bài tập cá nhân môn phương pháp nghiên cứu trong khoa học ii

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 .... Thực hiện phân tích anova một chiều

Trang 1

TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP.HCM

KHOA QUẢN TRỊ KINH DOANH

BÀI TẬP CÁ NHÂN

MÔN

PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU TRONG KHOA HỌC II

Giảng viên: TS.Nguyễn Hùng Phong Học viên: Phạm Thái Trường – MSHV: 7701221773

Trang 2

MỤC LỤC

DANH MỤC BẢNG iii

ĐỀ BÀI 1

BÀI LÀM 2

I Kiểm tra và làm sạch dữ liệu 2

II Kiểm định EFA và hệ số Cronbach Alpha lần lược cho các biến OC, PV, MP 3

II.1 Thành phần văn hóa tổ chức OC 3

a) Phân tích nhân tố EFA 3

b) Kiểm tra độ tin cậy của đo lường bằng hệ số Cronbach Alpha 3

II.2 Thành phần Hệ thống giá trị của quản gia PV 5

II.3 Thành phần thực tiễn quản trị MP 8

II.4 Thành phần kết quả hoạt động công ty P 10

II.5 Tính giá trị các biến mới 11

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 12

III.1 Kiểm định sự khác biệt về hình thức sở hữu OWN 12

III.2 Kiểm định sự khác biệt về kinh nghiệm EXP 14

III.3 Kiểm định sự khác biệt về độ tuổi quản trị AGE 16

III.4 Kiểm định sự khác biệt về cấp bậc quản lý POS 17

IV Phân tích ANOVA hai chiều với OWN và POS 18

Trang 3

ii

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 20

a) Mô hình hiệu chỉnh 20

b) Phương trình hồi quy tổng quát 20

VI Kiểm định giả thiết 22

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 24

a) Kiểm định giả thuyết 25

b) Kết quả hàm tương quan với biến giả 26

Trang 4

DANH MỤC BẢNG

Bảng 1.1: Bảng tầng số của biến quan sát MP16 2

Bảng 1.2: Bảng tầng số của biến phân loại EXP 2

Bảng 2.2: Cronbach’s Alpha của thành phần OC1 3

Bảng 2.3: Kết quả phân tích EFA của thành phần OC 4

Bảng 2.4: Ma trận xoay nhân tố 4

Bảng 2.5: Kết quả phân tích EFA của thành phần PV 5

Bảng 2.6: Cronbach’s Alpha của thành phần PV 5

Bảng 2.10: Component Matrix a 7

Bảng 2.12: Component Matrix a 7

Bảng 2.13: Kết quả phân tích EFA của thành phần MP 8

Bảng 2.14: Ma trận xoay nhân tố 8

Bảng 2.15: Cronbach’s Alpha của thành phần MP 9

Bảng 2.16: Kết quả phân tích EFA của thành phần P 10

Bảng 2.17: Cronbach’s Alpha của thành phần P 10

Bảng 3.1: ANOVA một chiều cho OWN 12

Bảng 3.2: Kết quả kiểm định POST HOC cho OWN 13

Bảng 3.3: ANOVA một chiều cho EXP 14

Bảng 3.4: Kết quả kiểm định POST HOC cho EXP 15

Bảng 3.5: ANOVA một chiều cho AGE 16

Bảng 3.6: ANOVA một chiều cho POS 17

Bảng 4.1: Levene's Test of Equality of Error Variances a 18

Trang 5

iv

Bảng 4.2: Tests of Between-Subjects Effects 18

Bảng 4.3: Levene's Test of Equality of Error Variances a 18

Bảng 4.4: Tests of Between-Subjects Effects 19

Bảng 5.1: Model Summary 20

Bảng 5.2: ANOVA a 20

Bảng 5.3: Coefficients a 21

Bảng 7.1: Mã hoá biến Dummy 24

Bảng 7.2: Model Summary b 25

Bảng 7.3: ANOVA a 25

Bảng 7.4: Coefficients a 25

Trang 6

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 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 thàh 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) 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

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

Trang 7

2

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 được chia thành 4 bậc nhưng trong kết quả khảo sát có bậc 5

Bảng 1.1: Bảng tầng số của biến quan sát MP16

Bảng 1.2: Bảng tầng số của biến phân loại EXP

Trang 8

II Kiểm định EFA và hệ số Cronbach Alpha lần lược cho các biến OC, PV, MP

II.1 Thành phần văn hóa tổ chức OC

a) Phân tích nhân tố EFA

b) Kiểm tra độ tin cậy của đo lường bằng hệ số Cronbach Alpha

Bảng 2.2: Cronbach’s Alpha của thành phần OC1

Cronbach's Alpha if Item Deleted

Trang 9

4

Theo kết quả phân tích EFA thì tổng phương 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:

Bảng 2.3: Kết quả phân tích EFA của thành phần OC

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 phương 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 lường cho OC1 tốt hơn OC2, do đó, các biến tiềm ẩn OC1 và OC2 có các biến đo lường mới như sau:

FTOC1: OC11, OC12, OC14, OC15, OO25 và OC26

FTOC2: OC13, OC21, OC22 và OC23

Trang 10

II.2 Thành phần Hệ thống giá trị của quản gia PV

Bảng 2.5: Kết quả phân tích EFA của thành phần PV

Total % of Variance Cumulative % Total % of Variance Cumulative %

Bảng 2.6: Cronbach’s Alpha của thành phần PV

Item-Total Statistics

Deleted

Scale Variance if Item Deleted

Corrected Item-Total Correlation

Trang 11

6

Theo kết quả phân tích trong bảng 2.8 thì hệ số Cronbach’s Alpha = 0.619> 0.6, hệ số tương 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 lường bằng hệ số Cronbach Alpha, được kết quả sau:

Deleted

số Cronbach’s Alpha và hệ số tương quan, kết quả cuối ta được bảng sau:

Deleted

Theo kết quả phân tích trong bảng 2.8 thì hệ số Cronbach’s Alpha = 0.714> 0.6, các hệ số tương

đều lớn hơn 0.3, thang đo đạt yêu cầu, kiểm định lại theo phương pháp phân tố EFA:

Total Variance Explained

Trang 12

Kết quả trên cho chúng ta thấy các biến đo lường đều có phần chung với một và chỉ một nhân tố,

vì vậy thang đo này là thang đo đơn hướng, tổng phương sai trích TVE < 50%, tiến hành loại các biến rác, dựa vào giá trị trọng số λi thấp (biến PV2 và PV7) ta được kết quả sau:

đo đạt giá tị hội tụ, sau khi loại biến, thành phần PV được đo lường bằng các biến quan sát sau:

FTPV: PV5, PV6, PV8

Trang 13

8

II.3 Thành phần thực tiễn quản trị MP

Bảng 2.13: Kết quả phân tích EFA của thành phần MP

a Rotation converged in 4 iterations

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

Trang 14

Bảng 2.15: Cronbach’s Alpha của thành phần MP

Item-Total Statistics Scale Mean if Item

Deleted

FTMP1: MP15, MP16, MP21, MP22, MP23, MP24, MP25 và MP26

FTMP2: MP11và MP12

FTMP3: MP13 và MP14

Trang 15

10

II.4 Thành phần kết quả hoạt động công ty P

Bảng 2.16: Kết quả phân tích EFA của thành phần P

Extraction Method: Principal Component Analysis

Từ kết quả trên ta thấy ta thấy tổng phương sai trích TVE > 50%, nên thang đo đạt yêu cầu

Bảng 2.17: Cronbach’s Alpha của thành phần P

Deleted

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

Trang 16

II.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

Trang 17

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

Các biến tiềm ẩn gồm: FTOC1; FTOC2; FTPV; FTMP1; FTMP2; FTMP3

III.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 Ngược 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

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 Ngược 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 đối với các biến này Tuy nhiên,

để biết được các hình thức sở hữu nào có sự khác biệt thì ta tiến hành kiểm định Post Hoc

Trang 18

Bảng 3.2: Kết quả kiểm định POST HOC cho OWN

Multiple Comparisons Bonferroni

Dependent Variable

Mean Difference (I-J)

Trang 19

* 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

III.2 Kiểm định sự khác biệt về kinh nghiệm EXP

Bảng 3.3: ANOVA một chiều cho EXP

Trang 20

Bảng 3.4: Kết quả kiểm định POST HOC cho EXP

Multiple Comparisons Bonferroni

Dependent Variable

Mean Difference (I- J)

Trang 21

* 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;

• Khác biệt về FTMP1: không có sự khác biệt

• Khác biệt về FTOC2 giữa loại 1 và loại 2, loại 1 và loại 3

III.3 Kiểm định sự khác biệt về độ tuổi quản trị AGE

Bảng 3.5: ANOVA một chiều cho AGE

ANOVA Sum of

Trang 22

của FTOC1, FTPV, FTMP3, FTP Ngược 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

III.4 Kiểm định sự khác biệt về cấp bậc quản lý POS

Bảng 3.6: ANOVA một chiều cho POS

ANOVA Sum of

Trang 23

18

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 phương 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

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

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- phương sai không đổi (Sig=0.92>0.05) và OWN và POS có sự tác động trực tiếp làm

Tests the null hypothesis that the error variance of the dependent variable is equal across groups

a Design: Intercept + OWN + POS

Định dạng
Số trang	31
Dung lượng	696,32 KB