bailam Ha

Câu 1: Thực hiện phân tích khám phá (EFA)/phân tích nhân tố để tìm các biến mới/hoặc
giảm biến, cũng như tìm các yếu tố thành phần đo lướng biến này. Sau đó tính giá trị của
các biến mới (là trung bình của các yếu tố thành phần)
a. Kiểm tra OC (văn hóa tổ chức, chia thành hai biến tiềm ẩn là OC1 và OC2)
Sau khi thực hiện kiểm tra trên SPSS ta có kết quả sau:
Bảng 1.1: Kết quả phân tích EFA của khái niệm văn hóa tổ chức
Total Variance Explained
Initial Eigenvalues

Extraction Sums of Squared Loadings

Comp
onent

Total

% of Variance

Cumulative %

Total

% of

Cumulative

Variance

%

Rotation Sums of Squared Loadings

% of
Total

Variance

Cumulative %

1

3.852

35.021

35.021

3.852

35.021

35.021

3.311

30.104

30.104

2

1.361

12.377

47.398

1.361

12.377

47.398

1.902

17.294

47.398

3

.928

8.434

55.832

4

.867

7.879

63.711

5

.838

7.622

71.332

6

.750

6.816

78.148

7

.575

5.227

83.375

8

.529

4.810

88.185

9

.484

4.401

92.586

10

.481

4.373

96.959

11

.335

3.041

100.000

Extraction Method: Principal Component Analysis.

Qua bảng trên ta thấy có 2 nhân tố trích được tại eigenvalue là 1.361. Chọn hai nhân tố
thì % lý giải đạt 47,398%. Đây là khái niệm lần đầu tiên phát triển, trục trặc xảy ra nhiều,
mức độ thỏa giải thích thấp. Ta phải kiểm tra đợ tin cậy, để loại những biến rác, làm cho
% giải thích cao hơn.
Sau khi thực hiện Cronbach alpha ta có bảng sau:


Item-Total Statistics
Scale Mean if
Item Deleted

Scale Variance if Corrected Item- Squared Multiple Cronbach's Alpha
Item Deleted

Total Correlation

Correlation

if Item Deleted

Văn hóa tổ chức OC: Cronbach’s Alpha = 0.782, N of Item= 11
OC11

38.00

36.841

.510

.317

.756

OC12

37.93

37.169

.530

.369

.755

OC13

38.30

34.914

.575

.366

.747

OC14

37.82

37.631

.526

.502

.756

OC15

38.39

35.686

.586

.396

.747

OC21

38.67

39.274

.243

.079

.789

OC22

38.78

36.804

.499

.313

.757

OC23

38.66

37.751

.391

.211

.770

OC24

38.98

41.235

.111

.048

.805

OC25

37.76

39.102

.418

.296

.767

OC26

37.84

37.323

.528

.486

.755

khi quan sát cợt thứ 3 của bảng 2 thì trong 11 biến có 9 biến có hệ số tương quan biếntởng (hiệu chỉnh) > 0.3,các biến này được chấp nhận, đạt được đợ tin cậy. Riêng biến
OC21 và OC24 có hệ số tương quan biến- tổng <0.3. Về mặt số liệu thống kê ta cần loại
biến này.
Sau khi xem xét, loại biến OC21 và OC24, ta tiến hành phân tích EFA lại, được kết quả
như sau:


Total Variance Explained
Initial Eigenvalues
Comp
onent

Extraction Sums of Squared Loadings

% of
Total

Variance

Rotation Sums of Squared Loadings

% of
Cumulative %

Total

% of

Variance

Cumulative %

Total

Variance

Cumulative %

1

3.783

42.032

42.032

3.783

42.032

42.032

2.712

30.130

30.130

2

1.175

13.051

55.083

1.175

13.051

55.083

2.246

24.953

55.083

3

.877

9.745

64.828

4

.752

8.351

73.179

5

.579

6.431

79.610

6

.533

5.917

85.526

7

.484

5.383

90.910

8

.482

5.361

96.270

9

.336

3.730

100.000

Extraction Method: Principal Component
Analysis.

Có 2 nhân tố trích được tại eigenvalue là 1.175, chúng ta dừng ở nhân tố thứ hai. Chọn
hai nhân tố thì % lý giải đạt 55.083%. Chấp nhận được, Vậy, với giả thuyết ban đầu có
là : Khái niệm văn hóa tở chức được chia thành hai biến tiềm ẩn: OC1 và OC2, kết quả
EFA trích được hai nhân tố. Như vậy, về mặt số lượng các thành phần là đạt yêu cầu. Tuy
nhiên, vấn đề này chưa đủ. Lý do là có thể EFA vẫn trích được hai thành phần nhưng các
biến đo lường các thành phần không như giả thuyết ban đầu. Vì vậy, chúng ta cần phải
xem xét chi tiết các biến.
Theo giả thuyết ta có OC1 được đo lường bằng 5 yếu tố thành phần (OC11, OC12, …..,
OC15); OC2 được đo lường bằng 6 yếu tố thành phần (OC21, OC22, ….., OC26)

Rotated Component Matrixa
Component
1

2

OC26

.770

OC14

.768

OC25

.755

OC12

.641

OC23

.758

OC22

.740

OC13

.620


Rotated Component Matrixa
OC15

.580

OC11

.484

.

Qua bảng trên, ta thấy OC26, OC14, OC25, OC12 đều có hệ số lớn ( tương quan chặt)
với nhân tố 1, OC23, OC22, OC13, OC15, OC11 có hệ số lớn với nhân tố 2. Suy ra
OC26, OC14, OC25, OC12 nằm trong nhóm nhân tố 1. OC23, OC22, OC13, OC15,
OC11 nằm trong nhóm nhân tố 2.
Kết luận: Về mặt số lượng các biến là đạt yêu cầu: 2 biến OC1, OC2 như giả thuyết ban
đầu. Tuy nhiên yếu tố thành phần của mỗi biến có sự thay đởi, Đặt tên lại là OC1m và
OC2m.
- Biến OC1m: OC12, OC14, OC25, OC26
- Biến OC2m: OC13, OC15, OC22, OC11, OC23
b. Thành phần hệ thống giá trị của quản trị gia (PV)
Total Variance Explained
Initial Eigenvalues
Comp
onent

Total

Extraction Sums of Squared Loadings

% of

Cumulative

Variance

%

Total

% of

Cumulative

Variance

%

Rotation Sums of Squared Loadings
% of
Total

Variance

Cumulative %

1

2.533

28.148

28.148

2.533

28.148

28.148

2.487

27.629

27.629

2

1.767

19.631

47.779

1.767

19.631

47.779

1.813

20.150

47.779

3

.889

9.876

57.656

4

.808

8.976

66.631

5

.753

8.365

74.996

6

.671

7.454

82.451

7

.589

6.543

88.994

8

.545

6.051

95.045

9

.446

4.955

100.000

Extraction Method: Principal Component
Analysis.

Theo bảng, số nhân tố trích được là 2 và giải thích được 47.779% nội dung khái niệm hệ thống
quản trị của quản trị gia. Nhưng do TVF <50% nên mơ hình EFA chưa phù hợp, ta tiến hành
phân tích hệ số Cronbach Alpha để loại một số biến rác ra khỏi khái niệm này.


Item-Total Statistics
Scale Mean if
Item Deleted

Scale Variance if Corrected Item- Squared Multiple Cronbach's Alpha
Item Deleted

Total Correlation

Correlation

if Item Deleted

Hệ thống giá trị của quản trị gia: Cronbach’s Alpha= 0.619, N of Items= 19
PV2

29.66

20.014

.323

.220

.587

PV4

30.90

20.695

.104

.112

.651

PV8

29.58

19.984

.347

.278

.582

PV1

30.19

18.272

.438

.240

.555

PV3

30.96

19.799

.253

.228

.604

PV5

29.60

20.052

.313

.351

.589

PV6

29.75

19.535

.377

.373

.575

PV7

30.30

18.694

.385

.190

.569

PV9

30.46

19.430

.263

.128

.602

Qua bảng trên ta thấy có 19 thành phần, với Cronbach alpha của thang đo ban đầu là
0.619 lớn hơn 0.6 nên thang đo này đạt tiêu chuẩn. Khi quan sát cợt thứ 3 của bảng thì
trong 19 biến có 16 biến có hệ số tương quan biến- tởng (hiệu chỉnh) > 0.3,các biến này
được chấp nhận, đạt được độ tin cậy. Riêng biến PV4, PV3 và PV9 có hệ số tương quan
biến- tổng <0.3. Về mặt số liệu thống kê ta cần loại biến này, tuy nhiên ta không loại 3
biến cùng lúc mà trước tiền ta loại biến PV4 vì PV4 có hệ số tương quan biến- tởng nhỏ
nhất bằng 0.104 (nhỏ hơn rất nhiều lần so với 0.3). Sau khi loại biến PV4, ta có phân tích
EFA như sau:


Total Variance Explained
Compo
nent

Total

Initial Eigenvalues

Extraction Sums of Squared Loadings

Rotation Sums of Squared Loadings

% of Variance Cumulative %

Total

Total

% of Variance Cumulative %

% of Variance

Cumulativ

1

2.533

31.662

31.662

2.533

31.662

31.662

2.428

30.345

30

2

1.553

19.408

51.071

1.553

19.408

51.071

1.658

20.726

51

3

.887

11.083

62.154

4

.768

9.600

71.754

5

.674

8.423

80.177

6

.592

7.395

87.572

7

.545

6.813

94.385

8

.449

5.615

100.000

Extraction Method: Principal Component Analysis.

Có 2 nhân tố trích được tại eigenvalue là 1.553, chúng ta dừng ở nhân tố thứ hai. Chọn
hai nhân tố thì % lý giải đạt 51.071% > 50%, như vậy mơ hình EFA phù hợp. Vậy ta có
nên loại PV3 và PV9 khơng?
Ta tiến hành phân tích khi loại lần lượt biến PV3 và PV9, khi đó Cronbach’s alpha lần
lượt là 0.663 và 0.701, chỉ số TVE lần lượt là 53.057% và 41.577%. Như vậy biến PV9
có giá trị nợi dung nên ta chỉ loại biến PV3.


Rotated Component Matrixa

Component
1

2

PV6

.786

PV5

.785

PV8

.676

PV2

.599

PV7

.525

PV9

.816

PV1

.707

Extraction Method: Principal Component Analysis.
Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization.
a. Rotation converged in 3 iterations

Qua bảng, ta có PV gồm 2 biến tiềm ẩn đặt tên là PV1m và PV2m.
- PV1m gồm các thành phần: PV6, PV5, PV8, PV2, PV7
- PV2m gồm PV1 và PV9.

c. Biến thực tiễn quản trị MP
Sau khi tiến hành phân tích EFA ta có kết quả sau:


Total Variance Explained
Initial Eigenvalues

Comp
onent

Total

Extraction Sums of Squared Loadings

% of Variance Cumulative %

Total

% of Variance Cumulative %

Rotation Sums of Squared Loadings
Total

% of Variance Cumulative %

1

4.144

34.531

34.531

4.144

34.531

34.531

3.456

28.803

28.803

2

1.275

10.624

45.155

1.275

10.624

45.155

1.747

14.556

43.358

3

1.011

8.427

53.581

1.011

8.427

53.581

1.227

10.223

53.581

4

.854

7.113

60.695

5

.819

6.821

67.516

6

.701

5.843

73.359

7

.643

5.359

78.717

8

.606

5.047

83.764

9

.556

4.634

88.398

10

.521

4.339

92.737

11

.486

4.053

96.790

12

.385

3.210

100.000

Extraction Method: Principal Component
Analysis.

Chúng ta dừng ở nhân tố thứ ba. Chọn ba nhân tố thì % lý giải đạt 53.581%.
Vậy, với giả thuyết ban đầu có là : Khái niệm MP được phân ra hai biến tiền ẩn: MP1 và
MP2. Kết quả EFA ở trên trích được ba biến. Số lượng các biến tiềm ẩn thêm 1 biến mới
là 3 biến tiềm ẩn, đặt là MP1m, MP2m, MP3m.
Theo giả thuyết ta có MP1 được đo lường bằng 6 yếu tố thành phần (MP11, MP12, ….,
MP16) và MP2 được đo lường bằng 6 yếu tố thành phần (MP21, MP22, …., MP26).


Rotated Component Matrixa

Component
1

2

MP21

.688

MP23

.684

MP26

.684

MP15

.647

MP24

.645

MP25

.640

MP16

.592

MP22

.585

3

MP11

.819

MP12

.783

MP14

.886

MP13

.537

Extraction Method: Principal Component
Analysis.
Rotation Method: Varimax with Kaiser
Normalization.
a. Rotation converged in 4 iterations.

Bảng trên cho ta thấy MP21, MP23, MP26, MP15, MP24, MP25, MP16, MP22 đều có hệ
số lớn ( tương quan chặt) với biến 1, chuyển qua MP11 hệ số 0.167 giảm một cách đột
ngột, nhưng lại có hệ số lớn với biến 2, tương tự với MP12. Do đó MP11, MP12 tḥc
nhóm biến 2. MP14, MP13 tương quan chặt với biến 3.
Kết luận: Về mặt số lượng các biến tiềm ẩn, thêm 1 biến nữa là 3 biến, đặt là MP1m,
MP2m, MP3m.
- Biến MP1m gồm các thành phần: MP21, MP23, MP26, MP15, MP24, MP25,
MP16, MP22 .
- Biến MP2m gồm các thành phần: MP11, MP12.
- Biến MP3m gồm các thành phần: MP14, MP13.
d. Kết quả P


Total Variance Explained
Compo

Initial Eigenvalues

Extraction Sums of Squared Loadings

nent

Total

% of Variance

Cumulative %

Total

% of Variance

Cumulative %

1

3,301

55,022

55,022

3,301

55,022

55,022

2

,820

13,670

68,692

3

,555

9,253

77,945

4

,486

8,100

86,045

5

,466

7,764

93,809

6

,371

6,191

100,000

Extraction Method: Principal Component Analysis.

Dựa vào bảng trên ta thấy có 1 nhân tố được rút ra tại eigenvalue là 3.301. Với tởng
phương sai trích TVE ( Total Variance Explained) là 55.022%. Điều này có nghĩa là nhân
tố này lấy được 55.022% phương sai của 6 biến quan sát đo lường khái niệm kết quả hoạt
động của công ty (P). Kết quả bảng 1 và 2 cho chúng ta thấy là các biến đo lường đều có
phần chung với mợt và chỉ mợt nhân tố. Vì vậy thang đo này là thang đo đơn hướng. Hơn
nữa, các trọng số nhân tố đều cao. Thang đo đạt gá trị hội tụ.
Component Matrixa
Component
1
P3

,779

P5

,771

P4

,733

P1

,729

P6

,722

P2

,714

Extraction
Principal

Method:
Component

Analysis.
a.

1

components

extracted.

Kết luận: Vậy, với giả thuyết ban đầu có là khái niệm kết quả hoạt đợng của công
ty(P) được đo lường bởi 6 yếu tố thành phần (P1, P2,…,P6) là đạt yêu cầu.


Sau khi phân tích nhân tố EFA và Cronbach’s Alpha cho các khái niệm OC, PV, MP, P ta
loại 6 biến quan sát còn lại 26 quan sát. Gồm 7 biến chính:
- Biến OC1m: OC12, OC14, OC25, OC26
- Biến OC2m: OC13, OC15, OC22, OC11, OC23
- Biến PV1m: PV6, PV5, PV8, PV2, PV7
- Biến PV2m: PV1, PV9
- Biến MP1m: MP21, MP23, MP26, MP15, MP24, MP25, MP16, MP22 .

- Biến MP2m: MP11, MP12
- Biến MP3m: MP14, MP13
- Biến phụ thuộc P: P2, P1, P3, P4, P5, P6.
Câu 2: Thực hiện kiểm tra độ tin cậy của đo lường bằng hệ số cronbach alpha
Kết quả hệ số Cronbach’s Alpha


Item-Total Statistics
Scale Mean if
Item Deleted

Scale Variance if Corrected Item- Squared Multiple Cronbach's Alpha
Item Deleted

Total Correlation

Correlation

if Item Deleted

OC1m: Cronbach’s Alpha = 0.766
OC12

12.92

5.180

.503

.264

.745

OC14

12.81

4.941

.626

.465

.678

OC25

12.75

5.474

.518

.276

.734

OC26

12.83

4.821

.622

.466

.679

OC2m: Cronbach’s Alpha= 0.736
OC13

14.63

9.665

.544

.299

.672

OC15

14.72

10.219

.539

.313

.675

OC22

15.10

10.345

.525

.295

.680

OC11

14.32

10.848

.460

.221

.704

OC23

14.98

10.705

.425

.196

.718

Item-Total Statistics
Scale Mean if
Item Deleted

Scale Variance if Corrected Item- Squared Multiple Cronbach's Alpha
Item Deleted

Total Correlation

Correlation

if Item Deleted

PV1m: Cronbach’s Alpha= 0.714
PV6

16.56

7.457

.571

.366

.626

PV5

16.41

7.602

.537

.340

.640

PV8

16.39

8.005

.490

.259

.660

PV2

16.47

8.232

.413

.205

.689

PV7

17.11

7.813

.371

.149

.714


Item-Total Statistics
Scale Mean if
Item Deleted

Scale Variance if Corrected Item- Squared Multiple Cronbach's Alpha

Item Deleted

Total Correlation

Correlation

if Item Deleted

PV2m: Cronbach’s Alpha = 0.388
PV9

3.73

1.242

.241

.058

.a

PV1

3.47

1.458

.241

.058

.a

a. The value is negative due to a negative average covariance among items. This violates reliability
model assumptions. You may want to check item codings.

Item-Total Statistics
Scale Mean if
Item Deleted

Scale Variance if Corrected Item- Squared Multiple Cronbach's Alpha
Item Deleted

Total Correlation

Correlation

if Item Deleted

MP1m: Cronbach’s Alpha= 0.819
MP21

24.69

32.507

.539

.328

.798

MP23

25.14

32.641

.528

.302

.800

MP26

24.84

31.969

.576

.377

.792

MP15

24.86

32.227

.538

.315

.798

MP24

24.38

33.432

.581

.387

.793

MP25

24.29

33.184

.583

.413

.793

MP16

24.30

34.077

.486

.268

.805

MP22

24.52

33.838

.480

.273

.806

Item-Total Statistics
Scale Mean if
Item Deleted

Scale Variance if Corrected Item- Squared Multiple Cronbach's Alpha
Item Deleted

Total Correlation

Correlation

if Item Deleted

MP2m: Cronbach’s Alpha = 0.615
MP12

3.86

1.231

.445

.198

.a

MP11

3.99

1.121

.445

.198

.a

a. The value is negative due to a negative average covariance among items. This violates reliability
model assumptions. You may want to check item codings.


Item-Total Statistics
Scale Mean if
Item Deleted

Scale Variance if Corrected Item- Squared Multiple Cronbach's Alpha
Item Deleted

Total Correlation

Correlation

if Item Deleted

MP3m: Cronbach’s Alpha = 0.4
MP13

2.76

1.614

.251

.063

.a

MP14

3.55

1.362

.251

.063

.a

a. The value is negative due to a negative average covariance among items. This violates reliability
model assumptions. You may want to check item codings.

Item-Total Statistics
Scale Mean if
Item Deleted

Scale Variance if Corrected Item- Squared Multiple Cronbach's Alpha
Item Deleted

Total Correlation

Correlation

if Item Deleted

Kết quả P: Cronbach’s alpha= 0.836, N of Items = 6
P2

18.72

12.994

.579

.378

.815

P1

18.54

12.861

.595

.409

.812

P3

18.65

12.373

.655

.438

.800

P4

18.49

12.726

.597

.404

.811

P5

18.45

12.717

.647

.465

.802

P6

18.79

12.548

.586

.373

.814

Nhận xét:
Nếu hệ số Cronbach alpha của 1 trong 7 nhân tố nhỏ hơn 0.6 tức là không đủ điều kiện
cần để sử dụng làm thang đo, và về mặt thống kê ta cần loại bỏ khỏi mơ hình.Qua kết quả
của kiểm tra độ tin cậy của đo lường bằng Cronbach Alpha, ta thấy biến PV2m có hệ số
Cronbach’s alpha là 0.388 <0.6, và MP3m có hệ số Cronbach’s Alpha là 0.4< 0.6. Mặt
khác, các thành phần PV2m và MP3m có hệ số tương quan biến – tởng <0.3. Vì vậy 2
biến này không đủ độ tin cậy, không phản ánh được giá trị cần đo, ta nên loại 2 biến này
ra khỏi mơ hình.
Trong mơ hình cịn lại các biến:
- Biến OC1m: OC12, OC14, OC25, OC26
- Biến OC2m: OC13, OC15, OC22, OC11, OC23
- Biến PV1m: PV6, PV5, PV8, PV2, PV7
- Biến MP1m: MP21, MP23, MP26, MP15, MP24, MP25, MP16, MP22 .
- Biến MP2m: MP11, MP12
- Biến phụ thuộc P: P2, P1, P3, P4, P5, P6.

Câu 6:
Thang đo loại hình doanh nghiệp là thang đo định danh, vì vậy muốn đưa biến định tính
vào mơ hình hồi qui thì ta phải hiệu chỉnh biến định tính, ta phải lượng hóa những biến
này. Vì vậy sử dụng biến giả Dummy. Biến giả được chọn là biến loại hình doanh
nghiệp, trong đó loại hình quốc doanh được chọn là biến cơ sở.
Ta tiến hành mã hóa biến Dummy như bảng sau:
Loại hình doanh
Định tính
Mã Dummy
nghiệp
D1
D2
D3
D4
Quốc doanh
1
0
0
0
0
Liên doanh
2
0
1
0
0
Tư nhân
3

0
0
1
0
Hợ gia đình
4
0
0
0
1
Mục tiêu mã hóa dummy phân loại có 4 nhóm, 3 biến mới, các giá trị phân biệt với nhau.
Chúng ta dùng biến dummy D1 chỉ loại hình quốc doanh, D2 cho loại hình liên doanh,
D3 cho loại hình tư nhân và D4 cho loại hình hợ gia đình.
Tiếp theo ta mã hóa lại biến loại hình doanh nghiệp trên phần mềm SPSS

Model Summary

Model
1

R
.665a

R Square
.442

Adjusted R

Std. Error of the

Square

Estimate
.438

.52551

a. Predictors: (Constant), Ho gia dinh, OC2m, Lien doanh, MP2m, Tu
nhan, MP1m


ANOVAb
Model
1

Sum of Squares

df

Mean Square

F

Regression

204.916

6

34.153

Residual

258.766

937

.276

Total

463.682

943

Sig.
.000a

123.668

a. Predictors: (Constant), Ho gia dinh, OC2m, Lien doanh, MP2m, Tu nhan, MP1m
b. Dependent Variable: P

Coefficientsa
Standardize
Unstandardized

d

Collinearity

Coefficients

Coefficients

Correlations

Statistics

ZeroModel
1

B
(Constant)

Std. Error

1.197

.097

OC2m

.264

.029

MP1m

.258

MP2m
Lien
doanh
Tu nhan
Ho gia
dinh

Beta

t

Sig.

order

Partial

Part

Tolerance

VIF

12.276

.000

.293

9.189

.000

.571

.288

.224

.586

1.707

.028

.298

9.286

.000

.572

.290

.227

.578

1.730

.161

.021

.212

7.636

.000

.461

.242

.186

.773

1.294

-.052

.050

-.029

-1.038

.300

-.049

-.034

-.025

.760

1.317

.062

.046

.039

1.351

.177

.122

.044

.033

.721

1.387

.035

.047

.021

.732

.465

.011

.024

.018

.742

1.349

a. Dependent Variable: P

Kiểm định giả thuyết:
Ta có Sig.= 0.00 nhỏ hơn mức ý nghĩa, ta từ chối giả thuyết Ho và chấp nhận giả thuyết
H1, nghĩa là mô hình hồi quy biến giả phù hợp với mức ý nghĩa 5%.


Chúng ta thấy các biến OC2m, MP1m, MP2m tác động cùng chiều nhau đối với biến phụ

tḥc P vì các biến này đều có ý nghĩa thống kê, trong đó biến MP1m tác động mạnh
nhất. Hệ số của 3 biến giả Dummy D1, D2, D3 khơng có ý nghĩa thống kê. Nên ta loại 3
biến giả D1, D2, D3 ra khỏi mơ hình hồi quy.
Mơ hình có hệ số VIF đều nhỏ hơn 2, do vậy các biến không vi phạm điều kiện về đa
cộng tuyến.
Kết quả hàm tương quan:
P= 0.264 OCm2 + 0.258 MP1m+0.161MP2m
Khơng có sự khác biệt về kết quả hoạt đợng của các loại hình doanh nghiệp. kết quả hoạt
động chỉ phụ thuộc vào các biến tiềm ẩn. Trong đó biến MP1m là tác đợng mạnh nhất.