BÀI TẬP XỬ LÝ SỐ LIỆU SPSS

Bài tập môn nghiên cứu khoa học GVHD: TS Nguyễn Hùng Phong

SVTH : Lê Thị Hà Thanh Page 1


TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP.HCM
HỆ ĐÀO TẠO SAU ĐẠI HỌC











BỘ MÔN: PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU KHOA HỌC



BÀI TẬP XỬ LÝ SỐ LIỆU SPSS

Giảng viên hướng dẫn : TS. NGUYỄN HÙNG PHONG
Sinh viên thực hiện : LÊ THỊ HÀ THANH
Lớp : ĐÊM 4-KHÓA 22

TP. Hồ Chí Minh – năm 2012

Bài tập môn nghiên cứu khoa học GVHD: TS Nguyễn Hùng Phong

SVTH : Lê Thị Hà Thanh Page 2

Câu 1: Phân tích EFA để tìm các biến mới hoặc giảm biến, tìm các yếu tố thành phần đo lường
biến này. Tính giá trị các biến mới.
Trước khi quyết định sử dụng EFA, ta cần phải xem xét mối quan hệ giữa các biến đo lường này (OC1,
OC2, PV, MP1, MP2) bằng cách kiểm định KMO.
KMO and Bartlett's Test

Kaiser-Meyer-Olkin Measure of
Sampling Adequacy.
.906
Bartlett's Test of
Sphericity
Approx. Chi-
Square
8507.27
4
df 496
Sig. 0.000

Bảng trên cho kết quả:
 KMO=0.906>0.6 => Phân tích nhân tố là phù hợp.
 Sign=0 (P_value < 0.05) => Các biến được đưa vào phân tích nhân tố là có tương quan với
nhau.
Từ 2 kiểm định trên, ta thấy có đủ điều kiện để thực hiện phân tích EFA> Sau khi xác định được mối
quan hệ giữa các nhân tố, ta thực hiện phân tích EFA cho các yếu tố OC1, OC2, PV, MP1, MP2, ta có
bảng kết quả sau:
Total Variance Explained
Compon
ent
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 7.522 23.505 23.505 7.522 23.505 23.505 4.077 12.740 12.740
2 2.703 8.447 31.952 2.703 8.447 31.952 3.509 10.966 23.706
3 1.772 5.537 37.489 1.772 5.537 37.489 2.703 8.446 32.152
4 1.445 4.516 42.006 1.445 4.516 42.006 1.917 5.991 38.144
5 1.204 3.762 45.768 1.204 3.762 45.768 1.685 5.267 43.410
Bài tập môn nghiên cứu khoa học GVHD: TS Nguyễn Hùng Phong

SVTH : Lê Thị Hà Thanh Page 3

6 1.056 3.299 49.067 1.056 3.299 49.067 1.512 4.725 48.135
7 1.010 3.157 52.224 1.010 3.157 52.224 1.309 4.089
52.224

8 .963 3.010 55.234
9 .899 2.810 58.044
10 .856 2.673 60.718
11 .831 2.598 63.316
12 .798 2.494 65.810
13 .779 2.435 68.245
14 .761 2.379 70.624
15 .735 2.297 72.921
16 .685 2.142 75.063
17 .671 2.097 77.160
18 .617 1.927 79.087
19 .607 1.897 80.984
20 .585 1.828 82.812
21 .568 1.776 84.588
22 .553 1.727 86.315
23 .540 1.687 88.002
24 .509 1.590 89.593

25 .498 1.555 91.148
26 .478 1.492 92.640
27 .464 1.449 94.089
28 .450 1.406 95.495
29 .400 1.250 96.745
30 .385 1.203 97.948
31 .355 1.108 99.057
32 .302 .943 100.000
Extraction Method: Principal Component Analysis.
 Theo đó, với tiêu chí giá trị Eigen value ≥ 1 cho thấy có 7 nhân tố được hình thành và tổng phương sai
Bài tập môn nghiên cứu khoa học GVHD: TS Nguyễn Hùng Phong

SVTH : Lê Thị Hà Thanh Page 4

trích TVE (Total Variance Explained) = 52.224% cho thấy 7 nhân tố này giải thích được 52.224% của
3 khái niệm trên.
 Ta tiến tìm ra thành phần của các nhân tố mới, thực hiện phương pháp xoay vuông góc để loại bỏ các
yếu tố thành phần rác cũng như loại bỏ các yếu tố thành phần nằm lưng chừng (khoảng chênh lệch tối
thiểu là 0.2) qua bảng sau:
Rotated Component Matrix
a



Component
1 2 3 4 5 6 7
OC11 .618
OC12 .623
OC13 .630
OC14 .579 .418

OC15 .447 42
OC21 .456
OC22 .466 .398
OC23 .529 .367
OC24 .598
OC25 .569 .328
OC26 .624 .328
PV2 .631
PV4 .330 .458
PV8 .717
PV1 .317 .680
PV3 .715
PV5 .670
PV6 .716
PV7 .345 .465
PV9 .594
MP11 .693
Bài tập môn nghiên cứu khoa học GVHD: TS Nguyễn Hùng Phong

SVTH : Lê Thị Hà Thanh Page 5

MP12 .655
MP13 .356 .612
MP14 321 .738
MP15 .588
MP16 .533
MP21 .696
MP22 .609
MP23 .630
MP24 .621

MP25 .581 .361
MP26 .653
Extraction Method: Principal Component Analysis.
Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization.

a. Rotation converged in 10 iterations.


Theo bảng trên, các biến sau có sự chênh lệch về hệ số tải nhân tố nhỏ (0.2) nên ta loại các biến đó ra
khỏi mô hình: OC14, OC15, OC22, OC23, PV4, PV7. Các yếu tố thành phần khác như: OC25, OC26,
PV1, MP13, MP14, MP25 sẽ thuộc về nhân tố nào có hệ số lớn hơn.
Sau khi loại bỏ các yếu tố OC14, OC15, OC22, OC23, PV4, PV7, ta tiến hành chạy EFA lần 2 cho các
yếu tố còn lại.
Kết quả chạy EFA lần 2 như sau:
KMO and Bartlett's Test

Kaiser-Meyer-Olkin Measure of
Sampling Adequacy.
.885
Bartlett's Test of
Sphericity
Approx. Chi-
Square
6122.13
0
df 325
Sig. 0.000
Ta thấy:
- KMO > 0.6 => Phân tích nhân tố là phù hợp
Bài tập môn nghiên cứu khoa học GVHD: TS Nguyễn Hùng Phong

SVTH : Lê Thị Hà Thanh Page 6

- KMO = 0.885 > 0.6 và Sig. < 0.05 cho thấy các biến đưa vào phân tích là phù hợp và các biến có
tương quan với nhau.
Total Variance Explained

Compone
nt
Initial Eigenvalues
Extraction Sums of Squared
Loadings
Rotation Sums of Squared
Loadings
Total
% of
Variance
Cumulati
ve % Total
% of
Varianc
e
Cumulati
ve % Total
% of
Varianc
e
Cumulati
ve %
1 6.103 23.474 23.474 6.103 23.474 23.474 3.659 14.075 14.075

2 2.341 9.005 32.479 2.341 9.005 32.479 2.941 11.312 25.386
3 1.624 6.244 38.724 1.624 6.244 38.724 2.374 9.129 34.516
4 1.260 4.847 43.570 1.260 4.847 43.570 1.984 7.633 42.148
5 1.183 4.550 48.120 1.183 4.550 48.120 1.553 5.972 48.120
6 .974 3.746 51.866
7 .917 3.526 55.392
8 .874 3.363 58.755
9 .871 3.349 62.104
10 .802 3.086 65.191
11 .787 3.026 68.217
12 .767 2.949 71.166
13 .732 2.817 73.983
14 .689 2.651 76.634
15 .639 2.458 79.092
16 .617 2.374 81.465
17 .581 2.233 83.698
18 .562 2.160 85.858
19 .548 2.109 87.968
20 .522 2.007 89.975
21 .496 1.907 91.882

Bài tập môn nghiên cứu khoa học GVHD: TS Nguyễn Hùng Phong

SVTH : Lê Thị Hà Thanh Page 7

22 .479 1.842 93.724
23 .463 1.782 95.505
24 .411 1.579 97.084
25 .396 1.523 98.607
26 .362 1.393 100.000

Extraction Method: Principal Component Analysis.


Giá trị Eigen value >1 cho biết có 5 nhân tố mới được hình thành và các nhân tố này giải thích đượ
c 48.12% các
khái niệm trên.
Thực hiện loại các yếu tố thành phần rác và thực hiện xoay vuông góc để tìm các yếu tố thành phần của nhân tố
mới. Ta có:
Rotated Component Matrix
a



Component
1 2 3 4 5
OC11 .620
OC12 .633
OC13 .360 .552
OC21 .523
OC24 .463
OC25 .647 .305
OC26 .638
PV2 .602
PV8 .730
PV1 .380 .634
PV3 .668
PV5 .666
PV6 .718
PV9 .564
MP11 .447 .431

Bài tập môn nghiên cứu khoa học GVHD: TS Nguyễn Hùng Phong

SVTH : Lê Thị Hà Thanh Page 8

MP12 .451 .497
MP13 .692
MP14 .669
MP15 .613
MP16 .577
MP21 .682
MP22 .586
MP23 .653
MP24 .635
MP25 .612 .363
MP26 .665
Extraction Method: Principal Component Analysis.
Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization.

a. Rotation converged in 7 iterations
Từ bảng kết quả trên:
- Ta cũng sẽ loại các yếu tố thành phần mà mức chênh lệch hệ số của nó với các nhân tố nó thuộc
về nhỏ hơn 0.2. Như vậy các yếu tố thành phần sẽ loại khỏi phân tích là: OC13, MP11, MP12.
- Các yếu tố thành phần nào có mức chênh lệch lớn hơn 0.2 thì nó thuộc về nhân tố có hệ số lớn
hơn.
Tiếp tục tiến hành phân tích EFA cho mô hình sau khi loại tiếp 3 biến trên.
Ta có kết quả chạy EFA lần 3:
KMO and Bartlett's Test

Kaiser-Meyer-Olkin Measure of
Sampling Adequacy.

.870
Bartlett's Test of
Sphericity
Approx. Chi-
Square
5104.21
1
df 253
Sig. 0.000
Tương tự ta có KMO > 0.6 và sig. < 0.05 cho thấy các biến đưa vào phân tích là phù hợp và các biên có
Bài tập môn nghiên cứu khoa học GVHD: TS Nguyễn Hùng Phong

SVTH : Lê Thị Hà Thanh Page 9

tương quan với nhau.
Bảng dưới đây cho thấy số lượng nhân tố mới được hình thành:
Total Variance Explained

Compone
nt
Initial Eigenvalues
Extraction Sums of Squared
Loadings
Rotation Sums of Squared
Loadings
Total
% of
Varianc
e
Cumulativ

e % Total
% of
Varianc
e
Cumulativ
e % Total
% of
Varianc
e
Cumulativ
e %
1 5.287 22.987 22.987 5.287 22.987 22.987 3.575 15.542 15.542
2 2.327 10.117 33.104 2.327 10.117 33.104 2.365 10.283 25.825
3 1.612 7.007 40.111 1.612 7.007 40.111 2.351 10.220 36.044
4 1.199 5.214 45.325 1.199 5.214 45.325 1.952 8.487 44.532
5 1.103 4.797 50.122 1.103 4.797 50.122 1.286 5.591 50.122
6 .908 3.946 54.068
7 .885 3.848 57.916
8 .863 3.753 61.669
9 .828 3.600 65.270
10 .796 3.460 68.730
11 .763 3.317 72.047
12 .689 2.997 75.043
13 .672 2.924 77.967
14 .613 2.666 80.633
15 .601 2.613 83.246
16 .582 2.530 85.776
17 .559 2.429 88.205
18 .516 2.245 90.451
19 .497 2.162 92.612

20 .471 2.049 94.662
21 .451 1.962 96.624
Bài tập môn nghiên cứu khoa học GVHD: TS Nguyễn Hùng Phong

SVTH : Lê Thị Hà Thanh Page 10

22 .407 1.769 98.394
23 .369 1.606 100.000
Extraction Method: Principal Component Analysis.

Với hệ số Eigen value > 1 ta cũng chọn ra được 5 nhân tố mới được hình thành và 5 nhân tố này chiếm
50.12% giá trị các khái niệm trên.
Ta tiếp tục thực hiện tìm các yếu tố thành phần qua phép quay vuông góc. Ta có:
Rotated Component Matrix
a



Component
1 2 3 4 5
OC11 .684
OC12 .713
OC21 .526
OC24 .457
OC25 .696
OC26 .594
PV2 .608
PV8 .706
PV1 .366 .647
PV3 .665

PV5 .695
PV6 .747
PV9 .587
MP13 .642
MP14 .815
MP15 .608
MP16 .572
MP21 .702
MP22 .617
MP23 .640
Bài tập môn nghiên cứu khoa học GVHD: TS Nguyễn Hùng Phong

SVTH : Lê Thị Hà Thanh Page 11

MP24 .657
MP25 .626 .356
MP26 .655
Extraction Method: Principal Component Analysis.
Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization.

a. Rotation converged in 6 iterations.

Sự chênh lệch các hệ số ở đây luôn lớn hơn 0.2. Như vậy ta sẽ không loại bỏ biến nào nữa. Vậy, mô
hình của chúng ta sẽ có 5 nhân tố độc lập mới với các yếu tố thành phần sau:
Nhân tố 1 (Fac_1): MP15, MP16, MP21, MP22, MP23, MP24, MP25, MP26
Nhân tố 2 (Fac_2): PV2, PV8, PV5, PV6
Nhân tố 3 (Fac_3): OC11, OC12, OC25, OC26
Nhân tố 4 (Fac_4): OC24, OC25, PV1, PV3, PV9
Nhân tố 5 (Fac_5): MP13, MP14
Ta tiến hành tính giá trị các là trung bình các yếu tố thành phần theo công thức sau:

COMPUTE Fac_1 = Mean(MP15, MP16, MP21, MP22, MP23, MP24, MP25, MP26).
COMPUTE Fac_2 = Mean(PV2, PV8, PV5, PV6).
COMPUTE Fac_3 = Mean(OC11, OC12, OC25, OC26).
COMPUTE Fac_4 = Mean(OC21, OC24, PV1, PV3, PV9).
COMPUTE Fac_5 = Mean(MP13, MP14).

Sau khi thực hiện phân tích EFA cho các biến độc lập, ta tiến hành phân tích EFA cho biến phụ thuộc P.
Ta có:
KMO and Bartlett's Test

Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling
Adequacy.
.847
Bartlett's Test of
Sphericity
Approx. Chi-
Square
1958.847

df 15
Sig. 0.000
Bài tập môn nghiên cứu khoa học GVHD: TS Nguyễn Hùng Phong

SVTH : Lê Thị Hà Thanh Page 12


Tương tự như trên, ta có giá trị KMO = 0.847>0.6 và Sig. = 0.000<0.05 , ta đủ điều kiện chứng tỏ các
biến đưa vào phân tích là phù hợp và có tương quan với nhau.
Bảng tiếp theo cho thấy số nhân tố mới được hình thành trong mô hình:
Total Variance Explained

Compone
nt
Initial Eigenvalues
Extraction Sums of Squared
Loadings
Total
% of
Variance
Cumulativ
e % Total
% of
Variance
Cumulativ
e %
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
Như vậy, theo bảng trên, chỉ có 1 giá trị Eigen value > 1 chứng tỏ chỉ có một nhân tố mới hình thành và
nhân tố này giải thích được 55.002 giá trị P. Ta tiếp tục phân tích bảng sau để xem có loại yếu tố thành
phần nào hay không

Component Matrix
a

Component
1
P2 .714
P1 .729
P3 .779
P4 .733
P5 .771
P6 .722
Extraction Method: Principal Component

Bài tập môn nghiên cứu khoa học GVHD: TS Nguyễn Hùng Phong

SVTH : Lê Thị Hà Thanh Page 13

Analysis.
a. 1 components extracted.


Như vậy có nghĩa ở nhân tố phụ thuộc mới hình thành này, ta không loại đi một yếu tố thành phần nào
của P.
Ta tính giá trị của nhân tố mới này (P_Fac) như sau:
COMPUTE P_Fac = Mean(P1,P2,P3,P4,P5,P6).
Câu 2: Thực hiện kiểm tra độ tin cậy của đo lường bằng hệ số cronbach alpha
Sau khi xác định được thành phần của các nhân tố mới hình thành, ta tiến hành kiểm định độ tin cậy
của từng nhân tố bằng hệ số Cronbach Alpha
Kiểm tra độ tin cậy thang đo của nhân tố thứ nhất (Fac_1) ta có:
Reliability Statistics

Cronbach's Alpha N of Items

.819 8

Ta thấy hệ số Cronbach Alpha của nhân tố này bằng 0.819 lớn hơn 0.6 là có thể tin cậy được. Và theo
bảng sau
Item-Total Statistics


Scale
Mean if
Item
Deleted
Scale
Variance
if Item
Deleted
Corrected
Item-
Total
Correlatio
n
Cronbach'
s Alpha if
Item
Deleted
MP15 24.86 32.227 .538 .798
MP16 24.30 34.077 .486 .805
MP21 24.69 32.507 .539 .798
MP22 24.52 33.838 .480 .806
MP23 25.14 32.641 .528 .800
MP24 24.38 33.432 .581 .793

Bài tập môn nghiên cứu khoa học GVHD: TS Nguyễn Hùng Phong

SVTH : Lê Thị Hà Thanh Page 14

MP25 24.29 33.184 .583 .793
MP26 24.84 31.969 .576 .792
Các hệ số cronbach alpha của các yếu tố thành phần cũng không lớn hơn hệ số cronbach alpha tổng.
Điều này có nghĩa nếu ta bỏ đi thêm một yếu tố thành phần nào trong nhân tố này thì cũng không cho
ra được hệ số Cronbach alpha lớn hơn.
Kiểm tra độ tin cậy thang đo của nhân tố thứ 2, ta có:
Reliability Statistics

Cronbach's Alpha
N of
Items
.714 4

Item-Total Statistics


Scale
Mean if
Item
Deleted
Scale
Variance
if Item
Deleted
Corrected
Item-

Total
Correlatio
n
Cronbach'
s Alpha if
Item
Deleted
PV2 12.85 5.042 .432 .692
PV8 12.76 4.941 .493 .656
PV5 12.79 4.654 .531 .632
PV6 12.94 4.600 .548 .622

Tương tự như nhân tố 1, nhân tố 2 cũng có hệ số cronbach alpha của nhân tố này bằng 0.714 lớn hơn
0.6 là có thể tin cậy được và nếu bỏ đi thêm bất kì một yếu tố thành phần nào của nhân tố này nữa cũng
không tạo ra hệ số cronbach alpha cho nhân tố này cao hơn.
Kiểm tra độ tin cậy thang đo cho nhân tố thứ 3 (Fac_3), ta có:
Reliability Statistics

Cronbach's Alpha
N of
Items
Bài tập môn nghiên cứu khoa học GVHD: TS Nguyễn Hùng Phong

SVTH : Lê Thị Hà Thanh Page 15

.716 4


Item-Total Statistics

Scale
Mean if
Item
Deleted
Scale
Variance
if Item
Deleted
Corrected
Item-
Total
Correlatio
n
Cronbach'
s Alpha if
Item
Deleted
OC11 12.81 4.941 .470 .678
OC12 12.74 4.820 .573 .611
OC25 12.57 5.365 .517 .649
OC26 12.65 5.270 .464 .677

Hệ số cronbach alpha đo lường nhân tố này là 0.716 lớn hơn 0.6 là có thể tin cậy được. Cho dù có bỏ
thêm các yếu tố thành phần nào nữa thì cũng không đem lại hệ số cronbach alpha cho nhân tố này cao
hơn.
Kiểm tra độ tin cậy thang đo của nhân tố thứ tư (Fac_4), ta có:
Reliability Statistics

Cronbach's Alpha

N of
Items
.552 5
Ta thấy hệ số cronbach alpha của nhân tố này bằng 0.552<0.6. Điều này cho thấy thang đo này là
không đáng tin cậy và ta loại bỏ nhân tố này ra khỏi mô hình.
Kiểm tra độ tin cậy thang đo cho nhân tố thứ 5 (Fac_5), ta có:
Reliability Statistics

Cronbach's Alpha
N of
Items
.400 2
Bài tập môn nghiên cứu khoa học GVHD: TS Nguyễn Hùng Phong

SVTH : Lê Thị Hà Thanh Page 16

Tương tự như nhân tố thứ 4, nhân tố thứ 5 cũng có hệ số cronbach alpha bằng 0.4<0.6 chứng tỏ thang
đo này không đáng tin cậy và ta loại nhân tố thứ 5 này ra khỏi mô hình.
Kiểm tra độ tin cậy thang đo của biến phụ thuộc P_Fac

Reliability Statistics

Cronbach's Alpha
N of
Items
.836 6

Item-Total Statistics

Scale
Mean if
Item
Deleted
Scale
Variance
if Item
Deleted
Corrected
Item-
Total
Correlatio
n
Cronbach'
s Alpha if
Item
Deleted
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
Hệ số cronbach alpha của nhân tố này là 0.836 >0.6 cho thấy thang đo đáng tin cậy và cho dù bỏ đi bất
kì một yếu tố thành phần nào của nhân tố này đi chăng nữa cũng không đem lại hệ số cronbach alpha
cao hơn.
 Kết luận:
Sau khi phân tích khám phá EFA và kiểm tra độ tin cậy của thang đo bằng cronbach alpha thì ta
còn lại 4 nhân tố để đưa vào mô hình. Bao gồm 3 nhân tố độc lập là Fac_1, Fac_2, Fac_3 và
một nhân tố phụ thuộc là P_Fac.

Câu 3: Thực hiện phân tích anova một chiều để tìm sự khác biệt của các biến tiềm ẩn trong mô
Bài tập môn nghiên cứu khoa học GVHD: TS Nguyễn Hùng Phong

SVTH : Lê Thị Hà Thanh Page 17

hình này với các tiêu thức phân loại: OWN, POS, AGE, EXP. Thực hiện phân tích anova 2 chiều
với biến OWN và POS
Kết quả phân tích anova một chiều cho các biến tiềm ẩn với tiêu thức OWN
Gọi H
0
: Không có sự khác biệt giữa các loại hình doanh nghiệp
H
1
: Có sự khác biệt giữa các loại hình doanh nghiệp.
ANOVA


Sum of
Squares df
Mean
Square F Sig.
Fac_1 Between Groups 16.141 3 5.380 8.366 .000
Within Groups 609.637 948 .643
Total 625.778 951
Fac_2 Between Groups 2.260 3 .753 1.558 .198
Within Groups 458.468 948 .484
Total 460.728 951
Fac_3 Between Groups 2.567 3 .856 1.660 .174
Within Groups 488.637 948 .515
Total 491.203 951

P_Fac Between Groups 8.264 3 2.755 5.659 .001
Within Groups 461.449 948 .487
Total 469.713 951

Ta thấy giá trị Sig.(Fac_2) = 0.198 và Sig. (Fac_3) = 0.174 đều lớn hơn 0.05 (mức ý nghĩa) nên ta chấp
nhân giả thuyết H
0
, nghĩa là không có sự khác biệt giữa các loại hình doanh nghiệp đối với biến tiềm ẩn
Fac_2 và Fac_3. Đối với 2 biến tiềm ẩn Fac_1 và P_Fac, ta bác bỏ giả thiết H
0
, tức là có sự khác biệt
giữa các loại hình doanh nghiệp đối với 2 biến tiềm ẩn này. Tuy nhiên, để biết rõ hơn là loại hình doanh
nghiệp nào khác với loại nào đối với từng nhân tố, ta đi tiến hành phân tích sâu để tìm hiểu:
Multiple Comparisons

Tamhane

Dependent Variable Mean Std. Error Sig. 95% Confidence Interval
Bài tập môn nghiên cứu khoa học GVHD: TS Nguyễn Hùng Phong

SVTH : Lê Thị Hà Thanh Page 18

Difference
(I-J)
Lower
Bound
Upper
Bound
Fac_1 1

2

19778 .07505 .051 3962 .0006
3

33293
*

.06733 .000 5107 1551
4

22569
*

.07518 .017 4243 0271
2

1

.19778 .07505 .051 0006 .3962
3

13515 .07301 .332 3283 .0580
4

02791 .08030 1.000 2403 .1844
3

1

.33293
*

.06733 .000 .1551 .5107
2

.13515 .07301 .332 0580 .3283
4

.10724 .07314 .605 0861 .3006
4

1

.22569
*

.07518 .017 .0271 .4243
2

.02791 .08030 1.000 1844 .2403
3

10724 .07314 .605 3006 .0861
P_Fac 1

2

01966 .06671 1.000 1960 .1567
3

22747
*

.06023 .001 3865 0684
4

11683 .06360 .340 2848 .0512
2

1

.01966 .06671 1.000 1567 .1960
3

20781
*

.06443 .008 3782 0374
4

09717 .06759 .626 2759 .0816
3

1

.22747
*

.06023 .001 .0684 .3865

2

.20781
*

.06443 .008 .0374 .3782
4

.11064 .06120 .358 0511 .2724
4

1

.11683 .06360 .340 0512 .2848
2

.09717 .06759 .626 0816 .2759
3

11064 .06120 .358 2724 .0511
*. The mean difference is significant at the 0.05 level.


Theo kết quả kiểm định Tamhane cho thấy:
Bài tập môn nghiên cứu khoa học GVHD: TS Nguyễn Hùng Phong

SVTH : Lê Thị Hà Thanh Page 19

- Đối với nhân tố Fac_1, nhóm 1 có khác biệt với nhóm 3 và 4, tức là có sự khác biệt của DNNN
và công ty tư nhân, giữa DNNN và doanh nghiệp gia đình. Ngoài ra các nhóm còn lại không có

sự khác biệt.
- Đối với nhân tố kết quả hoạt động kinh doanh P_Fac, nhóm 3 có khác biệt với nhóm 1 và 2, tức
là có sự khác biệt giữa DNNN và công ty tư nhân, giữa Liên doanh và công ty tư nhân. Ngoài ra
các nhóm còn lại không có sự khác biệt.
Kết quả phân tích anova một chiều cho các biến tiềm ẩn với tiêu thức POS
Gọi H
0
: phương sai của 2 nhóm có cấp bậc quản lý không bằng nhau
H
1
: phương sai của 2 nhóm có cấp bậc quản lý bằng nhau
Vì tiêu thức POS chỉ có 2 nhóm nên ta không sử dụng phân tích ANOVA mà sử dụng phân tích
Independent-Samples T-test cho các biến tiềm ẩn với tiêu thức POS.
Independent Samples Test


Levene's Test
for Equality of
Variances t-test for Equality of Means
F Sig. t df
Sig. (2-
tailed)
Mean
Differen
ce
Std.
Error
Differen
ce
95% Confidence

Interval of the
Difference
Lower Upper
Fac_
1
Equal
variances
assumed
3.616 .058 4.255 945 .000 .28503 .06698 .15358 .41648
Equal
variances
not
assumed
4.671 295.51
0
.000 .28503 .06102 .16494 .40512
Fac_
2
Equal
variances
assumed
2.981 .085 1.177 945 .240 .06813 .05789 04548 .18174
Bài tập môn nghiên cứu khoa học GVHD: TS Nguyễn Hùng Phong

SVTH : Lê Thị Hà Thanh Page 20

Equal
variances
not
assumed

1.302 298.67
6
.194 .06813 .05234 03487 .17112
Fac_
3
Equal
variances
assumed
6.890 .009 4.465 945 .000 .26515 .05938 .14861 .38168
Equal
variances
not
assumed
4.991 303.17
2
.000 .26515 .05313 .16060 .36970
P_Fa
c
Equal
variances
assumed
3.750 .053 3.203 945 .001 .18662 .05826 .07228 .30095
Equal
variances
not
assumed
3.440 286.82
7
.001 .18662 .05425 .07983 .29340

Khi kiểm định Lavene Test ta có các biến tiềm ẩn Fac_1, Fac_2, P_Fac có giá trị sig.>0.05 nên ta chấp
nhận giả thuyết H
0
, nghĩa là phương sai của 2 nhóm không bằng nhau. Biến tiềm ẩn Fac_3 có giá trị
sig.<0.05, ta bác bỏ giả thuyết H
1
, nghĩa là phương sai của 2 nhóm bằng nhau
.
Gọi H
0
: không có sự khác biệt giữa 2 nhóm cấp bậc quản lý
Gọi H
1
: có sự khác biệt giữa 2 nhóm cấp bậc quản lý
Khi kiểm định T-tesr ta có:
- Đối với Fac_1: giá trị sign. = 0.000 < 0.05 → bác bỏ giả thuyết H
0
, nghĩa là có sự khác biệt
giữa 2 nhóm cấp bậc quản lý.
- Đối với Fac_2: giá trị sign. = 0.194 > 0.05 → chấp nhận giả thuyết H
0
, nghĩa là khôngcó sự
khác biệt giữa 2 nhóm cấp bậc quản lý.
Bài tập môn nghiên cứu khoa học GVHD: TS Nguyễn Hùng Phong

SVTH : Lê Thị Hà Thanh Page 21

- Đối với Fac_3: giá trị sign. = 0.000 < 0.05 → bác bỏ giả thuyết H
0
, nghĩa là có sự khác biệt

giữa 2 nhóm cấp bậc quản lý.
- Đối với P_Fac: giá trị sign. = 0.000 < 0.05 → bác bỏ giả thuyết H
0
, nghĩa là có sự khác biệt
giữa 2 nhóm cấp bậc quản lý.
Kết quả phân tích anova một chiều cho các biến tiềm ẩn với tiêu thức AGE
Gọi H
0
: không có sự khác biệt giữa các nhóm độ tuổi quản trị gia
H
1
: có sự khác biệt giữa các nhóm độ tuổi quản trị gia
ANOVA


Sum of
Square
s df
Mean
Square F Sig.
Fac_1 Between Groups 3.600 2 1.800 2.753 .064
Within Groups 615.89
0
942 .654
Total 619.49
0
944
Fac_2 Between Groups .774 2 .387 .797 .451
Within Groups 457.41
7

942 .486
Total 458.19
2
944
Fac_3 Between Groups 5.218 2 2.609 5.076 .006
Within Groups 484.25
2
942 .514
Total 489.47
0
944
P_Fac Between Groups 3.569 2 1.785 3.637 .027
Within Groups 462.26
3
942 .491
Bài tập môn nghiên cứu khoa học GVHD: TS Nguyễn Hùng Phong

SVTH : Lê Thị Hà Thanh Page 22

Total 465.83
2
944

Ta thấy:
- Đối với Fac_1: sig. > 0.05 ==> Không có sự khác biệt giữa các nhóm
- Đối với Fac_2: sig. > 0.05 ==> Không có sự khác biệt giữa các nhóm
- Đối với Fac_3: sig. < 0.05 ==> Có sự khác biệt giữa các nhóm
- Đối với P_Fac: sig. < 0.05 ==> Có sự khác biệt giữa các nhóm
Vậy có sự khác biệt giữa các nhóm tuổi quản trị gia với Fac_3 và P_Fac và để biết nhóm nào khác với
nhóm nào, ta tiến hành phân tích sâu cho các nhân tố này.

Thứ nhất, đối với Fac_3:
Multiple Comparisons

Dependent Variable: Fac_3
Tamhane

(I)
AG
E
Mean
Difference
(I-J) Std. Error Sig.
95% Confidence Interval
Lower
Bound
Upper
Bound
1

2

13899
*

.05676 .044 2751 0029
3

22820
*

.07414 .007 4061 0503
2

1

.13899
*

.05676 .044 .0029 .2751
3

08921 .06406 .418 2432 .0648
3

1

.22820
*

.07414 .007 .0503 .4061
2

.08921 .06406 .418 0648 .2432
*. The mean difference is significant at the 0.05 level.

Kết quả cho thấy nhóm 1 có sự khác biệt với nhóm 2 và 3. Không có sự khác biệt giữa nhóm 2 và 3
Thứ hai, đối với P_Fac:
Multiple Comparisons

Dependent Variable: P_Fac

Tukey HSD

Bài tập môn nghiên cứu khoa học GVHD: TS Nguyễn Hùng Phong

SVTH : Lê Thị Hà Thanh Page 23

(I)
AG
E
Mean
Difference
(I-J) Std. Error Sig.
95% Confidence Interval
Lower
Bound
Upper
Bound
1

2

14282
*

.05499 .026 2719 0137
3

14756 .07386 .113 3209 .0258
2

1

.14282
*

.05499 .026 .0137 .2719
3

00474 .06447 .997 1561 .1466
3

1

.14756 .07386 .113 0258 .3209
2

.00474 .06447 .997 1466 .1561
*. The mean difference is significant at the 0.05 level.

Có sự khác biệt giữa nhóm 1 và 2. Không có sự khác biệt giữa nhóm 3 với các nhóm còn lại.
Kết quả phân tích anova một chiều cho các biến tiềm ẩn với tiêu thức EXP:
Gọi H
0
: không có sự khác biệt giữa các bậc kinh nghiệm quản lý
H
1
: có sự khác biệt giữa các bậc kinh nghiệm quản lý
ANOVA

Sum of
Square
s df
Mean
Square F Sig.
Fac_1 Between Groups 7.545 4 1.886 2.921 .020
Within Groups 606.22
8
939 .646
Total 613.77
2
943
Fac_2 Between Groups 2.043 4 .511 1.053 .379
Within Groups 455.70
8
939 .485
Total 457.75
1
943
Fac_3 Between Groups 9.228 4 2.307 4.517 .001
Bài tập môn nghiên cứu khoa học GVHD: TS Nguyễn Hùng Phong

SVTH : Lê Thị Hà Thanh Page 24

Within Groups 479.59
4
939 .511
Total 488.82
2
943

P_Fac Between Groups 11.803 4 2.951 6.126 .000
Within Groups 452.24
9
939 .482
Total 464.05
1
943

Ta thấy: giá trị sig. của biến tiềm ẩn Fac_2 > 0.05  chấp nhận giả thuyết H0, nghĩa là không có sự
khác biệt giữa các bậc kinh nghiệm quản lý. Giá trị sig. của các biến tiềm ẩn: F ac_1, Fac_3, P_Fac đều
nhỏ hơn 0.05 bác bỏ giả thuyết H0, nghĩa là có sự khác biệt giữa các nhóm của EXP với nhân tố thứ
1, nhân tố 3 và nhân tố kết quả hoạt động kinh doanh. Tiến hành phân tích sâu cho các nhân tố này.

Đối với Fac_1 và Fac_3:
Multiple Comparisons

Tukey HSD

Dependent Variable
Mean
Difference
(I-J) Std. Error Sig.
95% Confidence
Interval
Lower
Bound
Upper
Bound
Fac_1 1

2

18440
*

.06098 .022 3511 0177
3

17150 .07764 .177 3837 .0407
4

00377 .12422 1.000 3433 .3357
5

17465 .12306 .615 5110 .1617
2

1

.18440
*

.06098 .022 .0177 .3511
3

.01290 .07973 1.000 2050 .2308
4

.18063 .12554 .603 1625 .5237
Bài tập môn nghiên cứu khoa học GVHD: TS Nguyễn Hùng Phong

SVTH : Lê Thị Hà Thanh Page 25

5

.00975 .12439 1.000 3302 .3497
3

1

.17150 .07764 .177 0407 .3837
2

01290 .07973 1.000 2308 .2050
4

.16773 .13442 .723 1997 .5351
5

00315 .13335 1.000 3676 .3613
4

1

.00377 .12422 1.000 3357 .3433
2

18063 .12554 .603 5237 .1625
3

16773 .13442 .723 5351 .1997
5

17088 .16488 .838 6215 .2798
5

1

.17465 .12306 .615 1617 .5110
2

00975 .12439 1.000 3497 .3302
3

.00315 .13335 1.000 3613 .3676
4

.17088 .16488 .838 2798 .6215
Fac_3 1

2

12658 .05424 .135 2748 .0216
3

11819 .06905 .427 3069 .0705
4

18398 .11049 .456 4860 .1180
5

41865
*

.10946 .001 7178 1195
2

1

.12658 .05424 .135 0216 .2748
3

.00840 .07092 1.000 1854 .2022
4

05739 .11166 .986 3626 .2478
5

29206 .11064 .064 5945 .0103
3

1

.11819 .06905 .427 0705 .3069
2

00840 .07092 1.000 2022 .1854
4

06579 .11956 .982 3926 .2610

5

30046 .11861 .084 6246 .0237
4

1

.18398 .11049 .456 1180 .4860
2

.05739 .11166 .986 2478 .3626
3

.06579 .11956 .982 2610 .3926