0972.162.399
luanvanaz@gmail.com

Chia sẻ 14 câu hỏi phổ biến trong quá trình bảo vệ luận văn cao học

Chia sẻ 14 câu hỏi phổ biến trong quá trình bảo vệ luận văn cao học

Hôm nay nhận được mail hỏi của một anh khách hàng hỏi về các câu hỏi thường bị vặn trong quá trình bảo vệ luận văn cao học, thạc sĩ. Do vậy hôm nay Ad xin chia sẽ 14 câu hỏi phổ biến trong quá trình bảo vệ luận văn cao học

Để thời gian tới bản thân và bạn bè có sự chuẩn bị tốt nhất, Luận Văn A-Z xin ghi chú lại một số câu hỏi hay bị hỏi thông qua các buổi đi nghe bảo vệ. Rất cảm ơn nếu có sự đóng góp của độc giả nếu có biết câu hỏi nào hơn. Về số lượng câu hỏi thì trong mỗi buổi bảo vệ mỗi thí sinh bị hỏi từ 3-5 câu. Cá biệt có nhiều đề tài hay thì hội đồng có thể hỏi nhiều hơn.

Các câu hỏi phổ biến trong bảo vệ luận văn cao học thường có nội dung như sau

1. Tại sao em làm cái này ko làm cái kia? Đây là câu hỏi cực kỳ phổ biến nhóe. Ví dụ hỏi tại sao chọn mô hình của ông này, không chọn mô hình của ông kia… tại sao chọn bài học kinh nghiệm của cty này mà không chọn bài học kinh nghiệm của cty kia… tại sao sử dụng phỏng vấn sâu chứ không dùng thảo luận nhóm => phải luôn có lý do tại sao…

2. Phương pháp chọn mẫu của anh là gì? Để trả lời câu hỏi này bạn phải trả lời 2 ý: 1 là cơ sở chọn mẫu và thiết kế bảng câu hỏi căn cứ vào đâu?

3. Phạm vi nghiên cứu của luận văn thạc sĩ của anh chị là gì?

4. Tính khả thi của giải pháp thể hiện ở đâu?

5. Nguyên nhân vấn đề gặp phải là gì? Bởi rằng muốn giải quyết vấn đề phải biết được nguyên nhân sâu xa.

6. Tiêu chí chọn lựa đối tượng khảo sát đề tài này là gi?

7. Điểm mạnh yếu của doanh nghiệp là gì?

8. Chọn mẫu xác suất hay phi xác suất?

9. Vấn đề cty đang gặp phải là gì?

10. Cơ sở xây dựng bảng câu hỏi, nội dụng câu hỏi có liên quan gì đến mục tiêu nghiên cứu?

11. Hỏi một số vấn đề liên quan kết quả khảo sát về số lượng mẫu chọn: giới tính, trình độ, nam nữ bla bla cũng cần chuẩn bị để phòng bị hỏi. Ví dụ: ks nvien vp có trìh độ cao học trở lên => nhân viên phỏng vấn có bao nhiêu người? Bao nhiêu Đại Học bao nhieu Cao Đẳng bao nhiêu Cao học… Tính mà không ra đc con số trog khảo sát la mệt với đồng chí.

12. Điều kiện áp dụng giải pháp trong luận văn thạc sĩ của anh chị là gì?

13. Tại sao trong luận văn sử dụng phỏng vấn tay đôi mà không sử dụng thảo luận nhóm hay phỏng vấn sâu?

14. Lấy mẫu thuận tiện hay không thuận tiện? (Nên trả lời là không thuận tiện vì đã lọc đối tượng khảo sát).

Các bạn có thể xem thêm về : Quá trình một buổi bảo vệ luận văn cao học quản trị kinh doanh tại UEHhttp://luanvanaz.com/qua-trinh-mot-buoi-bao-ve-luan-van-cao-hoc-quan-tri-kinh-doanh-tai-ueh.html

Chia sẻ 14 câu hỏi phổ biến trong quá trình bảo vệ luận văn cao học

Hướng dẫn viết nội dung bài luận về dự định nghiên cứu cuả nghiên cứu sinh trình độ tiến sĩ

Hướng dẫn viết nội dung bài luận về dự định nghiên cứu cuả nghiên cứu sinh trình độ tiến sĩ

Căn cứ theo thông tư số 10/2009/TT-BGDĐT ngày 07/5/2009 của Bộ Giáo dục và Đào tạo; và quy định đào tạo trình độ tiến sĩ tại trường Đại học Kinh tế Tp. Hồ Chí Minh, Viện Đào tạo Sau đại học- ban hành ‘Hướng dẫn về nội dung của bài luận trình bày dự định nghiên cứu của ứng viên’ như sau:

1. Bài luận về dự định nghiên cứu của ứng viên là một đề cương nghiên cứu sơ bộ vể đề tài nghiên cứu mà thí sinh dự định sẽ thực hiện nếu được nhà trường chấp thuận vào chương trình đào tạo tiến sĩ.

2. Bài luận này là một tiêu chí quan trọng nhất hong quy trình đánh giá và xét tuyển đầu vào. Tính chất quan họng của bài luận thể hiện hên hai khía cạnh: Thứ nhất: Bài luận thể hiện năng lực của ứng viên để thực hiện nghiên cứu; Thứ hai: mức độ phù hợp của bài luận với chuyên ngành mà ímg viên dự xét tuyên.

3. Nội dung của bài luận được hình bày theo cấu trúc sau đây:

1. Tên đề tài: lựa chọn và đặt tên cho vấn đề (kinh tế, quản trị) dự định thực hiện. Tên đề tài cần ngắn gọn thể hiện được mục tiêu và nội dung chính của nghiên cứu dự định thực hiện.

2. Lý do lựa chọn đề tài/hướng nghiên cứu: phần này cần nêu bật lý do tại sao cần phải thực hiện vấn đề nghiên cứu đã nêu. Tầm quan trọng/tính chất mới mẻ/tính thực tiễn/sự phù họp của vấn đề nghiên cứu hên 3 khía cạnh: khía cạnh học thuật, khía cạnh thực tiễn, và lchía cạnh chính sách/giải pháp/kiến nghị.

Ví dụ1-, vấn đề này chưa được thực hiện; rất hữu ích trong việc hoạch định chính sách phát triển hoặc giải quyết được những rào cản trong việc phát hiển kinh doanh của doanh nghiệp; kết quả nghiên cứu sẽ đóng góp vào cơ sở lý luận, lý thuyết, thể chế quản lý và phát triển cộng đồng; đề tài đề xuất một khung phân tích mới, để giải quyết nhu cầu thực tiễn của nhà sản xuất về luợng yếu tố đầu vào tối ưu nhằm đạt được lợi nhuận tối đa, trong điều kiện ràng buộc về nguồn lực và trình độ công nghệ.

Các ví dụ nêu trong hướng dẫn này chỉ nhằm mục đích làm rõ thêm nội dung của mỗi phần. Không có ý nghĩa là giới hạn nội dung nghiên cứu và các vấn đề khác chỉ dựa theo các ví dụ đã đưa ra. ủng viên căn cứ vào chủ đề mình lựa chọn để phác thảo các nội dung của bài luận dự định nghiên cứu.

3. Tổng quan về lý thuyết, các công trình khoa học đã đưực công bố liên quan đến đề tài/hướng nghiên cứu của ứng viên.

Đây là phần thể hiện sự hiểu biết về học thuật và khả năng nghiên cứu của ứng viên về vấn đề dự định nghiên cứu. Có hai phần chính cần phải nêu rõ hong mục này.

• Thứ nhất là nêu được các lý thuyết kinh tế/quản trị hoặc các lý thuyết chuyên ngành căn bản để làm co sở giải thích cho các hiện tượng kinh tế, quản trị dự định nghiên cứu. Mức độ yêu cầu là có ít nhất 1-3 lý thuyết liên quan đến đề tài dự định nghiên cứu. Vỉ dụ: lý thuyết về tiền công hiệu quả để lý giải cho vấn đề xác định biện pháp tăng tiền công cho công nhân; lý thuyết ngoại tác, hàng hóa công để lý giải cho các hành vi gây ô nhiễm môi trường của người sản xuất và tiêu dùng; lý thuyết cung cầu để lý giải cho hiện tượng giá cả thị trường giãm khi sản lượng hàng hóa hong thị trường gia tăng.

• Thứ hai là nêu tóm lược các nghiên cứu trong và ngoài nước có liên quan đến đề tài dự định nghiên cứu. Mức độ yêu cầu là khao sát sơ bộ ừ nhất từ 3-5 nghiên cứu trong nước/ngoài nước trong xuất bản gần nhất trong thời gian 5 năm trở lại cho đến thời điểm làm bài luận dự định nghiên cứu. Mục đích chính của phần tổng quan này là để giúp ứng viên không thực hiện trùng lắp những gì mà người khác đã thực hiện; giúp cho ứng viên tổng họp so sánh các kết quả nghiên cứu, các phưong pháp và mô hình đã được áp dụng, nhùng hạn chế hoặc đề xuất hướng nghiên cứu rút ra được từ các nghiên cứu trước đây. Từ đó giúp cho ứng viên đề xuất được cách tiếp cận, phưong pháp nghiên cứu dự định sẽ thực hiện, xác định được mục tiêu nghiên cứu, cách thức giải quyết vấn đề mang tính chất mới mẻ, có thể đóng góp được cho vấn đề học thuật hoặc giải quyết sáng tạo các vấn đề thực tiễn.

4. Câu hỏi nghiên cứu-Mục tiêu nghiên cứu

Câu hỏi nghiên cứu chính phải phù họp với lý do/tính cấp thiết trong việc lựa chọn đề tài. Yêu cầu có ít nhất một câu hỏi nghiên cứu.

Mục tiêu nghiên cứu là các nội dung cần đạt được của nghiên cứu, cần phải phù họp với câu hỏi nghiên cứu đã đặt ra, và trả lời được câu hỏi nghiên cứu chính.

Cần nêu rồ vấn đề cần tranh luận (luận điểm) chinh hoặc giả thuyết nghiên cứu của đề tài. Yêu cầu có ít nhất 2 mục tiêu nghiên cứu cụ thể. Ví dụ: mục tiêu của đề tài là xác định các yếu tố ảnh hưởng đến nhu cầu mặt hàng tôm hùm của người dân tại các thành phố lớn; mục tiêu chính của đề tài là xây dựng và lựa chọn các mô hình dự báo giá vàng tại Việt Nam; đề tài thực hiện nhằm đạt được mục tiêu là xác định giải pháp khai thác và sử dụng tối ưu vùng đồi cát ven biển tinh Bình Thuận.

5. Đối tương và phạm vỉ nghiên cứu

Nêu rõ đối tượng nghiên cứu của đề tài. Ví dụ: đối tượng nghiên cứu của đề tài là các doanh nghiệp vừa và nhỏ; là doanh nghiêp liên doanh với nước ngoài; là các nông hộ hay là bản thân người lao động trong hộ; là các hộ có sử dụng internet.

Do đối tượng, thời gian và địa bàn nghiên cứu có thể là rất rộng cần hạn chế lại phạm vi của đối tượng, không gian và thời gian nghiên cứu. Phạm vi không gian cần xác định vùng/dịa bàn nghiên cứu cụ thê. Phạm vi thời gian cần xác dinh khoang thời gian thực hiện nghiên cứu, hoặc là khoảng thời gian trong bộ dữ liệu sơ cấp/thứ cấp được sử dụng đê phục vụ cho nghiên cứu. Ví dụ: đề tài được thực hiện cho vùng duyên hải Nam Trưng bộ; vùng kinh tế trọng điểm phía Nam; phạm vi nghiên cứu của đề tài chỉ bao gồm các hộ trồng lúa thâm canh tại tỉnh Đồng Tháp, An Giang và Tiền Giang; đề tài phân tích diễn biến của tình hạng nghèo của nông hộ vùng Tây nguyên (phạm vi không gian) trong khoảng thời gian từ 1990 đến 2010 (phạm vi thời gian).

6. Phương pháp nghiên cứu

Từ phần tổng quan tài liệu, ứng viên cần đề xuất sơ bộ phương pháp cơ bản nhất, cách tiếp cận cơ bản nhất, khung phân tích cơ bản, … để giải quyết cụ thể cho từng mục tiêu nghiên cứu đưa ra. Đặc biệt cần nêu rõ là nguồn số liệu lấy từ đâu? Neu số liệu chủ yếu là số liệu sơ cấp thì cần phác thảo sơ bộ cách thức, số mẫu và địa bàn điều tra.

Ví dụ: để xác định các nhân tố ảnh hưởng tình trạng nghèo của hộ gia đình, tác giả sử dụng chỉ số đánh giá nghèo đa chiều, mô hình logit và khung phân tích sinh kế bền vững.

Số liệu của đề tài trích từ 3 bộ số liệu VHLSS của Tổng cục thống kê 2006, 2008 và 2010. Số liệu sử dụng chính để phân tích trong đề tài là số liệu phỏng vấn các nông hộ tại tỉnh Trà Vinh; đề tài áp dụng phương pháp lấy mẫu phân tầng, đối tượng là các nông hộ nuôi hồng thủy sản, tổng số mẫu điều ha là 30% số nông hộ thuộc đối tương điều ha.

7. Ý nghĩa của đề tài

Nêu ý nghiã của đề tài về mặt lý luận và thực tiễn. Ví dụ kết quả nghiên cứu của đề tài sẽ đóng góp một phần vào cơ sở lý luận của vấn đề sinh kế bền vững; giải quyết được vấn đề ô nhiễm rác thải tại quận Tân Phú; góp phần giải quyết tình hạng đình công của công nhân tại công ty; giúp cho các nhà hoạch định chính sách tại địa phương (cấp tỉnh) biết được các giải pháp của cộng đồng để thích úng với tình hình xâm nhập mặn; phương pháp nghiên cứu mới và chưa được thực hiện tại Việt nam

8. Danh mục tài liệu tham khảo

Nêu đầy đủ các tài liệu đã đọc và trích dẫn hong bài luận, đúng theo hướng dẫn của trường Đại học Kinh tế Tp. HCM

Hướng dẫn viết nội dung bài luận về dự định nghiên cứu cuả nghiên cứu sinh trình độ tiến sĩ

Kinh nghiệm thuyết trình luận văn tốt nghiệp từ những anh chị đi trước

Kinh nghiệm thuyết trình luận văn tốt nghiệp từ những anh chị đi trước

Bí quyết giúp mọi người đạt điểm cao khi bảo vệ luận văn tốt nghiệp

Kinh nghiệm thuyết trình luận văn tốt nghiệp được thế hệ đi trước vừa truyền lại, đã được kiểm chứng bằng việc đồ án rất chuối nhưng vẫn xơi ngon con 10 bảo vệ . Thấy hay và bổ ích, public lên cho các đồng chí cùng cảnh ngộ với mình, đang chuẩn bị lên thớt cho đợt bảo vệ sắp tới. Hy vọng sẽ có tác dụng ít nhiều.

Chuẩn bị:

_ Pin nhớ xạc cho đủ, cắm qua đêm cũng được, hại pin cũng kệ, đời có một lần.

_ Sáng thì đến sớm chút, lấy màn, máy chiếu (nếu ai bảo vệ đầu, tự đến mà chuẩn bị, đừng hy vọng vào bạn bè, nhớ đấy, đừng hy vọng, vì ai cũng bận, tội vạ đâu toàn đồng chí đen đủi nói đầu phải chịu thôi.

_ Bật máy chiếu lên luôn (cho nó sưởi, nó ấm, không thì nó chiếu ngu lắm, mờ mờ ảo ảo, cứ để lên bàn, cắm điện vào, bật lên luôn)

_ Cắm thử dây vào laptop, chỉnh lại màn hình xem có vấn đề gì không, kẻo lại không biết bật sang chế độ trình chiếu của laptop thì hỏng.

_ Cắm điện laptop (nếu định để anh em bạn bè bảo vệ sau mượn), in handout của slide ra để phát (mời xem mục bên dưới có nói nhé) (rỗi rãi, tự tin thì nhờ đứa bạn chụp cho vài kiểu, bảo nó lúc mình bảo vệ thì chụp hộ vài kiểu sau còn khoe con cháu, nhỡ sau có lúc lên hương hay sa cơ đều cần cả)

Rồi, đến lượt mình trình bày:

_ Cắm laptop, bật slide, trong lúc chờ máy nó lên thì đi phát handout, quay lại máy, bật qua vài slide xem có ngon không rồi vào đề.

Phần trình bày:

_ Mào ngắn gọn thôi: Thưa hội đồng, em là Locke Thạnh Sùng, xin trình bày nội dung abc abc của đồ án tốt nghiệp.

_ Mở máy: Nói sao cho nuột, các sư thầy nghe lọt tai. Nhớ học lại văn chương tí, để biết dùng mấy cái lời dẫn, nối đoạn: đầu tiên, tiếp đó, tiêp theo cái abc là def, nếu như lmn là cối lõi, còn opq là sự phát triển,…

_ Đầu tiên, abc abc

_ Tiếp đến abc abc

_ Tóm lại mục tiêu tối cao của đoạn nói này là: nhanh, rành mạch rõ ràng như cái mục lục ( mà như guide đã dặn là phải học thuộc lòng )

_ Đừng có đọc slide, thầy biết đọc rồi, anh chị không phải đọc. Chỉ nhòm cái title của slide thôi.

_ Khi nói, nhìn ý hội đồng, thấy phần đang nói hơi ngán, bỏ luôn, không cần tập trung, cốt của cái này là nói cho xong thôi mà. Làm slide ít chữ nhiều hình càng tốt, các thầy thích xem hình, sơ đồ. Ai không biết vẽ, bật MS Visio lên, nhanh, đẹp.

Slide khác với cái đã nộp cũng chẳng sao, ai mà nhớ được, cũng chả ai bắt tội. Slide đừng khác với mấy bản handout đưa cho hội đồng là được.

_ Khoa chân múa tay cho nó tự nhiên, không phải ngại, như Bill đến trường mình ấy, nó có ngại đâu . Chỗ chán thì úp hai tay vào nhau, để phía trước bụng, chỗ hay thì xòe bàn tay ra, các ngón sát nhua, chỉ lên màn hình như mấy em thời tiết ấy, đảm bảo ngon. Cái này tạo cảm giác là mình rất chủ động, nắm chắc cái của mình, không có rụt rè gì hết. Giai đoạn mình nói, mà active thế này, sẽ không bị cảm giác là mình nói chán (nói thật chứ nội dung không quan trọng lắm đâu, cái chính là không khi của phần bảo vệ trình của mình).

_ Rồi, nói hết, “Em xin cảm ơn hội đồng và các bạn đã chú ý. Xin các thầy cô cho em ý kiến nhận xét ạ”.

Đến đoạn lấy cung hình:

Nếu: Trình bày ngon, đồ án do mình làm thật, đủ đầy điện nước, phổng phao ba vòng cả:

_ Các đại sư sẽ hỏi, ít nhiều sẽ chả quan trọng, vì hỏi để nâng level cho speaker là mình. Sẽ hỏi chỗ hay, chỗ khó. Có hỏi nhiều thì cũng là thấy hay mới hỏi, speaker giảng giải them cho mọi người hiểu (cái này là hỏi có ý tốt). Đã nắm chắc rồi thì sợ gì nữa, giở slide ra nếu có, lấy laptop bật nhoay nhoáy, mồm nói “Vấn đề này em đã trình bày ở phần abc abc, mời thầy cô xem lại trang nnn nnn ạ. Em xin trình bày thêm cho rõ nó là abc abc abc”. Tiện thể lại hoa chân múa tay dùng Mai hoa ảnh chưởng như đã nói ở trên.

Nếu: làm lởm, hoặc trình bày trục trặc, cũng đừng có khiếp vội, chủ yếu các câu hỏi sẽ thế này:

_ Sao chú không làm thế “lày”, thế nọ. Cái đề tài này, trong tình hình hiện nay, tại sao làm thế, lại chọn cái đó? Sao lại dùng công nghệ đó? Có biết công nghệ nào khác không, sao lại không dùng cái đó mà lại dùng cái này? Chú chọn cái này thì nhược điểm cái này là gì, ưu điểm là gì? Chú nói rõ hơn phần ABC ABC xem, tôi thấy chỗ đó, dùng XYZ XYZ thì hay hơn, sao lại dùng ABC?

_ Lúc này thì từ tốn, đừng cuống, cứ giải thích, trên quan điểm là mình đúng, các đại sư chỉ thắc mắc vì có thể chưa nắm rõ nên hỏi thôi, các cô chú nghiên cứu nửa năm trời, thầy cô đọc qua, chắc chắn có chỗ chưa hiểu,… Thậm chí, nếu thầy cô có nhận định đối lập, có thể giải thích được là em nghiên cứu rất kỹ, site này tổ chức nọ đã có đánh giá, thống kê… cái của em được dùng nhiều hơn, có ưu điểm là abc abc (bật luôn slide nói ưu điểm lên), lại dẫn hội dồng về phần ưu điểm của công nghệ, rồi tán tiếp. Dù hỏi máy mọc thế nào cũng có thể dẫn về được điểm này.

_ Kiểu gì thì kiểu, phán xong, thấy các thầy cô OK rồi, cũng phải cảm ơn “Em cảm ơn các thầy cô vì đã cho nhân xét”. Xong lại thủ thế, nhìn hội đồng tươi cười, ngắm cô người yêu ngồi dưới, ngắm đóa hoa xinh ngoài cửa, lướt ánh nhìn lễ phép qua thầy cô, nhìn bọn bạn đang nhấp nhổm, nhủ thầm mình sắp xong rồi. Loop lại đoạn trên nếu có câu hỏi tiếp. Thường chỉ độ 4- 5 phút thôi.

_ Cảm ơn thầy cô và hội đồng đã theo dõi, tắt Power Point, xếp lại giấy bút, laptop… Chờ cho anh em vỗ tay xong, lại diễn ánh mắt ở trên (à, giờ nghĩ ra tên gọi rồi, tạm gọi là chiêu “Niêm hoa tiểu nhãn quang” nhá).

_ Xong rồi thì nhớ thu dọn thật nhanh hàng của mình, phi hết đồ xuống co người nhà ngồi dưới, hoa hoét ra ngoài nhận, nhá. Tí xuống tha hồ, giờ phải ở lại thể hiện đã.

_ Nếu cho bạn trình bày sau mượn máy, mà mình rành, thì ở lại, setup cho slide của bạn sau lên ngon, rồi hẵng xuống. Hỏi han, vỗ vai bạn vài cái động viên. OK? Cũng có lúc mình cần mà, giờ mình xong rồi, phải thực hiện nghĩa vụ với bạn. Chả có mấy khi được fair với bạn bè nữa đâu, nên để lại ấn tượng tốt với bạn bè thầy cô trong buổi cuối.

_ Ra ngoài tặng hoa chụp ảnh, ôm hôn bắt tay, liếc mắt đưa tình, chim chóc bay lượn thoải mái nhá. Cái này các cô chú xinh đẹp, khỏi cần chỉ cách nhé, hê hê!!!

Chúc cả nhà thành công nha !

Kinh nghiệm thuyết trình luận văn tốt nghiệp từ những anh chị đi trước

Tổng hợp câu hỏi phản biện trong quá trình bảo vệ luận văn thạc sĩ

Tổng hợp câu hỏi phản biện trong quá trình bảo vệ luận văn thạc sĩ

Luận văn A-Z xin chia sẽ một số câu hỏi phản biện trong quá trình bảo vệ luận văn thạc sĩ để các anh chị tham khảo. Chúc các anh chị hoàn thành tốt buổi bảo vệ luận văn cao học của mình

Câu 1: Ý nghĩa của từng phép kiểm định?(chạy efa, anova….) Để làm gì?

1) Kiểm định cronbach’s alpha làm gì?

Kiểm định Cronbach’s Alpha là kiểm định nhằm phân tích, đánh giá độ tin cậy của thang đo. Mục đích của kiểm định này là tìm hiểu xem các biến quan sát có cùng đo lường cho một khái niệm cần đo hay không.Giá trị đóng góp nhiều hay ít được phản ánh thông qua hệ số tương quan biến tổng Corrected Item – Total Correlation. Qua đó, cho phép loại bỏ những biến không phù hợp trong mô hình nghiên cứu.

Tiêu chuẩn để chấp nhận các biến:

  • Những biến có chỉ số tương quan biến tổng phù hợp (Corrected Item – Total Correlation) từ 0.3 trở lên.
  • Các hệ số Cronbach’s Alpha của các biến phải từ 0.7 trở lên.

Lưu ý thêm:

Về mặt lý thuyết nhà nghiên cứu có thể được xây dựng từ một nhóm câu hỏi khác nhau. Tuy nhiên đó là lý thuyết, về mặt thực tế có thể trong những câu hỏi có những câu hỏi không cần thiết.

Để kiểm tra việc này thông thường người ta sử dụng hai chỉ số thống kê là (1) Hệ số Cronbach Alpha và (2) hệ tố tương quan biến tổng.

Hệ số Cronbach Alpha là hệ số cho phép đánh giá xem nếu đưa các biến quan sát nào đó thuộc về một biến nghiên cứu (biến tiềm ẩn, nhân tố) thì nó có phù hợp không. Hair et al (2006) đưa ra quy tắc đánh giá như sau:
< 0.6. Thang đo nhân tố là không phù hợp (có thể trong môi trường nghiên cứu đối tượng không có cảm nhận về nhân tố đó)

0.6 – 07: Chấp nhận được với các nghiên cứu mới
0.7 – 0.8: Chấp nhận được
0.8 – 0.95: tốt

>= 0.95: Chấp nhận được nhưng không tốt, nên xét xét các biến quan sát có thể có hiện tượng “trùng biến”

Hệ số tương quan biến tổng là hệ số cho biến mức độ “liên kết” giữa một biến quan sát trong nhân tố với các biến còn lại. Nó phản ánh mức độ đóng góp vào giá trị khái niệm của nhân tố của một biến quan sát cụ thể. Tiêu chuẩn để đánh giá một biến có thực sự đóng góp giá trị vào nhân tố hay không là hệ số tương quan biến tổng phải lớn hơn 0.3. Nếu biến quan sát có hệ số tương quan biến tổng nhỏ hơn 0.3 thì phải loại nó ra khỏi nhân tố đánh giá.

2) Phân tích nhân tố EFA để làm gì?

—> EFA dùng để thu gọn, rút trích các biến quan sát có ý nghĩa hội tụ và tách biệt.

Hội tụ: các biến quan sát cùng tải mạnh (hệ số tải Factor Loading) cho 1 nhân tố sẽ gom về 1 nhân tố đó

Tách biệt: Mối nhân tố sẽ có xu hướng tải khác nhau. Nhóm biến quan sát tải cho nhân tố thứ nhất tách biệt/không có tương quan với nhóm biến quan sát tải cho nhân tố thứ hai dẫn đến sự phân nhóm nhân tố thành từng cột trong ma trận xoay.

Tóm lại, trong phân tích nhân tố khám phá cần phải đáp ứng các điều kiện:

  • Factor Loading > 0,5
  • 0,5 < KMO < 1
  • Kiểm định Bartlett có Sig < 0,05
  • Phương sai trích Total  Varicance  Explained > 50%
  • Eigenvalue  > 1

Ví dụ

  • KMO = 0,822 nên phân tích nhân tố là phù hợp.
  • Sig. (Bartlett’s Test) = 0.000 (sig. < 0.05) chứng tỏ các biến quan sát có  tương quan với nhau trong tổng thể.
  • Eigenvalues = 1.280 > 1 đại diện cho phần biến thiên được giải thích bởi mỗi nhân tố, thì nhân tố rút ra có ý ghĩa tóm tắt thông tin tốt nhất.
  • Tổng phương sai trích: Rotation Sums of Squared Loadings (Cumulative %) = 59,813% > 50 %.

Điều này chứng tỏ 59,813% biến thiên của dữ liệu được giải thích bởi 6 nhân tố được tạo ra.

  • Hệ số Factor Loading của các biến đều lớn hơn 0,5.

Cách thực hiện kiểm định này trong SPSS: Analysist/Compare Mean/One way ANOVA

Cho biến định lượng vào ô Dependent list

Cho biến định tính vào ô Factors

Chọn Opiton chọn Descriptive và Homogeneity of variance test

Đọc kết quả phân tích ANOVA

Thực hiện kiểm tra kiểm định Levene ở bảng Test of Homogeneity of variances, nếu sig ở kiểm định này < = 0.05 thì kết luận phương sai giữa các lựa chọn của biến định tính ở trên khác nhau.

Nếu sig ở kiểm định này >0.05 thì phương sai giữa các lựa chọn của biến định tính ở trên không khác nhau, xem tiếp kết quả ở bảng ANOVA. Nếu sig ở bảng này > 0.05 kết luận không có sự khác biệt giữa các nhóm biến định tính, còn nếu sig ở bảng này < = 0.05 thì kết luận có sự khác biệt giữa các nhóm biến định tính

Khi có sự khác biệt giữa các nhóm của biến định tính với định lượng trong phần T – Test hoặc ANOVA ta tiếp tục theo dõi giá trị Mean ở bảng Descriptives và kết luận

Nếu nhóm nào có giá trị Mean cao hơn thì kết luận nhóm đó tác động nhiều hơn với biến định lượng.

3) Kiểm Định Anova Dùng Để Làm Gì?

Nhằm kiểm định sự khác biệt giữa các biến định tính với biến định lượng sig >0.05 thì phương sai giữa các lựa chọn của biến định tính ở trên không khác nhau, xem tiếp kết quả ở bảng ANOVA.
* Sig (anova) > 0.05 kết luận không có sự khác biệt giữa các nhóm biến định tính
* Sig (anova) < = 0.05 thì kết luận có sự khác biệt giữa các nhóm biến định tính
* Sig < 0.05 bảng anova ko dc sử dụng

CÂU 2: Ý NGHĨA CỦA PHƯƠNG TRÌNH HỒI QUY?

Mục tiêu của mô hình này giải thích biến phụ thuộc (y) bị ảnh hưởng bởi nhiều biến độc lập (xi).

Câu 3: tại sao lại lấy beta đã chuẩn hóa để kết luận?

—> Hệ số Beta phản ánh được thứ tự mức độ tác động của biến độc lập tới biến phụ thuộc bởi vì đơn vị của các biến đã đồng nhất (thực chất là quy về phương sai bằng 1), trong khi đó hệ số B ko làm được điều đó. Nhờ có phương trình hồi quy chuẩn hóa và hệ số Beta, doanh nghiệp sẽ xác định được nên đầu tư nhiều vào yếu tố nào, đầu tư ít vào yếu tố nào căn cứ trên mức độ ảnh hưởng của từng yếu tố đến biến phụ thuộc.

Trong phần mềm SPSS, hệ số chưa chuẩn hóa được kí hiệu là B, trong khi hệ số đã chuẩn hóa kí hiệu là Beta.

Câu 4. Ý nghĩa của r2 hiệu chỉnh? Tại sao r2 chưa hiệu chỉnh >r2 đã hiệu chỉnh?

ð Ý nghĩa: R2 hiểu chỉnh cho biết mức độ giải thích của các biến độc lập trong mô hình với sự biến động xung quanh giá trị trung bình của Y.

ð Khi chạy hồi quy đa biến, một tham số quan trọng mà các bạn cần kiểm tra đầu tiên đó là r bình phương (hoặc r bình phương hiệu chỉnh). Nó cho biết mức độ phù hợp của mô hình nghiên cứu với ý nghĩa là các biến (nhân tố) độc lập giải thích được bao nhiêu phần trăm (%) biến thiên của biến (nhân tố) phụ thuộc.

Nếu R2=0 => Mô hình không phù hợp với mẫu nghiên cứu.

Nếu R2=1 => Mô hình hoàn toàn phù hợp với mẫu nghiên cứu.

1-R2 là phần biến động của Y chưa được giải thích gây ra bởi sai số và các biến chưa đưa vào mô hình.

Câu 5. Điểm khác biệt giữa giải pháp và kiến nghị?

Giải pháp: Đưa ra cách giải quyết một vấn đề khó khăn mà cty đang gặp phải. Hay cụ thể hơn trong phản biện tốt nghiệp. Dựa vào phương trình hồi quy để đưa ra giải pháp

Kiến nghị: Là những đề xuất cho công ty những thứ cần phải làm. Tuy nhiên đây chỉ là những đề xuất kiến nghị lên cty, cty có quyền xem xét hoặc không xem xét để thực hiện.
VD: kiến nghị lên cty là tăng lương lên để tăng lòng trung thành thì có thể cty sẽ không thực hiện việc này

Câu 6: ngoài yếu tố định lượng (kết quả hồi quy nghiên cứu) thì phần biện pháp đưa ra ở chương cuối còn dựa vào yếu tố nào làm nền tảng?

Dựa vào thực trạng, các yếu tố định tính và định hướng phát triển

Câu 7 . Hiện tượng đa cộng tuyến, tự tương quan là gì? Điều kiện để xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến?

Đa cộng tuyến là gì?

—> Vấn đề đa cộng tuyến xảy ra khi các biến (nhân tố) độc lập có tương quan tuyến tính khá mạnh với nhau. Nói cách khác hiện tượng đa cộng tuyến xảy ra khi có mối tương quan tuyến tính hiện hữu giữa các biến độc lập trong mô hình.

Khi đó sẽ dẫn đến các vấn đề sau:

– Hạn chế giá trị của R bình phương (thường sẽ làm tăng r bình phương)

– Làm sai lệch/ đổi dấu các hệ số hồi quy

Nguyên nhân:

  1. Do thu thập số liệu ít, không toàn diện
  2. Do bản chất của các biến độc lập là tương quan nhau.
  3. Do một số dạng mô hình sản sinh ra đa cộng tuyến
  4.   Hậu quả của đa cộng tuyến
  5. Ước lượng phương sai trở nên kém chính xác. Hệ số phóng đại phương sai (VIF)
    2. 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
    3. Các giá trị ước lượng biến động mạnh khi thay đổi số liệu trong mô hình. (n è N) sẽ làm giảm khả năng xảy ra đa cộng tuyến.
    4. 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.

III.  Cách phát hiện đa cộng tuyến

  1. Mô hình có các giá trị R2 cao trong khi các giá trị thống kê t rất thấp.
    2. Dùng ma trận hệ số tương quan giữa các biến độc lập. Hệ số tương quan từ 0.8 trở lên là cao, từ 0.9 trở lên là rất cao.
    3. Dùng mô hình hồi quy phụ, nếu R2 của mô hình hồi quy phụ cao hơn mô hình hồi quy chính thì mô hình hồi quy chính có xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến.
    4. Dùng chỉ sổ phóng đại phương sai, nếu VIF >=10, mô hình xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến rất cao. Từ 5 trở lên là có hiện tượng ĐCT cao.
  1.  Cách khắc phục đa cộng tuyến
  2. Dựa vào các thông tin tiên nghiệm, các đề tài nghiên cứu trước về vấn đề tương tự về vấn đề nghiên cứu. các mô hình KTL trong trong các nghiên cứu này có tính khả thi và có thể khắc phụ được thì tiến hành.
    2. Thu thập thêm số liệu (nè N) có thể khắc phụ được hiện tượng đa cộng tuyến
    3. Loại bỏ biến gây ra hiện tượng đa cộng tuyến. Chọn biến ít có ý nghĩa thống kê hơn loại ra trước. (điều này chỉ mang tính tương đối).
    4. Kết hợp giữa số liệu chuổi thời gian và số liệu chéo có thể khắc phục được hiện tượng đa cộng tuyến.
    5. Dùng mô hình sai phân

B1: xây dựng mô hình hồi quy gốc ban đầu

B2: xây dựng mô hình hồi quy thứ hai, trong đó, loại bỏ một quan sát đầu tiên. (do mô hình hồi quy đúng với t quan sát thì cũng đúng với t-1 quan sát).

B3: Dùng mô hình ở B1 – B2 ta có mô hình sai phân bậc 1.

Đặc điểm: Mô hình sai phân B3 có thể giảm hiện tượng đa cộng tuyến của các biến độc lập.

Tự tương quan có thể hiểu là sự tương quan giữa các thành phần của chuỗi các quan sát được sắp xếp theo thứ tự thời gian (trong các số liệu chuỗi thời gian) hoặc không gian (trong số liệu chéo)

CÂU 8 . Dựa vào đâu để đưa ra mô hình nghiên cứu?

Các bạn có thể tham khảo cách trả lời dưới đây:

Từ mô hình của các nhà nghiên cứu trước hết hợp với lý thuyết và những vấn đề hiện tại của cty. Em kết hợp và đề xuất mô hình với sự thống nhất của GVHD.
CÂU 9: Sự Khác Nhau Giữa Hồi Quy Và Tương Quan

Hồi quy và tương quan khác nhau về mục đích và kỹ thuật. Phân tích tương quan trước hết là đo mức độ kết hợp tuyến tính giữa các biến. Ví dụ: mức độ quan hệ giữa nghiện thuốc là và ung thư phổi, giữa kết quả thi môn Lý và môn Toán… Nhưng phân tích hồi quy lại ước lượng hoặc dự báo một biến (biến phụ thuộc) trên cơ sở giá trị đã cho của các biến khác (biến độc lập). Về kỹ thuật, trong phân tích hồi quy các biến không có tính chất đối xứng. Biến phụ thuộc là đại lượng ngẫu nhiên. Các biến giải thích giá trị của chúng (biến độc lập) đã được xác định. Trong phân tích tương quan không có sự phân biệt giữa các biến, chúng có tính chất đối xứng.

Tóm lại, hồi quy thì tương quan (hay nói cách khác đk để hồi quy thì trước hết phải tương quan), còn tương quan thì chưa chắc đã hồi quy.

CÂU 10 Các Khái Niệm Eigenvalue, Factor Loadings Là Gì?

—> Eigenvalue: Đại diện cho phần biến thiên được giải thích bởi mỗi nhân tố. Còn Factor Loadings (hệ số tải nhân tố) là những hệ số tương quan đơn giữa các biến quan sát với nhân tố. Nếu hệ số tải càng lớn chứng tỏ biến quan sát có mối quan hệ càng chặt chẽ với nhân tố.

CÂU 11 HỆ SỐ DURBIN – WATSON

—> Hệ số Durbin Watson dùng để kiểm tra xem có hiện tương tự tương quan hay không trong phần dư của một phép phân tích hồi quy. Durbin Watson có giá trị biến thiên trong khoảng từ 0 đến 4; nếu các phần sai số không có tương quan chuỗi bậc nhất với nhau thì giá trị sẽ gần bằng 2 (từ 1 -> 3); nếu giá trị càng nhỏ, gần về 0 thì các phần sai số có tương quan thuận; nếu càng lớn, gần về 4 có nghĩa là các phần sai số có tương quan nghịch.

CÂU 12 Ý Nghĩa Đại Lượng F Trong Phân Tích Hồi Quy

—> Kiểm định F phải có giá trị sig. nhỏ hơn 0.05 để kiểm chứng mức độ phù hợp của mô hình hồi quy với tổng thể bởi vì húng ta nghiên cứu mục đích là để đánh giá tổng thể các phần tử chứ ko phải mẫu phần tử.

Ví dụ: Bạn nghiên cứu một số nhân viên trong cty để suy ra chung cho toàn nhân viên cty thì 1 số nhân viên là mẫu (Quy mô mẫu nghiên cứu trong bài chúng ta ấy) còn toàn nhân viên là tổng thể.

Nếu sig F <0.05 nghĩa là mô hình hồi quy của bạn có ý nghĩa áp dụng và suy luận ra tính chất của tổng thể.

CÂU 12 Mẫu Nghiên Cứu Của Em Là Bao Nhiêu?

—> Khi được hỏi MẪU NGHIÊN CỨU là bao nhiêu?

Phải trả lời: Quy mô mẫu nghiên cứu của em là 150 hoặc 150 người, hoặc là 150 đối tượng.

Trả lời 150 mẫu đồng nghĩa với phép tính 150 * 150 người. Nghĩa là chúng ta nghiên cứu tới tận 150 lần cái mẫu nghiên cứu của mình chứ không phải 150 đối tượng.

CÂU 13: Cơ Sở Nào Em Lấy Mẫu Đó?

—> Dựa trên tiêu chuẩn 5:1 của Bollen (1998) và Hair & ctg (1998). Để thỏa mãn yêu cầu về dữ liệu của phân tích định lượng, một biến cần có 5 quan sát tương ứng với 5 đáp viên. Bảng câu hỏi đưa ra có 30 biến, nên mẫu tối thiểu là 150 người.
=> Nói chung là dựa vào số biến của mô hình rồi nhân cho 5 ( Số biến của mô hình x 5)

CÂU 14: Phương Pháp Chọn Mẫu Của Em Là Gì?

—> Có 2 phương pháp chọn mẫu: xác suất và phi xác suất ( cần hiểu cả 2 nếu bị hỏi lý thuyết)

Hầu như chúng ta làm tiểu luận báo cáo là chọn PHƯƠNG PHÁP PHI XÁC SUẤT THUẬN TIỆN hết.

* Chọn mẫu phi xác suất là chọn mẫu theo ý định chủ quan của người nghiên cứu.

* Chọn mẫu phi xác suất kiểu thuận tiện: Các đơn vị mẫu được chọn ở tại một địa điểm và vào một thời gian nhất định.

Ví dụ: Chọn mẫu những nhân viên làm việc tại công ty. Khi chúng ta gặp ai thì chúng ta nhờ họ đánh vào bảng khảo sát. Vậy là chúng ta khảo sát dựa trên tính “dễ tiếp xúc” và “cơ hội thuận tiện” để chọn mẫu. 2 thuộc tính “dễ tiếp xúc” + “cơ hội thuận tiện” là biểu hiện của chọn mẫu phi xác suất thuận tiện.

Nếu chọn mẫu xác suất thì chúng ta PHẢI CÓ LIST NHÂN VIÊN cty và chọn trong đó ra theo 1 số kiểu.

Ưu điểm phi xác suất thuận tiện: dễ dàng tập hợp các đơn vị mẫu

Nhược điểm: không đạt được độ xác thực cao

CÂU 15: Sự Khác Nhau Giữa “n”N Là Gì?

Kích thước mẫu, kích cỡ mẫu: kí hiệu là n. Có thể hiểu đó là số lượng người cần phỏng vấn, điều tra, hay nói cách khác đó là số bảng khảo sát sẽ phát ra.

N (hay còn gọi là valid N) đó là số mẫu hợp lệ, hay là số mẫu thỏa hết điều kiện để đưa vào nghiên cứu chính thức. Hiểu đơn giản là mấy cái mẫu thu về được, số liệu các mẫu đó đã qua phần lọc dữ liệu. (Lọc dữ liệu là gì? Đó là mấy cái thủ thuật nhằm loại bỏ những mẫu đánh bậy bạ, thường là đặt mấy câu hỏi logic với nhau gài trong bảng khảo sát. Dùng hàm If để lọc ra. Cái lọc dữ liệu này ko cần hiểu đâu)

Lưu ý: n>= N

CÂU 16: Sự khác nhau giữa rsquare (r bình) và r square adjusted (r bình hiệu chỉnh) là gì? Vậy r square và square adjusted có nhất thiết lúc nào cũng phải lớn hơn 50% hay không?

Điểm giống: Rsquare và Rsquare adjusted đều cho biết mức độ phù hợp của mô hình nghiên cứu với ý nghĩa là các biến độc lập giải thích được bao nhiêu phần trăm (%) biến thiên của biến phụ thuộc.

Điểm khác: Rsquare adjusted phản ánh sát hơn mức độ phù hợp của mô hình vì nó không phụ thuộc vào độ lệch phóng đại của Rsquare.(độ lệch này phụ thuộc vào kích thước mẫu, thị trường khảo sát… Ko nên nói câu trong ngoặc này quá sâu vì dễ bị bắt bẽ, chừng nào hội đồng hỏi hãy nói…)

Các đề tài liên quan đến vấn đề nhận dạng… or giải thích…, (vd: các yếu ảnh hưởng đến mức độ hài lòng…), thì r bình phương phải từ 0.5 (50%) trở lên. Các đề tài liên quan đến mối quan hệ…, (vd: ảnh hưởng của tâm lý hay đến lòng trung thành, hay giữa các nhân tố với nhau..), thì không cần quan tâm nhiều đến r bình phương mà khi đó hệ số hồi quy (beta).

CÂU 17: Sự Khác Nhau Giữa Beta Và Beta Chuẩn Hóa Là Gì?

Hệ số B chưa chuẩn hóa phản ánh lượng biến thiên của Y khi một đơn vị X thay đổi. Trong khi đó Hệ số Beta đã chuẩn hóa phản ánh lượng biến thiên của độ lệch chuẩn (standard deviation) của Y khi một đơn vị độ lệch chuẩn của X thay đổi. Cụ thể hơn, hệ số Beta đã chuẩn hóa là kết quả của việc giải phương trình hồi quy mà các biến độc lập, biến phụ thuộc đã được chuẩn hóa ( phương sai =1). Còn hệ số B chưa chuẩn hóa là kết quả của việc giải phương trình hồi quy mà các biến được giữ nguyên giá trị thô. Việc chuẩn hóa hệ số beta thường dùng để trả lời câu hỏi: biến độc lập nào có tác động mạnh hơn vào biến phụ thuộc khi phân tích hồi quy đa biến, khi mà các biến đo lường độc lập có đơn vị đo lường khác nhau (ví dụ thu nhập được tính bằng dollars và kích cỡ gia đình được tính bằng số người).

Câu 18: Khi mà Cronhback Alpha < Cronhback Alpha If Item Deleted …..thì có xóa biến đó không?

Có thể xóa hoặc không còn phụ thuộc vào nhiều yếu tố:

Nếu mà chênh lệch nhiều thì nên xóa, ít chênh lệch có thể giữ lại.

Chêch lệch có thể nhiều nhưng không xóa vì đó là 1 biến quan trọng trong nhân tố đó, giải thích việc giữ lại thông qua thực trạng cty và nói là đã hỏi qua ý kiến của GVHD về việc giữ lại biến này.

Câu 19: Khác nhau giữa method enter và stepwise:

Enter: đổ hết các biến độc lập vào 1 lượt, kết quả cho ra ko sắp xếp theo mức độ tương quan mạnh yếu mà sẽ xếp theo X1, X2, X3…Xn
Stepwise: đưa từng biến vào, đầu tiên là biến tác động mạnh nhất cho đến biến tác động yếu nhất. Kết quả cho ra sẽ đc sắp xếp theo thứ tự mạnh-> yếu.

Câu 20: Kiểm Định Sự Khác Biệt, T – Test, Anova

Nội dung của phần này nhằm kiểm định sự khác biệt giữa các biến định tính với biến định lượng, ví dụ có sự khác biệt về sự hài lòng dịch vụ ngân hàng A với các đối tượng khách hàng (như giới tính, độ tuổi, mức thu nhập…) hay không. Để thực hiện được điều này chúng ta tiến hành phân tích phương sai ANOVA và Indepent-sample T – test. Sự khác biệt có ý nghĩa thống kê với độ tin cậy 95% (hay mức ý nghĩa Sig.< 0.05).

Có hai thủ tục phân tích phương sai: ANOVA một yếu tố và ANOVA nhiều yếu tố. Tuỳ nghiên cứu mà thực hiện phân tích phương sai một yếu tố hay hai yếu tố, riêng đối với các luận văn bậc Đại học hoặc Cao học thuần về hướng nghiên cứu ứng dụng khảo sát mẫu không quá phức tạp thì những nghiên cứu dạng này dùng kiểm định phương sai một yếu tố sẽ được thực hiện vì chúng ta chỉ kiểm định biến định tính để phân loại các quan sát thành các nhóm khác nhau. Kiểm định ANOVA gồm kiểm định độ đồng nhất giữa phương sai của các nhóm nhân tố có mức ý nghĩa sig. > 0.05.

Các biến có hai lựa chọn (ví dụ như giới tính chỉ có hai thái thể hiện là Nam và Nữ) chính vì thế chúng ta sẽ sử dụng phép kiểm định Independent-sample T – test (kiểm định giả thuyết trung bình của hai tổng thể) để tìm sự khác biệt với biến định lượng.

Câu 21: Kiểm Định Indepent-Sample T – Test

Cách thực hiện kiểm định này trong SPSS: Analysist/Compare Mean/Independent Samples T-Test/

Cho biến định lượng vào Test varible. Biến định tính vào Grouping Varible. Sau đó chọn Define Groups; lần lượt chọn giá trị đã gán cho 2 lựa chọn của biến định tính vào

Đọc kết quả phân tích T-Test

Kiểm tra kiểm định Levene’s ở bảng Independent Samples Test. Nếu sig. của kiểm định này < 0.05 thì phương sai giữa 2 lựa chọn của biến định tính ở trên khác nhau, ta sẽ sử dụng kết quả kiểm định T ở phần Equal variances not assumed. Nếu giá trị sig của kiểm định t ở phần Equal variances not assumed sig. > 0.05 thì kết luận kiểm định T không có sự khác biệt, còn Sig <= 0.05 thì kết luận có sự khác biệt giữa các nhóm của biến định tính

Nếu sig. của kiểm định này >=0.05 thì phương sai giữa 2 lựa chọn của biến định tính ở trên không khác nhau, ta sẽ sử dụng kết quả kiểm định T ở phần Equal variances assumed. Nếu giá trị sig của kiểm định t ở phần Equal variances not assumed sig. > 0.05 thì kết luận kiểm định T không có sự khác biệt, còn Sig <= 0.05 thì kết luận có sự khác biệt giữa các nhóm của biến định tính

Tổng hợp câu hỏi phản biện trong quá trình bảo vệ luận văn thạc sĩ

CHIA SẺ KINH NGHIỆM NGHIÊN CỨU KHOA HỌC SINH VIÊN

CHIA SẺ KINH NGHIỆM NGHIÊN CỨU KHOA HỌC SINH VIÊN

Đối với mỗi sinh viên đang ngồi trên ghế giảng đường đại học, bên cạnh việc học tập các môn trên lớp, nghiên cứu khoa học được xem như một trong những nhiệm vụ và trách nhiệm của sinh viên. Nó không chỉ cung cấp cho chúng ta cơ hội tiếp cận với lĩnh vực chuyên môn chúng ta yêu thích, mà còn cho ta một tác phong làm việc khoa học, rèn luyện cho chúng ta cách nhìn nhận vấn đề một cách khách quan, tiếp cận từ nhiều phía. Nhận thức được những lợi ích to lớn từ việc tham gia hoạt động nghiên cứu khoa học, ngay từ những năm đầu của bậc học đại học, nhóm chúng tôi đã nhiệt tình tham gia cuộc thi Sinh viên nghiên cứu khoa học do Câu lạc bộ Sinh viên nghiên cứu khoa học phát động hàng năm. Mặc dù, do còn thiếu kinh nghiệm cũng như khả năng, kiến thức còn mỏng, đề tài của nhóm không được thứ hạng cao như mong đợi, nhưng thực sự lần tham gia này đã cho chúng tôi những bài học hết sức quý báu. Sau đây, tôi xin chia sẻ với các bạn những kinh nghiệm của chính bản thân mình:

1. Bài học lớn nhất mà tôi rút ra cho bản thân – đó chính là cách sắp xếp, phân bổ thời gian làm sao cho hợp lý nhất. Cũng như các bạn, chúng tôi cũng có rất nhiều dự định muốn làm nhưng không phải cái nào cũng thực hiện được vì quỹ thời gian hạn hẹp. Vì vậy, trước khi bắt tay vào làm một việc gì đó, bạn phải xác định trước hết mức độ cần thiết, quan trọng của nó với bạn đã. Việc nào quan trọng nhất thì làm trước và dành nhiều thời gian nhất. Tốt nhất là bạn hãy lập một thời gian biểu chi tiết cho các việc cần làm. Bạn đừng xem thường cái thời gian biểu này. Nó không những giúp bạn ghi nhớ những công việc cần làm, mà còn đặt ra mốc thời gian để bạn có thêm động lực làm việc. Bởi, dù sao hoàn thành một việc gì đó như mình mong muốn cũng làm thoả mãn, cho ta cái cảm giác là một người làm việc có kế hoạch. Thường thì cuộc thi SVNCKH thường diễn ra trong thời gian học chính thức ở trường, do vậy các bạn thường phải nghiên cứu khoa học song song với việc học, thậm chí thi trên lớp. Nhiều khi bạn cảm thấy không còn thời gian cho đề tài của mình nữa vì khối lượng bài vở quá nhiều. Để tránh tình trạng này, tôi khuyên bạn hãy dành mỗi ngày khoảng từ 1-2 h cho đề tài của mình như tìm tài liệu, lọc tài liệu cần thiết, tranh thủ viết …Đừng để công việc dồn ứ lại, bạn sẽ cảm thấy quá tải, và đâm ra chán chường với đề tài của mình.
Một kinh nghiệm nữa liên quan đến vấn đề này là khi sắp xếp thời gian, bạn hãy để dôi ra khoảng 15 phút, bởi nhiều khi trong thực tế sẽ phát sinh nhiều việc không trong dự định của bạn. Nhóm chúng tôi có nhiều bài học kinh nghiệm “đau thương”. Tôi xin dẫn chứng đây một ví dụ. Đó là khi chúng tôi hẹn gặp thày giáo hướng dẫn, chúng tôi thường đi rất sít giờ, và những lần đấy, trên đường đi thường gặp những sự cố như tắc đường, hỏng xe…Và thường là, thầy giáo là người đợi chúng tôi. Có lần, nhóm đành phải lỡ hẹn với thầy vì xe hỏng 30 phút chưa sửa được.

2. Kinh nghiệm thứ hai không kém phần quan trọng đó là làm sao có thể lọc ra được những tài liệu phù hợp cho đề tài của mình trong khối lượng tài liệu tham khảo khổng lồ. Hiện nay, với những công cụ tìm kiếm rất tiện ích trên mạng, bạn không còn phải lo lắng về việc thiếu tư liệu nữa. Nhưng bạn phải đối mặt với vấn đề nan giải không kém: tài liệu nào là tài liệu bạn cần. Thường thì, với những người làm đề tài, nhất là những người mới bắt đầu, bạn thường bị hoa mắt, ngập đầu trong đống tài liệu tìm được. Một giải pháp cho vấn để này là, bạn hãy xem xét lại đề tài của mình, đánh dấu những phần bạn thật sự thấy cần thiết cho đề tài của mình. Và lọc ra những tài liệu liên quan đến những phần đó. Một giải pháp khác là bạn hãy đến gặp thầy giáo hướng dẫn của mình và yêu cầu giúp đỡ. Đừng e ngại, vì các thầy đều rất nhiệt tình giúp đỡ sinh viên, nhất là khi bạn có niềm đam mê theo đuổi một cái gì đó.
3. Điều thứ ba tôi muốn chia sẻ với bạn, đó chính là cách trình bày một đề tài nghiên cứu khoa học. Không chỉ chú trọng vào phần nội dung, mà bạn còn nên chú trọng vào phần hình thức nữa. Bởi, chỉ cần nhìn vào hình thức thôi, các vị giám khảo cũng có thể đoán được trình độ chuyên nghiệp trong việc nghiên cứu khoa học đến đâu. Đặc biệt, bạn cũng cần lưu tâm đến viêc lưu giữ nguồn tài liệu tham khảo. Lời khuyên cho bạn là bạn hãy đặt footnote trong đề tài của mình. Nó sẽ làm cho đề tài của bạn chuyên nghiệp hơn, và cũng đẹp mắt hơn.
Trên đây là một số kinh nghiệm của chúng tôi khi làm đề tài. Bạn thấy đấy làm đề tài đúng là khó nhưng sau đấy bạn có thể tự mình thu được những kinh nghiệm quý báu cho bản thân. Và hơn hết, cái chính là bạn đã hiện thực hoá được đề tài của mình, hiện thực hoá được dự định của mình. Dù kết quả có thế nào đi chăng nữa, đó cũng là công sức của bạn, là những suy nghĩ rất thực của bạn. Điều quan trọng là bạn đã nói lên được suy nghĩ của mình, và có cơ hội thể hiện nó. Chúc bạn sẽ thành công với đề tài của mình!

CHIA SẺ KINH NGHIỆM NGHIÊN CỨU KHOA HỌC SINH VIÊN