bài tập về xử lý dữ liệu môn phương pháp nghiên cứu khoa học

BỘ MÔN PPNCKH GVHD: TS. NGUYỄN HÙNG PHONG
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
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.
BÀI LÀM
NGUYỄN LÊ DUYÊN – 7701220245 – CHK22D5 1
BỘ MÔN PPNCKH GVHD: TS. NGUYỄN HÙNG PHONG
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)
Trước khi tiến hành phân tích EFA, ta tiến hành phân tích hệ số Cronbach Alpha để loại biến
rác. Tiêu chuẩn chọn thang đo: nếu Cronbach Alpha ≥ 0.60 thì thang đo có thể chấp nhận được
về mặt độ tin cậy. Tiêu chuẩn loại biến rác: những biến có hệ số tương quan biến-tổng hiệu
chỉnh (Corrected Item-Total Correlation) < 0.30 sẽ bị loại (Nunnally & Bernstein 1994).
Ngoài ra, khi đánh giá kết quả EFA chúng ta cần xem xét phần tổng phương sai trích (TVE:
Total Variance Explained). Tổng này thể hiện các nhân tố trích được bao nhiêu phần trăm của
biến đo lường, tổng này phải ≥ 50%, nghĩa là phần chung phải lớn hơn phần riêng và sai số (≥
60% là tốt), nếu thỏa điều kiện này thì mô hình EFA phù hợp.
Thực hiện: Ta tiến hành tiến hành kiểm tra hệ số Cronbach Alpha và phân tích EFA lần lượt
cho các biến 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).
1.1 Đối với thành phần Văn hóa tổ chức (OC):
Tính hệ số Cronbach Alpha, ta có được kết quả sau:
Bảng 1.1: Tính hệ số Cronbach Alpha
Cronbach's Alpha Cronbach's Alpha Based on Standardized Items N of Items
0.782 0.793 11
Bảng 1.2: Kết quả phân tích Cronbach Alpha của thành phần OC
NGUYỄN LÊ DUYÊN – 7701220245 – CHK22D5 2
BỘ MÔN PPNCKH GVHD: TS. NGUYỄN HÙNG PHONG
Dựa vào bảng 1.1 cho thấy hệ số Cronbach alpha của OC là 0.793 > 0.60, thang đó này có thể
chấp nhận được về mặt độ tin cậy. Theo bảng 1.2 có 2 biến OC21 và OC24 có hệ số tương
quan biến – tổng hiệu chỉnh lần lượt là 0.243 và 0.111, hệ số này nhỏ hơn so với yêu cầu ≥

0.30. Vì vậy, về mặt thống kế, chúng ta cần loại 2 biến OC21 và OC24.
Bảng 1.3: Kết quả phân tích EFA của thành phần OC sau chưa loại 02 biến OC21 và OC24
NGUYỄN LÊ DUYÊN – 7701220245 – CHK22D5 3
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 0.510 0.317 0.756
OC12 37.93 37.169 0.530 0.369 0.755
OC13 38.30 34.914 0.575 0.366 0.747
OC14 37.82 37.631 0.526 0.502 0.756
OC15 38.39 35.686 0.586 0.396 0.747
OC21 38.67 39.274 0.243 0.079 0.789
OC22 38.78 36.804 0.499 0.313 0.757
OC23 38.66 37.751 0.391 0.211 0.770
OC24 38.98 41.235 0.111 0.048 0.805
OC25 37.76 39.102 0.418 0.296 0.767
OC26 37.84 37.323 0.528 0.486 0.755
BỘ MÔN PPNCKH GVHD: TS. NGUYỄN HÙNG PHONG
KMO and Bartlett's Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy.

0.853
Bartlett's Test of
Sphericity
Approx. Chi-Square
2.614E3
df
55
Sig.
0.000
NGUYỄN LÊ DUYÊN – 7701220245 – CHK22D5 4
BỘ MÔN PPNCKH GVHD: TS. NGUYỄN HÙNG PHONG
Dựa vào bảng 1.3 ta thấy để sử dụng EFA thì thang đo phải thỏa mãn 2 điều kiện KMO = 0.851
( >0.5) và sig = 0.000 (< 0.5). Vậy thang đo đã thỏa điều kiện sử dụng EFA nhưng TVE =
47.398% ( <50%) do đó ta phải tiến hành loại bỏ 02 OC21 và OC24. Sau khi loại bỏ 2 biến ta
có kết quả như sau:
Bảng 1.4: Kết quả phân tích EFA của thành phần OC sau khi loại 02 biến OC21 và OC24
NGUYỄN LÊ DUYÊN – 7701220245 – CHK22D5 5
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 0.928 8.434 55.832
4 0.867 7.879 63.711
5 0.838 7.622 71.332
6 0.750 6.816 78.148
7 0.575 5.227 83.375
8 0.529 4.810 88.185
9 0.484 4.401 92.586
10 0.481 4.373 96.959
11 0.335 3.041 100.000
BỘ MÔN PPNCKH GVHD: TS. NGUYỄN HÙNG PHONG
KMO and Bartlett's Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy.
0.851
Bartlett's Test of
Sphericity
Approx. Chi-Square
2.502E3
df
36
Sig.
0.000

NGUYỄN LÊ DUYÊN – 7701220245 – CHK22D5 6
BỘ MÔN PPNCKH GVHD: TS. NGUYỄN HÙNG PHONG
Với tiêu chí Eigenvalue, số lượng các nhân tố được trích phải có eigenvalue tối thiểu bằng 1
(≥1), KMO ≥ 0.5, Sig < 0.1 dựa vào bảng 1.4 cho thấy chỉ có 2 nhân tố được trích thỏa điều
kiện trên với tổng phương sai trích TVE là 55.083% phương sai của 9 biến quan sát đo lường
khái niệm văn hóa tổ chức (OC). Như vậy, mô hình EFA và thành phần mỗi nhân tố được cho
bởi bảng sau:
Bảng 1.5: Ma trận nhân tố sau khi xoay
Rotated Component Matrix
a
Component
1 2
OC26 0.770 0.190
OC14 0.768 0.205
OC25 0.755 0.012
OC12 0.641 0.300
OC23 -0.040 0.758
OC22 0.146 0.740
OC13 0.378 0.620
OC15 0.448 0.580
NGUYỄN LÊ DUYÊN – 7701220245 – CHK22D5 7
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 3.783 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
BỘ MÔN PPNCKH GVHD: TS. NGUYỄN HÙNG PHONG
OC11 0.426 0.484
Trong Bảng 1.5, OC23 là điểm gãy; nhân tố 1 có hệ số lớn ở các biến OC26, OC14, OC25,
OC12; nhân tố 2 có tương quan chặt với các biến OC23, OC22, OC13, OC15, OC11.
Nhận xét: Sau khi dùng phân tích hệ số Cronbach Alpha và EFA của thành phần Văn hóa tổ
chức (OC), ta đã loại 02 biến quan sát, còn lại 09 biến quan sát. 09 biến quan sát này được chia
vào 02 nhân tố, cụ thể:
- Nhân tố OC1m gồm 04 biến : OC12, OC14, OC25, OC26.
- Nhân tố OC2m gồm 05 biến: OC11, OC13, OC15, OC22, OC23.
1.2Đối với thành phần Hệ thống giá trị của quản trị gia (PV):

Tính hệ số Cronbach Alpha, ta có được kết quả sau:
Bảng 1.6: Tính hệ số Cronbach Alpha
Reliability Statistics
Cronbach's Alpha Cronbach's Alpha Based on Standardized Items N of Items
0.619 0.638 9
Bảng 1.7: Kết quả phân tích Cronbach Alpha của thành phần PV
NGUYỄN LÊ DUYÊN – 7701220245 – CHK22D5 8
BỘ MÔN PPNCKH GVHD: TS. NGUYỄN HÙNG PHONG
Theo bảng 1.6 và bảng 1.7, ta có hệ số Cronbach Alpha của PV là 0.638 > 0.60, thang đo này
đạt tiêu chuẩn. Đối với hệ số tương quan với biến - tổng hiệu chỉnh có 3 biến là PV4 (0.104),
PV3 (0.253), PV9 (0.263) nhỏ hơn 0.3. Một vấn đề đặt ra là chúng ta có nên loại ba biến này
hay không?
NGUYỄN LÊ DUYÊN – 7701220245 – CHK22D5 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 0.323 0.220 0.587
PV4 30.90 20.695 0.104 0.112 0.651
PV8 29.58 19.984 0.347 0.278 0.582

PV1 30.19 18.272 0.438 0.240 0.555
PV3 30.96 19.799 0.253 0.228 0.604
PV5 29.60 20.052 0.313 0.351 0.589
PV6 29.75 19.535 0.377 0.373 0.575
PV7 30.30 18.694 0.385 0.190 0.569
PV9 30.46 19.430 0.263 0.128 0.602
BỘ MÔN PPNCKH GVHD: TS. NGUYỄN HÙNG PHONG
Đầu tiên, chúng ta sẽ loại biến PV4 do biến này có hệ số tương quan với biến-tổng hiệu chỉnh
thấp nhất (0.104) trong 3 biến đang xem xét. Đồng thời, khi loại biến này, về mặt thống kê thì
Cronbach’s Alpha tăng từ 0.638 lên 0.651 (tốt hơn).
Sau khi loại biến PV4, phân tích EFA, ta được kết quả như sau:
Bảng 1.8: Kết quả phân tích EFA của thành phần PV sau khi loại biến PV4
KMO and Bartlett's Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. 0.737
Bartlett's Test of
Sphericity
Approx. Chi-Square 1.265E3
df 28
Sig. 0.000
Bảng 1.8 cho thấy thang đo thỏa điều kiện sig <0.5, KMO ≥0.5 từ đó có thể dùng EFA để phân
tích dữ liệu. Theo tiêu chuẩn Eigenvalue ≥ 1 có hai nhân tố được trích, với tổng phương sai
trích TVE là 51.071%, giải thích được 51.071% khái niệm Hệ thống giá trị của quản trị gia
(PV). Lúc này, mô hình EFA là phù hợp. Vấn đề còn lại là ta có nên loại 02 biến PV3 và PV9
hay không.
Theo lý thuyết, nếu ta loại nhiều biến hơn (ví dụ 02 biến), ta bắt buộc phải phân tích
Cronbach’s Alpha trở lại vì lúc này kết quả SPSS cho lần phân tích Cronbach’s Alpha đầu
không cho chúng ta kết quả Cronbach’s Alpha khi loại từ 02 biến trở lên.
NGUYỄN LÊ DUYÊN – 7701220245 – CHK22D5 10
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 31.662 31.662 2.533 31.662 31.662 2.428 30.345 30.345
2 1.553 19.408 51.071 1.553 19.408 51.071 1.658 20.726 51.071
3 0.887 11.083 62.154
4 0.768 9.600 71.754
5 0.674 8.423 80.177
6 0.592 7.395 87.572
7 0.545 6.813 94.385
8 0.449 5.615 100.000
BỘ MÔN PPNCKH GVHD: TS. NGUYỄN HÙNG PHONG
Bảng 1.9: Tính hệ số Cronbach Alpha
Reliability Statistics
Cronbach's Alpha Cronbach's Alpha Based on Standardized Items N of Items

Loại PV3
0.663 0.680 7
Loại PV9
0.701 0.710 6
Sau khi tiến hành phân tích Cronbach’s Alpha lần lượt hai biến PV3 và PV9, ta thu được kết
quả sau:
Khi loại biến PV3: Cronbach’s Alpha là 0.680, TVE là 53.057%.
Khi loại biến PV9: Cronbach’s Alpha là 0.710, TVE là 41.577%.
Khi loại biến PV3, Cronbach’s Alpha tăng, TVE lớn hơn 50%. Tuy nhiên, khi loại PV3,
Cronbach’s Alpha tăng nhưng TVE giảm còn 41.577%.
Vì vậy, ta chỉ loại 2 biến PV4 và PV3 không nên loại biến PV9.
Bảng 1.10: Ma trận nhân tố sau khi xoay
Rotated Component Matrix
a
Component
1 2
PV6 0.786 -0.003
PV5 0.785 -0.129
PV8 0.676 0.161
PV2 0.599 0.195
PV7 0.525 0.277
PV9 -0.062 0.816
PV1 0.244 0.707
Nhận xét: Sau khi dùng phân tích hệ số Cronbach’s Alpha và EFA, sau khi loại 02 biến PV4
và PV3, thành phần Hệ thống giá trị của quản trị gia (PV) gồm 02 nhân tố, cụ thể:
Nhân tố PV1m gồm 05 biến : PV2, PV5, PV6, PV7, PV8.
Nhân tố PV2m gồm 02 biến : PV1, PV9.
1.3 Đối với thành phần Thực tiễn quản trị (MP):
NGUYỄN LÊ DUYÊN – 7701220245 – CHK22D5 11
BỘ MÔN PPNCKH GVHD: TS. NGUYỄN HÙNG PHONG

Thực hiện phân tích hệ số Cronbach’s Alpha và EFA tương tự đối với thành phần Thực tiễn
quản trị (MP), ta có kết quả như sau:
Bảng 1.11: Hệ số Cronbach alpha của thành phần MP
Reliability Statistics
Cronbach's Alpha Cronbach's Alpha Based on Standardized Items N of Items
0.814 0.817 12
Bảng 1.12: Kết quả phân tích EFA của thành phần MP
NGUYỄN LÊ DUYÊN – 7701220245 – CHK22D5 12
BỘ MÔN PPNCKH GVHD: TS. NGUYỄN HÙNG PHONG
KMO and Bartlett's Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy.
0.866
Bartlett's Test of
Sphericity
Approx. Chi-Square
2.719E3
df
66
Sig.
0.000
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
Bảng 1.13: Ma trận nhân tố sau khi xoay
Rotated Component Matrix
NGUYỄN LÊ DUYÊN – 7701220245 – CHK22D5 13
BỘ MÔN PPNCKH GVHD: TS. NGUYỄN HÙNG PHONG
Component
1 2 3
MP21 0.688 .098 160
MP23 0.684 .015 .048

MP26 0.684 .118 .160
MP15 0.647 .109 .132
MP24 0.645 .242 .163
MP25 0.640 .263 .170
MP16 0.592 .144 .044
MP22 0.585 .202 093
MP11 .162 0.819 057
MP12 .208 0.783 .116
MP14 .025 027 0.886
MP13 .199 .487 0.537
Bảng 1.12 cho thấy có 03 nhân tố trích được với TVE bằng 53.581%. Điều này có nghĩa, 03
nhân tố này giải thích được 53.581% biến thiên của 12 biến quan sát đo lường thành phần Thực
tiễn quản trị (MP). Với mức TVE bằng 53.581%, mô hình EFA phù hợp.
Như vậy, sau khi phân tích EFA cho thành phần MP ta có thêm một nhân tố mới. Số lượng
nhân tố trích không phù hợp với giả thuyết nhân tố ban đầu, nguyên nhân có thể do dữ liệu
chúng ta thu thập không đạt yêu cầu, ví dụ như phỏng vấn không đạt, câu hỏi (biến) không rõ
ràng gây hiểu nhầm cho đối tượng nghiên cứu (người trả lời), đối tượng nghiên cứu không thật
sự hợp tác (trả lời câu hỏi lấy lệ ), nhập dữ liệu sai…
Nhận xét: Sau khi dùng phân tích hệ số Cronbach’s Alpha và EFA, thành phần Thực tiễn quản
trị (MP) gồm 03 nhân tố, cụ thể như sau:
Nhân tố MP1m gồm 08 biến: MP15, MP16, MP21, MP22, MP23, MP24, MP25, MP26.
Nhân tố MP2m gồm 02 biến: MP11, MP12.
Nhân tố MP3m gồm 02 biến: MP13, MP14.
1.4 Đối với thành phần Kết quả hoạt động của công ty (P):
Thực hiện phân tích Cronbach alpha và phân tích EFA đối với thành phần Kết quả hoạt
động của công ty (P). Kết quả thu được như sau:
Bảng 1.14: Hệ số Cronbach alpha của thành phần P
NGUYỄN LÊ DUYÊN – 7701220245 – CHK22D5 14
BỘ MÔN PPNCKH GVHD: TS. NGUYỄN HÙNG PHONG
Reliability Statistics

Cronbach's Alpha Cronbach's Alpha Based on Standardized Items N of Items
0.836 0.836 6
Bảng 1.15: Kết quả phân tích EFA của thành phần P
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
Bảng 1.14 và bảng 1.15 cho thấy hệ số Cronbach alpha của P là 0.836 > 0.60 và chỉ có một
nhân tố được trích với TVE là 55.022%. Với mức TVE bằng 55.022% ta chấp nhận phân tích
nhân tố EFA cho biến phụ thuộc P.
Tổng số biến quan soát lúc đầu là 32 biến, sau khi thực hiện phân tích Cronbach’s Alpha
và EFA cho các thành phần OC, PV, MP ta loại 04 biến quan sát, còn lại 28 biến quan sát.
07 biến tiềm ẩn và 01 biến phụ thuộc, bao gồm:
Nhân tố OC1m gồm 4 biến : OC12, OC14, OC25, OC26.
Nhân tố OC2m gồm 5 biến: OC11, OC13, OC15, OC22, OC23.
Nhân tố PV1m gồm 5 biến : PV2, PV5, PV6, PV7, PV8.

Nhân tố PV2m gồm 2 biến : PV1, PV9.
Nhân tố MP1m gồm 8 biến: MP15, MP16, MP21, MP22, MP23, MP24, MP25, MP26.
Nhân tố MP2m gồm 2 biến: MP11, MP12.
Nhân tố MP3m gồm 2 biến: MP13, MP14.
Biến phụ thuộc P gồm 6 biến: P1, P2, P3, P4, P5, P6.
Tính giá trị của các biến mới (là trung bình của các yếu tố thành phần):
NGUYỄN LÊ DUYÊN – 7701220245 – CHK22D5 15
BỘ MÔN PPNCKH GVHD: TS. NGUYỄN HÙNG PHONG
Có 02 cách để tính giá trị của các biến mới: (1) Dùng giá trị của các biến mới do EFA
tạo ra; (2) Dùng tổng hoặc trung bình của các biến đo lường các nhân tố trong mô hình.
Tuy nhiên, chúng ta không nên dùng giá trị giá trị của các biến mới do EFA tạo ra (sử
dụng lệnh Save as variables trong SPSS) vì 02 lý do:
- Nếu sử dụng phép quay vuông góc và trong đó có biến phụ thuộc thì các biến độc lập và
biến phụ thuộc không có quan hệ với nhau, do đó không được đưa các biến phụ thuộc vào
chung với các biến độc lập để xử lý EFA cùng một lúc khi sử dụng phép quay vuông góc và sử
dụng giá trị nhân tố do EFA tạo ra. Tuy nhiên, nếu tách biến phụ thuộc riêng thì chúng ta
không thể đánh giá được tính phân biệt (giá trị phân biệt) giữa biến phụ thuộc với biến độc lập.
- Giá trị nhân tố tính tất cả các biến đo lường đưa vào phân tích chứ không phải chỉ các
biến đo lường khái niệm của nó.
Do đó, phương pháp tốt nhất là dùng tổng hoặc trung bình của các biến đo lường các
nhân tố trong mô hình. Ở đây chúng ta sử dụng phương pháp trung bình.
Giá trị biến tiềm ẩn Xjm được tính bằng giá trị trung bình của các biến quan sát thành
phần tạo nên biến tiềm ẩn đó:
Trong đó:
X
jm
: Giá trị biến tiềm ẩn j
Xi : biến quan sát thứ i
k : Số biến quan sát của biến tiềm ẩn
- Giá trị OC1m = (OC12 + OC14 + OC25 + OC26)/4

- Giá trị OC2m = (OC11 + OC13 + OC15 + OC22 + OC23)/5
- Giá trị PV1m = (PV2 + PV5 + PV6 + PV7 + PV8)/5
- Giá trị PV2m = (PV1+PV9)/2
- Giá trị MP1m = (MP15 + MP16 + MP21 + MP22 + MP23 + MP24 + MP25 + MP26)/8
- Giá trị MP2m = (MP11 + MP12)/2
- Giá trị MP3m = (MP13 + MP14)/2
- Giá trị P = (P1 + P2 + P3 + P4 + P5 + P6)/6
Giá trị nhân tố theo phương pháp trung bình này tính được có đến 953 giá trị cho mỗi thành
phần.
NGUYỄN LÊ DUYÊN – 7701220245 – CHK22D5 16
BỘ MÔN PPNCKH GVHD: TS. NGUYỄN HÙNG PHONG
Câu 2: Thực hiện kiểm tra độ tin cậy của đo lường bằng hệ số cronbach alpha
NGUYỄN LÊ DUYÊN – 7701220245 – CHK22D5 17
BỘ MÔN PPNCKH GVHD: TS. NGUYỄN HÙNG PHONG
NGUYỄN LÊ DUYÊN – 7701220245 – CHK22D5 18
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
OC1m: Cronbach’s Alpha = 0.766

OC12 12.92 5.180 0.503 0.264 0.745
OC14 12.81 4.941 0.626 0.465 0.678
OC25 12.75 5.474 0.518 0.276 0.734
OC26 12.83 4.821 0.622 0.466 0.679
OC2m: Cronbach’s Alpha = 0.736
OC11 14.32 10.848 0.460 0.221 0.704
OC13 14.63 9.665 0.544 0.299 0.672
OC15 14.72 10.219 0.539 0.313 0.675
OC22 15.10 10.345 0.525 0.295 0.680
OC23 14.98 10.705 0.425 0.196 0.718
PV1m: Cronbach’s Alpha = 0.720
PV2 16.47 8.232 0.413 0.205 0.689
PV5 16.41 7.602 0.537 0.340 0.640
PV6 16.56 7.457 0.571 0.366 0.626
PV7 17.11 7.813 0.371 0.149 0.714
PV8 16.39 8.005 0.490 0.259 0.660
PV2m: Cronbach’s Alpha = 0.389
PV1 3.47 1.458 0.241 0.058 .
a
PV9 3.73 1.242 0.241 0.058 .
a
MP1m: Cronbach’s Alpha = 0.820
MP15 24.86 32.227 0.538 0.315 0.798
MP16 24.30 34.077 0.486 0.268 0.805
MP21 24.69 32.507 0.539 0.328 0.798
MP22 24.52 33.838 0.480 0.273 0.806
MP23 25.14 32.641 0.528 0.302 0.800
MP24 24.38 33.432 0.581 0.387 0.793
MP25 24.29 33.184 0.583 0.413 0.793
MP26 24.84 31.969 0.576 0.377 0.792

MP2m: Cronbach’s Alpha = 0.615
MP11 3.99 1.121 0.445 0.198 .
a
MP12 3.86 1.231 0.445 0.198 .
a
MP3m: Cronbach’s Alpha = 0.401
MP13 2.76 1.614 0.251 0.063 .
a
MP14 3.55 1.362 0.251 0.063 .
a
P: Cronbach’s Alpha = 0.836
P2 18.72 12.994 0.579 0.378 0.815
P1 18.54 12.861 0.595 0.409 0.812
P3 18.65 12.373 0.655 0.438 0.800
P4 18.49 12.726 0.597 0.404 0.811
P5 18.45 12.717 0.647 0.465 0.802
BỘ MÔN PPNCKH GVHD: TS. NGUYỄN HÙNG PHONG
Kết quả cho thấy chỉ có hệ số Cronbach’s Alpha của 02 nhân tố PV2m và MP3m nhỏ hơn 0.60,
không đủ điều kiện làm thang đo nên cần loại bỏ khỏi mô hình. Thang đo P đạt yêu cầu.
Như vậy, từ 07 biến tiềm ẩn và 01 biến phụ thuộc, sau khi phân tích Cronbach’s Alpha ta loại
02 biến tiềm ẩn, còn lại 05 biến tiềm ẩn và 01 biến phụ thuộc P. Cụ thể như sau:
- Nhân tố OC1m gồm 4 biến : OC12, OC14, OC25, OC26.
- Nhân tố OC2m gồm 5 biến: OC11, OC13, OC15, OC22, OC23.
- Nhân tố PV1m gồm 5 biến : PV2, PV5, PV6, PV7, PV8.
- Nhân tố MP1m gồm 8 biến: MP15, MP16, MP21, MP22, MP23, MP24, MP25, MP26.
- Nhân tố MP2m gồm 2 biến: MP11, MP12.
- Biến phụ thuộc P gồm 6 biến: P1, P2, P3, P4, P5, P6
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.

- Các biến tiềm ẩn gồm: FTOC1, FTOC2, FTPV1, FTMP1, FTMP2; và biến phụ thuộc P.
- Các tiêu thức phân loại: OWN, POS, Age, EXP.
PHÂN TÍCH ANOVA MỘT CHIỀU ĐỂ TÌM SỰ KHÁC BIỆT CỦA CÁC BIẾN TIỀM
ẨN TRONG MÔ HÌNH VỚI CÁC TIÊU THỨC PHÂN LOẠI: OWN, POS, AGE, EXP.
(1) Kiểm định sự khác biệt về Loại hình doanh nghiệp (OWN):
NGUYỄN LÊ DUYÊN – 7701220245 – CHK22D5 19
BỘ MÔN PPNCKH GVHD: TS. NGUYỄN HÙNG PHONG
Vấn đề nghiên cứu ở đây là bản thân từng yếu tố OC1m, OC2m, PV1m, MP1m, MP2m, P có
khác biệt nhau giữa 04 loại hình doanh nghiệp (OWN1: DNNN, OWN2: Liên doanh, OWN3:
Công ty tư nhân, OWN4: DN gia đình).
Ta đặt giả thuyết như sau:
H
0
: Không có sự khác biệt giữa các loại hình doanh nghiệp.
H
1
: Có sự khác biệt giữa các loại hình doanh nghiệp.
Với mức ý nghĩa ∝ = 0.05:
+ Nếu Sig. ≥ 0.05: Chấp nhận H
0.
+ Nếu Sig. < 0.05: Bác bỏ H
0
, chấp nhận H
1
. Chấp nhận H
1,
tức là có sự khác biệt giữa
các loại hình doanh nghiệp đối với các biến trên. Tuy nhiên, để biết được giữa các loại hình
doanh nghiệp nào có sự khác biệt với nhau thì ta tiến hành Post Hoc test (Kiểm định hậu
ANOVA). Có nhiều phép kiểm định hậu ANOVA, ở đây chúng ta dùng phép kiểm định

Bonferroni.
Bảng 3.1: Kết quả phân tích ANOVA
NGUYỄN LÊ DUYÊN – 7701220245 – CHK22D5 20
BỘ MÔN PPNCKH GVHD: TS. NGUYỄN HÙNG PHONG

NGUYỄN LÊ DUYÊN – 7701220245 – CHK22D5 21
ANOVA
Sum of Squares df Mean Square F Sig.
OC1m Between
Groups
0.517 3 0.172 0.327 0.806
Within Groups 498.781 948 0.526
Total 499.298 951
OC2m Between
Groups
6.163 3 2.054 3.406 0.017
Within Groups 571.689 948 0.603
Total 577.851 951
PV1m Between
Groups
0.873 3 0.291 0.641 0.589
Within Groups 430.387 948 0.454
Total 431.260 951
MP1m Between
Groups
16.141 3 5.380 8.366 0.000
Within Groups 609.637 948 0.643
Total 625.778 951
MP2m Between
Groups

9.682 3 3.227 3.831 0.010
Within Groups 798.546 948 0.842
Total 808.229 951
P Between
Groups
8.264 3 2.755 5.659 0.001
Within Groups 461.449 948 0.487
Total 469.713 951
BỘ MÔN PPNCKH GVHD: TS. NGUYỄN HÙNG PHONG
Từ bảng 3.1, ta có Sig.(OC1m)=0.806 và Sig.(PV1m)=0.589 lớn hơn mức ý nghĩa 5%, do đó
chúng ta chấp nhận giả thuyết H
0
, tức là không có sự khác biệt giữa các loại hình doanh nghiệp
(OWN) đối với 02 biến tiềm ẩn OC1m và PV1m.
Ngược lại, các biến tiềm ẩn OC2m, MP1m, MP2m và P có Sig. nhỏ hơn mức ý nghĩa 5% nên
ta bác bỏ giả thuyết H
0
và chấp nhận giả thuyết H
1
, tức là có sự khác biệt giữa các loại hình
doanh nghiệp (OWN) đối với các biến tiềm ẩn này. Vì vậy, chúng ta tiếp tục thực hiện Post
Hoc test.
Bảng 3.2: Kiểm định hậu ANOVA: Bonferroni
Multiple Comparisons
Bonferroni
Depend
ent
Variabl
e
(I)

OWN
(J)
OWN
Mean
Difference (I-
J) Std. Error Sig.
95% Confidence Interval
Lower
Bound Upper Bound
OC2m 1
2
2 0.01827 0.07339 1.000 -0.1758 0.2123
3 -0.18356
*
0.06627 0.034 -0.3587 -0.0084
4 -0.08498 0.06898 1.000 -0.2674 0.0974
3 -0.20183
*
0.07578 0.047 -0.4022 -0.0015
4 -0.10326 0.07817 1.000 -0.3099 0.1034
4 0.09857 0.07152 1.000 -0.0905 0.2877
MP1m 1
2
3
2 -0.19778 0.07579 0.055 -0.3981 0.0026
3 -0.33293
*
0.06843 0.000 -0.5138 -0.1520
4 -0.22569
*

0.07123 0.009 -0.4140 -0.0374
3 -0.13515 0.07826 0.507 -0.3420 0.0718
4 -0.02791 0.08072 1.000 -0.2413 0.1855
4 0.10724 0.07386 0.881 -0.0880 0.3025
MP2m 1 2 -0.15943 0.08674 0.398 -0.3887 0.0699
3 -0.20503 0.07832 0.054 -0.4121 0.0020
4 0.03024 0.08152 1.000 -0.1853 0.2458
3 -0.04559 0.08957 1.000 -0.2824 0.1912
4 0.18968 0.09238 0.242 -0.0546 0.4339
4 0.23527
*
0.08453 0.033 0.0118 0.4588
2 -0.01966 0.06593 1.000 -0.1940 0.1547
3 -0.22747
*
0.05953 0.001 -0.3849 -0.0701
NGUYỄN LÊ DUYÊN – 7701220245 – CHK22D5 22
BỘ MÔN PPNCKH GVHD: TS. NGUYỄN HÙNG PHONG
Multiple Comparisons
P 1
2
3
4 -0.11683 0.06197 0.358 -0.2807 0.0470
3 -0.20781
*
0.06809 0.014 -0.3878 -0.0278
4 -0.09717 0.07023 1.000 -0.2828 0.0885
4 0.11064 0.06426 0.513 -0.0592 0.2805
*. The mean difference is significant at the 0.05 level.
Giả thuyết kiểm định:

H
0
: Không có sự khác biệt giữa các loại hình doanh nghiệp I và các loại hình doanh nghiệp J.
H
1
: Có sự khác biệt giữa các loại hình doanh nghiệp I và các loại hình doanh nghiệp J.
Với mức ý nghĩa ∝ = 0.05:
+ Nếu Sig. ≥ 0.05: Chấp nhận H
0.
+ Nếu Sig. < 0.05: Bác bỏ H
0
, chấp nhận H
1
. Chấp nhận H
1:
Do đó, dựa vào bảng 3.2, ta có kết quả như sau:
- OC2m: Có sự khác biệt giữa OWN1 và OWN3, OWN2 và OWN3. Trong đó, sự khác
biệt giữa OWN2 và OWN3 là lớn nhất, do có Mean Difference (I-J) cao hơn.
- MP1m: Có sự khác biệt giữa OWN1 và OWN3, OWN1 và OWN4. Trong đó, sự khác
biệt giữa OWN1 và OWN3 là lớn nhất, do có Mean Difference (I-J) cao hơn.
- MP2m: Có sự khác biệt giữa OWN3 và OWN4.
- P: Có sự khác biệt giữa OWN1 và OWN3, OWN2 và OWN3. Trong đó, sự khác biệt
giữa OWN1 và OWN3 là lớn nhất, do có Mean Difference (I-J) cao hơn.
(2) Kiểm định sự khác biệt về Cấp bậc quản lý (POS)
Tiến hành kiểm định sự khác biệt giữa các cấp bậc quản lý (POS) tương tự như đối với
OWN, ta có giả thuyết kiểm định:
H
0
: Không có sự khác biệt giữa các cấp bậc quản lý.
H

1
: Có sự khác biệt giữa các cấp bậc quản lý.
NGUYỄN LÊ DUYÊN – 7701220245 – CHK22D5 23
BỘ MÔN PPNCKH GVHD: TS. NGUYỄN HÙNG PHONG
Bảng 3.3: Kết quả phân tích ANOVA
ANOVA
Sum of Squares df Mean Square F Sig.
OC1m Between
Groups
6.576 1 6.576 12.646 0.000
Within Groups 491.388 945 0.520
Total 497.964 946
OC2m Between
Groups
18.415 1 18.415 31.186 0.000
Within Groups 558.008 945 0.590
Total 576.423 946
PV1m Between
Groups
1.163 1 1.163 2.589 0.108
Within Groups 424.532 945 0.449
Total 425.695 946
MP1m Between
Groups
11.692 1 11.692 18.108 0.000
Within Groups 610.183 945 0.646
Total 621.876 946
MP2m Between
Groups
0.169 1 0.169 0.201 0.654

Within Groups 794.911 945 0.841
Total 795.080 946
P Between
Groups
5.012 1 5.012 10.260 0.001
Within Groups 461.638 945 0.489
Total 466.650 946
Từ bảng 3.3, ta có Sig. của PV1m và MP2m lớn hơn mức ý nghĩa 5% vì vậy ta chấp
nhận giả thuyết H
0
, tức là không có sự khác biệt giữa các cấp bậc quản lý đối với 02 biến tiềm
ẩn PV1m, MP2m. Ngược lại, các biến tiềm ẩn OC1m, OC2m, MP1m và biến phụ thuộc P có
Sig. nhỏ hơn mức ý nghĩa 5% nên ta bác bỏ H
0
chấp nhận H
1
, tức là có sự khác biệt giữa các
cấp bậc quản lý (bậc quản lý cấp cao và bậc quản lý cấp trung) đối với các biến này.
(3) Kiểm định sự khác biệt về Độ tuổi quản trị gia (Age)
Tiến hành kiểm định sự khác biệt giữa các Độ tuổi quản trị gia (Age) tương tự như đối với
OWN, ta có giả thuyết kiểm định:
NGUYỄN LÊ DUYÊN – 7701220245 – CHK22D5 24
BỘ MÔN PPNCKH GVHD: TS. NGUYỄN HÙNG PHONG
H
0
: Không có sự khác biệt giữa các độ tuổi quản trị gia.
H
1
: Có sự khác biệt giữa các cấp bậc quản lý giữa các độ tuổi quản trị gia.
Bảng 3.4: Kết quả phân tích ANOVA

ANOVA
Sum of Squares df Mean Square F Sig.
OC1m Between
Groups
0.814 3 0.271 0.515 0.672
Within Groups 496.348 942 0.527
Total 497.162 945
OC2m Between
Groups
7.407 3 2.469 4.091 0.007
Within Groups 568.490 942 0.603
Total 575.897 945
PV1m Between
Groups
0.857 3 0.286 0.630 0.595
Within Groups 426.752 942 0.453
Total 427.609 945
MP1m Between
Groups
3.835 3 1.278 1.955 0.119
Within Groups 615.890 942 0.654
Total 619.725 945
MP2m Between
Groups
10.134 3 3.378 4.075 0.007
Within Groups 780.900 942 0.829
Total 791.034 945
P Between
Groups
3.942 3 1.314 2.678 0.046

Within Groups 462.263 942 0.491
Total 466.205 945
Từ bảng 3.4, ta có Sig. của các biến OC1m, PV1m và MP1m lớn hơn mức ý nghĩa 5%, vì vậy
ta chấp nhận giả thuyết H
0
tức là không có sự khác biệt giữa các độ tuổi đối với biến tiềm ẩn
OC1m, PV1m và MP1m. Ngược lại, 02 biến tiềm ẩn OC2m, MP2m và biến phụ thuộc P có
Sig. nhỏ hơn mức ý nghĩa 5% nên ta bác bỏ H
0
chấp nhận H
1
tức là có sự khác biệt giữa các độ
tuổi đối với 03 biến này.
(4) Kiểm định sự khác biệt về Kinh nghiệm quản lý (EXP)
NGUYỄN LÊ DUYÊN – 7701220245 – CHK22D5 25