Mục tiêu nghiên cứu – Tìm hiểu liệu có sự ảnh hưởng giữa khả năng về lãnh vực marketing của nhân viên và giá trị về chuyên môn marketing của nhân viên với công ty đối với việc họ có thỏ
Trang 1ĐẠI HỌC KINH TẾ TP.HCM KHOA SAU ĐẠI HỌC
***
BÁO CÁO
KẾT QUẢ BÀI TẬP
MÔN PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU KHOA HỌC
LỚP: QTKD K16 ĐÊM 3
NHÓM 3: Nguyễn Thị Bích Thuận
Võ Trần Đức Tuấn
Du Lê Anh Thư Nguyễn Vũ Duy Nhất
Trang 2Tháng 01-2008
Trang 3MỤC LỤC
III.1 Kiểm tra mức độ tin cậy của các biến trang 3 III.2 Kiểm tra mức độ tương quan giữa các biến trang 4 III.3 Phân tích theo phương pháp hồi quy trang 4
Trang 4I Mục tiêu nghiên cứu
– Tìm hiểu liệu có sự ảnh hưởng giữa khả năng về lãnh vực marketing của nhân viên và giá trị về chuyên môn marketing của nhân viên với công ty đối với việc họ có thỏa mãn về sự đánh giá của doanh nghiệp về năng lực của họ hay không
– Xem xét liệu bộ phận làm việc của nhân viên có ảnh hưởng gì đến sự thỏa mãn của họ đối với đánh giá của doanh nghiệp về năng lực marketing của họ hay không
II Phương pháp nghiên cứu
– Lập bảng câu hỏi đi khảo sát thực tế
– Nhập dữ liệu và tiến hành phân tích bằng phương pháp hồi quy trên SPSS 11.5
III Xử lý dữ liệu
Từ bản câu hỏi khảo sát, ta chọn ra các biến phụ thuộc, biến độc lập và biến dummy phù hợp với mục đích nghiên cứu như sau:
* Biến phụ thuộc: mức độ thỏa mãn của nhân viên đối với sự đánh giá của
doanh nghiệp về năng lực của họ, được thể hiện bởi các biến quan sát:
Câu 56: tôi được trả lương tương xứng với năng lực của tôi tại công ty tôi đang làm
Câu 57: tôi được khen thưởng tương xứng với năng lực của tôi tại công ty tôi đang làm
Câu 58: nhìn chung, tôi hoàn toàn hài lòng với những gì tôi nhận được từ công ty tôi đang làm
* Biến độc lập:
+ Biến độc lập 1: Giá trị về chuyên môn marketing của người được
khảo sát đối với doanh nghiệp, được thể hiện bởi các biến quan sát sau:
Câu 1: kiến thức marketing mà tôi được đào tạo rất giá trị cho công ty tôi đang làm
Câu 2: năng lực về marketing của tôi rất giá trị cho công ty tôi đang làm Câu 3: kỹ năng về marketing của rôi rất giá trị cho công ty tôi đang làm Câu 4: tính chuyên nghiệp của tôi về marketing rất giá trị cho công ty tôi đang làm
+ Biến độc lập 2: Khả năng marketing của người được khảo sát, được thể hiện bởi các biến quan sát sau:
Câu 33: tôi đã được đào tạo rất nhiều về marketing
Câu 34: tôi có nhiều năng lực về marketing
Câu 35: tôi có nhiều kỹ năng về marketing
Câu 36: tính chuyên nghiệp về marketing của tôi rất cao
Trang 5* Biến dummy: bộ phận làm việc của người được khảo sát, được chuyển về ký
hiệu dummy với bộ phận marketing ký hiệu là 1, b ộ phân sale ký hịêu là 0
Câu 73: xin vui lòng cho biết bộ phận bạn đang làm (marketing/ bán hàng) Với kết quả khảo sát 160 người được nhập vào bảng tính SPSS , ta tiến hành phân tích kiểm tra qua các bước sau: - Bước 1: kiểm tra độ tin cậy của các biến (Độ tin cậy được chấp nhận khi 0.7 <= anpha <= 0.9) - Bước 2: kiểm tra các biến có riêng biệt hay không - Bước 3: kiểm tra khả năng ảnh hưởng của các biến độc lập đến biến phụ thuộc Khả năng tác động giữa các biến chỉ xảy ra khi chỉ số Adjusted R Square # 0 - Bước 4: phân tích mức độ tác động của mỗi biến độc lập và biến dummy đến biến phụ thuộc bằng phương pháp hồi quy III.1 Kiểm tra mức độ tin cậy của các biến: Reliability Item-total Statistics Scale Scale Corrected Mean Variance Item- Alpha if Item if Item Total if Item Deleted Deleted Correlation Deleted V56 46.2363 89.2091 .4534 .8478
V57 46.3736 86.9204 .5399 .8413
V58 46.3297 88.7194 .4771 .8460
V01 46.0934 89.0575 .4891 .8450
V02 46.0275 84.9882 .6269 .8345
V03 45.9615 86.8107 .4003 .8561
V04 46.0879 85.1083 .5825 .8378
V33 46.4670 86.8470 .5356 .8416
V34 46.3132 85.0340 .6803 .8312
V35 46.2967 86.4419 .6432 .8343
V36 46.4396 86.8775 .5954 .8374
Reliability Coefficients N of Cases = 182.0 N of Items = 11 Alpha = .8536
Trang 6Với kết quả hệ số alpha = 0.8536 chứng tỏ các dữ liệu này đáng được tin cậy để tiến hành phân tích
III.2 Kiểm tra EFA:
Ta tiến hành phân tích nhân tố để kiểm tra 3 nhóm biến quan sát trên có riêng biệt hay không? Từ đó rút gọn tập hợp các biến quan sát trên thành các nhân tố có ý nghĩa hơn
Rotated Component Matrix(a)
Component
Extraction Method: Principal Component Analysis Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization
a Rotation converged in 5 iterations
Dựa vào hệ số của các cột Component, ta kết luận có 03 yếu tố tách biệt:
X1: bao gồm các biến v01,v02,v03,v04
X2: bao gồm các biến v33, v34, v35, v36
Y: bao gồm các biến v56, v57,v58
(hệ số lớn hơn 0.5 có thể nhóm thành một yếu tố)
III.3 Phân tích theo mô hình hồi quy:
III.3.1 Kiểm tra khả năng ảnh hưởng của các biến độc lập đến biến phụ
thuộc:
Ta đặt:
- Biến độc lập 1 (Giá trị chuyên môn): x1=v01+v02+v03+v04
- Biến độc lập 2 (Giá trị cá nhân): x2=v33+v34+v35+v36
- Biến phụ thuộc (Hài lòng): y=v56+v57v+58
- Biến dummy : Bộ phận làm việc (department) đã được chuyển về
ký hiệu Dummy với giá trị bộ phận marketing D= 1, bộ phận sale
D = 0
Trang 7- Xử lý hồi quy để xác định mức độ ảnh hưởng của Giá trị chuyên môn (x1), giá trị cá nhân (x2) và bộ phận làm việc của nhân viên (dummy) đến mức độ hài lòng của nhân viên
Model Summary
Model
1
Adjusted
R Square
Std Error of the Estimate
Predictors: (Constant), DEPARTME, GT_CHMON, GTCANHAN
a
Với hệ số Adjusted R Square = 0.089 # 0 cho thấy kết quả phân tích của
mô hình nghiên cứu có giá trị
III.3.2 Kiểm tra độ an toàn khi theo dõi sự tác động của các biến
ANOVA(b)
ANOVA b
2945.495 181
Regression
Residual
Total
Model
1
Sum of
Predictors: (Constant), DEPARTME, GT_CHMON, GTCANHAN
a
Dependent Variable: HAILONG
b
Kết quả phân tích bảng Anova cho thấy: với chỉ số phân tích significant =
0 << 0.05 chứng tỏ mức độ an toàn để theo dõi sự tác đông của các biến độc lập khi thay đổi đến biến phụ thuộc là rất cao, đủ yêu cầu để tiếp tục phân tích kết quả
III.3.3 Phân tích mức độ ảnh hưởng của các biến
Coefficients(a)
Trang 8Coefficients a
(Constant)
GTCANHAN
GT_CHMON
DEPARTME
Model
1
B Std Error
Unstandardized Coefficients
Beta
Standardized Coefficients
Dependent Variable: HAILONG
a
Ta có được phương trình hồi quy chưa chuẩn hóa hệ số:
Y=8.784 + 0.198x2 + 0.101x1 –1.054D
Phươnng trình hồi quy đã chuẩn hóa hệ số:
Y=0.228x2 + 0.121x1 –0.160D
Kết quả tại bảng Coefficients cho thấy:
- Trong số 3 biến tác động, với hệ số beta lớn nhất (0.228) và chỉ số Sig an toàn (0.004 << 0.05), sự tác động mỗi khi thay đổi 1 đơn vị của việc cá nhân nhận thức về khả năng marketing của mình sẽ tác động nhiều nhất đến mức độ hài lòng của người đó đối với sự đánh giá của tổ chức về năng lực của họ, trong khi đó yếu tố tự đánh giá rằng chuyên môn marketing của họ rất giá trị đối với doanh nghiệp lại không ảnh hưởng gì đến vấn đề này (sig = 0.124 > 0.05)
- Với hệ số sig 0.027 < 0.05, yếu tố bộ phận làm việc của người được khảo sát cho thấy mức độ hài lòng của nhân viên bộ phận marketing và bộ phận sale có khác nhau đối với sự đánh giá đúng mực của doanh nghiệp đối với khả năng marketing của họ (beta = 0.160) Trong trường hợp này,
sự hài lòng của nhân viên ở bộ phận marketing thấp hơn nhân viên ở bộ phận sale 0 160 trong điều kiện các điều kiện khác không đổi
IV Kết luận
– Như vậy, kết quả cuộc khảo sát cho thấy việc tự nhận thức về khả năng marketing của cá nhân có quan hệ với cảm nhận của họ về sự đánh giá của công ty với họ Hay nói cách khác, những người cho rằng bản thân có khả năng tốt về marketing luôn có nhu cầu được công ty đánh giá đúng và tưởng thưởng tương xứng với khả năng của họ
– Tuy nhiên, cảm nhận của cá nhân bộ phận marketing và bộ phận sale về việc được công ty đánh giá và đối xử xứng đáng với năng lực có sự khác biệt với
Trang 9nhau, trong đó sự hài lòng của nhân viên marketing thấp hơn so với nhân viên sale
Nhất ko biết có làm trên cùng một file giống Thuận ko, nhưng hệ số hơi khác một chút, Thuận thử làm lại một lần nữa xem sao nha
Đây là kết quả của Nhất
ANOVA(b)
Model
Sum of Squares df Mean Square F Sig
Regressio
n 284.555 3 94.852 6.493 .000(a)
1
a Predictors: (Constant), Department, a, b
b Dependent Variable: c
Coefficients(a)
Unstandardized Coefficients
Standardized Coefficients
(Constant) 8.982 1.371 6.553 .000
1
Departme
a Dependent Variable: c
Coefficients(a)
Unstandardized Coefficients
Standardized Coefficients
(Constant) 8.982 1.371 6.553 .000
1
Departme
a Dependent Variable: y