GIỚI THIỆU NGHIÊN CỨU
Lý do chọn đề tài
Hoạt động nghiên cứu khoa học là một yếu tố quan trọng để đánh giá chất lượng đầu ra của các trường đại học Để nâng cao trình độ chuyên môn cho sinh viên, nhiều trường đại học đã tạo điều kiện hỗ trợ cho sinh viên tham gia nghiên cứu Qua đó, sinh viên có cơ hội phát triển và nghiên cứu những sản phẩm cũng như phân tích có tính ứng dụng cao trong thực tiễn Hình thức học tập này không chỉ giúp sinh viên mở rộng kiến thức mà còn rèn luyện kỹ năng mềm Nghiên cứu khoa học còn là cơ hội để sinh viên áp dụng lý thuyết vào thực tiễn, đồng thời nhìn nhận vấn đề một cách khách quan từ nhiều góc độ.
Nghiên cứu khoa học không chỉ dành cho sinh viên mà còn cho giảng viên, tạo cơ hội nâng cao kiến thức và cải thiện phương pháp giảng dạy Sự hợp tác này giúp giảm bớt khoảng cách giữa sinh viên và giảng viên, tạo môi trường thoải mái để trao đổi Tuy nhiên, nhiều sinh viên, đặc biệt trong khối ngành Kinh tế, thường chọn phương pháp học tập khác và không tham gia nghiên cứu khoa học, dẫn đến việc họ không nhận ra khả năng của bản thân Nhiều sinh viên chưa thử sức đã vội vàng cho rằng mình không thể tham gia Mục tiêu của Nhà trường là khuyến khích sinh viên tham gia nghiên cứu không phải để đạt kết quả hoàn hảo, mà nhằm trang bị kiến thức và kỹ năng nghiên cứu, hỗ trợ cho việc học tập và chuẩn bị cho các dự án thực tiễn sau khi tốt nghiệp.
Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật TP.HCM nổi bật trong lĩnh vực nghiên cứu khoa học, đặc biệt ở các ngành Kỹ thuật Tuy nhiên, nghiên cứu khoa học trong khối ngành Kinh tế, mặc dù ra đời cùng thời điểm với Kỹ thuật, lại đang bị đánh giá thấp và chưa được chú trọng đúng mức.
Trong bối cảnh hiện nay, việc tham gia nghiên cứu khoa học của sinh viên khối ngành Kinh Tế tại trường đại học sư phạm kỹ thuật TP Hồ Chí Minh đang gặp nhiều khó khăn, với tỉ lệ sinh viên tham gia rất thấp Điều này không chỉ ảnh hưởng đến hình ảnh của trường trong mắt các doanh nghiệp tuyển dụng mà còn hạn chế cơ hội phát triển của sinh viên Nhận thức được tầm quan trọng của nghiên cứu khoa học, nhóm nghiên cứu đã chọn đề tài “Phân tích các yếu tố tác động đến khả năng tham gia hoạt động nghiên cứu khoa học của sinh viên khối ngành kinh tế” Mục tiêu của nghiên cứu là xây dựng bộ tiêu chí đánh giá các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng tham gia của sinh viên, từ đó giúp nhà trường đề ra các phương pháp khuyến khích và động viên sinh viên tham gia tích cực vào các hoạt động nghiên cứu khoa học.
Mục tiêu nghiên cứu
Nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến sự tham gia của sinh viên ngành kinh tế vào hoạt động nghiên cứu khoa học tại Trường Đại Học Sư Phạm Kỹ Thuật TP Hồ Chí Minh là rất quan trọng Các nhân tố này có thể bao gồm động lực cá nhân, sự hỗ trợ từ giảng viên, cơ hội phát triển nghề nghiệp, và môi trường học tập Việc hiểu rõ những yếu tố này sẽ giúp cải thiện mức độ tham gia của sinh viên, từ đó nâng cao chất lượng nghiên cứu khoa học trong trường.
- Phân tích mức độ ảnh hưởng của các nhân tố đến khả năng tham gia của sinh viên
Để gia tăng sự tham gia của sinh viên đối với hoạt động nghiên cứu khoa học tại Trường Đại Học Sư Phạm Kỹ Thuật TP Hồ Chí Minh, cần triển khai các giải pháp như tổ chức các buổi hội thảo, tọa đàm chuyên đề về nghiên cứu khoa học, khuyến khích sinh viên tham gia các dự án nghiên cứu thông qua việc cung cấp học bổng hoặc giải thưởng cho những ý tưởng xuất sắc Đồng thời, nhà trường nên tạo điều kiện thuận lợi cho sinh viên tiếp cận các nguồn tài liệu, trang thiết bị nghiên cứu hiện đại và hỗ trợ tư vấn từ giảng viên có kinh nghiệm Việc xây dựng môi trường nghiên cứu tích cực và khuyến khích sự hợp tác giữa sinh viên và giảng viên cũng đóng vai trò quan trọng trong việc nâng cao nhận thức và động lực tham gia nghiên cứu khoa học.
Câu hỏi nghiên cứu
- Việc tham gia hoạt động NCKH của sinh viên ngành kinh tế đang theo học tại trường bị tác động bởi những yếu tố nào?
- Mức độ ảnh hưởng của những yếu tố tác động đến khả năng tham gia hoạt động NCKH của sinh viên ngành kinh tế là như thế nào?
Đối tượng và phạm vi nghiên cứu
Sinh viên ngành kinh tế đang học tại trường Đại Học Sư Phạm Kỹ Thuật TP Hồ Chí Minh
- Về không gian: Trong phạm vi trường Đại Học Sư Phạm Kỹ Thuật TP Hồ Chí Minh
- Về thời gian: từ tháng 4 đến tháng 10, năm 2020.
Phương pháp nghiên cứu
Nghiên cứu sơ bộ được thực hiện chủ yếu theo phương pháp định lượng thông qua bảng hỏi để thu thập thông tin Đồng thời, nghiên cứu cũng kết hợp một phần với phương pháp định tính bằng cách khảo sát sinh viên về các yếu tố ảnh hưởng đến việc tham gia nghiên cứu khoa học trong ngành kinh tế, cũng như những kỳ vọng của họ về quá trình này Nhờ đó, kết quả nghiên cứu sẽ có tính thuyết phục và độ tin cậy cao hơn.
Kết cấu của đề tài
Kết cấu của đề tài sẽ bao gồm 3 chương:
Chương 1: Giới thiệu nghiên cứu
Chương 2: Tổng quan về đề tài nghiên cứu
Chương 3: Phương pháp nghiên cứu
Chương 4: Kết quả nghiên cứu
Chương 5: Kết luận và kiến nghị
TỔNG QUAN VỀ ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU
Các khái niệm cơ bản
Theo Luật Khoa học và Công nghệ (Quốc hội, 2013), khoa học được định nghĩa là một hệ thống tri thức về bản chất, quy luật tồn tại và phát triển của các sự vật, hiện tượng tự nhiên, xã hội và tư duy.
Khoa học được định nghĩa là lĩnh vực hoạt động của con người nhằm tạo ra và hệ thống hóa tri thức khách quan về thực tiễn Đây là một hình thái ý thức xã hội, bao gồm cả việc thu thập kiến thức mới và kết quả của những hoạt động đó, tạo nên nền tảng cho bức tranh về thế giới Thuật ngữ "khoa học" cũng được sử dụng để chỉ các lĩnh vực tri thức chuyên ngành Mục đích chính của khoa học là miêu tả, giải thích và dự báo các quá trình và hiện tượng thực tiễn dựa trên những quy luật mà nó khám phá.
Theo Theo Seldon (1997), khoa học là một hoạt động trí tuệ của con người, nhằm khám phá cách thức hoạt động và tồn tại của các sự vật và hiện tượng.
Theo Vũ Cao Đàm (2007), Khoa học học được định nghĩa là một hoạt động xã hội nhằm khám phá và phát hiện các quy luật của sự vật và hiện tượng Qua đó, khoa học áp dụng những quy luật này để phát triển nguyên lý và giải pháp, nhằm tác động vào sự vật hoặc hiện tượng, từ đó biến đổi trạng thái của chúng.
Nghiên cứu khoa học hiện nay có nhiều định nghĩa khác nhau, phản ánh sự đa dạng trong cách hiểu về lĩnh vực này Một số khái niệm tiêu biểu sẽ được trình bày dưới đây.
Nghiên cứu khoa học là phương pháp tìm hiểu các hiện tượng khoa học một cách có hệ thống, giúp con người hiểu biết về các sự việc trong thế giới này Có hai cách để hiểu biết về một sự việc, đó là chấp nhận và nghiên cứu Chấp nhận là cách thức thừa nhận các nghiên cứu hay kinh nghiệm đã có sẵn, trong khi nghiên cứu là quá trình tìm hiểu và khám phá mới để có được kiến thức sâu sắc hơn.
Nghiên cứu là phương pháp mà con người khám phá và hiểu biết về thế giới thông qua việc thực hiện các nghiên cứu hoặc trải nghiệm cá nhân, khác với việc chỉ dựa vào kinh nghiệm của người khác.
Nghiên cứu khoa học, theo Dương Thiệu Tống (2005), là một hoạt động hệ thống nhằm đạt được hiểu biết đã được kiểm chứng Đây là một nỗ lực có chủ đích và tổ chức, tập trung vào việc thu thập, xem xét, phân tích và đánh giá thông tin thông qua quy nạp và diễn dịch.
Theo Vũ Cao Đàm (2007), nghiên cứu khoa học là quá trình áp dụng phương pháp khoa học và tư duy để khám phá hiện tượng, phát hiện quy luật, từ đó nâng cao hiểu biết và giải quyết các nhiệm vụ lý luận hoặc thực tiễn, đồng thời đưa ra các đề xuất dựa trên kết quả nghiên cứu.
2.1.4 Phân loại nghiên cứu khoa học
Nghiên cứu khoa học có thể được phân loại dựa trên mục đích sử dụng kết quả, chủ yếu chia thành hai dạng: nghiên cứu hàn lâm và nghiên cứu ứng dụng.
Nghiên cứu hàn lâm trong một ngành khoa học tập trung vào việc mở rộng tri thức và trả lời các câu hỏi về bản chất lý thuyết của khoa học đó Mục tiêu chính của nghiên cứu hàn lâm là xây dựng và kiểm định các lý thuyết khoa học Ngược lại, nghiên cứu ứng dụng nhằm mục đích áp dụng thành tựu khoa học vào thực tiễn, hỗ trợ ra quyết định trong cuộc sống hàng ngày.
2.1.5 Vai trò của hoạt động NCKH đối với sinh viên:
Nghiên cứu khoa học là hoạt động thiết yếu giúp sinh viên củng cố và mở rộng kiến thức chuyên môn Qua đó, sinh viên có cơ hội vận dụng lý thuyết vào thực tiễn, đề xuất và giải quyết các vấn đề cụ thể Hơn nữa, nghiên cứu khoa học rèn luyện cho sinh viên phương pháp luận, khuyến khích sự chủ động sáng tạo, và giảm thiểu tính thụ động trong học tập Điều này giúp sinh viên hình thành phong cách học tập mới, với thói quen tìm tòi, tự đặt ra câu hỏi và nghiên cứu để giải quyết vấn đề.
Almeida Junior nhấn mạnh rằng mục tiêu hàng đầu của các trường đại học là đào tạo sinh viên trong lĩnh vực nghiên cứu khoa học, khám phá những lĩnh vực kỹ thuật và lý luận còn chưa được khai thác Học đại học cần gắn liền với việc tự tìm tòi, đọc tài liệu và làm quen với nghiên cứu khoa học, giúp sinh viên hiểu sâu sắc vấn đề từ nhiều góc độ khác nhau Việc này sẽ nâng cao tính thuyết phục cho các bài viết khoa học thông qua các lý luận chặt chẽ Để viết một công trình khoa học thành công, sinh viên cần biết chọn lọc và sắp xếp tư liệu, biến chúng thành tri thức của riêng mình Nghiên cứu khoa học cũng giúp sinh viên kết hợp lý thuyết với thực tiễn, bổ sung kiến thức mà giáo trình còn thiếu Tuy nhiên, hoạt động nghiên cứu khoa học trong sinh viên hiện nay còn yếu, với số lượng tham gia hạn chế, dẫn đến việc nhiều sinh viên tốt nghiệp thiếu kỹ năng nghiên cứu cần thiết Do đó, cần chú trọng đến chất lượng hoạt động nghiên cứu và khả năng hình thành ý tưởng của sinh viên trong quá trình nghiên cứu khoa học.
Các thuyết cơ sở
Lý thuyết hành vi hoạch định (Theory of Planned Behavior - TPB)
Năm 1991, Ajzen đã đề xuất Thuyết hành vi hoạch định (TPB), và từ đó, nhiều nhà nghiên cứu đã áp dụng mô hình này để nghiên cứu hành vi ra quyết định trong các lĩnh vực khác nhau Cụ thể, trong bài viết này, TPB được sử dụng để phân tích quyết định tham gia nghiên cứu khoa học của sinh viên ngành Kinh tế tại trường Đại học Sư Phạm Kỹ Thuật TP Hồ Chí Minh Mô hình TPB được xây dựng dựa trên ba yếu tố chính: Thái độ, chuẩn chủ quan và nhận thức kiểm soát hành vi.
Thái độ là biểu hiện của cảm xúc, niềm tin và hành vi cá nhân đối với sự việc, sự vật hay hiện tượng nào đó Nó hình thành từ quá trình nhận thức và có ảnh hưởng lớn đến hành vi của mỗi người Thái độ được chia thành hai loại: tích cực và tiêu cực, và được coi là thang đo mức độ thuận lợi hay bất lợi trong hành vi Nếu một kết quả mang lại nhiều lợi ích cá nhân, người ta sẽ có xu hướng tham gia với thái độ tích cực, ngược lại, nếu không có lợi ích, thái độ sẽ trở nên tiêu cực.
Chuẩn chủ quan, theo Fishbein & Ajzen (1975), được định nghĩa là nhận thức của cá nhân về những người tham khảo quan trọng xung quanh họ, từ đó hình thành quan điểm về việc hành vi nên hoặc không nên được thực hiện Yếu tố này giúp xác định niềm tin và nhận thức của cá nhân đối với quy chuẩn xã hội, cũng như ảnh hưởng của suy nghĩ người khác về hành vi của họ.
Nhận thức kiểm soát hành vi là yếu tố quan trọng trong việc tự đánh giá khả năng thực hiện hành vi của bản thân Nó thể hiện cách cá nhân đánh giá mức độ dễ dàng hoặc khó khăn khi thực hiện một hành vi cụ thể, phụ thuộc vào các điều kiện như nguồn lực, kiến thức, cơ hội, khả năng hoàn thành và sự hỗ trợ từ bên ngoài Bên cạnh đó, nhận thức này cũng phản ánh sự kiểm soát và các hạn chế mà cá nhân gặp phải khi quyết định thực hiện hành vi đó.
Hình 1.2: Mô hình Thuyết hành vi hoạch định (TPB)
Tổng quan nghiên cứu trước đây và mô hình nghiên cứu đề xuất
Mối quan hệ giữa giảng dạy, sinh viên và kiến thức thu nhận đã được nghiên cứu sâu rộng trong nhiều thập kỷ qua, với nhiều mô hình lý thuyết được đề xuất Một trong những mô hình nổi bật là mô hình 3P của Biggs (1999), bao gồm ba yếu tố chính: tiên liệu đầu vào (P1: Presage), quá trình học tập (P2: Process), và sản phẩm của quá trình học tập, cụ thể là những công trình nghiên cứu khoa học của sinh viên (P3: Product).
Sơ đồ 1.3.1 : Mô hình 3P về giảng dạy, học tập và nghiên cứu của sinh viên
Hoạt động học tập Đặc điểm sinh viên
P1: Tiên Liệu P2: Qúa Trình P3: Sản Phẩm
Mô hình này đã được nhiều nhà nghiên cứu áp dụng làm nền tảng cho các nghiên cứu cụ thể Chẳng hạn, Duff (2004) đã khám phá mối quan hệ giữa đặc điểm sinh viên (P1: Tiên liệu), phương pháp học tập (P2: Quá trình) và kết quả học tập (P3: Sản phẩm) Trong khi đó, Yourng & cộng sự (2003) tập trung vào nghiên cứu phương pháp và công nghệ giảng dạy.
Tiên liệu), mối quan hệ cách thức học tập (P2: Quá trình) và kết quả học tập của sinh viên (P3: Sản phẩm),…
2.3.2 Tổng quan các nghiên cứu trước đây:
Nghiên cứu của Kim Ngọc và Hoàng Nguyên năm 2015 về các nhân tố ảnh hưởng đến hoạt động NCKH của sinh viên tại Đại học Duy Tân đã chỉ ra bốn yếu tố chính: khả năng và định hướng nghiên cứu của sinh viên, môi trường nghiên cứu, sự quan tâm của khoa, và sự quan tâm cũng như khuyến khích từ trường Kết quả hồi quy cho thấy khả năng và định hướng nghiên cứu của sinh viên có tác động lớn nhất, với hệ số beta đạt 0.84, tiếp theo là sự quan tâm khuyến khích của trường (0.76), sự quan tâm của khoa (0.67), và môi trường nghiên cứu (0.51) Những kết quả này đã được nhóm tác giả sử dụng trong mô hình nghiên cứu đề xuất.
Sadler và McKinney (2010) đã tổng kết rằng có nhiều yếu tố ảnh hưởng đến sự tham gia nghiên cứu khoa học (NCKH) của sinh viên, bao gồm nguyện vọng nghề nghiệp, sự tự tin, bản chất của khoa học, phát triển trí tuệ, kiến thức, kỹ năng và kinh nghiệm nghiên cứu thực tế Những yếu tố này cũng đã được đề cập trong các nghiên cứu trước đây của Huss, Randall, Patry, Davis, & Hansen (2002) và Kierniesky (2005).
Theo Huỳnh Thanh Nhã (2016), có nhiều yếu tố ảnh hưởng đến khả năng tham gia nghiên cứu khoa học của giảng viên, bao gồm môi trường làm việc, nhận thức, năng lực cá nhân, động cơ thực hiện, tuổi tác và lĩnh vực chuyên môn của họ Những yếu tố này đóng vai trò quan trọng trong việc thúc đẩy sự tham gia của giảng viên vào các hoạt động nghiên cứu.
10 đó, nhân tố Môi trường làm việc và Nhận thức có tác động nhiều nhất đến khả năng tham gia nghiên cứu khoa học của giảng viên
2.3.3 Mô hình nghiên cứu đề xuất:
Lý thuyết Hành vi hoạch định (TPB) của Ajzen (1991) giải thích các yếu tố thúc đẩy sinh viên tham gia nghiên cứu khoa học (NCKH) Phát triển từ lý thuyết hành động hợp lý (TRA) của Ajzen và Fishbein (1975), TPB cho rằng hành vi có thể được dự đoán từ các ý định thực hiện hành vi đó Các ý định này bao gồm các nhân tố và động cơ ảnh hưởng đến hành vi, được định nghĩa là mức độ nỗ lực mà cá nhân bỏ ra để thực hiện hành vi.
Nghiên cứu khoa học (NCKH) không chỉ mở ra cơ hội việc làm tốt cho sinh viên mà còn thúc đẩy sự thăng tiến trong sự nghiệp của họ (Cargile & Bublitz, 1986; Hadjinicola & Soteriou, 2006; Tien, 2000) Theo thuyết TPB, ý định thực hiện hành vi được dự đoán bởi nhận thức về hành vi, chuẩn chủ quan và cảm nhận về kiểm soát hành vi Chuẩn chủ quan trong NCKH bao gồm các yếu tố bên ngoài như chính sách và kinh phí nghiên cứu (Jacob & Lefgren, 2011) Đồng thời, cảm nhận về kiểm soát hành vi phản ánh khả năng thành công cá nhân, bao gồm năng lực và điều kiện nghiên cứu (Azad & Seyyed, 2007; Blackburn & Lawrence, 1995; Saxetal, 2002; Chen et al., 2006; Lertputtarak).
Dựa trên các mô hình nghiên cứu trước đây và thuyết hành vi con người, mô hình nghiên cứu được đề xuất bao gồm 4 yếu tố chính.
- Đánh giá chủ quan của sinh viên về việc thực hiện NCKH
- Nguyên nhân thực hiện NCKH
- Nhận thức cá nhân về khả năng thực hiện NCKH của sinh viên
- Điều kiện để sinh viên thực hiện NCKH
Hình 1.3.2 Mô hình về khả năng tham gia NCKH của sinh viên ngành Kinh tế của trường ĐH SPKT TP.HCM
Gỉa thuyết H1: Sự đánh giá chủ quan của sinh viên về việc thực hiện NCKH có ảnh hưởng đến khả năng tham gia NCKH của sinh viên
Gỉa thuyết H2: Nguyên nhân thực hiện NCKH có ảnh hưởng đến khả năng tham gia NCKH của sinh viên
Gỉa thuyết H3: Nhận thức cá nhân về khả năng thực hiện NCKH có ảnh hưởng đến khả năng tham gia NCKH của sinh viên
Giả thuyết H4 cho rằng các điều kiện cần thiết để sinh viên thực hiện nghiên cứu khoa học (NCKH) có ảnh hưởng đáng kể đến khả năng tham gia NCKH của họ Sự đánh giá chủ quan của sinh viên về quá trình thực hiện NCKH cũng đóng vai trò quan trọng trong việc quyết định mức độ tham gia của họ.
Nguyên nhân thực hiện NCKH
Nhận thức cá nhân của sinh viên Điều kiện để sinh viên thực hiện
Khả Năng Tham Gia Hoạt Động NCKH của sinh viên
PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
Các biến nghiên cứu
Đánh giá chủ quan của sinh viên về việc thực hiện NCKH:
Trường Đại học là môi trường lý tưởng giúp sinh viên phát triển khả năng tự học và nghiên cứu Tuy nhiên, với nhiều điều chưa biết và khối lượng công việc lớn, sinh viên cần tìm ra cách để lựa chọn Nghiên cứu khoa học như một hướng đi phù hợp.
Thuyết hành vi hoạch định (Ajzen, 2002) chỉ ra rằng niềm tin có ảnh hưởng lớn đến hành vi con người, với ba loại niềm tin chính: niềm tin về hành vi, niềm tin theo chuẩn mực chung và niềm tin về sự tự chủ Niềm tin hành vi, hay sự đánh giá chủ quan, quyết định thái độ tích cực hay tiêu cực của một người Nếu sinh viên có đánh giá tích cực về nghiên cứu khoa học (NCKH), như việc NCKH giúp mở rộng kiến thức hoặc tạo lợi thế khi ra trường, họ sẽ có xu hướng tham gia nhiều hơn vào hoạt động này, ngược lại, đánh giá tiêu cực sẽ cản trở sự tham gia của họ.
Nguyên nhân thực hiện NCKH:
Theo thuyết hành vi hoạch định (Ajzen, 2002), niềm tin theo chuẩn mực chung và niềm tin về sự tự chủ sẽ ảnh hưởng tích cực đến ý định thực hiện hành vi Tại trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật TP.HCM, sinh viên ngành Kỹ thuật đã đạt nhiều giải thưởng trong nghiên cứu khoa học (NCKH) và được khuyến khích mạnh mẽ từ nhà trường Điều này tạo ra niềm tin cho sinh viên rằng họ có thể hoàn thành tốt các bài NCKH, đồng thời sự yêu thích NCKH cũng lan tỏa trong cộng đồng sinh viên Do đó, nguyên nhân thực hiện NCKH sẽ có tác động trực tiếp đến khả năng tham gia NCKH của sinh viên ngành Kinh tế tại trường.
Nhận thức cá nhân của sinh viên:
Nhận thức cá nhân về nghiên cứu khoa học (NCKH) của sinh viên ảnh hưởng lớn đến khả năng tham gia hoạt động này Những sinh viên có cái nhìn tích cực về NCKH sẽ nhận thấy giá trị và lợi ích mà nó mang lại, từ đó đánh giá cao việc tham gia Điều này tạo động lực và niềm tin cho họ trong quyết định tham gia thực hiện NCKH.
Một số sinh viên gặp khó khăn khi tham gia NCKH, dẫn đến sự thiếu tự tin và sẵn sàng trong quyết định tham gia Họ chưa nhận thức đầy đủ về lợi ích mà NCKH mang lại, từ đó đánh giá sai về tầm quan trọng của hoạt động này Điều này khiến họ cho rằng việc tham gia NCKH là không cần thiết, dẫn đến việc thiếu động lực để thực hiện NCKH.
Điều kiện để sinh viên thực hiện NCKH:
Quyết định tham gia thực hiện một công việc của mỗi người phụ thuộc vào nhiều yếu tố và điều kiện khác nhau Khi các điều kiện này được đáp ứng đầy đủ hoặc ở mức chấp nhận được, khả năng tham gia sẽ tăng cao Đặc biệt, yếu tố điều kiện có ảnh hưởng lớn đến khả năng tham gia nghiên cứu khoa học (NCKH) của sinh viên.
Nhà trường cần đáp ứng các điều kiện cần thiết để sinh viên dễ dàng thực hiện nghiên cứu khoa học (NCKH), từ đó tạo động lực và khích lệ tinh thần tham gia NCKH của sinh viên Việc cung cấp hỗ trợ về kinh phí, tài liệu và giáo viên hướng dẫn sẽ giúp sinh viên tự tin hơn trong quá trình nghiên cứu Khi được hỗ trợ đầy đủ, sinh viên sẽ cảm thấy việc thực hiện NCKH không còn khó khăn và phức tạp, từ đó nâng cao khả năng tham gia Ngược lại, nếu thiếu sự hỗ trợ và các điều kiện cơ bản, khả năng tham gia NCKH của sinh viên sẽ giảm sút.
Nhiều sinh viên thường ngần ngại tham gia nghiên cứu khoa học (NCKH) do cảm thấy quá nhiều khó khăn Tâm lý này dẫn đến sự e ngại, khiến họ lo lắng về khả năng hoàn thành các nhiệm vụ nghiên cứu.
Quy trình nghiên cứu
Kết luận và kiến nghị
Vấn đề và mục tiêu nghiên cứu
Cơ sở lý thuyết, mô hình nghiên cứu
Thu thập và làm sạch dữ liệu
Mục đích và phương thức nghiên cứu
Nghiên cứu này nhằm xác định mức độ tham gia nghiên cứu khoa học (NCKH) của sinh viên ngành kinh tế tại trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật TP.Hồ Chí Minh, đồng thời phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng tham gia hoạt động NCKH của sinh viên trong khối ngành này.
Các câu hỏi được đánh giá theo thang đo Likert 05 mức độ: (1) Hoàn toàn không đồng ý, (2) Không đồng ý, (3) Bình thường, (4) Đồng ý, (5) Hoàn tòan đồng ý
Dựa trên bảng câu hỏi đã có, mỗi cá nhân sẽ thể hiện ý kiến của mình bằng cách chấm điểm tương ứng với mức độ hài lòng về nội dung của bảng câu hỏi.
Xây dựng mã hóa thang đo
Nhân tố Thang đo Mã hóa Nguồn
1 Đánh giá chủ quan của sinh viên
NCKH giúp sinh viên có kiến thức sâu hơn về lĩnh vực nghiên cứu
NCKH là một trong những lợi thế khi ra trường
NCKH giúp sinh viên học hỏi thêm những kỹ năng cần thiết
NCKH giúp sinh viên nhìn nhận được vấn đề ở nhiều khía cạnh khác nhau một cách thực tế hơn
Là nhiệm vụ bắt buộc NN1 Phan Thị Tú
Thay thế cho một số chứng chỉ làm tiền đề tốt nghiệp
Phần thưởng cho các đề tài nghiên cứu khoa học đoạt giải khá cao
Nga (2011) Sinh viên yêu thích việc NCKH NN4 Azjen (1991)
3 Nhận thức của sinh viên
Khả năng hoàn thành NCKH của sinh viên là một việc không quá khó khăn
Thời gian thực hiện là đủ để hoàn thành NCKH
Dễ dàng tìm nhiều sinh viên cùng thực hiện chung đề tài NCKH
Không có quá nhiều khó khăn trong quá trình thực hiện NCKH
4 Điều kiện để sinh viên thực hiện
(ký hiệu: ĐK) Được cung cấp kiến thức nền hỗ trợ trong việc thực hiện NCKH ĐK1 Jacob &
Thủ tục thực hiện NCKH đơn giản ĐK2 Trần Mai Ước
Nhà trường sẵn sàng hỗ trợ sinh viên khi cần thiết ĐK3 Sadler và
GVHD tận tình hỗ trợ sinh viên hoàn thành NCKH ĐK4 Sadler và
Sinh viên có đầy đủ kinh phí thực hiện đề tài ĐK5 Melin (2000)
Nguồn tài liệu hỗ trợ mà sinh viên cần để thực hiện đề tài là đầy đủ ĐK6 Phan Thị Tú
Cơ sở vật chất (hệ thống máy tính, đường truyền internet,…) đáp ứng được nhu cầu của sinh viên thực hiện đề tài NCKH ĐK7 Phan Thị Tú
NCKH của sinh viên (ký hiệu: KN)
Tôi sẽ tham gia NCKH trong thời gian sắp tới
Tôi tham gia NCKH để đủ điều kiện tốt nghiệp Đại học
Tôi tham gia NCKH để thể hiện năng lực bản thân
Tôi tham gia NCKH để học hỏi, mở rộng kiến thức và nâng cao trình độ chuyên môn
Phương pháp nghiên cứu định lượng
3.5.1 Phương pháp chọn mẫu nghiên cứu Đề tài được chọn mẫu theo phương pháp ngẫu nhiên, mẫu được chọn theo phương pháp phân tầng theo ngành học Bằng cách khảo sát ngẫu nhiên một số lượng sinh viên các ngành thuộc khối ngành Kinh tế đại diện cho tất cả sinh viên khối ngành Kinh tế trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật TP.HCM
3.5.2 Phương pháp xác định cỡ mẫu
Nghiên cứu này sử dụng hai phương pháp phân tích là phân tích nhân tố EFA và hồi quy đa biến, do đó cỡ mẫu được lựa chọn phù hợp với cả hai phương pháp dựa trên hướng dẫn của Tabachnick & Fidell (2007) và Hair cùng các cộng sự (2006).
Theo Tabachnick & Fidell (2007), để thực hiện phân tích mô hình hồi quy đa biến, kích thước mẫu tối thiểu cần được tính theo công thức N = 8*var + 50, trong đó N là kích thước mẫu và var là số lượng biến độc lập Cụ thể, với mô hình hồi quy có 4 biến độc lập, kích thước mẫu dự kiến tối thiểu là 8*4 + 50 = 82 mẫu trở lên (Phamlocblog, 04/11/2018)
Theo nghiên cứu của Theo Hair và cộng sự (2006), kích thước mẫu tối thiểu để thực hiện phân tích yếu tố khám phá (EFA) cần gấp 5 lần số biến quan sát Với 23 biến quan sát trong nghiên cứu này, cỡ mẫu tối thiểu yêu cầu là 115 (Phamlocblog, 04/11/2018)
Theo 2 phương pháp trên thì cỡ mẫu tối thiểu là 115 cỡ mẫu trở lên Do đó, tác giả chọn cỡ mẫu là 200.
Phương pháp phân tích dữ liệu
3.6.1 Phương pháp thống kê mô tả
Bài nghiên cứu sử dụng phương pháp thống kê mô tả, trong đó các mẫu được phân tích tổng quát theo hai tiêu chí chính: bậc đại học và giới tính.
Công cụ hỗ trợ xử lý dữ liệu là phần mềm SPSS.20
3.6.2 Kiểm tra độ tin cậy thang đo bằng hệ số Cronbach’s Alpha
Mục đích của việc kiểm tra độ tin cậy thang đo bằng hệ số Cronbach’s Alpha là đảm bảo rằng tất cả các biến đều cùng giải thích một khái niệm chung Sử dụng hệ số này giúp đánh giá mức độ nhất quán nội tại của thang đo, từ đó nâng cao độ tin cậy của các kết quả nghiên cứu.
19 loại bỏ một số biến không phù hợp với mô hình, dẫn đến sự sai sót khi thực hiện phân tích nhân tố khám phá EFA
Hệ số Cronbach’s Alpha là chỉ số quan trọng trong việc đánh giá độ tin cậy của thang đo nhân tố Nếu hệ số này thấp hơn 0.6, thang đo sẽ được coi là kém tin cậy, với các câu hỏi không liên quan và không đo lường cùng một khái niệm Ngược lại, nếu hệ số vượt quá 0.95, điều này cho thấy các câu hỏi trong thang đo gần như giống hệt nhau, chỉ khác nhau về ngôn từ Do đó, khoảng giá trị lý tưởng cho hệ số Cronbach’s Alpha nằm trong khoảng 0.6 đến 0.95, được xem là tốt cho mô hình nghiên cứu (Zoviik, 2019).
Hệ số tương quan với tổng (Corrected Item-Total Correlation) cho thấy mức độ kết nối giữa các biến trong cùng một nhân tố Nếu hệ số này lớn hơn 0.3, điều đó chỉ ra rằng biến quan sát có sự kết nối và đóng vai trò quan trọng trong mô hình hồi quy (Zoviik, 2019).
3.6.3 Phân tích nhân tố EFA
Phân tích nhân tố khám phá (EFA) là một phương pháp thống kê được sử dụng để rút gọn nhiều biến quan sát có mối liên hệ với nhau thành một tập hợp các nhân tố ít hơn, giúp làm rõ ý nghĩa và vẫn giữ lại hầu hết thông tin của tập biến ban đầu (Theo Hair & ctg, 1998; Lưu Hà Chi, 2019).
Một số tiêu chuẩn quan trọng trong EFA là:
Hệ số nhân tố tải (Factor loading) lớn hơn hoặc bằng 0.5 cho thấy biến quan sát có ý nghĩa thống kê, đồng thời chỉ ra mối tương quan tốt giữa biến quan sát và nhân tố.
- Tổng phương sai trích total variance explained thể hiện phần trăm các nhân tố trích được của các biến đo lường
Thống kê KMO là phương pháp lấy mẫu toàn diện cho cả tổng thể và từng biến, được đề xuất bởi Kaiser (1970) và phát triển bởi Cerny và Kaiser (1977) cũng như Dziuban & Shirkey (1974) Giá trị KMO nằm trong khoảng từ 0,5 đến 1 cho thấy các biến có mối tương quan tốt, đủ điều kiện để đưa ra kết luận.
Kiểm định Bartlett (Bartlett’s test of sphericity) là một phương pháp thống kê được sử dụng để xác định xem ma trận tương quan có phải là một ma trận nhận dạng hay không Một ma trận nhận dạng là ma trận có tính chất quan trọng trong phân tích dữ liệu, giúp đảm bảo rằng các biến trong nghiên cứu có sự tương quan đáng kể với nhau Việc thực hiện kiểm định này là cần thiết để xác minh tính hợp lệ của các phân tích tiếp theo.
Nếu tất cả các yếu tố chéo trong ma trận tương quan đều bằng 1 và các yếu tố đường chéo tắt bằng 0, thì khi hệ số Sig của kiểm định Bartlett nhỏ hơn 0.05, ta có thể kết luận rằng ma trận tương quan không phải là ma trận nhận dạng, cho thấy các biến quan sát có mối tương quan với nhau.
- Trị số Eigenvalue là phương sai của các yếu tố Tại Eigenvalue >=1, các nhân tố được rút ra được xem là mang thông tin ý nghĩa nhất
Trong quá trình phân tích yếu tố khám phá (EFA), việc thực hiện phép xoay nhân tố Varimax là cần thiết để nhóm các biến có tương quan cao vào cùng một nhân tố và phân tách các nhân tố độc lập Để đạt được kết quả chính xác, cần sử dụng trọng số tải phù hợp với kích thước mẫu, tránh việc loại bỏ các biến không cần thiết.
3.6.4 Phân tích hồi quy đa biến:
3.6.4.1 Phân tích tương quan Pearson:
Hệ số tương quan (r) là một chỉ số thống kê đo lường mối liên hệ tương quan giữa hai biến số
Một số tiêu chuẩn trong bảng phân tích hệ số tương quan Pearson:
Hệ số Sig trong kiểm định Pearson phản ánh mức độ tương quan giữa hai biến Nếu giá trị Sig nhỏ hơn 0.05, chúng ta có thể kết luận rằng hai biến này có sự tương quan Hơn nữa, khi hệ số Sig càng gần 0, độ tin cậy của mối tương quan càng cao.
Hệ số tương quan có giá trị từ -1 đến 1, trong đó hệ số bằng 0 cho thấy hai biến số không có mối liên hệ nào Nếu hệ số tương quan bằng -1 hoặc 1, điều này chỉ ra mối liên hệ tuyệt đối giữa hai biến Cụ thể, nếu hệ số tương quan âm (r < 0), khi x tăng thì y giảm, và ngược lại; trong khi đó, nếu hệ số tương quan dương (r > 0), khi x tăng thì y cũng tăng theo.
3.6.4.2 Xây dựng mô hình hồi quy:
Mô hình lý thuyết đề xuất bao gồm năm biến chính: (1) Đánh giá chủ quan của sinh viên về việc thực hiện nghiên cứu khoa học (NCKH), (2) Nguyên nhân thúc đẩy sinh viên thực hiện NCKH, (3) Nhận thức cá nhân về khả năng thực hiện NCKH, (4) Điều kiện cần thiết để sinh viên có thể thực hiện NCKH.
Khả năng tham gia nghiên cứu khoa học (NCKH) của sinh viên ngành Kinh tế tại trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật TP.HCM chịu ảnh hưởng bởi bốn biến độc lập được giả định Những yếu tố này đóng vai trò quan trọng trong việc nâng cao khả năng thực hiện NCKH của sinh viên.
Mô hình tổng thể có dạng:
KN = f (DG, NN, NT, DK)
Mô hình hồi quy có dạng:
KN = β0 + β1*DG + β2*NN + β3*NT + β4*DK + ε
Trong đó: KN: Biến phụ thuộc
DG, NN, NT, DK: Biến độc lập β0: hằng số hồi quy β1; β2; β3; β4; β5: là trọng số hồi quy ε: sai số
3.6.4.3 Ý nghĩa và các tiêu chuẩn các chỉ số trong mô hình hồi quy đa biến
Kiểm định hệ số phù hợp của mô hình:
- Xác định mức độ giải thích biến phụ thuộc của các biến độc lập trong mô hình hồi quy (chỉ số R2 hiệu chỉnh);
- Xem xét có sự tự tương quan chuỗi bậc nhất xảy ra hay không (sự tương quan của các sai số kề nhau)
Tiêu chuẩn được áp dụng trong bài nghiên cứu:
- R2 hiệu chỉnh (Adjusted R Square): Nếu R2 hiệu chỉnh >P%
Durbin-Watson là một chỉ số dùng để kiểm tra hiện tượng tự tương quan chuỗi bậc nhất trong các mô hình hồi quy Giá trị của chỉ số này biến thiên từ 0 đến 4; nếu các phần sai số không có tương quan chuỗi bậc nhất, giá trị sẽ gần bằng 2 Ngược lại, nếu giá trị nhỏ và gần 0, điều này cho thấy các phần sai số có tương quan thuận.
22 nếu càng lớn, gần về 4 có nghĩa là các phần sai số có tương quan nghịch Theo Field
KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
Mô hình dữ liệu
Bảng 1: Mô tả mẫu theo bậc đại học
Bảng 2: Mô tả mẫu theo giới tính
4.1.1 Phân tích độ tin cậy Cronbach’s Alpha
Bảng 3.1: Phân tích độ tin cậy cho thang đo nhân tố Đánh giá
Scale Variance if Item Deleted
Cronbach's Alpha if Item Deleted
Thang đo thành phần "Đánh giá" – DG đạt hệ số Cronbach’s Alpha là 0.703, vượt ngưỡng 0.6, cho thấy độ tin cậy cao Hệ số tương quan giữa các biến đo lường trong thành phần này đều lớn hơn 0.3, chứng tỏ sự liên kết chặt chẽ giữa các yếu tố trong thang đo.
25 biến quan sát đo lường cho thành phần này đều đạt độ tin cậy cho những phân tích tiếp theo
Bảng 3.2 : Phân tích độ tin cậy cho thang đo nhân tố Nguyên nhân
Scale Variance if Item Deleted
Cronbach's Alpha if Item Deleted
Cronbach’Alpha = 802 Thang đo thành phần “Nguyên nhân” – NN có hệ số Cronbach’s Alpha là 0.802
Hệ số tương quan biến tổng của các biến đo lường thành phần này đều lớn hơn 0.3, cho thấy các biến quan sát đều đạt độ tin cậy cần thiết cho các phân tích tiếp theo.
Bảng 3.3: Phân tích độ tin cậy cho thang đo Nhân tố
Scale Variance if Item Deleted
Cronbach's Alpha if Item Deleted
Hệ số Cronbach's Alpha của thang đo thành phần "Nhận thức" – NT đạt 0.781, vượt ngưỡng 0.6, cho thấy độ tin cậy cao Tất cả các biến đo lường trong thành phần này đều có hệ số tương quan biến tổng lớn hơn 0.3, khẳng định rằng các biến quan sát đều đáng tin cậy cho các phân tích tiếp theo.
Bảng 3.4: Phân tích độ tin cậy cho thang đo Điều kiện
Scale Variance if Item Deleted
Cronbach's Alpha if Item Deleted
Hệ số Cronbach’s Alpha của thang đo thành phần “Điều kiện” – DK đạt 0.765, vượt mức 0.6, cho thấy độ tin cậy cao Tất cả các biến quan sát trong thành phần này đều có hệ số tương quan biến tổng lớn hơn 0.3, khẳng định tính chính xác và độ tin cậy của các biến đo lường, phù hợp cho các phân tích tiếp theo.
Bảng 3.5: Phân tích độ tin cậy cho thang đo Khả năng
Scale Variance if Item Deleted
Cronbach's Alpha if Item Deleted
Hệ số Cronbach's Alpha của thang đo thành phần "Khả năng" (KN) đạt 0.745, vượt ngưỡng 0.6, cho thấy độ tin cậy cao Tất cả các biến đo lường trong thành phần này đều có hệ số tương quan biến tổng lớn hơn 0.3, khẳng định rằng các biến quan sát đều đủ tin cậy cho các phân tích tiếp theo.
4.1.2 Phân tích nhân tố khám phá EFA
4.1.2.1 Phân tích nhân tố khám phá EFA cho biến độc lập
Bảng 3.6: Kết quả Rotated Component Matrix a trước khi loại bỏ biến NT4
Sau khi thực hiện ma trận xoay, biến quan sát NT4 đã được trích ra từ cả hai nhân tố 4 và 5, cho thấy NT4 thiếu tin cậy và cần loại bỏ khỏi mô hình Nhóm tác giả đã quyết định loại bỏ biến NT4 và tiến hành xoay ma trận cho mô hình lần thứ hai.
SAU KHI LOẠI BỎ BIẾN NT4
Bảng 3.7: Kết quả kiểm định KMO and Bartlett's Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy .718
Bartlett's Test of Sphericity Approx Chi-Square 1655.015 df 153
Hệ số KMO and Bartlett’s Test : 0.5=< KMO = 0.718 =< 1, cho thấy nhân tố được phân tích là thích hợp với tập dữ liệu nghiên cứu
Sig = 0.000 < 0.05 là phù hợp với nhân tố phân tích
Tại gía trị Eigenvalues = 1.361 >= 1, trích được 4 nhân tố có thông tin ý nghĩa nhất đối với mô hình nghiên cứu (Phụ lục 2, Bảng Component Matrixa cho biến độc lập)
Tổng phương sai trích = 56.678 >= 50%, mô hình EFA là phù hợp (Phụ lục 2, Bảng Total Variance Explained cho biến độc lập)
Bảng 3.8: Kết quả Rotated Component Matrix a sau khi loại bỏ biến NT4
Kết quả ma trận xoay, sau khi loại bỏ biến NT4, cho thấy 18 biến quan sát được nhóm thành 4 nhân tố, với tất cả các biến quan sát có hệ số tải nhân tố (Factor Loading) lớn hơn 0.45.
4.1.2.2 Phân tích nhân tố khám phá EFA cho biến phụ thuộc
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling
Hệ số KMO and Bartlett’s Test : 0.5=< KMO = 0.605 =< 1, nhân tố được phân tích là thích hợp với tập dữ liệu nghiên cứu
Component Initial Eigenvalues Extraction Sums of Squared
Extraction Method: Principal Component Analysis
Từ 4 biến quan sát trích được 1 nhân tố có thông tin ý nghĩa nhất với trị số Eigenvalues = 2.291 >= 1 và tổng phương sai trích = 57.268 >= 50%, mô hình EFA là phù hợp
Bảng: Ma trận xoay biến phụ thuộc:
Kết quả ma trận xoay cho thấy, 4 biến quan sát được gom thành 1 nhân tố, tất cả biến quan sát đều có hệ số nhân tố tải Factor Loading > 0.45
Phân tích hồi quy đa biến
4.2.1 Định nghĩa lại các nhân tố
Bảng 3.9: Định nghĩa lại các nhân tố
STT Nhân tố Các biến quan sát Loại
1 DG DG1, DG2, DG3, DG4 Độc lập
2 NN NN1, NN2, NN3, NN4 Độc lập
3 NT NT1, NT2, NT3 Độc lập
4 DK DK1, DK2, DK3, DK4,
DK5, DK6, DK7 Độc lập
5 KN KN1, KN2, KN3, KN4 Phụ thuộc
Tổng số lượng biến quan sát độc lập: 18
Tổng số lượng biến quan sát phụ thuộc: 4
4.2.2 Phân tích tương quan (Pearson):
Bảng 3.10: Kết quả kiểm định hệ số tương quan r (Correlations)
KN DG NN NT DK
Sig tương quan Pearson các biến độc lập DG, NN, NT, DK với biến phụ thuộc
KN nhỏ hơn 0.05 Như vậy, có mối liên hệ tuyến tính giữa các biến độc lập này với biến
KN Giữa NN và KN có mối tương quan mạnh nhất với hệ số r là 0.758, giữa DK và
KN có mối tương quan yếu nhất với hệ số r là 0.221
Kết luận cho thấy khả năng tham gia nghiên cứu khoa học (NCKH) của sinh viên khối ngành Kinh tế tại Đại học Sư phạm Kỹ thuật TP.HCM có mối liên hệ chặt chẽ với các yếu tố như sự đánh giá chủ quan của sinh viên về quá trình thực hiện NCKH, nguyên nhân thúc đẩy họ tham gia NCKH, nhận thức của sinh viên về tầm quan trọng của NCKH, và các điều kiện hỗ trợ cho việc thực hiện NCKH.
** Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed)
* Correlation is significant at the 0.05 level (2-tailed)
Thực hiện mô hình hồi quy và kiểm định mô hình
4.3.1 Sự phù hợp của mô hình:
Bảng 3.11: Kiểm định sự phù hợp của mô hình (ANOVA)
Squares df Mean Square F Sig
Kết quả phân tích cho thấy giá trị Sig kiểm định F = 0.000, nhỏ hơn 0.05, cho thấy mô hình hồi quy tuyến tính phù hợp với tập dữ liệu Điều này chỉ ra rằng các biến độc lập có mối quan hệ đáng kể với biến phụ thuộc.
4.3.2 Hệ số phù hợp của mô hình:
Bảng 3.12: Hệ số phù hợp của mô hình (Model Summary)
Std Error of the Estimate
Kết quả phân tích cho thấy giá trị R² hiệu chỉnh đạt 0.843, cho thấy các biến độc lập giải thích 84.3% sự biến động của biến phụ thuộc, trong khi 15.7% còn lại do các yếu tố ngoài mô hình và sai số ngẫu nhiên Hệ số tương quan chuỗi bậc được xác định là 1.5, với chỉ số Durbin-Watson cho thấy sự tồn tại của tự tương quan.
= 1.733< 2.5 là phù hợp với tiêu chuẩn nghiên cứu, do đó kết luận rằng: không có sự tự tương quan chuỗi bậc nhất xảy ra trong bài nghiên cứu này
4.3.3 Hệ số hồi quy và thống kê đa cộng tuyến:
Bảng 3.13: Hệ số hồi quy và đa cộng tuyến (Coefficients)
Standa rdized Coeffi cients t Sig Collinearity
Kết quả kiểm định t cho thấy giá trị Sig là 0.000, nhỏ hơn 0.5, chứng tỏ các hệ số hồi quy có ý nghĩa trong mô hình nghiên cứu, xác nhận rằng các biến độc lập ảnh hưởng đến biến phụ thuộc Giá trị VIF của các biến lần lượt là 1.191, 1.260, 1.296 và 1.205.
< 2, vì vậy kết luận rằng rằng không có hiện tượng đa cộng tuyến, tất cả các biến độc lập đều độc lập với nhau.
Phương trình hồi quy
Từ bảng Coefficients ta lập được phương trình hồi quy tuyến tính đa biến chưa chuẩn hóa và chuẩn hóa như sau:
Phương trình hồi quy chưa chuẩn hóa:
KN = 0.49 + 0.120 DG + 0.389 NN + 0.288 NT + 0.192 DK + ℇ
Phương trình hồi quy đã chuẩn hóa:
KN * = 0.196 DG * + 0.570 NN * + 0.429 NT * + 0255 DK *
Trong đó: KN: Khả năng tham gia NCKH của sinh viên
DG: Sự đánh giá chủ quan của sinh viên về NCKH NT: Nhận thức của sinh viên về việc thực hiện NCKH NN: Nguyên nhân thực hiện NCKH
DK: Điều kiện để sinh viên thực hiện NCKH
Kết luận cho thấy tất cả các hệ số hồi quy đều dương, chứng tỏ rằng tất cả các biến độc lập đều có tác động tích cực đến biến phụ thuộc Theo hệ số hồi quy chuẩn hóa Beta, thứ tự mức độ tác động từ mạnh nhất đến yếu nhất của các biến độc lập đối với biến phụ thuộc HL lần lượt là: NN, NT, DK và DG.
Bảng 3.14: Bảng thứ tự ảnh hưởng của hệ số hồi quy
Giá trị phần dư của mô hình
Giá trị trung bình của phần dư là -3.55E-15, gần bằng 0, trong khi độ lệch chuẩn là 0.990, gần bằng 1 Điều này cho thấy phân phối phần dư xấp xỉ phân phối chuẩn, đồng nghĩa với việc giả thuyết về phân phối chuẩn của phần dư không bị vi phạm (xem Phụ lục 2, biểu đồ Histogram).
Các điểm phân vị trong phân phối phần dư tập trung trên một đường chéo, cho thấy rằng giả định về phân phối phần dư không bị vi phạm (Xem Phụ lục 2, biểu đồ Normal P-P Plot của phần dư chuẩn hóa trong hồi quy).
Phần dư chuẩn hóa tập trung ở hoành độ 0, do đó giả định quan hệ tuyến tính không bị vi phạm (Phụ lục 2, biểu đồ Scatterplot)
Tên biến Hệ số hồi quy Tỷ trọng Thứ tự ảnh hưởng
