bài tập xứ lí dữ liệu môn phương pháp nghiên cứu khoa học ii

Nội dung bài tập 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

Trang 1

TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP HỒ CHÍ MINH

KHOA SAU ĐẠI HỌC

MÔN: PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU KHOA HỌC II

BÀI TẬP XỨ LÍ DỮ LIỆU

GVHD: TS Nguyễn Hùng Phong Học viên: Dương Ngọc Ánh

MSSV: 7701220052 Lớp: QTKD – đêm 5

TP Hồ Chí Minh, tháng 08/2013

Trang 2

Nội dung bài tập 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) 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

Trang 3

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 4

PV PV7 PV8 PV9

PV

MP11 MP12 MP13 MP14 MP15 MP1 MP16

MP26 MP25

Trang 5

Câu 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)?

a Thực hiện EFA với biến tiềm ẩn Văn hoá tổ chức (OC)

KMO and Bartlett's Test

Bartlett's Test of Sphericity

Total Variance Explained

Trang 6

Rotated Component Matrix a

et al (1998) nếu cỡ mẫu hơn 350 thì hệ số tải lớn hơn 0,3)

Do vậy ta tiến hành thực hiện EFA với thao tác loại bỏ dần item Việc loại bỏ item dựa trên hệ số tải của từng item trong bảng Rotated Component Matrix và xét tổng phương sai trích thu được Có 4 item đều tác động đến OC1 và OC2 là OC11, OC13,

Trang 7

OC15 và OC22, là những item có giá trị phân biệt thấp Nguyên tắc loại bỏ: item nào tác

động đến cả 2 component lớn hơn thì loại trước Nên thứ tự sẽ là OC13, OC15, OC22,

OC11

- Tiến hành loại OC13

Extraction Method: Principal Component Analysis

Chỉ số KMO = 0,826 và significant = 0,000  kết quả kiểm định KMO và Barlett

là phù hợp Tuy nhiên tổng phương sai trích vẫn nhỏ hơn 50% nên ta tiến hành loại bỏ

OC11

Trang 8

Tương tự như trên, sau khi thực hiện EFA kết quả Chỉ số KMO = 0,787 và

significant = 0,000  kết quả kiểm định KMO và Barlett là phù hợp Tuy nhiên tổng

phương sai trích vẫn nhỏ hơn 50% nên ta tiến hành loại bỏ OC22

Trang 9

Rotated Component Matrixa

Trang 10

Kết quả Chỉ số KMO = 0,765 và significant = 0,000  kết quả kiểm định KMO

và Barlett là phù hợp Sau 3 bước loại item thì tổng phương sai trích thu được là 50,458%

(> 50%) Tuy nhiên, xuất hiện trường hợp OC11 có hể đo lường cho cả 2 component Ta

thử loại bỏ OC11 và xét tổng phương sai trích mới

Trang 11

Extraction Method: Principal

Component Analysis

a 2 components extracted

Lúc này tuy tổng phương sai trích cho kết quả tốt hơn (55,294%) nhưng xuất hiện đến 2 item tác động đến cả 2 component Do đó, loại bỏ OC11 là không hiệu quả Vậy khái niệm Văn hóa tổ chức mới do 2 biến tiềm ẩn giải thích (OC1 và OC2) OC1 được đo lường bởi 5 item OC11, OC12, OC14, OC25, OC26 và OC2 được đo lường bởi 3 item OC21, OC23, OC24

+ Giá trị trung bình biến OC1

b Thực hiện EFA với biến Hệ thống quản trị của quản trị gia (PV)

Trang 12

Trang 13

a Rotation converged in 3

iterations

Sau khi thực hiện EFA kết quả Chỉ số KMO = 0,743 và significant = 0,000  kết

quả kiểm định KMO và Barlett là phù hợp Tuy nhiên tổng phương sai trích nhỏ hơn 50%

nên ta tiến hành loại bỏ biến Dựa trên kết quả bảng Rotated Component Matrix thu được

ta thấy PV1 giải thích cho cả hai component 1 và 2, do đó ta loại PV1 trước

- Loại item PV1

Trang 14

nên ta tiến hành loại bỏ item thứ hai Dựa trên kết quả bảng Rotated Component Matrix

thu được ta thấy PV7 có hệ số tải nhân tố thấp nhất nên ta loại item này

- Loại item PV7

Trang 15

Component Initial Eigenvalues Extraction Sums of Squared

quả kiểm định KMO và Barlett là phù hợp Tổng phương sai trích lúc này đạt 52,610%,

đạt điều kiện Khái niệm Hệ thống giá trị của quản trị gia (PV) mới do 2 biến tiềm ẩn

giải thích (PVA và PVB) PVA được đo lường bởi 4 item PV2, PV5, PV6, PV8 và PVB

được đo lường bởi 3 item PV3, PV4, PV8

+ Giá trị của PVA

Trang 16

c Thực hiện EFA với biến Thực tiễn quản trị (MP)

Trang 17

a Rotation converged in 4 iterations

Sau khi thực hiện EFA kết quả Chỉ số KMO = 0,866 và significant = 0,000  kết quả kiểm định KMO và Barlett là phù hợp Tổng phương sai trích lúc này đạt 53,581%, đạt điều kiện Tuy nhiên dựa vào kết quả từ bảng Rotated Component Matrix, ta thấy khái niệm MP mới này khác nhiều so với mô hình giả thuyết Đầu tiên, xuất hiện 1 component mới ngoài 2 component ban đầu Thứ hai, MP1 được đo lường bởi 8 item là MP21, MP22, MP23, MP24, MP25, MP26, MP15, MP16 Thứ ba, item MP13 tác động đồng thời tới cả hai component Nếu dùng item MP13 giải thích cho component thứ ba thì cả hai component thứ hai và thứ ba đều chỉ có 2 item đo lường, nên ta sẽ ưu tiên bỏ component thứ ba bằng cách loại item MP14 và giữ lại item MP13 giải thích cho nhân tố thứ 2 Kết quả thực hiện EFA

Trang 18

quả kiểm định KMO và Barlett là phù hợp Tổng phương sai trích khi đó đạt 48,414%

nên giá trị hội tụ không cao Vậy việc giữ lại item MP13 không mang lại hiệu quả Ta

tiến hành tiếp theo là loại bỏ MP13, đưa mô hình về đúng với giả thuyết ban đầu MP

được đo lường bởi 2 biến tiềm ẩn Tiếp tục thực hiện EFA

Trang 19

Trang 20

Extraction Method: Principal

d Thực hiện EFA cho Kết quả hoạt động của công ty (P)

Trang 21

Component Initial Eigenvalues Extraction Sums of Squared Loadings

Descriptive Statistics

Trang 22

MP26 MP25

MP1

Trang 23

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

a Thực hiện cronbach’s anpha cho OC1

Item-Cronbach's Alpha if Item Deleted

b Thực hiện cronbach’s anpha cho OC2

Trang 24

Hệ số cronbach’s anpha bằng 0,348 nên thang đo lường các item này không thể

sử dụng được Việc loại item cũng không thể thực hiện được vì các giá trị cronbach’s anpha if item deleted nhỏ

c Thực hiện cronbach’s anpha cho PVA

d Thực hiện cronbach’s anpha cho PVB

Trang 25

Hệ số cronbach’s anpha bằng 0,489 nên thang đo lường các item này không thể sử dụng được Việc loại item cũng không thể thực hiện được vì các giá trị cronbach’s anpha

if item deleted nhỏ

e Thực hiện cronbach’s anpha cho MP1

Không thể thực hiện tính toán cronbach’s anpha cho MP1 vì MP1 chỉ được đo lường bởi 2 item (MP11 và MP12)

f Thực hiện cronbach’s anpha cho MP2

Trang 26

Sau khi ta thấy trong 953 bảng trả lời có 48 câu có giá trị EXP là 5  Không đúng với theo mô tả giả thuyết (EXP chỉ có giá trị 1, 2, 3, 4) Ta chuyển giá trị này sang không mang giá trị (missing value)

Ta chọn mức ý nghĩa là 5%

a Anova 1 chiều với OWN

Test of Homogeneity of Variances

Trang 27

có sự khác biệt  Có ý nghĩa về mặt thống kê Từ đó tiến hành hành phân tích sâu hoc để xác định rõ hơn về sự khác biệt đó

Trang 28

Nhìn bảng Multiple Comparisons cho thấy, giá trị sig của loại hình thứ nhất so với các loại hình còn lại nhỏ hơn 0,05 v à sig của loại hình doanh nghiệp khác với nhau lớn hơn 0,05  Giữa 3 loại hình doanh nghiệp liên doanh, công ty tư nhân và doanh nghiệp gia đình không có sự khác biệt về thực tiễn quản trị (MP), trong khi đó loại hình doanh nghiệp nhà nước khác với 3 loại hình doanh nghiệp còn lại

b Anova 1 chiều với POS

có sự khác biệt  Có ý nghĩa về mặt thống kê Do trong cấp bậc quản lý chỉ có 2 loại

Trang 29

hình nên ta khẳng định có sự khác biệt giữa quản lý trung cấp và cao cấp về thực tiễn quản trị

Kh ông c ần ph ải th ực h ành ph ân t ích sh

c Anova 1 chiều với AGE

a Groups with only one case are ignored in computing the test

of homogeneity of variance for OC1t

b Groups with only one case are ignored in computing the test

of homogeneity of variance for PVAt

c Groups with only one case are ignored in computing the test

of homogeneity of variance for MP2t

Cả 3 biến tiềm ẩn OC1, PVA và MP2 có sig lớn hơn 0,05  Chứng tỏ kiểm định Levene cho thấy không có sự khác biệt về phương sai các nhóm  Có thể sử dụng phân tích ANOVA

Trang 30

khác biệt Do vậy, giữa các nhóm trong độ tuổi quản trị gia không có sự khác biệt về văn hóa tổ chức, hệ thống quản trị của quản trị gia và thực tiễn quản trị

d Anova 1 chiều với EXP

e Anova 2 chiều với OWN và POS

- OC1

Levene's Test of Equality of Error Variances a

Dependent Variable: OC1t

Trang 31

F df1 df2 Sig

Tests the null hypothesis that the error variance

of the dependent variable is equal across groups

a Design: Intercept + OWN + POS + OWN *

POS

Kiểm định Levene có sig nhỏ hơn 0,05  Chứng tỏ kiểm định Levene cho thấy

có sự khác biệt về phương sai các nhóm  Nên không thể sử dụng phân tích ANOVA

- PVA

Levene's Test of Equality of Error Variances a

Dependent Variable: PVAt

POS

Kiểm định Levene có sig nhỏ hơn 0,05  Chứng tỏ kiểm định Levene cho thấy

có sự khác biệt về phương sai các nhóm  Nên không thể sử dụng phân tích ANOVA

POS

Kiểm định Levene có sig lớ hơn 0,05  Chứng tỏ kiểm định Levene cho thấy không có sự khác biệt về phương sai các nhóm  Sử dụng phân tích ANOVA

Trang 32

Tests of Between-Subjects Effects

a R Squared = ,043 (Adjusted R Squared = ,036)

b Computed using alpha = ,05

Kết quả cho thấy sig của OWN và POS nhỏ hơn 0,05 tuy nhiên OWN*POS lại

lớn hơn 0,05 Chứng tỏ có sự ảnh hưởng của loại hình sở hữu và cấp bậc quản lý đến thực

tiễn quản trị Nhưng sự tương tác giữa loại hình sở hữu và cấp bậc quản lý lại không có

tác động

Ta không cần thực hiện kiểm định sâu anova lại giữa MP2 và OWN vì đã thực

hiện ở mục a câu 3

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

Model Summary b

Square

Std Error of the Estimate

a Predictors: (Constant), MP2t, PVAt, OC1t

b Dependent Variable: Pt

Trang 33

b Predictors: (Constant), MP2t, PVAt, OC1t

Sig bằng 0,00 cho thấy mô hình hồi quy là phủ hợp và các biến độc lập giải thích được khoảng 38% phương sai của biến kết quả hoạt động của công ty

Coefficients a

Coefficients

Standardized Coefficients

Interval for B

Collinearity Statistics

Bound

Upper Bound

Hệ số VIF nhỏ  Không có hiện tượng đa cộng tuyến

Phương trình hồi quy có dạng: P = 1,215 + 0,254OC1 + 0,009PVA + 0,396MP2

Như vậy trong 3 biến thì thực tiễn quản trị có tác động lên kết hoạt động lả mạnh nhất

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

a Hệ số VIF trong bảng Coefficient trong câu 4 đều nhỏ(<2)  Không có hiện tượng đa cộng tuyến

b Mối quan hệ tuyến tính giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc, hiện tượng phương sai thay đổi bằng cách đơn giản nhờ đồ thị scatter plot, từ đó cho thấy mối quan hệ giữa phần

dư và giá trị hồi quy của biến phụ thuộc là độc lập và không có hiện tượng heteroskedascity

Trang 34

c Quan hệ tuyến tính giữa biến độc lập và biến phụ thuộc thể hiện rõ qua đồ thị

Trang 35

d Các sai lệch ngẫu nhiên có phân phối chuẩn thể hiện qua đồ thị histogram

Trang 36

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

Model Summary b

Square

Std Error of the Estimate

Trang 37

Model Unstandardized

Coefficients

Standardized Coefficients

Định dạng
Số trang	37
Dung lượng	1,21 MB