Title Layout Môn PHƯƠNG PHÁP ĐỊNH LƯỢNG DÀNH CHO QUẢN TRỊ VÀ QUẢN LÝ GVHD TS NGUYỄN THỊ MAI TRANG Danh sách nhóm 8 1 Bùi Hồng Linh 201107066 2 Ngô Mai Kim Ngân 201107079 3 Hồng Thạnh Hào 201107045 4 Phan Thanh Hải 201107040 CÁC BƯỚC PHÂN TÍCH DỮ LIỆU NGHIÊN CỨU Nhóm 8 PHÂN TÍCH DỮ LIỆU Nội dung 1 Kiểm định thang đo 1 1Kiểm định độ tin cậy của thang đo bằng hệ số Cronbach alpha 1 2 Phân tích nhân tố khám phá EFA 2 Kiểm định mô hình nghiên cứu 2 1 Kiểm định tương quan các biến 2 2 Kiểm định các gi.
Môn: PHƯƠNG PHÁP ĐỊNH LƯỢNG DÀNH CHO QUẢN TRỊ VÀ QUẢN LÝ GVHD: TS NGUYỄN THỊ MAI TRANG Danh sách nhóm 8: Bùi Hồng Linh - 201107066 Ngơ Mai Kim Ngân - 201107079 Hồng Thạnh Hào - 201107045 Phan Thanh Hải - 201107040 Nhóm CÁC BƯỚC PHÂN TÍCH DỮ LIỆU NGHIÊN CỨU PHÂN TÍCH DỮ LIỆU • Nội dung: Kiểm định thang đo 1.1Kiểm định độ tin cậy thang đo hệ số Cronbach alpha 1.2 Phân tích nhân tố khám phá EFA Kiểm định mơ hình nghiên cứu 2.1 Kiểm định tương quan biến 2.2 Kiểm định giả thuyết nghiên cứu Kiểm định thang đo 1.1 Kiểm định độ tin cậy thang đo hệ số Cronbach alpha Theo Nguyễn Đình Thọ (2014), mục đích việc kiểm định độ tin cậy thang đo, giúp đánh giá độ tin cậy thang đo sơ bộ, xem biến quan sát thang đo có thống nội dung để lường cho khái niệm nghiên cứu hay không, kiểm định độ tin cậy thang đo cần lưu ý hệ số Cronbach alpha khái niệm thường lớn 0.6 thang đo xem đạt độ tin cậy Bên cạnh hệ số tương quan biến tổng biến quan sát phải đảm bảo >0.3 biến quan sát xem đo lường tốt cho khái niệm nghiên cứu, biến quan sát bị loại khỏi phân tích Cronbach alpha khơng đưa vào phân tích EFA hay hồi quy 1 Kiểm định thang đo 1.1 Kiểm định độ tin cậy thang đo hệ số Cronbach alpha • Cronbach’s Alpha CSE, CET, IPJ LPI 0,662; 0,720, 0,812 0,671; biến đo lường khái niệm có hệ số tương quan biến tổng lớn 0.3 • Như vậy, thang đo khái niệm đáp ứng yêu cầu độ tin cậy tất 17 biến quan sát đưa vào phân tích nhân tố khám phá EFA 1.2 Phân tích nhân tố khám phá EFA • Theo Nguyễn Đình Thọ (2011) phân tích EFA đảm bảo giá trị thang đo, thơng thường phân tích hồi quy sử dụng phép trích nhân tố Principal component phép xoay ma trận varimax để liệu thích hợp cho phân tích tương quan, hồi quy, biến độc lập phụ thuộc tách riêng biệt để phân tích EFA, thơng số phân tích EFA cần lưu ý hệ số KMO >0.5, hệ số Eigenvalue >1, tổng phương sai rút trích total variance >50%, hệ số tải nhân tố biến quan sát lên nhân tố mà hội tụ đảm bảo > 0.5 Mục đích phân tích EFA giúp cho tập biến quan sát gọn hơn, loại bỏ biến quan sát không đạt yêu cầu, làm tiền đề cho phân tích tương quan, hồi quy 1.2 Phân tích nhân tố khám phá EFA Phân tích nhân tố khám phá EFA lần thứ • Kết kiểm định hệ số KMO= 0.773 (>0.5) kiểm định Bartlett có ý nghĩa Sig=0.000 (