bài tập xữ lý dữ liệu phương pháp nghiên cứu 2

1
BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO
TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH
VIỆN ĐÀO TẠO SAU ĐẠI HỌC














GVHD: TS. Nguyễn Hùng Phong
SVTH: Nguyễn Hồng Kỳ
MSSV: 7701220554
Lớp: Đêm 5 – Khóa 22


Thành phố Hồ Chí Minh, Ngày 08 Tháng 08 Năm 2013

2
MỤC LỤC
Câu 1 4
Câu 2 15

Câu 3 20
Câu 4 29
Câu 5 31
Câu 6 36














3
BÀI TẬP VỀ XỮ 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, PV,…, PV9). Khái niệm MP được phân ra hai biến
tiềm 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.

4
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
Trước khi thực hiện phân tích theo yêu cầu đề bài cần phải tiến hành làm sạch

dữ liệu. Vì trong quá trình nhập số liệu có thể xảy ra những sai lệch về giá trị. Theo
đó, số mẫu của dữ liệu từ 953 quan sát giảm xuống còn 880 quan sát đạt yêu cầu.
Câu 1: Phân tích EFA
Phương pháp phân tích nhân tố khám phá (EFA) dùng để đánh giá giá trị của
thang đo thông qua giá trị hội tụ và giá trị phân biệt. Dựa vào mối tương quan giữa
các biến với nhau, có thể rút gọn một tập k biến quan sát thành 1 tập f (f < k) các
nhân tố có ý nghĩa hơn và dịch chuyển các items đo lường từ biến này sang biến
khác.
Theo đề bài, có 4 khái niệm lý thuyết có quan hệ với nhau đó là 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). Khi thực hiện phân tích nhân tố khám phá (EFA), chúng
ta thực hiện cho từng khái niệm và sử dụng phần mềm SPSS 16.0 để phân tích:
Anlyze

Data reduction

Factor

đưa các biến quan sát của từng khái
niệm vào hộp Variables.
Ví dụ: Khi phân tích OC, đưa các biến OC11, OC12, OC13, OC14, OC15, OC21,
OC22, OC23, OC24, OC25, OC26 vào hộp Variables. Tương tự cho các biến khác.

5
 Descriptives: trong Statistics chọn initial solution là giải pháp ban đầu chọn
phần chung bằng 1; Trong correlation matrix chọn Coefficients và để text hệ
số tương quan này có đủ độ tin cậy thống kê hay không chọn tiếp Significance
levels và kiểm tra điều kiện cần để kiểm định thông qua KMO and Bartlett’s
test of sphericity


continue
 Extraction ( phương pháp trích ): chọn Principal Components Method, các
thông số khác mặc định, chọn eigenvalue over 1

continue
 Rotation: chọn phép quay vuông góc Varimax, các thông số khác mặc định


continue
 OK
Thu được kết quả như sau:
1.1. Phân tích EFA cho khái niệm văn hóa tổ chức ( OC )
 Tiêu chí KMO and Bartlett's Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy.
.855
Bartlett's Test of Sphericity
Approx. Chi-Square
2486.351
df
55
Sig.
.000

Chỉ số KMO = 0,855 thỏa điều kiện 0,5 ≤ KMO ≤ 1: Phần chung giữa các
biến thỏa điều kiện phân tích.
Sig. (Bartlett's Test ) < 0,005 nên ta bác bỏ giả thuyết H
o
( H
0
: giả thuyết ma

trận hệ số tương quan là ma trận đơn vị ), tức là giữa các biến quan sát có tương
quan với nhau. Vậy nên điều kiện sử dụng EFA được thỏa mãn.



6
 Tiêu chí xác định số lượng nhân tố trích ( Eigenvalue )
Total Variance Explained
Component
Phase
Initial Eigenvalues
Extraction Sums f Squred Loadings
Rotation Sums of Squared Loadings
Total
% of Variance
Cumulative %
Total
% of Variance
Cumulative %
Total
% of Variance
Cumulative %
1
3.901
35.465
35.465
3.901
35.465
35.465
3.246

29.510
29.510
2
1.389
12.631
48.096
1.389
12.631
48.096
2.044
18.585
48.096
3
.898
8.166
56.261






4
.864
7.854
64.115

5
.826
7.508
71.623






6
.723
6.575
78.198






7
.574
5.219
83.417

8
.543
4.934
88.351






9
.488
4.440
92.791






10
.466
4.239
97.030

11
.327
2.970
100.000














Kết quả phân tích cho thấy trích được 2 nhân tố (có eigenvalue >1). Như vậy
là phù hợp với giả thuyết ban đầu, về mặt số lượng các thành phần là đạt yêu cầu. Ý
nghĩa của 35.465 là trong tổng biến thiên của 11 biến quan sát này thì phần giải
thích cho factor 1 chiếm 35.465% và giải thích cho factor 2 là 12.631%, tổng biến
thiên giải thích cho 2 factor là 48.096%, con số này không cao, dưới mong đợi là
50%. Vì thế thang đo không đạt giá trị hội tụ.
 Tiêu chí Ma trận hệ số tương quan
Kết quả giá trị trích xuất hay hệ số tương quan giữa các yếu tố thành phần với
hai nhân tố vừa trích được cho thấy OC11, OC12, OC13, OC14, OC15, OC25,
OC26 đo lường được OC1 vì tương quan với OC1 nhiều hơn. Tương tự, OC21,

OC22, OC23, OC24 đo lường OC2.
Kết quả cho thấy, OC25 và OC26 tương quan với OC2 rất thấp nhưng rất cao
với OC1, điều đó cho thấy 2 biến này không đo lường OC2 bằng OC1 nên phải dịch
chuyển lên trên. Về mặt nhân tố, thang đo này không phù hợp. Như vậy, thang đo

7
trích được đúng thành phần nhưng các biến đo lường các thành phần thì không như
giả thuyết ban đầu. Do đó, thang đo đạt giá trị phân biệt không cao.




















Kết luận: Thang đo không đạt giá trị hội tụ và đạt giá trị phân biệt không cao.
Cách lập luận áp dụng tương tự cho các khái niệm còn lại.

1.2. Phân tích EFA cho khái niệm hệ thống giá trị của quản trị gia ( PV )
 Tiêu chí KMO and Bartlett's Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy.
.748
Bartlett's Test of Sphericity
Approx. Chi-Square
1292.528
df
36
Sig.
.000

Chỉ số KMO = 0,748; Sig. (Bartlett's Test ) < 0,005. Vậy nên điều kiện sử
dụng EFA được thỏa mãn.


Rotated Component Matrix
a


Component

1
2
OC11
.517
.395
OC12
.670

.217
OC13
.513
.481
OC14
.812
.003
OC15
.565
.454
OC21
.034
.549
OC22
.339
.613
OC23
.172
.658
OC24
169
.539
OC25
.698
040
OC26
.792
.033

8

 Tiêu chí xác định số lượng nhân tố trích ( Eigenvalue )
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
2.552
28.353
28.353
2.552
28.353
28.353
2.508
27.869
27.869
2
1.772
19.692
48.045
1.772

19.692
48.045
1.816
20.177
48.045
3
.856
9.515
57.561






4
.799
8.874
66.434






5
.761
8.458
74.892

6
.684
7.598
82.490






7
.596
6.620
89.109






8
.536
5.956
95.065

9
.444
4.935
100.000







Kết quả phân tích cho thấy trích được 2 nhân tố (có eigenvalue >1). Không
phù hợp với giả thuyết ban đầu chỉ có một nhân tố. Như vậy thang đo này là đa
hướng chứ không phải đơn hướng như giả thuyết. PV là khái niệm bậc 1 và được
đo lường qua hai khái niệm bậc 2. Điều này nói lên thang đo ban đầu là không còn
đúng trong trường hợp này. Thang đo không đạt giá trị phân biệt.
Tổng biến thiên giải thích cho 2 factor là 48.045%, con số này dưới mong đợi
là 50%. Vì thế thang đo không đạt giá trị hội tụ
 Tiêu chí Ma trận hệ số tương quan

Kết quả giá trị trích xuất hay hệ số tương quan giữa các yếu tố thành phần với
hai nhân tố vừa trích được cho thấy PV2, PV5, PV6, PV7, PV8 đo lường được nhân
tố 1, đặt tên là PVa vì tương quan với PVa nhiều hơn. Tương tự, PV1, PV3, PV4,
PV9 đo lường nhân tố 2, đặt tên là PVb. Về mặt nhân tố, thang đo này không phù
hợp. Như vậy, thang đo trích không đúng thành phần nên các biến đo lường các

thành phần thì không như giả thuyết ban đầu. Do đó, thang đo không đạt giá trị
phân biệt.

9
Rotated Component Matrix
a


Component

1
2
PV2
.637
.019
PV4
189
.592
PV8
.715
.009
PV1
.337
.635
PV3
018
.760
PV5
.745
112

PV6
.769
031
PV7
.542
.279
PV9
.045
.627

Kết luận: Thang đo không đạt giá trị hội tụ và không đạt giá trị phân biệt.

1.3. Phân tích EFA cho khái niệm thực tiễn quản trị ( MP )
 Tiêu chí KMO and Bartlett's Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy.
.866
Bartlett's Test of Sphericity
Approx. Chi-Square
2614.340
df
66
Sig.
.000

Chỉ số KMO = 0,866; Sig. (Bartlett's Test ) < 0,005. Vậy nên điều kiện sử
dụng EFA được thỏa mãn.

10
 Tiêu chí xác định số lượng nhân tố trích ( Eigenvalue )
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
4.182
34.846
34.846
4.182
34.846
34.846
3.499
29.161
29.161
2
1.320

10.998
45.844
1.320
10.998
45.844
1.739
14.492
43.653
3
1.000
8.334
54.179
1.000
8.334
54.179
1.263
10.526
54.179
4
.851
7.094
61.272






5
.818

6.816
68.088






6
.698
5.814
73.902






7
.631
5.260
79.162






8
.596

4.964
84.126






9
.526
4.385
88.511






10
.510
4.248
92.759






11
.488

4.069
96.828






12
.381
3.172
100.000







Kết quả phân tích cho thấy trích được 3 nhân tố (có eigenvalue >1). Không
phù hợp với giả thuyết ban đầu chỉ có 2 nhân tố. Điều này nói lên thang đo ban đầu
là không còn đúng trong trường hợp này. Thang đo không đạt giá trị phân biệt.
Tổng biến thiên giải thích cho 3 factor là 54.179% > 50%. Vì thế thang đo đạt
yêu cầu về giá trị hội tụ.
 Tiêu chí Ma trận hệ số tương quan
Kết quả giá trị trích xuất hay hệ số tương quan giữa các yếu tố thành phần với
ba nhân tố vừa trích được cho thấy MP15, MP16, MP21, MP22, MP23, MP24,
MP25, MP26 đo lường được nhân tố 1, đặt tên là MPa vì tương quan với MPa nhiều
hơn. Tương tự, MP11, MP12 đo lường nhân tố 2, đặt tên là MPb. Và MP13, MP14
đo lường nhân tố 3, đặt tên là MPc. Về mặt nhân tố, thang đo này không phù hợp.

Như vậy, thang đo trích không đúng thành phần nên các biến đo lường các thành
phần thì không như giả thuyết ban đầu. Do đó, thang đo không đạt giá trị phân biệt.

11
Rotated Component Matrix
a


Component

1
2
3
MP11
.153
.821
034
MP12
.185
.790
.136
MP13
.223
.445
.571
MP14
.009
032
.900
MP15

.642
.151
.122
MP16
.584
.168
.042
MP21
.718
.046
104
MP22
.608
.137
054
MP23
.680
.010
.061
MP24
.636
.280
.149
MP25
.641
.283
.153
MP26
.689
.103

.168

Kết luận: Thang đo đạt yêu cầu về giá trị hội tụ và không đạt giá trị phân biệt.

1.4. Phân tích EFA cho khái niệm kết quả hoạt động của công ty ( P )
 Tiêu chí KMO and Bartlett's Test

Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy.
.850
Bartlett's Test of Sphericity
Approx. Chi-Square
1865.320
df
15
Sig.
.000


Chỉ số KMO = 0,850; Sig. (Bartlett's Test ) < 0,005. Vậy nên điều kiện sử
dụng EFA được thỏa mãn.


12
 Tiêu chí xác định số lượng nhân tố trích ( Eigenvalue )
Total Variance Explained
Component
Initial Eigenvalues
Extraction Sums of Squared Loadings
Total
% of Variance

Cumulative %
Total
% of Variance
Cumulative %
1
3.336
55.598
55.598
3.336
55.598
55.598
2
.814
13.569
69.167



3
.541
9.010
78.177



4
.490
8.163
86.340

5
.460
7.663
94.003



6
.360
5.997
100.000




Kết quả phân tích cho thấy trích được 1 nhân tố (có eigenvalue >1). Như vậy
là phù hợp với giả thuyết ban đầu, về mặt số lượng các thành phần là đạt yêu cầu.
Tổng biến thiên giải thích cho 1 factor là 55.598% > 50%. Vì thế thang đo đạt
yêu cầu về giá trị hội tụ.
Vì thang đo trích đúng thành phần chỉ có 1 nhân tố nên chúng ta không xem
xét giá trị phân biệt.
Kết luận: Thang đo đạt yêu cầu về giá trị hội tụ và đạt giá trị phân biệt.

1.5. Tính giá trị các biến mới
Dùng chức năng Transform  Compute Variable để tạo biến mới
OC1 = mean ( OC11, OC12, OC13, OC14, OC15, OC25, OC26 )
OC2 = mean ( OC21, OC22, OC23, OC24 )
OC = mean ( OC1, OC2 )

PVa = mean ( PV2, PV5, PV6, PV7, PV8 )
PVb = mean ( PV1, PV3, PV4, PV9 )
PV = mean ( PVa, PVb )
MPa = mean ( MP15, MP16, MP21, MP22, MP23, MP24, MP25, MP26 )
MPb = mean ( MP11, MP12 )

13
MPc = mean ( MP13, MP14 )
MP = mean ( MPa, MPb, MPc )
P = mean ( P1, P2, P3, P4, P5, P6 )

OK
Sau khi có biến mới trong dữ liệu, tiếp theo chúng ta thực hiện:
Analyze

Descriptive Statistics

Descriptives: Trong Options chọn Mean
để tính giá trị trung bình

OK

Descriptive Statistics

N
Mean
OC1
880
4.0932
OC2
880
3.3472
OC
880
3.7202
PVa
880
4.1525

PVb
880
3.3088
PV
880
3.7307
MPa
880
3.5179
MPb
880
3.9426
MPc
880
3.1506
MP
880
3.5370
P
880
3.7259
Valid N (listwise)
880


14
OC11, OC12, OC13, OC14, OC15
OC25, OC26
OC21, OC22, OC23, OC24
PV2, PV5, PV6, PV7, PV8

PV1, PV3, PV4, PV9

OC1


OC2


OC


PVa


PVb


PV

MP15, MP16, MP21, MP22,
MP23, MP24, MP25, MP26
MP11, MP12

MPa


MPb


MP

MP13, MP14

MPc


P

P1, P2, P3, P4, P5, P6
Mô hình sau khi phân tích nhân tố EFA:

15
Câu 2: Tính độ tin cậy của đo lường bằng hệ số Cronbach alpha
Sau khi phân tích nhân tố EFA chúng ta tiếp tục tính độ tin cậy của thang đo
thông qua các biến OC1, OC2, PVa, PVb, MPa và P. Hai biến MPb và MPc không
thỏa điều kiện tính độ tin cậy bằng hệ số Cronbach alpha vì có số biến quan sát nhỏ
hơn 3.
Trình tự chung khi kiểm tra độ tin cậy như sau:
Analyze

Scale

Reliability Analysis

đưa các biến quan sát đo lường
các biến mới sau khi phân tích EFA vào hộp items.
Sau đó chọn Statistics. Trong Descriptives for, chọn Item, Scale if item deleted
Trong Summaries chọn Means, Variances, Correlations.
Trong Inter item, chọn Correlations

Continue


OK
2.1. Biến OC1 ( được đo lường qua 7 yếu tố: OC11, OC12, OC13, OC14, OC15,
OC25, OC26 )
 Tiêu chí hệ số Cronbach α
Cronbach's Alpha
Cronbach's Alpha Based on Standardized Items
N of Items
.816
.820
7

Hệ số Cronbach's Alpha 0. 816 có ý nghĩa là trong tổng biến thiên của 7 biến
quan sát này thì bản thân phần giá trị thực giải thích được 81.6% thỏa mãn điều kiện
độ tin cậy từ [0.7 – 0.9].
 Tiêu chí hệ số tương quan biến - tổng hiệu chỉnh

Hệ số Corrected Item-Total Correlation ( hệ số tương quan biến - tổng hiệu
chỉnh): Kết quả cho thấy hệ số của các biến điều lớn hơn 0.3 thỏa mãn điều kiện cần
là các items đo lường được biến tiềm ẩn.


16
Hệ số Cronbach's Alpha if Item Deleted: Kết quả cho thấy nếu bỏ đi bất kỳ
item nào thì 6 cái còn lại điều không cho cronbach alpha tổng thể cao hơn 0.816.
Nên không loại trừ bất kỳ 1 item nào vì giữa những item này có sự tương quan rất
chặt với nhau và cùng đo lường được biến tổng thể.
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
24.57
18.653
.508
.298
.800
OC12
24.49
18.519
.586
.370
.786
OC13
24.85
17.732
.523
.285
.800
OC14
24.36
18.695

.626
.502
.781
OC15
24.94
18.212
.554
.319
.792
OC25
24.32
19.666
.508
.289
.800
OC26
24.38
18.473
.612
.491
.782

Kết luận: Bảy biến quan sát này đủ độ tin cậy để đo lường biến tiềm ẩn OC1
và không phải bỏ bất kỳ biến quan sát nào.
2.2. Biến OC2 ( được đo lường qua 4 yếu tố: OC21, OC22, OC23, OC24 )
 Tiêu chí hệ số Cronbach α
Cronbach's Alpha
Cronbach's Alpha Based on Standardized Items
N of Items
.478

.485
4

Hệ số Cronbach's Alpha 0.478 không thỏa mãn điều kiện độ tin cậy từ [0.7 –
0.8]. Như vậy ta loại bỏ biến tiềm ẩn này.




17
2.3. Biến PVa ( được đo lường qua 5 yếu tố: PV2, PV5, PV6, PV7, PV8 )
 Tiêu chí hệ số Cronbach α
Cronbach's Alpha
Cronbach's Alpha Based on Standardized Items
N of Items
.719
.725
5

Hệ số Cronbach's Alpha 0. 719 có ý nghĩa là trong tổng biến thiên của 5 biến
quan sát này thì bản thân phần giá trị thực giải thích được 71.9% thỏa mãn điều kiện
độ tin cậy từ [0.7 – 0.8].
 Tiêu chí hệ số tương quan biến - tổng hiệu chỉnh
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
16.49
8.098
.420
.203
.694
PV5
16.43
7.497
.539
.344
.648
PV6
16.59
7.304
.576
.371
.632
PV7
17.12
7.714
.373
.150
.720

PV8
16.41
7.806
.504
.264
.663

Hệ số Corrected Item-Total Correlation ( hệ số tương quan biến - tổng hiệu
chỉnh): Kết quả cho thấy hệ số của các biến điều lớn hơn 0.3 thỏa mãn điều kiện cần
là các items đo lường được biến tiềm ẩn.
Hệ số Cronbach's Alpha if Item Deleted: Kết quả cho thấy nếu bỏ đi bất kỳ
item nào thì 4 cái còn lại điều không cho cronbach alpha tổng thể cao hơn 0.719.
Nên không loại trừ bất kỳ 1 item nào vì giữa những item này có sự tương quan rất
chặt với nhau và cùng đo lường được biến tổng thể.
Kết luận: Năm biến quan sát này đủ độ tin cậy để đo lường biến tiềm ẩn PVa
và không phải bỏ bất kỳ biến quan sát nào.

18
2.4. Biến PVb ( được đo lường qua 4 yếu tố: PV1, PV3, PV4, PV9 )
 Tiêu chí hệ số Cronbach α
Cronbach's Alpha
Cronbach's Alpha Based on Standardized Items
N of Items
.568
.575
4

Hệ số Cronbach's Alpha 0.568 không thỏa mãn điều kiện độ tin cậy từ [0.7 –
0.8]. Như vậy ta loại bỏ biến tiềm ẩn này.
2.5. Biến MPa ( được đo lường qua 8 yếu tố: MP15, MP16, MP21, MP22, MP23,

MP24, MP25, MP26 )
 Tiêu chí hệ số Cronbach α
Cronbach's Alpha
Cronbach's Alpha Based on Standardized Items
N of Items
.824
.825
8

Hệ số Cronbach's Alpha 0.824 có ý nghĩa là trong tổng biến thiên của 8 biến
quan sát này thì bản thân phần giá trị thực giải thích được 82.4% thỏa mãn điều kiện
độ tin cậy từ [0.6 – 0.9].
 Tiêu chí hệ số tương quan biến - tổng hiệu chỉnh
Hệ số Corrected Item-Total Correlation ( hệ số tương quan biến - tổng hiệu
chỉnh): Kết quả cho thấy hệ số của các biến điều lớn hơn 0.3 thỏa mãn điều kiện cần
là các itme đo lường được biến tiềm ẩn.
Hệ số Cronbach's Alpha if Item Deleted: Kết quả cho thấy nếu bỏ đi bất kỳ
item nào thì 7 cái còn lại điều không cho cronbach alpha tổng thể cao hơn 0.824.
Nên không loại trừ bất kỳ 1 item nào vì giữa những item này có sự tương quan rất
chặt với nhau và cùng đo lường được biến tổng thể.


19

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
MP15
24.85
32.291
.548
.327
.803
MP16
24.29
34.331
.490
.277
.811
MP21
24.68
32.628
.558
.349
.802
MP22
24.51
34.048
.485
.282

.812
MP23
25.14
32.893
.528
.300
.806
MP24
24.38
33.675
.586
.392
.799
MP25
24.31
33.276
.591
.427
.798
MP26
24.84
32.199
.583
.388
.798

Kết luận: Tám biến quan sát này đủ độ tin cậy để đo lường biến tiềm ẩn MPa
và không phải bỏ bất kỳ biến quan sát nào.
2.6. Biến P ( được đo lường qua 6 yếu tố: P1, P2, P3, P4, P5, P6 )
 Tiêu chí hệ số Cronbach α

Cronbach's Alpha
Cronbach's Alpha Based on Standardized Items
N of Items
.839
.840
6

Hệ số Cronbach's Alpha 0.839 có ý nghĩa là trong tổng biến thiên của 6 biến
quan sát này thì bản thân phần giá trị thực giải thích được 83.9% thỏa mãn điều kiện
độ tin cậy từ [0.6 – 0.9].
 Tiêu chí hệ số tương quan biến - tổng hiệu chỉnh
Hệ số Corrected Item-Total Correlation ( hệ số tương quan biến - tổng hiệu
chỉnh): Kết quả cho thấy hệ số của các biến điều lớn hơn 0.3 thỏa mãn điều kiện cần
là các itme đo lường được biến tiềm ẩn.

20
Hệ số Cronbach's Alpha if Item Deleted: Kết quả cho thấy nếu bỏ đi bất kỳ
item nào thì 5 cái còn lại điều không cho cronbach alpha tổng thể cao hơn 0.839.
Nên không loại trừ bất kỳ 1 item nào vì giữa những item này có sự tương quan rất
chặt với nhau và cùng đo lường được biến tổng thể.

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
P1
18.57
12.819
.599
.409
.816
P2
18.75
12.968
.577
.373
.821
P3
18.68
12.335
.654
.434
.805
P4
18.51
12.828
.593
.405
.818
P5
18.48

12.609
.670
.496
.803
P6
18.80
12.450
.604
.396
.816

Kết luận: Sáu biến quan sát này đủ độ tin cậy để đo lường biến tiềm ẩn P và
không phải bỏ bất kỳ biến quan sát nào.
Sau khi kiểm tra độ tin cậy, từ các biến tiềm ẩn sau khi phân tích EFA,
chúng ta đã loại bỏ bốn biến MPb, MPc, OC2, PVb và còn lại bốn biến đủ độ
tin cậy đo lường đó là : OC1, PVa, MPa, P.
Câu 3: a. Phân tích Anova một chiều để tìm sự khác biệt của các biến tiềm ẩn
OC1, PVa, MPa, P với các tiêu thức phân loại: OWN, POS, AGE, EXP.
Phân tích Anova một chiều là kiểm định sự khác biệt giữa nhiều trung bình.
Trình tự thực hiện Anova một chiều như sau:
Bước 1: Thiết lập giả thuyết

Bước 2: Chọn alpha (0,05)
12
1
:
:
ok
ij
H

H
  

  

 
2
1
2
11
( ) /( 1)
/( )
i
k
i
i
i
tt
n
k
ij i
ij
n X X k
F
X X n k









21
Bước 3: Xác định giá trị F
tt
MSSB: trung bình tổng biến thiên giữa các nhóm
MSSW: trung bình tổng biến thiên trong phạm vi 1 nhóm tính cho tất cả các
nhóm

Bước 4: So sánh F
tt
với F
tc
để xem chấp nhận hay từ chối giả thuyết H
0

Nhưng với phần mềm SPSS sẽ tính ra giá trị của F
tt
và chỉ cần dựa vào giá trị
p-value để kết luận là chấp nhận hay bác bỏ H
0
. Nếu p-value < mức ý nghĩa (0,05)
thì bác bỏ H
0.
Tức là tồn tại ít nhất hai nhóm có trung bình khác nhau. Và ngược lại.
Nếu tồn tại ít nhất hai nhóm có trung bình khác nhau, ta thực hiện thêm Post hoc
test để tìm xem cụ thể nhóm nào khác biệt với nhóm nào.
Một điều kiện cần để phân tích để phân tích Anova là Leven-test, giả thuyết
H

0
của kiểm định này là phương sai của các nhóm không có sự khác biệt. Khi mà
mẫu quan sát càng lớn thì giả thuyết này thường bị vi phạm. Nhưng không ảnh
hưởng gì đến kết quả phân tích Anova, cho nên trong bài này mẫu quan sát rất lớn,
có 880 quan sát, nên có thể không cần quan tâm đến Leven-test.
Trình tự chung thực hiện Anova một chiều trên SPSS như sau:
Analyse

Compare Means

One way ANOVA

Đưa biến phụ thuộc
vào ô Dependent List và đưa biến phân loại vào ô Factor

Option chọn
Descriptives và Homogeneity of variance test

OK.
Analyse

Compare Means

One way ANOVA

Đưa lần lượt các biến
cần kiểm định hậu Anova vào ô Dependent List và đưa biến phân loại vào ô Factor

Option chọn Descriptives và Homogeneity of variance test => Post hoc, trong
Equal Variances Assumed chọn Bonferroni


OK.

 
)(,1, knktc
FF



MSSW
MSSB
Ftt 

22
3.1. Tiêu thức Loại hình doanh nghiệp OWN
 Tiêu chí kiểm định phương sai đồng nhất

Test of Homogeneity of Variances

Levene Statistic
df1
df2
Sig.
OC1
8.471
3
876
.000
PVa
2.047

3
876
.106
MPa
1.681
3
876
.170
P
2.073
3
876
.102

Kết quả cho thấy giá trị p của PVa, MPa, P đều lớn hơn 0.05. Do đó, giả định
phương sai đồng nhất được chấp nhận, chấp nhận giả thuyết H0. Như vậy điều kiện
cần để phân tích Anova 1 chiều là thỏa mãn. Ngược lại, giá trị p của OC1 ( 0.000 <
0.05 ) không thỏa mãn yêu cầu phương sai đồng nhất.
 Tiêu chí kiểm định sự khác biêt giữa các nhóm
ANOVA


Sum of Squares
df
Mean Square
F
Sig.
PVa
Between Groups
1.152

3
.384
.855
.464
Within Groups
393.302
876
.449


Total
394.455
879



MPa
Between Groups
17.627
3
5.876
9.146
.000
Within Groups
562.747
876
.642


Total

580.374
879



P
Between Groups
9.024
3
3.008
6.236
.000
Within Groups
422.523
876
.482


Total
431.546
879




Kết quả cho thấy có sự khác biệt giữa các nhóm trong OWN đối với các biến
MPa và P vì giá trị p của chúng nhỏ hơn 0.05. Ngược lại, biến PVa có giá trị p =
0.464 > 0.05 nên giữa các nhóm trong OWN không có sự khác biệt.

23
 Tiêu chí kiểm định hậu Anova
Multiple Comparisons
Bonferroni






Dependent
Variable
(I) OWN
(J) OWN
Mean Difference
(I-J)
Std. Error
Sig.
95% Confidence Interval
Lower Bound
Upper Bound
MPa
1
2
21106
*

.07825
.043
4180

0041
3
36784
*

.07161
.000
5572
1785
4
24254
*

.07494
.008
4407
0444
2
1
.21106
*

.07825
.043
.0041
.4180
3
15679
.07967
.296

3675
.0539
4
03148
.08268
1.000
2501
.1871
3
1
.36784
*

.07161
.000
.1785
.5572
2
.15679
.07967
.296
0539
.3675
4
.12531
.07643
.609
0768
.3274
4

1
.24254
*

.07494
.008
.0444
.4407
2
.03148
.08268
1.000
1871
.2501
3
12531
.07643
.609
3274
.0768
P
1
2
00640
.06780
1.000
1857
.1729
3
24385

*

.06205
.001
4079
0798
4
09002
.06494
.996
2617
.0817
2
1
.00640
.06780
1.000
1729
.1857
3
23744
*

.06904
.004
4200
0549
4
08361
.07164

1.000
2730
.1058
3
1
.24385
*

.06205
.001
.0798
.4079
2
.23744
*

.06904
.004
.0549
.4200
4
.15383
.06622
.123
0213
.3289
4
1
.09002
.06494

.996
0817
.2617
2
.08361
.07164
1.000
1058
.2730
3
15383
.06622
.123
3289
.0213
*. The mean difference is significant at the 0.05 level.





24
Trong cột giá trị p-value (sig.) giá trị nào nhỏ hơn 0,05 thì bác bỏ giả thuyết H
0
,
chấp nhận giả thuyết H1, tức là trung bình giữa các nhóm có sự khác biệt.
 Xét góc độ thực tiễn quản trị ( MPa )
Có sự khác biệt về thực tiễn quản trị giữa: Doanh nghiệp nhà nước (nhóm 1)
với các nhóm còn lại là Liên doanh (nhóm 2), Công ty tư nhân (nhóm 3) và Doanh
nghiệp gia đình (nhóm 4). Giữa Liên doanh, Công ty tư nhân và Doanh nghiệp gia

đình không có sự khác biệt về thực tiễn quản trị.
 Xét góc độ kết quả hoạt động ( P )
Có sự khác biệt về kết quả hoạt động kinh doanh giữa: Công ty tư nhân với
Doanh nghiệp nhà nước và Liên doanh. Giữa các thành phần khác thì không có sự
khác biệt.
Cột Mean Difference (I-J) cho thấy kết quả hoạt động kinh doanh của Công ty
tư nhân là tốt nhất vì các kết quả trừ đều là số dương, tiếp đến Doanh nghiệp gia
đình, Liên doanh và sau cùng là Doanh nghiệp nhà nước.
3.2. Tiêu thức Cấp bậc quản lý ( POS )
Vì tiêu thức phân loại chỉ phân ra làm hai nhóm, quản lý cấp cao và quản lý
cấp trung nên chỉ cần tìm ra các biến tiềm ẩn có khác biệt về trung bình mà không
cần dùng Post hoc test.
 Tiêu chí kiểm định phương sai đồng nhất

Test of Homogeneity of Variances

Levene Statistic
df1
df2
Sig.
OC1
6.531
1
878
.011
PVa
1.480
1
878
.224

MPa
3.419
1
878
.065
P
5.213
1
878
.023


25
Kết quả cho thấy giá trị p của PVa, MPa đều lớn hơn 0.05. Do đó, giả định
phương sai đồng nhất được chấp nhận, chấp nhận giả thuyết H0. Như vậy điều kiện
cần để phân tích Anova 1 chiều là thỏa mãn. Ngược lại, giá trị p của OC1 và P nhỏ
hơn 0.05 không thỏa mãn yêu cầu phương sai đồng nhất.
 Tiêu chí kiểm định sự khác biêt giữa các nhóm
ANOVA


Sum of Squares
df
Mean Square
F
Sig.
PVa
Between Groups
.637
1

.637
1.420
.234
Within Groups
393.818
878
.449


Total
394.454
879



MPa
Between Groups
11.718
1
11.718
18.092
.000
Within Groups
568.657
878
.648


Total
580.374

879




Kết quả cho thấy có sự khác biệt giữa các nhóm trong POS đối với biến MPa
vì giá trị p = 0.000 < 0.05. Tức là, có sự khác biệt về thực tiễn quản trị giữa quản lý
cấp cao và quản lý cấp trung. Ngược lại, biến PVa có giá trị p = 0.234 > 0.05 nên
giữa các nhóm trong POS không có sự khác biệt.
3.3. Tiêu thức Độ tuổi quản trị gia ( AGE )
 Tiêu chí kiểm định phương sai đồng nhất


Test of Homogeneity of Variances

Levene Statistic
df1
df2
Sig.
OC1
.017
2
877
.983
PVa
.351
2
877
.704
MPa

.309
2
877
.734
P
4.018
2
877
.018