bài tập cá nhân môn học phương pháp nghiên cứu khoa học giai đoạn 2

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO
TRƢỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP.HỒ CHÍ MINH
KHOA ĐÀO TẠO SAU ĐẠI HỌC






BÀI TẬP CÁ NHÂN
MÔN HỌC:

PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU KHOA HỌC
GIAI ĐOẠN 2










GVHD : TS. NGUYỄN HÙNG PHONG

SVTH : PHAN KHÁNH SƠN
MSSV : 7701220973
LỚP : QTKD ĐÊM 5 - KHÓA : K22

TP.HCM, tháng 08 năm 2013
2

MỤC LỤC
I. Kiểm tra và làm sạch dữ liệu 4
II. Kiểm định EFA và hệ số Cronbach Alpha lần lƣợc cho các biến OC, PV, MP 5
1. Thành phần văn hóa tổ chức OC 5
2. Thành phần Hệ thống giá trị của quản gia PV 7
3. Thành phần thực tiễn quản trị MP 9
4. Thành phần kết quả hoạt động công ty P 11
5. Tính giá trị các biến mới: 12
III. Thực hiện phân tích Anova một chiều để tìm sự khác biệt của các biến tìm ẩn
trong mô hình với này với các tiêu thức phân loại: OWN, POS, Age, EXP. 14
3.1. Kiểm định sự khác biệt về hình thức sở hữu OWN 14
3.2. Kiểm định sự khác biệt về kinh nghiệm EXP 17
3.3. Kiểm định sự khác biệt về độ tuổi quản trị AGE 19
3.4. Kiểm định sự khác biệt về cấp bậc quản lý POS 20
IV. Phân tích ANOVA hai chiều với OWN và POS 21
V. Xây dựng hàm tƣơng quan tuyến tính giữa P và các biến độc lập vừa khám phá
thông qua phân tích nhân tố/EFA 23
VI. Kiểm định giả thiết 26
VII. Xây dựng hàm tƣơng quan với biến giả Dummy. Biến giả đƣợc chọn là biến loại
hình doanh nghiệp, trong đó doanh nghiệp nhà nƣớc chọn làm biến cơ sở 29

3

ĐỀ BÀI
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 tiển 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 thàh 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).
Thứ tự như sau: DNNN, Liên doanh, công ty tư nhân, doanh nghiệp gia đình
 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. Mổi
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 lướng 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.Thực hiện phân
tích anova hai chiều với biến OWN và POS.
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 và cronbach alpha
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




4

BÀI LÀM
I. Kiểm tra và làm sạch dữ liệu
Đầu tiên chúng ta tiến hành làm sạch dữ liệu nhằm mục đích:
• Xác định ra những giá trị vô nghĩa: giá trị khác với giá trị mã hóa
• Xác định ra những giá trị khuyết: câu hỏi không có trả lời
• Xác định ra những mối quan hệ không logic giữa các câu trả lời
Các bƣớc làm sạch dữ liệu:
• Bước 1: Lập bảng tần số từng biến, để tìm các số liệu bất thường.
• Bước 2: Xắp xếp dữ liệu theo biến bất thường
• Bước 3: Kiểm tra và điều chỉnh dữ liệu ở các mẫu có số liệu bất thường
Kết quả:
Xuất dữ liệu từ file Excel sang spss V16.0, dùng lệch Frequencies để lập bảng tầng số cho
tất cả các biến, và nhận thấy rằng biến MP16 có một giá trị sai lệch:
Bảng 1.1: Bảng tầng số của biến quan sát MP16

Frequency
Percent
Valid Percent
Cumulative Percent
Valid
1
47
4.9
4.9
4.9
2
83
8.7
8.7
13.6
3
173
18.2
18.2
31.8
4
329
34.5
34.5
66.3
5
320
33.6
33.6
99.9

12
1
.1
.1
100.0
Total
953
100.0
100.0


Biến EXP được chia thành 4 bậc nhưng trong kết quả khảo sát có bậc 5:
Bảng 1.2: Bảng tầng số của biến phân loại EXP

Frequency
Percent
Valid Percent
Cumulative Percent
Valid
1
381
40.0
40.4
40.4
2
319
33.5
33.8
74.2
3

149
15.6
15.8
89.9
4
47
4.9
5.0
94.9
5
48
5.0
5.1
100.0
Total
944
99.1
100.0

Missing
System
9
.9


Total
953
100.0

Kiểm tra lại dữ liệu và loại giá trị sai lệch hoặc không phù hợp



5

II. Kiểm định EFA và hệ số Cronbach Alpha lần lƣợc cho các biến OC, PV, MP
1. Thành phần văn hóa tổ chức OC
a. Phân tích nhân tố EFA
Bảng 2.1: Total Variance Explained:
Component
Initial Eigenvalues
Extraction Sums of Squared
Loadings
Rotation Sums of Squared
Loadings
Total
% of
Variance
Cumulativ
e %
Total
% of
Variance
Cumulativ
e %
Total
% of
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.
Theo kết quả phân tích trên ta thấy được 2 nhân tố được rút ra, tổng phương sai trích TVE
= 47,398% <50% (không thỏa), tiến hành kiểm tra độ tin cậy của đo lường bằng hệ số
Cronbach Alpha.
b. Kiểm tra độ tin cậy của đo lường bằng hệ số Cronbach Alpha
Bảng 2.2a Reliability Statistics
Cronbach's
Alpha
N of Items

.782
11
Bảng 2.2b: Cronbach’s Alpha của thành phần OC1
Item-Total Statistics

Scale Mean if Item
Deleted
Scale Variance if
Item Deleted
Corrected Item-
Total Correlation
Cronbach's Alpha if
Item Deleted
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
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
Hệ số Cronbach’s Alpha = 0.782
6

Theo kết quả phân tích EFA thì tổng phương sai trích không thỏa (TVE = 47,398% <50%,).
Đồng thời dựa vào bảng phân tích hệ số Cronbach’s Alpha, ta thấy nếu xóa thành phần
OC24 thì hệ số Cronbach’s Alpha tăng lên 0,805
 Tiến hành xóa biến OC24 và phân tích lại, có kết quả sau:

Bảng 2.3: Kết quả phân tích EFA của thành phần OC
Component
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
3,843
38,426
38,426
3,843
38,426
38,426
2,978
29,779
29,779
2
1,249
12,490
50,916
1,249
12,490
50,916
2,114
21,137
50,916
3
,906

9,063
59,979






4
,840
8,404
68,383






5
,751
7,507
75,890






6
,579

5,785
81,675






7
,532
5,316
86,991






8
,484
4,844
91,835






9
,481

4,814
96,648






10
,335
3,352
100,000







Bảng 2.4: Ma trận xoay nhân tố:

Rotated Component Matrix
a


Component
1
2
OC14
,793

,110
OC26
,785
,113
OC25
,729
-,025
OC12
,657
,251
OC15
,526
,492
OC11
,468
,444
OC23
,068
,705
OC22
,240
,687
OC21
-,053
,562
OC13
,456
,549
Extraction Method: Principal Component Analysis.
Rotation Method: Varimax with Kaiser

Normalization.
a. Rotation converged in 3 iterations.

Dựa vào kết quả trên, ta thấy tổng phương sai trích TVE = 50,916% >50% thỏa mãn, hệ số
Cronbach’s Alpha = 0, 805 là cao, đồng thời dựa vào bảng ma trận xoay nhân tố thì các
biến OC11, OC12, OC14, OC15, OC25 và OC26 đo lường cho nhân tố 1 tốt hơn nhân tố 2,
do đó, các biến tiềm ẩn OC1 và OC2 có các biến đo lường mới như sau:
OCFT1: OC11, OC12, OC14, OC15, OC25 và OC26.
OCFT2: OC13, OC21, OC22 và OC23.
7

2. Thành phần Hệ thống giá trị của quản gia PV
a. Phân tích nhân tố EFA
Bảng 2.5 : Kết quả phân tích EFA của thành phần PV
Component
Initial Eigenvalues
Extraction Sums of Squared Loadings
Total
% of Variance
Cumulative %
Total
% of Variance
Cumulative %
1
2.533
28.148
28.148
2.533
28.148
28.148

2
1.767
19.631
47.779
1.767
19.631
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



Theo kết quả phân tích trên ta thấy được 2 nhân tố được rút ra, Tổng phương sai trích TVE
= 47,779 % < 50% (không thỏa) tiến hành kiểm tra độ tin cậy của đo lường bằng hệ số
Cronbach Alpha
b. Kiểm tra độ tin cậy của đo lường bằng hệ số Cronbach Alpha

Bảng 2.6 a :
Reliability Statistics
Cronbach's
Alpha
N of Items
.619
9

Bảng 2.6b: Cronbach’s Alpha của thành phần PV
Item-Total Statistics

Scale Mean if Item
Deleted
Scale Variance if
Item Deleted
Corrected Item-
Total Correlation
Cronbach's Alpha if
Item Deleted
PV2
29.66
20.014
0.323
0.587
PV4
30.9
20.695
0.104
0.651
PV8

29.58
19.984
0.347
0.582
PV1
30.19
18.272
0.438
0.555
PV3
30.96
19.799
0.253
0.604
PV5
29.6
20.052
0.313
0.589
PV6
29.75
19.535
0.377
0.575
PV7
30.3
18.694
0.385
0.569
PV9

30.46
19.43
0.263
0.602
Hệ số Cronbach’s Alpha = 0.619
Theo kết quả phân tích trong bảng 2.6a thì hệ số Cronbach’s Alpha = 0.619> 0.6, hệ số
tương quan của các biến PV3, PV4 và PV9 nhỏ hơn 0.3 và Cronbach's Alpha if Item
Deleted của 3 biến này cũng > 0.6, tiến hành xóa biến PV4, PV3,PV9 và tiến hành kiểm tra
độ tin cậy của đo lường bằng hệ số Cronbach Alpha, được kết quả sau:
8

Bảng 2.7a :
Reliability Statistics
Cronbach's
Alpha
N of Items
.714
5

Bảng 2.7b: Cronbach’s Alpha của thành phần PV

Item-Total Statistics

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

Alpha if Item
Deleted
PV2
16.47
8.232
.413
.689
PV8
16.39
8.005
.490
.660
PV5
16.41
7.602
.537
.640
PV6
16.56
7.457
.571
.626
PV7
17.11
7.813
.371
.714
Hệ số Cronbach’s Alpha = 0.714
Theo kết quả phân tích trong bảng 2.7a thì hệ số Cronbach’s Alpha = 0.714> 0.6, các hệ số
tương quan đều lớn hơn 0.3, thang đo đạt yêu cầu, kiểm định lại theo phương pháp phân tố

EFA:
Bảng 2.8 : Kết quả phân tích EFA của thành phần PV
Total Variance Explained
Component
Initial Eigenvalues
Extraction Sums of Squared Loadings
Total
% of
Variance
Cumulative
%
Total
% of
Variance
Cumulative
%
1
2.376
47.529
47.529
2.376
47.529
47.529
2
.857
17.147
64.676

3
.726
14.518
79.194



4
.587
11.739
90.933



5
.453
9.067
100.000



Extraction Method: Principal Component Analysis.

Bảng 2.9 Component Matrix
a

Component Matrix
a

Component
1
PV2
.628
9

PV6
.775
PV8
.699
PV5
.751
PV7
.573
Kết quả trên cho chúng ta thấy các biến đo lường đều có phần chung với một và chỉ một
nhân tố, vì vậy thang đo này là thang đo đơn hướng. Tổng phương sai trích TVE < 50%,
tiến hành loại các biến rác, dựa vào giá trị trọng số λi thấp (biến PV2 và PV7) ta được kết
quả sau:
Bảng 2.10 : Kết quả phân tích EFA của thành phần PV
Total Variance Explained
Component
Initial Eigenvalues
Extraction Sums of Squared Loadings
Total
% of Variance
Cumulative %
Total
% of Variance
Cumulative %
1

1.859
61.959
61.959
1.859
61.959
61.959
2
.685
22.837
84.796



3
.456
15.204
100.000



Extraction Method: Principal Component Analysis.

Bảng 2.11: Component Matrix
a
Component Matrix
a


Component
1

PV5
.822
PV6
.827
PV8
.706
Kết quả trên cho thấy Tổng phương sai trích TVE > 50%, đồng thời trọng số λi cao, do đó
thang đo đạt giá tị hội tụ, sau khi loại biến, thành phần PV được đo lường bằng các biến
quan sát sau: PVFT : PV5, PV6, PV8

3. Thành phần thực tiễn quản trị MP
a. Phân tích nhân tố EFA
Bảng 2.12 : Kết quả phân tích EFA của thành phần MP
Component
Initial Eigenvalues
Extraction Sums of Squared Loadings
Total
% of
Variance
Cumulative %
Total
% of
Variance
Cumulative %
1
4,172
34,766
34,766
4,172
34,766

34,766
2
1,280
10,667
45,433
1,280
10,667
45,433
3
1,008
8,403
53,835
1,008
8,403
53,835
4
,856
7,135
60,970



5
,790
6,584
67,554



6

,705
5,871
73,426



7
,646
5,380
78,806



8
,606
5,050
83,856



9
,552
4,598
88,455



10
,517
4,311

92,765



11
,482
4,014
96,779



12
,386
3,221
100,000



10

BẢNG 2.13: Ma trận xoay nhân tố
Component Matrix
a


Component
1
2
3
MP25

,708
-,021
,082
MP24
,702
-,042
,090
MP26
,679
-,138
,166
MP15
,641
-,148
,103
MP16
,624
-,166
-,042
MP21
,613
-,353
-,067
MP23
,612
-,274
,153
MP22
,581
-,198

-,091
MP12
553
,476
-,373
MP13
,495
,551
,130
MP14
,180
,516
,699
MP11
,495
,416
-,522
Extraction Method: Principal Component
Analysis.
a. 3 components extracted.

Rotated Component Matrix
a


Component
1
2
3
MP21

,689
,087
-,147
MP23
,684
,001
,070
MP26
,682
,110
,176
MP24
,646
,231
,180
MP15
,644
,126
,114
MP25
,640
,251
,187
MP16
,616
,197
-,012
MP22
,586
,189

-,077
MP11
,162
,813
-,052
MP12
,208
,785
,111
MP14
,020
-,022
,887
MP13
,196
,495
,531
Extraction Method: Principal Component Analysis.
Rotation Method: Varimax with Kaiser
Normalization.
a. Rotation converged in 4 iterations.

Theo kết quả phân tích trên ta thấy được 3 nhân tố được rút ra, Tổng phương sai trích TVE
= 53,835% > 50% (thỏa mãn), tiến hành kiểm tra độ tin cậy của đo lường bằng hệ số
Cronbach Alpha
b. kiểm tra độ tin cậy của đo lường bằng hệ số Cronbach Alpha
Bảng 2.14a:
Reliability Statistics
Cronbach's
Alpha

N of Items
.816
12

Bảng 2.14b: Cronbach’s Alpha của thành phần MP
Item-Total Statistics

Scale Mean if Item
Deleted
Scale Variance if
Item Deleted
Corrected Item-
Total Correlation
Cronbach's Alpha if
Item Deleted
MP11
38,45
59,995
,392
,809
MP12
38,31
59,376
,457
,804
MP13
38,76
59,112
,418
,807

MP14
39,55
63,489
,140
,831
MP15
39,02
55,829
,527
,797
MP16
38,47
57,976
,505
,799
MP21
38,85
56,843
,492
,800
MP22
38,68
57,873
,473
,802
MP23
39,30
56,822
,492
,800

MP24
38,54
56,991
,592
,793
MP25
38,46
56,706
,591
,792
MP26
39,00
55,477
,565
,793
11

Hệ số Cronbach’s Alpha = 0.816
Theo kết quả phân tích trong bảng 2.14a thì hệ số Cronbach’s Alpha = 0,816> 0,6 là cao
(thỏa mãn).
Dựa vào ma trận xoay nhân tố trong bảng 2.13, ta được tổ hợp biến mới như sau:
MPFT1: MP15, MP16, MP21, MP22, MP23, MP24, MP25 và MP26.
MPFT2: MP11và MP12
MPFT3: MP13 và MP14.

4. Thành phần kết quả hoạt động công ty P
a. Phân tích nhân tố EFA
Bảng 2.15 : Kết quả phân tích EFA của thành phần P
Total Variance Explained
Component

Initial Eigenvalues
Extraction Sums of Squared Loadings
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.
Từ kết quả trên ta thấy ta thấy tổng phương sai trích TVE > 50%, nên thang đo đạt yêu cầu.

b. Kiểm tra độ tin cậy của đo lường bằng hệ số Cronbach Alpha
Bảng 2.16 a:

Reliability Statistics
Cronbach's
Alpha
N of Items

.836
6

Bảng 2.16 b : Cronbach’s Alpha của thành phần P
Item-Total Statistics

Scale Mean if Item
Deleted
Scale Variance if
Item Deleted
Corrected Item-
Total Correlation
Cronbach's Alpha if
Item Deleted
P2
18.72
12.994
0.579
0.815
P1
18.54
12.861
0.595
0.812
P3
18.65
12.373
0.655
0.8
P4

18.49
12.726
0.597
0.811
P5
18.45
12.717
0.647
0.802
P6
18.79
12.548
0.586
0.814
Hệ số Cronbach’s Alpha = 0.836
12

Từ kết quả trên ta thấy hệ số Cronbach’s Alpha = 0.836 > 0.6, hệ số tương quan lớn hơn
0.3, nên thang đo đạt yêu cầu, các biến đo lường cho thành phần nhân tố P như sau
PFT: P1, P2, P3, P4, P5, P6
Nhƣ vậy:
Sau Khi phân tích nhân tố EFA và Cronbach’s Alpha cho các thành phần OC, PV, MP và P
ta loại 7 biến quan sát và còn lại 31 biến quan sát. Gồm 7 biến chính:
- Nhân tố OCFT1: OC11, OC12, OC14, OC15, OC25 và OC26.
- Nhân tố OCFT2: OC13, OC21, OC22 và OC23.
- Nhân tố PVFT : PV5, PV6, PV8
- Nhân tố MPFT1: MP15, MP16, MP21, MP22, MP23, MP24, MP25 và MP26.
- Nhân tố MPFT2: MP11và MP12
- Nhân tố MPFT3: MP13 và MP14.
- Nhân tố phụ thuộc PFT: P1; P2; P3; P4; P5; P6.

5. Tính giá trị các biến mới:
Biểu đồ 1: Giá trị OCFT1

Biểu đồ 2: Giá trị OCFT2

13


Biểu đồ 3: Giá trị PVFT

Biểu đồ 4: Giá trị MPFT1






Biểu đồ 5: Giá trị MPFT2

14


Biểu đồ 6: Giá trị MPFT3


III. Thực hiện phân tích Anova một chiều để tìm sự khác biệt của các biến tìm ẩn
trong mô hình với này với các tiêu thức phân loại: OWN, POS, Age, EXP.
Các biến tiềm ẩn gồm: FTOC1; FTOC2; FTPV; FTMP1; FTMP2; FTMP3.

3.1. Kiểm định sự khác biệt về hình thức sở hữu OWN
Ta tiến hành kiểm định sự khác biệt giữa các hình thức sở hữu, ta có giả thuyết:
- H0 : Không có sự khác biệt giữa các hình thức sở hữu
- H1 : Có sự khác biệt giữa các hình thức sở hữu
Nếu Sig lớn hơn mức ý nghĩa 5% chúng ta chấp nhận giả thuyết H0 tức là không có sự
khác biệt giữa các hình thức sở hữu công ty. Ngược lại, nếu Sig nhỏ hơn mức ý nghĩa 5% ta
15

bác bỏ giả thuyết H0 và chấp nhận giả thuyết H1 tức là có sự khác biệt giữa các hình thức
sở hữu công ty đối với các biến tiềm ẩn.
Bảng 3.1 : ANOVA một chiều cho OWN
ANOVA


Sum of Squares
df
Mean Square
F
Sig.
OCFT1
Between Groups
1.004
3
.335
.335
.800
Within Groups
944.816
945
1.000

Total
945.819
948



OCFT2
Between Groups
27.393
3
9.131
9.388
.000
Within Groups
919.108
945
.973


Total
946.501
948



PVFT
Between Groups
4.464

3
1.488
1.493
.215
Within Groups
940.772
944
.997


Total
945.236
947



MPFT1
Between Groups
28.358
3
9.453
9.704
.000
Within Groups
914.628
939
.974


Total

942.986
942



MPFT2
Between Groups
9.315
3
3.105
3.123
.025
Within Groups
933.682
939
.994


Total
942.998
942



MPFT3
Between Groups
39.382
3
13.127
13.641

.000
Within Groups
903.614
939
.962


Total
942.996
942



PFT
Between Groups
16.235
3
5.412
5.483
.001
Within Groups
933.656
946
.987


Total
949.891
949

Với kết quả ở bảng 3.1 ở trên, Sig của OCFT1, PVFT lớn hơn mức ý nghĩa 5% vì
vậy chúng ta có thể kết luận không có sự khác biệt giữa các hình thức sở hữu công ty đối
với biến tiềm ẩn OCFT1, PVFT. Ngược lại, các biến tiềm ẩn OCFT2, MPFT1, MPFT2,
MPFT3 và PFT có Sig nhỏ hơn mức ý nghĩa 5% nên có sự khác biệt giữa hình thức sở hữu
đối với các biến này. Tuy nhiên, để biết được các hình thức sở hữu nào có sự khác biệt thì
ta tiến hành kiểm định Post Hoc.

16


Bảng 3.2 : Kết quả kiểm định POST HOC cho OWN
Multiple Comparisons
Bonferroni
Dependent Variable
Mean
Difference
(I-J)
Std. Error
Sig.
95% Confidence Interval
Lower Bound
Upper Bound
OCFT2
1
2
,08405447
,09387116

1,000
-,1641244
,3322333
3
-,30377700
*

,08462358
,002
-,5275069
-,0800471
4
-,15827785
,08819864
,438
-,3914596
,0749039
2
1
-,08405447
,09387116
1,000
-,3322333
,1641244
3
-,38783147
*

,09686388
,000

-,6439225
-,1317404
4
-,24233232
,10000231
,093
-,5067208
,0220562
3
1
,30377700
*

,08462358
,002
,0800471
,5275069
2
,38783147
*

,09686388
,000
,1317404
,6439225
4
,14549915
,09137733
,670
-,0960865

,3870848
4
1
,15827785
,08819864
,438
-,0749039
,3914596
2
,24233232
,10000231
,093
-,0220562
,5067208
3
-,14549915
,09137733
,670
-,3870848
,0960865
MPFT1
1
2
-,22427957
,09332845
,099
-,4710269
,0224678
3
-,43408248

*

,08446221
,000
-,6573887
-,2107762
4
-,32910325
*

,08843200
,001
-,5629051
-,0953014
2
1
,22427957
,09332845
,099
-,0224678
,4710269
3
-,20980290
,09647202
,179
-,4648614
,0452556
4
-,10482367
,09996601

1,000
-,3691198
,1594725
3
1
,43408248
*

,08446221
,000
,2107762
,6573887
2
,20980290
,09647202
,179
-,0452556
,4648614
4
,10497923
,09174350
1,000
-,1375777
,3475362
4
1
,32910325
*

,08843200

,001
,0953014
,5629051
2
,10482367
,09996601
1,000
-,1594725
,3691198
3
-,10497923
,09174350
1,000
-,3475362
,1375777
MPFT2
1
2
-,04441583
,09429558
1,000
-,2937201
,2048885
3
-,14879561
,08533746
,489
-,3744159
,0768247
4

,13149712
,08934839
,849
-,1047275
,3677217
2
1
,04441583
,09429558
1,000
-,2048885
,2937201
3
-,10437978
,09747172
1,000
-,3620814
,1533218
4
,17591295
,10100193
,491
-,0911220
,4429479
3
1
,14879561
,08533746
,489
-,0768247

,3744159
2
,10437978
,09747172
1,000
-,1533218
,3620814
4
,28029273
*

,09269420
,015
,0352222
,5253632
4
1
-,13149712
,08934839
,849
-,3677217
,1047275
2
-,17591295
,10100193
,491
-,4429479
,0911220
3
-,28029273

*

,09269420
,015
-,5253632
-,0352222
MPFT3
1
2
-,06746977
,09276478
1,000
-,3127268
,1777873
3
,46003682
*

,08395209
,000
,2380793
,6819944
4
,15597050
,08789791
,458
-,0764192
,3883603
2
1

,06746977
,09276478
1,000
-,1777873
,3127268
3
,52750658
*

,09588936
,000
,2739886
,7810246
17

4
,22344027
,09936226
,149
-,0392596
,4861402
3
1
-,46003682
*

,08395209
,000
-,6819944
-,2380793

2
-,52750658
*

,09588936
,000
-,7810246
-,2739886
4
-,30406631
*

,09118940
,005
-,5451583
-,0629743
4
1
-,15597050
,08789791
,458
-,3883603
,0764192
2
-,22344027
,09936226
,149
-,4861402
,0392596
3

,30406631
*

,09118940
,005
,0629743
,5451583
PFT
1
2
-,02309305
,09388577
1,000
-,2713100
,2251239
3
-,31908067
*

,08477310
,001
-,5432053
-,0949560
4
-,15012125
,08847679
,540
-,3840378
,0837953
2

1
,02309305
,09388577
1,000
-,2251239
,2713100
3
-,29598762
*

,09695016
,014
-,5523062
-,0396690
4
-,12702820
,10020478
1,000
-,3919514
,1378950
3
1
,31908067
*

,08477310
,001
,0949560
,5432053
2

,29598762
*

,09695016
,014
,0396690
,5523062
4
,16895942
,09172207
,395
-,0735371
,4114559
4
1
,15012125
,08847679
,540
-,0837953
,3840378
2
,12702820
,10020478
1,000
-,1378950
,3919514
3
-,16895942
,09172207
,395

-,4114559
,0735371
*. The mean difference is significant at the 0.05 level.
Dựa vào bảng kết quả 3.2 ta có kết quả sau:
- Khác biệt về OCFT2 giữa loại 1 và loại 3, loại 2 và loại 3; trong đó khác biệt giữa
loại 2 và loại 3 là nhiều nhất;
- Khác biệt về MPFT1 giữa loại 1 và loại 3, loại 1 và loại 4; trong đó khác biệt giữa
loại 1 và loại 3 là nhiều nhất;
- Khác biệt về MPFT2 giữa loại 3 và loại 4;
- Khác biệt về MPFT3 giữa loại 1 và loại 3, loại 2 và loại 3, loại 3 và loại 4 ; trong đó
khác biệt giữa loại 1 và loại 3, giữa loại 2 và loại 3 là nhiều nhất;
- Khác biệt về PFT giữa loại 1 và loại 3, loại 2 và loại 3; trong đó khác biệt giữa loại
1 và loại 3 là nhiều nhất;

3.2. Kiểm định sự khác biệt về kinh nghiệm EXP
Bảng 3.3 : ANOVA một chiều cho EXP
ANOVA

Sum of
Squares
df
Mean
Square
F
Sig.
OCFT1
Between Groups
0,158
3
,053

,052
,984
Within Groups
897,950
890
1,009


Total
898,108
893



OCFT2
Between Groups
33,057
3
11,019
11,203
,000
Within Groups
875,382
890
,984


Total
908,439
893

PVFT
Between Groups
0,853
3
0,284
0,286
,836
18

Within Groups
885,120
889
,996


Total
885,973
892



MPFT1
Between Groups
8,023
3
2,674
2,665

,047
Within Groups
886,137
883
1,004


Total
894,160
886



MPFT2
Between Groups
6,510
3
2,170
2,277
,078
Within Groups
841,370
883
,953


Total
847,880
886

MPFT3
Between Groups
4,265
3
1,422
1,426
,234
Within Groups
880,335
883
,997


Total
884,600
886



PFT
Between Groups
22,875
3
7,625
7,822
,000
Within Groups
867,565

890
,975


Total
890,440
893



Với kết quả ở bảng 3.3 ở trên, Sig của OCFT1, PVFT, MPFT2, MPFT3 lớn hơn mức
ý nghĩa 5% vì vậy chúng ta có thể kết luận không có sự khác biệt giữa kinh nghiệm với
biến tiềm ẩn OCFT1, PVFT, MPFT2, MPFT3. Ngược lại, các biến tiềm ẩn OCF2, MPFT1,
PFT có Sig nhỏ hơn mức ý nghĩa 5% nên có sự khác biệt giữa kinh nghiệm đối với các biến
này. Tuy nhiên, để biết được các hình thức sở hữu nào có sự khác biệt thì ta tiến hành kiểm
định Post Hoc.
Bảng3.4 : Kết quả kiểm định POST HOC cho EXP
Multiple Comparisons
Bonferroni
Dependent Variable
Mean
Difference
(I-J)
Std. Error
Sig.
95% Confidence Interval
Lower Bound
Upper Bound
OCFT2
1

2
-,39253832
*

,07531045
0,000
-,5916719
-,1934048
3
-,40494403
*

,09609441
,000
-,6590339
-,1508542
4
-,26781332
,15334761
,486
-,6732903
,1376637
2
1
,39253832
*

,07531045
0,000
,1934048

,5916719
3
-0,01240571
,09863614
1,000
-,2732163
,2484049
4
,12472500
,15495303
1,000
-,2849970
,5344470
3
1
,40494403
*

,09609441
0,000
,1508542
,6590339
2
0,012405705
,09863614
1,000
-,2484049
,2732163
4
,13713071

,16605094
1,000
-,3019360
,5761974
4
1
,26781332
,15334761
0,486
-,1376637
,6732903
2
-0,124725
,15495303
1,000
-,5344470
,2849970
3
-,13713071
,16605094
1,000
-,5761974
,3019360
MPFT1
1
2
-,20115246
,07651734
0,052
-,4034808

,0011759
3
-0,17847592
,09697563
,396
-,4349004
,0779486
4
-,04623092
,15498775
1,000
-,4560520
,3635902
2
1
,20115246
,07651734
0,052
-,0011759
,4034808
3
0,022676532
,09960488
1,000
-,2407003
,2860533
4
,15492153
,15664629
1,000

-,2592851
,5691282
3
1
,17847592
,09697563
0,396
-,0779486
,4349004
2
-0,02267653
,09960488
1,000
-,2860533
,2407003
4
,13224500
,16759305
1,000
-,3109072
,5753972
4
1
,04623092
,15498775
1,000
-,3635902
,4560520
19

2
-0,15492153
,15664629
1,000
-,5691282
,2592851
3
-,13224500
,16759305
1,000
-,5753972
,3109072
PFT
1
2
-,28894230
*

,07505708
0,001
-,4874059
-,0904787
3
-,36643831
*

,09539781
,001
-,6186862
-,1141904

4
-,36424964
,15263937
,103
-,7678539
,0393546
2
1
,28894230
*

,07505708
0,001
,0904787
,4874059
3
-0,077496
,09806777
1,000
-,3368038
,1818117
4
-,07530734
,15432214
1,000
-,4833611
,3327465
3
1
,36643831

*

,09539781
0,001
,1141904
,6186862
2
0,077496003
,09806777
1,000
-,1818117
,3368038
4
,00218867
,16517415
1,000
-,4345597
,4389370
4
1
,36424964
,15263937
0,103
-,0393546
,7678539
2
0,075307336
,15432214
1,000
-,3327465

,4833611
3
-,00218867
,16517415
1,000
-,4389370
,4345597
*. The mean difference is significant at the 0.05 level.



Dựa vào bảng kết quả 3.4 ta có kết quả sau:
- Khác biệt về OCFT2 giữa loại 1 và loại 2, loại 1 và loại 3;
- Khác biệt về MPFT1: không có sự khác biệt
- Khác biệt về OCFT2 giữa loại 1 và loại 2, loại 1 và loại 3;

3.3. Kiểm định sự khác biệt về độ tuổi quản trị AGE
Bảng 3.5 : ANOVA một chiều cho AGE
ANOVA

Sum of
Squares
df
Mean
Square
F
Sig.
OCFT1
Between Groups
0,297

3
,099
,099
,961
Within Groups
941,078
939
1,002


Total
941,375
942



OCFT2
Between Groups
17,944
3
5,981
6,057
,000
Within Groups
927,327
939
,988


Total

945,272
942



PVFT
Between Groups
1,340
3
0,447
0,448
,718
Within Groups
934,384
938
,996


Total
935,724
941



MPFT1
Between Groups
8,554
3
2,851
2,869

,036
Within Groups
927,114
933
,994


Total
935,669
936



MPFT2
Between Groups
14,910
3
4,970
5,122
,002
Within Groups
905,386
933
,970


Total
920,296
936

MPFT3
Between Groups
5,784
3
1,928
1,929
,123
Within Groups
932,679
933
1,000


Total
938,462
936



PFT
Between Groups
7,775
3
2,592
2,606
,051
Within Groups
934,766

940
,994


Total
942,541
943



20

Với kết quả ở bảng 3.5 ở trên, Sig của OCFT1, PVFT, MPFT3, PFT lớn hơn mức ý
nghĩa 5% vì vậy chúng ta có thể kết luận không có sự khác biệt giữa độ tuổi quản lý với
biến tiềm ẩn của OCFT1, PVFT, MPFT3, PFT . Ngược lại, các biến tiềm ẩn OCFT2,
MPFT1, MPFT2 có Sig nhỏ hơn mức ý nghĩa 5% nên có sự khác biệt giữa độ tuổi quản lý
đối với các biến.

3.4. Kiểm định sự khác biệt về cấp bậc quản lý POS
Bảng 3.6 : ANOVA một chiều cho POS
ANOVA

Sum of
Squares
df
Mean
Square
F
Sig.
OCFT1

Between Groups
12,285
1
12,285
12,445
,000
Within Groups
929,892
942
,987


Total
942,176
943



OCFT2
Between Groups
15,387
1
15,387
15,582
,000
Within Groups
930,180
942
,987

Total
945,567
943



PVFT
Between Groups
1,980
1
1,980
2,000
,158
Within Groups
931,600
941
,990


Total
933,581
942



MPFT1
Between Groups
18,508
1

18,508
18,812
,000
Within Groups
920,874
936
,984


Total
939,382
937



MPFT2
Between Groups
0,086
1
0,086
0,087
,768
Within Groups
924,273
936
,987


Total
924,359

937



MPFT3
Between Groups
0,715
1
0,715
0,713
,399
Within Groups
938,223
936
1,002


Total
938,938
937



PFT
Between Groups
9,608
1
9,608
9,702
,002

Within Groups
933,889
943
,990


Total
943,497
944



Với kết quả ở bảng 3.6 ở trên, Sig của PVFT, MPFT2, MPFT3 lớn hơn mức ý nghĩa 5% vì
vậy chúng ta có thể kết luận không có sự khác biệt giữa cấp bậc quản lý với biến tiềm ẩn
của PVFT, MPFT2, MPFT3. Ngược lại, các biến tiềm ẩn OCFT1, OCFT2, MPFT1, PFT
có Sig nhỏ hơn mức ý nghĩa 5% nên có sự khác biệt giữa hai hình thức quản lý với các biến
này.





21

IV. Phân tích ANOVA hai chiều với OWN và POS
Đầu tiên ta giả định, các hình thức quản lý (OWN) khác nhau cho kết quả hoạt đông
khác nhau, các cấp bậc quản lý (POS) khác nhau cho kết quả hoạt động khác nhau và có
thêm một tác động là tác động của hình thức quản lý vào kết quả hoạt động còn phù thuộc
vào cấp bậc quản lý (OWN*POS).
Bảng 4.1: Levene's Test of Equality of Error Variances

a

Dependent Variable: PFT
F
df1
df2
Sig.
1,838
7
937
,077
Tests the null hypothesis that the error variance of the dependent variable is equal across groups.
a. Design: Intercept + OWN + POS + OWN * POS
Đầu tiên ta có kết quả kiểm định Levene cho thấy giả định phương sai bằng nhau đã
không bị vi phạm (Sig>0.05), đó là điều kiện để ta tiến hành ANOVA.

Bảng 4.2: Tests of Between-Subjects Effects
Dependent Variable: FTP
Source
Type III Sum of
Squares
df
Mean Square
F
Sig.
Corrected Model
24,951
a

7

3,564
3,636
,001
Intercept
3,413
1
3,413
3,481
,062
OWN
10,804
3
3,601
3,674
,012
POS
7,802
1
7,802
7,959
,005
OWN * POS
,911
3
,304
,310
,818
Error
918,546
937

,980


Total
943,498
945



Corrected Total
943,497
944



a. R Squared = ,026 (Adjusted R Squared = ,019)

Trong bảng kết quả phân tích tác động của OWN, POS và POS*OWN ta thấy rằng: Chỉ
có OWN và POS có tác động vào P (Sig<0.05) còn OWN*POS thì không có tác động gì
cả(Sig>0.05)
Từ đó ta thay đổi mô hình, loại bỏ sự tác động của OWN*POS thì ta vẫn có kết quả là mô
hình phù hợp- phương sai không đổi (Sig > 0.05) và OWN và POS có sự tác động trực tiếp
làm ảnh hưởng đến P ( Sig<0.05):



Bảng 4.3: Levene's Test of Equality of Error Variances
a

Dependent Variable: PFT

F
df1
df2
Sig.
1,861
7
937
,073
Tests the null hypothesis that the error variance of the dependent variable is equal across groups.
a. Design: Intercept + OWN + POS
22




Bảng 4.4: Tests of Between-Subjects Effects
Dependent Variable: PFT
Source
Type III Sum of
Squares
df
Mean Square
F
Sig.
Corrected Model
24,040
a

4
6,010

6,144
,000
Intercept
3,206
1
3,206
3,278
,071
OWN
14,432
3
4,811
4,918
,002
POS
8,259
1
8,259
8,443
,004
Error
919,457
940
,978


Total
943,498
945

Corrected Total
943,497
944



a. R Squared = ,025 (Adjusted R Squared = ,021)

Tiến hành phân tích sự tác động của POS, OWN đến P nhƣ thế nào:
Đầu tiên POS chỉ có hai nhóm quản trị cấp cao và quản trị cấp trung nên không cần
thiết sự dụng Post Hoctest. Ta có thể kết luận cho POS: quản trị cấp cao và quản trị cấp
trung tạo ra kết quả kinh doanh P khác nhau. Còn về OWN ta có Post Hoc test ở bảng dưới
đây:

Bảng 4.5 : Multiple Comparisons

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

2
-,0182846
,09364319
1,000
-,2658635
,2292943
3
-,3142723
*

,08459027
,001
-,5379166
-,0906279
4
-,1393209
,08850423
,695
-,3733131
,0946714
2
1
,0182846
,09364319
1,000
-,2292943
,2658635
3
-,2959876
*

,09651667
,013
-,5511636
-,0408116
4
-,1210362
,09996476
1,000
-,3853285
,1432560
3
1
,3142723
*

,08459027
,001
,0906279
,5379166
2
,2959876
*

,09651667
,013
,0408116
,5511636
4
,1749514

,09153917
,338
-,0670648
,4169676
4
1
,1393209
,08850423
,695
-,0946714
,3733131
2
,1210362
,09996476
1,000
-,1432560
,3853285
3
-,1749514
,09153917
,338
-,4169676
,0670648
Based on observed means.
The error term is Mean Square(Error) = ,978.
*. The mean difference is significant at the ,05 level.

Nhìn vào bảng này ta có thể thấy : Giá trị Sig < 0.05 cho ta biết rằng hình thức sở hữu giữa
Doanh nghiệp NN (1) với Công ty Tư nhân (3) và giữa Liên doanh (2) với Công ty tư nhân
(3) có sự khác biệt trong kết quả hoạt động kinh doanh với nhau.

23

V. Xây dựng hàm tƣơng quan tuyến tính giữa P và các biến độc lập vừa khám phá
thông qua phân tích nhân tố/EFA
 Mô hình hiệu chỉnh:













 Phƣơng trình hồi quy tổng quát:

P = β
0
+ β
1
*OCFT1 + β
2
*OCFT2+ β
3
*MPFT1+ β

4
*MPFT2+ β
5
*MPFT3+ β
6
*PVFT
Để khám phá tác động của các biến độc lập đối với biến phụ thuộc, dùng mô hình
hồi quy bội MLR. Phương pháp bình phương nhỏ nhất với phương pháp ENTER được sử
dụng thông qua phần mềm SPSS.

Bảng 5.1:
Model Summary
b

Model
R
R Square
Adjusted R
Square
Std. Error of the
Estimate
1
.665
a

.443
.439
.74814291
a.Predictors:(Constant),PVFT,OCFT2,MPFT3,MPFT2,MPFT1,OCFT1
b. Dependent Variable: PFT

OCFT1
MPFT1
OCFT2
MPFT3
MPFT2
PFT
PVFT
24

Bảng 5.2:
ANOVA
b

Model
Sum of Squares
df
Mean Square
F
Sig.
1
Regression
413.865
6
68.977
123.236
.000
a

Residual
521.097
931
.560


Total
934.962
937



a. Predictors: (Constant), PVFT, OCFT2, MPFT3, MPFT2, MPFT1, OCFT1

b. Dependent Variable: PFT






Bảng 5.3:
Coefficients
a

Model
Unstandardized Coefficients
Standardized
Coefficients
t

Sig.
Collinearity Statistics
B
Std. Error
Beta
Tolerance
VIF
1
(Constant)
.002
.024

.075
.940


MPFT1
.335
.031
.336
10.887
.000
.628
1.594
MPFT2
.258
.028
.259
9.168
.000

.751
1.331
MPFT3
.078
.025
.078
3.142
.002
.960
1.041
OCFT1
.229
.032
.228
7.154
.000
.589
1.697
OCFT2
.202
.029
.203
7.019
.000
.714
1.400
PVFT
030
.028
030

-1.072
.284
.755
1.325
a. Dependent Variable: PFT









25









Vậy ta đƣợc Phƣơng trình hồi quy tổng quát:
Mô hình tổng quát về P với mức ý nghĩa nhỏ hơn 0.05 và mô hình này giải thích được 43,9
% sự biến thiên của P:

P = 0,229*OCFT1 + 0,202*OCFT2 + 0,335*MPFT1 + 0,258*MPFT2 + 0,078*MPFT3
-0,030*PVFT