Sử dụng phân tích nhân tố nghiên cứu các nhân tố ảnh hưởng đến kết quả học tập của học sinh

Nội dung của bài viết này nghiên cứu các nhân tố ảnh hưởng đến kết quả học tập của học sinh khối 12 bậc trung học phổ thông. Số liệu dùng để phân tích là kết quả học tập cả năm của học sinh Trường Trung học phổ thông Lương Văn Can - TP. Hồ Chí Minh (số liệu được cung cấp ở địa chỉ web của nhà trường: http://thptluongvancan.hcm.edu.vn/DataEschool/DiemTongKetLopm.aspx).
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
Sử dụng phân tích nhân tố nghiên cứu các nhân tố ảnh hưởng đến kết quả học tập của học sinh UED Journal of Sciences, Humanities & Education – ISSN 1859 - 4603 TẠP CHÍ KHOA HỌC XÃ HỘI, NHÂN VĂN VÀ GIÁO DỤC SỬ DỤNG PHÂN TÍCH NHÂN TỐ NGHIÊN CỨU CÁC NHÂN TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN KẾT QUẢ HỌC TẬP CỦA HỌC SINH Nhận bài: 08 – 01 – 2016 Lê Văn Dũnga*, Nguyễn Thị Huyền Myb, Lê Thị Tuyết Nhungb Chấp nhận đăng: 23 – 06 – 2016 Tóm tắt: Nội dung của bài báo này nghiên cứu các nhân tố ảnh hưởng đến kết quả học tập của học sinh http://jshe.ued.udn.vn/ khối 12 bậc trung học phổ thông. Số liệu dùng để phân tích là kết quả học tập cả năm của học sinh Trường Trung học phổ thông Lương Văn Can - TP. Hồ Chí Minh (số liệu được cung cấp ở địa chỉ web của nhà trường: http://thptluongvancan.hcm.edu.vn/DataEschool/DiemTongKetLopm.aspx). Phương pháp sử dụng để phân tích là thống kê mô tả và phân tích nhân tố. Kết quả cho thấy có 3 nhân tố ảnh hưởng đến kết quả học tập của học sinh là: “nỗ lực” của học sinh cuối cấp, nhân tố khoa học tự nhiên, nhân tố khoa học xã hội. Nghiên cứu cũng chỉ ra rằng các môn học Ngữ Văn, Lịch sử, Địa lí chịu ảnh hưởng tích cực bởi năng lực khoa học xã hội. Môn Toán và tiếng Anh chịu ảnh hưởng tích cực của cả khoa học tự nhiên và khoa học xã hội. Từ khóa: thống kê nhiều chiều; phân tích thành phần chính; phân tích nhân tố; phân bố chuẩn nhiều chiều; vectơ ngẫu nhiên. X = ( X1, X 2 ,..., X p ) có vectơ kì vọng E ( X ) =  và 1. Giới thiệu Ý tưởng đầu tiên về phân tích nhân tố đã được ma trận hiệp phương sai Var ( X ) =  . Mô hình nhân tố Pearson [3] và Spearman [4] nêu ra trong những năm giả định rằng X là tổ hợp tuyến tính của một số ít các cuối thế kỉ 20. Ngày nay với sự hỗ trợ của các phần biến ngẫu nhiên không quan sát được F1 , F2 ,..., Fm mềm thống kê, phân tích nhân tố nói riêng và phân tích ( m  p ) gọi là các nhân tố chung và p biến ngẫu nhiên thống kê nhiều chiều nói chung ngày càng có nhiều ứng dụng mạnh mẽ trong các nghiên cứu về kinh tế, xã hội cộng thêm 1 ,  2 ,...,  p . Tức là và các ngành khoa học. Trong bài báo này, chúng tôi  X1 − 1 = l11F1 + l12 F2 + ... + l1m Fm + 1 nêu một ứng dụng phân tích nhân tố nghiên cứu các  nhân tố ảnh hưởng đến kết quả học tập của học sinh  X 2 − 2 = l21F1 + l22 F2 + ... + l2m Fm +  2  khối 12. ...  X p −  p = l F + l F + ... + l pm Fm +  p  p1 1 p 2 2 2. Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu (xem [1, 2]) Hoặc dưới dạng ma trận 2.1. Cơ sở lý thuyết X −  = L  F + . 2.1.1. Mô hình phân tích nhân tố trực giao Phần tử lij của ma trận L được gọi là tải trọng của Cho vectơ ngẫu nhiên có thể quan sát được biến X i đặt lên nhân tố F j . Các giả thiết của mô hình. a Trường Đại học Sư phạm - Đại học Đà Nẵng b Học viên cao học K29 Phương pháp Toán sơ cấp - ĐHĐN - Đối với nhân tố F : * Liên hệ tác giả Lê Văn Dũng E ( F ) = 0, cov( F ) = E ( FF T ) = I Email: lvdung@ud.edu.vn 8| Tạp chí Khoa học Xã hội, Nhân văn & Giáo dục, Tập 6, số 2 (2016),8-11 ISSN 1859 - 4603 - Tạp chí Khoa học Xã hội, Nhân văn & Giáo dục, Tập 6, số 2 (2016),8-11 - Đối với sai số ngẫu nhiên  : 2.1.3. Phương pháp ước lượng hợp lý cực đại Nếu các nhân tố chung F và nhân tố ò có phân bố E ( ) = 0, cov( ) = E ( T ) =  = diag (1,..., p ) đồng thời ch ...