Bài tập phân tích dữ liệu

Trang 1

Bài tập về xử lý dữ liệu

Giả sử chúng ta có một mô hình lý thuyết gồm 4 khái niệm lý thuyết có quan hệ với nhau: Văn hóa tổ chức (OC), hệ thống giá trị của quản trị gia (PV), thực tiển quản trị (MP), và kết quả hoạt động của công ty (P) Khái niệm văn hóa tổ chức được chia thành hai biến tiềm ẩn: OC1 và OC2 Trong đó OC1 được đo lường bằng 5 yếu tố thành phần (OC11, OC12, … , OC15); OC2 được đo lường bằng 6 yếu tố thành phần (OC21, OC22, … , OC26) Biến PV là khái niệm đơn biến được

đo lường bằng 9 yếu tố thành phần (PV1, PV2, …., PV9) Khái niệm MP được phân ra hai biến tiền ẩn: MP1 và MP2 MP1 được đo lường bằng 6 yếu tố thành phần (MP11, MP12, …., MP16) và MP2 được đo lường bằng 6 yếu tố thành phần (MP21, MP22, …., MP26) Riêng khái niệm P được đo lường bởi 6 yếu tố thành phần (P1, P2, …., P6)

Trong mô hình này, P là biến phụ thuộc và các biến OC1, OC2, PV, MP1, MP2 là biến độc lập Các biến phân loại bao gồm

• Loại hình doanh nghiệp: có bốn loại và được mã hóa từ 1 đến 4 (ký hiệu là OWN)

• Cấp bậc quản lý (POS) gồm hai bậc, trong đó quản lý cấp cao nhận giá trị là

1, quản lý cấp trung nhận giá trị là 2

• Độ tuổi quản trị gia (Age) chia thành 4 nhóm: 1, 2, 3, 4

• Kinh nghiệm quản lý (EXP) cũng được chia thành 4 bậc, từ bậc 1 đến bậc 4 Mổi bậc có khoảng cách là 5 năm

Yêu cầu:

1 Thực hiện phân tích khám phá (EFA)/phân tích nhân tố để tìm các biến mới/ hoặc giảm biến, cũng như tìm các yếu tố thành phần đo lướng biến này Sau

đó tính giá trị của các biến mới (là trung bình của các yếu tố thành phần)

2 Thực hiện kiểm tra độ tin cậy của đo lường bằng hệ số cronbach alpha

3 Thực hiện phân tích anova một chiều để tìm sự khác biệt của các biến tiềm

ẩn trong mô hình này với các tiêu thức phân loại: OWN, POS, Age, EXP.

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

5 Kiểm định các giả thuyết của hàm tương quan đa biến

BÀI LÀM

MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU:

Trang 2

1 KIỂM ĐỊNH ĐỘ TIN CẬY CỦA THANG ĐO

1.1 Kết quả phân tích thang đo các thành phần OC

Bảng 1.1 Hệ số Cronbach Alpha thành phần OC1

Reliability Statistics

Cronbach's

Alpha

Cronbach's Alpha Based on Standardized Items N of Items

Corrected Total Correlation

Item-Squared Multiple Correlation

Cronbach's Alpha if Item Deleted

Trang 3

Bảng 1.2 Hệ số Cronbach Alpha thành phần OC2

Cronbach's

Alpha

1.2 Kết quả phân tích thang đo thành phần PV

Bảng 1.3 Hệ số Cronbach Alpha thành phần PV

Trang 4

Cronbach's

Alpha

1.3 Kết quả phân tích thang đo thành phần MP

Item-Total Statistics

Trang 5

Scale Mean if

Item Deleted

Scale Variance if Item Deleted

Bảng 1.5 Hệ số Cronbach Alpha của thành phần MP2

Cronbach's

Alpha

Trang 6

Nhìn chung, hệ số Cronbach Alpha các thành phần đều lớn hơn 0.6 Chỉ thành phần OC2

có Cronbach Alpha < 0.6 nên bị loại và các biến: PV4, PV3, PV9, MP14 cũng bị loại khỏi thang

đo vì có hệ số tương quan biến tổng < 0.3

2 ĐÁNH GIÁ THANG ĐO BẰNG PHÂN TÍCH NHÂN TỐ KHÁM PHÁ EFA

Sau khi kiểm tra mức độ tin cậy Cronbach Alpha, tất cả các biến đạt yêu cầu được đưa vào phân tích EFA, được sử dụng để đánh giá lại mức độ hội tụ theo các thành phần

2.1 Thang đo các thành phần OC1, PV, MP1, MP2

KMO and Bartlett's Test

Trang 7

Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy .904

Bartlett's Test of Sphericity Approx Chi-Square 5.922E3

Cumulative

% Total

% of Variance

Cumulative

% Total

% of Variance Cumulative %

1 6.352E0 27.618 27.618 6.352E0 27.618 27.618 3.813E0 16.577 16.577

2 2.032E0 8.836 36.454 2.032E0 8.836 36.454 3.208E0 13.949 30.526

3 1.431E0 6.223 42.677 1.431E0 6.223 42.677 2.609E0 11.346 41.871

4 1.141E0 4.963 47.640 1.141E0 4.963 47.640 1.327E0 5.768 47.640

Trang 8

Total Variance Explained

Cumulative

% Total

% of Variance

Cumulative

% Total

% of Variance Cumulative %

1 6.352E0 27.618 27.618 6.352E0 27.618 27.618 3.813E0 16.577 16.577

2 2.032E0 8.836 36.454 2.032E0 8.836 36.454 3.208E0 13.949 30.526

3 1.431E0 6.223 42.677 1.431E0 6.223 42.677 2.609E0 11.346 41.871

4 1.141E0 4.963 47.640 1.141E0 4.963 47.640 1.327E0 5.768 47.640

Extraction Method: Principal Component Analysis.

Rotated Component Matrix a

Component

Trang 9

Sau khi loại bỏ PV1 không đạt yêu cầu, tiến hàng phân tích EFA lần 2.

Trang 10

< 0.5 nên ta loại ra khỏi thang đo

Dựa vào bảng Total Variance Explained tổng phương sai trích lúc này của 4 nhân tố có

Eigenvalues lớn hơn 1 là 50.416% lớn hơn 50% cho thấy phương sai trích đạt chuẩn Với tổng phương sai trích 50.416% cho biết 4 nhân tố này giải thích được 50.416% biến thiên của dữ liệu

Trang 11

Sau khi loại bỏ biến không đạt yêu cầu (MP16) Ta phân tích EFA lần 3:

% of Variance

Cumulative

% Total

% of Variance

Cumulative

% Total

% of Variance

Trang 12

% of Variance

Cumulative

% Total

% of Variance

Cumulative

% Total

% of Variance

Trang 13

% of Variance

Cumulative

% Total

% of Variance

Cumulative

% Total

% of Variance

Trang 14

% of Variance

Cumulative

% Total

% of Variance

Cumulative

% Total

% of Variance

Dựa vào bảng Total Variance Explained tổng phương sai trích lúc này của 4 nhân tố có

Eigenvalues lớn hơn 1 là 51.397% lớn hơn 50% cho thấy phương sai trích đạt chuẩn Với tổng phương sai trích 51.397% cho biết 4 nhân tố này giải thích được 51.397% biến thiên của dữ liệu

Trang 15

• Tóm lại sau khi phân tích EFA các thành phần OC1, PV, MP1, MP2 ta có được 4 nhóm:

Trang 16

Kiểm định KMO và Bartlett’s trong phân tích EFA cho thấy chỉ số KMO (0.847 > 0.5) là khá cao và với mức ý nghĩa bằng 0 (sig = 000) cho thấy phân tích EFA rất thích hợp.

Tại mức giá trị Eigenvalues lớn hơn 1 và phương pháp rút trích Principal components và phép quay varimax, phân tích nhân tố trích được 1 nhân tố Hệ số tải của các biến khá cao đều lớn hơn 0.5 Với phương sai trích 55.022% lớn hơn 50% nên đạt yêu cầu, cho biết nhân tố này giải thích được 55.022% biến thiên của dữ liệu

3 TÍNH GIÁ TRỊ CỦA CÁC BIẾN MỚI

Từ bảng Statistic trên theo đánh giá của 953 mẫu phỏng vấn thì thành phần P có giá trị

trung bình 3,72; MP1 có giá trị trung bình 3,8; MP2 có giá trị trung bình 3,46; thành phần OC có giá trị trung bình 4,02; thành phần PV có giá trị trung bình 4.12

4 PHÂN TÍCH ANOVA MỘT CHIỀU ĐỂ TÌM SỰ KHÁC BIỆT CỦA CÁC BIẾN TIỀM ẨN TRONG MÔ HÌNH NÀY VỚI TIÊU THỨC PHÂN LOẠI: OWN, POS, Age, EXP

4.1 Khác biệt với tiêu thức phân loại OWN:

4.1.1 Sự khác biệt về OC giữa các nhóm theo tiêu thức phân loại OWN:

Test of Homogeneity of Variances

OC

Trang 17

Levene Statistic df1 df2 Sig.

Sau khi kiểm định ANOVA ta thấy phương sai của sự đánh giá khác nhau về OC giữa các nhóm theo tiêu chí phân loại OWN Sig của thống kê Levene = 0.000 (<0.05) nên ở độ tin cậy 95% , phương sai của sự đánh giá OC giữa các nhóm là khác nhau Trong trường hợp phương sai khác nhau ta không thể sử dụng kết quả của bảng ANOVA để đưa ra kết luận kiểm định về giá trị trung bình vì bảng ANOVA chỉ dùng khi phương sai bằng nhau

Vì vậy trong trường hợp phương sai khác nhau này ta sử dụng thống kê Tamhane’s T2 trong kiểm định Post Hoc để đưa ra kết luận kiểm định trong sự bằng nhau của giá trị trung bình (có thể biết chi tiết giữa những cặp nào có sự khác biệt về giá trị trung bình)

95% Confidence Interval Lower Bound Upper Bound

Theo bảng kết quả trên khi so sánh sự đánh giá về OC giữa các nhóm theo tiêu chí OWN,

ta thấy tất cả các giá trị Sig > 0.05 nên có thể kết luận không có sự khác biệt giữa các nhóm.

4.1.2 Sự khác biệt về PV giữa các nhóm theo tiêu thức phân loại OWN

Trang 18

Với độ tin cậy của kiểm định là 95% thì Sig = 0.589 > 0.05 Ta có thể kết luận rằng

không có sự khác biệt trong đánh giá về PV giữa các nhóm theo tiêu chí phân loại OWN.

4.1.3 Sự khác biệt về MP1 giữa các nhóm theo tiêu thức phân loại OWN:

sử dụng kết quả của bảng ANOVA để đưa ra kết luận kiểm định về giá trị trung bình

Sử dụng thống kê Tamhane’s T2 trong kiểm định Post Hoc để đưa ra kết luận kiểm định trong sự khác biệt giữa các nhóm

Post Hoc

Multiple Comparisons

MP1

Trang 19

95% Confidence Interval Lower Bound Upper Bound

Theo bảng kết quả trên khi so sánh sự đánh giá về MP1 giữa các nhóm theo tiêu chí

OWN, ta thấy tất cả các giá trị Sig > 0.05 nên có thể kết luận không có sự khác biệt giữa các

nhóm

4.1.4 Sự khác biệt về MP2 giữa các nhóm theo tiêu thức phân loại OWN

để đưa ra kết luận kiểm định về giá trị trung bình

Trang 20

Với độ tin cậy của kiểm định là 95% thì Sig = 0.000 < 0.05 Ta có thể kết luận rằng có

sự khác biệt trong đánh giá về MP2 giữa các nhóm theo tiêu chí phân loại OWN.

4.1.5 Sự khác biệt về P giữa các nhóm theo tiêu thức phân loại OWN

sự khác biệt trong đánh giá về P giữa các nhóm theo tiêu chí phân loại OWN.

4.2 Sự khác biệt với tiêu thức phân loại POS

Ta sử dụng kiểm định Post Hoc để đưa ra kết luận, nhưng do POS chỉ có 2 nhóm nên không thể kiểm định Post Hoc

Warnings

Post hoc tests are not performed for OC because there are fewer than three groups.

Trang 21

Với trường hợp này ta có thể kiểm định Independent-samples T-test để tìm hiểu sự khác biệt giữa hai nhóm này.

Independent Samples Test

Levene's Test for Equality of Variances t-test for Equality of Means

Sig tailed)

(2-Mean Difference

Std Error Difference

95% Confidence Interval of the Difference Lower Upper

Sig của thống kê Levene = 0.004 (<0.05) nên ở độ tin cậy 95% , phương sai của sự đánh

giá P giữa các nhóm là khác nhau, do đó ta sử dụng giá trị sig (2 tailed) ở phần Equal variances

not assumed = 0.000 < 0.05 Ta có thể kết luận có sự khác nhau trong đánh giá về OC giữa các

nhóm theo tiêu chí phân loại POS

Trang 22

Với độ tin cậy của kiểm định là 95% thì Sig = 0.108 > 0.05 Ta có thể kết luận

rằng không có sự khác nhau trong đánh giá về PV giữa các nhóm theo tiêu chí phân loại POS.

Với độ tin cậy của kiểm định là 95% thì Sig = 0.310 > 0.05 Ta có thể kết luận rằng

không có sự khác nhau trong đánh giá về MP1 giữa các nhóm theo tiêu chí phân loại POS

Ta sử dụng kiểm định Post Hoc để đưa ra kết luận, nhưng do POS chỉ có 2 nhóm nên không thể kiểm định Post Hoc

Warnings

Post hoc tests are not performed for OC because there are fewer than three groups.

Với trường hợp này ta có thể kiểm định Independent-samples T-test để tìm hiểu sự khác

biệt giữa hai nhóm này

Trang 23

Independent Samples Test

Levene's Test for Equality of Variances t-test for Equality of Means

Sig tailed)

(2-Mean Difference

Std Error Difference

95% Confidence Interval of the Difference Lower Upper MP2 Equal variances

assumed 4.452 .035 4.089 945 .000 .28199 .06897 .14664 .41733Equal variances

not assumed 4.543 3.006E2 .000 .28199 .06208 .15983 .40415

Sig của thống kê Levene = 0.035 (<0.05) nên ở độ tin cậy 95% , phương sai của sự đánh

giá P giữa các nhóm là khác nhau, do đó ta sử dụng giá trị sig (2 tailed) ở phần Equal variances

not assumed = 0.000 < 0.05 Ta có thể kết luận có sự khác nhau trong đánh giá về MP2 giữa

các nhóm theo tiêu chí phân loại POS

sự khác nhau trong đánh giá về P giữa các nhóm theo tiêu chí phân loại POS

4.3 Sự khác biệt với tiêu thức phân loại AGE

Trang 24

4.3.1 Sự khác biệt về OC giữa các nhóm theo tiêu thức phân loại AGE

OC

a Groups with only one case are ignored in computing

the test of homogeneity of variance for OC.

Phương sai của sự đánh giá khác nhau về OC giữa các nhóm theo tiêu chí phân loại AGE Sig của thống kê Levene = 0.592 (>0.05) nên ở độ tin cậy 95% , phương sai của sự đánh giá OC giữa các nhóm là không khác nhau Do đó, ta có thể dùng kết quả bảng ANOVA để đưa ra kết luận kiểm định

không có sự khác nhau trong đánh giá về OC giữa các nhóm theo tiêu chí phân loại AGE.

PV

the test of homogeneity of variance for PV.

Phương sai của sự đánh giá khác nhau về PV giữa các nhóm theo tiêu chí phân loại AGE Sig của thống kê Levene = 0.679 (>0.05) nên ở độ tin cậy 95% , phương sai của sự đánh giá PV giữa các nhóm là không khác nhau Do đó, ta có thể dùng kết quả bảng ANOVA để đưa ra kết luận kiểm định

ANOVA

PV

Trang 25

Sum of Squares df Mean Square F Sig.

Within Groups 426.752 942 453

Với độ tin cậy của kiểm định là 95% thì Sig = 0.595 > 0.05 Ta có thể kết luận

rằng không có sự khác nhau trong đánh giá về PV giữa các nhóm theo tiêu chí phân loại AGE.

MP1

the test of homogeneity of variance for MP1.

Phương sai của sự đánh giá khác nhau về MP1 giữa các nhóm theo tiêu chí phân loại AGE Sig của thống kê Levene = 0.152 (>0.05) nên ở độ tin cậy 95% , phương sai của sự đánh giá MP1 giữa các nhóm là không khác nhau Do đó, ta có thể dùng kết quả bảng ANOVA để đưa

sự khác nhau trong đánh giá về PV giữa các nhóm theo tiêu chí phân loại AGE.

Trang 26

không có sự khác nhau trong đánh giá về PV giữa các nhóm theo tiêu chí phân loại AGE.

Ta sử dụng kiểm định Post Hoc để đưa ra kết luận, nhưng do AGE có 1 nhóm ít hớn 2 cases

Asymp Sig .006

a Kruskal Wallis Test

b Grouping Variable: AGE

Định dạng
Số trang	31
Dung lượng	352,19 KB