bài tập môn học phương pháp nghiên cứu khoa học xử lý dữ liệu với spss
Bạn đang xem bản rút gọn của tài liệu. Xem và tải ngay bản đầy đủ của tài liệu tại đây (1.95 MB, 91 trang )
BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO
TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TPHCM
VIỆN ĐÀO TẠO SAU ĐẠI HỌC
MÔN HỌC: PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU KHOA HỌC
XỬ LÝ DỮ LIỆU VỚI SPSS
GVHD : TS NGUYỄN HÙNG PHONG
SVTH : HUỲNH TRÍ THANH
MSSV : 7701221027
LỚP : ĐÊM 5 KHÓA 22
TPHCM, THÁNG 08 NĂM 2013
Xử lý dữ liệu với SPSS
UEH- Đêm 5- K22- Quản Trị Kinh Doanh
Huỳnh Trí Thanh Trang - 2
Mục Lục:
LỜI MỞ ĐẦU 4
I. Kiểm tra và làm sạch giữ liệu (Data Clearning): 6
II. Câu 1) Thực hiện kiểm tra độ tin cậy của đo lường bằng hệ số Cronbach Alpha: 10
1. Về nhân tố Văn hóa tổ chức (OC): 11
2. Về nhân tố hệ thống giá trị của quản trị gia (PV): 12
3. Về nhân tố thực tiển quản trị (MP): 13
4. Về nhân tố kết quả hoạt động của công ty (P): 14
III. Câu 2: 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). 15
1. Văn hóa tổ chức (OC): 16
Bước 1: Kiểm tra điều kiện phân tích nhân tố: 16
Bước 2: Xác định số lượng nhân tố: 16
Bước 3: Kết luận 17
2. Hệ thống giá trị của quản trị gia (PV): 18
Bước 1: Kiểm tra điều kiện phân tích nhân tố: 18
Bước 2: Xác định số lượng nhân tố: 18
Bước 3: Kết luận 21
3. Thực tiển quản trị (MP): 21
Bước 1: Kiểm tra điều kiện phân tích nhân tố: 21
Bước 2: Xác định số lượng nhân tố: 23
Bước 3: Kết luận 25
4. Kết quả hoạt động của công ty (P): 25
Bước 1: Kiểm tra điều kiện phân tích nhân tố: 25
Bước 2: Xác định số lượng nhân tố: 27
Bước 3: Kết luận 27
IV. 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.Thực hiện phân tích anova
hai chiều với biến OWN và POS. 28
3.1) Kiểm định ANOVA một chiều giữa: P và OWN 30
A. Tiến hành phân tích ANOVA một chiều: 30
B. Kiểm định hậu ANOVA: 32
3.2) Kiểm định ANOVA một chiều giữa: P và POS 33
A. Tiến hành phân tích ANOVA một chiều: 33
Xử lý dữ liệu với SPSS
UEH- Đêm 5- K22- Quản Trị Kinh Doanh
Huỳnh Trí Thanh Trang - 3
3.3) Kiểm định ANOVA một chiều giữa: P và AGE 35
A. Tiến hành phân tích ANOVA một chiều: 35
B. Kiểm định hậu ANOVA: 37
3.4) Kiểm định ANOVA một chiều giữa: P và EXP 39
A) Tiến hành phân tích ANOVA một chiều: 39
B) Kiểm định hậu ANOVA: 41
3.5) Kiểm định ANOVA một chiều giữa: OC2,MP1,MP2 với biến OWN: 44
3.6) Kiểm định ANOVA một chiều giữa: OC2,MP1,MP2 với biến POS: 48
3.7) Kiểm định ANOVA một chiều giữa: OC2,MP1,MP2 với biến AGE: 49
3.8) Kiểm định ANOVA một chiều giữa: OC2,MP1,MP2 với biến EXP: 51
3.9) Kiểm định Kruskal-Wallis Test cho OC1, PV và OWN: 55
3.10) Kiểm định Kruskal-Wallis Test cho : OC1, PV và POS: 57
3.11) Kiểm định Kruskal-Wallis Test cho : OC1, PV và AGE: 59
3.12) Kiểm định Kruskal-Wallis Test cho : OC1, PV và EXP 60
3.13) Thực hiện phân tích ANOVA hai chiều với biến OWN và POS. 62
A. Phân tích ANOVA hai chiều: thử nghiệm khối ngẫu nhiên: 62
B. kiểm định hậu ANOVA 65
V. 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 và Cronbach Alpha: 66
VI. Câu 5: Kiểm định các giả thuyết của hàm tương quan đa biến: 72
1. Kiểm định kích thước mẫu: 72
2. Kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến (Multicolinearity): 72
3. Kiểm định giả định phương sai của sai số không đổi: 73
4. Kiểm định sự tự tương quan với nhau (auto correlation or serial correlation): 76
5. Kiểm định mô hình hồi quy phù hợp: 76
6. Đánh giá các giả định bằng sơ đồ: 80
7. Kiểm định tính phân phối chuẩn của phần dư: 81
VII. Câu 6: Xây dựng hàm tương quan với biến giả (dummy). Biến giả được chọn là biến loại
hình doanh nghiệp (OWN). Trong đó doanh nghiệp nhà nước(value = 1) được chọn là biến cơ
sở. 84
KẾT LUẬN 90
TÀI LIỆU THAM KHẢO 91
Xử lý dữ liệu với SPSS
UEH- Đêm 5- K22- Quản Trị Kinh Doanh
Huỳnh Trí Thanh Trang - 4
LỜI MỞ ĐẦU
Trong giới nghiên cứu khoa học xã hội và thống kê tại Việt Nam cũng như trên
toàn thế giới, SPSS được biết đến như một trong những phần mềm hữu ích và thuận
tiện nhất giúp người sử dụng làm việc với dữ liệu định lượng.
Với mong muốn áp dụng những kiến thức đã học vào thực tiễn, với những hỗ trợ
khá mạnh mẽ từ phần mềm ứng dụng SPSS và những kiến thức thu thập được dưới
giảng đường và sự hướng dẫn giải quyết các tình huống của Thầy cho nên bài tập bên
dưới là một sự phản ảnh cách sử dụng các chức năng và phân tích đưa ra nhận xét đối
với mỗi phương pháp. Đây sẽ là một sự nghiên cứu vô cùng hữa ích cho những đề tài
nghiên cứu sau này.
Mặc dù đã có nhiều cố gắng, song trong quá trình làm bài không tránh khỏi
những thiếu sót và hạn chế nhất định. Em rất mong nhận được ý kiến đóng góp từ thầy
để bài tiểu luận được hoàn thiện hơn nữa.
Em xin chân thành cảm ơn sự chỉ bảo và giúp đỡ từ TS Nguyễn Hùng Phong để
em hoàn thành bài tiểu luận này.
Xin chân thành cảm ơn!
Huỳnh Trí Thanh – Lớp Đêm 5 – K22
Xử lý dữ liệu với SPSS
UEH- Đêm 5- K22- Quản Trị Kinh Doanh
Huỳnh Trí Thanh Trang - 5
Bài tập về xử lý dữ liệu
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
Xử lý dữ liệu với SPSS
UEH- Đêm 5- K22- Quản Trị Kinh Doanh
Huỳnh Trí Thanh Trang - 6
3. Thực hiện phân tích anova một chiều để tìm sự khác biệt của các biến tiềm ẩn
trong mô hình này với các tiêu thức phân loại: OWN, POS, Age, EXP.Thực hiện
phân tích anova hai chiều với biến OWN và POS.
4. Xây dựng hàm tương quan tuyến tính giữa P và các biến độc lập vừa khám phá
thông qua phân tích nhân tố/EFA và cronbach alpha
5. Kiểm định các giả thuyết của hàm tương quan đa biến
6. xây dựng hàm tương quan với biến giả (dummy). Biến giả được chọn là biến loại
hình doanh nghiệp. Trong đó doanh nghiệp nhà nước được chọn là biến cơ sở
Tiến trình thực hiện về xử lý dữ liệu
I. Kiểm tra và làm sạch giữ liệu (Data Clearning):
Đối với dữ liệu, trước khi chạy phân tích Cronbach Alpha hay EFA chúng ta nên làm
sạch dữ liệu để khi chạy xử lý kết quả thì cho kết quả khả thi và mang độ chính xác cao
hơn
Trong dữ liệu này chúng ta có thể xử lý bằng 2 cách:
+ Thứ nhất chúng ta dò tìm các ô dữ liệu bị bỏ trống và tìm kiếm xem ô đó thuộc
dòng nào trong mẫu và thực hiện xóa mẫu đó đi để tăng độ tin cậy. Ví dụ trong trường
hợp mẫu của chúng ta là 953 thì chúng ta lần lược tìm ô missing value và bỏ dòng đó đi
do đó kết quả thu được sẽ nhỏ hơn N = 953. Nhưng trong trường hợp này ta sẽ chọn cách
thực hiện là lấy giá trị trung bình của biến đo lường đó và điền vào cho ô dữ liệu bị thiếu
và làm tròn sao cho phù hợp với dữ liệu ở dạng thang đo thích hợp.
+ Thứ 2 ta có thể dùng giá trị trung bình cho ô dữ liệu mà tác giả của bộ dữ liệu
chưa nhập vào hay bỏ sót do sai sót trong quá trình nhập liệu.
Do đó theo ý kiến và quan điểm cá nhân là để cho mẫu mang tính lớn hơn nên
chọn lấy giá trị trung bình cho các khảo sát.
Các bước thực hiện như sau:
+ Loại bỏ các ô trống.
+Loại bỏ các câu trả lời không hợp lý.
Chúng ta dùng bảng tần số:
Xử lý dữ liệu với SPSS
UEH- Đêm 5- K22- Quản Trị Kinh Doanh
Huỳnh Trí Thanh Trang - 7
Lập bảng tần số cho tất cả các biến, đọc soát để tìm các giá trị lạ tại các biến. Sau đó tại
các biến có lỗi chúng ta dùng lệnh Find để tìm vị trí của giá trị lỗi, rồi chỉnh sửa.
Cách tiến hành lập bảng tần số như sau:
Ta thấy ở dòng 55 xuất hiện giá trị: . : tức là giá trị bị bỏ trống, ta tiến hành xử lý
chúng bằng cách :
Ta dùng thống kê mô tả và những câu hỏi nào giá trị bị bỏ trống ta thêm vào 1 con số là
giá trị trung bình của biến đó.
Chạy thống kê Descriptive ta có kết quả như sau:
Statistics
PV2
PV4
PV8
PV1
PV3
PV5
PV6
PV7
PV9
N
Valid
953
953
952
953
952
953
950
951
953
Missing
0
0
1
0
1
0
3
2
0
Mean
4.27
3.02
4.35
3.73
2.96
4.32
4.17
3.62
3.47
Statistics
P2
P1
P3
P4
P5
P6
N
Valid
953
953
952
953
952
953
Missing
0
0
1
0
1
0
Mean
3.61
3.79
3.68
3.84
3.88
3.54
Xử lý dữ liệu với SPSS
UEH- Đêm 5- K22- Quản Trị Kinh Doanh
Huỳnh Trí Thanh Trang - 8
Statistics
OWN
POS
AGE
EXP
N
Valid
952
947
946
944
Missing
1
6
7
9
Mean
2.41
1.81
1.92
2.01
Trong các khái niệm vừa thống kê ta thấy:
*OC:
+ OC11: không có lỗi, các biến đã nhập đầy đủ.
+ OC12: có 2 lỗi bỏ trống trường, khi đó chúng ta thay thế bằng giá trị 4.18
+ OC13: có 2 lỗi bỏ trống trường, khi đó chúng ta thay thế bằng giá trị 3.81.
*PV:
+ PV8: có 1 lỗi bỏ trống trường, khi đó chúng ta thay thế bằng giá trị 4.35
+ PV3: có 1 lỗi bỏ trống trường, khi đó chúng ta thay thế bằng giá trị 2.96
+ PV6: có 3 lỗi bỏ trống trường, khi đó chúng ta thay thế bằng giá trị 4.17
+PV7: có 2 lỗi bỏ trống trường, khi đó chúng ta thay thế bằng giá trị 3.62
*MP:
+MP11: có 1 lỗi bỏ trống trường, khi đó chúng ta thay thế bằng giá trị 3.86
+MP13: có 2 lỗi bỏ trống trường, khi đó chúng ta thay thế bằng giá trị 3.55
+MP15: có 1 lỗi bỏ trống trường, khi đó chúng ta thay thế bằng giá trị 3.29
+MP21: có 1 lỗi bỏ trống trường, khi đó chúng ta thay thế bằng giá trị 3.45
+MP22: có 2 lỗi bỏ trống trường, khi đó chúng ta thay thế bằng giá trị 3.63
+MP23: có 1 lỗi bỏ trống trường, khi đó chúng ta thay thế bằng giá trị 3.00
+MP24: có 1 lỗi bỏ trống trường, khi đó chúng ta thay thế bằng giá trị 3.76
*P:
+P3: có 1 lỗi bỏ trống trường, khi đó chúng ta thay thế bằng giá trị 3.68
+P5: có 1 lỗi bỏ trống trường, khi đó chúng ta thay thế bằng giá trị 3.88
Xử lý dữ liệu với SPSS
UEH- Đêm 5- K22- Quản Trị Kinh Doanh
Huỳnh Trí Thanh Trang - 9
*OWN,POS,AGE,EXP:
+OWN: có 1 lỗi bỏ trống trường, khi đó chúng ta thay thế bằng giá trị 2.41 = 2
+POS: có 6 lỗi bỏ trống trường, khi đó chúng ta thay thế bằng giá trị 1.81=2
+AGE: có 7 lỗi bỏ trống trường, khi đó chúng ta thay thế bằng giá trị 1.92=2
+EXP: có 9 lỗi bỏ trống trường, khi đó chúng ta thay thế bằng giá trị 2.01=2
Sau đó chúng ta tiến hành dùng: Data/sort cases: để tiến hành sort dữ liệu tăng dần để dể
dàng thấy dữ liệu bị khuyết sẽ nằm ở đầu dòng và sau đó tiến hành sữa dữ liệu bằng cách
điền vào giá trị trung bình của biến đó.
Sau đó ta tiến hành chạy lại thống kê mô tả như sau:
Statistics
PV2
PV4
PV8
PV1
PV3
PV5
PV6
PV7
PV9
N
Valid
953
953
953
953
953
953
953
953
953
Missing
0
0
0
0
0
0
0
0
0
Mean
4.27
3.02
4.35
3.73
2.96
4.32
4.17
3.62
3.47
Statistics
MP11
MP12
MP13
MP14
MP15
MP16
N
Valid
953
953
953
953
953
953
Missing
0
0
0
0
0
0
Mean
3.86
3.99
3.55
2.76
3.29
3.84
Statistics
MP21
MP22
MP23
MP24
MP25
MP26
N
Valid
953
953
953
953
953
953
Missing
0
0
0
0
0
0
Mean
3.45
3.63
3.00
3.76
3.85
3.30
Xử lý dữ liệu với SPSS
UEH- Đêm 5- K22- Quản Trị Kinh Doanh
Huỳnh Trí Thanh Trang - 10
Statistics
P2
P1
P3
P4
P5
P6
N
Valid
953
953
953
953
953
953
Missing
0
0
0
0
0
0
Mean
3.61
3.79
3.68
3.84
3.88
3.54
Statistics
OWN
POS
AGE
EXP
Liên Doanh
Cong ty tu nhan
Doanh Nghiep
Gia Dinh
N
Valid
953
953
953
953
953
953
953
Missing
0
0
0
0
0
0
0
Mean
2.41
1.81
1.92
2.01
.19
.27
.23
Nhìn vào dữ liệu thống kê sau khi tiến hành làm sạch dữ liệu bằng giá trị trung bình của
từng biến. ta thu được 1 tập dữ liệu tương đối được dùng để phân tích và xây dựng các mô hình
tiếp theo.
+ Tập dự liệu đều có giá trị Missing Value là 0.
+ Valid là 953.
II. Câu 1) Thực hiện kiểm tra độ tin cậy của đo lường bằng hệ số Cronbach
Alpha:
Hệ số Cronbach’s alpha là một phép kiểm định thống kê dùng để kiểm tra sự chặt chẽ
và tương quan giữa các biến quan sát.
Theo đó, chỉ những biến có Hệ số tương quan tổng biến phù hợp (Corrected Item-
Total Correlation) lớn hơn 0.3 và có Hệ số Alpha lớn hơn 0.6 mới xem là chấp nhận được
và thích hợp đưa vào phân tích bước tiếp theo (Nunnally và BernStein, 1994). Cũng theo
nhiều nhà nghiên cứu, nếu Cronbach’s alpha đạt từ 0.8 trở lên thì thang đo lường là tốt và
Xử lý dữ liệu với SPSS
UEH- Đêm 5- K22- Quản Trị Kinh Doanh
Huỳnh Trí Thanh Trang - 11
mức độ tương quan sẽ càng cao hơn. Nhìn và bảng dưới chúng ta có thể thấy được kết
quả phân tích độ tin cậy như sau:
1. Về nhân tố Văn hóa tổ chức (OC):
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).
Reliability Statistics
Cronbach's
Alpha
Cronbach's
Alpha Based on
Standardized
Items
N of Items
.782
.793
11
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
38.00
36.841
.510
.317
.756
OC12
37.93
37.169
.530
.369
.755
OC13
38.30
34.914
.575
.366
.747
OC14
37.82
37.631
.526
.502
.756
OC15
38.39
35.686
.586
.396
.747
OC21
38.67
39.274
.243
.079
.789
OC22
38.78
36.804
.499
.313
.757
OC23
38.66
37.751
.391
.211
.770
OC24
38.98
41.235
.111
.048
.805
OC25
37.76
39.102
.418
.296
.767
OC26
37.84
37.323
.528
.486
.755
Ta thấy: nhân tố Văn hóa tổ chức (OC) có hệ số Cronbach's Alpha = .782 >0.6 =>
thang đo có độ tin cậy cao.
Xử lý dữ liệu với SPSS
UEH- Đêm 5- K22- Quản Trị Kinh Doanh
Huỳnh Trí Thanh Trang - 12
Các biến quan sát đều có Hệ số tương quan tổng(Corrected Item-Total
Correlation) biến phù hợp >0.3 nhưng trừ 2 biến: OC21 có hệ số tương quan tổng
= .243<0.3 nên loại OC24 có hệ số tương quan tổng = 0.111< 0.3 nên loại. Các
biến còn lại đều có hệ số tương quan biến tổng phù hợp > 0.3 và hệ số Alpha đạt
yêu cầu nên có thể dùng để phân tích nhân tố.
2. Về nhân tố hệ thống giá trị của quản trị gia (PV):
Biến PV là khái niệm đơn biến được đo lường bằng 9 yếu tố thành phần (PV1, PV2, ….,
PV9).
Reliability Statistics
Cronbach's
Alpha
Cronbach's
Alpha Based on
Standardized
Items
N of Items
.619
.638
9
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
29.66
20.014
.323
.220
.587
PV4
30.90
20.695
.104
.112
.651
PV8
29.58
19.984
.347
.278
.582
PV1
30.19
18.272
.438
.240
.555
PV3
30.96
19.799
.253
.228
.604
PV5
29.60
20.052
.313
.351
.589
PV6
29.75
19.535
.377
.373
.575
PV7
30.30
18.694
.385
.190
.569
PV9
30.46
19.430
.263
.128
.602
Ta thấy: nhân tố hệ thống giá trị của quản trị gia (PV) có hệ số Cronbach's Alpha
= .619 >0.6 => thang đo có độ có thể chấp nhận được.
Các biến:
Xử lý dữ liệu với SPSS
UEH- Đêm 5- K22- Quản Trị Kinh Doanh
Huỳnh Trí Thanh Trang - 13
PV4 có Hệ số tương quan tổng(Corrected Item-Total Correlation) =.014 <0.3
PV3 có Hệ số tương quan tổng(Corrected Item-Total Correlation) =.253 <0.3
PV9 có Hệ số tương quan tổng(Corrected Item-Total Correlation) =.263 <0.3
Các biến còn lại đều có hệ số tương quan biến tổng phù hợp > 0.3 và hệ số Alpha đạt yêu
cầu nên có thể dùng để phân tích nhân tố.
3. Về nhân tố thực tiển quản trị (MP):
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).
Reliability Statistics
Cronbach's
Alpha
Cronbach's
Alpha Based on
Standardized
Items
N of Items
.814
.817
12
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
38.44
59.963
.392
.251
.807
MP12
38.31
59.355
.458
.307
.802
MP13
38.74
59.150
.416
.238
.805
MP14
39.54
63.518
.139
.076
.830
MP15
39.01
55.838
.526
.322
.795
MP16
38.45
58.202
.475
.275
.800
MP21
38.85
56.819
.492
.332
.798
MP22
38.67
57.846
.473
.284
.800
MP23
39.29
56.804
.493
.304
.798
MP24
38.53
56.963
.591
.404
.791
MP25
38.45
56.678
.590
.427
.790
Loại
Xử lý dữ liệu với SPSS
UEH- Đêm 5- K22- Quản Trị Kinh Doanh
Huỳnh Trí Thanh Trang - 14
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
38.44
59.963
.392
.251
.807
MP12
38.31
59.355
.458
.307
.802
MP13
38.74
59.150
.416
.238
.805
MP14
39.54
63.518
.139
.076
.830
MP15
39.01
55.838
.526
.322
.795
MP16
38.45
58.202
.475
.275
.800
MP21
38.85
56.819
.492
.332
.798
MP22
38.67
57.846
.473
.284
.800
MP23
39.29
56.804
.493
.304
.798
MP24
38.53
56.963
.591
.404
.791
MP25
38.45
56.678
.590
.427
.790
MP26
38.99
55.470
.566
.386
.791
Ta thấy: nhân tố thực tiển quản trị (MP) có hệ số Cronbach's Alpha = .814 >0.6
=> thang đo có độ có độ tin cậy cao.
Các biến:
MP14 có Hệ số tương quan tổng(Corrected Item-Total Correlation) =.0139 <0.3
Các biến còn lại đều có hệ số tương quan biến tổng phù hợp > 0.3 và hệ số Alpha đạt yêu
cầu nên có thể dùng để phân tích nhân tố.
4. Về nhân tố kết quả hoạt động của công ty (P):
Riêng khái niệm P được đo lường bởi 6 yếu tố thành phần (P1, P2, …., P6).
Reliability Statistics
Cronbach's
Alpha
Cronbach's
Alpha Based on
Standardized
Items
N of Items
.836
.836
6
Loại
Xử lý dữ liệu với SPSS
UEH- Đêm 5- K22- Quản Trị Kinh Doanh
Huỳnh Trí Thanh Trang - 15
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
18.72
12.994
.579
.378
.815
P1
18.54
12.861
.595
.409
.812
P3
18.65
12.373
.655
.438
.800
P4
18.49
12.726
.597
.404
.811
P5
18.45
12.717
.647
.465
.802
P6
18.79
12.548
.586
.373
.814
Ta thấy: nhân tố kết quả hoạt động của công ty (P) có hệ số Cronbach's Alpha =
.836 >0.6 => thang đo có độ có độ tin cậy cao.
Các biến dùng đo lường nhân tố P đều có hệ số tương quan biến tổng phù hợp > 0.3 và hệ
số Alpha đạt yêu cầu nên có thể dùng để phân tích nhân tố.
III. Câu 2: 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).
Phân tích nhân tố (Exploratory Factor Analysis) là một kỹ thuật phân tích nhằm thu nh
ỏ và tóm tắt các dữ liệu rất có ích cho việc xác định các tập hợp biến cần thiết cho vấn đề
nghiên cứu. Quan hệ giữa các nhóm biến có liên hệ qua lại lẫn nhau được xem xét dưới
dạng một số các nhân tố cơ bản. Mỗi một biến quan sát sẽ được tính một tỉ số gọi là hệ số
tải nhân tố (factor loading). Hệ số này cho người nghiên cứu biết được mỗi biến đo lường
sẽ thuộc về những nhân tố nào.
Trong phân tích nhân tố, yêu cầu cần thiết là hệ số KMO (Kaiser-Meyer –Olkin (KMO)
phải có giá trị lớn (0,5<KMO<1) thể hiện phân tích nhân tố là thích hợp, còn nếu hệ số K
MO<0,5 thì phân tích nhân tố có khả năng không thích hợp với các dữ liệu. Thêm vào đó,
hệ số tảinhân tố của từng biến quan sát phải có giá trị lớn hơn 0,45, điểm dừng khi Eigenv
alue (đại diệncho phần biến thiên được giải thích bởi mỗi nhân tố) lớn hơn 1 (mặc định củ
Xử lý dữ liệu với SPSS
UEH- Đêm 5- K22- Quản Trị Kinh Doanh
Huỳnh Trí Thanh Trang - 16
a chương trìnhSPSS), và tổng phương sai dùng để giải thích bởi từng nhân tố lớn hơn 50%
mới thỏa yêu cầucủa phân tích nhân tố (Gerbing & Anderson, 1988).
1. Văn hóa tổ chức (OC):
Bước 1: Kiểm tra điều kiện phân tích nhân tố:
KMO and Bartlett's Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy.
.851
Bartlett's Test of Sphericity
Approx. Chi-Square
2.502E3
df
36
Sig.
.000
Điều kiện 1: KMO = .851 >0.5 (Hair and cộng sự 2006)
Điều kiện 2: Sig.= . 000<0.05 (Hair and cộng sự 2006)
Có thể dùng EFA để kiểm định nhân tố Văn hóa tổ chức OC:
Bước 2: Xác định số lượng nhân tố:
Total Variance Explained
Compon
ent
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
3.783
42.032
42.032
3.783
42.032
42.032
2.712
30.130
30.130
2
1.175
13.051
55.083
1.175
13.051
55.083
2.246
24.953
55.083
3
.877
9.745
64.828
4
.752
8.351
73.179
5
.579
6.431
79.610
6
.533
5.917
85.526
7
.484
5.383
90.910
8
.482
5.361
96.270
9
.336
3.730
100.000
Extraction Method: Principal Component Analysis.
– Tiêu chí eigenvalue: >1 : thỏa điều kiện
– Phương sai trích = 55.083% > 50% : thỏa điều kiện.
Rotated Component Matrix
a
Component
Xử lý dữ liệu với SPSS
UEH- Đêm 5- K22- Quản Trị Kinh Doanh
Huỳnh Trí Thanh Trang - 17
1
2
OC11
.484
OC12
.641
OC13
.620
OC14
.768
OC15
.580
OC22
.740
OC23
.758
OC25
.755
OC26
.770
Extraction Method: Principal
Component Analysis.
Rotation Method: Varimax with
Kaiser Normalization.
– Bỏ các giá trị có Factor loading < 0.45 ta có dữ liệu được xuất hiện ở bảng
Rotated Component Matrix
a
Bước 3: Kết luận
Ta nhận thấy Eigenvalues Cumulative % = 55.083%
Như vậy 55.083% biến thiên của dữ liệu được giải thích bởi 2 nhân tố.
Mức kiểm định Barllet =0.000 < 0.005: các biến quan sát có tương quan trên tổng
thể.
KMO = .851: dữ liệu phù hợp để phân tích nhân tố.
Tính giá trị của các biến mới (là trung bình của các yếu tố thành phần):
Tính nhân số của nhân tố F1 bằng trung bình cộng của (OC12,OC14,OC25,OC26)
OC1: Văn hóa tổ chức OC1:
COMPUTE OC1=MEAN(OC12,OC14,OC25,OC26).
EXECUTE.
Tính nhân số của nhân tố F2 bằng trung bình cộng của :
(OC11,OC13,OC15,OC22,OC23)
F2: Văn hóa tổ chức OC2:
Xử lý dữ liệu với SPSS
UEH- Đêm 5- K22- Quản Trị Kinh Doanh
Huỳnh Trí Thanh Trang - 18
COMPUTE OC2=MEAN(OC11,OC13,OC15,OC22,OC23).
EXECUTE.
2. Hệ thống giá trị của quản trị gia (PV):
Bước 1: Kiểm tra điều kiện phân tích nhân tố:
KMO and Bartlett's Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy.
.769
Bartlett's Test of Sphericity
Approx. Chi-Square
973.642
df
15
Sig.
.000
Điều kiện 1: KMO = . 769>0.5 (Hair and cộng sự 2006)
Điều kiện 2: Sig.= . 000<0.05 (Hair and cộng sự 2006)
Có thể dùng EFA để kiểm định nhân tố giá trị của quản trị gia (PV):
Bước 2: Xác định số lượng nhân tố:
Correlation Matrix
PV2
PV8
PV1
PV5
PV6
PV7
Correlation
PV2
1.000
.403
.218
.301
.320
.190
PV8
.403
1.000
.212
.362
.374
.258
PV1
.218
.212
1.000
.125
.180
.222
PV5
.301
.362
.125
1.000
.544
.298
PV6
.320
.374
.180
.544
1.000
.341
PV7
.190
.258
.222
.298
.341
1.000
Sig. (1-tailed)
PV2
.000
.000
.000
.000
.000
PV8
.000
.000
.000
.000
.000
PV1
.000
.000
.000
.000
.000
PV5
.000
.000
.000
.000
.000
PV6
.000
.000
.000
.000
.000
PV7
.000
.000
.000
.000
.000
Total Variance Explained
Xử lý dữ liệu với SPSS
UEH- Đêm 5- K22- Quản Trị Kinh Doanh
Huỳnh Trí Thanh Trang - 19
Compo
nent
Initial Eigenvalues
Extraction Sums of Squared Loadings
Total
% of Variance
Cumulative %
Total
% of Variance
Cumulative %
1
2.495
41.577
41.577
2.495
41.577
41.577
2
.944
15.729
57.306
3
.855
14.243
71.549
4
.669
11.144
82.694
5
.586
9.773
92.466
6
.452
7.534
100.000
Extraction Method: Principal Component Analysis.
Component Matrix
a
Component
1
PV2
.631
PV8
.695
PV1
PV5
.722
PV6
.756
PV7
.580
Extraction Method:
Principal Component
Analysis.
a. 1 components
extracted.
– Tiêu chí eigenvalue: >1 : thỏa điều kiện
– Phương sai trích = 41.577 % < 50% : không thỏa điều kiện.
– Ta nhận thấy trong ma trận Correlation Matrix có hệ số tương quan của
biến PV1,PV7 <0.3 nên ta loại 2 biến này sau đó tiến hành chạy lại.
Xử lý dữ liệu với SPSS
UEH- Đêm 5- K22- Quản Trị Kinh Doanh
Huỳnh Trí Thanh Trang - 20
Correlation Matrix
PV2
PV8
PV5
PV6
Correlation
PV2
1.000
.402
.301
.320
PV8
.402
1.000
.362
.374
PV5
.301
.362
1.000
.544
PV6
.320
.374
.544
1.000
Sig. (1-tailed)
PV2
.000
.000
.000
PV8
.000
.000
.000
PV5
.000
.000
.000
PV6
.000
.000
.000
KMO and Bartlett's Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy.
.708
Bartlett's Test of Sphericity
Approx. Chi-Square
729.212
df
6
Sig.
.000
Total Variance Explained
Compo
nent
Initial Eigenvalues
Extraction Sums of Squared Loadings
Total
% of Variance
Cumulative %
Total
% of Variance
Cumulative %
1
2.156
53.905
53.905
2.156
53.905
53.905
2
.799
19.970
73.875
3
.589
14.729
88.604
4
.456
11.396
100.000
Extraction Method: Principal Component Analysis.
Component Matrix
a
Component
1
PV2
.666
PV8
.723
PV5
.765
PV6
.778
Xử lý dữ liệu với SPSS
UEH- Đêm 5- K22- Quản Trị Kinh Doanh
Huỳnh Trí Thanh Trang - 21
Extraction Method:
Principal Component
Analysis.
a. 1 components
extracted.
Bước 3: Kết luận
Ta nhận thấy Eigenvalues Cumulative % = 55.905%
Như vậy 55.905% biến thiên của dữ liệu được giải thích bởi 1 nhân tố F3.
Mức kiểm định Barllet =0.000 < 0.005: các biến quan sát có tương quan trên tổng
thể.
KMO = .708: dữ liệu phù hợp để phân tích nhân tố.
Tính giá trị của các biến mới (là trung bình của các yếu tố thành phần):
Tính nhân số của nhân tố F3 bằng trung bình cộng của (PV2,PV8,PV5,PV6)
F3: Hệ thống giá trị của quản trị gia PV:
COMPUTE PV=MEAN(PV2,PV8,PV5,PV6).
EXECUTE.
3. Thực tiển quản trị (MP):
Bước 1: Kiểm tra điều kiện phân tích nhân tố:
Correlation Matrix
MP11
MP12
MP13
MP15
MP16
MP21
MP22
MP23
MP24
MP25
MP26
Correlation
MP11
1.000
.447
.287
.197
.187
.200
.240
.180
.279
.268
.249
MP12
.447
1.000
.361
.258
.267
.213
.235
.195
.325
.319
.234
MP13
.287
.361
1.000
.253
.187
.158
.181
.200
.246
.299
.267
MP15
.197
.258
.253
1.000
.434
.325
.313
.348
.349
.360
.409
MP16
.187
.267
.187
.434
1.000
.328
.270
.275
.360
.343
.309
MP21
.200
.213
.158
.325
.328
1.000
.461
.377
.357
.319
.373
MP22
.240
.235
.181
.313
.270
.461
1.000
.304
.319
.330
.287
MP23
.180
.195
.200
.348
.275
.377
.304
1.000
.421
.345
.426
MP24
.279
.325
.246
.349
.360
.357
.319
.421
1.000
.535
.394
MP25
.268
.319
.299
.360
.343
.319
.330
.345
.535
1.000
.510
Xử lý dữ liệu với SPSS
UEH- Đêm 5- K22- Quản Trị Kinh Doanh
Huỳnh Trí Thanh Trang - 22
MP26
.249
.234
.267
.409
.309
.373
.287
.426
.394
.510
1.000
Sig. (1-tailed)
MP11
.000
.000
.000
.000
.000
.000
.000
.000
.000
.000
MP12
.000
.000
.000
.000
.000
.000
.000
.000
.000
.000
MP13
.000
.000
.000
.000
.000
.000
.000
.000
.000
.000
MP15
.000
.000
.000
.000
.000
.000
.000
.000
.000
.000
MP16
.000
.000
.000
.000
.000
.000
.000
.000
.000
.000
MP21
.000
.000
.000
.000
.000
.000
.000
.000
.000
.000
MP22
.000
.000
.000
.000
.000
.000
.000
.000
.000
.000
MP23
.000
.000
.000
.000
.000
.000
.000
.000
.000
.000
MP24
.000
.000
.000
.000
.000
.000
.000
.000
.000
.000
MP25
.000
.000
.000
.000
.000
.000
.000
.000
.000
.000
MP26
.000
.000
.000
.000
.000
.000
.000
.000
.000
.000
KMO and Bartlett's Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy.
.873
Bartlett's Test of Sphericity
Approx. Chi-Square
2.645E3
df
55
Sig.
.000
Total Variance Explained
Compon
ent
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.
Xử lý dữ liệu với SPSS
UEH- Đêm 5- K22- Quản Trị Kinh Doanh
Huỳnh Trí Thanh Trang - 23
Bước 2: Xác định số lượng nhân tố:
– Tiêu chí eigenvalue: >1 : thỏa điều kiện
– Phương sai trích < 50% :không thỏa điều kiện.
– KMO =873 >0.5
– Sig. =0.000<0.005 .
– Ta tiến hành loại bỏ MP16 vì nhìn vào ma trận hệ số tương quan có chỉ số là thấp
nhất: 0.187 sau đó ta tiến hành chạy lại như sau:
–
Correlation Matrix
MP11
MP12
MP13
MP15
MP21
MP22
MP23
MP24
MP25
MP26
Correlation
MP11
1.000
.447
.287
.197
.200
.240
.180
.279
.268
.249
MP12
.447
1.000
.361
.258
.213
.235
.195
.325
.319
.234
MP13
.287
.361
1.000
.253
.158
.181
.200
.246
.299
.267
MP15
.197
.258
.253
1.000
.325
.313
.348
.349
.360
.409
MP21
.200
.213
.158
.325
1.000
.461
.377
.357
.319
.373
MP22
.240
.235
.181
.313
.461
1.000
.304
.319
.330
.287
MP23
.180
.195
.200
.348
.377
.304
1.000
.421
.345
.426
MP24
.279
.325
.246
.349
.357
.319
.421
1.000
.535
.394
MP25
.268
.319
.299
.360
.319
.330
.345
.535
1.000
.510
MP26
.249
.234
.267
.409
.373
.287
.426
.394
.510
1.000
Sig. (1-tailed)
MP11
.000
.000
.000
.000
.000
.000
.000
.000
.000
MP12
.000
.000
.000
.000
.000
.000
.000
.000
.000
MP13
.000
.000
.000
.000
.000
.000
.000
.000
.000
MP15
.000
.000
.000
.000
.000
.000
.000
.000
.000
MP21
.000
.000
.000
.000
.000
.000
.000
.000
.000
MP22
.000
.000
.000
.000
.000
.000
.000
.000
.000
MP23
.000
.000
.000
.000
.000
.000
.000
.000
.000
MP24
.000
.000
.000
.000
.000
.000
.000
.000
.000
MP25
.000
.000
.000
.000
.000
.000
.000
.000
.000
MP26
.000
.000
.000
.000
.000
.000
.000
.000
.000
Xử lý dữ liệu với SPSS
UEH- Đêm 5- K22- Quản Trị Kinh Doanh
Huỳnh Trí Thanh Trang - 24
KMO and Bartlett's Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy.
.861
Bartlett's Test of Sphericity
Approx. Chi-Square
2.344E3
df
45
Sig.
.000
Total Variance Explained
Compon
ent
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
3.830
38.296
38.296
3.830
38.296
38.296
3.085
30.847
30.847
2
1.197
11.969
50.265
1.197
11.969
50.265
1.942
19.417
50.265
3
.883
8.833
59.098
4
.742
7.419
66.517
5
.660
6.603
73.120
6
.650
6.505
79.625
7
.609
6.086
85.711
8
.538
5.382
91.093
9
.500
4.997
96.090
10
.391
3.910
100.000
Extraction Method: Principal Component Analysis.
Rotated Component Matrix
a
Component
1
2
MP11
.743
MP12
.787
MP13
.665
MP15
.608
MP21
.707
MP22
.612
MP23
.703
MP24
.636
MP25
.627
MP26
.687
Xử lý dữ liệu với SPSS
UEH- Đêm 5- K22- Quản Trị Kinh Doanh
Huỳnh Trí Thanh Trang - 25
Extraction Method: Principal
Component Analysis.
Rotation Method: Varimax with
Kaiser Normalization.
a. Rotation converged in 3
iterations.
Nhìn vào các bảng số liệu trên ta nhận thấy rằng:
Bước 3: Kết luận
Ta nhận thấy Eigenvalues Cumulative % = 55.265%
Như vậy 55.265% biến thiên của dữ liệu được giải thích bởi 2 nhân tố F4,F5.
Mức kiểm định Barllet =0.000 < 0.005: các biến quan sát có tương quan trên tổng
thể.
KMO = .861: dữ liệu phù hợp để phân tích nhân tố.
Tính giá trị của các biến mới (là trung bình của các yếu tố thành phần):
Tính nhân số của nhân tố F4 bằng trung bình cộng của (MP15, MP21, MP22, MP23,
MP24, MP25, MP26)
F4: thực tiển quản trị (MP):
COMPUTE MP1=MEAN(MP15,MP21,MP22,MP23,MP24,MP25,MP26).
EXECUTE.
Tính nhân số của nhân tố F5 bằng trung bình cộng của (MP11, MP12, MP13)
F5: thực tiển quản trị (MP):
COMPUTE MP2=MEAN(MP11,MP12,MP13).
EXECUTE.
4. Kết quả hoạt động của công ty (P):
Bước 1: Kiểm tra điều kiện phân tích nhân tố:
