1. Trang chủ
  2. » Cao đẳng - Đại học

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

26 852 0

Đang tải... (xem toàn văn)

Tài liệu hạn chế xem trước, để xem đầy đủ mời bạn chọn Tải xuống

THÔNG TIN TÀI LIỆU

Thông tin cơ bản

Định dạng
Số trang 26
Dung lượng 1,1 MB

Nội dung

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.. Thực hiện phân tích anova một chiều để tìm s

Trang 1

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP HCM VIỆN ĐÀO TẠO SAU ĐẠI HỌC

Trang 2

Bài tập về 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)

 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

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

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

6 Xây dựng hàm tương quan theo biến giả (dummy) của biến kết quả hoạt động với các biến độc lập tìm được qua phân tích nhân tố Trong đó biến giả được xác định dựa vào biến “loại hình doanh nghiệp”

Trang 3

BÀI LÀM

Câu 1: Thực hiện phân tích khám phá EFA và tính giá trị các biến mới

1.1 Phân tích nhân tố tổ chức OC:

KMO and Bartlett's Test

Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy .853

Bartlett's Test of Sphericity

Approx Chi-Square 2613.931

Nhận xét:

0.5<KMO=.853<1: đủ điều kiện để phân tích nhân tố

Sig=0<0.5: không phải là ma trận đơn vị, các biến có tương quan trong tổng thể nên thực hiện được EFA

Correlation Matrix

OC11 OC12 OC13 OC14 OC15 OC21 OC22 OC23 OC24 OC25 OC26 Correlation OC11 1.000 461 374 288 374 168 345 247 050 340 295

OC12 1.000 330 401 413 134 301 190 035 440 388 OC13 1.000 412 403 180 375 394 089 282 420 OC14 1.000 452 074 263 184 -.039 401 656 OC15 1.000 149 473 291 087 294 401

Total Variance Explained

Component Initial Eigenvalues Extraction Sums of Squared

Loadings

Rotation Sums of Squared Loadings

Trang 4

Theo tiêu chuẩn Eigenvalue >1 thì có 2 nhân tố được rút ra

Trong tổng biến thiên 11 biến quan sát thì cho biết 2 nhân tố giải thích được 47.398% biến

thiên của các biến quan sát

Rotated Component Matrix a

Trang 5

OC14, OC15, OC 25, OC26.

Biến tiềm ẩn OCF2 đặt tên là Văn hóa tổ chức 2 Kí hiệu X2 gồm: OC21, OC22, OC23,

1.2 Phân tích hệ thống giá trị quản trị gia

KMO and Bartlett's Test

Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy .743

Bartlett's Test of Sphericity

Approx Chi-Square 1375.870

Nhận xét:

0.5<KMO=.743<1: đủ điều kiện để phân tích nhân tố

Sig=0<0.5: không phải là ma trận đơn vị, các biến có tương quan trong tổng thể nên thực hiện được EFA

Correlation Matrix

Correlation

PV2 1.000 -.049 403 218 -.010 301 320 190 079 PV4 1.000 -.090 153 262 -.082 -.097 035 219

Total Variance Explained

Component Initial Eigenvalues Extraction Sums of Squared

Trang 6

Theo tiêu chuẩn Eigenvalue >1 thì có 2 nhân tố được rút ra

Trong tổng biến thiên 9 biến quan sát thì cho biết 2 nhân tố giải thích được 47.779% biến thiên của các biến quan sát

Rotated Component Matrix a

1.3 Phân tích Thực tiễn quản trị MP

KMO and Bartlett's Test

Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy .866

Bartlett's Test of Sphericity

Approx Chi-Square 2719.196

Trang 7

Nhận xét:

0.5<KMO=.866<1: đủ điều kiện để phân tích nhân tố

Sig=0<0.5: không phải là ma trận đơn vị, các biến có tương quan trong tổng thể nên thực

hiện được EFA

MP11 MP12 MP13 MP14 MP15 MP16 MP21 MP22 MP23 MP24 MP25 MP26 Correlation MP11 1.000 447 287 043 197 187 200 240 180 279 268 249

MP12 1.000 361 111 258 267 213 235 195 325 319 234 MP13 1.000 252 253 187 158 181 200 246 299 267 MP14 1.000 076 055 005 064 043 126 083 087 MP15 1.000 434 325 313 348 349 360 409 MP16 1.000 328 270 275 360 343 309

Total Variance Explained

Component Initial Eigenvalues Extraction Sums of Squared

Trang 8

Nhận xét:

Theo tiêu chuẩn Eigenvalue >1 thì có 2 nhân tố được rút ra

Trong tổng biến thiên 12 biến quan sát thì cho biết 3 nhân tố giải thích được 53.581% biến thiên của các biến quan sát

Rotated Component Matrix a

Biến tiềm ẩn MP2 đặt tên là Thực tiễn quản trị 2 Kí hiệu X6 bao gồm: MP11, MP12

Biến tiềm ẩn MP1 đặt tên là Thực tiễn quản trị 3 Kí hiệu X7 bao gồm: MP13,

MP14

1.4 Phân tích kết quả hoạt động kinh doanh P:

KMO and Bartlett's Test

Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy .847

Bartlett's Test of Sphericity

Approx Chi-Square 1958.847

Nhận xét:

Trang 9

0.5<KMO=.847<1: đủ điều kiện để phân tích nhân tố

Sig=0<0.5: không phải là ma trận đơn vị, các biến có tương quan trong tổng thể nên thực hiện được EFA

Total Variance Explained

Component Initial Eigenvalues Extraction Sums of Squared Loadings

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

Theo tiêu chuẩn Eigenvalue >1 thì có 1 nhân tố được rút ra

Trong tổng biến thiên 6 biến quan sát thì cho biết 1 nhân tố giải thích được 55.022% biến thiên của các biến quan sát

Trang 10

Câu 2: Thực hiện kiểm tra độ tin cậy của đo lường bằng hệ số cronbach anpha

Các thang đo được kiểm định độ tin cậy bằng công cụ Cronbach’s Alpha Công cụ này cũng giúp loại đi những biến quan sát, những thang đo không đạt Các biến quan sát có hệ

số tương quan biến tổng (item-total correlation) nhỏ hơn 0.3 sẽ bị loại và tiêu chuẩn chọn thang đo khi Cronbach’s Alpha từ 0.6 trở lên (Nunnally và Burnstein, 1994)

2.1 Đối với thành phần khái niệm X1:

Thực hiện Cronbach's Alpha cho X1 từ OC11, OC12, OC13, OC14, OC15, OC25, OC26:

Reliability Statistics

Cronbach's

Alpha

Cronbach's Alpha Based on Standardized Items

N of Items

Trang 11

Item-Squared Multiple Correlation

Cronbach's Alpha if Item Deleted

Do đó các nhân tố này đủ độ tin cậy để thực hiện các đo lường tiếp theo

2.2 Đối với thành phần khái niệm X2:

Thực hiện Cronbach's Alpha cho X2 từ OC21, OC22, OC23, OC24

Reliability Statistics

Cronbach's

Alpha

Cronbach's Alpha Based on Standardized Items

Item-Squared Multiple Correlation

Cronbach's Alpha if Item Deleted

Trang 12

Hệ số tương quan biến tổng của biến OC21 và OC24 đều nhỏ hơn 0.3, trong đó OC24 nhỏ nhất là 0.190 nên ta loại biến này do đó nhân tố này không đủ độ tin cậy để thực hiện các đo lường tiếp theo

Sau khi loại biến OC24 hệ số Cronchbach’s Alpha là 0.467 <0.6 không thỏa điều kiện Quan sát bảng bên dưới ta thấy nếu tiếp tục loại OC21 thì hệ số Cronchbach’s Alpha vẫn không lớn hơn 0.6 nên ta loại biến X2

2.3 Đối với thành phần khái niệm X3:

Thực hiện Cronbach's Alpha cho X3 từ PV2, PV5, PV6, PV7, PV8

Reliability Statistics

Cronbach's

Alpha

Cronbach's Alpha Based on Standardized Items

Item-Squared Multiple Correlation

Cronbach's Alpha if Item Deleted

Các hệ số tương quan biến tổng của các biến PV2, PV5, PV6, PV7, PV8 đều lớn hơn 0.3

Do đó các nhân tố này đủ độ tin cậy để thực hiện các đo lường tiếp theo

2.4 Đối với thành phần khái niệm X4:

Thực hiện Cronbach's Alpha cho X4 từ PV1,PV3,PV4,PV9

Reliability Statistics

Trang 13

Cronbach's

Alpha

Cronbach's Alpha Based on Standardized Items

Item-Squared Multiple Correlation

Cronbach's Alpha if Item Deleted

Hệ số tương quan biến tổng của biến PV4 nhỏ hơn 0.3 Nếu loại biến này hệ số

Cronchbach’sAlpha sẽ còn 0.548 vẫn nhỏ hơn 0.6 Do đó các nhân tố này không đủ độ tin cậy để thực hiện các đo lường tiếp theo nên ta loại X4

2.5 Đối với thành phần khái niệm X5:

Thực hiện Cronbach's Alpha cho X5 từ MP15, MP16, MP21, MP22, MP23, MP24, MP25, MP26

Reliability Statistics

Cronbach's

Alpha

Cronbach's Alpha Based on Standardized Items

Item-Squared Multiple Correlation

Cronbach's Alpha if Item Deleted

Trang 14

Do đó các nhân tố này đủ độ tin cậy để thực hiện các đo lường tiếp theo

2.6 Đối với thành phần khái niệm X6:

Thực hiện Cronbach's Alpha cho X6 từ MP11, MP12

Item-Squared Multiple Correlation

Cronbach's Alpha if Item Deleted

Hệ số Cronbach’s Alpha = 0.615 >0.6

Các hệ số tương quan biến tổng của các biến MP11, MP12 đều lớn hơn 0.3

Do đó các nhân tố này đủ độ tin cậy để thực hiện các đo lường tiếp theo

2.7 Đối với thành phần khái niệm X7:

Thực hiện Cronbach's Alpha cho X7 từ MP13, MP14

Trang 15

Reliability Statistics

Cronbach's

Alpha

Cronbach's Alpha Based on Standardized Items

Item-Squared Multiple Correlation

Cronbach's Alpha if Item Deleted

Vì biến tiềm ẩn này chỉ có 2 thành phần và hệ số Cronchbach’s Alpha là 0.400 < 0.6 không thỏa điều kiện nên ta loại biến này

2.8 Đối với thành phần khái niệm X8:

Thực hiện Cronbach's Alpha cho X8 từ P1,P2,P3,P4,P5,P6

Reliability Statistics

Cronbach's

Alpha

Cronbach's Alpha Based on Standardized Items

Item-Squared Multiple Correlation

Cronbach's Alpha if Item Deleted

Trang 16

Hệ số Cronbach’s Alpha = 0.836 >0.6

Các hệ số tương quan biến tổng của các biến P1,P2, P3, P4, P5, P6 đều lớn hơn 0.3

Do đó các nhân tố này đủ độ tin cậy để thực hiện các đo lường tiếp theo

Câu 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

3.1 Phân tích phương sai một chiều

Sau khi phân tích EFA và Cronbach’s Alpha ta chỉ còn 4 nhân tố để thực hiện các bước tiếp theo là các biến X1, X3, X5, X6

3.1.1 Các biến tiềm ẩn với OWN

Kiểm định Levene từ bảng Test of Homogeneity of Variances xét xem có phương sai đồng nhất không: có 2 trường hợp như sau:

- Thứ nhất là :

Các biến có mức ý ngh a > 0.05, có thể nói phương sai đồng nhất với các biến X3, X5 giữa 4 nhóm doanh nghiệp không khác nhau có ý ngh a thống kê, kết quả của phân tích ANOVA có thể sử dụng được

Với độ tin cậy 95%, kết quả phân tích ANOVA đối với 2 biến X3 và X5 có kết quả như sau: với mức ý ngh a quan sát của biến X3 > 0.05, thì có thể nói chưa có sự khác biệt về kết quả kinh doanh đối với X3 giữa những nhóm công ty khác nhau Đối với biến X5 có sự khác biệt có ý ngh a giữa DNNN, Liên doanh, công ty tư nhân, doanh nghiệp gia đình Tuy nhiên ta chưa biết được có sự khác biệt giữa các doanh nghiệp nào nên ta dùng bảng Post

hoc test đối với biến X5

Dependent

Variable

(I) OWN

(J) OWN

Mean Difference (I-J) Std Error Sig

95% Confidence Interval Lower Bound

Upper Bound

3 -.33293* 06843 000 -.5138 -.1520

4 -.22569* 07123 009 -.4140 -.0374

Trang 17

Ta thấy biến có sự khác biệt giữa nhóm DNNN với công ty tư nhân và DNNN với doanh nghiệp gia đình Và bảng cũng cho thấy giá trị khác biệt trung bình kết quả kinh doanh của nhóm Doanh nghiệp nhà nước với với công ty tư nhân, doanh nghiệp gia đình lần lược là 0.33293 và 0.22569

- Thứ hai là:

Các biến X1, X6 có mức ý ngh a < 0.05, có thể nói phương sai kết quả kinh doanh không đồng nhất với các X6 giữa 4 nhóm doanh nghiệp có khác nhau có ý ngh a thống kê, trường hợp này không kiểm định ANOVA được

3.1.2 Các biến tiềm ẩn với POS:

Tương tự ta cũng xem xét có phương sai đồng nhất không, có hai trường hợp:

- Thứ nhất là:

Các biến có mức ý ngh a >0.05 , có thể nói phương sai đồng nhất với các biến X6, X3, X5 giữa 2 nhóm cấp bậc quản lý không khác nhau có ý ngh a thống kê, kết quả của phân tích ANOVA có thể sử dụng được

Với độ tin cậy 95 , kết quả phân tích ANOVA có kết quả như sau: mức ý ngh a quan sát của các biến X3, X6 lớn hơn 0.05, thì có thể nói chưa có sự khác biệt về kết quả kinh doanh giữa 2 nhóm cấp quản lý

- Thứ hai là:

Biến X5 có mức ý ngh a là 0.00< 0.05 nên có sự khác biệt có ý ngh a giữa kết quả kinh doanh giữa 2 nhóm cấp quản lý là quản lý cấp cao và quản lý cấp trung Trong trường hợp này ta không cần kiểm tra Post Hoc test do chỉ có 2 nhóm cấp quản lý

Biến X1 có mức ý ngh a nhỏ hơn 0.05, thì có thể nói phương sai kết quả kinh doanh không đồng nhất với X1 giữa 2 nhóm quản lý, trường hợp này ta không đủ điều kiện kiểm định ANOVA

3.1.3 Các biến tiềm ẩn với AGE

Tương tự ta cũng xem xét có phương sai đồng nhất không, có hai trường hợp:

- Thứ nhất là:

Trang 18

Các biến có mức ý ngh a > 0.05, thì có thể nói phương sai đồng nhất với các biến X1,X3, X5 giữa 4 nhóm tuổi không khác nhau có ý ngh a thống kê, kết quả của phân tích ANOVA có thể sử dụng được

Với độ tin cậy 95%, kết quả phân tích ANOVA có kết quả như sau: mức ý ngh a quan sát của các biến X1,X3, X5 đều lớn hơn 0.05, thì có thể nói chưa có sự khác biệt về kết quả kinh doanh đối với X1,X3, X5 giữa những người thuộc các nhóm tuổi khác nhau

Trong trường hợp này cũng không thể kiểm tra Post Hoc test được do có một nhóm

là nhóm 4 chỉ có 1 trường hợp quan sát

- Thứ hai là:

Biến X6 có mức ý ngh a < 0.05, thì có thể nói phương sai kết quả kinh doanh không đồng nhất với các X6 giữa 4 nhóm tuổi có khác nhau có ý ngh a thống kê, trường hợp này ta không thể dùng kiểm định ANOVA

3.1.4 Các biến tiềm ẩn với EXP

Tương tự ta cũng xem xét có phương sai đồng nhất không, có hai trường hợp:

- Thứ nhất là:

Các biến X1, X3 có mức ý ngh a > 0.05, thì có thể nói phương sai đồng nhất với các biến X1, X3 giữa 4 nhóm bậc kinh nghiệm không khác nhau có ý ngh a thống kê, kết quả của phân tích ANOVA có thể sử dụng được

Với độ tin cậy 95 , kết quả phân tích ANOVA có kết quả như sau: mức ý ngh a quan sát của các biến X1,X3 lớn hơn 0.05, thì có thể nói chưa có sự khác biệt về kết quả kinh doanh đối với X1,X3 giữa 4 nhóm bậc kinh nghiệm

- Thứ hai là:

Biến X6 có mức ý ngh a nhỏ hơn 0.05, thì có thể nói phương sai kết quả kinh doanh không đồng nhất với các X6 giữa 4 nhóm bậc kinh nghiêm khác nhau có ý ngh a thống kê, trường hợp này ta không thể dùng kiểm định ANOVA

3.2 Thực hiện phân tích anova hai chiều với biến OWN và POS

Thực hiện Anova 2 chiều với biến Phụ thuộc P và 2 biến định tính OWN và POS

Kết quả phân tích anova hai chiều:

Ngày đăng: 02/03/2015, 14:28

HÌNH ẢNH LIÊN QUAN

Bảng mã hóa biến loại hình doanh nghiệp cho - bài tập xử lý dữ liệu spss môn phương pháp nghiên cứu khoa học
Bảng m ã hóa biến loại hình doanh nghiệp cho (Trang 25)
Bảng ANOVA  dùng để kiểm định F. Với mức ý ngh a 5  thì chỉ số sig=0.000. Như vậy mô  hình hồi quy phù hợp - bài tập xử lý dữ liệu spss môn phương pháp nghiên cứu khoa học
ng ANOVA dùng để kiểm định F. Với mức ý ngh a 5 thì chỉ số sig=0.000. Như vậy mô hình hồi quy phù hợp (Trang 26)

TỪ KHÓA LIÊN QUAN

TÀI LIỆU CÙNG NGƯỜI DÙNG

TÀI LIỆU LIÊN QUAN

w