Đặt vấn đề Đưa ra Xây dựng tình hình nghiên cứu mục tiêu cơ sở lý xã hội nghiên cứu thuyết Thu thập Xây dựng Nghiên Xây dựng dữ liệu thang đo cứu định thang đo tính chi tiết cơ bản Nghiên Phân tích Thảo luận Kết luận cứu định kết quả về kết quả và đưa ra lượng nghiên cứu nghiên cứu giải pháp Downloaded by tr?n hi?n (vuchinhhp23@gmail. Nghiên cứu định tính Phương pháp nghiên cứu định tính là một dạng nghiên cứu thường sử dụng để “ thăm dò, tìm hiểu ý kiến, quan điểm nhằm tìm ra điểm mấu chốt của các vấn đề. Những phương thức thu thập dữ liệu của nghiên cứu định tính khá đa dạng và thường không có một cấu trúc cụ thể như nghiên cứu định lượng. Thông qua các tài liệu nghiên cứu đã được thực hiện trong nước và quốc tế, nhóm tác giả đã lựa chọn những thang đo cơ bản để đưa vào mô hình nghiên cứu.
Tuy nhiên để phù hợp để phù hợp với đối tượng và bối cảnh là sinh viên tại TP.HCM, nhóm đã thực hiện các nghiên cứu định tính sơ bộ khác nhằm phát hiện, điều chỉnh, loại trừ và bổ sung thang đo các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng tập trung của sinh viên khi học online. Cụ thể : Nhóm đã tham khảo những góp ý cũng như nhờ tư vấn từ giảng viên hướng dẫn. Ngoài ra, nhóm còn tiến hành phỏng vấn trực tiếp một nhóm sinh viên K47 Trường Đại học UEH và một số nhóm sinh viên đến từ các trường Đại học khác trên địa bàn TP.HCM bằng những câu hỏi mở để người trả lời có thể thoải mái đưa ra những quan điểm của mình, qua đó có thể thu thập được những thông tin đa dạng. Sau đó, dựa trên kết quả thu được, nhóm tác giả tổng hợp và xây dựng thang đo chính thức cho nghiên cứu định lượng.
Nghiên cứu định lượng “ Nghiên cứu định lượng chính thức được thực hiện thông qua bảng câu hỏi khảo sát dựa trên kết quả của bước nghiên cứu định tính. Sau đó chọn lọc các mẫu phù hợp cho nghiên cứu để phục vụ cho mục đích tổng hợp, phân tích, thống kê mô tả, suy diễn để đánh giá các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng tập trung của sinh viên khi học online và đưa ra giải pháp phù hợp. Phạm vi và đối tượng nghiên cứu Để thuận tiện cho đối tượng nghiên cứu là các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng tập trung của sinh viên khi học online với hình thức thi cuối kỳ là dự án, chúng tôi đã chọn đối tượng trả lời mục tiêu là sinh viên trong và ngoài trường Đại học UEH đã hoặc đang tham gia các khoá học online. Downloaded by tr?n hi?n (vuchinhhp23@gmail.
Chọn kích thước mẫu nghiên cứu Độ lớn mẫu: Chọn sai số thống kê = 0.055, độ tin cậy 90%, giá trị sơ khởi p* = 0.5, ta có độ lớn mẫu là: 2 �∗ 1−�∗ ��∕2 �∗ 1−�∗ 1,645 2 0,5 1−0,5 � = ��∕2 � => � = �2 = 0,055 2 = 224 Vì vậy, nhóm đã tiến hành khảo sát và đã thu được 250 mẫu tương ứng với 250 “ sinh viên được khảo sát trong dự án này. Kĩ thuật chọn mẫu - Chọn mẫu thuận tiện : Có nghĩa là lấy mẫu dựa trên sự thuận lợi hay dựa trên “ tính dễ tiếp cận của đối tượng, ở những nơi có nhiều khả năng gặp được đối tượng. Nhóm tác giả đã tạo một mẫu khảo sát về vấn đề nghiên cứu “ Yếu tố ảnh hưởng đến khả năng tập trung của sinh viên khi học online”, sau đó đăng tải lên các nhóm có lượng sinh viên đông đảo như : Sinh viên 2k3 TPHCM, Nhóm học tập UEH,. ” - Chọn mẫu quả cầu tuyết : Nhóm đã chia sẻ mẫu khảo sát “ Yếu tố ảnh hưởng đến khả năng tập trung của sinh viên khi học online” đến những người bạn của mình, sau đó nhờ những người bạn ấy tiếp tục chia sẻ mẫu khảo sát đến những người bạn của họ.
Phương pháp tiếp cận mẫu Sử dụng công cụ google form để tạo mẫu khảo sát và mời các sinh viên tham gia khảo sát thông qua những trang mạng xã hội phổ biến hiện nay như Facebook, Zalo, Instagram,. bằng các gửi tin nhắn trực tiếp, hoặc đăng tải lên các nhóm có cộng đồng sinh viên đông đảo.5 Xây dựng thang đo chi tiết Dựa trên những kết quả nghiên cứu định tính và các thang đo có liên quan từ những công trình nghiên cứu đã được thực hiện trước đây, nhóm tác giả sẽ xây dựng thang đo chi tiết cho bài nghiên cứu này. Thang đo chú trọng chủ yếu vào những nguyên nhân gây mất tập trung của sinh viên khi học online. Downloaded by tr?n hi?n (vuchinhhp23@gmail.
Phương pháp phân tích số liệu 3. Thống kê mô tả - Thống kê mô tả các biến định danh: Nghiên cứu đánh giá các số liệu thống kê về giới tính, ngành học, thiết bị, vị trí khi học online,. - Thống kê mô tả các biến quan sát: Nghiên cứu thống kê các giá trị lớn nhất, nhỏ nhất, trung bình, trung vị và độ lệch chuẩn của các biến quan sát. Kiểm định độ tin cậy Cronbach’s Alpha Kiểm định độ tin cậy Cronbach's Alpha là công cụ sẽ giúp kiểm tra xem các “ biến quan sát của nhân tố lớn có đáng tin cậy hay không, có tốt không.
Phép kiểm định này phản ánh mức độ tương quan chặt chẽ giữa các biến quan sát trong cùng một nhân tố và loại đi các biến quan sát không đảm bảo độ tin cậy dựa trên các tiêu chí : - Hệ số Cronbach’s Alpha lớn hơn 0.6 : thang đo đủ điều kiện. - Nếu hệ số Cronbach’s Alpha bé hơn 0.6 thì mình cần loại các biến sẽ giúp cho hệ số Cronbach’s Alpha hay Cronbach’s Alpha if Item Deleted của biến lớn nhất và tiếp tục chạy lại đến khi hệ số Cronbach’s Alpha của thang đo đủ điều kiện từ 0. - Loại các biến có hệ số tương quan biến tổng hay Corrected Item - Total Correlation nhỏ hơn 0. Phân tích nhân tố khám phá EFA Với kiểm định độ tin cậy thang đo Cronbach’s Alpha, chúng ta đang đánh giá “ mối quan hệ giữa các biến trong cùng một nhóm, cùng một nhân tố, chứ không xem xét mối quan hệ giữa tất cả các biến quan sát ở các nhân tố khác.
Trong khi đó, EFA xem xét mối quan hệ giữa các biến ở tất cả các nhóm (các nhân tố) khác nhau nhằm phát hiện ra những biến quan sát tải lên nhiều nhân tố hoặc các biến quan sát bị phân sai nhân tố từ ban đầu. Các tiêu chí trong phân tích EFA: - Hệ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) dùng để xem xét sự thích hợp của phân tích nhân tố. Trị số của KMO phải đạt giá trị 0.5 ≤ KMO ≤ 1) là điều kiện đủ để phân tích nhân tố là phù hợp. Downloaded by tr?n hi?n (vuchinhhp23@gmail.com) lOMoARcPSD|21993952 14 - Kiểm định Bartlett (Bartlett’s test of sphericity) dùng để xem xét các biến quan sát trong nhân tố có tương quan với nhau hay không.
Kiểm định Bartlett có ý nghĩa thống kê (sig Bartlett’s Test < 0. - Trị số Eigenvalue được sử dụng để xác định số lượng nhân tố. Với tiêu chí này, chỉ có những nhân tố nào có Eigenvalue ≥ 1 mới được giữ lại trong mô hình phân tích. - Tổng phương sai trích (Total Variance Explained) ≥ 50% cho thấy mô hình EFA là phù hợp.
- Hệ số tải nhân tố (Loading Factor) hay còn gọi là trọng số nhân tố, giá trị này biểu thị mối quan hệ tương quan giữa biến quan sát với nhân tố. Hệ số tải nhân tố càng cao, nghĩa là tương quan giữa biến quan sát đó với nhân tố càng lớn và ngược lại. Nhóm nghiên cứu chọn hệ số tải là 0. Phân tích tương quan Pearson “Ngay sau bước phân tích nhân tố khám phá EFA, việc cần làm tiếp theo chính là tạo biến đại diện cho mỗi nhóm nhân tố và tiến hành phân tích tương quan Pearson.
Mục đích chạy tương quan Pearson nhằm kiểm tra mối tương quan tuyến tính chặt chẽ giữa biến phụ thuộc với các biến độc lập và sớm nhận diện vấn đề đa cộng tuyến khi các biến độc lập cũng có tương quan mạnh với nhau. ” Hệ số tương quan Pearson (r) dao động từ -1 đến 1 và chỉ có ý nghĩa khi hệ số Sig < 0. Phân tích hồi quy đa biến “Phân tích hồi quy đa biến là một phân tích thống kê quan trọng trong nghiên cứu định lượng. Nó giúp chúng ta xác định xem các biến độc lập tác động lên biến phụ thuộc như thế nào, từ đó kiểm tra các giả thuyết của mô hình.
” Phân tích hồi quy đa biến bao gồm các bước sau: - Kiểm tra tính phù hợp của mô hình hồi quy đa biến thông qua hệ số R bình phương hiệu chỉnh: Giá trị Sig. trong bảng Anova bé hơn 0.05 mô hình nghiên cứu mới có ý nghĩa thống kê, tức là có ít nhất một biến độc lập tác động đến biến phụ thuộc với độ tin cậy 95%. Downloaded by tr?n hi?n (vuchinhhp23@gmail.com) lOMoARcPSD|21993952 15 - Kiểm định mức độ ảnh hưởng của biến độc lập đến biến phụ thuộc thông qua hệ số Beta (Standardized Beta Coefficent), hệ số Beta của nhân tố nào càng lớn thì nhân tố đó càng có nhiều ảnh hưởng đến mô hình nghiên cứu. Xét Beta với điều kiện các biến độc lập có Sig < 0.
- Giả thuyết các biến độc lập không hoàn toàn tương quan với nhau: Kiểm định giả thuyết đa cộng tuyến thông qua hệ số phóng đại phương sai (VIF), VIF càng nhỏ thì càng ít xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến. VIF từ 10 trở lên sẽ xảy ra đa cộng tuyến mạnh. VIF < 3 để dữ liệu không vi phạm giả định đa cộng tuyến. - Kiểm định phân phối chuẩn phần dư : Kiểm định dựa trên biểu đồ Histogram và Normal P-P Plot.
- Để kiểm tra hiện tượng tự tương quan giữa các lượng dư, nhóm nghiên cứu đã sử dụng phương pháp kiểm định Durbin-Waston. Nếu 1 <d <3 thì không xảy ra tương quan, nếu 0 <d <1 tương quan dương, nếu 3 <d <4 thì kết luận tương quan âm. Kiểm định Independent Sample T - Test Nhóm tác giả sử dụng kiểm định Independent Sample T-Test dùng để so sánh giá trị trung bình của hai mẫu độc lập nhằm kiểm định khả năng mất tập trung với ngành học : Khối ngành Kinh tế so với Khối ngành khác. Downloaded by tr?n hi?n (vuchinhhp23@gmail.com) lOMoARcPSD|21993952 16 CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU 4.
Thống kê mô tả mẫu Nhóm nghiên cứu đã thực hiện khảo sát với 250 người thuộc đối tượng mục tiêu bằng cách khảo sát online qua Google Forms. Sau khi thu thập và tiến hành kiểm tra, nhóm đưa 250 bản đã được mã hóa và đưa vào phần mềm SPSS để phân tích.