đi chơi và thời gian truy cập internet cũng rất quan trọng để sinh viên có kết quả tốt hơn. Chúng tôi nghĩ rằng các bạn nên dành nhiều thời gian hơn cho việc học. Sắp xếp thời gian đi chơi và giải trí hợp lý thì kết quả sẽ tốt hơn trong những năm đến. *** Hạn chế của tiểu luận Mô hình sử dụng khá nhiều biến mà thời gian đi điều tra hạn chế và số lượng điều tra không nhiều nên kiểm định có thể có sai sót. Trình độ của nhóm còn hạn chế và th