bài tập xữ lý dữ liệu phương pháp nghiên cứu 2

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH VIỆN ĐÀO TẠO SAU ĐẠI HỌC GVHD: TS Nguyễn Hùng Phong SVTH: Nguyễn Hồng Kỳ MSSV: 7701220554 Lớp: Đêm – Khóa 22 Thành phố Hồ Chí Minh, Ngày 08 Tháng 08 Năm 2013 MỤC LỤC Câu Câu 15 Câu 20 Câu 29 Câu 31 Câu 36 BÀI TẬP VỀ XỮ LÝ DỮ LIỆU Giả sử có mơ hình lý thuyết gồm khái niệm lý thuyết có quan hệ với nhau: Văn hóa tổ chức (OC), hệ thống giá trị quản trị gia (PV), thực tiển quản trị (MP), kết hoạt động công ty (P) Khái niệm văn hóa tổ chức chia thành hai biến tiềm ẩn: OC1 OC2 Trong OC1 đo lường yếu tố thành phần (OC11, OC12,…,OC15); OC2 đo lường yếu tố thành phần (OC21, OC22,…, OC26) Biến PV khái niệm đơn biến đo lường yếu tố thành phần (PV1, PV,…, PV9) Khái niệm MP phân hai biến tiềm ẩn: MP1 MP2 MP1 đo lường yếu tố thành phần (MP11, MP12,…,MP16) MP2 đo lường yếu tố thành phần (MP21, MP22,…,MP26) Riêng khái niệm P đo lường yếu tố thành phần (P1, P2,…,P6) Trong mơ hình này, P biến phụ thuộc biến OC1, OC2, PV, MP1, MP2 biến độc lập Các biến phân loại bao gồm:  Loại hình doanh nghiệp: có bốn loại mã hóa từ đến (ký hiệu OWN) Thứ tự sau: DNNN, Liên doanh, cơng ty tư nhân, doanh nghiệp gia đình  Cấp bậc quản lý (POS) gồm hai bậc, quản lý cấp cao nhận giá trị 1, quản lý cấp trung nhận giá trị  Độ tuổi quản trị gia (Age) chia thành nhóm: 1, 2, 3,  Kinh nghiệm quản lý (EXP) chia thành bậc, từ bậc đến bậc Mổi bậc có khoảng cách năm Yêu Cầu: Thực phân tích khám phá (EFA)/phân tích nhân tố để tìm biến mới/hoặc giảm biến, tìm yếu tố thành phần đo lướng biến Sau tính giá trị biến (là trung bình yếu tố thành phần) Thực kiểm tra độ tin cậy đo lường hệ số Cronbach alpha 3 Thực phân tích Anova chiều để tìm khác biệt biến tiềm ẩn mơ hình với tiêu thức phân loại: OWN, POS, AGE, EXP Thực phân tích Anova hai chiều với biến OWN POS Xây dựng hàm tương quan tuyến tính P biến độc lập vừa khám phá thông qua phân tích nhân tố/EFA Cronbach alpha Kiểm định giả thuyết hàm tương quan đa biến Xây dựng hàm tương quan với biến giả (dummy) Biến giả chọn biến loại hình doanh nghiệp Trong doanh nghiệp nhà nước chọn biến sở BÀI LÀM Trước thực phân tích theo yêu cầu đề cần phải tiến hành làm liệu Vì q trình nhập số liệu xảy sai lệch giá trị Theo đó, số mẫu liệu từ 953 quan sát giảm xuống 880 quan sát đạt yêu cầu Câu 1: Phân tích EFA Phương pháp phân tích nhân tố khám phá (EFA) dùng để đánh giá giá trị thang đo thông qua giá trị hội tụ giá trị phân biệt Dựa vào mối tương quan biến với nhau, rút gọn tập k biến quan sát thành tập f (f < k) nhân tố có ý nghĩa dịch chuyển items đo lường từ biến sang biến khác Theo đề bài, có khái niệm lý thuyết có quan hệ với văn hóa tổ chức (OC), hệ thống giá trị quản trị gia (PV), thực tiễn quản trị (MP), kết hoạt động cơng ty (P) Khi thực phân tích nhân tố khám phá (EFA), thực cho khái niệm sử dụng phần mềm SPSS 16.0 để phân tích: Anlyze  Data reduction  Factor  đưa biến quan sát khái niệm vào hộp Variables Ví dụ: Khi phân tích OC, đưa biến OC11, OC12, OC13, OC14, OC15, OC21, OC22, OC23, OC24, OC25, OC26 vào hộp Variables Tương tự cho biến khác  Descriptives: Statistics chọn initial solution giải pháp ban đầu chọn phần chung 1; Trong correlation matrix chọn Coefficients để text hệ số tương quan có đủ độ tin cậy thống kê hay khơng chọn tiếp Significance levels kiểm tra điều kiện cần để kiểm định thông qua KMO and Bartlett’s test of sphericity  continue  Extraction ( phương pháp trích ): chọn Principal Components Method, thông số khác mặc định, chọn eigenvalue over  continue  Rotation: chọn phép quay vng góc Varimax, thơng số khác mặc định  continue  OK Thu kết sau: 1.1 Phân tích EFA cho khái niệm văn hóa tổ chức ( OC )  Tiêu chí KMO and Bartlett's Test Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy Bartlett's Test of Sphericity Approx Chi-Square df 855 2486.351 55 Sig .000 Chỉ số KMO = 0,855 thỏa điều kiện 0,5 ≤ KMO ≤ 1: Phần chung biến thỏa điều kiện phân tích Sig (Bartlett's Test ) < 0,005 nên ta bác bỏ giả thuyết Ho ( H0: giả thuyết ma trận hệ số tương quan ma trận đơn vị ), tức biến quan sát có tương quan với Vậy nên điều kiện sử dụng EFA thỏa mãn  Tiêu chí xác định số lượng nhân tố trích ( Eigenvalue ) Total Variance Explained Phase Initial Eigenvalues Extraction Sums f Squ red Loadings Rotation Sums of Squared Loadings Component Total % of Variance Cumulative % Total % of Variance Cumulative % Total % of Variance Cumulative % 3.901 35.465 35.465 3.901 35.465 35.465 3.246 29.510 29.510 1.389 12.631 48.096 1.389 12.631 48.096 2.044 18.585 48.096 898 8.166 56.261 864 7.854 64.115 826 7.508 71.623 723 6.575 78.198 574 5.219 83.417 543 4.934 88.351 488 4.440 92.791 10 466 4.239 97.030 11 327 2.970 100.000 Kết phân tích cho thấy trích nhân tố (có eigenvalue >1) Như phù hợp với giả thuyết ban đầu, mặt số lượng thành phần đạt yêu cầu Ý nghĩa 35.465 tổng biến thiên 11 biến quan sát phần giải thích cho factor chiếm 35.465% giải thích cho factor 12.631%, tổng biến thiên giải thích cho factor 48.096%, số không cao, mong đợi 50% Vì thang đo khơng đạt giá trị hội tụ  Tiêu chí Ma trận hệ số tương quan Kết giá trị trích xuất hay hệ số tương quan yếu tố thành phần với hai nhân tố vừa trích cho thấy OC11, OC12, OC13, OC14, OC15, OC25, OC26 đo lường OC1 tương quan với OC1 nhiều Tương tự, OC21, OC22, OC23, OC24 đo lường OC2 Kết cho thấy, OC25 OC26 tương quan với OC2 thấp cao với OC1, điều cho thấy biến không đo lường OC2 OC1 nên phải dịch chuyển lên Về mặt nhân tố, thang đo khơng phù hợp Như vậy, thang đo trích thành phần biến đo lường thành phần khơng giả thuyết ban đầu Do đó, thang đo đạt giá trị phân biệt khơng cao Rotated Component Matrixa Component OC11 517 395 OC12 670 217 OC13 513 481 OC14 812 003 OC15 565 454 OC21 034 549 OC22 339 613 OC23 172 658 OC24 -.169 539 OC25 698 -.040 OC26 792 033 Kết luận: Thang đo không đạt giá trị hội tụ đạt giá trị phân biệt không cao Cách lập luận áp dụng tương tự cho khái niệm lại 1.2 Phân tích EFA cho khái niệm hệ thống giá trị quản trị gia ( PV )  Tiêu chí KMO and Bartlett's Test Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy Bartlett's Test of Sphericity Approx Chi-Square df 748 1292.528 36 Sig .000 Chỉ số KMO = 0,748; Sig (Bartlett's Test ) < 0,005 Vậy nên điều kiện sử dụng EFA thỏa mãn  Tiêu chí xác định số lượng nhân tố trích ( Eigenvalue ) Total Variance Explained Initial Eigenvalues Extraction Sums of Squared Loadings Rotation Sums of Squared Loadings Component Total % of Variance Cumulative % Total % of Variance Cumulative % Total % of Variance Cumulative % 2.552 28.353 28.353 2.552 28.353 28.353 2.508 27.869 27.869 1.772 19.692 48.045 1.772 19.692 48.045 1.816 20.177 48.045 856 9.515 57.561 799 8.874 66.434 761 8.458 74.892 684 7.598 82.490 596 6.620 89.109 536 5.956 95.065 444 4.935 100.000 Kết phân tích cho thấy trích nhân tố (có eigenvalue >1) Khơng phù hợp với giả thuyết ban đầu có nhân tố Như thang đo đa hướng đơn hướng giả thuyết PV khái niệm bậc đo lường qua hai khái niệm bậc Điều nói lên thang đo ban đầu khơng cịn trường hợp Thang đo không đạt giá trị phân biệt Tổng biến thiên giải thích cho factor 48.045%, số mong đợi 50% Vì thang đo khơng đạt giá trị hội tụ  Tiêu chí Ma trận hệ số tương quan Kết giá trị trích xuất hay hệ số tương quan yếu tố thành phần với hai nhân tố vừa trích cho thấy PV2, PV5, PV6, PV7, PV8 đo lường nhân tố 1, đặt tên PVa tương quan với PVa nhiều Tương tự, PV1, PV3, PV4, PV9 đo lường nhân tố 2, đặt tên PVb Về mặt nhân tố, thang đo không phù hợp Như vậy, thang đo trích khơng thành phần nên biến đo lường thành phần khơng giả thuyết ban đầu Do đó, thang đo không đạt giá trị phân biệt Rotated Component Matrixa Component PV2 637 019 PV4 -.189 592 PV8 715 009 PV1 337 635 PV3 -.018 760 PV5 745 -.112 PV6 769 -.031 PV7 542 279 PV9 045 627 Kết luận: Thang đo không đạt giá trị hội tụ khơng đạt giá trị phân biệt 1.3 Phân tích EFA cho khái niệm thực tiễn quản trị ( MP )  Tiêu chí KMO and Bartlett's Test Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy Bartlett's Test of Sphericity Approx Chi-Square df 866 2614.340 66 Sig .000 Chỉ số KMO = 0,866; Sig (Bartlett's Test ) < 0,005 Vậy nên điều kiện sử dụng EFA thỏa mãn  Tiêu chí xác định số lượng nhân tố trích ( Eigenvalue ) Total Variance Explained Initial Eigenvalues Extraction Sums of Squared Loadings Component Total % of Variance Cumulative % Total % of Variance Cumulative % Rotation Sums of Squared Loadings Total % of Variance Cumulative % 4.182 34.846 34.846 4.182 34.846 34.846 3.499 29.161 29.161 1.320 10.998 45.844 1.320 10.998 45.844 1.739 14.492 43.653 1.000 8.334 54.179 1.000 8.334 54.179 1.263 10.526 54.179 851 7.094 61.272 818 6.816 68.088 698 5.814 73.902 631 5.260 79.162 596 4.964 84.126 526 4.385 88.511 10 510 4.248 92.759 11 488 4.069 96.828 12 381 3.172 100.000 Kết phân tích cho thấy trích nhân tố (có eigenvalue >1) Khơng phù hợp với giả thuyết ban đầu có nhân tố Điều nói lên thang đo ban đầu khơng cịn trường hợp Thang đo không đạt giá trị phân biệt Tổng biến thiên giải thích cho factor 54.179% > 50% Vì thang đo đạt yêu cầu giá trị hội tụ  Tiêu chí Ma trận hệ số tương quan Kết giá trị trích xuất hay hệ số tương quan yếu tố thành phần với ba nhân tố vừa trích cho thấy MP15, MP16, MP21, MP22, MP23, MP24, MP25, MP26 đo lường nhân tố 1, đặt tên MPa tương quan với MPa nhiều Tương tự, MP11, MP12 đo lường nhân tố 2, đặt tên MPb Và MP13, MP14 đo lường nhân tố 3, đặt tên MPc Về mặt nhân tố, thang đo không phù hợp Như vậy, thang đo trích khơng thành phần nên biến đo lường thành phần khơng giả thuyết ban đầu Do đó, thang đo khơng đạt giá trị phân biệt 10 ... MP15 24 .85 32. 291 548 327 803 MP16 24 .29 34.331 490 27 7 811 MP21 24 .68 32. 628 558 349 8 02 MP 22 24.51 34.048 485 28 2 8 12 MP23 25 .14 32. 893 528 300 806 MP24 24 .38 33.675 586 3 92 799 MP25 24 .31 33 .27 6... OC11 24 .57 18.653 508 29 8 800 OC 12 24.49 18.519 586 370 786 OC13 24 .85 17.7 32 523 28 5 800 OC14 24 .36 18.695 626 5 02 781 OC15 24 .94 18 .21 2 554 319 7 92 OC25 24 . 32 19.666 508 28 9 800 OC26 24 .38... OC11, OC 12, OC13, OC14, OC15 OC1 OC25, OC26 OC OC21, OC 22, OC23, OC24 OC2 PV2, PV5, PV6, PV7, PV8 PVa PV PV1, PV3, PV4, PV9 PVb MP15, MP16, MP21, MP 22, MP23, MP24, MP25, MP26 MPa MP11, MP 12 MPb