LỜI MỞ ĐẦU
Việt Nam đang trong thời kì đẩy mạnh phát triển kinh tế - hội nhập kinh tế
Quốc tế, Công nghiệp hóa – Hiện đại hóa đất nước và phấn đấu đến năm 2020 cơ
bản trở thành một nước Công nghiệp hiện đại. Tất cả đòi hỏi một nguồn nhân lực
trẻ, năng động, có trình độ chuyên môn và năng lực làm việc cao.
Để đáp ứng với xu thế và sự định hướng phát triển đó thì sinh viên càng phải
cố gắng nhiều hơn trong việc học tập và rèn luyện, nhằm nâng cao kiến thức, trình
độ của bản thân để có thể chủ động trong việc lựa chọn nghề nghiệp và hướng đi
phù hợp cho bản thân, góp phần xây dựng và phát triển đất nước. Tuy nhiên, một
thực tế hiện nay xảy ra khá phổ biến ở các trường Đại học – Cao đẳng trong cả nước
là: Phần lớn sinh viên dường như chẳng biết mình được học gì trên lớp và điều đó
dẫn đến kết quả học tập không tốt. Có thể thấy, môi trường học tập ở Đại học đòi
hỏi tự mỗi sinh viên phải có sự tự giác, nỗ lực của cá nhân rất lớn. Song, nhiều bạn
sinh viên dù có chăm chỉ nhưng kết quả học tập vẫn không cao (Đại diện là Điểm
trung bình). Có thể là do phương pháp học chưa thật sự phù hợp với môi trường
giáo dục Đại học, hoặc cũng có thể do các yếu tố khác tác động đến việc học khiến
kết quả chưa được tốt.
Một thực tế khác, sinh viên tốt nghiệp với tấm bằng loại Trung bình thì cơ hội
nghề nghiệp đúng với chuyên môn, sở thích, hài lòng với mức lương quả không dễ
dàng. Do vậy, tất cả sinh viên đều mong muốn tốt nghiệp với một tấm bằng đại học
loại khá – giỏi. Và tiêu chí để có được tấm bắng loại khá – giỏi ấy là GPA (Điểm
trung bình học tập của sinh viên trên thang điểm 4). Có thể thấy, với những người
còn ngồi trên nghế nhà trường nói chung và sinh viên nói riêng thì GPA là yếu tố
quan trọng nhất để đánh giá kết quả học tập của sinh viên sau mỗi kỳ học kỳ. 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. Qua những phân tích trên, có thể thấy sinh viên rất quan tâm đến điểm
trung bình học tập của mình.
Hiểu được vấn đề đó, nhóm chúng em quyết định nghiên cứu đề tài: “Các yếu
tố ảnh hưởng đến điểm GPA của sinh viên đại học Ngoại Thương” để có những
kết luận, nhận xét về một số các yếu tố ảnh hưởng đến GPA của sinh viên Ngoại

Thương đồng thời đưa ra các giải pháp nhằm cải thiện và nâng cao GPA.


Bài tiểu luận của chúng em gồm 4 chương:
Chương 1: Cơ sở lý thuyết về vấn đề nghiên cứu.
Chương 2: Mô tả dữ liệu.
Chương 3: Mô hình hồi quy và phân tích hồi quy.
Chương 4: Kiểm định mô hình hồi quy.
Đây là lần đầu tiên nhóm chúng em cùng nhau nghiên cứu vấn đề bằng việc
ứng dụng phương pháp kinh tế lượng. Do những hạn chế về kiến thức thực tế,
phương pháp nghiên cứu, thời gian nghiên cứu nên bài tiểu luận không tránh khỏi
những thiếu sót. Rất mong nhận được đóng góp từ cô Đinh Thị Thanh Bình để bài
nghiên cứu được hoàn thiện hơn.

2


NỘI DUNG
CHƯƠNG 1: CƠ SỞ LÝ THUYẾT VỀ VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU
1.1 Khái niệm GPA
GPA (Grade Point Average - điểm trung bình các môn học) là bình quân điểm
số học tập theo trọng số mà học sinh, sinh viên tích lũy được trong thời gian học tập
tại một bậc học hoặc khóa học nhất định. GPA là một tiêu chí đánh giá học lực của
học sinh, qua đó phần nào thể hiện trình độ học thuật và mức độ cố gắng trong học
tập. GPA được thể hiện trong bảng điểm hoặc học bạ.
Tại Việt Nam, ở bậc trung học phổ thông, nhiều người đã quen với cách tính
điểm trung bình môn theo thang điểm 10. Tuy nhiên, khi lên đại học, các trường đại
học hiện nay đều áp dụng cách tính điểm theo hệ chữ gồm 5 mức cơ bản A, B, C, D,
F.
Ở từng trường đại học lại có cách chia nhỏ mỗi mức thành các mức điểm khác

nhau như A+, A, A-. Cách quy đổi này giúp hạn chế khoảng cách giữa 2 mức điểm
và giảm sự thiệt thòi cho sinh viên.
Tuy vậy, cách chia và tính GPA phổ biến vẫn như sau:







A = 4 : Giỏi
B = 3 : Khá
C = 2 : Trung Bình
D = 1 : Yếu
F = 0 : Không qua môn

Ví dụ, nếu bạn có kết quả học tập bốn môn học như sau: một điểm A, hai điểm
B và một điểm C thì ta sẽ có phép tính:
•

Tổng số điểm: 4×1 + 3×2 + 2×1 = 12.

•

Điểm trung bình (GPA): 12/4 = 3.

3


1.2 Các yếu tố ảnh hưởng đến GPA của sinh viên.

Trong quá trình học tập tại môi trường đại học, điểm trung bình học tập cuối
mỗi kì của mỗi sinh viên bị chi phối bởi rất nhiều yếu tố nhưng đặc biệt là các yếu
tố cụ thể sau đây:

- Số buổi đi học: Ở đa số các trường đại học, số buổi đi học của sinh viên được đánh
giá bằng việc điểm danh mỗi buổi học. Nếu vắng mặt hầu hết các buổi điểm danh sẽ
giảm điểm chuyên cần hoặc điểm quá trình của sinh viên từ đó ảnh hưởng đến điểm
tổng kết môn học và GPA. Hơn nữa, số buổi đi học cũng thể hiện sự chăm chỉ, nỗ

-

lực và theo dõi bài giảng của sinh viên.
Điểm cuối kỳ: Điểm cuối kỳ chiếm phần lớn trong điểm tổng kết của môn học,
thường sẽ từ 50-70%. Có thể trước đó điểm chuyên cần, và điểm giữa kỳ của sinh
viên cao, nhưng nếu không cố gắng ở cuối kỳ thì vẫn có thể nhận được điểm không

-

đúng với mong đợi.
Sinh viên năm thứ mấy: Dù là sinh viên năm thứ bao nhiêu cũng đều ảnh hưởng đến
kết quả học tập. Tuy nhiên, vì sinh viên năm nhất với vào trường, chưa quen với

-

môi trường mới, trình độ cũng vẫn còn thấp nên sẽ có ảnh hưởng nhất định tới GPA
Phần trăm làm bài tập về nhà: Dù ở trên lớp sinh viên có thể rất chăm chú học bài,
nghe giảng, nhưng nếu không dành thời gian tự học ở nhà, làm bài tập về nhà thì kết

-


quả thi các môn học cũng sẽ không cao do không được ôn luyện lại kiến thức.
Số giờ tự học/ngày: Bên cạnh học trên lớp với thầy cô thì việc tự học là khá quan
trọng và cần thiết đối với mỗi sinh viên. Khác với cách học ở phổ thông, phần lớn
giáo viên ở Đại học thường định hướng sinh viên theo phương pháp tự nghiên cứu
và tìm hiểu vấn đề. Chính vì vậy, nếu không dành thời gian cho việc tự học, tự
nghiên cứu sinh viên sẽ rất khó để nắm bắt được kiến thức và hệ quả là điểm GPA

-

của môn học đó cũng sẽ bị giảm.
Kì vọng về bằng cấp: Hiển nhiên, với những sinh viên có kì vọng về bằng tốt
nghiệp càng cao như xuất sắc hoặc giỏi thì họ sẽ càng nỗ lực để đạt điểm GPA cao
hơn và ngược lại.

4


- Một số hoạt động cá nhân khác: Đối với sinh viên, đặc biệt là sinh viên Ngoại
Thương, bên cạnh việc học họ còn khá nhiều hoạt động cá nhân khác cũng có thể
ảnh hưởng đến kết quả học tập như câu lạc bộ, làm thêm, người yêu…
Và để có thể thấy mỗi yếu tố tác động đến điểm trung bình cụ thể hơn như thế
nào, chúng em sẽ xây dựng mô hình hồi quy kinh tế lượng nhằm tìm ra mối quan hệ
định lượng ấy, góp phần đưa ra những nhận định sơ bộ về các yếu tố ảnh hưởng đến
điểm trung bình của sinh viên.
Trong bài nghiên cứu này, chúng em có sử dụng đến Phần mềm Stata để phân
tích và tổng hợp số liệu. Phương pháp sử dụng để phân tích Hàm hổi quy: Phương
pháp OLS, chạy trên phần mềm thống kê Eviews.

- Bộ dữ liệu: data. xlxs


5


CHƯƠNG 2: MÔ TẢ DỮ LIỆU.
2.1. Tổng quan về bộ dữ liệu.
Sau khi xem xét ý nghĩa các biến trong file data. xlxs, chúng em quyết định
chọn mô hình để phân tích hồi quy gồm các biến như sau:
Biến phụ thuộc: Y: gpa
Các biến độc lập: X1: attend
X2: hour
X3: hwrte
X4: termgpa
X5: degree
X6: year
X7: crush
X8: club
X9: job
Cụ thể, dựa trên việc khảo sát các yếu tố ảnh hưởng đến GPA của hơn 100 sinh
viên đại học Ngoại Thương, nhóm chúng em đã thu được 102 quan sát để đưa vào
bộ số liệu data. xlxs. Sau khi xem xét kĩ biến, chúng em quyết định chọn biến phụ
thuộc: gpa, các biến độc lập gồm 8 biến sau: attend, hour, hwrte, termgpa,
degree, year, crush, club và job.
Định dạng giá trị và ý nghĩa các biến được mô tả trong bảng dưới đây:

6


Bảng 2.1 Định dạng và ý nghĩa của các biến
Tên biến
gpa


Giá trị biến
1, 2, 3, 4

attend

1, 2, 3, 4, 5

Ý nghĩa biến
Điểm GPA hiện tại của sinh viên
Số buổi nghỉ học trung bình một tháng

hour

1, 2, 3, 4

hwrte

1, 2, 3, 4, 5

Phần trăm làm bài tập về nhà

termgpa

1, 2, 3, 4, 5

Điểm cuối kì của môn học

degree
year

crush

1, 2, 3, 4
1, 2, 3, 4
0, 1

club

0, 1

job

0, 1

Số giờ tự học hàng ngày

Kì vọng về bằng tốt nghiệp
Sinh viên năm thứ mấy
= 1 nếu có người yêu, bằng 0 nếu chưa có
= 1 nếu có tham gia câu lạc bộ, = 0 nếu
không tham gia
=1 nếu có làm thêm, = 0 nếu không làm
thêm

Cụ thể, để chạy được các biến trong phần mềm thống kê, chúng em đã gán giá
trị các biến theo kết quả khảo sát như sau:

- Với biến gpa: có giá trị là 1 tương ứng với “điểm GPA < 2.5”; 2 là “Từ 2.5 –
-


3.19”; 3 là “3.2 – 3.59” và 4 là “3.6 – 4.0”
Với biến attend: có giá trị là 1 tương ứng với “Từ 6 buổi trở lên”; 2 là “4-5

-

buổi”; 3 là “2-3 buổi”; 4 là “0 – 1 buổi”.
Với biến hour: có giá trị là 1 tương ứng với “0-2 giờ”; 2 là “2-4 giờ”; 3 là

-

“4-6 giờ”; 4 là “Từ 6 giờ trở lên”.
Với biến hwrte: có giá trị là 1 tương ứng với “0-20%”; 2 là “20-40%”; 3 là

-

“40 – 60%”; 4 là “60 – 80%” và 5 là “80 – 100%”.
Với biến termgpa: có giá trị là 0 tương ứng với “Điểm cuối kì <4.0”; 1 là

-

“4.0 – 5.5”; 2 là “5.5 – 7.0”; 3 là “7.0 – 8.5” và 4 là “8.5 – 10”.
Với biến degree: có giá trị là 1 tương ứng với “Bằng trung bình”; 2 là “Bằng
khá”; 3 là “Bằng giỏi” và 4 là “Xuất sắc”.

7


- Với biến year: Có các giá trị là 1, 2, 3, 4 tương ứng với sinh viên năm thứ
nhất, thứ hai, thứ ba và năm cuối.
Sau đó chúng em tiến hành mô tả dữ liệu để kiểm tra số lượng quan sát (Obs),

giá trị trung bình (Mean), Độ lệch chuẩn (std. dev), giá trị lớn nhất (max) cũng như
giá trị nhỏ nhất (min) của các biến. Kết quả được trình bày ở bảng 2.2 dưới đây:
Bảng 2.2 Mô tả dữ liệu
Biến

Số quan
sát
Termgpa 102
Attend
102
Job
102
Hour
102
Hwrte
102
Degree
102
Gpa
102
Crush
102
Club
102
year
102

Giá trị trung
bình
2.7594

3.3235
0.6274
1.3725
2.9117
2.8235
2.5196
0.4705
0.5196
2.5882

Độ lệch
chuẩn
0.8609
0.8224
0.4858
0.6882
1.3866
0.7760
0.7926
0.5015
0.5020
1.1886

Giá trị nhỏ
nhất
0.0000
1.0000
0.0000
1.0000
1.0000

1.0000
1.0000
0.0000
0.0000
1.0000

Giá trị lớn
nhất
4.0000
4.0000
1.0000
4.0000
5.0000
4.0000
4.0000
1.0000
1.0000
4.0000

Có thể thấy, kết quả GPA của những sinh viên tham gia khảo sát có sự chênh
lệch rất lớn giữa giá trị lớn nhất và nhỏ nhất, giá trị nhỏ nhất là 1 còn giá trị cao
nhất cũng là điểm GPA tuyệt đối là 4. Các biến đều có giá trị trải rộng cho thấy bộ
dữ liệu thu được khá bao quát và khách quan.

8


2.2 Mô tả chi tiết các biến trong mô hình
Sau khi xem xét tổng quan bộ dữ liệu, chúng em tiến hành một vài phân tích kĩ
hơn với từng biến như sau:

2.2.1 Điểm GPA của kì

Điểm GPA cuối kỳ dao động trong khoảng từ 0 – 4.0, trong đó điểm GPA phổ
biến nhất trong khoảng từ 2.5 đến 3.19, chiếm 46.08%; điểm GPA phổ biến thứ hai
trong khoảng từ 3.2 đến 3.59, chiếm 35.29%. Điểm GPA cuối kì xuất hiện ít nhất
chỉ chiếm 6.86%, nằm trong khoảng điểm nhỏ hơn 2.5.
2.2.2 Số buổi nghỉ học trong tháng

9


Từ bảng kết quả có thể thấy hơn một nửa số sinh viên tham gia khảo sát đi
học đầy đủ hoặc chỉ nghỉ học 1 buổi/tháng, chiếm gần 51%. Kế tiếp là các sinh viên
nghỉ học 2 hoặc 3 buổi/tháng, chiếm 34.31%. Ngoài ra số lượng sinh viên nghỉ học
trên 6 buổi/tháng là rất ít, chỉ chiếm 3.92%.
2.2.3 Điểm thi cuối kì

Điểm thi cuối kì phổ biến nhất của sinh viên rơi vào khoảng 7.0 – 8.5, chiếm
43.14%; điểm số phổ biến thứ hai là trong khoảng 5.5 – 7.0, chiếm 31.37%. Đặc
biệt chỉ có chưa đầy 1% số lượng sinh viên có điểm cuối kì nhỏ hơn 4.0.

10


2.2.4 Phần trăm làm bài tập về nhà

Số phần trăm bài tập về nhà phổ biến nhất là từ 40 – 60%, chiếm 29.41%; kế
tiếp là những sinh viên chỉ làm dưới 20% bài tập về nhà, chiếm 23.53%. Phần trăm
làm bài tập về nhà ít phổ biến nhất trong khoảng 20 – 40%, chỉ chiếm 12.75% tổng
số sinh viên tham gia khảo sát.

2.2.5 Số giờ tự học hàng ngày

Kết quả cho thấy đa số sinh viên Ngoại thương tham gia khảo sát có số giờ tự
học hàng ngày rất ít (từ 0 – 2 giờ), chiếm tới 72.55% trên tổng số sinh viên. Chỉ có
gần 2% số lượng người tham gia dành từ 6 giờ trở lên để tự học hàng ngày.

11


2.2.6 Kì vọng về bằng tốt nghiệp

Có thể thấy gần một nửa số sinh viên tham gia khảo sát kì vọng nhận được
bằng tốt nghiệp loại Giỏi sau khi ra trường, chiếm 43.14%. Phổ biến thứ hai là
những sinh viên hi vọng nhận được bằng Khá, chiếm 34.31%.
2.2.7 Sinh viên năm thứ mấy

Kết quả mô tả dữ liệu cho thấy trong số những người tham gia khảo sát, phần
lớn là sinh viên năm cuối, chiếm 33.33%; tiếp theo là các sinh viên năm nhất và
năm hai, chiếm lần lượt 24.51% và 25.49%. Chỉ có khoảng 16.67% sinh viên tham
gia khảo sát là sinh viên năm 3.

12


2.2.8 Một số biến khác
Các biến còn lại bao gồm job, crush, club cũng được chúng em tiến hành mô
tả dữ liệu và thu được kết quả như sau:

- Biến job: Kết quả cho thấy 62.75% số lượng sinh viên tham gia khảo sát
hiện đang đi làm thêm.


- Biến crush: Kết quả cho thấy hơn 50% số lượng sinh viên Ngoại thương
tham gia khảo sát trả lời rằng chưa có người yêu (chiếm gần 53%)

- Biến club: Kết quả cho thấy có hơn một nửa sinh viên Ngoại Thương được
khảo sát có tham gia các câu lạc bộ trong trường, chiếm 51.96%.

13


14


CHƯƠNG 3: MÔ HÌNH HỒI QUY VÀ PHÂN TÍCH HỒI QUY
3.1 Mô hình hồi quy tổng thể và mô hình hồi quy mẫu
Mô hình hồi quy tổng thể (PRF) biểu diễn mối liên hệ giữa biến phụ thuộc gpa
(điểm GPA của kỳ) với các biến độc lập attend, termgpa, hwrte, hour, degree,
year, job, crush, club.
gpa = + * attend + * final + * hwrte + * hour + * degree + * year + * job
+ * crush + * club +
Mô hình hồi quy mẫu tương ứng (SRF):
+ * attend + * termgpa + * hwrte + * hour + * degree + * year + * job +
* crush + * club +
3.2 Bảng tương quan và mối quan hệ tương quan giữa các biến
Bảng 3.1 Mối quan hệ tương quan giữa các biến

Termgp
a
Attend
Hour


termgp
a
1

attend

0.4626
0.1890

hour

Hwrte

0.5207

1
0.1522
2
0.3464

Gpa

0.7722

0.3470

Degree

0.6755


0.3695

Year

-0.0125

0.1459

Job

0.0399

0.1063

Crush

-0.2117

0.1327

0.003
3

club

0.1830

0.2362


0.150
5

hwrt
e

gpa

degre
e

year

job

crush

clu
b

1
0.263
0
0.276
8
0.402
3
0.149
4
0.004

6

1
0.474
4
0.509
8
0.130
3
0.108
0
0.252
8
0.080
7

1
0.762
1
0.033
3
0.044
8
0.147
9
0.160
7

1
0.111

7
0.070
1
0.267
8
0.110
6

1
0.314
6

1

0.029
3

0.279
6

1

0.085
8

0.111
4

0.159
5


-

Hệ số tương quan giữa biến gpa và attend là 0.3470.

-

Hệ số tương quan giữa biến gpa và termgpa là 0.7722

-

Hệ số tương quan giữa biến gpa và hwrte là 0.4744.

15

1


-

Hệ số tương quan giữa biến gpa và hour là 0.2768

-

Hệ số tương quan giữa biến gpa và degree là 0.7621.

-

Hệ số tương quan giữa biến gpa và year là -0.0333


-

Hệ số tương quan giữa biến gpa và job là 0.0448

-

Hệ số tương quan giữa biến gpa và crush là -0.1479

-

Hệ số tương quan giữa biến gpa và club là 0.1607

Kết quả cho thấy ngoại trừ các biến year (-0.0333) và biến crush (-0.1479),
các biến còn lại đều có tương quan dương với biến gpa. Dấu dương thể hiện mối
quan hệ cùng chiều có nghĩa là khi giá trị của các biến độc lập này tăng lên cũng sẽ
kéo theo sự tăng của biến phụ thuộc. Nói cách khác, điểm GPA của các sinh viên
tham gia khảo sát có xu hướng tăng lên khi có nhiều hoặc một trong các yếu tố sau:
sinh viên đi học đầy đủ hơn, điểm cuối kì cao hơn, số giờ tự học hàng ngày lớn hơn,
phần trăm làm bài tập về nhà cao hơn, kì vọng về bằng tốt nghiệp cao và đặc biệt,
có tham gia câu lạc bộ hoặc đi làm thêm.
Ngược lại, dấu tương quan âm thể hiện mối quan hệ ngược chiều. Theo kết
quả như trên, điều này có nghĩa là những sinh viên có người yêu thì điểm GPA
thường có xu hướng thấp hơn, và những sinh viên năm nhất sẽ có điểm GPA cao
hơn so với các năm còn lại. Ngoài ra, nếu hệ số tương quan càng gần về 1 chứng tỏ
độ tương quan giữa hai biến càng cao. Trong trường hợp này, hệ số tương quan giữa
biến gpa và biến termgpa có kết quả cao nhất (0.7722), chứng tỏ điểm thi cuối kì
có tác động rất lớn đến điểm thi cả kì của sinh viên.
3.3 Mô hình hồi quy
Sử dụng phần mềm Eviews để chạy hồi quy mối quan hệ giữa biến phụ thuộc
và các biến độc lập, ta có bảng kết quả như sau:

Bảng 3.2 Kết quả mô hình hồi quy
Tên biến
Hệ số tự do
attend
hour

Hệ số hồi quy
-0.010154
0.3344
0.3188

16

Độ lệch chuẩn
0.247769
0.0903
0.1106

P – value
0.0407
0.0004
0.0048


hwrte
termgpa
degree
year
job
crush

club

0.2712
0.7478
0.7785
-0.0222
0.0731
-0.2337
0.2537

0.0503
0.0537
0.0661
0.0666
0.1629
0.1562
0.1558

0.0000
0.0000
0.0000
0.7391
0.6543
0.1378
0.1066

Ta có mô hình hồi quy mẫu như sau:
= -0.010154 + 0.3344*attend + 0.3188*hour + 0.2712*hwrte + 0.7478*termgpa +
0.7785*degree – 0.0222*year + 0.0731*job – 0.2337*crush + 0.2537*club
3.4 Phân tích kết quả




Hệ số xác định R2 = 75.42% thể hiện mức độ phù hợp của hàm hồi
quy mẫu là khá cao. Ngoài ra, giá trị của R 2 còn cho biết 75.42% sự
biến động của điểm GPA của kì được giải thích bởi các biến độc lập

trên
 Hệ số xác định điều chỉnh = 73.02%
 Ý nghĩa các hệ số hồi quy trong mô hình:
• = -0.010154 có nghĩa là khi giá trị các biến độc lập = 0 thì điểm GPA của kỳ sẽ là
xấp xỉ -0.01 điểm.
• = 0.3344 có nghĩa là nếu số buổi đi học của sinh viên tăng thêm 1 đơn vị thì điểm
GPA của kỳ tăng thêm xấp xỉ 0.3344 điểm với điều kiện các yếu tố khác không đổi.
• = 0.3188 có nghĩa là số giờ tự học của sinh viên tăng thêm 1 đơn vị thì điểm GPA
•

của kỳ tăng thêm xấp xỉ 0.3188 điểm với điều kiện các yếu tố khác không đổi.
= 0.2712 có nghĩa là phần trăm làm bài tập về nhà của sinh viên tăng thêm 1 đơn vị
thì điểm GPA của kỳ tăng thêm xấp xỉ 0.02712 điểm với điều kiện các yếu tố khác

không đổi.
• = 0.7478 có nghĩa là nếu điểm cuối kì của sinh viên tăng thêm 1 đơn vị thì điểm
GPA của kỳ tăng thêm xấp xỉ 0.3344 điểm với điều kiện các yếu tố khác không đổi.
• = 0.7785 có nghĩa là nếu kì vọng về bằng tốt nghiệp của sinh viên tăng thêm 1 đơn
vị thì điểm GPA của kỳ tăng thêm xấp xỉ 0.7785 điểm với điều kiện các yếu tố khác
•

không đổi.
= -0.0222 có nghĩa số năm học của sinh viên tăng them 1 đơn vị thì điểm GPA của

kỳ giảm -0.0222 điểm với điều kiện các yếu tố khác không đổi.

17


•

= 0.0731 có nghĩa là nếu sinh viên có đi làm thêm thì điểm GPA của kỳ tăng thêm

xấp xỉ 0.0731 điểm với điều kiện các yếu tố khác không đổi.
• = -0.2337 có nghĩa là sinh viên có người yêu thì điểm GPA của kỳ giảm xấp xỉ
0.2337 điểm với điều kiện các yếu tố khác không đổi.
• = 0.2537 có nghĩa là nếu sinh viên tham gia câu lạc bộ thì điểm GPA của kỳ tăng
thêm xấp xỉ 0.2537 điểm với điều kiện các yếu tố khác không đổi.

3.5 Kiểm định mô hình hồi quy.
3.5.1 Kiểm định giả thuyết về hệ số hồi quy
Tiến hành kiểm ý nghĩa của từng hệ số hồi quy riêng đối với mô hình, hay nói
cách khác là kiểm định ảnh hưởng của từng biến độc lập lên giá trị trung bình của
biến phụ thuộc gpa.
Cặp giả thuyết thống kê:
Nếu giá trị P-value của một biến độc lập nhỏ hơn mức ý nghĩa thì bác bỏ H 0,
chấp nhận H1 hay biến độc lập đấy có ảnh hưởng mang ý nghĩa thống kê đối với
gpa.
Dựa vào kết quả bảng 3.2 về mô hình hồi quy ở trên ta thấy:
- Biến: year, job, crush và club có giá trị P-value > 0.05 suy ra chưa có cơ sở
bác bỏ H0. Như vậy các biến year, job, club và crush không có ảnh hưởng
mang ý nghĩa thống kê đến gpa.
Kết luận:
Với độ tin cậy 95%, biến year, job, club và crush không có ý nghĩa thống kê


-

đến điểm gpa của kỳ.
Các biến còn lại đều có giá trị P-value < 0.05 suy ra bác bỏ H 0, nghĩa là các biến
này có ảnh hưởng mang ý nghĩa thống kế đến termgpa.
3.5.2 Kiểm định sự phù hợp của mô hình
Tiến hành kiểm định nhằm xem xét trường hợp các hệ số hồi quy của biến độc
lập đồng thời bằng 0 có thể xảy ra hay không.
Cặp giả thuyết thống kê:

18


(Hay chính là )
Nếu giá trị Prob > F nhỏ hơn mức ý nghĩa thì bác bỏ H 0, chấp nhận H1 tức là
hàm hồi quy mẫu phù hợp.
Theo kết quả chạy hồi quy, giá trị Prob > F = 0.0000 < 0.05 nên bác bỏ giả
thiết H0, chấp nhận giả thiết H1. Kết luận với độ tin cậy 95% các hệ số hồi quy của
biến độc lập không đồng thời bằng 0, tức là mô hình hồi quy phù hợp, hay sự giao
động của biến phụ thuộc được giải thích bởi các biến độc lập trong mô hình.

19


CHƯƠNG 4: KIỂM ĐỊNH VÀ KHẮC PHỤC CÁC KHUYẾT TẬT CỦA MÔ
HÌNH HỒI QUY.
4.1 Đa cộng tuyến.
Mô hình hồi quy tuyến tính cổ điển giả định các biến độc lập không có mối
quan hệ tuyến tính với nhau, tức là các hệ số hồi quy đối với một biến cụ thể là số

đo tác động riêng phần của biến tương ứng khi tất cả các biến khác trong mô hình
được giữ cố định. Tuy nhiên trong thực tế, do nhiều nguyên nhân mà giả thiết này bị
vi phạm.
Nếu điều này xảy ra thì sẽ có hiện tượng đa cộng tuyến, đó là hiện tượng các
biến độc lập trong mô hình có sự tương quan mạnh với nhau và biến này thể hiện
được dưới dạng hàm số thông qua biến khác.
Nguyên nhân xảy ra đa cộng tuyến chủ yếu là do:

- Bản chất kinh tế xã hội của hiện tượng.
- Chọn biến độc lập không hợp lý.
- Vấn đề của mẫu hồi quy.
Hậu quả của đa cộng tuyến:

- Khiến phương sai của hệ số hồi quy lớn làm cho ước lượng trở nên kém chính xác.
- Giá trị tới hạn T trở nên nhỏ hơn so với thực tế trong khi R2 là khá cao. Kiểm định T
-

và F trở nên kém hiệu quả.
Các giá trị ước lượng biến động mạnh khi thay đổi số liệu trong mô hình.
Các giá trị của các ước lượng có khả năng biến động mạnh khi thay đổi (rút ra hoặc
thêm vào) các biến có tham gia vào hiện tượng đa cộng tuyến.
Cách phát hiện:
Cách 1: Phương pháp chính xác nhất và hay được sử dụng là chạy bảng ma
trận tương quan để kiểm định đa cộng tuyến. Nếu giữa 2 biến có giá trị thì mô hình
mắc đa cộng tuyến.
Dựa vào bảng hệ số tương quan ở hình 3.1, ta thấy hệ số tương quan giữa biến
đều nhỏ hơn 0.8 suy ra mô hình không có hiện tượng đa cộng tuyến
Cách 2: Sử dụng nhân tử phóng đại phương sai.

20



Sử dụng lệnh vif trong Eview nếu Mean VIF > 10 thì xảy ra hiện tượng đa
cộng tuyến. Chạy lệnh vif ta thu được kết quả như sau:
Bảng 4.1 Kiểm định đa cộng tuyến bằng VIF
Variables

VIF

Attend

1.4127

Hour

1.2805

Hwrte

1.5610

termgpa

2.2883

Degree

2.3290

Year


1.2023

Job

1.2832

Crush

1.2552

Club

1.1395

Mean VIF

1.3853

Như vậy, Mean VIF = 1.3853 < 10 nên kết luận mô hình không mắc đa cộng
tuyến.
4.2 Phương sai sai số thay đổi
Khi nghiên cứu mô hình hồi quy tuyến tính cổ điển, chúng ta đã đưa ra giả
thiết rằng: Các ui có phương sai thuần nhất, tức là các ui có phương sai giống nhau
với bất kỳ giá trị nào của X. Phương sai của nhiễu thực chất phản ánh mức độ dao
động hay phân tán của biến phụ thuộc Y quanh giá trị trung bình có điều kiện.

Tuy nghiên trong thực tế một số mô hình lại mắc phải hiện tượng phương sai
sai số thay đổi khiến gây ra những khó khăn trong việc kiểm định.
Nguyên nhân phương sai sai số thay đổi: Trong thực tế, do bản chất kinh tế

xã hội, quá trình thu thập, xử lí, làm trơn số liệu hay do mô hình định dạng sai mà
giả thiết này bị vi phạm dẫn đến hiện tượng phương sai sai số thay đổi.
Hậu quả của phương sai sai số thay đổi: Hậu quả là không thể kiệm định
được giả thuyết thống kê một cách chính xác.

21


Ta có:
;.
se dùng để kiểm định giả thuyết thống kê T nhưng nếu có thay đổi thì cũng
thay đổi như vậy không thể tính được giá trị cụ thể của thống kê T do T thay đổi
theo từng quan sát. Như vậy sẽ không thể rút ra kết luận của kiểm định.
Cách phát hiện:
Để kiểm định phương sai sai số thay đổi ta có cặp giả thuyết sau:

Sử dụng kiểm định White để kiểm định phương sai sai số thay đổi:
Nếu giá trị Prob >chi2 , chúng ta bác bỏ giả thiết H0 và chấp nhận giả thiết H1
hay mô hình có phương sai sai số thay đổi.
Sử dụng phần mềm Eview ta có kết quả kiểm định White như sau:

22


Kết quả kiểm định White cho thấy giá trị P-value = 0.1883 lớn hơn 0.05 nên
chấp nhận giả thuyết H0. Do đó mô hình không có hiện tượng phương sai sai số thay
đổi.

23



KẾT LUẬN VÀ ĐỀ XUẤT
Những kết quả nghiên cứu trên đây đã giúp chúng ta có những cái nhìn tương
đối toàn diện về GPA của sinh viên hiện nay. Điểm số trung bình của sinh viên phụ
thuộc vào rất nhiều nhân tố khác nhau: Số buổi đi học, phần trăm làm bài tập về
nhà, số giờ tự học hàng ngày, kì vọng về bằng cấp, điểm cuối kỳ các môn học như
thế nào?... Nhờ vào việc chạy các mô hình và thực hiện việc kiểm định cũng như có
những nhận xét đầy đủ về sự ảnh hưởng của từng biến được đưa vào, ý nghĩa của
chúng đối với biến phụ thuộc đã giúp chúng ta đưa ra được các dự đoán tương đối
chính xác và tổng quan về GPA của sinh viên hiện nay.
Sau đây là một số đề xuất để giúp sinh viên có thể cải thiện và nâng cao kết
quả học tập, từ đó có thể có định hướng – phương pháp học tốt hơn để khi ra trường
có được một tấm bằng tốt nghiệp loại tốt hơn.
Thứ nhất, môi trường đại học hoàn toàn khác so với môi trường giáo dục phổ
thông. Chúng ta không còn được các thầy cô chỉ tận tay cách làm bài, cách học nữa
và cần phải tự giác và nỗ lực rất nhiều thông qua việc tự học và làm bài tập về nhà.
Từ kết quả sau khi chạy mô hình, ta có thể thấy phần trăm làm bài tập về nhà hoặc
số giờ tự học của sinh viên tăng lên thì điểm GPA của kỳ cũng sẽ tăng với điều kiện
các yếu tố khác không đổi. Như vậy, nếu chúng ta chăm chỉ làm bài tập về nhà hơn,
tự giác học bài hơn thì GPA sẽ tăng lên.
Thứ hai, sinh viên cần phải chịu khó đi học các buổi ở trên lớp bởi vì đây là
thời gian rất tốt để lĩnh hội kiến thức khi có sự giúp đỡ trực tiếp từ các thầy cô và
bạn bè. Từ đó, việc ôn tập và làm bài tập về nhà cũng sẽ nhanh hơn, đỡ vất vả hơn.
Hơn nữa, điểm chuyên cần, điểm quá trình ở trên lớp sẽ giữ nguyên, không giảm
xuống dẫn đến GPA cao.
Thứ ba, điểm cuối kỳ rất quan trọng trong việc đánh giá môn học chúng ta đã
thi sẽ đạt điểm A, B, C, D hay F. Dù những điểm trước có cao đến mức nào, nếu
chúng ta ỉ lại, chủ quan, không học kĩ để có điểm cuối kì cao, thì sinh viên vẫn có
thể bị C, D, F như bình thường. Do vậy, mỗi chúng ta cần phải có ý thức bỏ nhiều


24


thời gian hơn để ôn luyện cuối kỳ thật tốt. Nếu điểm cuối kỳ cao, nhất định GPA của
sinh viên sẽ tăng lên.
Bên cạnh đó, kì vọng về bằng cấp cũng có ảnh hưởng nhất định tới điểm GPA
của sinh viên, chính vì vậy việc đặt mục tiêu về tấm bằng tốt nghiệp càng cao sẽ
càng tạo động lực để sinh viên đạt được điểm GPA cao hơn.
Ngoài ra, kết quả nghiên cứu cũng cho thấy điểm GPA của sinh viên cũng chịu
ảnh hưởng từ một số yếu tố khác như đang là sinh viên năm mấy? Có tham gia câu
lạc bộ không? Có đi làm thêm không? Có người yêu không? Những yếu tố mang
tính cá nhân này cũng tác động không nhỏ tới kết quả học tập của sinh viên. Vì vậy,
sinh viên cần phải biết cân đối giữa học tập với các công việc làm thêm, các hoạt
động xã hội, câu lạc bộ… để đảm bảo thành tích học tập của mình.
Một số hạn chế trong quá trình làm tiểu luận: Trên thực tế còn rất nhiều các
yếu tố ảnh hưởng đến GPA của sinh viên: Có tham gia nghiên cứu khoa học ở
trường không? Thời gian dành cho các thiết bị điện tử và giải trí như thế nào?... Các
yếu tố trên chưa phản ánh được đầy đủ bản chất của vấn đề.
Đề xuất: Nếu có điều kiện, chúng em sẽ đưa thêm một số yếu tố khác vào mô
hình để có mọi người sẽ có cái nhìn toàn diện và sâu sắc hơn về vấn đề.
Hi vọng, những phân tích trên của nhóm sẽ phần nào giải đáp những thắc mắc,
băn khoăn của mọi người về sự tác động của những yếu tố ảnh hưởng tới GPA của
sinh viên.
Qua đây, nhóm chúng em cũng xin gửi lời cảm ơn đến giảng viên hướng dẫn,
cô Đinh Thị Thanh Bình đã có những chỉ dẫn sát sao cùng với sự giúp đỡ và đóng
góp của các bạn trong lớp đã giúp chúng em hoàn thành báo cáo này.

25