bài tập cá nhân xử lý dữ liệu bằng phần mềm spss môn học phương pháp nghiên cứu khoa học – phần 2

1 | P a g e


Trường Đại Học Kinh Tế TPHCM
Viện Đào Tạo Sau Đại Học
Khoa Quản Trị Kinh Doanh
  








Môn học: PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU KHOA HỌC TRONG QUẢN TRỊ

BÀI TẬP XỬ LÝ DỮ LIỆU




GVHD : TS. NGUYỄN HÙNG PHONG
HVTH : NGUYỄN THỊ THANH THẢO
MSHV : 7701221072


TPHCM – 08/2013

2 | P a g e

MỤC LỤC

LÀM SẠCH DỮ LIỆU 5
Câu 2: Thực hiện kiểm tra độ tin cậy của đo lường bằng hệ số cronbach alpha 7
Câu 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) 12
Câu 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. 20
Câu 4: Xây dựng hàm tương quan tuyến tính giữa P và các biến độc lập vừa khám phá thông
qua phân tích nhân tố/EFA 30
Câu 5: Kiểm định các giả thuyết của hàm tương quan đa biến (Năm giả thuyết của hàm hồi quy
đa biến) 32
Câu 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 37

3 | P a g e

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 thành phần (PV1, PV2, …., PV9). Khái niệm MP được phân ra hai

biến tiền ẩn: MP1 và MP2. MP1 được đo lường bằng 6 yếu tố thành phần (MP11, MP12, ….,
MP16) và MP2 được đo lường bằng 6 yếu tố thành phần (MP21, MP22, …., MP26). Riêng khái
niệm P được đo lường bởi 6 yếu tố thành phần (P1, P2, …., P6).

Trong mô hình này, P là biến phụ thuộc và các biến OC1, OC2, PV, MP1, MP2 là biến độc lập.
Các biến phân loại bao gồm

 Loại hình doanh nghiệp: có bốn loại và được mã hóa từ 1 đến 4 (ký hiệu là OWN). 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.
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
4 | P a g e

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

5 | P a g e

BÀI LÀM

LÀM SẠCH DỮ LIỆU
 Mục tiêu việc làm sạch dữ liệu:
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 bước làm sạch dữ liệu:
Vì dữ liệu này khá đơn giản nên dùng lệnh Filter của Excel để làm sạch dữ liệu.
 Kết quả:
Từ kích thước mẫu ban đầu là 953, sau quá trình làm sạch kích thước mẫu còn lại là 880.
Tiến hành kiểm tra độ tin cậy của thang đo trước khi phân tích nhân tố khám phá EFA.

Ta có mô hình mối quan hệ các biến như sau:
6 | P a g e



P
OC
PV
MP
OC1
OC2
MP1
MP2
OC11
OC15
OC15
OC15
OC14
OC12
OC13
OC21
OC15

OC25
OC15
OC24
OC22
OC23
OC26
PV1
OC15
PV5
OC15
PV4
PV2

PV3
PV6
OC15
PV8
PV7
PV9
MP21
OC15
MP25
OC15
MP24
MP22
MP23
MP26
MP11
OC15
MP15

OC15
MP14
MP12
MP13
MP16
P1
OC15
P5
OC15
P4
P2

P3
P6
7 | P a g e

Câu 2: Thực hiện kiểm tra độ tin cậy của đo lường bằng hệ số cronbach
alpha

Tiêu chuẩn đánh giá thang đo
 α ≥0.60: chấp nhận được – không tốt
 α є [0.70 - 0.95]: tốt
 α > 0.95: có hiện tượng trùng lắp trong các mục hỏi – không chấp nhận
 Tương quan giữa biến – tổng (Correcteditem – total correlation) > 0,3

2.1 Cronbach Alpha cho thang đo OC1
Reliability Statistics
Cronbach's
Alpha
N of Items

.760
5

Item-Total Statistics

Scale Mean if
Item Deleted
Scale Variance
if Item Deleted
Corrected Item-
Total
Correlation
Cronbach's
Alpha if Item
Deleted
OC11
15.97
9.727
.513
.722
OC12
15.90
9.841
.555
.708
OC13
16.26
9.140
.507
.729

OC14
15.77
10.367
.521
.722
OC15
16.35
9.382
.561
.705
Kết quả Cronbach alpha của thang đo OC1 ở mức tốt (0.76 > 0.6). Đồng thời, hệ số tương quan
biến tổng (Corrected Item-Total Correlation) của 5 biến đo lường OC1 đều lớn hơn 0.3
(Nunnally & Berntein, 1994) chứng tỏ biến đo lường của OC1 này đạt độ tin cậy.

2.2 Cronbach Alpha cho thang đo OC2
Reliability Statistics
Cronbach's
Alpha
N of Items
.529
6

Item-Total Statistics
8 | P a g e


Scale Mean if
Item Deleted
Scale Variance
if Item Deleted

Corrected Item-
Total
Correlation
Cronbach's
Alpha if Item
Deleted
OC21
18.52
9.467
.259
.493
OC22
18.65
9.140
.389
.427
OC23
18.54
9.288
.331
.455
OC24
18.88
10.096
.156
.549
OC25
17.66
10.635
.244

.498
OC26
17.73
10.024
.313
.468

Kết quả Cronbach Alpha của thang đo OC2 là không đạt yêu cầu về độ tin cậy (0.527 < 0.6).
Ngoài ra nếu bỏ đi bất cứ thành phần nào cũng không làm tăng giá trị Cronbach Alpha cho OC2.
Vì vậy loại biến OC2 vì thang đo không đạt đủ độ tin cậy.

2.3 Cronbach Alpha cho thang đo PV
Reliability Statistics
Cronbach's
Alpha
N of Items
.618
9

Item-Total Statistics

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

Deleted
PV2
29.72
19.757
.313
.588
PV4
30.95
20.360
.095
.654
PV8
29.65
19.542
.355
.580
PV1
30.25
17.925
.440
.553
PV3
31.01
19.292
.266
.599
PV5
29.66
19.643
.319

.587
PV6
29.82
19.154
.378
.573
PV7
30.35
18.354
.390
.567
PV9
30.52
19.219
.248
.605

Kết quả Cronbach alpha của thang đo PV ở mức độ chấp nhận được (0.618 > 0.6).
9 | P a g e

Tuy nhiên ta thấy hệ số tương quan biến tổng (Corrected Item-Total Correlation) của PV3, PV4,
PV9 bé hơn 0.3. Do đó chúng ta loại 3 biến này ra khỏi và tiếp tục phân tích Cronbach Alpha cho
các biến còn lại thì được các bảng sau:
Reliability Statistics
Cronbach's
Alpha
N of Items
.706
6

Item-Total Statistics

Scale Mean if
Item Deleted
Scale Variance
if Item Deleted
Corrected Item-
Total
Correlation
Cronbach's
Alpha if Item
Deleted
PV2
20.23
10.980
.433
.669
PV8
20.15
10.675
.509
.647
PV1
20.75
11.271
.280
.721
PV5
20.17
10.542

.502
.648
PV6
20.33
10.276
.546
.634
PV7
20.85
10.483
.400
.681

Khi đó, hệ số Cronbach Alpha của PV đã có sự hiệu chỉnh rõ rệt và trở nên tốt hơn (0.706 > 0.6),
nhưng lúc này PV1 lại có hệ số tương quan biến tổng < 0.3. Do đó một lần nữa ta loại biến này
và tiến hành phân tích Cronbach Alpha PV một lần nữa thì được bảng sau:
Reliability Statistics
Cronbach's
Alpha
N of Items
.721
5

Item-Total Statistics

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

Total
Correlation
Cronbach's
Alpha if Item
Deleted
PV2
16.49
8.120
.423
.695
PV8
16.41
7.839
.506
.664
PV5
16.43
7.531
.541
.650
PV6
16.59
7.353
.575
.635
PV7
17.11
7.740
.377
.721

10 | P a g e

Như vậy với việc loại bỏ các biến PV1, PV3, PV4, PV9, lúc này hệ số Cronbach Alpha của PV
đã đạt ở mức tốt (0.721 > 0.6) và đồng thời các biến khác đều đạt hệ số tương quan biến tổng
>0.3. Do đó về mặt thống kê, ta sẽ loại bỏ PV1, PV3, PV4, PV9 ra khỏi PV trong quá trình phân
tích.
2.4 Cronbach Alpha cho thang đo MP1
Reliability Statistics
Cronbach's
Alpha
N of Items
.645
6

Item-Total Statistics

Scale Mean if
Item Deleted
Scale Variance
if Item Deleted
Corrected Item-
Total
Correlation
Cronbach's
Alpha if Item
Deleted
MP11
17.43
13.510

.378
.602
MP12
17.31
13.012
.477
.569
MP13
17.77
12.593
.460
.571
MP14
18.57
14.348
.178
.679
MP15
18.02
12.151
.410
.589
MP16
17.48
13.233
.392
.597

Kết quả Cronbach alpha của thang đo MP1 ở mức độ chấp nhận được (0.645 > 0.6).
Tuy nhiên ta thấy hệ số tương quan biến tổng (Corrected Item-Total Correlation) của MP14 bé

hơn 0.3. Do đó chúng ta loại 3 biến này ra khỏi và tiếp tục phân tích Cronbach Alpha cho các
biến còn lại thì được các bảng sau:
Reliability Statistics
Cronbach's
Alpha
N of Items
.679
5

Item-Total Statistics

Scale Mean if
Item Deleted
Scale Variance
if Item Deleted
Corrected Item-
Total
Correlation
Cronbach's
Alpha if Item
Deleted
MP11
14.68
10.348
.409
.638
MP12
14.57
10.027
.493

.605
MP13
15.02
10.069
.405
.640
11 | P a g e

MP15
15.28
9.099
.440
.628
MP16
14.73
10.058
.429
.630

Như vậy với việc loại bỏ các biến MP14 ra khỏi, lúc này hệ số Cronbach Alpha của MP1 đã tốt
hơn (0.679 > 0.6) và đồng thời các biến khác đều đạt hệ số tương quan biến tổng >0.3. Do đó về
mặt thống kê, MP14 ra khỏi MP1 trong quá trình phân tích.

2.5 Cronbach Alpha cho thang đo MP2
Reliability Statistics
Cronbach's
Alpha
N of Items
.791
6

Item-Total Statistics

Scale Mean if
Item Deleted
Scale Variance
if Item Deleted
Corrected Item-
Total
Correlation
Cronbach's
Alpha if Item
Deleted
MP21
17.54
18.121
.546
.759
MP22
17.37
19.201
.470
.776
MP23
18.01
18.240
.522
.765
MP24
17.24

19.002
.569
.754
MP25
17.18
18.613
.584
.750
MP26
17.70
17.756
.575
.751

Kết quả Cronbach alpha của thang đo MP2 ở mức tốt (0.791 > 0.6). Đồng thời, hệ số tương quan
biến tổng (Corrected Item-Total Correlation) của 6 biến đo lường MP2 đều lớn hơn 0.3
(Nunnally & Berntein, 1994) chứng tỏ biến đo lường của MP2 này đạt độ tin cậy.

2.5 Cronbach Alpha cho thang đo P
Reliability Statistics
Cronbach's
Alpha
N of Items
.839
6

Item-Total Statistics
12 | P a g e

Scale Mean if
Item Deleted
Scale Variance
if Item Deleted
Corrected Item-
Total
Correlation
Cronbach's
Alpha if Item
Deleted
P2
18.75
12.956
.577
.821
P1
18.57
12.831
.598
.817
P3
18.68
12.321
.654
.805
P4
18.51
12.815
.593
.818

P5
18.48
12.596
.670
.803
P6
18.80
12.423
.605
.816

Kết quả Cronbach alpha của thang đo P ở mức tốt (0.839 > 0.6). Đồng thời, hệ số tương quan
biến tổng (Corrected Item-Total Correlation) của 6 biến đo lường P đều lớn hơn 0.3 (Nunnally &
Berntein, 1994) chứng tỏ biến đo lường của P này đạt độ tin cậy.
Câu 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)

Theo Mô hình trên ta có thể mô tả như sau: Biến phụ thuộc P sẽ có quan hệ với 3 biến
độc lập là OC, PV và MP nghĩa là kết quả hoạt động kinh doanh của doanh nghiệp có thể bị ảnh
hưởng bởi các nhân tố: văn hóa tổ chức (OC), hệ thống giá trị của quản trị gia (PV) và thực tiễn
quản trị (MP). Trong đó OC, PV, MP là các khái niệm bậc 1; OC1,OC2, MP1, MP2 là các khái
niệm bậc 2. Mỗi khái niệm được đo lường bằng các biến quan sát nhỏ hơn như trong mô hình.
Theo mô hình ban đầu trên, ta thấy khái niệm OC là một thang đo đơn hướng với hai
nhân tố, khái niệm PV là thang đo đơn hướng một nhân tố, khái niệm MP là một thang đo đơn
hướng với hai nhân tố. Ban đầu chúng ta sẽ giả định là các khái niệm bậc 2 OC1 và OC2 là độc
lập nhau, tương tự MP1 và MP2 cũng độc lập nhau. Chúng ta sẽ kiểm tra lại giả định này sau khi
chạy phân tích EFA bằng cách kiểm tra hệ sô hiệp phương sai của các nhân tố trích được. Vì vậy
các bước tiếp theo chúng ta sẽ tiến hành phân tích EFA với hai khái niệm bậc một OC và MP

theo mô hình EFA hai nhân tố độc lập, khái niệm PV theo mô hình EFA một nhân tố.

ĐIỀU KIỆN PHÂN TÍCH NHÂN TỐ
13 | P a g e

 Hệ số KMO[1] (Kaiser-Mayer-Olkin) ≥ 0,5 và mức ý nghĩa của kiểm định Bartlett ≤
0,05
 Hệ số tải nhân tố (Factor loading) > 0,5, nếu biến quan sát nào có hệ số tải nhân tố < 0,5
sẽ bị loại
 Thang đo được chấp nhận khi tổng phương sai trích ≥50%;
 Hệ số eigenvalue > 1 (Gerbing và Anderson, 1998);
 Khác biệt hệ số tải nhân tố của một biến quan sát giữa các nhân tố ≥ 0,3 để tạo giá trị
phân biệt giữa các nhân tố (Jabnoun và Al-Tamimi, 2003).
 Phân tích EFA đối với những biến còn lại sau khi đã loại bớt biến ở phần phân tích
Cronbach Alpha:
 OC1 (OC11, OC12, OC13, OC14, OC15)
 PV (PV2, PV5, PV6, PV7, PV8)
 MP1 (MP11, MP12, MP13, MP15, MP16)
 MP2(MP21, MP22, MP23, MP24, MP25, MP26)
 P(P1, P2, P3, P4, P5, P6)

Xét điều kiện để phân tích EFA của mô hình này cho kết quả sau:
KMO and Bartlett's Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy.
.908
Bartlett's Test of Sphericity
Approx. Chi-Square
5429.293
df
210

Sig.
.000
Từ kết quả KMO and Bartlett's Test cho thấy :
 KMO = 0.908 (nằm trong khoảng từ 0 đến 1)
 Sig. (Bartlett’s Test) = .000 < 0,05
Kết luận: Tất cả các biến có đủ điều kiện và thích hợp để phân tích nhân tố và các biến quan sát
có sự tương quan với nhau trong tổng thể.

Total Variance Explained
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
6.338
30.183
30.183

6.338
30.183
30.183
3.620
17.240
17.240
2
1.955
9.307
39.490
1.955
9.307
39.490
2.741
13.051
30.291
14 | P a g e

3
1.338
6.371
45.861
1.338
6.371
45.861
2.484
11.828
42.119
4
1.048

4.991
50.852
1.048
4.991
50.852
1.834
8.733
50.852
5
.933
4.442
55.293






6
.859
4.091
59.384






7
.778

3.704
63.088






8
.759
3.613
66.701






9
.752
3.583
70.284






10
.674

3.211
73.495






11
.662
3.153
76.648






12
.617
2.939
79.587






13
.586

2.791
82.378






14
.555
2.645
85.023






15
.520
2.476
87.499






16
.502

2.389
89.888






17
.466
2.217
92.105






18
.459
2.187
94.292






19
.416

1.980
96.272






20
.412
1.962
98.234






21
.371
1.766
100.000






Extraction Method: Principal Component Analysis.

Rotated Component Matrix
a


Component
1
2
3
4
OC11
.151
.633
.100
.202
OC12
.141
.717
.174
.113
OC13
.276
.615
.090
.102
OC14
.106
.635
.253
.177
OC15

.409
.560
.080
.196
PV2

.114
.601
.246
PV8

.171
.718

PV5
.072
.286
.688
.068
PV6
.096
.131
.749
.104
PV7
.383
087
.541
.081
MP11

.120
.184
.137
.717
MP12
.138
.304
.115
.686
MP13
.238
.101
.078
.678
MP15
.620
.222

.163
MP16
.510
.396
.131

MP21
.705
.140


MP22

.594
.152
.083

15 | P a g e

MP23
.685


.114
MP24
.584
.251
.158
.233
MP25
.550
.350
.236
.201
MP26
.680
.094
.129
.184
Extraction Method: Principal Component Analysis.
Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization.
a. Rotation converged in 5 iterations.
Nhận xét:

Xác định số lượng nhân tố
Từ bảng Total Variance Explained cho thấy có 4 nhân tố được trí tại eigenvalue >1. Vật số lượng
nhân tố rút ra là 4 nhân tố.

Xác định thành phần các biến của các nhân tố
Từ bảng kết quả của Rotated Component Matrix kết hợp với điều kiện:
Factor loading > 0.5 thì đạt giá trị hội tụ, quan sát nào có hệ số tải nhân tố <0.5 sẽ bị loại.
Khác biệt giữa các Factor loading của các nhân tố trong cùng một biến quan sát phải >0.3 để tạo
giá trị phân biệt.
Kết quả sau khi xét giá trị hội tụ:
 OC1 (OC11, OC12, OC13, OC14, OC15)
 PV (PV2, PV5, PV6, PV7, PV8)
 MP1 (MP11, MP12, MP13,)
 MP2 (MP15, MP16, MP21, MP22, MP23, MP24, MP25, MP26)
Tuy nhiên khi xét về giá trị phân biệt, ta thấy các biến ko đạt giá trị phân biệt: OC15, PV7,
MP16, MP25. Trong đó MP16 là có giá trị phân biệt thấp nhất nên ta hiệu chỉnh bằng cách loại
bỏ MP16 và cho chạy lại EFA cho các nhân tố thì được bảng sau:

Rotated Component Matrix
a


Component
1
2
3
4
OC11
.150
.650

.098
.183
OC12
.136
.724
.173
.111
OC13
.270
.619
.089
.103
OC14
.102
.636
.253
.182
OC15
.414
.588
.077
.166
PV2

.096
.602
.273
PV8

.151

.721

16 | P a g e

PV5
.070
.294
.687
.060
PV6
.100
.142
.747
.091
PV7
.395
062
.538
.051
MP11
.121
.173
.136
.729
MP12
.134
.288
.115
.705
MP13

.248
.114
.075
.657
MP15
.602
.202

.195
MP21
.703
.141


MP22
.599
.158
.083

MP23
.691


.097
MP24
.580
.257
.158
.232
MP25

.555
.374
.234
.177
MP26
.692
.128
.126
.146
Extraction Method: Principal Component Analysis.
Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization.
a. Rotation converged in 5 iterations.
Tuy nhiên khi xét về giá trị phân biệt, ta thấy các biến ko đạt giá trị phân biệt: OC15, PV7,
MP25. Trong đó PV7 là có giá trị phân biệt thấp nhất nên ta hiệu chỉnh bằng cách loại bỏ PV7 và
cho chạy lại EFA cho các nhân tố thì được bảng sau:
Rotated Component Matrix
a


Component
1
2
3
4
OC11
.147
.648
.101
.188
OC12

.134
.727
.176
.112
OC13
.280
.600
.108
.103
OC14
.099
.647
.251
.178
OC15
.399
.612
.054
.169
PV2


.647
.269
PV8
.053
.124
.736

PV5

.096
.273
.705
.052
PV6
.118
.136
.746
.084
MP11
.121
.173
.138
.727
MP12
.130
.295
.114
.703
MP13
.243
.118
.068
.659
MP15
.583
.235

.198
MP21

.711
.134


MP22
.600
.162
.071

MP23
.710


.098
MP24
.596
.233
.168
.233
MP25
.578
.341
.255
.176
17 | P a g e

MP26
.699
.119
.119

.148
Extraction Method: Principal Component Analysis.
Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization.
a. Rotation converged in 5 iterations.
Tuy nhiên khi xét về giá trị phân biệt, ta thấy các biến MP25 ko đạt giá trị phân biệt nên ta hiệu
chỉnh bằng cách loại bỏ MP25 và cho chạy lại EFA cho các nhân tố thì được bảng sau:

Rotated Component Matrix
a


Component
1
2
3
4
OC11
.132
.650
.099
.198
OC12
.120
.729
.176
.116
OC13
.273
.603
.112

.105
OC14
.101
.649
.258
.168
OC15
.387
.618
.056
.177
PV2


.646
.273
PV8

.125
.737

PV5
.093
.274
.708
.052
PV6
.113
.138
.749

.084
MP11
.116
.175
.140
.723
MP12
.124
.297
.117
.697
MP13
.231
.122
.067
.668
MP15
.590
.244

.202
MP21
.733
.144


MP22
.619
.170
.087

MP23
.720

.051
.108
MP24
.569
.240
.164
.254
MP26
.676
.128
.116
.172
Extraction Method: Principal Component Analysis.
Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization.
a. Rotation converged in 5 iterations.

Đây là kết quả phân tích EFA cuối cùng: đáp ứng được giá trị hội tụ và giá trị phân biệt (Do dữ
liệu chưa nắm rõ về giá trị nội dung nên chỉ xét đến giá trị về mặt thống kê)
Hiệu chỉnh lại mô hình sau khi phân tích EFA:
 Khái niêm thực tiễn quản trị MP gồm 2 biến:
o Nhân tố NT1 gồm 6 thành phần (MP15, MP21, MP22, MP23, MP24, MP26).
o Nhân tố NT2 gồm 3 thành phần (MP11, MP12, MP13)
18 | P a g e

 Khái niệm văn hóa tổ chức OC gồm 5 yếu tố thành phần, gọi là nhân tố NT3 (OC11,
OC12, OC13, OC14, OC15)

 Khái niệm hệ thống giá trị của quản trị gia PV gồm 4 yếu tố thành phần, gọi là NT4
(PV2, PV5, PV6, PV8)
 Kết quả hoạt động P: gồm 6 thành phần P1, P2, P3, P4, P5 và P6

Kiểm định lại độ tin cậy của thang đo bằng Cronbach alpha
Cần thực hiện kiểm định Cronbach Alpha lần nữa cho các Nhân tố (factor) đã được EFA rút trích
được. Theo kết quả ta thấy rằng hầu hết các nhân tố mới đều đạt được độ tin cậy Cronbach Alpha
Đồng thời, hệ số tương quan biến tổng (Corrected Item-Total Correlation) của các biến đo lường
của các nhân tố đề lớn hơn 0.3 (Nunnally & Berntein, 1994) chứng tỏ biến đo lường của các
nhân tố tương ứng này đạt độ tin cậy. Cụ thể dữ liệu:
Kiểm định Cronbach alpha đối với nhân tố NT1:
Reliability Statistics
Cronbach's
Alpha
N of Items
.779
6

Item-Total Statistics

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

MP15
17.18
18.613
.509
.750
MP21
17.01
18.499
.561
.737
MP22
16.83
19.646
.479
.757
MP23
17.47
18.661
.532
.744
MP24
16.70
19.891
.526
.747
MP26
17.17
18.489
.552
.739

Kiểm định Cronbach alpha đối với nhân tố NT2:
Reliability Statistics
Cronbach's
Alpha
N of Items
.634
3

Item-Total Statistics
19 | P a g e


Scale Mean if
Item Deleted
Scale Variance
if Item Deleted
Corrected Item-
Total
Correlation
Cronbach's
Alpha if Item
Deleted
MP11
7.55
3.301
.438
.544
MP12
7.44
3.213

.506
.453
MP13
7.89
3.229
.393
.612

Kiểm định Cronbach alpha đối với nhân tố NT3:
Reliability Statistics
Cronbach's
Alpha
N of Items
.760
5

Item-Total Statistics

Scale Mean if
Item Deleted
Scale Variance
if Item Deleted
Corrected Item-
Total
Correlation
Cronbach's
Alpha if Item
Deleted
OC11
15.97

9.727
.513
.722
OC12
15.90
9.841
.555
.708
OC13
16.26
9.140
.507
.729
OC14
15.77
10.367
.521
.722
OC15
16.35
9.382
.561
.705

Kiểm định Cronbach alpha đối với nhân tố NT4:
Reliability Statistics
Cronbach's
Alpha
N of Items
.721

4

Item-Total Statistics

Scale Mean if
Item Deleted
Scale Variance
if Item Deleted
Corrected Item-
Total
Correlation
Cronbach's
Alpha if Item
Deleted
PV2
12.84
5.010
.439
.700
PV5
12.78
4.594
.547
.636
PV6
12.94
4.543
.556
.631
PV8

12.76
4.888
.497
.667

20 | P a g e

Câu 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.
Tính giá trị cho các nhân tố mới (là trung bình của các yếu tố thành phần)
- NT1= mean(MP15,MP21,MP22,MP23,MP24,MP26).
- NT2= mean(MP11,MP12,MP13)
- NT3= mean(OC11,OC12,OC13,OC14,OC15)
- NT4= mean(PV2,PV5, PV6, PV8)
- P= mean(P1, P2, P3, P4, P5,P6)



Mô hình mới:


3.1. Phân tích sự khác biệt (one-way anova) giữa các biến tiềm ẩn trong mô hình với tiêu
thức phân loại OWN
P
NT3
NT2
NT4
NT1
OC11

OC15
OC14
OC12
OC13
PV6
PV5
PV2
PV8
MP21
MP24
MP22
MP23
MP26
MP11
MP15
MP12
MP13
P1
OC15
P5
OC15
P4
P2

P3
P6
21 | P a g e

- Giả thiết H0: Không có sự khác biệt giữa các loại hình doanh nghiệp
- Giả thiết H1: Có sự khác biệt giữa các loại hình doanh nghiệp

-
Test of Homogeneity of Variances

Levene Statistic
df1
df2
Sig.
NT1
1.708
3
876
.164
NT2
7.146
3
876
.000
NT3
6.852
3
876
.000
NT4
2.653
3
876
.048
P
2.246
3

876
.082
ANOVA

Sum of Squares
df
Mean Square
F
Sig.
NT1
Between Groups
22.467
3
7.489
10.648
.000
Within Groups
616.122
876
.703


Total
638.590
879



NT2
Between Groups

4.671
3
1.557
2.278
.078
Within Groups
598.739
876
.683


Total
603.410
879



NT3
Between Groups
2.702
3
.901
1.579
.193
Within Groups
499.610
876
.570

Total
502.312
879



NT4
Between Groups
1.974
3
.658
1.362
.253
Within Groups
423.247
876
.483


Total
425.220
879



P
Between Groups
9.218
3
3.073

6.379
.000
Within Groups
421.947
876
.482


Total
431.166
879



-
Nhân tố NT1
Từ kết quả bảng Test of Homogeneity of Variances, Sig = 0.164 > 0.05 nên không có sự khác
biệt về phương sai của các nhóm
Từ kết quả bảng ANOVA Sig = 0.000 < 0.05 : Đủ điều kiện từ chối giả thuyết H0, chấp nhận giả
thuyết H1 (hay có ít nhất 1 cặp trung bình khác nhau nhưng chưa biết cặp trung bình nào)
Nhân tố NT2, NT3, NT4:
Từ kết quả bảng ANOVA Sig lần lượt của các nhân tố này là 0.078; 0.193; 0.253 đều lớn hơn
0.05. Như vậy đủ điều kiện để chấp nhận giả thiết H0. Nghĩa là không có sự khác biệt giữa loại
hình doanh nghiệp đối với các nhân tốt này.
22 | P a g e

Kết quả hoạt động của công ty P:
Từ kết quả bảng Test of Homogeneity of Variances, Sig = 0.082 > 0.05 nên không có sự khác
biệt về phương sai của các nhóm
Từ kết quả bảng ANOVA Sig = 0.000 < 0.05 : Đủ điều kiện từ chối giả thuyết H0, chấp nhận giả

thuyết H1 (hay có ít nhất 1 cặp trung bình khác nhau nhưng chưa biết cặp trung bình nào)

Kiểm định hậu ANOVA đối với F1 và P để xác định sự khác nhau giữa các nhóm:

Multiple Comparisons
Tukey HSD
Dependent Variable
(I) OWN
(J) OWN
Mean Difference
(I-J)
Std. Error
Sig.
95% Confidence Interval
Lower Bound
Upper Bound
NT1
1
2
26702
*

.08181
.006
4776
0564
3
41281
*

.07487
.000
6055
2201
4
26856
*

.07846
.004
4705
0666
2
1
.26702
*

.08181
.006
.0564
.4776
3
14579
.08336
.299
3604
.0688
4
00154
.08661

1.000
2245
.2214
3
1
.41281
*

.07487
.000
.2201
.6055
2
.14579
.08336
.299
0688
.3604
4
.14425
.08008
.273
0619
.3504
4
1
.26856
*

.07846

.004
.0666
.4705
2
.00154
.08661
1.000
2214
.2245
3
14425
.08008
.273
3504
.0619
P
1
2
01010
.06770
.999
1844
.1642
3
24754
*

.06196
.000
4070

0881
4
09978
.06493
.416
2669
.0673
2
1
.01010
.06770
.999
1642
.1844
3
23744
*

.06899
.003
4150
0599
4
08969
.07167
.594
2742
.0948
3
1

.24754
*

.06196
.000
.0881
.4070
2
.23744
*

.06899
.003
.0599
.4150
4
.14775
.06627
.116
0228
.3183
4
1
.09978
.06493
.416
0673
.2669
2
.08969

.07167
.594
0948
.2742
3
14775
.06627
.116
3183
.0228
*. The mean difference is significant at the 0.05 level.

23 | P a g e

Từ kết quả nhận được sau khi phân tích hậu ANOVA. Ta thấy:
- Về nhân tố NT1: sig13, sig14, sig31, sig41, của nhân tố NT1 lần lượt là 0.00, 0.04, 0.00,
0.04 đều < 0.05 nên có sự khác biệt giữa nhóm 1 và nhóm 3, nhóm 1 và nhóm 4.
- Về nhân tố P: sig13, sig23, sig31, sig32, của nhân tố P lần lượt là 0.00, 0.03, 0.00, 0.03
đều < 0.05 nên có sự khác biệt giữa nhóm 1 và nhóm 3, nhóm 2 và nhóm 3.
Kết luận:
- Không có sự khác biệt về văn hóa tổ chức, hệ thống giá trị của quản trị gia, thực
tiễn quản trị (NT2) giữa các loại hình doanh nghiệp
- Có sự khác biệt về thực tiễn quản trị (NT1) giữa loại hình doanh nghiệp 1 với loại hình
doanh nghiệp 3, 4
- Có sự khác biệt về kết quả hoạt động kinh doanh giữa loại hình doanh nghiệp 1
với 2, loại hình doanh nghiệp 2 và 3.

3.2. Phân tích sự khác biệt (one-way anova) giữa các biến tiềm ẩn trong mô hình với tiêu
thức phân loại POS
- Giả thiết H0: Không có sự khác biệt giữa các cấp bậc quản lý

- Giả thiết H1: Có sự khác biệt giữa các cấp bậc quản lý
-
Test of Homogeneity of Variances

Levene Statistic
df1
df2
Sig.
NT1
3.500
1
878
.062
P
5.192
1
878
.023
NT2
2.108
1
878
.147
NT3
5.843
1
878
.016
NT4
1.702

1
878
.192
ANOVA

Sum of Squares
df
Mean Square
F
Sig.
NT1
Between Groups
10.952
1
10.952
15.320
.000
Within Groups
627.638
878
.715


Total
638.590
879



P

Between Groups
4.905
1
4.905
10.103
.002
Within Groups
426.261
878
.485


Total
431.166
879



NT2
Between Groups
.383
1
.383
.557
.456
Within Groups
603.027
878
.687

Total
603.410
879



24 | P a g e

NT3
Between Groups
11.184
1
11.184
19.993
.000
Within Groups
491.129
878
.559


Total
502.312
879



NT4
Between Groups

.361
1
.361
.746
.388
Within Groups
424.859
878
.484


Total
425.220
879



Nhân tố NT1, NT3
Từ kết quả bảng Test of Homogeneity of Variances, Ta thấy:
- Sig NT1 = 0.062 > 0.05 nên không có sự khác biệt về phương sai của các nhóm.
- SigNT2 = 0.016 < 0.05 nên có sự khác biệt về phương sai của các nhóm.
Từ kết quả bảng ANOVA SigNT1, NT3 đều = 0.000 < 0.05 : Đủ điều kiện từ chối giả thuyết
H0, chấp nhận giả thuyết H1 (hay có ít nhất 1 cặp trung bình khác nhau nhưng chưa biết cặp
trung bình nào)
Nhân tố NT2, NT4:
Từ kết quả bảng ANOVA Sig lần lượt của các nhân tố này là 0.456; 0.488 đều lớn hơn 0.05. Như
vậy đủ điều kiện để chấp nhận giả thiết H0. Nghĩa là không có sự khác biệt giữa loại các cấp bậc
quản lý đối với các nhân tốt này.
Kết quả hoạt động của công ty P:
Từ kết quả bảng Test of Homogeneity of Variances, Sig = 0.023 < 0.05 nên có sự khác biệt về

phương sai của các nhóm
Từ kết quả bảng ANOVA Sig = 0.002 < 0.05 : Đủ điều kiện từ chối giả thuyết H0, chấp nhận giả
thuyết H1 (hay có ít nhất 1 cặp trung bình khác nhau nhưng chưa biết cặp trung bình nào)

Kiểm định hậu ANOVA đối với F1 và P để xác định sự khác nhau giữa các nhóm:
Cấp bậc quản lý (POS) chỉ gồm hai bậc là quản lý cấp cao quản lý cấp trung. Do đó
không tiến hành kiểm định hậu ANOVA.

3.3. Phân tích sự khác biệt (one-way anova) giữa các biến tiềm ẩn trong mô hình với tiêu
thức phân loại AGE

Test of Homogeneity of Variances

Levene Statistic
df1
df2
Sig.
NT1
.024
2
877
.976
NT2
1.896
2
877
.151
NT3
.281
2

877
.755
25 | P a g e

NT4
.448
2
877
.639
P
4.075
2
877
.017

ANOVA

Sum of Squares
df
Mean Square
F
Sig.
NT1
Between Groups
3.015
2
1.508
2.080
.126
Within Groups

635.575
877
.725


Total
638.590
879



NT2
Between Groups
7.176
2
3.588
5.278
.005
Within Groups
596.234
877
.680


Total
603.410
879

NT3
Between Groups
2.615
2
1.307
2.294
.101
Within Groups
499.698
877
.570


Total
502.312
879



NT4
Between Groups
.393
2
.196
.405
.667
Within Groups
424.828
877
.484

Total
425.220
879



P
Between Groups
3.550
2
1.775
3.640
.027
Within Groups
427.615
877
.488


Total
431.166
879




Nhân tố NT2
Từ kết quả bảng Test of Homogeneity of Variances, Sig = 0.151 > 0.05 nên không có sự khác

biệt về phương sai của các nhóm
Từ kết quả bảng ANOVA Sig = 0.005 < 0.05 : Đủ điều kiện từ chối giả thuyết H0, chấp nhận giả
thuyết H1 (hay có ít nhất 1 cặp trung bình khác nhau nhưng chưa biết cặp trung bình nào)
Nhân tố NT1, NT3, NT4:
Từ kết quả bảng ANOVA Sig lần lượt của các nhân tố này là 0.126; 0.101; 0.667 đều lớn hơn
0.05. Như vậy đủ điều kiện để chấp nhận giả thiết H0. Nghĩa là không có sự khác biệt giữa loại
hình doanh nghiệp đối với các nhân tốt này.
Kết quả hoạt động của công ty P:
Từ kết quả bảng Test of Homogeneity of Variances, Sig = 0.017 < 0.05 nên có sự khác biệt về
phương sai của các nhóm
Từ kết quả bảng ANOVA Sig = 0.027 < 0.05 : Đủ điều kiện từ chối giả thuyết H0, chấp nhận giả
thuyết H1 (hay có ít nhất 1 cặp trung bình khác nhau nhưng chưa biết cặp trung bình nào)