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

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

MÔN HỌC:
PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU KHOA HỌC – PHẦN 2
BÀI TẬP CÁ NHÂN
XỬ LÝ DỮ LIỆU BẰNG PHẦN MỀM SPSS
Giảng viên: TS. Nguyễn Hùng Phong
Lớp: QTKD ĐÊM 5 - K22
Học viên: Đặng Thị Thùy Trang
TP. HCM, tháng 08 năm 2013
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)
• 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 lường biến này. Sau đó tính giá
trị của các biến mới (là trung bình của các yếu tố thành phần)
2. Thực hiện kiểm tra độ tin cậy của đo lường bằng hệ số cronbach alpha
3. Thực hiện phân tích anova một chiều để tìm sự khác biệt của các biến tiềm ẩn
trong mô hình này với các tiêu thức phân loại: OWN, POS, Age, EXP.
4. Xây dựng hàm tương quan tuyến tính giữa P và các biến độc lập vừa khám phá
thông qua phân tích nhân tố/EFA
5. Kiểm định các giả thuyết của hàm tương quan đa biến
6. Xây dựng hàm tương quan với biến giả trong đó biến loại hình doanh nghiệp nhà
nước được chọn là biến cơ sở.
BÀI LÀM
I. Kiểm tra data dữ liệu và cách khắc phục:
Lỗi gặp phải Hướng giải quyết Lý do đưa ra cách giải
quyết đó.
Có 48 trường hợp biến
phân loại quản lí (EXP)
có giá trị bằng 5 không
phù hợp
II. Mô hình nghiêng cứu ban đầu:
OC12
2
OC13
OC14
OC11
OC15
OCOC21
OC22
OC23

OC25
OC24
OC26
OC2
PV1
111
PV2
22
PV3
PV4
PV5
PV6
PV
PV7
PV8
PV9
PV
MP11
MP12
MP13
MP14
MP15
MP1
MP16
MP1
11
MP2
2
MP21
1

MP22
MP23
MP24
MP26
MP25
MP
OC1
P
P1
1111
P2
P3
3
P4
P5
555
P6
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)?
Phương pháp phân tích nhân tố khám phá (EFA) dùng để đánh giá hai giá trị quan
trọng của thang đo là giá trị hội tụ và giá trị phân biệt. Dựa vào mối tương quan giữa các
biến với nhau, ta có thể rút gọn một tập k biến quan sát thành 1 tập F (F<k) các nhân tố
có ý nghĩa hơn.
Theo đề bài, chúng ta có 4 khái niệm lý thuyết có quan hệ với nhau đó là văn hóa tổ chức
(OC), hệ thống giá trị của quản trị gia (PV), thực tiễn quản trị (MP), và kết quả hoạt động
của công ty (P). Khi thực hiện phân tích nhân tố khám phá (EFA), ta thực hiện cho từng
khái niệm.
a. Thực hiện EFA với biến tiềm ẩn Văn hoá tổ chức (OC)
KMO and Bartlett's Test

Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. .853
Bartlett's Test of Sphericity
Approx. Chi-Square 2613.931
Df 55
Sig. .000
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 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.
Rotated Component Matrix
a
Component
1 2
OC14 .799
OC26 .785
OC25 .686
OC12 .676
OC15 .596 .401
OC13 .542 .453
OC11 .536 .353
OC23 .640
OC22 .358 .599
OC24 .553
OC21 .551
Extraction Method: Principal
Component Analysis.
Rotation Method: Varimax with
Kaiser Normalization.
a. Rotation converged in 3
iterations.
Sau khi Chỉ số KMO = 0,857 và significant = 0,000  kết quả kiểm định KMO
và Barlett là phù hợp.
Dựa vào kết quả bảng Total Variance Explained, ta thấy 11 item này giải thích
được cho 2 biến tiềm ẩn (chỉ số eigenvalue lớn hơn 1). Dựa vào kết quả bảng Rotated
Component Matrix, chọn hệ số tải lớn hơn 0,5 ta biết OC1 sẽ do 7 item là OC11, OC12,

OC13, OC14, OC15, OC25, OC26 giải thích; và OC2 sẽ do 4 item là OC21, OC22,
OC23, OC24 giải thích. Tổng phương sai trích chỉ đạt 47,984% (thấp hơn 50%) nên giá
trị hội tụ không cao, do đó mô hình EFA trong trường hợp này không phù hợp. (theo Hair
et al (1998) nếu cỡ mẫu hơn 350 thì hệ số tải lớn hơn 0,3)
Do vậy ta tiến hành thực hiện EFA với thao tác loại bỏ dần item. Việc loại bỏ item
dựa trên hệ số tải của từng item trong bảng Rotated Component Matrix và xét tổng
phương sai trích thu được. Có 4 item đều tác động đến OC1 và OC2 là OC11, OC13,
OC15 và OC22, là những item có giá trị phân biệt thấp. Nguyên tắc loại bỏ: item nào tác
động đến cả 2 component lớn hơn thì loại trước. Nên thứ tự sẽ là OC13, OC15, OC22,
OC11.
- Loại OC13
KMO and Bartlett's Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. ,826
Bartlett's Test of Sphericity
Approx. Chi-Square 2188,898
df 45
Sig. ,000
Total Variance Explained
Componen
t
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 3.453 34.533 34.533 3.453 34.533 34.533 3.046 30.457 30.457
2 1.346 13.457 47.991 1.346 13.457 47.991 1.753 17.533 47.991
3 .905 9.054 57.045
4 .862 8.617 65.661
5 .836 8.359 74.021
6 .723 7.229 81.249
7 .546 5.457 86.706
8 .514 5.136 91.842
9 .481 4.814 96.656
10 .334 3.344 100.000
Extraction Method: Principal Component Analysis.
Chỉ số KMO = 0,826 và significant = 0,000  kết quả kiểm định KMO và Barlett
là phù hợp. Tuy nhiên tổng phương sai trích vẫn nhỏ hơn 50% nên ta tiến hành loại bỏ
OC11.
- Loại OC15
KMO and Bartlett's Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. ,787
Bartlett's Test of Sphericity
Approx. Chi-Square 1716,381
df 36
Sig. ,000
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 3.015 33.499 33.499 3.015 33.499 33.499 2.712 30.130 30.130
2 1.337 14.858 48.357 1.337 14.858 48.357 1.640 18.227 48.357
3 .886 9.846 58.202
4 .850 9.445 67.647
5 .834 9.271 76.919
6 .690 7.671 84.589
7 .539 5.984 90.574
8 .507 5.638 96.212
9 .341 3.788 100.000
Extraction Method: Principal Component Analysis.
Tương tự như trên, sau khi thực hiện EFA kết quả Chỉ số KMO = 0,787 và
significant = 0,000  kết quả kiểm định KMO và Barlett là phù hợp. Tuy nhiên tổng
phương sai trích vẫn nhỏ hơn 50% nên ta tiến hành loại bỏ OC22.
- Loại OC22
KMO and Bartlett's Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. ,765
Bartlett's Test of Sphericity
Approx. Chi-Square 1467,705

df 28
Sig. ,000
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 2.783 34.786 34.786 2.783 34.786 34.786 2.655 33.191 33.191
2 1.254 15.673 50.458 1.254 15.673 50.458 1.381 17.267 50.458
3 .861 10.763 61.221
4 .844 10.544 71.766
5 .822 10.276 82.042
6 .587 7.342 89.385
7 .508 6.352 95.737
8 .341 4.263 100.000
Extraction Method: Principal Component Analysis.
Rotated Component Matrixa
Component
1 2
OC14 .799
OC26 .793
OC25 .705

OC12 .703
OC11 .569 .356
OC24 .659
OC21 .646
OC23 .597
Extraction Method: Principal
Component Analysis.
Rotation Method: Varimax with
Kaiser Normalization.
a. Rotation converged in 3
iterations.
Kết quả Chỉ số KMO = 0,765 và significant = 0,000  kết quả kiểm định KMO
và Barlett là phù hợp. Sau 3 bước loại item thì tổng phương sai trích thu được là 50,458%
(> 50%). Tuy nhiên, xuất hiện trường hợp OC11 có hể đo lường cho cả 2 component. Ta
thử loại bỏ OC11 và xét tổng phương sai trích mới.
KMO and Bartlett's Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. ,752
Bartlett's Test of Sphericity
Approx. Chi-Square 1339,911
df 21
Sig. ,000
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 2,672 38,169 38,169 2,672 38,169 38,169 2,374 33,914 33,914
2 1,199 17,125 55,294 1,199 17,125 55,294 1,497 21,380 55,294
3 ,850 12,142 67,436
4 ,729 10,419 77,855
5 ,688 9,825 87,680
6 ,521 7,442 95,122
7 ,341 4,878 100,000
Extraction Method: Principal Component Analysis.

Component Matrix
a
Component
1 2
OC26 ,778
OC14 ,775
OC12 ,706
OC25 ,649 -,343
OC22 ,544 ,484
OC21 ,604
OC23 ,417 ,587
Extraction Method: Principal
Component Analysis.
a. 2 components extracted.
Lúc này tuy tổng phương sai trích cho kết quả tốt hơn (55,294%) nhưng xuất hiện
đến 2 item tác động đến cả 2 component. Do đó, loại bỏ OC11 là không hiệu quả. Vậy
khái niệm Văn hóa tổ chức mới do 2 biến tiềm ẩn giải thích (OC1 và OC2). OC1 được đo
lường bởi 5 item OC11, OC12, OC14, OC25, OC26 và OC2 được đo lường bởi 3 item
OC21, OC23, OC24.

+ Giá trị trung bình biến OC1
Descriptive Statistics
N Minimum Maximum Mean Std. Deviation Variance
OC1t 953 1,00 5,00 4,2433 ,70160 ,492
Valid N (listwise) 953
+ Giá trị trung bình biến OC2
Descriptive Statistics
N Minimum Maximum Mean Std. Deviation Variance
CO2t 953 1,00 5,00 3,3421 ,79450 ,631
Valid N (listwise) 953
b. Thực hiện EFA với biến Hệ thống quản trị của quản trị gia (PV)
KMO and Bartlett's Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. .743
Bartlett's Test of Sphericity
Approx. Chi-Square 1375.870
Df 36
Sig. .000
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 2.533 28.148 28.148 2.533 28.148 28.148 2.487 27.629 27.629
2 1.767 19.631 47.779 1.767 19.631 47.779 1.813 20.150 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
Extraction Method: Principal Component Analysis.
Rotated Component Matrix
a
Component
1 2
PV6 ,769
PV5 ,745
PV8 ,706
PV2 ,630
PV7 ,542
PV3 ,755
PV1 ,337 ,632
PV9 ,629
PV4 ,596
Extraction Method: Principal
Component Analysis.
Rotation Method: Varimax with
Kaiser Normalization.
a. Rotation converged in 3
iterations.
Sau khi thực hiện EFA kết quả Chỉ số KMO = 0,743 và significant = 0,000  kết
quả kiểm định KMO và Barlett là phù hợp. Tuy nhiên tổng phương sai trích nhỏ hơn 50%
nên ta tiến hành loại bỏ biến. Dựa trên kết quả bảng Rotated Component Matrix thu được

ta thấy PV1 giải thích cho cả hai component 1 và 2, do đó ta loại PV1 trước.
- Loại item PV1
KMO and Bartlett's Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. ,728
Bartlett's Test of Sphericity
Approx. Chi-Square 1117,829
Df 28
Sig. ,000
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 2,399 29,983 29,983 2,399 29,983 29,983 2,399 29,983 29,983
2 1,556 19,447 49,430 1,556 19,447 49,430 1,556 19,447 49,430
3 ,883 11,040 60,470
4 ,774 9,677 70,147
5 ,712 8,897 79,045
6 ,653 8,162 87,207
7 ,577 7,218 94,424
8 ,446 5,576 100,000
Extraction Method: Principal Component Analysis.
Rotated Component Matrix
a

Component
1 2
PV6 ,774
PV5 ,747
PV8 ,703
PV2 ,629
PV7 ,568
PV3 ,740
PV9 ,676
PV4 ,665
Extraction Method: Principal
Component Analysis.
Rotation Method: Varimax with
Kaiser Normalization.
a. Rotation converged in 3
iterations.
Sau khi thực hiện EFA kết quả Chỉ số KMO = 0,743 và significant = 0,000  kết
quả kiểm định KMO và Barlett là phù hợp. Tuy nhiên tổng phương sai trích nhỏ hơn 50%
nên ta tiến hành loại bỏ item thứ hai. Dựa trên kết quả bảng Rotated Component Matrix
thu được ta thấy PV7 có hệ số tải nhân tố thấp nhất nên ta loại item này.
- Loại item PV7
KMO and Bartlett's Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. ,688
Bartlett's Test of Sphericity
Approx. Chi-Square 924,978
df 21
Sig. ,000
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 2,191 31,296 31,296 2,191 31,296 31,296 2,179 31,126 31,126
2 1,492 21,314 52,610 1,492 21,314 52,610 1,504 21,484 52,610
3 ,827 11,821 64,432
4 ,749 10,698 75,130
5 ,710 10,148 85,277
6 ,584 8,338 93,616
7 ,447 6,384 100,000
Extraction Method: Principal Component Analysis.
Component Matrix
a
Component
1 2
PV6 ,772
PV5 ,762
PV8 ,721
PV2 ,656
PV9 ,716
PV3 ,716
PV4 ,655
Extraction Method: Principal
Component Analysis.
a. 2 components extracted.

Sau khi thực hiện EFA kết quả Chỉ số KMO = 0,688 và significant = 0,000  kết
quả kiểm định KMO và Barlett là phù hợp. Tổng phương sai trích lúc này đạt 52,610%,
đạt điều kiện. Khái niệm Hệ thống giá trị của quản trị gia (PV) mới do 2 biến tiềm ẩn
giải thích (PVA và PVB). PVA được đo lường bởi 4 item PV2, PV5, PV6, PV8 và PVB
được đo lường bởi 3 item PV3, PV4, PV8.
+ Giá trị của PVA
Descriptive Statistics
N Minimum Maximum Mean Std. Deviation Variance
PVAt 953 1,00 5,00 4,2782 ,69743 ,486
Valid N (listwise) 953
+ Giá trị của PVB
Descriptive Statistics
N Minimum Maximum Mean Std. Deviation Variance
PVBt 953 1,00 5,00 3,1525 ,86404 ,747
Valid N (listwise) 953
c. Thực hiện EFA với biến Thực tiễn quản trị (MP)
KMO and Bartlett's Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. ,866
Bartlett's Test of Sphericity
Approx. Chi-Square 2719,196
Df 66
Sig. ,000
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 4,144 34,531 34,531 4,144 34,531 34,531 3,456 28,803 28,803
2 1,275 10,624 45,155 1,275 10,624 45,155 1,747 14,556 43,358
3 1,011 8,427 53,581 1,011 8,427 53,581 1,227 10,223 53,581
4 ,854 7,113 60,695
5 ,819 6,821 67,516
6 ,701 5,843 73,359
7 ,643 5,359 78,717
8 ,606 5,047 83,764
9 ,556 4,634 88,398
10 ,521 4,339 92,737
11 ,486 4,053 96,790
12 ,385 3,210 100,000
Extraction Method: Principal Component Analysis.
Rotated Component Matrix
a
Component
1 2 3
MP21 ,688
MP23 ,684
MP26 ,684
MP15 ,647
MP24 ,645
MP25 ,640
MP16 ,592
MP22 ,585
MP11 ,819
MP12 ,783

MP14 ,886
MP13 ,487 ,537
Extraction Method: Principal Component
Analysis.
Rotation Method: Varimax with Kaiser
Normalization.
a. Rotation converged in 4 iterations.
Sau khi thực hiện EFA kết quả Chỉ số KMO = 0,866 và significant = 0,000  kết
quả kiểm định KMO và Barlett là phù hợp. Tổng phương sai trích lúc này đạt 53,581%,
đạt điều kiện. Tuy nhiên dựa vào kết quả từ bảng Rotated Component Matrix, ta thấy
khái niệm MP mới này khác nhiều so với mô hình giả thuyết. Đầu tiên, xuất hiện 1
component mới ngoài 2 component ban đầu. Thứ hai, MP1 được đo lường bởi 8 item là
MP21, MP22, MP23, MP24, MP25, MP26, MP15, MP16. Thứ ba, item MP13 tác động
đồng thời tới cả hai component. Nếu dùng item MP13 giải thích cho component thứ ba
thì cả hai component thứ hai và thứ ba đều chỉ có 2 item đo lường, nên ta sẽ ưu tiên bỏ
component thứ ba bằng cách loại item MP14 và giữ lại item MP13 giải thích cho nhân tố
thứ 2. Kết quả thực hiện EFA.
KMO and Bartlett's Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. ,873
Bartlett's Test of Sphericity
Approx. Chi-Square 2645,400
Df 55
Sig. ,000
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 4,119 37,448 37,448 4,119 37,448 37,448 3,366 30,600 30,600
2 1,206 10,965 48,414 1,206 10,965 48,414 1,959 17,813 48,414
3 ,885 8,041 56,455
4 ,819 7,443 63,898
5 ,732 6,655 70,553
6 ,659 5,989 76,542
7 ,624 5,676 82,218
8 ,557 5,066 87,284
9 ,522 4,742 92,026
10 ,486 4,422 96,448
11 ,391 3,552 100,000
Extraction Method: Principal Component Analysis.
Sau khi thực hiện EFA kết quả Chỉ số KMO = 0,873 và significant = 0,000  kết
quả kiểm định KMO và Barlett là phù hợp. Tổng phương sai trích khi đó đạt 48,414%
nên giá trị hội tụ không cao. Vậy việc giữ lại item MP13 không mang lại hiệu quả. Ta
tiến hành tiếp theo là loại bỏ MP13, đưa mô hình về đúng với giả thuyết ban đầu MP
được đo lường bởi 2 biến tiềm ẩn. Tiếp tục thực hiện EFA.
KMO and Bartlett's Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. ,864
Bartlett's Test of Sphericity
Approx. Chi-Square 2445,541
df 45
Sig. ,000
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 3.936 39.359 39.359 3.936 39.359 39.359 3.375 33.749 33.749
2 1.104 11.042 50.401 1.104 11.042 50.401 1.665 16.652 50.401
3 .870 8.701 59.103
4 .819 8.187 67.289
5 .666 6.664 73.953
6 .632 6.318 80.271
7 .562 5.619 85.890
8 .533 5.331 91.221
9 .487 4.871 96.092
10 .391 3.908 100.000
Extraction Method: Principal Component Analysis.
Rotated Component Matrix
a
Component
1 2
MP26 ,690
MP23 ,689
MP21 ,681
MP15 ,654
MP25 ,635 ,321
MP24 ,634 ,322
MP16 ,582

MP22 ,579
MP11 ,829
MP12 ,814
Extraction Method: Principal
Component Analysis.
Rotation Method: Varimax with
Kaiser Normalization.
a. Rotation converged in 3
iterations.
Sau khi thực hiện kết quả Chỉ số KMO = 0,846 và significant = 0,000  kết quả
kiểm định KMO và Barlett là phù hợp. Tổng phương sai trích khi đó đạt 50,401%. Dù
xuất hiện hiện tượng 2 item MP24, MP25 có tác động đến component 2, tuy nhiên hệ số
tải nhân tố thấp nên có thể chấp nhận mô hình cho MP mới này. Khi đó, MP được đo
lường bởi 2 biến tiềm ẩn (MP2: MP21, MP22, MP23, MP24, MP25, MP26, MP15, MP16
và MP1: MP11, MP12).
+ Giá trị của MP1
Descriptive Statistics
N Minimum Maximum Mean Std. Deviation Variance
MP1t 953 1,00 5,00 3,9244 ,92159 ,849
Valid N (listwise) 953
+ Giá trị của MP2
Descriptive Statistics
N Minimum Maximum Mean Std. Deviation Variance
MP2t 953 1,00 5,00 3,5154 ,81077 ,657
Valid N (listwise) 953
d. Thực hiện EFA cho Kết quả hoạt động của công ty (P)
KMO and Bartlett's Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. ,847
Bartlett's Test of Sphericity
Approx. Chi-Square 1958,847

Df 15
Sig. ,000
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.
Component Matrix
a
Component
1
P3 ,779
P5 ,771
P4 ,733
P1 ,729
P6 ,722
P2 ,714
Extraction Method:
Principal Component
Analysis.
a. 1 components
extracted.
Sau khi thực hiện kết quả Chỉ số KMO = 0,847 và significant = 0,000  kết quả
kiểm định KMO và Barlett là phù hợp. Tổng phương sai trích khi đó đạt 55,022% và chỉ
xuất hiện 1 component. Vậy mô hình giả thuyết hoàn toàn phù hợp, giải thích tốt cho P.

+ Giá trị của P
Descriptive Statistics
N Minimum Maximum Mean Std. Deviation Variance
Pt 953 1,33 5,00 3,7233 ,70246 ,493
Valid N (listwise) 953
Mô hình mới:
OC12
2
OC14
OC25
OC11
OC26
OC
OC21
OC23
OC24
OC2
PV2
111
PV5
22
PV6
PV8
PV
MP11
MP12
MP1
MP1
11
MP2

2
MP21
1
MP22
MP23
MP24
MP26
MP25
MP
OC1
P
P1
1111
P2
P3
3
P4
P5
555
P6
PVA
PV3
111
PV4
22
PV9
PVB
MP15
MP1
MP16

MP1
Câu 2: Thực hiện kiểm tra độ tin cậy của đo lường bằng hệ số cronbach’s alpha
a. Thực hiện cronbach’s anpha cho OC1
Reliability Statistics
Cronbach's
Alpha
N of Items
.773 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 17.10 8.417 .453 .766
OC12 17.04 8.127 .573 .721
OC14 16.93 8.282 .590 .716
OC25 16.86 8.747 .532 .736
OC26 16.94 8.126 .589 .716
Hệ số cronbach’s anpha bằng 0,773 là chấp nhận được. Thang đo lường có thể sử
dụng được. Việc loại item không có hiệu quả vì các giá trị cronbach’s anpha if item
deleted tương đối gần nhau.
b. Thực hiện cronbach’s anpha cho OC2
Reliability Statistics
Cronbach's
Alpha

N of Items
,348 3
Item-Total Statistics
Scale Mean if
Item Deleted
Scale Variance
if Item Deleted
Corrected Item-
Total Correlation
Cronbach's
Alpha if Item
Deleted
OC21 6,58 3,243 ,208 ,243
OC23 6,57 3,487 ,210 ,242
OC24 6,90 3,316 ,180 ,301