bài tập cá nhân môn phương pháp nghiên cứu trong khoa học ii

TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP.HCM
KHOA QUẢN TRỊ KINH DOANH




BÀI TẬP CÁ NHÂN
MÔN
PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU TRONG KHOA HỌC II







Giảng viên: TS.Nguyễn Hùng Phong
Học viên: Phạm Thái Trường – MSHV: 7701221773

i

MỤC LỤC
DANH MỤC BẢNG iii
ĐỀ BÀI 1
BÀI LÀM 2
I. Kiểm tra và làm sạch dữ liệu 2
II. Kiểm định EFA và hệ số Cronbach Alpha lần lược cho các biến OC, PV, MP 3
II.1 Thành phần văn hóa tổ chức OC 3
a) Phân tích nhân tố EFA 3

b) Kiểm tra độ tin cậy của đo lường bằng hệ số Cronbach Alpha 3
II.2 Thành phần Hệ thống giá trị của quản gia PV 5
a) Phân tích nhân tố EFA 5
b) Kiểm tra độ tin cậy của đo lường bằng hệ số Cronbach Alpha 5
II.3 Thành phần thực tiễn quản trị MP 8
a) Phân tích nhân tố EFA 8
b) Kiểm tra độ tin cậy của đo lường bằng hệ số Cronbach Alpha 9
II.4 Thành phần kết quả hoạt động công ty P 10
a) Phân tích nhân tố EFA 10
b) Kiểm tra độ tin cậy của đo lường bằng hệ số Cronbach Alpha 10
II.5 Tính giá trị các biến mới 11
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 12
III.1 Kiểm định sự khác biệt về hình thức sở hữu OWN 12
III.2 Kiểm định sự khác biệt về kinh nghiệm EXP 14
III.3 Kiểm định sự khác biệt về độ tuổi quản trị AGE 16
III.4 Kiểm định sự khác biệt về cấp bậc quản lý POS 17
IV. Phân tích ANOVA hai chiều với OWN và POS 18
ii

V. Xây dựng hàm tương quan tuyến tính giữa P và các biến độc lập vừa khám phá thông
qua phân tích nhân tố/EFA 20
a) Mô hình hiệu chỉnh 20
b) Phương trình hồi quy tổng quát 20
VI. Kiểm định giả thiết 22
VII. 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 chọn làm biến cơ sở 24
a) Kiểm định giả thuyết 25
b) Kết quả hàm tương quan với biến giả 26

iii

DANH MỤC BẢNG

Bảng 1.1: Bảng tầng số của biến quan sát MP16 2
Bảng 1.2: Bảng tầng số của biến phân loại EXP 2
Bảng 2.2: Cronbach’s Alpha của thành phần OC1 3
Bảng 2.3: Kết quả phân tích EFA của thành phần OC 4
Bảng 2.4: Ma trận xoay nhân tố 4
Bảng 2.5: Kết quả phân tích EFA của thành phần PV 5
Bảng 2.6: Cronbach’s Alpha của thành phần PV 5
Bảng 2.7: Cronbach’s Alpha của thành phần PV 6
Bảng 2.8: Cronbach’s Alpha của thành phần PV 6
Bảng 2.9: Kết quả phân tích EFA của thành phần PV 6
Bảng 2.10: Component Matrix
a
7
Bảng 2.11: Kết quả phân tích EFA của thành phần PV 7
Bảng 2.12: Component Matrix
a
7
Bảng 2.13: Kết quả phân tích EFA của thành phần MP 8
Bảng 2.14: Ma trận xoay nhân tố 8
Bảng 2.15: Cronbach’s Alpha của thành phần MP 9
Bảng 2.16: Kết quả phân tích EFA của thành phần P 10
Bảng 2.17: Cronbach’s Alpha của thành phần P 10
Bảng 3.1: ANOVA một chiều cho OWN 12
Bảng 3.2: Kết quả kiểm định POST HOC cho OWN 13
Bảng 3.3: ANOVA một chiều cho EXP 14
Bảng 3.4: Kết quả kiểm định POST HOC cho EXP 15

Bảng 3.5: ANOVA một chiều cho AGE 16
Bảng 3.6: ANOVA một chiều cho POS 17
Bảng 4.1: Levene's Test of Equality of Error Variances
a
18
iv

Bảng 4.2: Tests of Between-Subjects Effects 18
Bảng 4.3: Levene's Test of Equality of Error Variances
a
18
Bảng 4.4: Tests of Between-Subjects Effects 19
Bảng 5.1: Model Summary 20
Bảng 5.2: ANOVA
a
20
Bảng 5.3: Coefficients
a
21
Bảng 7.1: Mã hoá biến Dummy 24
Bảng 7.2: Model Summary
b
25
Bảng 7.3: ANOVA
a
25
Bảng 7.4: Coefficients
a
25
1

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

2

BÀI LÀM

I. Kiểm tra và làm sạch dữ liệu
Xuất dữ liệu từ file Excel sang spss V20.0, 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, biến EXP được chia thành 4 bậc
nhưng trong kết quả khảo sát có bậc 5
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


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












3

II. Kiểm định EFA và hệ số Cronbach Alpha lần lược cho các biến OC, PV, MP
II.1 Thành phần văn hóa tổ chức OC
a) Phân tích nhân tố EFA
Component

Initial Eigenvalues Extraction Sums of Squared Loadings
Total
% of
Variance
Cumulative % Total
% of
Variance
Cumulative %
1 3,852

35,021

35,021

3,311

30,104

30,104

2 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

Theo kết quả phân tích trên ta thấy được 2 nhân tố được rút ra, tổng phương sai trích TVE =
47,398% <50%, 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 2.2: 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








4

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, nên 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
Total
% of
Variance
Cumulative % Total
% of

Variance
Cumulative %
1 3,843

38,426

38,426

2,978

29,779

29,779

2 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
Component Matrix
a

Component
1 2
OC15 ,714

,098

OC14 ,711

-,368

OC26 ,706

-,361

OC13 ,689

,184

OC12 ,681

-,174

OC11 ,639

,092

OC22 ,593

,422

OC25 ,581

-,441

OC23 ,463

,536

OC21 ,282

,490

Extraction Method: Principal Component
Analysis.
a. 2 components extracted.

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 OC25
và OC25 đo lường cho OC1 tốt hơn OC2, do đó, các biến tiềm ẩn OC1 và OC2 có các biến đo
lường mới như sau:
FTOC1: OC11, OC12, OC14, OC15, OO25 và OC26.
FTOC2: OC13, OC21, OC22 và OC23.
5

II.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: 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








6

Theo kết quả phân tích trong bảng 2.8 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, tiến hành xóa biến PV4 và tiến hành kiểm tra độ tin
cậy của đo lường bằng hệ số Cronbach Alpha, được kết quả sau:
Bảng 2.7: 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 26.63

16.895

0.368

0.615

PV8 26.55

16.77

0.408

0.607

PV1 27.17

15.729

0.421

0.599

PV3 27.93

17.596

0.186

0.664

PV5 26.57

16.847

0.368

0.615

PV6 26.72

16.292

0.444

0.596

PV7 27.27

15.804

0.407

0.603

PV9 27.43

17.133

0.211

0.66

Hệ số Cronbach’s Alpha = 0.654
Theo kết quả phân tích trong bảng 2.9 thì hệ số Cronbach’s Alpha = 0.651> 0.6, hệ số tương quan
của các biến PV3 và PV9 nhỏ hơn 0.3, tiến hành các bước tương tự đến khi thỏa mãn điều kiện hệ
số Cronbach’s Alpha và hệ số tương quan, kết quả cuối ta được bảng sau:
Bảng 2.8: 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 0.413 0.689
PV8 16.39 8.005 0.49 0.66
PV5 16.41 7.602 0.537 0.64
PV6 16.56 7.457 0.571 0.626
PV7 17.11 7.813 0.371 0.714
Hệ số Cronbach’s Alpha = 0.714
Theo kết quả phân tích trong bảng 2.8 thì hệ số Cronbach’s Alpha = 0.714> 0.6, các hệ số tương
đều lớn hơn 0.3, thang đo đạt yêu cầu, kiểm định lại theo phương pháp phân tố EFA:
Bảng 2.9: 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.
7

Bảng 2.10: Component Matrix
a

Component Matrix
a


Component

1

PV2 .628
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 2.11: 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 2.12: 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:
FTPV: PV5, PV6, PV8










8

II.3 Thành phần thực tiễn quản trị MP
a) Phân tích nhân tố EFA
Bảng 2.13: 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


Bảng 2.14: 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




9

b) Kiểm tra độ tin cậy của đo lường bằng hệ số Cronbach Alpha
Bảng 2.15: 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

Hệ số Cronbach’s Alpha = 0.816
Theo kết quả phân tích trong bảng 2.14 thì hệ số Cronbach’s Alpha = 0,816> 0,6 là cao (thỏa mãn).
Dựa vào ma trận xoay nhân tố, ta thấy rằng biến mới MP3, đồng thời biến MP15 và MP16 đo
lường MP2 tốt hơn MP1, tổ hợp biến mới như sau:
FTMP1: MP15, MP16, MP21, MP22, MP23, MP24, MP25 và MP26.
FTMP2: MP11và MP12
FTMP3: MP13 và MP14.

10

II.4 Thành phần kết quả hoạt động công ty P
a) Phân tích nhân tố EFA
Bảng 2.16: 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 2.17: 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
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
P: P1, P2, P3, P4, P5, P6
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 FTOC1: OC11, OC12, OC14, OC15, OC25 và OC26.
• Nhân tố FTOC2: OC13, OC21, OC22 và OC23.
• Nhân tố FTPV : PV5, PV6, PV8
• Nhân tố FTMP1: MP15, MP16, MP21, MP22, MP23, MP24, MP25 và MP26.
• Nhân tố FTMP2: MP11và MP12
• Nhân tố FTMP3: MP13 và MP14.
• Nhân tố phụ thuộc FTP: P1; P2; P3; P4; P5; P6.

11

II.5 Tính giá trị các biến mới
Biểu đồ 1: Giá trị FTOC1


Biểu đồ 2: Giá trị FTOC2


Biểu đồ 3: Giá trị FTPV

Biểu đồ 4: Giá trị FTMP1



Biểu đồ 5: Giá trị FTMP2


Biểu đồ 6: Giá tị FTMP3




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
Các biến tiềm ẩn gồm: FTOC1; FTOC2; FTPV; FTMP1; FTMP2; FTMP3.
III.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 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.
FTOC1
Between Groups 1,762 3 ,587 ,588 ,623
Within Groups 944,297 945 ,999
Total 946,059 948
FTOC2
Between Groups 20,297 3 6,766 6,890 ,000
Within Groups 927,952 945 ,982
Total 948,249 948
FTPV
Between Groups 4,464 3 1,488 1,493 ,215
Within Groups 940,772 944 ,997
Total 945,236 947
FTMP1
Between Groups 28,358 3 9,453 9,704 ,000
Within Groups 914,628 939 ,974
Total 942,986 942
FTMP2
Between Groups 9,315 3 3,105 3,123 ,025
Within Groups 933,682 939 ,994
Total 942,998 942
FTMP3
Between Groups 39,382 3 13,127 13,641 ,000
Within Groups 903,614 939 ,962
Total 942,996 942
FTP

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 FTOC1, FTPV 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
FTOC1, FTPV. Ngược lại, các biến tiềm ẩn FTOC2, FTMP1, FTMP2, FTMP3 và FTP 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.
13

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
FTOC2
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
FTMP1
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
FTMP2
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
FTMP3
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
4 ,22344027 ,09936226 ,149 -,0392596 ,4861402
3 1 -,46003682
*
,08395209 ,000 -,6819944 -,2380793
14

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
FTP
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 FTOC2 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 FTMP1 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 FTMP2 giữa loại 3 và loại 4;
• Khác biệt về FTMP3 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 FTP giữa loại 1 và loại 3, loại 2 và loại 3; trong đó khác biệt giữa loại 1 và
loại 3 là nhiều nhất.


III.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.
FTOC1
Between Groups 0,158 3 ,053 ,052 ,984
Within Groups 897,950 890 1,009
Total 898,108 893
FTOC2
Between Groups 33,057 3 11,019 11,203 ,000
Within Groups 875,382 890 ,984
Total 908,439 893
FTPV
Between Groups 0,853 3 0,284 0,286 ,836
Within Groups 885,120 889 ,996

15

Total 885,973 892
FTMP1
Between Groups 8,023 3 2,674 2,665 ,047
Within Groups 886,137 883 1,004
Total 894,160 886
FTMP2
Between Groups 6,510 3 2,170 2,277 ,078
Within Groups 841,370 883 ,953
Total 847,880 886
FTMP3
Between Groups 4,265 3 1,422 1,426 ,234
Within Groups 880,335 883 ,997
Total 884,600 886
FTP
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 FTOC1, FTPV, FTMP2, FTMP3 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
FTOC1, FTPV, FTMP2, FTMP3. Ngược lại, các biến tiềm ẩn FTOC2, FTMP1, FTP 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.
Bảng 3.4: 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
FTOC2
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
FTMP1

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
2 -0,15492153 ,15664629 1,000 -,5691282 ,2592851
3 -,13224500 ,16759305 1,000 -,5753972 ,3109072
16

FTP
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 FTOC2 giữa loại 1 và loại 2, loại 1 và loại 3;
• Khác biệt về FTMP1: không có sự khác biệt
• Khác biệt về FTOC2 giữa loại 1 và loại 2, loại 1 và loại 3.

III.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.
FTOC1

Between Groups 0,297 3 ,099 ,099 ,961
Within Groups 941,078 939 1,002
Total 941,375 942
FTOC2
Between Groups 17,944 3 5,981 6,057 ,000
Within Groups 927,327 939 ,988
Total 945,272 942
FTPV
Between Groups 1,340 3 0,447 0,448 ,718
Within Groups 934,384 938 ,996
Total 935,724 941
FTMP1
Between Groups 8,554 3 2,851 2,869 ,036
Within Groups 927,114 933 ,994
Total 935,669 936
FTMP2
Between Groups 14,910 3 4,970 5,122 ,002
Within Groups 905,386 933 ,970
Total 920,296 936
FTMP3
Between Groups 5,784 3 1,928 1,929 ,123
Within Groups 932,679 933 1,000
Total 938,462 936
FTP
Between Groups 7,775 3 2,592 2,606 ,051
Within Groups 934,766 940 ,994
Total 942,541 943
Với kết quả ở bảng 3.5 ở trên, Sig của FTOC1, FTPV, FTMP3, FTP 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
17

của FTOC1, FTPV, FTMP3, FTP . Ngược lại, các biến tiềm ẩn FTOC2, FTMP1, FTMP2 có Sig
nhỏ hơn mức ý nghĩa 5% nên có sự khác biệt giữa độ tuổi quản lý đối với các biến.

III.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.
FTOC1
Between Groups 12,285 1 12,285 12,445 ,000
Within Groups 929,892 942 ,987
Total 942,176 943
FTOC2
Between Groups 15,387 1 15,387 15,582 ,000
Within Groups 930,180 942 ,987
Total 945,567 943
FTPV
Between Groups 1,980 1 1,980 2,000 ,158
Within Groups 931,600 941 ,990
Total 933,581 942
FTMP1
Between Groups 18,508 1 18,508 18,812 ,000
Within Groups 920,874 936 ,984
Total 939,382 937

FTMP2
Between Groups 0,086 1 0,086 0,087 ,768
Within Groups 924,273 936 ,987
Total 924,359 937
FTMP3
Between Groups 0,715 1 0,715 0,713 ,399
Within Groups 938,223 936 1,002
Total 938,938 937
FTP
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 FTPV, FTMP2, FTMP3 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 FTPV,
FTMP2, FTMP3. Ngược lại, các biến tiềm ẩn FTOC1, FTOC2, FTMP1, FTP có Sig nhỏ hơn
mức ý nghĩa 5% nên có sự khác biệt giữa hai hình thức quản lý với các biến này.








18

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).
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 4.1: Levene's Test of Equality of Error Variances
a

Dependent Variable: FTP
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
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)

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)
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=0.92>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: FTP
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


19

Bảng 4.4: Tests of Between-Subjects Effects
Dependent Variable: FTP
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)
Và bây giờ ta phân tích sự tác động của POS, OWN đến P như 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 Hoc
test. 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.
Nhìn vào bảng này ta có thể thấy : Giá trị Sig<0.05 cho ta biết rằng hình thức sở hữu
Doanh nghiệp NN (1) với Công ty Tư nhân (3) và Liên doanh (2) với Công ty tư nhân (3)
có sự khác biệt trong kết quả hoạt động kinh doanh với nhau.

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.





20

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














b) Phương trình hồi quy tổng quát
P = β
0

+ β
1
*FTOC1 + β
2
*FTOC2+ β
3
*FTMP1+ β
4
*FTMP2+ β
5
*FTMP3+ β
6
*FTPV
Để khám phá tác động của các biến độc lập đối với biến phụ thuộc, tác giả đã 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
Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate
1 ,666
a
,443 ,440 ,74757616
a. Predictors: (Constant), FTMP3, FTMP1, FTMP2, FTPV, FTOC2, FTOC1

Bảng 5.2: ANOVA
a

Model Sum of Squares df Mean Square F Sig.
1
Regression 411,654 6 69,109 123,658 .000
b

Residual 520,308 931 ,559
Total 934,962 937
a. Dependent Variable: FTP
b. Predictors: (Constant), FTMP3, FTMP1, FTMP2, FTPV, FTOC2, FTOC1
FTOC1

FTMP1
FTOC2
FTMP3
FTMP2
FTP
FTPV