bài tập xử lý dữ liệu môn phương pháp nghiên cứu khoa học

Item-Total Statistics Scale Mean if Item Deleted Scale Variance if Item Deleted Corrected Total Correlation Item-Squared Multiple Correlation Cronbach's Alpha if Item Deleted D ựa vào kế

TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP HỒ CHÍ MINH

MÔN: PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU KHOA HỌC

GVHD: TS NGUY ỄN HÙNG PHONG HV: PH ẠM THỊ MAI

MSSV: 7701220668 KHÓA: K22

L ỚP: ĐÊM 5

TP H ồ Chí Minh, tháng 08 năm 2013

I Th ực hiện phân tích khám phá EFA

1.1 Văn hóa tổ chức OC: OC1 và OC2

Total Variance Explained

Cumulative

% Total

% of Variance

Cumulative

% Total

% of Variance

Kết quả trên cho chúng ta thấy, với tiêu chí eigenvalue thì có 2 nhân tố trích được

t ại eigenvalue là 1.361 Nhưng tổng phương sai trích TVE là 47.398% < 50%: không thỏa Ta tiến hành kiểm tra độ tin cậy bằng hệ số cronbach alpha

Item-Total Statistics

Scale Mean if Item

Deleted

Scale Variance if Item Deleted

Corrected Total Correlation

Item-Squared Multiple Correlation

Cronbach's Alpha if Item Deleted

D ựa vào kết quả trên ta thấy được các biến OC21, OC24 có hệ số tương quan biến – tổng đều < 0.3 nhưng nếu loại biến OC21 thì hệ số alpha giảm đi chứ không tăng lên, vì vậy chúng ta giữ nguyên và không loại biến này Tuy nhiên, nếu loại biến OC24 thì alpha tăng lên từ 0.782 thành O.805, vì vậy chúng ta quyết định

lo ại bỏ biến OC24

Total Variance Explained

Compo

nent

Initial Eigenvalues Extraction Sums of Squared Loadings

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

Extraction Method: Principal Component Analysis

Sau khi đã loại bỏ biến OC24, thì tổng phương sai trích TVE tăng lên 50.916% > 50%: thỏa mãn

Rotated Component Matrix

Ta có các biến đo lường mới như sau:

FTOC1: OC11, OC12, OC14, OC15, OC25, OC26

FTOC2:OC13, OC21, OC22, OC23

1.2 H ệ thống giá trị của quản trị gia: PV

Total Variance Explained

Cumulative

% Total

% of Variance

Cumulative

% Total

% of Variance

Corrected Total Correlation

Item-Squared Multiple Correlation

Cronbach's Alpha if Item Deleted

Ta th ấy các biến có hệ số tương quan biến – tổng nhỏ hơn 0.3 là PV4, PV3, PV9

Ta cũng xem xét nếu loại biến này mà hệ số alpha tăng lên thì nên loại Hệ số alpha c ủa thang đo là: 0.619 Nếu loại PV4 alpha tăng lên là 0.651 Loại PV3 alpha không tăng lên (0.604) Loại PV9 alpha không tăng lên (0.602) tương tự câu trên

ta ch ỉ loại PV4 vì alpha tăng lên khi loại biến này còn các biến còn lại không tăng

mà l ại giảm xuống

Reliability Statistics

Cronbach's

Alpha

Cronbach's Alpha Based on Standardized Items N of Items

H ệ số alpha là: 0.619

Phân tích EFA sau khi đã loại biến PV4:

Total Variance Explained

Cumulative

% Total

% of Variance

Cumulative

% Total

% of Variance

PV3 -,107 ,786

PV5 ,767 -,106 PV6 ,774 ,011 PV7 ,518 ,319 PV9 ,012 ,653

Extraction Method: Principal Component Analysis

Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization

a Rotation converged in 3 iterations

D ựa vào bảng xoay nhân tố, ta thấy các biến PV1, PV3, PV9 đo lường nhân tố thứ

Cumulative

% Total

% of Variance

Cumulative

% Total

% of Variance

Rotated Component Matrix

a Rotation converged in 4 iterations

Theo b ảng xoay nhân tố trên thì ta có các biến đo lường mới như sau:

FTMP1: MP15, MP16, MP21, MP22, MP23, MP24, MP25, MP26 FTMP2: MP11, MP12

FTMP3: MP13, MP14

1.4 K ết quả hoạt động của công ty: P

Total Variance Explained

Compo

nent

Initial Eigenvalues Extraction Sums of Squared Loadings

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

Extraction Method: Principal Component Analysis

S ố nhân tố trích là 1 Tổng phương sai trích TVE 55.022% > 50% : thỏa mãn Các bi ến đo lường cho P: P1, P2, P3, P4, P5, P6

Sau khi phân tích EFA, ta có các bi ến mới và các yếu tố thành phần đo lường biến như sau:

- FTOC1: OC11, OC12, OC14, OC15, OC25, OC26

Corrected Total Correlation

Item-Squared Multiple Correlation

Cronbach's Alpha if Item Deleted

Ta thấy tất cả các hệ số tương quan biến – tổng hiệu chỉnh đều > 0.3: thỏa

Hệ số alpha là 0.798 > 0.6: thang đo có độ tin cậy

2.2 FTOC2: OC13, OC21, OC22, OC23

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

Item-Total Statistics

Scale Mean if

Item Deleted

Scale Variance if Item Deleted

Corrected Total Correlation

Item-Squared Multiple Correlation

Cronbach's Alpha if Item Deleted

Các hệ số tương quan biến – tổng đều > 0.3

Hệ số alpha là 0.714 > 0.6: thang đo đạt giá trị về độ tin cậy

Corrected Total Correlation

Item-Squared Multiple Correlation

Cronbach's Alpha if Item Deleted

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

Các h ệ số tương quan biến – tổng đều > 0.3

Hệ số alpha là 0.819 > 0.6: thang đo đạt giá trị về độ tin cậy

Item-Total Statistics

Scale Mean if

Item Deleted

Scale Variance if Item Deleted

Corrected Total Correlation

Item-Squared Multiple Correlation

Cronbach's Alpha if Item Deleted

a The value is negative due to a negative average covariance among items This violates reliability model assumptions You may want to check item codings

Hệ số tương quan biến – tổng đều > 0.3

Hệ số alpha là 0.615 > 0.6: thang đo đạt độ tin cậy

Corrected Total Correlation

Item-Squared Multiple Correlation

Cronbach's Alpha if Item Deleted

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

H ệ số tương quan biến – tổng đều > 0.3: thỏa

Hệ số alpha là 0.836: thang đo đạt yêu cầu về độ tin cậy

Sau khi ki ểm định bằng hệ số cronbach alpha, ta thấy:

- Các bi ến sau đạt yêu cầu: FTOC1, FTPV1, FTMP1, FTMP2, FTP

- Lo ại bỏ các biến sau: FTOC2, PTPV2, FTMP3

III Th ực hiện phân tích ANOVA

3.1 Th ực hiện phân tích anova một chiều

3.1.1 Tiêu th ức phân loại OWN:

Để kiểm định có sự khác biệt giữa các loại hình doanh nghiệp hay không, ta tiến hành phân tích anova một chiều với biến OWN, ta có các giả thuyết:

H0: Không có s ự khác biệt giữa các loại hình doanh nghiệp

H1: Có sự khác biệt giữa các loại hình doanh nghiệp

Ở đây, ta chọn độ tin cậy là 95%

ANOVA

Sum of Squares df Mean Square F Sig

FTOC1_mean Between Groups ,833 3 ,278 ,567 ,637

Mean Difference (I-J) Std Error Sig

D ựa vào bảng kiểm định Post Hoc trên, ta có các kết quả sau:

- Có s ự khác biệt về FTMP1 giữa loại 1 và loại 3, loại 1 và loại 4

3.1.2 Tiêu th ức POS:

Để kiểm định sự khác biệt giữa các cấp bậc quản lý hay không, ta tiến hành phân tích anova một chiều với biến POS, ta có các giả thuyết:

H0: Không có s ự khác biệt giữa các cấp bậc quản lý

H1: Có s ự khác biệt giữa các cấp bậc quản lý

Ở đây, ta chọn độ tin cậy là 95%

ANOVA

Sum of Squares Df Mean Square F Sig

FTOC1_mean Between Groups 11,706 1 11,706 24,458 ,000

- Đối với các biến FTPV1, FTMP2, FTP có sig > 0.05: không có sự khác biệt giữa các cấp bậc quản lý với các biến này

- Đối với các biến FTOC1, FTMP1 có sig < 0.05: có sự khác biệt giữa các

c ấp bậc quản lý đồi với các biến này

V ới tiêu thức cấp bậc quản lý POS chỉ có 2 bậc nên không cần kiểm định Post Hoc

3.1.3 Tiêu th ức Age:

Để kiểm định sự khác biệt giữa các độ tuổi quản trị gia hay không, ta tiến hành phân tích anova m ột chiều với biến Age, ta có các giả thuyết:

H0: Không có s ự khác biệt giữa các độ tuổi quản trị gia

H1: Có s ự khác biệt giữa các độ tuổi quản trị gia

Ở đây, ta chọn độ tin cậy là 95%

ANOVA

Sum of Squares df Mean Square F Sig

FTOC1_mean Between Groups 3,038 3 1,013 2,071 ,102

- Không có sự khác biệt giữa độ tuổi quản trị gia

3.1.4 Tiêu th ức EXP:

Để kiểm định có sự khác biệt giữa kinh nghiệm quản lý hay không, ta tiến hành phân tích anova m ột chiều với biến EXP, ta có các giả thuyết:

H0: Không có s ự khác biệt giữa kinh nghiệm quản lý

H1: Có s ự khác biệt giữa kinh nghiệm quản lý

Ở đây, ta chọn độ tin cậy là 95%

ANOVA

Sum of Squares Df Mean Square F Sig

FTOC1_mean Between Groups 7,415 4 1,854 3,827 ,004

- Đối với các biến FTPV1, FTMP1, FTMP2 có sig > 0.05: không có sự khác

bi ệt về kinh nghiệm quản lý với các biến này

- Đối với biến FTOC1, FTP có sig.< 0.05: có sự khác biệt về kinh nghiệm quản lý đồi với biến này

Để hiểu rõ sự khác biệt, ta tiến hành kiểm định Post Hoc:

* The mean difference is significant at the 0.05 level

- FTOC1: có sự khác biệt giữa loại 1 và loại 5

- FTP: có s ự khác biệt giữa loại 1 và loại 3

3.2 Phân tích Anova hai chi ều với biến OWN và POS

Để kiểm định, ta giả định rằng các hình thức quản lý (OWN) khác nhau cho kết quả hoạt động khác nhau, các cấp 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

ho ạt động còn phụ thuộc vào cấp bậc quản lý (OWN*POS)

Ta có k ết quả kiểm định Levene cho thấy giả định phương sai bằng nhau đã không

b ị vi phạm (sig > 0.05), ta tiến hành kiểm định Anova

Levene's Test of Equality of Error Variances a

Trong b ảng kết quả phân tích tác động của OWN, POS và OWN*POS ta thấy: chỉ

có OWN và POS có tác động vào P (sig < 0.05) còn OWN*POS thì không có tác động (sig > 0.05)

Tests of Between-Subjects Effects

a R Squared = ,027 (Adjusted R Squared = ,020)

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

Levene's Test of Equality of Error Variances a

Tests of Between-Subjects Effects

a R Squared = ,026 (Adjusted R Squared = ,022)

Phân tích sự tác động của OWN, POS đến P:

- Đối với OWN: ta có bảng kiểm định Post Hoc:

Based on observed means

The error term is Mean Square(Error) = ,487

* The mean difference is significant at the ,05 level

Với kết quả ở bảng trên, ta thấy rằng giá trị sig < 0.05 cho ta thấy hình thức sở hữu DNNN (1) với công ty tư nhân (3) có sự khác biệt trong kết quả hoạt động sản xuất kinh doanh

- Vì chỉ có 2 nhóm quản lý cấp cao và quản lý cấp trung nên không cần kiểm định Post Hoc Ta có thể kết luận cho POS: quản lý cấp cao và quản lý cấp trung tạo ra kết quả kinh doanh P khác nhau

IV Xây d ựng hàm tương quan tuyến tính giữa P và các biến độc lập vừa

khám phá thông qua phân tích nhân t ố EFA và cronbach alpha

Std Error of the Estimate

a Predictors: (Constant), FTMP2_mean, FTPV1_mean, FTMP1_mean, FTOC1_mean

b Dependent Variable: FTP_mean

Coefficients a

Model

Unstandardized Coefficients

Standardized Coefficients

t Sig

Correlations

Collinearity Statistics

B Std Error Beta

order Partial Part Tolerance VIF

a Dependent Variable: FTP_mean

Mô hình t ổng quát với mức ý nghĩa nhỏ hơn 0.05 và mô hình này giải thích được 42,1% s ự biến thiên của P

P = 1.074 + 0.236*FTOC1 – 0.017*FTPV1 + 0.374*FTMP1 + 0.200*FTMP2

V Ki ểm định các giả thuyết của hàm tương quan đa biến

Theo câu trên, ta có :

H ệ số R2adjusted = 0.421 ( ≠ 0)

Ta có các giả thuyết :

H0 : R2 adjusted = 0 – Mô hình hồi quy không phù hợp

H1 : R2

adjusted ≠ 0 – Mô hình hồi quy phù hợp

- Kiểm định F được sử dụng để kiểm định giả thuyết này tương đương với kiểm định F trong ANOVA, ở bảng dưới với sig = 0.00 < 0.05 : từ chối giả thuyết H0 và chấp nhận giả thuyết H1 hay mô hình hồi quy phù hợp với mức ý nghĩa 5%

- Chúng ta có thể suy rộng ra cho toàn tổng thể hay các biến độc lập giải thích được 42,1% phương sai của biến phụ thuộc kết quả hoạt động P

a Predictors: (Constant), FTMP2_mean, FTPV1_mean, FTMP1_mean, FTOC1_mean

b Dependent Variable: FTP_mean

Xét bảng trọng số hồi quy đã chuẩn hóa dưới đây: ta thấy các biến FTOC1, FTMP1, FTMP2 tác động cùng chiều nhau đối với biến phụ thuộc P vì các trọng số này đều

có ý nghĩa thống kê (sig < 0.05)

So sánh mức độ tác động của các biến này lên biến kết quả hoạt động P, ta thấy FTMP1 tác động mạnh nhất (βFTMP1 = 0,374), FTPV1 có βFTPV1 = - 0.17 và không có

ý nghĩa thống kê (sig > 5%) nên ta sẽ loại biến FTPV1 ra khỏi phương trình hồi quy Dựa vào hệ số tương quan từng phần trong mẫu Pcor (FTPV1;P) và tương quan bán phần Scor (FTPV1;P), hai hệ số này gần bằng nhau và đều âm nên FTPV1 đã được các biến còn lại giải thích cho P

Model

Unstandardized Coefficients

Standardized Coefficients

T Sig

Correlations

Collinearity Statistics

Standardized Coefficients

t Sig

Correlations

Collinearity Statistics

B Std Error Beta

order Partial Part Tolerance VIF

Zero-1 (Constant) 1,038 ,110 9,441 ,000

FTOC1_mean ,231 ,031 ,230 7,547 ,000 ,515 ,238 ,186 ,655 1,526

FTMP1_mean ,322 ,026 ,372 12,600 ,000 ,573 ,379 ,311 ,698 1,433

FTMP2_mean ,151 ,022 ,198 6,876 ,000 ,464 ,218 ,170 ,731 1,369

a Dependent Variable: FTP_mean

Mô hình tổng quát về kết quả hoạt động P, sau khi đã loại biến FTPV1 với mức ý nghĩa 5%

Phương trình hồi quy tổng quát:

P = 1.038 + 0.230*FTOC1 + 0.372*FTMP1 + 0.198*FTMP2

VI Xây d ựng hàm tương quan với biến giả (dummy).

Vì bi ến loại hình doanh nghiệp là biến định tính nên ta phải mã hóa nó thành biến định lượng với cách mã Dummy (Dummy coding) Loại hình doanh nghiệp được chia thành 4 loại, vì vậy sẽ có 3 biến giả dummy với biến cơ sở là doanh nghiệp nhà nước Ta có bảng mã hóa biến giả như sau:

Loại hình doanh nghiệp Định tính Mã Dummy

D1 D2 D3

Std Error of the Estimate

a Dependent Variable: FTP_mean

Ki ểm định giả thuyết sự phù hợp của mô hình, ta có:

H0: R2

adjusted = 0 Mô hình h ồi quy không phù hợp

H1: R2

adjusted≠ 0 Mô hình hồi quy phù hợp

Theo b ảng trên ta có sig = 0.01 < 0.05: từ chối giả thuyết H0 và ch ấp nhận giả thuyết

H1 hay mô hình h ồi quy biến giả phù hợp với mức ý nghĩa 5%

Xét b ảng trọng số hồi quy đã chuẩn hóa, chúng ta thấy biến D2 tác động đối với biến

ph ụ thuộc P vì trọng số này có ý nghĩa thống kê (sig < 0.05)

Mô hình h ồi quy có hệ số VIF đều nhỏ hơn 2, do vậy các biến này không vi phạm

điều kiện về đa cộng tuyến

Hàm tương quan với biến giả như sau:

P = 3.632 + 0.143*D2

Như vậy có sự khác biệt về kết quả hoạt động của các loại hình doanh nghiệp Kết

quả hoạt động phụ thuộc vào biến D2 – Công ty tư nhân