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

BÀI LÀM MÔN PHUONG PHAP NGHIEN CUU 2
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 nghiên cứu ban đầu:



OC12

OC13

OC14

OC11

OC15

OC

OC21

OC22

OC23

OC25

OC24

OC26

OC2

P
V1

PV2

PV3

PV4

PV5

PV6

PV7

PV8

PV9

PV

MP11

MP12

MP13

MP14

MP15

MP16

MP1

MP2

MP21

MP22

MP23

MP24

MP26

MP25

MP

OC1

P

P1

P2

P3

P4

P5

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)?
a-Chạy EFA lần thứ nhất với biến 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.
Ta nhận thấy chỉ số KMO= 0.853 và Sig. =.000, điều này chứng tỏ kiểm định
KMO cho kết quả tốt, cho phép ta sử dụng tốt phương pháp EFA với biến này.
Dựa vào bảng Total Variance Explained có 2 nhân tố được trích ra, chứng minh
là phù hợp về mặt số lượng so với giả thuyết ban đầu là có 2 biến tiềm ẩn OC1 và OC2 (
thang đo có giá trị phân biệt).
Nhìn vào bảng Rotated Component Matrix và với điều kiện hệ số tải lớn hơn 0.5
ta sẽ thấy được OC1 bây giờ được giải thích bởi 7 biến quan sát (gồm 5 cái ban đầu là:
OC11, OC12, OC13, OC14, OC15 và 2 cái mới: OC25, OC26) còn OC2 được giải thích
bởi 4 biến còn lại ( OC21, OC22, OC23, OC24).
Tuy nhiên trong bảng Total Variance Explained lại cho ta thấy Tổng phương
sai trích chỉ đạt 47.984% (Thấp hơn 50%). Vì thế, giá trị thang đo ban đầu của
chúng ta không phù hợp.
Do vậy, ta buộc phải chạy lại EFA với thao tác bỏ dần các biến. Việc quyết định
bỏ biến nào, phụ thuộc vào việc biến đó có hệ số tải ở cả 2 nhân tố OC1 và OC2 gần
nhau nhất để thang đo của ta có giá trị phân biệt cao đối với 2 nhân tố OC1 và OC2.
Việc loại bớt biến sẽ dừng lại khi Tổng phương sai trích lớn hơn 50%
Căn cứ vào bảng Rotated Component Matrix lần đầu, ta sẽ lần lượt bỏ các biến
theo thứ tự sau: OC11, OC13, OC21

+TH1: Bỏ OC11
KMO and Bartlett's Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. .834

Bartlett's Test of Sphericity Approx. Chi-Square 2.254E3

Df 45

KMO and Bartlett's Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. .834

Bartlett's Test of Sphericity Approx. Chi-Square 2.254E3

Df 45

Sig. .000

Total Variance Explained
Comp
onent
Initial Eigenvalues
Extraction Sums of Squared
Loadings Rotation Sums of Squared Loadings
Total
% of
Variance

Cumulativ
e % Total
% of

Variance

Cumulative
% Total % of Variance
Cumulative
%
1 3.516

35.159

35.159

3.516

35.159

35.159

3.039

30.386

30.386

2 1.359

13.593

48.752

1.359

13.593

48.752

1.837

18.366

48.752

3 .922

9.216

57.967


4 .851

8.509

66.477


5 .762

7.621

74.097


6 .720

7.198

81.295


7 .540

5.402

86.697


8 .515

5.146

91.843


9 .481

4.810

96.653

10 .335

3.347

100.000


Extraction Method: Principal Component Analysis.

TH2: Tiếp tục bỏ biến OC13
KMO and Bartlett's Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. .799

Bartlett's Test of Sphericity Approx. Chi-Square 1.845E3

Df 36

Sig. .000

Total Variance Explained
Comp
onent

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 3.118

34.644

34.644

3.118

34.644

34.644

2.785

30.947

30.947

2 1.341

14.895

49.539

1.341

14.895

49.539

1.673

18.592

49.539

3 .905

10.051

59.591


4 .851

9.460

69.051

5 .724

8.042

77.092


6 .720

7.996

85.089


7 .520

5.774

90.862


8 .488

5.419

96.282


9 .335

3.718

100.000


Extraction Method: Principal Component Analysis.

+TH3: Tiếp tục bỏ biến OC21
KMO and Bartlett's Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. .796

Bartlett's Test of Sphericity Approx. Chi-Square 1.776E3

Df 28

Sig. .000

Total Variance Explained
Comp
onent

Initial Eigenvalues
Extraction Sums of Squared
Loadings Rotation Sums of Squared Loadings
Total
% of
Variance Cumulative %

Total
% of

Variance
Cumulativ
e % Total
% of
Variance Cumulative %

1 3.064

38.305

38.305

3.064

38.305

38.305

2.717

33.959

33.959

2 1.246

15.569

53.875

1.246

15.569

53.875

1.593

19.915

53.875

3 .898

11.229

65.103


4 .724

9.051

74.154


5 .723

9.033

83.187


6 .520

6.498

89.685


7 .490

6.127

95.812


8 .335

4.188

100.000


Extraction Method: Principal Component Analysis.

Rotated Component Matrix
a


Component

1 2
OC14 .812


OC26 .800


OC25 .701


OC12 .666


OC15 .572


OC23

.679

OC22

.671

OC24

.606

Extraction Method: Principal
Component Analysis.
Rotation Method: Varimax with
Kaiser Normalization.
a. Rotation converged in 3
iterations.
Đến đây, ta nhân thấy chỉ số KMO; Sig., Số lượng nhân tó được trích ra và tổng
phương sai trích đều đã đạt được điều kiện của chúng. Do vậy ta có thể kết luận thang đo
biến OC đã có giá trị phân biệt và hội tụ. Mô hình OC bây giờ như sau:










OC1
2

OC1
4

OC15

OC1

OC22

OC23

OC24

OC2

OC

OC25

OC26


GIÁ TRỊ TRUNG BÌNH OC1=MEAN(OC12,OC14,OC15,OC25,OC26)= 0,7102
GIÁ TRỊ TRUNG BÌNH OC2=MEAN(OC22,OC23,OC24)= 0,652
b- Chạy EFA lần đầu cho biến 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 .632

PV9 .629

PV4 .596

Extraction Method: Principal
Component Analysis.
Rotation Method: Varimax with
Kaiser Normalization.
a. Rotation converged in 3
iterations.
VÌ: chỉ số KMO=0.743 (lớn hơn 0.5) và Sig.=.000 (nhỏ hơn 0.05), điều này cho phép
ta sử dụng phương pháp phân tích nhân tố EFA cho biến PV này.
Số lượng nhân tố trích ra là 2 khác biệt so với giả thiết ban đầu là 1 (PV là khái
niêm đơn hướng). Tuy nhiên ta thấy trong bảng Rotated Component Matrix ta thấy giá trị
phân biệt của 2 nhân tố trích ra này là rõ ràng, cộng với việc ta chỉ có data mà không hề có
bảng câu hỏi và không thể kiểm tra thực tế nên tôi chấp nhân kết quả 2 nhân tố được trích
ra và PV là khái niệm đa hướng ( và được đặt tên là PVA, PVB)
Tổng phương sai trích ra là: 47.779 % (nhỏ hơn 50%), do đó ta phải tiếp tục thực hiện thao
tác bỏ bớt biến. Việc biến nào bị loại dựa vào hệ số tải của nó là thấp nhất và tăng dần lên.
Và ta sẽ ngừng việc này lại khi nào Tổng phương sai trích đạt yêu cầu.

+ TH1: bỏ PV7
KMO and Bartlett's Test

Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. .705

Bartlett's Test of Sphericity
Approx. Chi-Square 1178.491

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 2.290

28.620

28.620

2.290

28.620

28.620

2.272

28.396

28.396

2 1.751

21.888

50.508

1.751

21.888

50.508

1.769

22.112

50.508

3 .829

10.366

60.874


4 .804

10.051

70.925


5 .737

9.217

80.143


6 .590

7.370

87.513


7 .552

6.901

94.414


8 .447

5.586

100.000


Extraction Method: Principal Component Analysis.
Rotated Component Matrix
a

Component
1 2
PV6 .767


PV5 .749


PV8 .724


PV2 .663


PV3 .747

PV1 .654

PV9 .640

PV4 .594

Extraction Method: Principal
Component Analysis.
Rotation Method: Varimax with
Kaiser Normalization.
a. Rotation converged in 3
iterations.
Ta thấy tất cả đã thoã mãn điều kiện. Do đó PV bây giờ sẽ là khái niệm đa
hướng trong đó:
PVA (PV2, PV5, PV6, PV8) ; PVB (PV1, PV3, PV4, PV9).
GTTB PVA=MEAN(PV2,PV5,PV6.PV8)= 0,72575
GTTB PVB=MEAN(PV1,PV3,PV4,PV9)= 0,65875
 KHI ĐÓ MÔ HÌNH CỦA PV LÀ







c-Chạy EFA cho biến MP
PV2

PV5

PV6

PV8

PVA

PV1

PV3

PV4

PV9

PVB

PV

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.
 Ta nhận dễ dàng nhận thấy các chỉ số như KMO, Sig. , Tổng phương sai trích
đều vượt tiêu chuẩn. Tuy nhiên số lượng nhân tố trích ra là 3 lại cao hơn so
với lý thuyết ban đầu (2 nhân tố là MP1, MP2) và cũng theo kết quả của Bảng

Rotated Component Matrix ta thấy nhân tố 2 và 3 chỉ được giải thích bới 2
biến và trong có biến MP13 cũng không thực sự rõ ràng giải thích cho nhân
tố nào. Do đó, nếu giữ nguyên kết quả trên thì nó sẽ làm loãng các nhân tố
của ta. Do đó, tôi quyết định bỏ bớt biến để nhóm nhân tố lại còn 2 nhân tố
theo đúng lý thuyết ban đầu. Biến bị bỏ bớt là biến MP13 vì nó không làm rõ
giá trị phân biệt của thang đo. Ta có kết quả:
KMO and Bartlett's Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. .862

Bartlett's Test of Sphericity
Approx. Chi-Square 2472.491

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 3.953

35.936

35.936

3.953

35.936

35.936

3.485

31.686

31.686

2 1.123

10.205

46.141

1.123

10.205

46.141

1.590

14.455

46.141

3 .994

9.038

55.179


4 .853

7.758

62.937


5 .819

7.441

70.378


6 .664

6.033

76.412


7 .632

5.744

82.155


8 .557

5.059

87.215


9 .532

4.839

92.054


10 .487

4.428

96.482

11 .387

3.518

100.000


Extraction Method: Principal Component Analysis.
Rotated Component Matrix
a

Component
1 2
MP21 .700


MP26 .688


MP23 .688


MP15 .653


MP25 .643

MP24 .637


MP22 .597


MP16 .590


MP12 .774

MP11 .745

MP14 .410

Extraction Method: Principal
Component Analysis.
Rotation Method: Varimax with
Kaiser Normalization.
a. Rotation converged in 3
iterations.
 Ta thấy số lượng nhân tố đã đúng theo ban đầu, tuy nhiên tổng phương sai
trích lại nhỏ hơn 50% và biến MP14 có hệ số tải nhỏ hơn 0.5 nên ta tiếp tục
bỏ biến MP14 và chạy EFA lần nữa. Kết quả như sau:
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


MP24 .634


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.
Tất cả đều đã thoã mãn điều kiện. Vậy MP bây giờ sẽ là: MP1 (MP15, MP16,
MP21, MP22, MP23, MP24, MP25, MP26) VÀ MP2(MP11,MP12)
GTTB MP1=MEAN(MP15,MP16,MP21,MP22,MP23,MP24,MP25,MP26)=0,643
GTTB MP2=MEAN(MP11,MP12)=0,8215
d-Chạy EFA cho biến 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.
 Căn cứ vào các chỉ số như KMO, Sig. , Tổng phương sai trích, Hệ số tải…thì biến P
được giải thích rất tốt bởi các biến P1, P2, P3, P4, P5, P6.
GTTB P=MEAN(P1,P2,P3,P4,P5,P6) =0,7413
Vậy mô hình nghiên cứu cả 4 biến OC, PV, MP và P của chúng ta hiện giờ như
sau:

OC12

OC
14
OC15

OC25

OC

OC22

OC2
3

OC2
4

OC2

PV2

PV5

PV6

PV8

PV
01
PV
A

MP15

MP16

MP21

MP22

MP23

MP24

MP1

MP2

MP11
MP12

MP

OC1

P

P1

P2

P3

P4

P5

P6

PV
B

PV

PV
3

PV
4

PV

9

OC26

MP25

MP26

CÂU 2 Thực hiện kiểm tra độ tin cậy của đo lường bằng hệ số cronbach
alpha
*Kiểm tra độ tin cậy thang đo với biến OC12, OC14, OC15, OC25, OC26 giải thích
cho OC1.
Reliability Statistics
Cronbach's
Alpha
Cronbach's
Alpha Based on
Standardized
Items N of Items
.785

.788

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
OC12 16.65

8.728

.540

.308

.752

OC14 16.54

8.457

.648

.491

.718

OC15 17.10

8.417

.511

.278

.766

OC25 16.47

9.344

.502

.276

.764

OC26 16.55

8.410

.623

.471

.725

Theo kết quả trên, Cronbach Alpha tính được 0.785 > 0.6 và nhìn cột

Cronbach’s Alpha if item Deleted thì nếu bỏ bất cứ biến nào thì đều làm
Cronbach’s Alpha giảm xuống cả.
Do đó ta có thể kết luận thang đo của chúng ta đo lường tốt.
*Tương tự, tính Cronbach Alpha cho các biến OC22, OC23, OC24 giải thích cho
OC2.
Reliability Statistics
Cronbach's
Alpha
Cronbach's
Alpha Based on
Standardized
Items N of Items
.405

.413

3



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
OC22 6.58

3.243

.280

.103

.243

OC23 6.47

3.045

.293

.107

.211

OC24 6.79

3.246

.160

.026

.474


Chỉ số Cronbach’s Alpha= 0.405 quá nhỏ và dù có bỏ bớt biến nào thì cũng không
làm tăng Cronbach’ Alpha lên.
Do đó thang đo cho các biến này không sử dụng đc.
Có nên chạy lại EFA cho các biến OC2? Theo tôi không nên chạy biến này để
tránh nhiễu.
*Tính Cronbach’s Alpha cho biến PV2, PV5, PV6, PV8 giải thích cho PVA
Reliability Statistics
Cronbach's
Alpha
N of Items
.714

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 12.85

5.042

.432

.692

PV5 12.79

4.654

.531

.632

PV6 12.94

4.600

.548

.622

PV8 12.76

4.941

.493

.656


Cronbach’s Alpha = 0.714 >0.6 và theo cột Cronbach’s Alpha if Item Deleted cho ta
thấy dù bỏ đi bớt biến nào cũng làm giảm Cronbach’s Alpha đi.
Do đó, ta kết luận thang đo đo lường tốt.


* Tính Cronbach’s Alpha cho PV1, PV3, PV4, PV9 giải thích biến PVB.
Reliability Statistics
Cronbach's
Alpha
N of Items
.565

4

Item-Total Statistics
Scale Mean if
Item Deleted
Scale Variance
if Item Deleted
Corrected Item-
Total
Correlation
Cronbach's
Alpha if Item
Deleted
PV4 10.16

6.338

.290

.548

PV3 10.22

6.247

.428

.431

PV1 9.45

6.719

.357

.489

PV9 9.71

6.515

.332

.507

 Mặc dù Cronbach’s Alpha chỉ đạt 0.565 gần bằng 0.6, nhưng ta vẫn có thể
chấp nhận được, có thể vì những khái niệm này là mới đối với người trả lời ở
nước ta. Và cột Cronbach’s Alpha if Item Deleted cho thấy nếu ta bỏ biến thì
cũng không làm tăng Cronbach’s Alpha lên được. Do đó nếu bỏ hết thì nó sẽ
ảnh hưởng đến nội dung nghiên cứu.
Do đó theo tôi, thang đo này tạm chấp nhận được.
*Tính Cronbach’s Alpha cho MP11, MP12 giải thích cho MP2
Reliability Statistics
Cronbach's
Alpha
N of Items
.615

2

Item-Total Statistics
Scale Mean if
Item Deleted
Scale Variance
if Item Deleted
Corrected Item-
Total
Correlation
Cronbach's
Alpha if Item
Deleted
MP11 3.99

1.121

.445

.

MP12 3.86

1.231

.445

.

 Cronbach’s Alpha = 0.615 >0.6 và Cột Cronbach’s Alpha if Item Deleted trống điều
đó chứng tỏ vì chỉ có 2 biến nên không thể bỏ được biến nào cả.
Như vậy thang đo này cũng có thể tin cậy được
* Tính Cronbach’s Alpha cho biến MP15, MP16, MP21, MP22, MP23, MP24, MP25,
MP26 giải thích cho MP1

Reliability Statistics
Cronbach's
Alpha
N of Items
.819

8

Item-Total Statistics
Scale Mean if
Item Deleted
Scale Variance

if Item Deleted
Corrected Item-
Total
Correlation
Cronbach's
Alpha if Item
Deleted
MP15 24.86

32.227

.538

.798

MP16 24.30

34.077

.486

.805

MP21 24.69

32.507

.539

.798

MP22 24.52

33.838

.480

.806

MP23 25.14

32.641

.528

.800

MP24 24.38

33.432

.581

.793

MP25 24.29

33.184

.583

.793

MP26 24.84

31.969

.576

.792


 Cronbach’s Alpha = 0.819 > 0.6 và cột cuối cùng trong bảng Item-Total
Statistics cho thấy nếu bỏ đi biến nào đều làm giảm Cronbach’s Alpha cả.
Như vậy, thanh đo của ta là tốt.
*Tính Cronbach’s Alpha cho biến P1, P2, P3, P4, P5, P6 giải thích cho P
Reliability Statistics
Cronbach's
Alpha
N of Items
.836

6

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

.579

.815

P1 18.54

12.861

.595

.812

P3 18.65

12.373

.655

.800

P4 18.49

12.726

.597

.811

P5 18.45

12.717

.647

.802

P6 18.79

12.548

.586

.814


 Cronbach’s Alpha = 0.836 > 0.6 và không có một biến nào loại ra cả vì theo
kết quả có được từ côt Cronbach’s Alpha if Item Deleted loại biến không làm
Cronbach’s Alpha tăng lên.
Thang đo dần được tốt lên và có độ tin cậy cao hơn
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
 Mối quan hệ giữa các biến tiềm ẩn với OWN
Test of Homogeneity of Variances

Levene Statistic

df1 df2 Sig.
OC1 4.488

3

948

.004

PVA 2.068

3

948

.103

PVB 1.923

3

948

.124

MP1 2.354

3

948

.071

MP2 11.327

3

948

.000


ANOVA

Sum of Squares

df Mean Square F Sig.
OC1 Between Groups 1.685

3

.562

1.374

.249

Within Groups 387.539

948

.409


Total 389.224

951


PVA Between Groups 2.260

3

.753

1.558

.198

Within Groups 458.468

948

.484

Total 460.728

951


PVB Between Groups 10.311

3

3.437

5.563

.001

Within Groups 585.747

948

.618


Total 596.058

951


MP1 Between Groups 16.141

3

5.380

8.366

.000

Within Groups 609.637

948

.643


Total 625.778

951


MP2 Between Groups 9.682

3

3.227

3.831

.010

Within Groups 798.546

948

.842


Total 808.229

951


 Kiểm định Anova cho kết quả hình thức sở hữu công ty ảnh hưởng đến kết quả kinh
doanh khác nhau dựa trên các biến tiềm ẩn như là PVB (nhân tố 2 của khái niệm quản trị
gia), MP(thực tiễn của quản trị) vì các sig<0.05
 Vì thế tiếp tục kiểm định T2 để phát hiện mối quan hệ giữa biến OC1 và PVA
 PHÂN TÍCH BIẾN TIỀM ẨN VÀ AGE
Test of Homogeneity of Variances

Levene Statistic

df1 df2 Sig.
OC1 4.488

3

948

.004

PVA 2.068

3

948

.103


ANOVA

Sum of Squares

Df Mean Square F Sig.
OC1 Between Groups 1.685

3

.562

1.374

.249

Within Groups 387.539

948

.409

Total 389.224

951


PVA Between Groups 2.260

3

.753

1.558

.198

Within Groups 458.468

948

.484


Total 460.728

951

 Đến đây ta có thể kết luận loại hình doanh nghiệp ảnh hưởng khác nhau lên kết quả kinh
doanh thông qua biến PVB,MP1,MP2 và không làm nên sự khác biệt trong văn hóa công
ty.





 PHÂN TÍCH NHÂN TỐ VỚI POS
ANOVA

Sum of Squares

Df Mean Square F Sig.
OC1 Between Groups 6.746

1

6.746

16.690

.000

Within Groups 381.934

945

.404

Total 388.680

946


PVA Between Groups .668

1

.668

1.385

.240

Within Groups 455.774

945

.482


Total 456.442

946


PVB Between Groups .158

1

.158

.252

.616

Within Groups 591.097

945

.625


Total 591.255

946


MP1 Between Groups 11.692

1

11.692

18.108

.000

Within Groups 610.183

945

.646


Total 621.876

946


MP2 Between Groups .169

1

.169

.201

.654

Within Groups 794.911

945

.841


Total 795.080

946


ANOVA

Sum of Squares

Df Mean Square F Sig.
OC1 Between Groups 6.746

1

6.746

16.690

.000

Within Groups 381.934

945

.404



Total 388.680

946

PVA Between Groups .668

1

.668

1.385

.240

Within Groups 455.774

945

.482



Total 456.442

946



PVB Between Groups .158

1

.158

.252

.616

Within Groups 591.097

945

.625



Total 591.255

946



MP1 Between Groups 11.692

1

11.692

18.108

.000

Within Groups 610.183

945

.646



Total 621.876

946



MP2 Between Groups .169

1

.169

.201

.654

Within Groups 794.911

945

.841

Total 795.080

946


 Cấp bậc quản lý khác nhau ảnh hưởng đến các biến tiềm ẩn văn hóa công ty, thực tiễn
quản trị. Còn các biến tiềm ẩn khác như PVA, PVB (hệ thống của quản trị gia) và một
phần thực tiễn quản trị không đo lường hết, giải thích được.
 Biến tiềm ẩn AGE
Test of Homogeneity of Variances

Levene Statistic

df1 df2 Sig.
OC1 .584

2

942

.558

PVA .287

2

942

.751

PVB .446

2

942

.640

MP1 .331

2

942

.718

MP2 5.712

2

942

.003

Coefficients
a

Model
Unstandardized Coefficients
Standardized
Coefficients
t Sig. B Std. Error Beta
1 (Constant) .938

.142


6.610

.000

OC1 .245

.034

.223

7.127

.000

PVA .000

.028

.000

032

.975

PVB .032

.023

.036

1.416

.157

MP1 .311

.027

.359

11.638

.000

MP2 .159

.022

.209

7.253

.000

a. Dependent Variable: P

 Tuổi tác của nhân viên gây ảnh hưởng đến với văn hóa công ty khác nhau, các mô hình lý
thuyết về quản trị gia cũng khác nhau.
 Đối với EXP
Test of Homogeneity of Variances

Levene Statistic

df1 df2 Sig.
OC1 1.167

4

939

.324

PVA .752

4

939

.557

PVB .455

4

939

.768

MP1 2.469

4

939

.043

MP2 3.105

4

939

.015



ANOVA

Sum of Squares

df Mean Square F Sig.
OC1 Between Groups 6.581

4

1.645

4.062

.003

Within Groups 380.298

939

.405


Total 386.879

943


PVA Between Groups 2.043

4

.511

1.053

.379

Within Groups 455.708

939

.485


Total 457.751

943


PVB Between Groups 12.698

4

3.174

5.179

.000

Within Groups 575.597

939

.613

Total 588.295

943



MP1 Between Groups 7.545

4

1.886

2.921

.020

Within Groups 606.228

939

.646



Total 613.772

943

MP2 Between Groups 9.579

4

2.395

2.914

.021

Within Groups 771.717

939

.822



Total 781.296

943


 Kinh nghiệm ảnh hưởng đến văn hóa công ty, kinh nghiệm ảnh hưởng đến 1 phần khái
niệm lý thuyết của quản trị gia, kinh nghiệm ảnh hưởng đến thực tiễn của quản trị vì
sig<0.05