bài tập cá nhân xử lý dữ liệu bằng phần mề̀m spss

Bi tp c nhân
X l d liu bng phn
mm SPSS

Giảng viên: TS. Nguyễn Hùng Phong
Học viên: Quch Đo Quang
Lớp: QTKD ĐÊM 5 - CAO HỌC K22


Đ bi:
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 theo biến giả (dummy) của biến kết quả hoạt động với các biến
độc lập tìm được qua phân tích nhân tố. Trong đó biến giả được xác định dựa vào biến
“loại hình doanh nghiệp”



Bi lm:
Với dữ liệu có sn, việc cần làm đầu tiên là phải lc dữ liệu để loại b những dữ liệu không ph
hợp (ô trống, giá trị vượt quá giá trị thang đo).

Sử dụng chức năng Filter của hàm Excel, thực hiện các bước lc dữ liệu nói trên, ta được một
bảng dữ liệu “sạch” để bt đầu thực hiện các yêu cầu của đề bài. Dữ liệu giảm xuống cn 880
mu so với mức 953 ban đầu.
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 lưng biến ny. Sau đó tính giá trị của
các biến mới (là trung bình của các yếu tố thành phần)

a. Phân tích EFA cho khái niệm văn hóa t chc OC:

KMO and Bartlett's Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy.
.854
Bartlett's Test of Sphericity
Approx. Chi-Square
2465.460
df
55
Sig.
.000

Chỉ số KMO = 0,854 tha điều kiện 0,5 ≤ KMO ≤ 1, do đó phân tích EFA là thích hợp.
Sig. (Bartlett's Test ) < 0,005 nên ta bác b giả thuyết H
o
(H
0
: giả thuyết ma trận hệ số tương quan
là ma trận đơn vị), tức là giữa các biến quan sát có tương quan với nhau. => Điều kiện sử dụng
EFA được tha mãn.

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
3.881
35.282
35.282
3.881
35.282
35.282
3.235
29.411
29.411
2
1.396
12.689
47.972
1.396
12.689
47.972
2.042
18.561

47.972
3
.901
8.188
56.159






4
.866
7.870
64.029






5
.827
7.519
71.548

6
.724
6.584
78.132






7
.577
5.244
83.376






8
.545
4.955
88.331

9
.490
4.456
92.787






10
.463
4.209
96.996






11
.330
3.004
100.000

Extraction Method: Principal Component Analysis.

Ta trích được hai nhân tố 1 và 2 (có eigenvlue >1) đúng như ban đầu.
Nhân tố 1 giải thích được 29.411% tổng biến thiên của OC, nhân tố 2 giải thích được 47.972%
tổng biến thiên của OC.


Rotated Component Matrix
a


Component
1
2
OC11
.513
.395
OC12
.671
.216
OC13
.510
.481
OC14
.811
001
OC15
.573
.453

OC21
.028
.549
OC22
.337
.612
OC23
.168
.658
OC24
160
.539
OC25
.696
043
OC26
.790
.028
Extraction Method: Principal Component Analysis. Rotation Method: Varimax with
Kaiser Normalization.
a. Rotation converged in 3 iterations.
Bảng trên thể hiện giá trị trích xuất (loading value) hay hệ số tương quan giữa các yếu tố thành
phần với hai nhân tố vừa trích được theo mô hình thành phần chính (PCA). Loading value cao ở
nhân tố nào thì nó đo lường được nhân tố đó. Vậy thì nhân tố 1 được đo lường bởi bảy yếu tố
thành phần: OC11, OC12, OC13, OC14, OC15, OC25, OC26 vì bảy yếu tố này có hệ số tương
quan với nhân tố 1 cao hơn với nhân tố 2 và nhân tố 2 được đo lường bởi bốn yếu tố thành phần:
OC21, OC22, OC23, OC24 vì các yếu tố này có hệ số tương quan với nhân tố 2 cao hơn. Và ta
đặt tên cho hai nhân tố mới này lần lượt là OCFT1, OCFT2.
Ban đầu, biến tiềm ẩn OC2 được đo lường bằng OC21, OC22, OC23, OC24, OC25, OC26 nhưng
sau khi phân tích EFA thì các yếu tố thành phần OC25 và OC26 không đo lường được OC2 mà

lại đo lường OC1 nên giá trị hội tụ không có.
Hai thang đo đo lường hai biến khác nhau OC1 và OC2 thì phải khác nhau nhưng sau khi phân
tích EFA thì OC25 và OC26 đã dịch chuyển sang đo lường OC1 cho nên giá trị phân biệt không
cao.



b. Phân tích EFA cho khái niệm hệ thống giá trị của quản trị gia PV:

KMO and Bartlett's Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy.
.749
Bartlett's Test of Sphericity
Approx. Chi-Square
1296.396
df
36
Sig.
.000

Chỉ số KMO = 0,749 tha điều kiện 0,5 ≤ KMO ≤ 1: phân tích EFA là thích hợp.
Sig. (Bartlett's Test ) < 0,005 nên ta bác b giả thuyết H
o
(H
0
: giả thuyết ma trận hệ số tương quan
là ma trận đơn vị), tức là giữa các biến quan sát có tương quan với nhau. => Điều kiện sử dụng
EFA được tha mãn.

Total Variance Explained
Component
Initial Eigenvalues
Extraction Sums of Squared
Loadings
Rotation Sums of Squared
Loadings
Total
% of
Variance
Cumulativ
e %
Total
% of
Variance
Cumulative
%
Total
% of
Variance
Cumulativ
e %
1
2.555
28.394
28.394
2.555
28.394
28.394

2.513
27.923
27.923
2
1.774
19.711
48.105
1.774
19.711
48.105
1.816
20.182
48.105
3
.853
9.480
57.585






4
.799
8.878
66.462

5
.759
8.431
74.893






6
.685
7.615
82.508






7
.594
6.599
89.107

8
.536
5.955
95.061






9
.444
4.939
100.000






Extraction Method: Principal Component Analysis.

Ta trích được hai nhân tố 1 và 2 (có eigenvlue >1), khác với ban đầu chỉ có 1 nhân tố, có nghĩa
là . thang đo này là đa hướng chứ không phải đơn hướng như lúc đầu.
Nhân tố 1 giải thích được 29.411% tổng biến thiên của P, nhân tố 2 giải thích được 47.972% tổng
biến thiên của P.

Rotated Component Matrix
a


Component
1
2
PV2
.638
.017
PV4
187
.591
PV8
.715
.008
PV1
.336
.637
PV3
020
.760
PV5
.746
112
PV6
.768
030
PV7
.546

.277
PV9
.044
.627
Extraction Method: Principal Component Analysis.
Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization.
a. Rotation converged in 3 iterations.

Nhân tố 1 được đo lường bởi 5 yếu tố thành phần: PV2,PV5,PV6,PV7,PV8 vì 5 yếu tố này có hệ
số tương quan với nhân tố 1 cao hơn với nhân tố 2
Nhân tố 2 được đo lường bởi bốn yếu tố thành phần: PV1,PV3,PV4,PV9 vì các yếu tố này có hệ
số tương quan với nhân tố 2 cao hơn.
Ta đặt tên cho hai nhân tố mới này lần lượt là PVFT1, PVFT2.
Ban đầu, biến tiềm ẩn PV được đo lường bằng PV1, PV2, PV3, PV4, PV5, PV6, PV7, PV8, PV9
nhưng sau khi phân tích EFA thì từ chín yếu tố thành phần được nhóm lại thành hai yếu tố có ý
nghĩa, nên giá trị hội tụ không có.
Hai thang đo đo lường hai biến khác nhau thì phải khác nhau nhưng sau khi phân tích EFA thì
thang đo khái niệm nghiên cứu ban đầu không đo được mà nó tách thành hai thang đo hai khái
niệm khác nhau nên giá trị phân biệt không có.






c. Phân tích EFA cho khái niệm thực tin quản trị MP:

KMO and Bartlett's Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy.
.869

Bartlett's Test of Sphericity
Approx. Chi-Square
2655.393
df
66
Sig.
.000

Chỉ số KMO = 0,869 tha điều kiện 0,5 ≤ KMO ≤ 1: phân tích EFA là thích hợp.
Sig. (Bartlett's Test ) < 0,005 nên ta bác b giả thuyết H
o
(H
0
: giả thuyết ma trận hệ số tương quan
là ma trận đơn vị), tức là giữa các biến quan sát có tương quan với nhau. => Điều kiện sử dụng
EFA được tha mãn.



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
4.219
35.155
35.155
4.219
35.155
35.155
3.585
29.876
29.876
2
1.325
11.042
46.197
1.325
11.042
46.197
1.958
16.321
46.197
3
.997

8.312
54.510






4
.853
7.111
61.621






5
.784
6.529
68.150






6
.700

5.831
73.981






7
.634
5.280
79.261






8
.597
4.972
84.233






9
.519

4.325
88.558






10
.511
4.258
92.816






11
.480
4.004
96.820






12
.382

3.180
100.000






Extraction Method: Principal Component Analysis.

Ta trích được hai nhân tố 1 và 2 (có eigenvlue >1) đúng như ban đầu. Nhân tố 1 giải thích được
29.876% tổng biến thiên của P, nhân tố 2 giải thích được 47.197% tổng biến thiên của P.
Rotated Component Matrix
a


Component
1
2
MP11
.222
.614
MP12
.235
.697
MP13
.205
.707
MP14
077

.546
MP15
.639
.191
MP16
.628
.160
MP21
.725
034
MP22
.619
.069
MP23
.667
.044
MP24
.639
.309
MP25
.643
.314
MP26
.673
.184
Extraction Method: Principal Component Analysis.
Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization.
a. Rotation converged in 3 iterations.

Nhân tố 1 được đo lường bởi 8 yếu tố thành phần: MP15, MP16, MP21, MP22, MP23, MP24,

MP25, MP26 vì 8 yếu tố này có hệ số tương quan với nhân tố 1 cao hơn với nhân tố 2
Nhân tố 2 được đo lường bởi 4 yếu tố thành phần: MP11,MP12,MP13,MP14 vì các yếu tố này có
hệ số tương quan với nhân tố 2 cao hơn.
Ta đặt tên cho hai nhân tố mới này lần lượt là MPFT1, MPFT2.
Ban đầu, biến tiềm ẩn MP1 được đo lường bằng MP11, MP12, MP13, MP14, MP15, MP16 nhưng
sau khi phân tích EFA thì các yếu tố thành phần MP15 và MP16 không đo lường được MP1 mà
lại đo lường MP2 nên giá trị hội tụ không có.
Hai thang đo đo lường hai biến khác nhau MP1 và MP2 thì phải khác nhau nhưng sau khi phân
tích EFA thì MP15 và MP16 đã dịch chuyển sang đo lường OC1 cho nên giá trị phân biệt không
cao.















MPFT1
MP16
MP21
MP22
MP23

MP24
MP15
MP25
MP26
MPFT2
MP11
MP12
MP13
MP14
d. Phân tích EFA cho khái niệm kết quả hot động của công ty P:


KMO and Bartlett's Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy.
.850
Bartlett's Test of Sphericity
Approx. Chi-Square
1865.464
df
15
Sig.
.000

Chỉ số KMO = 0,850 tha điều kiện 0,5 ≤ KMO ≤ 1: phân tích EFA là thích hợp.
Sig. (Bartlett's Test ) < 0,005 nên ta bác b giả thuyết H
o
(H
0
: giả thuyết ma trận hệ số tương quan
là ma trận đơn vị), tức là giữa các biến quan sát có tương quan với nhau. => Điều kiện sử dụng

EFA được tha mãn.

Total Variance Explained
Component
Initial Eigenvalues
Extraction Sums of Squared Loadings
Total
% of Variance
Cumulative %
Total
% of Variance
Cumulative %
1
3.337
55.609
55.609
3.337
55.609
55.609
2
.813
13.552
69.161



3
.540
9.001
78.162

4
.491
8.175
86.338



5
.460
7.665
94.003



6
.360
5.997
100.000



Extraction Method: Principal Component Analysis.

Ta trích được 1 nhân tố 1 (có eigenvlue >1) đúng như ban đầu. Nhân tố 1 giải thích được
55.609% tổng biến thiên của P.

Component Matrix
a


Component
1
P2
.709
P1
.730
P3
.777
P4
.729
P5
.790
P6
.738
Extraction Method: Principal
Component Analysis.
a. 1 components extracted.

Sau khi trích, ta chỉ trích được một nhân tố không có sự so sánh giữa hệ số tương quan của các
các yếu tố với từng laten variable. Hệ số tương quan giữa các yếu tố thành phần và biến tổng khá
cao đều trên 0,7 nên phần chung là bình phương của hệ số tương quan sẽ cao (đều trên 0,5), nói
lên các biến quan sát đóng góp nhiều cho biến P. Và ta đặt factor mới này là PFT
Ban đầu biến P được đo lường bằng 6 yếu tố và sau khi phân tích EFA thì 6 yếu tố này đo lường

được biến P. Nên với thang đo P thì cả giá trị hội tụ và phân biệt đu được đảm bảo









PFT
P1
P2
P3
P4
P5
P6
Câu 2: Thực hiện kiểm tra độ tin cậy của đo lưng bằng hệ số cronbach alpha.
- Hệ số Cronbach alpha nằm trong khoảng 0.7 – 0.8: Thang đo có độ tin cậy tốt.
- Hệ số Cronbach alpha > 0.6: Thang đo có thể chấp nhận được về mặt độ tin cậy.
- Hệ số tương quan biến tổng (hiệu chỉnh) ≥ 0.3 thì biến đó đạt yêu cầu.

a. Kiểm định độ tin cậy cronbach alpha cho thang đo OCFT1: OC11, OC12, OC13,
OC14, OC15, OC25, OC26.
Reliability Statistics
Cronbach's
Alpha
Cronbach's
Alpha Based on
Standardized

Items
N of Items
.815
.819
7

Item-Total Statistics

Scale Mean if
Item Deleted
Scale Variance
if Item Deleted
Corrected Item-
Total
Correlation
Squared
Multiple
Correlation
Cronbach's
Alpha if Item
Deleted
OC11
24.58
18.515
.505
.296
.799
OC12
24.50
18.334

.585
.369
.785
OC13
24.86
17.599
.518
.281
.799
OC14
24.37
18.534
.623
.498
.780
OC15
24.95
17.976
.560
.325
.789
OC25
24.33
19.505
.504
.285
.798
OC26
24.39
18.348

.608
.486
.781
Hệ số Cronbach alpha = 0.819, thang đo OCFT1 có độ tin cậy. Khi loại bất kỳ biến quan sát nào
cũng thấp hơn hệ số cronbach alpha ban đầu vì vậy ta chấp nhận 7 biến quan sát của thang đo.
Hệ số tương quan hiệu chỉnh của các biến quan sát đều lớn hơn 0.3, tức là chúng tương quan
khá chặt chẽ với nhau. Vậy biến OCFT1 đủ độ tin cậy.

b. Kiểm định thang đo OCFT2: OC21, OC22, OC23, OC24.

Reliability Statistics
Cronbach's
Alpha
Cronbach's
Alpha Based on
Standardized
Items
N of Items
.479
.485
4


Item-Total Statistics

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

Total
Correlation
Squared
Multiple
Correlation
Cronbach's
Alpha if Item
Deleted
OC21
9.92
5.561
.263
.072
.421
OC22
10.05
5.658
.328
.130
.363
OC23
9.94
5.506
.325
.126
.362
OC24
10.28
5.792
.200

.041
.483

Hệ số Cronbach Alpha = 0.485 < 0.6, thang đo OCFT2 không có giá trị tin cậy. Khi ta loại bất kỳ
biến quan sát nào trong thang đo đều cho ta giá trị cronbach alpha thấp hơn 0.6. Hệ số tương
quan hiệu chỉnh của OC21 và OC24 đều nh hơn 0.3, do đó, loi thang đo OCFT2.




c. Kiểm định thang đo PVFT1: PV2, PV5, PV6, PV7, PV8.

Reliability Statistics
Cronbach's
Alpha
Cronbach's
Alpha Based on
Standardized
Items
N of Items
.721
.726
5


Item-Total Statistics

Scale Mean if
Item Deleted
Scale Variance

if Item Deleted
Corrected Item-
Total
Correlation
Squared
Multiple
Correlation
Cronbach's
Alpha if Item
Deleted
PV2
16.49
8.120
.423
.204
.695
PV8
16.41
7.839
.506
.265
.664
PV5
16.43
7.531
.541
.345
.650
PV6
16.59

7.353
.575
.370
.635
PV7
17.11
7.740
.377
.152
.721
Hệ số Cronbach Alpha = 0.726 > 0.6, thang đo PVFT1 có giá trị tin cậy. Nếu ta loại bất kỳ biến
quan sát nào thì giá trị thang đo vn thấp hơn giá trị ban đầu. Vì vậy, ta chấp nhận 5 biến quan
sát của thang đo.
Qua bảng Total Statistics ta thấy, hệ số tương quan hiệu chỉnh của tất cả các biến quan sát điều
lớn hơn 0.3 tha mãn yêu cầu. Vậy biến PVFT1 đủ độ tin cậy.




d. Kiểm định thang đo PVFT2: PV1, PV3, PV4, PV9.
Reliability Statistics
Cronbach's
Alpha
Cronbach's
Alpha Based on
Standardized
Items
N of Items
.568
.575

4

Item-Total Statistics

Scale Mean if
Item Deleted
Scale Variance
if Item Deleted
Corrected Item-
Total
Correlation
Squared
Multiple
Correlation
Cronbach's
Alpha if Item
Deleted
PV4
10.19
6.282
.286
.092
.558
PV1
9.49
6.678
.358
.170
.493
PV3

10.26
6.148
.440
.212
.426
PV9
9.76
6.462
.336
.114
.509
Hệ số Cronbach Alpha = 0.575 < 0.6, thang đo không có giá trị độ tin cậy. Dù loại bất kỳ biến
quan sát nào trong thang đo đều cho hệ số cronbach alpha thấp hơn ban đầu. Đồng thời, hệ số
tương quan hiệu chỉnh của PV4 = 0.286 < 0.3, không đạt yêu cầu. Vì vậy, loi thang đo PVFT2.
e. Kiểm định thang đo MPFT1: MP15, MP16, MP21, MP22, MP23, MP24, MP25, MP26.
Reliability Statistics
Cronbach's
Alpha
Cronbach's
Alpha Based on
Standardized
Items
N of Items
.827
.829
8

Item-Total Statistics

Scale Mean if

Item Deleted
Scale Variance
if Item Deleted
Corrected Item-
Total
Correlation
Squared
Multiple
Correlation
Cronbach's
Alpha if Item
Deleted
MP15
24.85
32.342
.549
.329
.807
MP16
24.30
34.177
.529
.315
.810
MP21
24.67
32.698
.559
.350
.806

MP22
24.50
34.116
.486
.281
.815
MP23
25.14
32.968
.528
.299
.810
MP24
24.37
33.762
.587
.393
.803
MP25
24.31
33.362
.592
.426
.802
MP26
24.83
32.261
.584
.388
.802

Hệ số Cronbach Alpha = 0.829 > 0.6, thang đo MPFT1 có giá trị tin cậy tốt. Khi thực hiện loại bất
kỳ biến quan sát nào đều cho giá trị cronbach alpha thấp hơn giá trị ban đầu. Vậy MPFT1 đủ độ
tin cậy.



f. Kiểm định thang đo MPFT2: MP11, MP12, MP13, MP14.

Reliability Statistics
Cronbach's
Alpha
Cronbach's
Alpha Based on
Standardized
Items
N of Items
.574
.586
4


Item-Total Statistics

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

Squared
Multiple
Correlation
Cronbach's
Alpha if Item
Deleted
MP11
10.30
6.046
.354
.215
.504
MP12
10.19
5.780
.445
.262
.437
MP13
10.64
5.335
.456
.213
.418
MP14
11.44
6.178
.205
.077
.634

Kết quả bảng Reliability Statistics cho thấy hệ số cronbach Alpha là 0,586 nh hơn 0,6.
Kết quả bảng Total Statistics, thấy nếu loại biến MP14 hệ số Cronbach Alpha sẽ tăng lên 0,634.
Do đó, bộ biến mới sẽ gồm các biến MP11, MP12, MP13. Biến MPFT2 này là chấp nhận được.




g. Kiểm định độ tin cậy của thang đo PFT.

Reliability Statistics
Cronbach's
Alpha
Cronbach's
Alpha Based on
Standardized
Items
N of Items
.839
.840
6


Item-Total Statistics

Scale Mean if
Item Deleted
Scale Variance
if Item Deleted

Corrected Item-
Total
Correlation
Squared
Multiple
Correlation
Cronbach's
Alpha if Item
Deleted
P2
18.75
12.956
.577
.372
.821
P1
18.57
12.831
.598
.409
.817
P3
18.68
12.321
.654
.435
.805
P4
18.51
12.815

.593
.405
.818
P5
18.48
12.596
.670
.496
.803
P6
18.80
12.423
.605
.396
.816

Hệ số Cronbach Alpha = 0.840 > 0.6, thang đo PFT có giá trị tin cậy tốt. Khi thực hiện loại bất kỳ
biến quan sát nào đều cho giá trị cronbach alpha thấp hơn giá trị ban đầu. Vậy PFT đủ độ tin
cậy.
Sau khi kiểm tra độ tin cậy, từ 7 biến tiềm ẩn sau khi phân tích EFA, ta đã loi bỏ 2 biến OCFT2,
PVFT2; còn lại 1 biến MPFT2 có độ tin cậy chp nhận được v 4 biến đủ độ tin cậy đo
lưng là : OCFT1,MPFT1, PVFT1, PFT.

Câu 3: Thực hiện phân tích ANOVA một chiu để tìm sự khác biệt của các biến tim ẩn
trong mô hình này với các tiêu thc phân loi: OWN, POS, Age, EXP.
Tính Mean bằng lệnh Compute, đặt nhóm biến sau khi tính Mean là:
F1 (OCFT1): OC11, OC12, OC13, OC14, OC15, OC25, OC26
F2 (PVFT1): PV2, PV5, PV6, PV7, PV8
F3 (MPFT1): MP15, MP16, MP21, MP22, MP23, MP24, MP25, MP26
F4 (MPFT2): MP11, MP12, MP13

P (PFT): P1, P2, P3, P4, P5, P6

Giả thuyết;
H
0
: Không có sự khác biệt giữa các loại hình doanh nghiệp
H
r
: Có sự khác biệt giữa các loại hình doanh nghiệp

Sig ≥ 0.05: Chấp nhận H
0
Sig ≤ 0.05: Từ chối H
0
a. Phân tích sự khác biệt (one – way anova) giữa các biến tim ẩn trong mô hình với
tiêu thc phân loi OWN.

Test of Homogeneity of Variances

Levene Statistic
df1
df2
Sig.
F1
8.452
3
876
.000
F2
2.076

3
876
.102
F3
1.709
3
876
.164
P
2.246
3
876
.082
F4
7.146
3
876
.000


ANOVA

Sum of Squares
df
Mean Square
F
Sig.
F1
Between Groups
2.041

3
.680
1.374
.249
Within Groups
433.804
876
.495


Total
435.846
879



F2
Between Groups
1.032
3
.344
.762
.515
Within Groups
395.247
876
.451


Total

396.279
879



F3
Between Groups
18.168
3
6.056
9.419
.000
Within Groups
563.224
876
.643


Total
581.392
879



P
Between Groups
9.218
3
3.073
6.379

.000
Within Groups
421.947
876
.482


Total
431.166
879



F4
Between Groups
4.671
3
1.557
2.278
.078
Within Groups
598.739
876
.683


Total
603.410
879

Sig F3 và Sig của P đều nh hơn 0,05. Do đó bác b H
0
, tức là có sự khác biệt trong loại hình
doanh nghiệp.
Từ kết quả bảng Test of Homogeneity of Variances, có F3 = 0.164, P = 0.082 đều > 0.05. Chứng
t, không có sự khác biệt về phương sai của các nhóm.

Kiểm định hậu Anova đối với F3 và P để xác định sự khác nhau giữa các nhóm




Multiple Comparisons
Dependent Variable
(I) OWN
(J) OWN
Mean
Std. Error
Sig.
95% Confidence Interval
Difference (I-J)
Lower Bound
Upper Bound
F3
Tukey HSD
dimension
2

1
dimension3
2
215
*

.078
.031
42
01
3
372
*

.072
.000
56
19
4
251
*

.075
.005
44
06
2
dimension3
1
.215

*

.078
.031
.01
.42
3
157
.080
.201
36
.05
4
035
.083
.974
25
.18
3
dimension3
1
.372
*

.072
.000
.19
.56
2
.157

.080
.201
05
.36
4
.121
.077
.388
08
.32
4
dimension3
1
.251
*

.075
.005
.06
.44
2
.035
.083
.974
18
.25
3
121
.077
.388

32
.08
Bonferroni
dimension
2
1
dimension3
2
215
*

.078
.036
42
01
3
372
*

.072
.000
56
18
4
251
*

.075
.005
45

05
2
dimension3
1
.215
*

.078
.036
.01
.42
3
157
.080
.297
37
.05
4
035
.083
1.000
25
.18
3
dimension3
1
.372
*

.072

.000
.18
.56
2
.157
.080
.297
05
.37
4
.121
.077
.681
08
.32
4
dimension3
1
.251
*

.075
.005
.05
.45
2
.035
.083
1.000
18

.25
3
121
.077
.681
32
.08
P
Tukey HSD
dimension
2
1
dimension3
2
010
.068
.999
18
.16
3
248
*

.062
.000
41
09
4
100
.065

.416
27
.07
2
dimension3
1
.010
.068
.999
16
.18
3
237
*

.069
.003
42
06
4
090
.072
.594
27
.09
3
dimension3
1
.248
*

.062
.000
.09
.41
2
.237
*

.069
.003
.06
.42
4
.148
.066
.116
02
.32
4
dimension3
1
.100
.065
.416
07
.27
2
.090
.072

.594
09
.27
3
148
.066
.116
32
.02
Bonferroni
dimension
2
1
dimension3
2
010
.068
1.000
19
.17
3
248
*

.062
.000
41
08
4
100

.065
.748
27
.07
2
dimension3
1
.010
.068
1.000
17
.19
3
237
*

.069
.004
42
06
4
090
.072
1.000
28
.10
3
dimension3
1
.248

*

.062
.000
.08
.41
2
.237
*

.069
.004
.06
.42
4
.148
.066
.156
03
.32
4
dimension3
1
.100
.065
.748
07
.27
2
.090

.072
1.000
10
.28
3
148
.066
.156
32
.03
*. The mean difference is significant at the 0.05 level.
Sig < 0.5: có sự khác biệt trung bình.
Nhân tố F3 có sig12, sig13, sig14 lần lượt là 0,031; 0,000; 0,005 đều nh hơn 0,05. Vì vậy, có
sự khác biệt giữa nhóm 1 với các nhóm 2, 3, 4.
Nhân tố P có sig13, sig 23 lần lượt là 0,000; 0,004 đều nh hơn 0,05. Vì vậy, có sự khác biệt
giữa nhóm 3 và các nhóm 1, 2
b. Thực hiện phân tích anova một chiu của các biến tim ẩn với tiêu thc cp bậc
quản lý (POS)

Test of Homogeneity of Variances

Levene Statistic
df1
df2
Sig.
F1
6.322
1
878
.012

F2
1.613
1
878
.204
F3
3.482
1
878
.062
F4
2.108
1
878
.147
P
5.192
1
878
.023




ANOVA

Sum of Squares
df
Mean Square
F

Sig.
F1
Between Groups
8.135
1
8.135
16.699
.000
Within Groups
427.711
878
.487


Total
435.846
879



F2
Between Groups
.671
1
.671
1.490
.223
Within Groups
395.608
878

.451


Total
396.279
879



F3
Between Groups
11.770
1
11.770
18.142
.000
Within Groups
569.622
878
.649


Total
581.392
879



F4
Between Groups

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


Total
603.410
879



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

Total
431.166
879




Vì POS gồm hai cấp bậc nên không thực hiện phân tích hậu ANOVA.




c. Phân tích anova một chiu để tìm sự khác biệt của các biến tim ẩn trong mô hình
này với tiêu thc phân loi Age