Show
20:53:00 13/06/2015 Phản biện tốt nghiệp iuh, báo cáo tốt nghiệp, chuyên đề tốt nghiệp những câu hỏi thường gặp [tintuc]Tổng hợp lại những câu hỏi phản biện/báo cáo tốt nghiệp từ các thành viên lớp DHQT7A chia sẻ lại các kinh nghiệm làm báo cáo tốt nghiệp và trả lời các câu hỏi phản biện tốt nghiệp cũng như các lưu ý của các giáo viên hướng dẫn dặn dò.
I./ Câu hỏi của GVHD phản biện tốt nghiệp II./ Những câu hỏi phản biện cần lưu ý III./ Những câu hỏi phản biện có câu trả lờiXem: Tổng hợp câu hỏi phản biện tốt nghiệp HUI Thầy Tuấn lưu ý các câu hỏi phản biện phản biện có của tuần chương để các bạn ôn tập, các câu hỏi khái quát và khá cơ bản + Mục tiêu nghiên cứu: tổng quát và cụ thể + Nên phân biệt rõ đối tượng khảo sát và đối tượng nghiên cứu + Phân biệt phạm vi nghiên cứu và thời gian thực hiệnChương 2: PHẢN BIỆN TỐT NGHIỆP IUH
+ Không cần trình bày nhưng có thể sẽ bị hỏi, có thể được cầm báo cáo để trả lời.
Chương 3: PHẢN BIỆN TỐT NGHIỆP HUI + Mô hình nghiên cứu đề xuất “Dựa trên cơ sở chương 2 nhóm em đề xuất một mô hình nghiên cứu là… với các giả thuyết là….” => để hỏiChương 4: PHẢN BIỆN TỐT NGHIỆP HUI Trình bày 2 phần 1. Thực trang thứ cấp (tối đa 3 slide): tổng quát hoạt động, thực trạng – số liệu có liên quan 2. Xử lý thông tin + Thống kê mô tả: biểu đồ hoặc vẽ bảng + Mean: ý nghĩa kiểm định trung bình theo cận dưới là 0.8 + Cronbach alpha: tương quan biến tổng > 0.3; Hệ số cronbach alpha > 0.6 => thang đo có độ tin cậy nên nhóm thực hiện phân tích EFA=> làm dấu những số quan trọng + Phương sai trích là số cộng dồn + Ma trận xoay trình bày theo thứ tự của bảng xoay (lý do là sắp xếp lại các biến trong một nhân tố và xác định là không biến nào bị loại) + Hồi quy nhắc nhở thứ tự, R bình hiệu chỉnh có ý nghĩa gì, Durbin watson + PT beta -> toán học (xem công thức toán học trong KT lượng+ PT beta => ý nghĩa kinh tế + Pearson cũng cố hồi quy (x không những tác động tới y mà còn giữa các x với nhau) Chương 5: BÁO CÁO TỐT NGHIỆP 1. Kết luận: + Có bao nhiêu nhân tố thì kết luận hết bấy nhiêu phần dựa vào kết quả Mean2. Giải pháp, kiến nghị đề xuất + Căn cứ vào giá trị Mean và định hướng phát triển Chia sẻ bởi Mỹ Ly lớp DHQT7 2./ Chuẩn bị và tác phong khi phản biệnCô Ngọc nhắc nhở các bạn các phẩn trình bày cho cẩn thận từ thiết kế PowerPoint dễ nhìn, cũng như tác phong gọn gàng để tạo tự tin khi thuyết trình và phản biện1. Chuẩn bị Slide Powerpoint phản biện tốt nghiệp+ Nên in pp cho hội đồng phản biện (chuyển sang design mặc định nền trắng Những điều lưu ý khi in ấn powerpoint) + Thống nhất font chữ sử dụng trong Powerpoint nhé (font chữ to, màu sáng để dễ nhìn, ưu tiên dùng font Arial) + Bắt buộc phải có slide bố cục gồm các chương sẽ trình bày: + Phải cầm bảng khảo sát đối với phản biện nhóm + Phương trình hồi quy phải ghi tên nhân tố không được ghi tên X nữa. 2. Trình bày Phản biện tốt nghiệp trước hội đồng+ Tất cả mặc đồng phục đàng hoàng, tóc tai gọn gàng, giày quai hậu + Trình bày lưu loát là một ưu thế + Phong thái tự tin 3. Câu hỏi phản biện gồm định tính và định lượngMột số câu hỏi phản biện gợi ý: + Phân biệt sự khác nhau giữa B và Beta chuẩn hóa? + Phân biệt R, R bình và R bình hiệu chỉnh nhé? + Quy trình khảo sát gặp khó khăn gì? + Dựa vào đâu đưa ra giải pháp + Cơ sở lý thuyết của bài thuộc môn học nào?
Chia sẻ bởi Mỹ Ly - DHQT7 Chương 1: Câu hỏi Phản biện HUI Tại sao lại chọn đề tài này? Bao nhiêu mục tiêu và mục tiêu nào là quan trọng? Phân biệt đối tượng nghiên cứu và đối tượng khảo sát? Chương 2: Phản biện tốt nghiệp Nêu định nghĩa chính của các yếu tố và tên tác giả? Yếu tố đó từ đâu ra? chứng minh mối quan hệ giữa yếu tố X vs biến Y sử dụng mô hình nghiên cứu trước đây? Chương 3: Báo cáo tốt nghiệp HUI Tính số lượng mẫu? Nghiên cứu định lượng là gì? Nghiên cứu định tính là gì? Cronbach Alpha để làm gì? các tiêu chí đánh giá? EFA để làm gì? Các tiêu chí đánh giá?
Chương 4: Phản biện tốt nghiệp iuh
Chương 5: Những câu hỏi phản biên tốt nghiệp IUH
Giải pháp từ đâu ra? Giải pháp nào quan trọng nhất, tại sao? Giải pháp có phù hợp với thực tế tại Việt Nam không? Liệt kê giải pháp ngắn gọn. Luu ý: Uống nước trước khi trình bày, hạn chế đi qua đi lại, mở sẳn laptop, mặc đồng phục chỉnh tề, cảm ơn câu hỏi của quý thầy cô xem mục đích câu hỏi → suy nghĩ (nhờ bạn ghi lại) → nếu không hiểu mà không rõ thì hỏi lại → nếu có khả năng phản biện thì phản biện không thì ghi nhận. Chia sẻ bởi Mỹ Ly - DHQT7 1./ Powerpoint bao gồm: yle="font-family: inherit;">Giới thiệu công ty + Phương pháp nghiên cứu + mô hình nghiên cứu + thống kê mô tả đối tượng khảo sát + thống kê mô tả nhóm nhân tố + Cronbach's alpha + EFA + Anova + Hồi quy + Giải pháp Tải về các bài PP phản biện các ace và các bạn phản biện kì trước để lấy bố cục làm mẫu: [MF] https://www.mediafire.com/#6nt2bf1fytvp1 2./ Phần câu hỏi mà các bạn phản biện kì trước đề xuất MỘT SỐ CÂU HỎI CẦN LƯU Ý KHI RA HỘI ĐỒNG PHẢN BIỆN 1. Ý nghĩa của từng phép kiểm định? Chạy EFA, ANOVA….để làm gì? 2. Ý nghĩa của phương trình hồi quy? 3. Tại sao lại lấy Beta đã chuẩn hóa để kết luận? 4. Ý nghĩa của R2 hiệu chỉnh? Tại sao R2 chưa hiệu chỉnh > R2 đã hiệu chỉnh? 5. Điểm khác biệt giữa biện pháp và kiến nghị? Giải pháp: Những cách giải quyết một vấn đề khó khăn có trong bài, những điều còn yếu kém.
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 tản?
Nobita Phan - DHQT7 Update thêm câu hỏi phản biện HUI 2015:
+ Tiến trình (quy trinh) được thực hiện như thế nào? + Mô hình nghiên cứu là gì - phần này chính là phần lý thuyết để thực hiện kiểm định, vd: về kiểm định chi-Sqare, thì ta sẽ trinh bày các thực hiện và các giả thuyết của nó…..tương tự cho các kiểm định khác + Mục tiêu nghiên cứu để làm gì? + Nghiên cứu dựa vào học thuyết của ai? + Thu thập dữ liệu thứ cấp, sơ cấp để làm gì? Nó có ý nghĩa và mối liên hệ gì? + Cty cũng có thể làm khảo sát được vậy bạn khảo sát để làm gi? + Đối tượng khảo sát là ai? + Cuộc khảo sát được tiến hành như thế nào, giai đoạn nào?
+ Lĩnh kinh doanh của cty, lĩnh vực kinh doanh chính? + Các sản phẩm của cty + Tình hình tại cty + Mức lương hiện tại của cty? Mức lương trung bình là bao nhiêu? + Định hướng cty là gì? + Những mặt tồn tại (điểm mạnh, điểm yếu, cơ hội, khó khăn, thách thức…) + Kết quả khảo sát cho thấy đều gì? Giải thích ý nghĩa từng bảng. + Kết quả kiểm định Cronbach's Alpha cho thấy điều gì? Những con số thể hiện cái gì? + Dựa vào điều kiện gì để nhận xết đánh giá kết quả, như thế nào là nhận và loại? vậy thực hiện kiểm định này để làm gì?
+ Trong số những giải pháp đã trình bày, giải pháp nào quan trọng nhất và có thể thực hiện được
Chia sẻ bởi Phạm Thanh Vương DHQT7 1./ Thêm một số câu hỏi thường gặp khi báo cáo trước hội đồng 1. Sự khác nhau giữa N và 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. Ø 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 2. Sự khác nhau giữa Rsquare và R square adjusted 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. + 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). 3. 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). 4. Khi mà Cronbach alpha < Cronbach 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.5. Khác nhau giữa Method Enter và Stepwise: + Method 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 + Trên đây chỉ là mấy câu hỏi về SPSS hay bị bắt bẻ lúc phản biện thôi, còn mấy câu nằm ngoài SPSS, cụ thể là về giải pháp, lí thuyết thì nghiên cứu cho kĩ bài của mình.
Trong các câu hỏi của hội đồng hay có mẫu câu hỏi sau:
1. Theo em, trên thực tế thì "Nhân tố X, biến x" có thực sự ảnh hưởng tới Y không?
2. Theo em, trên thực tế thì "Nhân tố X1" và "Nhân tố X2", nhân tố nào quan trọng hơn, được đánh giá cao hơn trong việc tác động đến Y? Ví dụ: Theo em, trên thực tế hiện nay, giữa "Mức lương" và "Cơ hội thăng tiến" thì cái nào người lao động quan tâm hơn, hay cái nào tác động mạnh hơn tới "Sự trung thành của người LĐ". => Gặp 2 dạng câu trên thì trả lời cho an toàn, nên trả lời là còn tùy trường hợp. Cơ mà tránh trả lời sáo rỗng, nhảm nhí. Nếu mà trả lời bằng cách khẳng định cái nào quan trọng hơn thì thường bị GV phản biện bắt bẻ, họ sẽ cho ví dụ để chứng tỏ quan điểm của mình là sai. Nói chung là họ rất rảnh.
3. Dạng câu hỏi vừa thực tế vừa lí thuyết. Ở cty em thực tập, ai là người ra quyết định khen thưởng cho nhân viên khi họ làm việc tốt? Đừng trả lời lung tung như là bà lao công hay là ông trưởng phòng marketing, trưởng phòng kế toán hay gì gì đó... Trả lời bậy bị đánh giá là ko có kiến thức nền, ko có đi thực tập, lỗi này cho rớt ngay (đã từng chứng kiến) Tránh việc đổ lỗi cho GV hướng dẫn. Không nên trả lời GV phản biện:"bài này GVHD em nói như vậy đó, em làm y chang, GVHD của em nói làm như vậy là đúng rồi". Nói vầy là dễ bị GV phản biện ghét, trừ trường hợp bất khả kháng thì mới nói câu trên. Chia sẻ bởi Nguyễn Ngọc Lan Trâm DHMK7 2. Một vài câu hỏi phản biện đề xuất được trả lời: 1/ Tại sao lại lấy Beta (hệ số hồi quy 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. 2/ Ý nghĩa R bình phương hiệu chỉnh → R bình phương hiệu chỉnh cho biến các biến độc lập giải thích được bao nhiêu phần trăm (%) biến thiên của biến phụ thuộc.Ví dụ: Từ kết quả thống kê ở trên, ta thấy được R2 hiệu chỉnh = 0.806, nghĩa là trong 100% sự biến động của biến phụ thuộc “Sự hài lòng của nhân viên trong công việc” thì có 80.6% sự biến động là do tác động từ các biến độc lập, còn lại 19.4% là do sai số ngẫu nhiên hoặc các yếu tố khác ngoài mô hình. 3/ 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. → 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
→ 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. 6/ 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. 7/ Mẫu nghiên cứu của em là bao nhiêu?
→ Khi được hỏi MẪU NGHIÊN CỨU là bao nhiêu?Đừng hấp tấp trả lời là 150 mẫu, 160 mẫu, 170 mẫu. Trả lời như vậy là sai. Phải trả lời: Quy mô mẫu nghiên cứu của em là 150 hoặc Quy mô mẫu nghiên cứu của em là 150 người hoặc Quy mô mẫu nghiên cứu của em 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. 8/ 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. 9/ Phương pháp chọn mẫu của em là gì? → Có 2 phương pháp chọn mẫu: xác suất và phi xác suất. 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 mẫuNhược điểm: không đạt được độ xác thực cao 10/ Ý nghĩa của kiểm định Cronbach Alpha là gì? → Cronbach Alpha giúp kiểm định độ tin cậy của thang đo. Mỗi nhân tố gồm các biến quan sát biểu hiện cho 1 thang đo nhất định cho nhân tố đó. Các biến quan sát có thể hiện được chính xác ý nghĩa của nhân tố hay không chính là độ tin cậy thang đo. Câu hỏi quan sát kém, ko có căn cứ, số lượng quá ít sẽ thường ko tạo được sự tin cậy cho thang đo nhân tố đó. Ngược lại, câu hỏi quan sát dựa trên các cơ sở lý luận cụ thể, lấy từ các nghiên cứu đã được kiểm duyệt, số lượng vừa đủ sẽ phản ánh được gần đúng ý nghĩa của nhân tố. Từ đó mà độ tin cậy của thang đo tăng lên. 11/ Ý nghĩa của phân tích nhân tố EFA? → 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 đóTách 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.
Nguồn tham khảo: 1/ Sách SPSS của thầy Hoàng Trọng và cô Chu Nguyễn Mộng Ngọc. 2/ Nhóm hỗ trợ SPSS MBA ĐH Bách Khoa 3/ Wikipedia 4/ Tài liệu SPSS của thầy Hà Trọng Quang 5/ Gom nhặt của các bạn khác trong nhóm6/ Theo cách mình hiểu Chia sẻ bởi Phạm Lộc DHQT7 CHIA SẺ TÀI LIỆU BÁO CÁO TỐT NGHIỆP
Chia sẻ một số kinh nghiệm khi thiết kế slide bằng powerpoint
Chia sẻ bài viết này cho bạn của bạn và bình luận bên dưới để đóng góp kiến của mình nhé! CHÚC CÁC BẠN PHẢN BIỆN TỐT! [/tintuc] |