bài tập xứ lí dữ liệu môn phương pháp nghiên cứu khoa học ii

TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP. HỒ CHÍ MINH
KHOA SAU ĐẠI HỌC




MÔN: PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU KHOA HỌC II
BÀI TẬP XỨ LÍ DỮ LIỆU




GVHD: TS. Nguyễn Hùng Phong
Học viên: Dương Ngọc Ánh
MSSV: 7701220052
Lớp: QTKD – đêm 5


TP. Hồ Chí Minh, tháng 08/2013
Phương pháp nghiên cứu khoa học II



1



Nội dung bài tập 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





Phương pháp nghiên cứu khoa học II



2

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













Phương pháp nghiên cứu khoa học II

3



BÀI LÀM
Mô hình giả thuyết

OC12

2
OC13


OC14
OC11
OC15
OC
OC21
OC22
OC23
OC25
OC24
OC26
OC2
PV1
111
PV2
22
PV3

PV4

PV5

PV6
PV

PV7

PV8

PV9

PV
MP11

MP12

MP13

MP14

MP15
MP1

MP16

MP1
11
MP2

2
MP21
1
MP22

MP23

MP24

MP26

MP25

MP
OC1
P
P1
1111
P2

P3
3
P4
P5
555
P6

Phương pháp nghiên cứu khoa học II

4




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. Thực hiện EFA với biến tiềm ẩn Văn hoá tổ chức (OC)

KMO and Bartlett's Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy.
.853
Bartlett's Test of Sphericity
Approx. Chi-Square
2613.931
Df
55
Sig.
.000


Total Variance Explained
Component
Initial Eigenvalues
Extraction Sums of Squared
Loadings
Rotation Sums of Squared
Loadings

Total
% of
Variance
Cumulative
%
Total
% of
Variance
Cumulative
%
Total
% of
Variance
Cumulative
%
1
3.852
35.021
35.021
3.852
35.021
35.021
3.311
30.104
30.104
2
1.361
12.377
47.398
1.361

12.377
47.398
1.902
17.294
47.398
3
.928
8.434
55.832






4
.867
7.879
63.711






5
.838
7.622
71.332

6
.750
6.816
78.148






7
.575
5.227
83.375






8
.529
4.810
88.185

9
.484
4.401
92.586






10
.481
4.373
96.959






11
.335
3.041
100.000

Extraction Method: Principal Component Analysis.







Phương pháp nghiên cứu khoa học II



5





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.

Chỉ số KMO = 0,857 và significant = 0,000  kết quả kiểm định KMO và Barlett là phù
hợp.
Dựa vào kết quả bảng Total Variance Explained, ta thấy 11 item này giải thích
được cho 2 biến tiềm ẩn (chỉ số eigenvalue lớn hơn 1). Dựa vào kết quả bảng Rotated
Component Matrix, chọn hệ số tải lớn hơn 0,5 ta biết OC1 sẽ do 7 item là OC11, OC12,
OC13, OC14, OC15, OC25, OC26 giải thích; và OC2 sẽ do 4 item là OC21, OC22,
OC23, OC24 giải thích. Tổng phương sai trích chỉ đạt 47,984% (thấp hơn 50%) nên giá
trị hội tụ không cao, do đó mô hình EFA trong trường hợp này không phù hợp. (theo Hair
et al (1998) nếu cỡ mẫu hơn 350 thì hệ số tải lớn hơn 0,3)
Do vậy ta tiến hành thực hiện EFA với thao tác loại bỏ dần item. Việc loại bỏ item
dựa trên hệ số tải của từng item trong bảng Rotated Component Matrix và xét tổng
phương sai trích thu được. Có 4 item đều tác động đến OC1 và OC2 là OC11, OC13,
Phương pháp nghiên cứu khoa học II



6

OC15 và OC22, là những item có giá trị phân biệt thấp. Nguyên tắc loại bỏ: item nào tác
động đến cả 2 component lớn hơn thì loại trước. Nên thứ tự sẽ là OC13, OC15, OC22,
OC11.
- Tiến hành loại OC13
KMO and Bartlett's Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy.
,826
Bartlett's Test of Sphericity
Approx. Chi-Square
2188,898
df
45
Sig.
,000

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

Cumulative
%
Total
% of
Variance
Cumulative
%
1
3.453
34.533
34.533
3.453
34.533
34.533
3.046
30.457
30.457
2
1.346
13.457
47.991
1.346
13.457
47.991
1.753
17.533
47.991
3
.905
9.054

57.045






4
.862
8.617
65.661






5
.836
8.359
74.021






6
.723
7.229

81.249






7
.546
5.457
86.706






8
.514
5.136
91.842






9
.481
4.814

96.656






10
.334
3.344
100.000






Extraction Method: Principal Component Analysis.
Chỉ số KMO = 0,826 và significant = 0,000  kết quả kiểm định KMO và Barlett
là phù hợp. Tuy nhiên tổng phương sai trích vẫn nhỏ hơn 50% nên ta tiến hành loại bỏ
OC11.
- Tiến hành loại OC15





Phương pháp nghiên cứu khoa học II

7



KMO and Bartlett's Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy.
,787
Bartlett's Test of Sphericity
Approx. Chi-Square
1716,381
df
36
Sig.
,000

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

Variance
Cumulative
%
Total
% of
Variance
Cumulative
%
1
3.015
33.499
33.499
3.015
33.499
33.499
2.712
30.130
30.130
2
1.337
14.858
48.357
1.337
14.858
48.357
1.640
18.227
48.357
3
.886

9.846
58.202






4
.850
9.445
67.647






5
.834
9.271
76.919






6
.690

7.671
84.589






7
.539
5.984
90.574






8
.507
5.638
96.212






9
.341

3.788
100.000






Extraction Method: Principal Component Analysis.

Tương tự như trên, sau khi thực hiện EFA kết quả Chỉ số KMO = 0,787 và
significant = 0,000  kết quả kiểm định KMO và Barlett là phù hợp. Tuy nhiên tổng
phương sai trích vẫn nhỏ hơn 50% nên ta tiến hành loại bỏ OC22.
- Tiến hành loại OC22

KMO and Bartlett's Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy.
,765
Bartlett's Test of Sphericity
Approx. Chi-Square
1467,705
df
28
Sig.
,000

Phương pháp nghiên cứu khoa học II

8






Total Variance Explained
Component
Initial Eigenvalues
Extraction Sums of Squared
Loadings
Rotation Sums of Squared Loadings
Total
% of
Variance
Cumulative
%
Total
% of
Variance
Cumulative
%
Total
% of
Variance
Cumulative %
1
2.783
34.786

34.786
2.783
34.786
34.786
2.655
33.191
33.191
2
1.254
15.673
50.458
1.254
15.673
50.458
1.381
17.267
50.458
3
.861
10.763
61.221






4
.844
10.544

71.766






5
.822
10.276
82.042






6
.587
7.342
89.385






7
.508
6.352

95.737






8
.341
4.263
100.000






Extraction Method: Principal Component Analysis.

Rotated Component Matrixa

Component
1
2
OC14
.799

OC26
.793

OC25
.705

OC12
.703

OC11
.569
.356
OC24

.659
OC21

.646
OC23

.597
Extraction Method: Principal
Component Analysis.
Rotation Method: Varimax with
Kaiser Normalization.
a. Rotation converged in 3
iterations.



Phương pháp nghiên cứu khoa học II

9



Kết quả Chỉ số KMO = 0,765 và significant = 0,000  kết quả kiểm định KMO
và Barlett là phù hợp. Sau 3 bước loại item thì tổng phương sai trích thu được là 50,458%
(> 50%). Tuy nhiên, xuất hiện trường hợp OC11 có hể đo lường cho cả 2 component. Ta
thử loại bỏ OC11 và xét tổng phương sai trích mới.

KMO and Bartlett's Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy.
,752
Bartlett's Test of Sphericity
Approx. Chi-Square
1339,911
df
21
Sig.
,000

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

Cumulative %
Total
% of
Variance
Cumulative %
Total
% of
Variance
Cumulative %
1
2,672
38,169
38,169
2,672
38,169
38,169
2,374
33,914
33,914
2
1,199
17,125
55,294
1,199
17,125
55,294
1,497
21,380
55,294
3

,850
12,142
67,436






4
,729
10,419
77,855






5
,688
9,825
87,680






6

,521
7,442
95,122






7
,341
4,878
100,000






Extraction Method: Principal Component Analysis.

Component Matrix
a


Component
1
2
OC26
,778

OC14
,775

OC12
,706

OC25
,649
-,343
OC22
,544
,484
OC21

,604
OC23
,417
,587
Phương pháp nghiên cứu khoa học II



10



Extraction Method: Principal
Component Analysis.
a. 2 components extracted.

Lúc này tuy tổng phương sai trích cho kết quả tốt hơn (55,294%) nhưng xuất hiện
đến 2 item tác động đến cả 2 component. Do đó, loại bỏ OC11 là không hiệu quả. Vậy
khái niệm Văn hóa tổ chức mới do 2 biến tiềm ẩn giải thích (OC1 và OC2). OC1 được đo
lường bởi 5 item OC11, OC12, OC14, OC25, OC26 và OC2 được đo lường bởi 3 item
OC21, OC23, OC24.
+ Giá trị trung bình biến OC1
Descriptive Statistics

N
Minimum
Maximum
Mean
Std. Deviation
Variance
OC1t
953
1,00
5,00
4,2433
,70160
,492
Valid N (listwise)
953

+ Giá trị trung bình biến OC2
Descriptive Statistics

N
Minimum
Maximum
Mean
Std. Deviation
Variance
CO2t
953
1,00
5,00
3,3421
,79450
,631
Valid N (listwise)
953






b. Thực hiện EFA với biến Hệ thống quản trị của quản trị gia (PV)
KMO and Bartlett's Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy.
.743
Bartlett's Test of Sphericity
Approx. Chi-Square

1375.870
Df
36
Sig.
.000
Phương pháp nghiên cứu khoa học II



11









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

% of
Variance
Cumulative %
Total
% of
Variance
Cumulative %
1
2.533
28.148
28.148
2.533
28.148
28.148
2.487
27.629
27.629
2
1.767
19.631
47.779
1.767
19.631
47.779
1.813
20.150
47.779
3
.889
9.876

57.656






4
.808
8.976
66.631






5
.753
8.365
74.996






6
.671
7.454

82.451






7
.589
6.543
88.994






8
.545
6.051
95.045






9
.446
4.955

100.000






Extraction Method: Principal Component Analysis.

Rotated Component Matrix
a


Component
1
2
PV6
,769

PV5
,745

PV8
,706

PV2
,630

PV7
,542

PV3

,755
PV1
,337
,632
PV9

,629
PV4

,596
Extraction Method: Principal
Component Analysis.
Rotation Method: Varimax with
Kaiser Normalization.
Phương pháp nghiên cứu khoa học II



12



a. Rotation converged in 3
iterations.

Sau khi thực hiện EFA kết quả Chỉ số KMO = 0,743 và significant = 0,000  kết
quả kiểm định KMO và Barlett là phù hợp. Tuy nhiên tổng phương sai trích nhỏ hơn 50%

nên ta tiến hành loại bỏ biến. Dựa trên kết quả bảng Rotated Component Matrix thu được
ta thấy PV1 giải thích cho cả hai component 1 và 2, do đó ta loại PV1 trước.
- Loại item PV1

KMO and Bartlett's Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy.
,728
Bartlett's Test of Sphericity
Approx. Chi-Square
1117,829
Df
28
Sig.
,000

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

% of
Variance
Cumulative %
1
2,399
29,983
29,983
2,399
29,983
29,983
2,399
29,983
29,983
2
1,556
19,447
49,430
1,556
19,447
49,430
1,556
19,447
49,430
3
,883
11,040
60,470

4
,774
9,677
70,147






5
,712
8,897
79,045






6
,653
8,162
87,207

7
,577
7,218
94,424






8
,446
5,576
100,000






Extraction Method: Principal Component Analysis.

Phương pháp nghiên cứu khoa học II



13



Rotated Component Matrix
a


Component
1
2
PV6
,774

PV5
,747

PV8
,703

PV2
,629

PV7

,568

PV3

,740
PV9

,676
PV4

,665
Extraction Method: Principal
Component Analysis.
Rotation Method: Varimax with
Kaiser Normalization.
a. Rotation converged in 3
iterations.

Sau khi thực hiện EFA kết quả Chỉ số KMO = 0,743 và significant = 0,000  kết
quả kiểm định KMO và Barlett là phù hợp. Tuy nhiên tổng phương sai trích nhỏ hơn 50%
nên ta tiến hành loại bỏ item thứ hai. Dựa trên kết quả bảng Rotated Component Matrix
thu được ta thấy PV7 có hệ số tải nhân tố thấp nhất nên ta loại item này.
- Loại item PV7
KMO and Bartlett's Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy.
,688
Bartlett's Test of Sphericity
Approx. Chi-Square
924,978
df

21
Sig.
,000








Total Variance Explained
Phương pháp nghiên cứu khoa học II



14



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

% of
Variance
Cumulative %
Total
% of
Variance
Cumulative %
1
2,191
31,296
31,296
2,191
31,296
31,296
2,179
31,126
31,126
2
1,492
21,314
52,610
1,492
21,314
52,610
1,504
21,484
52,610
3
,827
11,821

64,432






4
,749
10,698
75,130






5
,710
10,148
85,277






6
,584
8,338

93,616






7
,447
6,384
100,000






Extraction Method: Principal Component Analysis.

Component Matrix
a


Component
1
2
PV6
,772

PV5

,762

PV8
,721

PV2
,656

PV9

,716
PV3

,716
PV4

,655
Extraction Method: Principal
Component Analysis.
a. 2 components extracted.

Sau khi thực hiện EFA kết quả Chỉ số KMO = 0,688 và significant = 0,000  kết
quả kiểm định KMO và Barlett là phù hợp. Tổng phương sai trích lúc này đạt 52,610%,
đạt điều kiện. Khái niệm Hệ thống giá trị của quản trị gia (PV) mới do 2 biến tiềm ẩn
giải thích (PVA và PVB). PVA được đo lường bởi 4 item PV2, PV5, PV6, PV8 và PVB
được đo lường bởi 3 item PV3, PV4, PV8.
+ Giá trị của PVA


Phương pháp nghiên cứu khoa học II

15



Descriptive Statistics

N
Minimum
Maximum
Mean
Std. Deviation
Variance
PVAt
953
1,00
5,00
4,2782
,69743
,486
Valid N (listwise)
953

+ Giá trị của PVB
Descriptive Statistics

N
Minimum
Maximum
Mean
Std. Deviation
Variance
PVBt
953
1,00
5,00
3,1525
,86404
,747
Valid N (listwise)
953






c. Thực hiện EFA với biến Thực tiễn quản trị (MP)
KMO and Bartlett's Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy.
,866
Bartlett's Test of Sphericity
Approx. Chi-Square

2719,196
Df
66
Sig.
,000

Total Variance Explained
Component
Initial Eigenvalues
Extraction Sums of Squared
Loadings
Rotation Sums of Squared Loadings
Total
% of
Variance
Cumulative %
Total
% of
Variance
Cumulative %
Total
% of
Variance
Cumulative %
1
4,144
34,531
34,531
4,144
34,531

34,531
3,456
28,803
28,803
2
1,275
10,624
45,155
1,275
10,624
45,155
1,747
14,556
43,358
3
1,011
8,427
53,581
1,011
8,427
53,581
1,227
10,223
53,581
4
,854
7,113
60,695

5
,819
6,821
67,516






6
,701
5,843
73,359






7
,643
5,359
78,717

8
,606
5,047
83,764






9
,556
4,634
88,398






10
,521
4,339
92,737

11
,486
4,053
96,790






12
,385
3,210
100,000






Phương pháp nghiên cứu khoa học II



16

Rotated Component Matrix
a


Component
1
2
3
MP21
,688


MP23
,684


MP26
,684


MP15
,647


MP24
,645

MP25
,640


MP16
,592


MP22
,585


MP11

,819

MP12

,783

MP14


,886
MP13

,487
,537
Extraction Method: Principal Component

Analysis.
Rotation Method: Varimax with Kaiser
Normalization.
a. Rotation converged in 4 iterations.

Sau khi thực hiện EFA kết quả Chỉ số KMO = 0,866 và significant = 0,000  kết
quả kiểm định KMO và Barlett là phù hợp. Tổng phương sai trích lúc này đạt 53,581%,
đạt điều kiện. Tuy nhiên dựa vào kết quả từ bảng Rotated Component Matrix, ta thấy
khái niệm MP mới này khác nhiều so với mô hình giả thuyết. Đầu tiên, xuất hiện 1
component mới ngoài 2 component ban đầu. Thứ hai, MP1 được đo lường bởi 8 item là
MP21, MP22, MP23, MP24, MP25, MP26, MP15, MP16. Thứ ba, item MP13 tác động
đồng thời tới cả hai component. Nếu dùng item MP13 giải thích cho component thứ ba
thì cả hai component thứ hai và thứ ba đều chỉ có 2 item đo lường, nên ta sẽ ưu tiên bỏ
component thứ ba bằng cách loại item MP14 và giữ lại item MP13 giải thích cho nhân tố
thứ 2. Kết quả thực hiện EFA.



Phương pháp nghiên cứu khoa học II



17





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

,873
Bartlett's Test of Sphericity
Approx. Chi-Square
2645,400
Df
55
Sig.
,000

Total Variance Explained
Component
Initial Eigenvalues
Extraction Sums of Squared
Loadings
Rotation Sums of Squared Loadings
Total
% of
Variance
Cumulative %
Total
% of
Variance
Cumulative %
Total
% of
Variance
Cumulative %
1
4,119
37,448

37,448
4,119
37,448
37,448
3,366
30,600
30,600
2
1,206
10,965
48,414
1,206
10,965
48,414
1,959
17,813
48,414
3
,885
8,041
56,455






4
,819
7,443

63,898






5
,732
6,655
70,553






6
,659
5,989
76,542






7
,624
5,676

82,218






8
,557
5,066
87,284






9
,522
4,742
92,026






10
,486
4,422

96,448






11
,391
3,552
100,000






Extraction Method: Principal Component Analysis.

Sau khi thực hiện EFA kết quả Chỉ số KMO = 0,873 và significant = 0,000  kết
quả kiểm định KMO và Barlett là phù hợp. Tổng phương sai trích khi đó đạt 48,414%
nên giá trị hội tụ không cao. Vậy việc giữ lại item MP13 không mang lại hiệu quả. Ta
tiến hành tiếp theo là loại bỏ MP13, đưa mô hình về đúng với giả thuyết ban đầu MP
được đo lường bởi 2 biến tiềm ẩn. Tiếp tục thực hiện EFA.
Phương pháp nghiên cứu khoa học II



18

KMO and Bartlett's Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy.
,864
Bartlett's Test of Sphericity
Approx. Chi-Square
2445,541
Df
45
Sig.
,000
Total Variance Explained
Component
Initial Eigenvalues
Extraction Sums of Squared
Loadings
Rotation Sums of Squared Loadings
Total
% of
Variance
Cumulative %
Total
% of
Variance
Cumulative %

Total
% of
Variance
Cumulative %
1
3.936
39.359
39.359
3.936
39.359
39.359
3.375
33.749
33.749
2
1.104
11.042
50.401
1.104
11.042
50.401
1.665
16.652
50.401
3
.870
8.701
59.103

4
.819
8.187
67.289






5
.666
6.664
73.953






6
.632
6.318
80.271

7
.562
5.619
85.890






8
.533
5.331
91.221






9
.487
4.871
96.092

10
.391
3.908
100.000






Extraction Method: Principal Component Analysis.

Rotated Component Matrix
a


Component
1
2
MP26
,690

MP23
,689

MP21

,681

MP15
,654

MP25
,635
,321
MP24
,634
,322
MP16
,582

MP22
,579

MP11

,829
MP12

,814
Phương pháp nghiên cứu khoa học II



19

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

Sau khi thực hiện kết quả Chỉ số KMO = 0,846 và significant = 0,000  Kết quả
kiểm định KMO và Barlett là phù hợp. Tổng phương sai trích khi đó đạt 50,401%. Dù
xuất hiện hiện tượng 2 item MP24, MP25 có tác động đến component 2, tuy nhiên hệ số
tải nhân tố thấp nên có thể chấp nhận mô hình cho MP mới này. Khi đó, MP được đo
lường bởi 2 biến tiềm ẩn (MP2: MP21, MP22, MP23, MP24, MP25, MP26, MP15, MP16
và MP1: MP11, MP12).
+ Giá trị của MP1
Descriptive Statistics

N
Minimum
Maximum
Mean
Std. Deviation
Variance
MP1t
953
1,00
5,00
3,9244
,92159
,849

Valid N (listwise)
953






+ Giá trị của MP2
Descriptive Statistics

N
Minimum
Maximum
Mean
Std. Deviation
Variance
MP2t
953
1,00
5,00
3,5154
,81077
,657
Valid N (listwise)
953

d. Thực hiện EFA cho Kết quả hoạt động của công ty (P)
KMO and Bartlett's Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy.
,847
Bartlett's Test of Sphericity
Approx. Chi-Square
1958,847
Df
15
Sig.
,000

Total Variance Explained
Phương pháp nghiên cứu khoa học II



20



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

% of Variance
Cumulative %
1
3,301
55,022
55,022
3,301
55,022
55,022
2
,820
13,670
68,692



3
,555
9,253
77,945



4
,486
8,100
86,045

5
,466
7,764
93,809



6
,371
6,191
100,000



Extraction Method: Principal Component Analysis.

Component Matrix
a


Component
1
P3
,779
P5
,771
P4
,733
P1
,729

P6
,722
P2
,714
Extraction Method:
Principal Component
Analysis.
a. 1 components
extracted.
Sau khi thực hiện kết quả Chỉ số KMO = 0,847 và significant = 0,000  kết quả
kiểm định KMO và Barlett là phù hợp. Tổng phương sai trích khi đó đạt 55,022% và chỉ
xuất hiện 1 component. Vậy mô hình giả thuyết hoàn toàn phù hợp, giải thích tốt cho P.
+ Giá trị của P
Descriptive Statistics

N
Minimum
Maximum
Mean
Std. Deviation
Variance
Pt
953
1,33
5,00
3,7233
,70246
,493
Valid N (listwise)
953

Phương pháp nghiên cứu khoa học II



21



Mô hình mới:

OC12

2
OC14


OC25

OC11
OC26
OC
OC21

OC23
OC24
OC2
PV2
111
PV5
22
PV6

PV8

PV
MP11

MP12
MP1

MP1
11
MP2
2
MP21
1
MP22

MP23

MP24

MP26

MP25

MP
OC1
P
P1
1111
P2

P3
3
P4
P5
555
P6

PVA
PV3
111
PV4
22
PV9

PVB
MP15
MP1

MP16
MP1

Phương pháp nghiên cứu khoa học II



22



2. Thực hiện kiểm tra độ tin cậy của đo lường bằng hệ số cronbach’s alpha
a. Thực hiện cronbach’s anpha cho OC1
Reliability Statistics
Cronbach's
Alpha
N of Items
.773
5

Item-Total Statistics

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

OC11
17.10
8.417
.453
.766
OC12
17.04
8.127
.573
.721
OC14
16.93
8.282
.590
.716
OC25
16.86
8.747
.532
.736
OC26
16.94
8.126
.589
.716

Hệ số cronbach’s anpha bằng 0,773 là chấp nhận được. Thang đo lường có thể sử
dụng được. Việc loại item không có hiệu quả vì các giá trị cronbach’s anpha if item
deleted tương đối gần nhau.
b. Thực hiện cronbach’s anpha cho OC2

Reliability Statistics
Cronbach's
Alpha
N of Items
,348
3

Item-Total Statistics

Scale Mean if
Item Deleted
Scale Variance
if Item Deleted
Corrected Item-
Total
Correlation
Cronbach's
Alpha if Item
Deleted
OC21
6,58
3,243
,208
,243
OC23
6,57
3,487
,210
,242
OC24

6,90
3,316
,180
,301

Phương pháp nghiên cứu khoa học II



23



Hệ số cronbach’s anpha bằng 0,348 nên thang đo lường các item này không thể
sử dụng được. Việc loại item cũng không thể thực hiện được vì các giá trị cronbach’s
anpha if item deleted nhỏ.
c. Thực hiện cronbach’s anpha 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

Hệ số cronbach’s anpha bằng 0,714 là chấp nhận được. Thang đo lường có thể sử
dụng được. Việc loại item không có hiệu quả vì các giá trị cronbach’s anpha if item
deleted tương đối gần nhau.

d. Thực hiện cronbach’s anpha cho PVB
Reliability Statistics
Cronbach's
Alpha
N of Items
,489
3

Item-Total Statistics

Scale Mean if
Item Deleted
Scale Variance
if Item Deleted
Corrected Item-
Total
Correlation
Cronbach's
Alpha if Item
Deleted
PV3
6,49
3,888
,333
,349
PV4
6,43
3,499
,297
,412

PV9
5,98
3,861
,295
,409
Phương pháp nghiên cứu khoa học II



24



Hệ số cronbach’s anpha bằng 0,489 nên thang đo lường các item này không thể sử
dụng được. Việc loại item cũng không thể thực hiện được vì các giá trị cronbach’s anpha
if item deleted nhỏ.
e. Thực hiện cronbach’s anpha cho MP1
Không thể thực hiện tính toán cronbach’s anpha cho MP1 vì MP1 chỉ được đo
lường bởi 2 item (MP11 và MP12).
f. Thực hiện cronbach’s anpha cho MP2
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
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
MP15
24,86
32,227
,538
,798
MP16
24,30
34,077
,486
,805

Hệ số cronbach’s anpha bằng 0,819. Chứng tỏ đây là một thang đo lường rất tốt.
Việc loại item không cần thiết.
f. Thực hiện cronbach’s anpha cho P
Reliability Statistics
Cronbach's
Alpha
N of Items
,836
6