<span class="text_page_counter">Trang 1</span><div class="page_container" data-page="1">

<b>ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘIVIỆN KINH TẾ VÀ QUẢN LÝ</b>

<i><b>GVHD: Cô Ngô Thu Giang</b></i>

<i><b>Sinh viên thực hiện:</b></i>

</div><span class="text_page_counter">Trang 2</span><div class="page_container" data-page="2">

<b>1. Vấn đề nghiên cứu</b>

Khảo sát các yếu tố tác động tới điểm học tập GPA của sinh viên đại học Bách Khoa kỳ 20222

<b>2. Dữ liệu nghiên cứu</b>

Dữ liệu cần thu thập để tiến hành nghiên cứu:

<i>1. Thơng tin về sinh viên</i>

<i>2. Tình hình học tập của sinh viên</i>

<i>3. Sự phân bổ thời gian của sinh viên</i>

<b>3. BẢNG CÂU HỎI KHẢO SÁT</b>

</div><span class="text_page_counter">Trang 3</span><div class="page_container" data-page="3">

5. Thời gian tự học trung bình mỗi ngày (giờ) của bạn là? 6. Thời gian làm thêm trung bình mỗi ngày (giờ) của bạn là?

<b>4. MẪU NGHIÊN CỨU</b>

- Đối tượng nghiên cứu: Sinh viên đại học Bách Khoa Hà Nội - Nguồn dữ liệu là dữ liệu sơ cấp

- Cách thức lấy mẫu: Mẫu được lấy mẫu qua điều tra sinh viên qua khảo sát bằng cách sử dụng bảng hỏi

- Phương pháp chọn mẫu: Phương pháp chọn mẫu ngẫu nhiên - Số lượng mẫu thu thập được: 53

</div><span class="text_page_counter">Trang 4</span><div class="page_container" data-page="4">

<b>5. BẢNG DỮ LIỆU THU THẬP ĐƯỢC</b>

<b>Thời gian tự học mỗingày (giờ) của bạn là?</b>

<b>Thời gian làm thêm mỗingày (giờ) của bạn là?</b>

</div><span class="text_page_counter">Trang 6</span><div class="page_container" data-page="6">

Nữ 3.91 Kinh tế 17 6 0.0

</div><span class="text_page_counter">Trang 7</span><div class="page_container" data-page="7">

<b>6. BẢNG DỮ LIỆU THU THẬP ĐƯỢC (coding)</b>

<b>GPA^GENDERFIELD^CREDIT_NUM^STUDY_TIME^WORK_TIME</b>

</div><span class="text_page_counter">Trang 8</span><div class="page_container" data-page="8">

Điểm GPA kỳ gần nhất của

Số tín chỉ bạn đăng ký kỳ

Thời gian tự học mỗi ngày

Thời gian làm thêm mỗi

<i>Nhận xét: chúng em thấy có sự phân phối đồng đều về giới tính với nữ có 28/53 </i>

mẫu chiếm 53% và nam gồm 25/53 mẫu chiếm 47%

</div><span class="text_page_counter">Trang 9</span><div class="page_container" data-page="9">

<i>Nhận xét: Về nhóm ngành thì nhóm ngành kinh tế có 26/53 mẫu chiếm 49%, nhóm </i>

ngành kỹ thuật có 27/53 mẫu chiếm 51%

</div><span class="text_page_counter">Trang 10</span><div class="page_container" data-page="10">

- Điểm GPA cao nhất là 3.92 và thấp nhất là 1.91

- Trung bình điểm GPA của sinh viên ở mức khá là 3.08 - Ta thấy trung bình < trung vị nên dữ liệu lệch phải.

</div><span class="text_page_counter">Trang 11</span><div class="page_container" data-page="11">

Ta có biểu đồ Histogram:

Nhận xét:

- Số tín chỉ đăng ký cao nhất là 24 và thấp nhất là 10 (có thể là sinh viên năm cuối)

- Số tín chỉ đăng ký của sinh viên trung bình là 17.8 ~ 18 tín/kỳ - Ta thấy trung bình < trung vị nên dữ liệu lệch phải.

</div><span class="text_page_counter">Trang 12</span><div class="page_container" data-page="12">

Nhận xét:

- Thời gian tự học cao nhất là 6 giờ/ngày và thấp nhất là 0 giờ - Thời gian tự học của sinh viên trung bình là 2.92 giờ/ngày - Dữ liệu phân bố không theo quy luật rõ ràng

- Thời gian đi làm thêm cao nhất là 8 giờ/ngày và thấp nhất là 0 giờ - Thời gian đi làm thêm của sinh viên trung bình là 2.33 giờ/ngày - Dữ liệu lệch trái do trung bình lớn hơn trung vị.

<b>8. THỐNG KÊ SUY DIỄN (ĐƠN BIẾN)</b>

<i><b>1. Giới tính có tác động tới điểm GPA</b></i>

Gọi biến phụ thuộc Y là biến GPA; biến độc lập X là GENDER

</div><span class="text_page_counter">Trang 13</span><div class="page_container" data-page="13">

Phương trình hồi quy có dạng: GPA = b0 + b1.GENDER với b0 là hệ số chặn, b1 là

Ta được kết quả: GPA = 3.1408 - 0.09794.GENDER

H1: giới tính khơng có tác động tới điểm GPA Ta thấy rằng với độ tin cậy 95%, p-value = 0.47 > 0.05 nên bác bỏ giả thuyết H0, chấp nhận giả thuyết H1

Vì vậy nên giới tính khơng có tác động tới điểm GPA. Phương trình hồi quy khơng có ý nghĩa.

<i><b>2. Nhóm ngành có tác động tới điểm GPA</b></i>

Gọi biến phụ thuộc Y là biến GPA; biến độc lập X là FIELD

Phương trình hồi quy có dạng: GPA = b0 + b1.FIELD với b0 là hệ số chặn, b1 là hệ số hồi quy

Chạy hồi quy trong excel ta có kết quả như sau:

</div><span class="text_page_counter">Trang 14</span><div class="page_container" data-page="14">

Ta được kết quả: GPA = 3.045 - 0.0864.FIELD

H1: nhóm ngành khơng có tác động tới điểm GPA Ta thấy rằng với độ tin cậy 95%, p-value = 0.52 > 0.05 nên bác bỏ giả thuyết H0, chấp nhận giả thuyết H1

Vì vậy nên nhóm ngành khơng có tác động tới điểm GPA. Phương trình hồi quy khơng có ý nghĩa.

<i><b>3. Số lượng tín chỉ đăng ký có tác động tới điểm GPA</b></i>

Gọi biến phụ thuộc Y là biến GPA; biến độc lập X là CREDIT_NUMBER

Phương trình hồi quy có dạng: GPA = b0 + b1.CREDIT_NUMBER với b0 là hệ số

</div><span class="text_page_counter">Trang 15</span><div class="page_container" data-page="15">

Kiểm định giả thuyết: H0: Số lượng tín chỉ đăng ký có tác động tới điểm GPA H1: Số lượng tín chỉ đăng ký khơng có tác động tới điểm GPA Ta thấy rằng với độ tin cậy 95%, p-value = 0.47 > 0.05 nên bác bỏ giả thuyết H0, chấp nhận giả thuyết H1

Vì vậy nên Số lượng tín chỉ đăng ký khơng có tác động tới điểm GPA. Phương trình hồi quy khơng có ý nghĩa.

<i><b>4. Thời gian tự học có tác động tới điểm GPA</b></i>

Gọi biến phụ thuộc Y là biến GPA; biến độc lập X là STUDY_TIME

Phương trình hồi quy có dạng: GPA = b0 + b1.STUDY_TIME với b0 là hệ số chặn,

Ta được kết quả: GPA = 2.4534 + 0.2173.STUDY_TIME

H1: Thời gian tự học khơng có tác động tới điểm GPA Ta thấy rằng với độ tin cậy 95%, p-value = < 0.05 nên ta chấp nhận giả thuyết H0 Vì vậy nên thời gian tự học có tác động đồng biến tới điểm GPA (do hệ số = 0.21733 dương).

R Square = 0.8548 nên STUDY_TIME giải thích được 85.48% sự biến động của GPA

<i><b>5. Thời gian đi làm thêm có tác động tới điểm GPA</b></i>

Gọi biến phụ thuộc Y là biến GPA; biến độc lập X là WORK_TIME

Phương trình hồi quy có dạng: GPA = b0 + b1.WORK_TIME với b0 là hệ số chặn, b1 là hệ số hồi quy

</div><span class="text_page_counter">Trang 16</span><div class="page_container" data-page="16">

Chạy hồi quy trong excel ta có kết quả như sau:

Ta được kết quả: GPA = 3.4495 - 0.1543.WORK_TIME

Kiểm định giả thuyết: H0: Thời gian đi làm thêm có tác động tới điểm GPA H1: Thời gian đi làm thêm khơng có tác động tới điểm GPA Ta thấy rằng với độ tin cậy 95%, p-value = < 0.05 nên ta chấp nhận giả thuyết H0. Vì vậy nên thời gian đi làm thêm có tác động nghịch biến tới điểm GPA (do hệ số = -0.15433 âm)

R Square = 0.8060 nên STUDY_TIME giải thích được 80.60% sự biến động của GPA

<b>9. THỐNG KÊ SUY DIỄN (ĐA BIẾN)</b>

- Gọi biến phụ thuộc Y là biến GPA; biến độc lập X1 X2 X3 X4 X5 lần lượt là là GENDER, FIELD, CREDIT_NUM, STUDY_TIME, WORK_TIME

- Phương trình hồi quy có dạng:

<b>GPA = b0 + b1.GENDER + b2.FIELD + b3.CREDIT_NUM +b4.STUDY_TIME + b5.WORK_TIME</b>

với b0 là hệ số chặn, b1, b2, b3,b4,b5 là hệ số hồi quy - Chạy hồi quy trong excel ta có kết quả như sau:

</div><span class="text_page_counter">Trang 17</span><div class="page_container" data-page="17">

- Kiểm định hệ số hồi quy riêng tương tự như hồi quy đơn biến ta thấy

+ Với độ tin cậy 95%, ta thấy rằng P-value của STUDY_TIME và WORK_TIME có giá trị nhỏ hơn 0.05, các biến còn lại lớn hơn 0.05

 Vậy nên thời gian tự học và thời gian đi làm thêm có tác động tới điểm GPA của sinh viên.

+ Ta được phương trình hồi quy:

GPA = 2.9281 + 0.1318STUDY_TIME - 0.0726WORK_TIME

+ R Square = 0.9048 nên STUDY_TIME và WORK_TIME giải thích được 90.48% sự biến động của GPA

+ Như vậy ta có thể thấy rằng hồi quy đa biến có thể giải thích được nhiều hơn sự biến động của GPA so với hồi quy đơn biến.

</div>