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

BÀI TẬP XỬ LÝ DỮ LIỆU VỚI SPSS
SVTH: Nguyễn Phúc Hƣng GVHD: TS. Nguyễn Hùng
Phong

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO
TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP.HỒ CHÍ MINH
KHOA ĐÀO TẠO SAU ĐẠI HỌC






BÀI TẬP XỬ LÝ DỮ LIỆU
BỘ MÔN: PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU KHOA HỌC













GVHD : TS. NGUYỄN HÙNG PHONG
SVTH : NGUYỄN PHÚC HƢNG
MSSV : 7701221546

KHÓA : K22
LỚP : ĐÊM 5









TP.HCM, tháng 08 năm 2013
BÀI TẬP XỬ LÝ DỮ LIỆU VỚI SPSS
SVTH: Nguyễn Phúc Hƣng GVHD: TS. Nguyễn Hùng Phong

1

MỤC LỤC
I. Kiểm tra và làm sạch dữ liệu 3
II. Kiểm định EFA và hệ số Cronbach Alpha lần lược cho các biến OC, PV, MP 4
1. Thành phần văn hóa tổ chức OC 4
2. Thành phần Hệ thống giá trị của quản gia PV 6
3. Thành phần thực tiễn quản trị MP 9
4. Thành phần kết quả hoạt động công ty P 10
5. Tính giá trị các biến mới: 12
III. Thực hiện phân tích Anova một chiều để tìm sự khác biệt của các biến tìm ẩn
trong mô hình với này với các tiêu thức phân loại: OWN, POS, Age, EXP. 13
3.1. Kiểm định sự khác biệt về hình thức sở hữu OWN 13
3.2. Kiểm định sự khác biệt về kinh nghiệm EXP 16
3.3. Kiểm định sự khác biệt về độ tuổi quản trị AGE 18

3.4. Kiểm định sự khác biệt về cấp bậc quản lý POS 19
IV. Phân tích ANOVA hai chiều với OWN và POS 20
V. Xây dựng hàm tương quan tuyến tính giữa P và các biến độc lập vừa khám phá
thông qua phân tích nhân tố/EFA 22
VI. Kiểm định giả thiết 23
VII. 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 chọn làm biến cơ sở 26



BÀI TẬP XỬ LÝ DỮ LIỆU VỚI SPSS
SVTH: Nguyễn Phúc Hƣng GVHD: TS. Nguyễn Hùng Phong

2

ĐỀ BÀI
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 đƣợc chia thành hai biến tiềm
ẩn: OC1 và OC2. Trong đó OC1 đƣợc đo lƣờng bằng 5 yếu tố thành phần (OC11, OC12,
… , OC15); OC2 đƣợc đo lƣờng bằng 6 yếu tố thành phần (OC21, OC22, … , OC26).
Biến PV là khái niệm đơn biến đƣợc đo lƣờng bằng 9 yếu tố thàh phần (PV1, PV2, ….,
PV9). Khái niệm MP đƣợc phân ra hai biến tiền ẩn: MP1 và MP2. MP1 đƣợc đo lƣờng
bằng 6 yếu tố thành phần (MP11, MP12, …., MP16) và MP2 đƣợc đo lƣờng bằng 6 yếu tố
thành phần (MP21, MP22, …., MP26). Riêng khái niệm P đƣợc đo lƣờng 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 đƣợc mã hóa từ 1 đến 4 (ký hiệu là OWN).
Thứ tự nhƣ sau: DNNN, Liên doanh, công ty tƣ 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 đƣợc 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 nhƣ tìm các yếu tố thành phần đo lƣớng 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 lƣờng 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 tƣơng 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 tƣơng quan đa biến
6. xây dựng hàm tƣơng quan với biến giả (dummy). Biến giả đƣợc chọn là biến loại
hình doanh nghiệp. Trong đó doanh nghiệp nhà nƣớc đƣợc chọn là biến cơ sở


BÀI TẬP XỬ LÝ DỮ LIỆU VỚI SPSS
SVTH: Nguyễn Phúc Hƣng GVHD: TS. Nguyễn Hùng Phong

3

BÀI LÀM
I. Kiểm tra và làm sạch dữ liệu
Xuất dữ liệu từ file Excel sang spss V20.0, dùng lệch Frequencies để lập bảng tầng số cho
tất cả các biến, và nhận thấy rằng biến MP16 có một giá trị sai lệch, biến EXP đƣợc chia
thành 4 bậc nhƣng trong kết quả khảo sát có bậc 5

Bảng 1.1: Bảng tầng số của biến quan sát MP16


Frequency
Percent
Valid Percent
Cumulative Percent
Valid
1
47
4.9
4.9
4.9
2
83
8.7
8.7
13.6
3
173
18.2
18.2
31.8
4
329
34.5
34.5
66.3
5
320

33.6
33.6
99.9
12
1
.1
.1
100.0
Total
953
100.0
100.0


Bảng 1.2: Bảng tầng số của biến phân loại EXP

Frequency
Percent
Valid Percent
Cumulative Percent
Valid
1
381
40.0
40.4
40.4
2
319
33.5
33.8

74.2
3
149
15.6
15.8
89.9
4
47
4.9
5.0
94.9
5
48
5.0
5.1
100.0
Total
944
99.1
100.0

Missing
System
9
.9


Total
953
100.0

Kiểm tra lại dữ liệu và loại giá trị sai lệch hoặc không phù hợp











BÀI TẬP XỬ LÝ DỮ LIỆU VỚI SPSS
SVTH: Nguyễn Phúc Hƣng GVHD: TS. Nguyễn Hùng Phong

4

II. Kiểm định EFA và hệ số Cronbach Alpha lần lược cho các biến OC, PV, MP
1. Thành phần văn hóa tổ chức OC
Component
Initial Eigenvalues
Extraction Sums of Squared Loadings
Total
% of
Variance
Cumulative %
Total
% of

Variance
Cumulative %
1
3,852
35,021
35,021
3,311
30,104
30,104
2
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



Theo kết quả phân tích trên ta thấy đƣợc 2 nhân tố đƣợc rút ra, tổng phƣơng sai trích TVE
= 47,398% <50%, tiến hành kiểm tra độ tin cậy của đo lƣờng bằng hệ số Cronbach Alpha.
a. kiểm tra độ tin cậy của đo lường bằng hệ số Cronbach Alpha
Bảng 2.2: Cronbach’s Alpha của thành phần OC1
Item-Total Statistics

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

Total Correlation
Cronbach's Alpha if
Item Deleted
OC11
38,00
36,841
,510
,756
OC12
37,93
37,169
,530
,755
OC13
38,30
34,914
,575
,747
OC14
37,82
37,631
,526
,756
OC15
38,39
35,686
,586
,747
OC21
38,67

39,274
,243
,789
OC22
38,78
36,804
,499
,757
OC23
38,66
37,751
,391
,770
OC24
38,98
41,235
,111
,805
OC25
37,76
39,102
,418
,767
OC26
37,84
37,323
,528
,755
Hệ số Cronbach’s Alpha = 0.782
Theo kết quả phân tích EFA thì tổng phƣơng sai trích không thỏa (TVE = 47,398% <50%,).

Đồng thời dựa vào bảng phân tích hệ số Cronbach’s Alpha, ta thấy nếu xóa thành phần
OC24 thì hệ số Cronbach’s Alpha tăng lên 0,805, nên tiến hành xóa biến OC24 và phân
tích lại, có kết quả sau:



BÀI TẬP XỬ LÝ DỮ LIỆU VỚI SPSS
SVTH: Nguyễn Phúc Hƣng GVHD: TS. Nguyễn Hùng Phong

5

Bảng 2.3: Kết quả phân tích EFA của thành phần OC
Component
Initial Eigenvalues
Extraction Sums of Squared Loadings
Total
% of
Variance
Cumulative %
Total
% of
Variance
Cumulative %
1
3,843
38,426
38,426
2,978
29,779
29,779

2
1,249
12,490
50,916
2,114
21,137
50,916
3
,906
9,063
59,979



4
,840
8,404
68,383



5
,751
7,507
75,890



6
,579

5,785
81,675



7
,532
5,316
86,991



8
,484
4,844
91,835



9
,481
4,814
96,648



10
,335
3,352
100,000

BẢNG 2.4: MA TRẬN XOAY NHÂN TỐ
Component Matrix
a


Component
1
2
OC15
,714
,098
OC14
,711
-,368
OC26
,706
-,361
OC13
,689
,184
OC12
,681
-,174
OC11
,639
,092
OC22

,593
,422
OC25
,581
-,441
OC23
,463
,536
OC21
,282
,490
Extraction Method: Principal
Component Analysis.
a. 2 components extracted.

Rotated Component Matrix
a


Component
1
2
OC14
,793
,110
OC26
,785
,113
OC25
,729

-,025
OC12
,657
,251
OC15
,526
,492
OC11
,468
,444
OC23
,068
,705
OC22
,240
,687
OC21
-,053
,562
OC13
,456
,549
Extraction Method: Principal Component Analysis.
Rotation Method: Varimax with Kaiser
Normalization.
a. Rotation converged in 3 iterations.

Dựa vào kết quả trên, ta thấy tổng phƣơng sai trích TVE = 50,916% >50% thỏa mãn, hệ số
Cronbach’s Alpha = 0, 805 là cao, đồng thời dựa vào bảng ma trận xoay nhân tố thì các
biến OC25 và OC25 đo lƣờng cho OC1 tốt hơn OC2, do đó, các biến tiềm ẩn OC1 và OC2

có các biến đo lƣờng mới nhƣ sau:
FTOC1: OC11, OC12, OC14, OC15, OO25 và OC26.
FTOC2: OC13, OC21, OC22 và OC23.




BÀI TẬP XỬ LÝ DỮ LIỆU VỚI SPSS
SVTH: Nguyễn Phúc Hƣng GVHD: TS. Nguyễn Hùng Phong

6

2. Thành phần Hệ thống giá trị của quản gia PV
a. Phân tích nhân tố EFA
Bảng 2.5 : Kết quả phân tích EFA của thành phần PV
Component
Initial Eigenvalues
Extraction Sums of Squared Loadings
Total
% of Variance
Cumulative %
Total
% of Variance
Cumulative %
1
2.533
28.148
28.148
2.533
28.148

28.148
2
1.767
19.631
47.779
1.767
19.631
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



Theo kết quả phân tích trên ta thấy đƣợc 2 nhân tố đƣợc rút ra, Tổng phƣơng sai trích TVE
= 47,779 % < 50% (không thỏa) tiến hành kiểm tra độ tin cậy của đo lƣờng bằng hệ số
Cronbach Alpha

b. Kiểm tra độ tin cậy của đo lường bằng hệ số Cronbach Alpha
Bảng 2.6: Cronbach’s Alpha của thành phần PV
Item-Total Statistics

Scale Mean if Item
Deleted
Scale Variance if
Item Deleted
Corrected Item-
Total Correlation
Cronbach's Alpha if
Item Deleted
PV2
29.66
20.014
0.323
0.587
PV4
30.9
20.695
0.104
0.651
PV8
29.58
19.984
0.347
0.582
PV1
30.19
18.272

0.438
0.555
PV3
30.96
19.799
0.253
0.604
PV5
29.6
20.052
0.313
0.589
PV6
29.75
19.535
0.377
0.575
PV7
30.3
18.694
0.385
0.569
PV9
30.46
19.43
0.263
0.602
Hệ số Cronbach’s Alpha = 0.619
Theo kết quả phân tích trong bảng 2.8 thì hệ số Cronbach’s Alpha = 0.619> 0.6, hệ số
tƣơng quan của các biến PV3, PV4 và PV9 nhỏ hơn 0.3, tiến hành xóa biến PV4 và tiến

hành kiểm tra độ tin cậy của đo lƣờng bằng hệ số Cronbach Alpha, đƣợc kết quả sau:




BÀI TẬP XỬ LÝ DỮ LIỆU VỚI SPSS
SVTH: Nguyễn Phúc Hƣng GVHD: TS. Nguyễn Hùng Phong

7

Bảng 2.7: Cronbach’s Alpha của thành phần PV
Item-Total Statistics

Scale Mean if Item
Deleted
Scale Variance if
Item Deleted
Corrected Item-
Total Correlation
Cronbach's Alpha if
Item Deleted
PV2
26.63
16.895
0.368
0.615
PV8
26.55
16.77
0.408

0.607
PV1
27.17
15.729
0.421
0.599
PV3
27.93
17.596
0.186
0.664
PV5
26.57
16.847
0.368
0.615
PV6
26.72
16.292
0.444
0.596
PV7
27.27
15.804
0.407
0.603
PV9
27.43
17.133
0.211

0.66
Hệ số Cronbach’s Alpha = 0.654
Theo kết quả phân tích trong bảng 2.9 thì hệ số Cronbach’s Alpha = 0.651> 0.6, hệ số
tƣơng quan của các biến PV3 và PV9 nhỏ hơn 0.3, tiến hành các bƣớc tƣơng tự đến khi
thỏa mãn điều kiện hệ số Cronbach’s Alpha và hệ số tƣơng quan, kết quả cuối ta đƣợc bảng
sau:
Bảng 2.8: Cronbach’s Alpha của thành phần PV
Item-Total Statistics

Scale Mean if Item
Deleted
Scale Variance if
Item Deleted
Corrected Item-
Total Correlation
Cronbach's Alpha if
Item Deleted
PV2
16.47
8.232
0.413
0.689
PV8
16.39
8.005
0.49
0.66
PV5
16.41
7.602

0.537
0.64
PV6
16.56
7.457
0.571
0.626
PV7
17.11
7.813
0.371
0.714
Hệ số Cronbach’s Alpha = 0.714
Theo kết quả phân tích trong bảng 2.8 thì hệ số Cronbach’s Alpha = 0.714> 0.6, các hệ số
tƣơng đều lớn hơn 0.3, thang đo đạt yêu cầu, kiểm định lại theo phƣơng pháp phân tố EFA:
Bảng 2.9 : Kết quả phân tích EFA của thành phần PV
Total Variance Explained
Component
Initial Eigenvalues
Extraction Sums of Squared Loadings
Total
% of
Variance
Cumulative
%
Total
% of
Variance
Cumulative
%

1
2.376
47.529
47.529
2.376
47.529
47.529
2
.857
17.147
64.676



3
.726
14.518
79.194



4
.587
11.739
90.933



5
.453

9.067
100.000



Extraction Method: Principal Component Analysis.

BÀI TẬP XỬ LÝ DỮ LIỆU VỚI SPSS
SVTH: Nguyễn Phúc Hƣng GVHD: TS. Nguyễn Hùng Phong

8

Bảng 2.10 Component Matrix
a

Component Matrix
a


Component
1
PV2
.628
PV6
.775
PV8
.699
PV5
.751
PV7

.573
Kết quả trên cho chúng ta thấy các biến đo lƣờng đều có phần chung với một và chỉ một
nhân tố, vì vậy thang đo này là thang đo đơn hƣớng, tổng phƣơng sai trích TVE < 50%, tiến
hành loại các biến rác, dựa vào giá trị trọng số λi thấp (biến PV2 và PV7) ta đƣợc kết quả
sau:
Bảng 2.11 : Kết quả phân tích EFA của thành phần PV
Total Variance Explained
Component
Initial Eigenvalues
Extraction Sums of Squared Loadings
Total
% of
Variance
Cumulative
%
Total
% of
Variance
Cumulative
%
1
1.859
61.959
61.959
1.859
61.959
61.959
2
.685
22.837

84.796



3
.456
15.204
100.000



Extraction Method: Principal Component Analysis.

Bảng 2.12: Component Matrix
a

Component Matrix
a


Component
1
PV5
.822
PV6
.827
PV8
.706
Kết quả trên cho thấy Tổng phƣơng sai trích TVE > 50%, đồng thời trọng số λi cao, do đó
thang đo đạt giá tị hội tụ, sau khi loại biến, thành phần PV đƣợc đo lƣờng bằng các biến

quan sát sau:
FTPV : PV5, PV6, PV8





BÀI TẬP XỬ LÝ DỮ LIỆU VỚI SPSS
SVTH: Nguyễn Phúc Hƣng GVHD: TS. Nguyễn Hùng Phong

9


3. Thành phần thực tiễn quản trị MP
a. Phân tích nhân tố EFA
Bảng 2.13 : Kết quả phân tích EFA của thành phần MP
Component
Initial Eigenvalues
Extraction Sums of Squared Loadings
Total
% of
Variance
Cumulative %
Total
% of
Variance
Cumulative %
1
4,172
34,766

34,766
4,172
34,766
34,766
2
1,280
10,667
45,433
1,280
10,667
45,433
3
1,008
8,403
53,835
1,008
8,403
53,835
4
,856
7,135
60,970



5
,790
6,584
67,554

6
,705
5,871
73,426



7
,646
5,380
78,806



8
,606
5,050
83,856



9
,552
4,598
88,455

10
,517
4,311
92,765



11
,482
4,014
96,779



12
,386
3,221
100,000



BẢNG 2.14: Ma trận xoay nhân tố
Component Matrix
a


Component
1
2
3

MP25
,708
-,021
,082
MP24
,702
-,042
,090
MP26
,679
-,138
,166
MP15
,641
-,148
,103
MP16
,624
-,166
-,042
MP21
,613
-,353
-,067
MP23
,612
-,274
,153
MP22
,581

-,198
-,091
MP12
553
,476
-,373
MP13
,495
,551
,130
MP14
,180
,516
,699
MP11
,495
,416
-,522
Extraction Method: Principal Component
Analysis.
a. 3 components extracted.

Rotated Component Matrix
a


Component
1
2
3

MP21
,689
,087
-,147
MP23
,684
,001
,070
MP26
,682
,110
,176
MP24
,646
,231
,180
MP15
,644
,126
,114
MP25
,640
,251
,187
MP16
,616
,197
-,012
MP22
,586

,189
-,077
MP11
,162
,813
-,052
MP12
,208
,785
,111
MP14
,020
-,022
,887
MP13
,196
,495
,531
Extraction Method: Principal Component Analysis.
Rotation Method: Varimax with Kaiser
Normalization.
a. Rotation converged in 4 iterations.

Theo kết quả phân tích trên ta thấy đƣợc 3 nhân tố đƣợc rút ra, Tổng phƣơng sai trích TVE
= 53,835% > 50% (thỏa mãn), tiến hành kiểm tra độ tin cậy của đo lƣờng bằng hệ số
Cronbach Alpha



BÀI TẬP XỬ LÝ DỮ LIỆU VỚI SPSS

SVTH: Nguyễn Phúc Hƣng GVHD: TS. Nguyễn Hùng Phong

10

b. kiểm tra độ tin cậy của đo lường bằng hệ số Cronbach Alpha
Bảng 2.14: Cronbach’s Alpha của thành phần MP
Item-Total Statistics

Scale Mean if Item
Deleted
Scale Variance if
Item Deleted
Corrected Item-
Total Correlation
Cronbach's Alpha if
Item Deleted
MP11
38,45
59,995
,392
,809
MP12
38,31
59,376
,457
,804
MP13
38,76
59,112
,418

,807
MP14
39,55
63,489
,140
,831
MP15
39,02
55,829
,527
,797
MP16
38,47
57,976
,505
,799
MP21
38,85
56,843
,492
,800
MP22
38,68
57,873
,473
,802
MP23
39,30
56,822
,492

,800
MP24
38,54
56,991
,592
,793
MP25
38,46
56,706
,591
,792
MP26
39,00
55,477
,565
,793
Hệ số Cronbach’s Alpha = 0.816
Theo kết quả phân tích trong bảng 2.14 thì hệ số Cronbach’s Alpha = 0,816> 0,6 là cao
(thỏa mãn).
Dựa vào ma trận xoay nhân tố, ta thấy rằng biến mới MP3, đồng thời biến MP15 và MP16
đo lƣờng MP2 tốt hơn MP1, tổ hợp biến mới nhƣ sau:
FTMP1: MP15, MP16, MP21, MP22, MP23, MP24, MP25 và MP26.
FTMP2: MP11và MP12
FTMP3: MP13 và MP14.
4. Thành phần kết quả hoạt động công ty P
a. Phân tích nhân tố EFA
Bảng 2.15 : 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



Extraction Method: Principal Component Analysis.
Từ kết quả trên ta thấy ta thấy tổng phƣơng sai trích TVE > 50%, nên thang đo đạt yêu cầu.




BÀI TẬP XỬ LÝ DỮ LIỆU VỚI SPSS
SVTH: Nguyễn Phúc Hƣng GVHD: TS. Nguyễn Hùng Phong

11

b. kiểm tra độ tin cậy của đo lường bằng hệ số Cronbach Alpha
Bảng 2.16 : Cronbach’s Alpha của thành phần P
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
0.579
0.815
P1
18.54
12.861
0.595
0.812
P3
18.65
12.373
0.655
0.8
P4
18.49
12.726

0.597
0.811
P5
18.45
12.717
0.647
0.802
P6
18.79
12.548
0.586
0.814
Hệ số Cronbach’s Alpha = 0.836
Từ kết quả trên ta thấy hệ số Cronbach’s Alpha = 0.836 > 0.6, hệ số tƣơng quan lớn hơn
0.3, nên thang đo đạt yêu cầu, các biến đo lƣờng cho thành phần nhân tố P nhƣ sau
P: P1, P2, P3, P4, P5, P6
Sau Khi phân tích nhân tố EFA và Cronbach’s Alpha cho các thành phần OC, PV, MP và P
ta loại 7 biến quan sát và còn lại 31 biến quan sát. Gồm 7 biến chính.
- Nhân tố FTOC1: OC11, OC12, OC14, OC15, OC25 và OC26.
- Nhân tố FTOC2: OC13, OC21, OC22 và OC23.
- Nhân tố FTPV : PV5, PV6, PV8
- Nhân tố FTMP1: MP15, MP16, MP21, MP22, MP23, MP24, MP25 và MP26.
- Nhân tố FTMP2: MP11và MP12
- Nhân tố FTMP3: MP13 và MP14.
- Nhân tố phụ thuộc FTP: P1; P2; P3; P4; P5; P6.

BÀI TẬP XỬ LÝ DỮ LIỆU VỚI SPSS
SVTH: Nguyễn Phúc Hƣng GVHD: TS. Nguyễn Hùng Phong

12

5. Tính giá trị các biến mới:
Biểu đồ 1: Giá trị FTOC1


Biểu đồ 2: Giá trị FTOC2


Biểu đồ 3: Giá trị FTPV


Biểu đồ 4: Giá trị FTMP1



Biểu đồ 5: Giá trị FTMP2


Biểu đồ 6: Giá tị FTMP3

BÀI TẬP XỬ LÝ DỮ LIỆU VỚI SPSS
SVTH: Nguyễn Phúc Hƣng GVHD: TS. Nguyễn Hùng Phong

13

III. Thực hiện phân tích Anova một chiều để tìm sự khác biệt của các biến tìm ẩn
trong mô hình với này với các tiêu thức phân loại: OWN, POS, Age, EXP.
Các biến tiềm ẩn gồm: FTOC1; FTOC2; FTPV; FTMP1; FTMP2; FTMP3.
3.1. Kiểm định sự khác biệt về hình thức sở hữu OWN
Ta tiến hành kiểm định sự khác biệt giữa các hình thức sở hữu, ta có giả thuyết:
- H0 : Không có sự khác biệt giữa các hình thức sở hữu
- H1 : Có sự khác biệt giữa các hình thức sở hữu
Nếu Sig lớn hơn mức ý nghĩa 5% chúng ta chấp nhận giả thuyết H0 tức là không có sự
khác biệt giữa các hình thức sở hữu công ty. Ngƣợc lại, nếu Sig nhỏ hơn mức ý nghĩa 5% ta
bác bỏ giả thuyết H0 và chấp nhận giả thuyết H1 tức là có sự khác biệt giữa các hình thức
sở hữu công ty đối với các biến tiềm ẩn.
Bảng 3.1 : ANOVA một chiều cho OWN
ANOVA

Sum of
Squares
Df
Mean
Square
F
Sig.
FTOC1
Between Groups
1,762
3

,587
,588
,623
Within Groups
944,297
945
,999


Total
946,059
948



FTOC2
Between Groups
20,297
3
6,766
6,890
,000
Within Groups
927,952
945
,982


Total
948,249

948



FTPV
Between Groups
4,464
3
1,488
1,493
,215
Within Groups
940,772
944
,997


Total
945,236
947



FTMP1
Between Groups
28,358
3
9,453
9,704
,000

Within Groups
914,628
939
,974


Total
942,986
942



FTMP2
Between Groups
9,315
3
3,105
3,123
,025
Within Groups
933,682
939
,994


Total
942,998
942

FTMP3
Between Groups
39,382
3
13,127
13,641
,000
Within Groups
903,614
939
,962


Total
942,996
942



FTP
Between Groups
16,235
3
5,412
5,483
,001
Within Groups
933,656
946

,987


Total
949,891
949



Với kết quả ở bảng 3.1 ở trên, Sig của FTOC1, FTPV lớn hơn mức ý nghĩa 5% vì
vậy chúng ta có thể kết luận không có sự khác biệt giữa các hình thức sở hữu công ty đối
với biến tiềm ẩn FTOC1, FTPV. Ngƣợc lại, các biến tiềm ẩn FTOC2, FTMP1, FTMP2,
FTMP3 và FTP có Sig nhỏ hơn mức ý nghĩa 5% nên có sự khác biệt giữa hình thức sở hữu
BÀI TẬP XỬ LÝ DỮ LIỆU VỚI SPSS
SVTH: Nguyễn Phúc Hƣng GVHD: TS. Nguyễn Hùng Phong

14

đối với các biến này. Tuy nhiên, để biết đƣợc các hình thức sở hữu nào có sự khác biệt thì
ta tiến hành kiểm định Post Hoc.
Bảng3.2 : Kết quả kiểm định POST HOC cho OWN
Multiple Comparisons
Bonferroni
Dependent Variable
Mean
Difference
(I-J)
Std. Error
Sig.
95% Confidence Interval

Lower Bound
Upper Bound
FTOC2
1
2
,08405447
,09387116
1,000
-,1641244
,3322333
3
-,30377700
*

,08462358
,002
-,5275069
-,0800471
4
-,15827785
,08819864
,438
-,3914596
,0749039
2
1
-,08405447
,09387116
1,000
-,3322333

,1641244
3
-,38783147
*

,09686388
,000
-,6439225
-,1317404
4
-,24233232
,10000231
,093
-,5067208
,0220562
3
1
,30377700
*

,08462358
,002
,0800471
,5275069
2
,38783147
*

,09686388
,000

,1317404
,6439225
4
,14549915
,09137733
,670
-,0960865
,3870848
4
1
,15827785
,08819864
,438
-,0749039
,3914596
2
,24233232
,10000231
,093
-,0220562
,5067208
3
-,14549915
,09137733
,670
-,3870848
,0960865
FTMP1
1
2

-,22427957
,09332845
,099
-,4710269
,0224678
3
-,43408248
*

,08446221
,000
-,6573887
-,2107762
4
-,32910325
*

,08843200
,001
-,5629051
-,0953014
2
1
,22427957
,09332845
,099
-,0224678
,4710269
3
-,20980290

,09647202
,179
-,4648614
,0452556
4
-,10482367
,09996601
1,000
-,3691198
,1594725
3
1
,43408248
*

,08446221
,000
,2107762
,6573887
2
,20980290
,09647202
,179
-,0452556
,4648614
4
,10497923
,09174350
1,000
-,1375777

,3475362
4
1
,32910325
*

,08843200
,001
,0953014
,5629051
2
,10482367
,09996601
1,000
-,1594725
,3691198
3
-,10497923
,09174350
1,000
-,3475362
,1375777
FTMP2
1
2
-,04441583
,09429558
1,000
-,2937201
,2048885

3
-,14879561
,08533746
,489
-,3744159
,0768247
4
,13149712
,08934839
,849
-,1047275
,3677217
2
1
,04441583
,09429558
1,000
-,2048885
,2937201
3
-,10437978
,09747172
1,000
-,3620814
,1533218
4
,17591295
,10100193
,491
-,0911220

,4429479
3
1
,14879561
,08533746
,489
-,0768247
,3744159
2
,10437978
,09747172
1,000
-,1533218
,3620814
4
,28029273
*

,09269420
,015
,0352222
,5253632
4
1
-,13149712
,08934839
,849
-,3677217
,1047275
2

-,17591295
,10100193
,491
-,4429479
,0911220
3
-,28029273
*

,09269420
,015
-,5253632
-,0352222
BÀI TẬP XỬ LÝ DỮ LIỆU VỚI SPSS
SVTH: Nguyễn Phúc Hƣng GVHD: TS. Nguyễn Hùng Phong

15

FTMP3
1
2
-,06746977
,09276478
1,000
-,3127268
,1777873
3
,46003682
*

,08395209
,000
,2380793
,6819944
4
,15597050
,08789791
,458
-,0764192
,3883603
2
1
,06746977
,09276478
1,000
-,1777873
,3127268
3
,52750658
*

,09588936
,000
,2739886
,7810246
4
,22344027
,09936226
,149
-,0392596

,4861402
3
1
-,46003682
*

,08395209
,000
-,6819944
-,2380793
2
-,52750658
*

,09588936
,000
-,7810246
-,2739886
4
-,30406631
*

,09118940
,005
-,5451583
-,0629743
4
1
-,15597050
,08789791

,458
-,3883603
,0764192
2
-,22344027
,09936226
,149
-,4861402
,0392596
3
,30406631
*

,09118940
,005
,0629743
,5451583
FTP
1
2
-,02309305
,09388577
1,000
-,2713100
,2251239
3
-,31908067
*

,08477310

,001
-,5432053
-,0949560
4
-,15012125
,08847679
,540
-,3840378
,0837953
2
1
,02309305
,09388577
1,000
-,2251239
,2713100
3
-,29598762
*

,09695016
,014
-,5523062
-,0396690
4
-,12702820
,10020478
1,000
-,3919514
,1378950

3
1
,31908067
*

,08477310
,001
,0949560
,5432053
2
,29598762
*

,09695016
,014
,0396690
,5523062
4
,16895942
,09172207
,395
-,0735371
,4114559
4
1
,15012125
,08847679
,540
-,0837953
,3840378

2
,12702820
,10020478
1,000
-,1378950
,3919514
3
-,16895942
,09172207
,395
-,4114559
,0735371
*. The mean difference is significant at the 0.05 level.
Dựa vào bảng kết quả 3.2 ta có kết quả sau:
- Khác biệt về FTOC2 giữa loại 1 và loại 3, loại 2 và loại 3; trong đó khác biệt giữa
loại 2 và loại 3 là nhiều nhất;
- Khác biệt về FTMP1 giữa loại 1 và loại 3, loại 1 và loại 4; trong đó khác biệt giữa
loại 1 và loại 3 là nhiều nhất;
- Khác biệt về FTMP2 giữa loại 3 và loại 4;
- Khác biệt về FTMP3 giữa loại 1 và loại 3, loại 2 và loại 3, loại 3 và loại 4 ; trong đó
khác biệt giữa loại 1 và loại 3, giữa loại 2 và loại 3 là nhiều nhất;
- Khác biệt về FTP giữa loại 1 và loại 3, loại 2 và loại 3; trong đó khác biệt giữa loại
1 và loại 3 là nhiều nhất;



BÀI TẬP XỬ LÝ DỮ LIỆU VỚI SPSS
SVTH: Nguyễn Phúc Hƣng GVHD: TS. Nguyễn Hùng Phong

16

3.2. Kiểm định sự khác biệt về kinh nghiệm EXP
Bảng 3.3 : ANOVA một chiều cho EXP
ANOVA

Sum of
Squares
df
Mean
Square
F
Sig.
FTOC1
Between Groups
0,158
3
,053
,052
,984
Within Groups
897,950
890
1,009


Total
898,108
893

FTOC2
Between Groups
33,057
3
11,019
11,203
,000
Within Groups
875,382
890
,984


Total
908,439
893



FTPV
Between Groups
0,853
3
0,284
0,286
,836
Within Groups
885,120

889
,996


Total
885,973
892



FTMP1
Between Groups
8,023
3
2,674
2,665
,047
Within Groups
886,137
883
1,004


Total
894,160
886



FTMP2

Between Groups
6,510
3
2,170
2,277
,078
Within Groups
841,370
883
,953


Total
847,880
886



FTMP3
Between Groups
4,265
3
1,422
1,426
,234
Within Groups
880,335
883
,997

Total
884,600
886



FTP
Between Groups
22,875
3
7,625
7,822
,000
Within Groups
867,565
890
,975


Total
890,440
893



Với kết quả ở bảng 3.3 ở trên, Sig của FTOC1, FTPV, FTMP2, FTMP3 lớn hơn mức
ý nghĩa 5% vì vậy chúng ta có thể kết luận không có sự khác biệt giữa kinh nghiệm với
biến tiềm ẩn FTOC1, FTPV, FTMP2, FTMP3. Ngƣợc lại, các biến tiềm ẩn FTOC2,
FTMP1, FTP có Sig nhỏ hơn mức ý nghĩa 5% nên có sự khác biệt giữa kinh nghiệm đối với

các biến này. Tuy nhiên, để biết đƣợc các hình thức sở hữu nào có sự khác biệt thì ta tiến
hành kiểm định Post Hoc.





BÀI TẬP XỬ LÝ DỮ LIỆU VỚI SPSS
SVTH: Nguyễn Phúc Hƣng GVHD: TS. Nguyễn Hùng Phong

17

Bảng3.4 : Kết quả kiểm định POST HOC cho EXP
Multiple Comparisons
Bonferroni
Dependent Variable
Mean
Difference
(I-J)
Std. Error
Sig.
95% Confidence Interval
Lower Bound
Upper Bound
FTOC2
1
2
-,39253832
*

,07531045
0,000
-,5916719
-,1934048
3
-,40494403
*

,09609441
,000
-,6590339
-,1508542
4
-,26781332
,15334761
,486
-,6732903
,1376637
2
1
,39253832
*

,07531045
0,000
,1934048
,5916719
3
-0,01240571
,09863614

1,000
-,2732163
,2484049
4
,12472500
,15495303
1,000
-,2849970
,5344470
3
1
,40494403
*

,09609441
0,000
,1508542
,6590339
2
0,012405705
,09863614
1,000
-,2484049
,2732163
4
,13713071
,16605094
1,000
-,3019360
,5761974

4
1
,26781332
,15334761
0,486
-,1376637
,6732903
2
-0,124725
,15495303
1,000
-,5344470
,2849970
3
-,13713071
,16605094
1,000
-,5761974
,3019360
FTMP1
1
2
-,20115246
,07651734
0,052
-,4034808
,0011759
3
-0,17847592
,09697563

,396
-,4349004
,0779486
4
-,04623092
,15498775
1,000
-,4560520
,3635902
2
1
,20115246
,07651734
0,052
-,0011759
,4034808
3
0,022676532
,09960488
1,000
-,2407003
,2860533
4
,15492153
,15664629
1,000
-,2592851
,5691282
3
1

,17847592
,09697563
0,396
-,0779486
,4349004
2
-0,02267653
,09960488
1,000
-,2860533
,2407003
4
,13224500
,16759305
1,000
-,3109072
,5753972
4
1
,04623092
,15498775
1,000
-,3635902
,4560520
2
-0,15492153
,15664629
1,000
-,5691282
,2592851

3
-,13224500
,16759305
1,000
-,5753972
,3109072
FTP
1
2
-,28894230
*

,07505708
0,001
-,4874059
-,0904787
3
-,36643831
*

,09539781
,001
-,6186862
-,1141904
4
-,36424964
,15263937
,103
-,7678539
,0393546

2
1
,28894230
*

,07505708
0,001
,0904787
,4874059
3
-0,077496
,09806777
1,000
-,3368038
,1818117
4
-,07530734
,15432214
1,000
-,4833611
,3327465
3
1
,36643831
*

,09539781
0,001
,1141904
,6186862

2
0,077496003
,09806777
1,000
-,1818117
,3368038
4
,00218867
,16517415
1,000
-,4345597
,4389370
4
1
,36424964
,15263937
0,103
-,0393546
,7678539
2
0,075307336
,15432214
1,000
-,3327465
,4833611
3
-,00218867
,16517415
1,000
-,4389370

,4345597
*. The mean difference is significant at the 0.05 level.



Dựa vào bảng kết quả 3.4 ta có kết quả sau:
- Khác biệt về FTOC2 giữa loại 1 và loại 2, loại 1 và loại 3;
BÀI TẬP XỬ LÝ DỮ LIỆU VỚI SPSS
SVTH: Nguyễn Phúc Hƣng GVHD: TS. Nguyễn Hùng Phong

18

- Khác biệt về FTMP1: không có sự khác biệt
- Khác biệt về FTOC2 giữa loại 1 và loại 2, loại 1 và loại 3;
3.3. Kiểm định sự khác biệt về độ tuổi quản trị AGE
Bảng 3.5 : ANOVA một chiều cho AGE
ANOVA

Sum of
Squares
df
Mean
Square
F
Sig.
FTOC1
Between Groups
0,297
3
,099

,099
,961
Within Groups
941,078
939
1,002


Total
941,375
942



FTOC2
Between Groups
17,944
3
5,981
6,057
,000
Within Groups
927,327
939
,988


Total
945,272
942

FTPV
Between Groups
1,340
3
0,447
0,448
,718
Within Groups
934,384
938
,996


Total
935,724
941



FTMP1
Between Groups
8,554
3
2,851
2,869
,036
Within Groups

927,114
933
,994


Total
935,669
936



FTMP2
Between Groups
14,910
3
4,970
5,122
,002
Within Groups
905,386
933
,970


Total
920,296
936

FTMP3
Between Groups
5,784
3
1,928
1,929
,123
Within Groups
932,679
933
1,000


Total
938,462
936



FTP
Between Groups
7,775
3
2,592
2,606
,051
Within Groups
934,766
940
,994

Total
942,541
943



Với kết quả ở bảng 3.5 ở trên, Sig của FTOC1, FTPV, FTMP3, FTP lớn hơn mức ý
nghĩa 5% vì vậy chúng ta có thể kết luận không có sự khác biệt giữa độ tuổi quản lý với
biến tiềm ẩn của FTOC1, FTPV, FTMP3, FTP . Ngƣợc lại, các biến tiềm ẩn FTOC2,
FTMP1, FTMP2 có Sig nhỏ hơn mức ý nghĩa 5% nên có sự khác biệt giữa độ tuổi quản lý
đối với các biến.






BÀI TẬP XỬ LÝ DỮ LIỆU VỚI SPSS
SVTH: Nguyễn Phúc Hƣng GVHD: TS. Nguyễn Hùng Phong

19

3.4. Kiểm định sự khác biệt về cấp bậc quản lý POS
Bảng 3.6 : ANOVA một chiều cho POS
ANOVA

Sum of
Squares

df
Mean
Square
F
Sig.
FTOC1
Between Groups
12,285
1
12,285
12,445
,000
Within Groups
929,892
942
,987


Total
942,176
943



FTOC2
Between Groups
15,387
1
15,387
15,582

,000
Within Groups
930,180
942
,987


Total
945,567
943



FTPV
Between Groups
1,980
1
1,980
2,000
,158
Within Groups
931,600
941
,990


Total
933,581
942

FTMP1
Between Groups
18,508
1
18,508
18,812
,000
Within Groups
920,874
936
,984


Total
939,382
937



FTMP2
Between Groups
0,086
1
0,086
0,087
,768
Within Groups
924,273

936
,987


Total
924,359
937



FTMP3
Between Groups
0,715
1
0,715
0,713
,399
Within Groups
938,223
936
1,002


Total
938,938
937



FTP

Between Groups
9,608
1
9,608
9,702
,002
Within Groups
933,889
943
,990


Total
943,497
944



Với kết quả ở bảng 3.6 ở trên, Sig của FTPV, FTMP2, FTMP3 lớn hơn mức ý nghĩa 5% vì
vậy chúng ta có thể kết luận không có sự khác biệt giữa cấp bậc quản lý với biến tiềm ẩn
FTPV, FTMP2, FTMP3. Ngƣợc lại, các biến tiềm ẩn FTOC1, FTOC2, FTMP1, FTP có
Sig nhỏ hơn mức ý nghĩa 5% nên có sự khác biệt giữa hai hình thức quản lý với các biến
này.

BÀI TẬP XỬ LÝ DỮ LIỆU VỚI SPSS
SVTH: Nguyễn Phúc Hƣng GVHD: TS. Nguyễn Hùng Phong

20

IV. Phân tích ANOVA hai chiều với OWN và POS
Đầu tiên ta giả định, các hình thức quản lý (OWN) khác nhau cho kết quả hoạt đông
khác nhau, các cấp bậc quản lý (POS) khác nhau cho kết quả hoạt động khác nhau và có
thêm một tác động là tác động của hình thức quản lý vào kết quả hoạt động còn phù thuộc
vào cấp bậc quản lý (OWN*POS).
Đầu tiên ta có kết quả kiểm định Levene cho thấy giả định phƣơng sai bằng nhau đã
không bị vi phạm (Sig>0.05), đó là điều kiện để ta tiến hành ANOVA.
Bảng 4.1: Levene's Test of Equality of Error Variances
a

Dependent Variable: FTP
F
df1
df2
Sig.
1,838
7
937
,077
Tests the null hypothesis that the error variance of the dependent variable is equal across groups.
a. Design: Intercept + OWN + POS + OWN * POS
Trong bảng kết quả phân tích tác động của OWN, POS và POS*OWN ta thấy rằng: Chỉ
có OWN và POS có tác động vào P (Sig<0.05) còn OWN*POS thì không có tác động gì
cả(Sig>0.05)

Bảng 4.2: Tests of Between-Subjects Effects
Dependent Variable: FTP
Source
Type III Sum of
Squares
df
Mean Square
F
Sig.
Corrected Model
24,951
a

7
3,564
3,636
,001
Intercept
3,413
1
3,413
3,481
,062
OWN
10,804
3
3,601
3,674
,012
POS

7,802
1
7,802
7,959
,005
OWN * POS
,911
3
,304
,310
,818
Error
918,546
937
,980


Total
943,498
945



Corrected Total
943,497
944



a. R Squared = ,026 (Adjusted R Squared = ,019)

Từ đó ta thay đổi mô hình, loại bỏ sự tác động của OWN*POS thì ta vẫn có kết quả là mô
hình phù hợp- phƣơng sai không đổi (Sig=0.92>0.05) và OWN và POS có sự tác động trực
tiếp làm ảnh hƣởng đến P ( Sig<0.05)

Bảng 4.3: Levene's Test of Equality of Error Variances
a

Dependent Variable: FTP
F
df1
df2
Sig.
1,861
7
937
,073
Tests the null hypothesis that the error variance of the dependent variable is equal across groups.
a. Design: Intercept + OWN + POS


BÀI TẬP XỬ LÝ DỮ LIỆU VỚI SPSS
SVTH: Nguyễn Phúc Hƣng GVHD: TS. Nguyễn Hùng Phong

21

Bảng 4.4: Tests of Between-Subjects Effects
Dependent Variable: FTP
Source
Type III Sum of
Squares

df
Mean Square
F
Sig.
Corrected Model
24,040
a

4
6,010
6,144
,000
Intercept
3,206
1
3,206
3,278
,071
OWN
14,432
3
4,811
4,918
,002
POS
8,259
1
8,259
8,443
,004

Error
919,457
940
,978


Total
943,498
945



Corrected Total
943,497
944



a. R Squared = ,025 (Adjusted R Squared = ,021)
Và bây giờ ta phân tích sự tác động của POS, OWN đến P nhƣ thế nào. Đầu tiên POS
chỉ có hai nhóm quản trị cấp cao và quản trị cấp trung nên không cần thiết sự dụng Post
Hoc
test. Ta có thể kết luận cho POS: quản trị cấp cao và quản trị cấp trung tạo ra kết quả kinh
doanh P khác nhau. Còn về OWN ta có Post Hoc test ở bảng dƣới đây.
Nhìn vào bảng này ta có thể thấy : Giá trị Sig<0.05 cho ta biết rằng hình thức sở hữu
Doanh nghiệp NN (1) với Công ty Tƣ nhân (3) và Liên doanh (2) với Công ty tƣ nhân (3)
có sự khác biệt trong kết quả hoạt động kinh doanh với nhau.

Multiple Comparisons
Dependent Variable: FTP

Bonferroni
(I) OWN
(J) OWN
Mean
Difference (I-J)
Std. Error
Sig.
95% Confidence Interval
Lower Bound
Upper Bound
1
2
-,0182846
,09364319
1,000
-,2658635
,2292943
3
-,3142723
*

,08459027
,001
-,5379166
-,0906279
4
-,1393209
,08850423
,695
-,3733131

,0946714
2
1
,0182846
,09364319
1,000
-,2292943
,2658635
3
-,2959876
*

,09651667
,013
-,5511636
-,0408116
4
-,1210362
,09996476
1,000
-,3853285
,1432560
3
1
,3142723
*

,08459027
,001
,0906279

,5379166
2
,2959876
*

,09651667
,013
,0408116
,5511636
4
,1749514
,09153917
,338
-,0670648
,4169676
4
1
,1393209
,08850423
,695
-,0946714
,3733131
2
,1210362
,09996476
1,000
-,1432560
,3853285
3
-,1749514

,09153917
,338
-,4169676
,0670648
Based on observed means.
The error term is Mean Square(Error) = ,978.
*. The mean difference is significant at the ,05 level.



BÀI TẬP XỬ LÝ DỮ LIỆU VỚI SPSS
SVTH: Nguyễn Phúc Hƣng GVHD: TS. Nguyễn Hùng Phong

22

V. Xây dựng hàm tương quan tuyến tính giữa P và các biến độc lập vừa khám phá
thông qua phân tích nhân tố/EFA
 Mô hình hiệu chỉnh

 Phương trình hồi quy tổng quát
P = β
0
+ β
1
*FTOC1 + β
2
*FTOC2+ β
3
*FTMP1+ β
4
*FTMP2+ β
5
*FTMP3+ β
6
*FTPV
Để khám phá tác động của các biến độc lập đối với biến phụ thuộc, tác giả đã dùng mô hình
hồi quy bội MLR. Phƣơng pháp bình phƣơng nhỏ nhất với phƣơng pháp ENTER đƣợc sử
dụng thông qua phần mềm SPSS.
Bảng 5.1: Model Summary
Model
R
R Square
Adjusted R Square
Std. Error of the Estimate
1
,666
a

,443
,440
,74757616
a. Predictors: (Constant), FTMP3, FTMP1, FTMP2, FTPV, FTOC2, FTOC1
Bảng 5.2: ANOVA
a

Model
Sum of Squares
df
Mean Square
F
Sig.
1
Regression
411,654
6
69,109
123,658
.000
b

Residual
520,308
931
,559


Total
934,962

937



a. Dependent Variable: FTP
b. Predictors: (Constant), FTMP3, FTMP1, FTMP2, FTPV, FTOC2, FTOC1



FTOC1
FTMP1
FTOC2
FTMP3
FTMP2
FTP
FTPV
BÀI TẬP XỬ LÝ DỮ LIỆU VỚI SPSS
SVTH: Nguyễn Phúc Hƣng GVHD: TS. Nguyễn Hùng Phong

23

Bảng 5.3: Coefficients
a

Coefficients
a

Model
Unstandardized
Coefficients

Standardized
Coefficients
t
Sig.
Correlations
Collinearity
Statistics
B
Std.
Error
Beta
Zero-
order
Partial
Part
Tolerance
VIF
1
(Constant)
,002
,024

,063
,950





FTOC1

,195
,031
,195
6,326
,000
,377
,203
,155
,632
1,581
FTOC2
,237
,030
,238
7,937
,000
,448
,252
,194
,667
1,499
FTPV
-,030
,028
-,030
-1,064
,288
,246
-,035
-,026

,756
1,322
FTMP1
,335
,031
,336
10,939
,000
,497
,337
,267
,633
1,579
FTMP2
,259
,028
,260
9,225
,000
,370
,289
,226
,753
1,328
FTMP3
,076
,025
,076
3,037
,002

,103
,099
,074
,962
1,040
a. Dependent Variable: FTP


















Mô hình tổng quát về P với n = 953 với mức ý nghĩa nhỏ hơn 0.05 và mô hình này giải
thích đƣợc 44,0% sự biến thiên của P.
P = 0,195*FTOC1 + 0,238*FTOC2 - 0,03*FTPV+ 0,336*FTMP1 + 0,260*FTMP2+
0,076*FTMP3

VI. Kiểm định giả thiết

BÀI TẬP XỬ LÝ DỮ LIỆU VỚI SPSS
SVTH: Nguyễn Phúc Hƣng GVHD: TS. Nguyễn Hùng Phong

24

- Hệ số R
2
adjusted
= 0,44 (≠0)
H0: R
2
adjusted
= 0 Mô hình hồi quy không phù hợp
H1: R
2
adjusted
≠ 0 Mô hình hồi quy phù hợp
- Phép kiểm định F đƣợc sử dụng để kiểm định giả thuyết này tƣơng đƣơng với kiểm
định F trong ANOVA: Bảng 5.2 Với Sig = 0.00 nhỏ hơn mức ý nghĩa nên từ chối giả
thuyết H0 và
chập nhận giả thuyết H1 hay nói cách khác mô hình hồi quy phù hợp với mức ý nghĩa 5%.
Và
có thể suy rộng cho toàn tổng thể. Hay nói cách khác, các biến độc lập giải thích đƣợc
khoảng 44,0% phƣơng sai của biến phụ thuộc kết quả hoạt động P.
- Xét bảng trọng số hồi quy đã chuẩn hóa, chúng ta thấy các biến FTOC1, FTOC2,
FTMP1, FTMP2, FTMP3 tác động cùng chiều nhau đối với biến phụ thuộc P vì các trọng
số này đều có ý nghĩa thống kê (đều có Sig < 0.05). Nếu so sánh mức độ tác động của các
biến này lên biến kết quả hoạt động P thì ta thấy FTMP2 tác động mạnh nhất (β
FTMP1
=

0,336). Điểm chú ý ở đây là FTPV có β
FTPV
= - 0.03, và không có ý nghĩa thống kê (Sig >
5%) nên ta sẽ loại biến FTPV ra khỏi phƣơng trình hồi quy. Dựa vào hệ số tƣơng quan từng
phần trong mẫu Pcor (FTPV;P) và tƣơng quan bán phần Scor(FTPV;P) , hai hệ số này gần
bằng nhau và đều âm nên FTPV đã đƣợc các biến còn lại giải thích cho P.
- Mô hình hồi quy có 4 biến độc lập và các hệ số VIF đều nhỏ hơn 2, do vậy các biến
này không vi phạm điều kiện về hiện tƣợng đa cộng tuyến.
- Chúng ta thấy phần dƣ của mô hình có dạng phân phối chuẩn, bên cạnh đó, theo
biểu đồ p-p plost – So sánh phần dƣ quan sát với phân phối chuẩn kỳ vọng theo giả thuyết
có phân phối
chuẩn bằng cách vẽ cả hai phân phối tích lũy. Các điểm quan sát không phân tán quá xa
đƣờng thẳng kỳ vọng nên ta có thể kết luận giả thiết về phân phối chuẩn của phần dƣ không
vi phạm.
- Dựa vào biểu đồ ta thấy biến phụ thuộc và biến độc lập có quan hệ tuyến tính với
nhau.