Bài tập môn xử lý dữ liệu môn phương pháp nghiên cứu khoa học

TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP. HỒ CHÍ MINH
KHOA QUẢN TRỊ KINH DOANH




HỌC VIÊN: ĐẶNG THỊ THU HƯƠNG
LỚP: CAO HỌC ĐÊM 4 – K22



BÀI TẬP XỬ LÝ DỮ LIỆU
MÔN PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU KHOA HỌC




GIẢNG VIÊN HƯỚNG DẪN:
TH.S: NGUYỄN HÙNG PHONG



TP. HỒ CHÍ MINH - 2013
BÀI TẬP:
Giả sử chúng ta có một mô hình lý thuyết gồm 4 khái niệm lý thuyết có quan hệ
với nhau: Văn hóa tổ chức (OC), hệ thống giá trị của quản trị gia (PV), thực tiễn quản
trị (MP), và kết quả hoạt động của công ty (P). Khái niệm văn hóa tổ chức được chia
thành hai biến tiềm ẩn: OC1 và OC2. Trong đó 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). Biến PV là khái niệm đơn biến được đo lường bằng 9 yếu
tố thành phần (PV1, PV2, …., PV9). Khái niệm MP được phân ra hai biến tiền ẩn:

MP1 và MP2. 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).
Riêng khái niệm P được đo lường bởi 6 yếu tố thành phần (P1, P2, …., P6).
Trong mô hình này, P là biến phụ thuộc và các biến OC1, OC2, PV, MP1, MP2 là
biến độc lập. Các biến phân loại bao gồm:
 Loại hình doanh nghiệp: có bốn loại và được mã hóa từ 1 đến 4 (ký hiệu là OWN)
 Cấp bậc quản lý (POS) gồm hai bậc, trong đó quản lý cấp cao nhận giá trị là 1,
quản lý cấp trung nhận giá trị là 2
 Độ tuổi quản trị gia (Age) chia thành 4 nhóm: 1, 2, 3, 4
 Kinh nghiệm quản lý (EXP) cũng được chia thành 4 bậc, từ bậc 1 đến bậc 4. Mỗi
bậc có khoảng cách là 5 năm
Yêu cầu:
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 lường biến này. Sau đó tính giá trị
của các biến mới (là trung bình của các yếu tố thành phần).
2. Thực hiện kiểm tra độ tin cậy của đo lường bằng hệ số cronbach alpha.
3. Thực hiện phân tích anova một chiều để tìm sự khác biệt của các biến tiềm ẩn
trong mô hình này với các tiêu thức phân loại: OWN, POS, Age, EXP.
4. Xây dựng hàm tương quan tuyến tính giữa P và các biến độc lập vừa khám phá
thông qua phân tích nhân tố/EFA
5. Kiểm định các giả thuyết của hàm tương quan đa biến.
6. Xây dựng hàm tương quan với biến giả (dummy). Biến giả được chọn là biến loại
hình doanh nghiệp, trong đó doanh nghiệp nhà nước được chọn là biến cơ sở.
(File dữ liệu được cung cấp sẵn)
BÀI LÀM:
Câu 1:
1.1 Thực hiện phân tích khám phá EFA:
Ta tiến hành phân tích Cronbach’s alpha để đánh giá độ tin cậy của thang đo,
trước khi thực hiện phân tích EFA để tìm các biến mới hoặc giảm biến cũng như tìm
các yếu tố thành phần đo lường biến. Thực hiện lần lượt cho các khái niệm OC, PV,

MP và P.
a. Khái niệm Văn hóa tổ chức OC:
Cronbach’s alpha:
Items
Scale Mean if
Item Deleted
Scale Variance if
Item Deleted
Corrected Item-
Total Correlation
Cronbach's Alpha if
Item Deleted
Cronbach’s alpha: .782
N of Items: 11
OC11
38.00
36.841
.510
.756
OC12
37.93
37.169
.530
.755
OC13
38.30
34.914
.575
.747
OC14

37.82
37.631
.526
.756
Items
Scale Mean if
Item Deleted
Scale Variance if
Item Deleted
Corrected Item-
Total Correlation
Cronbach's Alpha if
Item Deleted
OC15
38.39
35.686
.586
.747
OC21
38.67
39.274
.243
.789
OC22
38.78
36.804
.499
.757
OC23
38.66

37.751
.391
.770
OC24
38.98
41.235
.111
.805
OC25
37.76
39.102
.418
.767
OC26
37.84
37.323
.528
.755
- Cronbach’s alpha = 0.782, lớn hơn 0.60 và nằm trong khoảng biến thiên từ 0.70
đến 0.80  Thang đo có độ tin cậy tốt.
- Hệ số tương quan biến tổng của các yếu tố đều ≥ 0.30, ngoại trừ 2 yếu tố OC21 =
0.243 và OC24 = 0.111  Hầu hết các yếu tố đo lường đều đạt yêu cầu, ngoại trừ 2
yếu tố OC21 và OC24  Xem xét khả năng loại 2 yếu tố này (về mặt thống kê) nếu
không vi phạm giá trị nội dung của thang đo, trong bài tập này ta giả sử việc loại các
yếu tố đo lường không vi phạm giá trị nội dung và hoàn toàn dựa vào kết quả thống
kê.
EFA sau khi loại 2 yếu tố OC21 và OC24:
Compo
nent
Initial Eigenvalues

Extraction Sums of Squared
Loadings
Rotation Sums of Squared
Loadings
Total
% of
Variance
Cumulative
%
Total
% of
Variance
Cumulative
%
Total
% of
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






Compo
nent
Initial Eigenvalues
Extraction Sums of Squared
Loadings
Rotation Sums of Squared
Loadings
Total
% of
Variance
Cumulative
%
Total
% of
Variance
Cumulative
%
Total
% of
Variance
Cumulative

%
6
.533
5.917
85.526






7
.484
5.383
90.910






8
.482
5.361
96.270

9
.336
3.730
100.000






- Với điều kiện Eigenvalue ≥ 1  số lượng biến đo lường cho khái niệm OC là 2
biến (eigenvalue = 1.175), đồng thời TVE = 55.083% (thỏa điều kiện TVE ≥ 50%), có
nghĩa là với 2 biến này giải thích được 55.083% khái niệm Văn hóa tổ chức OC.
- Thực hiện phép quay để xác định các yếu tố thành phần đo lường 2 biến OC1 và
OC2:

Rotated Component Matrix
a

1
2
OC26
.770

OC14
.768

OC25
.755

OC12
.641

OC23

.758
OC22

.740
OC13

.620
OC15

.580
OC11

.484
Nhận xét:
Sau khi tiến hành phân tích Cronbach’s alpha và EFA, ta loại 2 yếu tố không đạt
yêu cầu độ tin cậy của thang đo là OC21 và OC24, còn lại 9 yếu tố đạt yêu cầu và
được sắp xếp lại để đo lường 2 biến tiềm ẩn OC1 và OC2 như sau:
 OC1 bao gồm 4 yếu tố: OC26, OC14, OC25, OC12.
 OC2 bao gồm 5 yếu tố: OC23, OC22, OC13, OC15, OC11.
Ta thực hiện tương tự đối với các khái niệm PV, MP và P:
b. Khái niệm Hệ thống giá trị của quản trị gia PV:
Cronbach’s alpha:
Items
Scale Mean if

Item Deleted
Scale Variance if
Item Deleted
Corrected Item-
Total Correlation
Cronbach's Alpha if
Item Deleted
Cronbach’s alpha: .619
N of Items: 9
PV2
29.66
20.014
.323
.587
PV4
30.90
20.695
.104
.651
PV8
29.58
19.984
.347
.582
PV1
30.19
18.272
.438
.555
PV3

30.96
19.799
.253
.604
PV5
29.60
20.052
.313
.589
PV6
29.75
19.535
.377
.575
PV7
30.30
18.694
.385
.569
PV9
30.46
19.430
.263
.602
- Cronbach’s alpha = 0.619  Thang đo có độ tin cậy tốt.
- Hệ số tương quan biến tổng của các yếu tố đều ≥ 0.30. Ngoại trừ 3 yếu tố PV3,
PV4 và PV9 là ≤ 0.30. Tuy nhiên nếu loại 1 lúc cả 3 yếu tố này trong tổng số chỉ có 9
yếu tố đo lường khái niệm PV, thì có thể sẽ vi phạm giá trị nội dung, do đó để đảm
bảo chắc chắn ta thực hiện loại lần lượt từng yếu tố.
 Yếu tố PV4: vì hệ số tương quan biến tổng thấp nhất (0.104) và Cronbach’s

alpha sau khi loại trừ yếu tố này tăng lên từ 0.619  0.651
EFA sau khi loại yếu tố PV4:
Compo
nent
Initial Eigenvalues
Extraction Sums of Squared
Loadings
Rotation Sums of Squared
Loadings
Total
% of
Variance
Cumulative
%
Total
% of
Variance
Cumulative
%
Total
% of
Variance
Cumulative
%
1
2.533
31.662
31.662
2.533
31.662

31.662
2.428
30.345
30.345
2
1.553
19.408
51.071
1.553
19.408
51.071
1.658
20.726
51.071
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






Eigenvalue = 1.553 và TVE = 51.071%  Giá trị thang đo phù hợp.
 Tương tự, EFA sau khi loại yếu tố PV4 và tiếp tục loại yếu tố PV3 có:
Cronbach’s alpha = 0.663 và TVE = 53.057%  Giá trị thang đo phù hợp.
 EFA sau khi loại tiếp yếu tố PV9: Cronbach’s alpha = 0.638 và TVE =
41.577%. Ta thấy khi loại PV9 thì đồng thời cả Cronbach’s alpha và TVE đều
giảm và TVE < 50%  Giữ lại PV9 để tiếp tục nghiên cứu, loại 2 yếu tố là PV3
và PV4.
- Vì eigenvalue = 1.553 ≥ 1, tương ứng với số lượng biến tiềm ẩn là 2  Thực hiện
phép quay để xác định các yếu tố thành phần đo lường 2 biến này:


Rotated Component Matrix
a

1
2

PV6
.786

PV5
.785

PV8
.676

PV2
.599

PV7
.525

PV9

.816
PV1

.707
Nhận xét:
 PV1 bao gồm 5 yếu tố: PV6, PV5, PV8, PV2, PV7.
 PV2 bao gồm 2 yếu tố: PV9, PV1.
c. Khái niệm Thực tiễn quản trị MP:
Cronbach’s alpha:
Items
Scale Mean if
Item Deleted
Scale Variance if

Item Deleted
Corrected Item-
Total Correlation
Cronbach's Alpha if
Item Deleted
Cronbach’s alpha: .814
N of Items: 12
MP11
38.44
59.963
.392
.807
MP12
38.31
59.355
.458
.802
MP13
38.74
59.150
.416
.805
MP14
39.54
63.518
.139
.830
MP15
39.01
55.838

.526
.795
MP16
38.45
58.202
.475
.800
MP21
38.85
56.819
.492
.798
Items
Scale Mean if
Item Deleted
Scale Variance if
Item Deleted
Corrected Item-
Total Correlation
Cronbach's Alpha if
Item Deleted
MP22
38.67
57.846
.473
.800
MP23
39.29
56.804
.493

.798
MP24
38.53
56.963
.591
.791
MP25
38.45
56.678
.590
.790
MP26
38.99
55.470
.566
.791
- Cronbach’s alpha = 0.814  Thang đo có độ tin cậy tốt.
- Hệ số tương quan biến tổng của các yếu tố đều ≥ 0.30. Ngoại trừ yếu tố MP14 =
0.139 và Cronbach’s alpha sau khi loại trừ yếu tố này tăng lên từ 0.814  0.830 
Ta loại yếu tố MP14
EFA sau khi loại yếu tố MP14:
Compo
nent
Initial Eigenvalues
Extraction Sums of Squared
Loadings
Rotation Sums of Squared
Loadings
Total
% of

Variance
Cumulative
%
Total
% of
Variance
Cumulative
%
Total
% of
Variance
Cumulative
%
1
4.119
37.448
37.448
4.119
37.448
37.448
3.366
30.600
30.600
2
1.206
10.965
48.414
1.206
10.965
48.414

1.959
17.813
48.414
3
.885
8.041
56.455






4
.819
7.443
63.898






5
.732
6.655
70.553

6
.659
5.989
76.542






7
.624
5.676
82.218






8
.557
5.066
87.284

9
.522
4.742
92.026






10
.486
4.422
96.448






Compo
nent
Initial Eigenvalues
Extraction Sums of Squared
Loadings
Rotation Sums of Squared
Loadings

Total
% of
Variance
Cumulative
%
Total
% of
Variance
Cumulative
%
Total
% of
Variance
Cumulative
%
11
.391
3.552
100.000






- Vì eigenvalue = 1.206 ≥ 1, tương ứng với số lượng biến tiềm ẩn là 2  Thực hiện
phép quay để xác định các yếu tố thành phần đo lường 2 biến này:

Rotated Component Matrix
a

1
2
MP11

.746
MP12

.782
MP13

.666
MP15
.636

MP16
.585

MP21
.698

MP22
.597

MP23
.680

MP24
.633

MP25
.619

MP26
.670

Nhận xét:
 MP1 bao gồm 8 yếu tố:MP15, MP16, MP21, MP22, MP23, MP24,
MP25, MP26.
 MP2 bao gồm 3 yếu tố: MP11, MP12, MP13.
d. Khái niệm Kết quả hoạt động của công ty – P:
Cronbach’s alpha:
Items
Scale Mean if
Item Deleted
Scale Variance if
Item Deleted
Corrected Item-
Total Correlation
Cronbach's Alpha if
Item Deleted
Cronbach’s alpha: .836
N of Items: 6
P2
18.72
12.994
.579
.815
P1
18.54

12.861
.595
.812
P3
18.65
12.373
.655
.800
P4
18.49
12.726
.597
.811
P5
18.45
12.717
.647
.802
P6
18.79
12.548
.586
.814
- Cronbach’s alpha = 0.836  Thang đo có độ tin cậy tốt.
- Hệ số tương quan biến tổng của các yếu tố đều ≥ 0.30.
EFA:
Compo
nent
Initial Eigenvalues
Extraction Sums of Squared

Loadings
Rotation Sums of Squared
Loadings
Total
% of
Variance
Cumulative
%
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






- Eigenvalue = 3.301 ≥ 1, tương ứng với số lượng biến tiềm ẩn là 1 để đo lường khái
niệm này  Không có sự thay đổi.
- Thực hiện phép quay:
Rotated Component Matrix
a


1
P3
.779
P5
.771

P4
.733
P1
.729
P6
.722
P2
.714
Nhận xét:
 P bao gồm 6 yếu tố: P3, P5, P4, P1, P6, P2.
1.2 Tính giá trị các biến mới:
- Giá trị N_OC1 = (OC26 + OC14 + OC25 + OC12)/4
- Giá trị N_OC2 = (OC23 + OC22 + OC13 + OC15 + OC11)/5
- Giá trị N_PV1 = (PV6 + PV5 + PV8 + PV2 + PV7)/5
- Giá trị N_PV2 = (PV9 + PV1)/2
- Giá trị N_MP1 = (MP15 + MP16 + MP21 + MP22 + MP23 + MP24 + MP25 +
MP26)/8
- Giá trị N_MP2 = (MP11 + MP12 + MP13)/3
- Giá trị P = (P3 + P5 + P4 + P1 + P6 + P2)/6
Câu 2:
Thực hiện kiểm tra độ tin cậy của đo lường bằng hệ số Cronbach’s alpha:
Item-Total Statistics

Scale Mean if
Item Deleted
Scale Variance if
Item Deleted
Corrected Item-
Total Correlation
Cronbach's Alpha

if Item Deleted
N_OC1 : Cronbach Alpha = 0.766
OC14
12.81
4.941
.626
.678
OC26
12.83
4.821
.622
.679
OC25
12.75
5.474
.518
.734
OC12
12.92
5.180
.503
.745
N_OC2 : Cronbach Alpha = 0.671
OC13
13.95
9.244
.498
.585
OC15
14.05

9.839
.481
.596
OC11
14.32
10.848
.243
.704
OC22
14.43
9.754
.504
.587
OC23
14.31
9.959
.427
.619
N_PV1 : Cronbach Alpha = 0.714
PV6
16.56
7.457
.571
.626
PV5
16.41
7.602
.537
.640
PV8

16.39
8.005
.490
.660
PV2
16.47
8.232
.413
.689
PV7
17.11
7.813
.371
.714
N_PV2 : Cronbach Alpha = 0.548
PV1
6.43
3.499
.383
.412
PV9
6.69
3.509
.303
.539
N_MP1 : Cronbach Alpha = 0.819
MP21
24.69
32.507
.539

.798
MP23
25.14
32.641
.528
.800
MP26
24.84
31.969
.576
.792
Item-Total Statistics

Scale Mean if
Item Deleted
Scale Variance if
Item Deleted
Corrected Item-
Total Correlation
Cronbach's Alpha
if Item Deleted
MP15
24.86
32.227
.538
.798
MP24
24.38
33.432
.581

.793
MP25
24.29
33.184
.583
.793
MP16
24.30
34.077
.486
.805
MP22
24.52
33.838
.480
.806
N_MP2 : Cronbach Alpha = 0.615
MP11
3.99
1.121
.445
.
MP12
3.86
1.231
.445
.
MP13
2.76
1.614

.251
.
P : Cronbach Alpha = 0.836
P2
18.72
12.994
.579
.815
P1
18.54
12.861
.595
.812
P3
18.65
12.373
.655
.800
P4
18.49
12.726
.597
.811
P5
18.45
12.717
.647
.802
P6
18.79

12.548
.586
.814
Nhận xét:
- N_PV2 có Cronbach’s alpha = 0.548 < 0.60  Loại bỏ biến đo lường này.
- Các biến đo lường còn lại đều thỏa điều kiện ≥ 0.06
Câu 3:
3.1 Kiểm định sự khác biệt về hình thức sở hữu OWN
Đặt:
- OWN1: DN Nhà nước
- OWN2: Cty Liên Doanh
- OWN3: Cty Tư nhân
- OWN4: Hộ Gia đình
Giả thuyết H0: không có sự khác biệt của các biến tiềm ẩn với loại hình doanh nghiệp
Giả thiết H1: có sự khác biệt của các biến tiềm ẩn với loại hình doanh nghiệp
a. Kiểm tra sự phù hợp sử dụng phân tích ANOVA
Test of Homogeneity of Variances

Levene Statistic
df1
df2
Sig.
N_OC1
8.295
3
946
.000
N_OC2
.765
3

947
.514
N_MP1
2.272
3
942
.079
N_MP2
11.319
3
947
.000
N_PV1
1.937
3
943
.122
- N_OC2, N_PV1 và N_MP1 có Sig. của kiểm định Levene lớn hơn 0.05, ta chấp
nhận giả thiết Ho: phương sai giữa các nhóm bằng nhau, thỏa mãn điều kiện phân tích
ANOVA
- N_OC1 và N_MP2 có Sig của kiểm định Levene = 0.000< 0.05, ta bác bỏ giả
thiết Ho: phương sai giữa các nhóm bằng nhau, chấp nhận giả thiết H1 : Phương sai
giữa các nhóm khác nhau, do đó ta sẽ không dùng kết quả của bảng ANOVA để đưa
ra kết luận kiểm định về giá trị trung bình, ta có thể sử dụng kiểm định Kruskal –
Wallis
b. Phân tích ANOVA
- Nhóm 1 : N_OC2, N_PV1 và N_MP1 :


Sum of

Squares
df
Mean
Square
F
Sig.
N_OC2
Between
Groups
10.221
3
3.407
5.086
.002
Within
Groups
634.398
947
.670


Total
644.618
950



N_MP1
Between
Groups

15.631
3
5.210
8.111
.000
Within
Groups
605.095
942
.642


Total
620.726
945



N_PV1
Between
Groups
.851
3
.284
.622
.601
Within
Groups
430.311
943

.456


Total
431.162
946



- N_PV1: Với mức ý nghĩa là 95%, ta có F = .641và Sig.=0.601 >0.05, ta chấp nhận
giả thiết Ho nghĩa là có không sự khác biệt giữa thành phần N_PV1với loại hình
doanh nghiệp.
- N_OC2 và N_MP1 có Sig.= 0.001 và Sig =0.000 <0.05 ta bác bỏ giả thiết Ho và
chấp nhận giả thiết H1. Ta tiến hành kiểm định hậu ANOVA để biết được sự khác
nhau về thành phần N_OC2 và N_MP1 giữa các hình thức doanh nghiệp.
Kiểm định hậu ANOVA bằng Bonferroni cho biến N_OC2 và N_MP1:



Multiple Comparisons
Bonferroni
Dependent
Variable
(I)
OWN
(J)
OWN
Mean
Difference
(I-J)

Std.
Error
Sig.
95% Confidence
Interval
Lower
Bound
Upper
Bound
N_OC2
1
2
05076
.07735
1.000
2553
.1537
3
25037
*

.06984
.002
4350
0657
4
17834
.07280
.087
3708

.0141
2
1
.05076
.07735
1.000
1537
.2553
3
19962
.07987
.076
4108
.0116
4
12759
.08247
.733
3456
.0905
3
1
.25037
*

.06984
.002
.0657
.4350
2

.19962
.07987
.076
0116
.4108
4
.07203
.07547
1.000
1275
.2716
4
1
.17834
.07280
.087
0141
.3708
2
.12759
.08247
.733
0905
.3456
3
07203
.07547
1.000
2716
.1275

N_MP1
1
2
19138
.07579
.070
3918
.0090
3
32957
*

.06859
.000
5109
1482
4
21982
*

.07152
.013
4089
0307
2
1
.19138
.07579
.070
0090

.3918
3
13820
.07834
.468
3453
.0689
4
02845
.08092
1.000
2424
.1855
3
1
.32957
*

.06859
.000
.1482
.5109
2
.13820
.07834
.468
0689
.3453
4
.10975

.07422
.837
0865
.3060
4
1
.21982
*

.07152
.013
.0307
.4089
Nhận xét:
- Khác biệt về N_OC2 giữa OWN1 và OWN3; OWN2 và OWN3, trong đó khác
biệt giữa OWN1 và OWN3 là nhiều nhất.
- Khác biệt về N_MP1 giữa OWN1 và OWN3, OWN1 và OWN4, trong đó khác
biệt giữa OWN1 và OWN3 là nhiều nhất
- Nhóm 2: N_OC1 và N_MP2
Ta sử dụng dùng kiểm định Kruskal – Wallis để đưa ra kết luận trong kiểm định sự
khác nhau giữa các loại hình doanh nghiệp của 2 biến này
Test Statistics
a,b


N_OC1
N_MP2
Chi-Square
2.170
3.789

df
2
2
Asymp. Sig.
.338
.150
Nhận xét:
- Sig. của N_OC1 và N_MP2 lớn hơn 0.05, tức là không có khác biệt về loại hình
doanh nghiệp với 2 biến tiềm ẩn này.
3.2: Kiểm định sự khác biệt về cấp độ quản lý POS:
Giả thuyết HO: không có sự khác biệt của các biến tiềm ẩn với cấp độ quản lý
Giả thiết H1: có sự khác biệt của các biến tiềm ẩn với cấp độ quản lý
a. Kiểm tra sự phù hợp sử dụng phân tích ANOVA
Test of Homogeneity of Variances
2
.02845
.08092
1.000
1855
.2424
3
10975
.07422
.837
3060
.0865
*. The mean difference is significant at the 0.05 level.

Levene Statistic
df1

df2
Sig.
N_OC1
4.505
1
943
.034
N_OC2
8.143
1
944
.004
N_PV1
1.810
1
940
.179
N_MP1
2.972
1
939
.085
N_MP2
.907
1
944
.341
- Nhóm 1: N_PV1; N_MP1, N_MP2 có Sig. của kiểm định Levene lớn hơn 0.05,
ta chấp nhận giả thiết Ho: phương sai giữa các nhóm bằng nhau, thỏa mãn điều kiện
phân tích ANOVA

- Nhóm 2: N_OC2; N_OC1 có Sig của kiểm định Levene bé hơn 0.05, tương tự
như trên ta sẽ không dùng kết quả của bảng ANOVA, ta có thể tiến hành Kiểm định
Kruskal – Wallis
b. Phân tích ANOVA
- Nhóm 1: N_PV1; N_MP1, N_MP2
ANOVA

Sum of
Squares
df
Mean
Square
F
Sig.
N_PV1
Between
Groups
1.180
1
1.180
2.613
.106
Within Groups
424.414
940
.452


Total
425.594

941



N_MP1
Between
Groups
11.239
1
11.239
17.427
.000
Within Groups
605.575
939
.645


Total
616.814
940



N_MP2
Between
Groups
.183
1
.183

.217
.641
Within Groups
793.751
944
.841


Total
793.934
945









- Nhóm 2: N_OC2; N_OC1 :
Kiểm định Kruskal – Wallis
Test Statistics
a,b


N_OC1
N_OC2
Chi-Square
15.104

24.598
df
1
1
Asymp. Sig.
.000
.000
Nhận xét:
- Có sự khác biệt về N_OC1 và N_OC2 giữa các cấp độ quản lý do có Sig. bé hơn
0.05.
3.2.3 Kiểm định sự khác biệt về độ tuổi quản trị gia AGE:
Giả thuyết HO: không có sự khác biệt của các biến tiềm ẩn với độ tuổi quản trị gia
Giả thiết H1: có sự khác biệt của các biến tiềm ẩn với độ tuổi quản trị gia
a. Kiểm tra sự phù hợp sử dụng phân tích ANOVA
b. Phân tích ANOVA
3.3 Kiểm định sự khác biệt về kinh nghiệm quản lý EXP:
Giả thuyết HO: không có sự khác biệt của các biến tiềm ẩn với kinh nghiệm quản lý
Giả thiết H1: có sự khác biệt của các biến tiềm ẩn với kinh nghiệm quản lý
a. Kiểm tra sự phù hợp sử dụng phân tích ANOVA

Test of Homogeneity of Variances

Levene Statistic
df1
df2
Sig.
N_OC1
1.985
4
937

.095
N_OC2
.782
4
938
.537
N_PV1
.836
4
934
.503
N_MP1
2.464
4
933
.044
N_MP2
3.142
4
938
.014
- Nhóm 1: N_PV1; N_OC2; N_OC1 có Sig. của kiểm định Levene lớn hơn 0.05,
ta chấp nhận giả thiết Ho: phương sai giữa các nhóm bằng nhau, thỏa mãn điều kiện
phân tích ANOVA
- Nhóm 2: N_MP1, N_MP2 có Sig của kiểm định Levene bé hơn 0.05, tương tự
như trên ta sẽ không dùng kết quả của bảng ANOVA ,ta có thể tiến hành Kiểm định
Kruskal – Wallis
b. Phân tích ANOVA
ANOVA

Sum of
Squares
df
Mean
Square
F
Sig.
N_OC1
Between
Groups
4.066
4
1.017
1.938
.102
Within Groups
491.443
937
.524


Total
495.509
941



N_OC2
Between
Groups

14.312
4
3.578
5.393
.000
Within Groups
622.325
938
.663


Total
636.637
942



N_PV1
Between
Groups
2.433
4
.608
1.336
.255
Within Groups
425.072
934
.455

Total
427.505
938



Nhận xét :
- Không có sự khác biệt của N_OC1 và N_PV1 với kinh nghiệm của quản trị gia.
- Có sự khác biệt của N_OC2 với kinh nghiệm của quản trị gia. Ta tiến hành kiểm
định hậu ANOVA để kiểm tra sự khác biệt đó.

Multiple Comparisons
Dependent Variable: N_OC2
Bonferroni
(I)
EXP
(J)
EXP
Mean
Difference (I-
J)
Std.
Error
Sig.
95% Confidence Interval
Lower
Bound
Upper
Bound

1
2
25462
*

.06182
.000
4285
0807
3
25922
*

.07889
.011
4812
0372
4
10219
.12593
1.000
4565
.2521
5
24204
.12475
.527
5931
.1090
2

1
.25462
*

.06182
.000
.0807
.4285
3
00460
.08101
1.000
2325
.2233
4
.15242
.12726
1.000
2057
.5105
5
.01257
.12610
1.000
3422
.3674
3
1
.25922
*

.07889
.011
.0372
.4812
2
.00460
.08101
1.000
2233
.2325
4
.15702
.13638
1.000
2267
.5407
5
.01717
.13530
1.000
3635
.3979
4
1
.10219
.12593
1.000
2521
.4565

2
15242
.12726
1.000
5105
.2057
3
15702
.13638
1.000
5407
.2267
5
13985
.16715
1.000
6102
.3305
5
1
.24204
.12475
.527
1090
.5931
2
01257
.12610
1.000
3674

.3422
3
01717
.13530
1.000
3979
.3635
4
.13985
.16715
1.000
3305
.6102
Nhận xét :
- Có sự khác biệt của N_OC1 đối với kinh nghiệm của quản trị gia. Cụ thể EXP1
khác biệt với EXP2, EXP3, EXP5.
Câu 4:
Xây dựng hàm tương quan tuyến tính giữa P và các biến độc lập vừa khám phá
thông qua phân tích nhân tố/EFA
Thực hiện xây dựng hàm tương quan tuyến tính giữa:
- Biến phụ thuộc P
- 5 biến độc lập : N_OC1, N_OC2, N_MP1, N_MP2, N_PV1
Để khám phá tác động của các biến độc lập đối với biến phụ thuộc, ta dùng mô hình
hồi quy bội MLR. Phương pháp bình phương nhỏ nhất với phương pháp
ENTER được sử dụng thông qua phần mền SPSS
Model Summary
b

Model
R

R Square
Adjusted R
Square
Std. Error of
the Estimate
Durbin-Watson
1
.663
a

.439
.436
.52707
1.731

ANOVA
a

Model
Sum of
Squares
df
Mean Square
F
Sig.
1
Regression
202.752
5
40.550

145.967
.000
b

Residual
259.192
933
.278


Total
461.944
938




Coefficients
a

Model
Unstandardized
Coefficients
Standardized
Coefficients
t
Sig.
Collinearity
Statistics
B

Std.
Error
Beta
Tolerance
VIF
1
(Constant)
1.111
.126

8.829
.000


N_OC1
.077
.031
.080
2.515
.012
.601
1.665
N_OC2
.212
.029
.248
7.347
.000
.527
1.896

N_PV1
.001
.029
.001
.039
.969
.745
1.342
N_MP1
.261
.028
.302
9.264
.000
.565
1.771
N_MP2
.153
.022
.201
6.968
.000
.722
1.386
- Kết quả MLR cho thấy, một là hệ số R
2
adj
= 0.436< R
2
= 0.439 vì biến N_OC1,

N_PV1 và không giải thích gì thêm cho P cho thấy mức ý nghĩa p = 0.000. Như vậy
mô hình hồi quy phù hợp. hay nói cách khác, các biến độc lập giải thích được khoảng
43,3% phương sai của biến phụ thuộc.
Ta thấy N_OC2, N_MP1, N_MP2 có tác động cùng chiều với P vì trọng số hồi quy
của 3 biến này có ý nghĩa thống kê ( p = 0.000). Nếu so sánh tác động của ba biến này
vào P thì ta thấy Beta (N_OC2=0.248, N_MP1=0.302, N_MP2=0.201 ), như vậy
N_OC2, N_MP1, N_MP2 tác động mạnh tới P.
Mô hình tổng quát hồi quy tuyến tính
P = 0.248* N_OC2 + 0.302* N_MP1+ 0.201* N_MP2
Nhận xét:
- Mô hình này giải thích được 43,6% biến thiên của hoạt động công ty
- Trong các yếu tổ ảnh hưởng đến P, thì yếu tố N_MP1 có tác động mạnh nhất.
Câu 5:
5.1 Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến
Ở câu trên, VIF của N_OC2, N_MP1, N_MP2 đều <2, nên được xem như là không có
hiện tượng đa cộng tuyến. Các biến độc lập không có mối quan hệ tương quan với
nhau. Giả định khi xây dưng hàm tương quan không bị vi phạm.
5.2 Kiểm định hiện tượng phương sai thay đổi:


-

Nhìn vào hình ta thấy phân tán phần dư xung quanh trục 0,
giả định về phân phối
chuẩn của phần dư không vi phạm.