Ứng dụng một số mô hình hồi quy trong phân tích dữ liệu giáo dục: Phân tích trường hợp và khuyến nghị phương pháp
Tóm tắt
Regression models play a crucial role in educational data analysis, helping to identify relationships between variables, forecast trends, and support decision-making. This study examines the applications of linear regression, Logistic regression, and Poisson regression in assessing academic performance and teaching effectiveness. Through theoretical and empirical analysis, the study tests statistical assumptions and evaluates the suitability of each model for educational data. The results indicate that linear regression is appropriate for analyzing relationships between continuous variables, such as study time and scores. Logistic regression aids in data classification when the dependent variable is binary, such as pass/fail status. Poisson regression is suitable for count data, such as the number of teachers' innovative teaching initiatives. Regression models are effective tools in educational research, supporting decision-making and enhancing teaching quality.
Tài liệu tham khảo
Ali, A., & Amin, M. Z. (2019). A Briefly Explanation of Logistic Regression with Practical Implementation in Scikit learn. Logistic Regression.
Bùi Huy Khôi, Nguyễn Thị Ngân (2017). Ứng dụng mô hình binary logistic phân tích chất lượng giáo dục đại học trong bối cảnh toàn cầu hóa. Tạp chí Khoa học Yersin, 22, 19-27.
Cameron, A., & Trivedi, Pravin. (2013). Regression analysis of count data. Cambridge University Press.
Cohen, J., Cohen, P., West, S. G., & Aiken, L. S. (2013). Applied Multiple Regression/Correlation Analysis for the Behavioral Sciences. Routledge.
Đàm Trọng Anh Vũ, Ngô Trí Tuấn, Phạm Hải Thanh, Nguyễn Cao Duy (2020). Quan điểm về giáo dục trẻ rối loạn phổ tự kỉ của giáo viên mầm non tại Hà Nội năm 2019. Tạp chí Nghiên cứu Y học, 126, 177-186.
Montgomery, D. C., Peck, E. A., & Vining, G. G. (2021). Introduction to Linear Regression Analysis. John Wiley & Sons.
Nguyễn Đăng Núi (2024). Tiếp cận giáo dục đại học và ảnh hưởng đến vốn con người ở Việt Nam. Tạp chí Kinh tế và Phát triển, 329(2), 104-111.
Nguyễn Thị Minh Hòa, Lê Văn Hảo (2020). Ứng dụng mô hình hồi quy Logistic trong đánh giá chất lượng dịch vụ đào tạo tại các trường đại học Việt Nam. Tạp chí Khoa học Giáo dục Việt Nam, 16(2), 45-56.
Pascarella, E. T., & Terenzini, P. T (2005). How College Affects Students: A Third decade of Research. San Francisco: Jossey-Bass. Journal of Student Affairs in Africa, 2(2), 47-50. https://doi.org/10.14426/jsaa.v2i2.70
Trần Trung (2025). Năng lực phân tích dữ liệu trong nghiên cứu khoa học giáo dục của giảng viên đại học. Tạp chí Giáo dục, 25(3), 1-6.
Vũ Sơn Tùng, Trần Thanh Phong (2022). Dự báo khả năng bỏ học của sinh viên: Áp dụng mô hình hồi quy binary logistic. Tạp chí Nghiên cứu Tài chính-Marketing, 2, 117-125.
Yang, S., & Berdine, G. (2015). The negative binomial regression. The Southwest Respiratory And Critical Care Chronicles, 3(10), 50-54.
Đã Xuất bản
Cách trích dẫn
Số
Chuyên mục
Giấy phép
Tác phẩm này được cấp phép theo Ghi nhận tác giả của Creative Commons Giấy phép quốc tế 4.0 .
