NHÓM 8 PHÂN TÍCH dữ LIỆU

Môn: PHƯƠNG PHÁP ĐỊNH LƯỢNG DÀNH CHO QUẢN TRỊ VÀ
QUẢN LÝ
GVHD: TS. NGUYỄN THỊ MAI TRANG

Danh sách nhóm 8:
1. Bùi Hồng Linh

- 201107066

2. Ngô Mai Kim Ngân

- 201107079

3. Hồng Thạnh Hào

- 201107045

4. Phan Thanh Hải

- 201107040


Nhóm 8

CÁC BƯỚC PHÂN TÍCH DỮ LIỆU NGHIÊN CỨU


PHÂN TÍCH DỮ LIỆU

• Nội dung:
1. Kiểm định thang đo

1.1Kiểm định độ tin cậy của thang đo bằng hệ số Cronbach alpha
1.2 Phân tích nhân tố khám phá EFA
2. Kiểm định mơ hình nghiên cứu
2.1 Kiểm định tương quan các biến
2.2 Kiểm định các giả thuyết nghiên cứu


1. Kiểm định thang đo
1.1 Kiểm định độ tin cậy của thang đo bằng hệ số Cronbach alpha

Theo Nguyễn Đình Thọ (2014), mục đích của việc kiểm định độ tin cậy thang đo, giúp đánh giá độ tin cậy thang đo
sơ bộ, xem các biến quan sát của thang đo có thống nhất về nội dung để do lường cho các khái niệm nghiên cứu hay
không, khi kiểm định độ tin cậy thang đo cần lưu ý hệ số Cronbach alpha của các khái niệm thường lớn hơn 0.6 thì
thang đo xem như đạt được độ tin cậy. Bên cạnh đó hệ số tương quan biến tổng của các biến quan sát phải đảm bảo
>0.3 thì các biến quan sát đó xem như đo lường tốt cho khái niệm nghiên cứu, các biến quan sát bị loại khỏi phân
tích Cronbach alpha thì khơng được đưa vào phân tích EFA hay hồi quy.


1. Kiểm định thang đo
1.1 Kiểm định độ tin cậy của thang đo bằng hệ số Cronbach alpha

• Cronbach’s

Alpha

của

CSE,

CET,

IPJ và LPI lần lượt là 0,662; 0,720, 0,812 và 0,671; trong đó các
biến đo lường khái niệm đều có hệ số tương quan biến tổng lớn
hơn 0.3.

• Như vậy, thang đo các khái niệm đáp ứng yêu cầu về độ tin cậy
và tất cả 17 biến quan sát được đưa vào phân tích nhân tố khám
phá EFA.


1.2 Phân tích nhân tố khám phá EFA

• Theo Nguyễn Đình Thọ (2011) phân tích EFA đảm bảo được giá trị của thang đo, thơng thường khi phân tích hồi quy sử
dụng phép trích nhân tố là Principal component và phép xoay ma trận là varimax để được dữ liệu thích hợp cho phân
tích tương quan, hồi quy, các biến độc lập và phụ thuộc được tách ra riêng biệt để phân tích EFA, các thơng số phân tích
EFA cần lưu ý hệ số KMO >0.5, hệ số Eigenvalue >1, tổng phương sai rút trích total variance >50%, hệ số tải nhân tố
của các biến quan sát lên nhân tố mà nó hội tụ đảm bảo > 0.5. Mục đích của phân tích EFA giúp cho tập biến quan sát
được gọn hơn, và loại bỏ các biến quan sát không đạt yêu cầu, làm tiền đề cho phân tích tương quan, hồi quy.


1.2 Phân tích nhân tố khám phá EFA
Phân tích nhân tố khám phá EFA lần thứ 1

•

Kết quả kiểm định hệ số KMO= 0.773 (>0.5) và kiểm định Bartlett có ý nghĩa
Sig=0.000 (<0.05). Như vậy, các biến quan sát đo lường có tương quan với nhau
trong tổng thể, thang đo đáp ứng điều kiện để thực hiện phân tích EFA.

•

Kết quả phân tích EFA thể hiện tại điểm dừng Eigenvalue = 1.382 rút trích được 4
nhân tố với tổng phương sai trích là 53.082%. Trong EFA lần này, biến quan sát v06,
v04, v02 có hệ số tải nhân tố <0.5 nên không đạt yêu cầu, nên lần lượt sẽ loại 3 biến
quan sát tiếp tục phân tích EFA tiếp theo.


1.2 Phân tích nhân tố khám phá EFA
Phân tích nhân tố khám phá EFA lần thứ 2

• Kết quả kiểm định hệ số KMO= 0.767 (>0.5) và kiểm định Bartlett

có ý nghĩa Sig=0.000 (<0.05). Như vậy, các biến quan sát đo lường
có tương quan với nhau trong tổng thể, thang đo đáp ứng điều kiện
để thực hiện phân tích EFA.

• Kết quả phân tích EFA thể hiện tại điểm dừng Eigenvalue = 1.329

rút trích được 4 nhân tố với tổng phương sai trích là 59.823%.
Trong EFA lần này, biến quan sát v08 có hệ số tải nhân tố <0.5 nên
khơng đạt yêu cầu, nên sẽ loại biến quan sát v08 tiếp tục phân tích
EFA tiếp theo.


1.2 Phân tích nhân tố khám phá EFA
Phân tích nhân tố khám phá EFA lần thứ 3

•

Kết quả kiểm định hệ số KMO= 0.752 (>0.5) và kiểm định Bartlett

có ý nghĩa Sig=0.000 (<0.05). Như vậy, các biến quan sát đo lường
có tương quan với nhau trong tổng thể, thang đo đáp ứng điều kiện
để thực hiện phân tích EFA.

•

Kết quả phân tích EFA thể hiện tại điểm dừng Eigenvalue = 1.329
rút trích được 4 nhân tố với tổng phương sai trích là 61.872%, tất cả
hệ số tải nhân tố đều lớn hơn 0.5 với hệ số tải dao động từ 0.547 đến
0.782.


2 Kiểm định mơ hình nghiên cứu

Kết quả CFA của mơ hình đo lường cuối cùng cho thấy mơ hình nhận được
tương thích với dữ liệu GFI = 0.984; CFI = 1.000; RMSEA = 0.000; and
RMR = 0.037. Tuy nhiên, có 4 mục có hệ số tải nhân tố thấp (<0.5; thang đo
CSE và CET) nên 4 mục này được xóa khỏi phân tích tiếp theo. Kết quả mơ
hình đo lường cuối cùng là tương thích tốt với dữ liệu, các hệ số tải nhân tố
quan trọng và có ý nghĩa (>= 0.5)


2 Kiểm định mơ hình nghiên cứu

Độ tin cậy: Giá trị CR của IPJ và CET lớn hơn 0.7 nên độ tin cậy
thang đo của IPJ và CET được đảm bảo trong khi giá trị CR của
LPI và CSE nhỏ hơn 0.7 nên độ tin cậy thang đo của LPI và CSE
khơng được đảm bảo.
Tính hội tụ: AVE của IPJ, CET, LPI và CSE đều >= 0.5 nên tính
hội tụ của tất cả các nhóm được đảm bảo.