1. Trang chủ
  2. » Luận Văn - Báo Cáo

XỬ LÝ VÀ PHÂN TÍCH DỮ LIỆU SPSS

27 1,6K 1

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 27
Dung lượng 821,5 KB

Nội dung

Sau đó tính giá trị của các biến mới là trung bình của các yếutố thành phần Phân tích EFA là phân tích từng khái niệm, giúp chúng ta đánh giá được giátrị hội tụ và giá trị phân biệt của

Trang 1

_

TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP HỒ CHÍ MINH

VIỆN ĐÀO TẠO SAU ĐẠI HỌC

MSSV : 770123abcd LỚP : K23_ĐÊM 5

TP Hồ Chí Minh, tháng 02 năm 2014

Trang 2

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 lường biến này Sau đó tính giá trị của các biến mới (là trung bình của các yếu

tố thành phần)

Phân tích EFA là phân tích từng khái niệm, giúp chúng ta đánh giá được giátrị hội tụ và giá trị phân biệt của đo lường Khi tiến hành phân tích EFA, cácnhà nghiên cứu đều quan tâm đến một số tiêu chuẩn sau:

- Hệ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) là một chỉ số dùng để xem xét sự thíchhợp của phân tích nhân tố Trị số của KMO lớn (nằm giữa 0,5 và 1) có ýnghĩa là phân tích nhân tố là thích hợp (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn MộngNgọc, 2005)

- Hệ số tải nhân tố là chỉ tiêu để đảm bảo mức ý nghĩa thiết thực của EFA, hệ

số tải lớn hơn 0,3 được xem là đạt mức tối thiểu, hệ số tải lớn hơn 0,4 đượcxem là quan trọng, lớn hơn 0,50 được xem là có ý nghĩa thiết thực Hệ số tảilớn nhất của các biến quan sát phải ≥ 0.5 Trong bài, tác giả chọn “Suppressabsolute values less than” là 0,5 để đảm bảo ý nghĩa của việc phân tích nhân

tố EFA

- Thang đo được chấp nhận khi tổng phương sai trích ≥ 50%

- Hệ số eigenvalue có giá trị lớn hơn 1 (Gerbing và Anderson, 1998)

- Tiếp theo là khác biệt giữa các hệ số tải nhân tố của một biến quan sát phải

≥ 0,3 để đảm bảo giá trị phân biệt giữa các nhân tố (Jabnoun và Al-Tamimi,2003)

1.1 Thực hiện phân tích EFA cho khái niệm Văn Hóa Tổ Chức (OC)

KMO and Bartlett's Test

Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy ,729

Bartlett's Test of Sphericity Approx Chi-Square 1166,882

Sig ,000

Trong bảng KMO and Bartlett’s Test: Với giả thuyết H0 đặt ra trong phântích này là giữa các biến quan sát trong tổng thể không có mối tương quanvới nhau Kiểm định KMO và Bartlett’s Test trong phân tích nhân tố cho thấygiả thuyết H0 này bị bác bỏ (vì Sig =.000), do vậy các biến quan sát trong tổng

Trang 3

thể có mối tương quan với nhau, đồng thời hệ số KMO bằng 0,729(>0,5)chứng tỏ phân tích nhân tố để nhóm các biến lại với nhau là phù hợp

Trong Bảng Communalities: phần chung ban đầu luôn bằng 1 và phần trích

cuối cùng (Extraction) nằm trong khoảng 0,418 đến 0,678 Phần trích cuốicùng chính là Hj2 ở đây muốn nói lên phương sai của biến quan sát Xj đượcgiải thích bởi phần chung nằm trong khoảng 0,418 đến 0,678

Total Variance Explained

Component Initial Eigenvalues Extraction Sums of Squared Loadings

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

Extraction Method: Principal Component Analysis.

Trong bảng Total Variace Explained: Có 2 component trở thành 2 Factor trong môhình 7 biến quan sát Factor 1 có khả năng giải thích được 35.284% tổng biến thiên của 7biến quan sát Factor 2 có khả năng giải thích được 17.669% tổng biến thiên của 7 biến quansát Cả 2 factor này giải thích lũy kế lên là 52.953% tổng biến thiên của 7 biến quan sát Vàthang đo rút ra chấp nhận được với giá trị eigenvalue = 1,237

Trang 4

Rotated Component Matrix

Bảng Rotated Component Matrix: cho thấy tổng cộng có 2 nhân tố được rút

trích bao gồm 7 biến quan sát

Tính giá trị các biến mới trong SPSS:

Vào Transform/ Compute Variable Sau đó đưa từng biến quan sát tính giá trịbiến mới lấy giá trị trung bình Với biến X1- Văn hóa Tổ chức 1 gồm OC14,OC26, OC25, OC12 mà ta đặt ở bên trên ta lấy trung bình Cách tính trungbình X1:

Nhân tố thứ 2 gồm 3 biến quan sát: OC24, OC21, OC23 Nhân tố này đượcđặt tên là Văn hóa Tổ chức 2 Kí hiệu là X2 Tương tự ta tính giá trị trung bìnhcho biến X2 gồm OC24, OC21, OC23 như cách tính X1 đã nêu trên

Trang 5

1.2 Thực hiện phân tích EFA cho khái niệm Hệ thống giá trị của Quản Trị Gia (PV)

KMO and Bartlett's Test

Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy ,705

Bartlett's Test of Sphericity Approx Chi-Square 1178,491

Sig ,000

Qua bảng KMO and Bartlett’s Test: Với giả thuyết H0 đặt ra trong phân tíchnày là giữa các biến quan sát trong tổng thể không có mối tương quan vớinhau Kiểm định KMO và Bartlett’s Test trong phân tích nhân tố cho thấy giảthuyết H0 này bị bác bỏ (vì Sig =.000), do vậy các biến quan sát trong tổng thể có mối tươngquan với nhau, đồng thời hệ số KMO bằng 0,729(>0,5) chứng tỏ phân tích nhân tố để nhómcác biến lại với nhau là phù hợp

Trong Bảng Communalities: phần chung ban đầu luôn bằng 1 và phần trích

cuối cùng (Extraction) nằm trong khoảng 0,389 đến 0,589 Phần trích cuốicùng chính là Hj2 ở đây muốn nói lên phương sai của biến quan sát Xj đượcgiải thích bởi phần chung nằm trong khoảng 0,389 đến 0,589

Trang 6

Total Variance Explained

Cumulative

% Total

% of Variance

Rotated Component Matrix a

Trang 7

Trong bảng Rotated Component Matrix: cho thấy tổng cộng có 2 nhân tố

được rút trích bao gồm 8 biến quan sát

Tính giá trị các biến mới trong SPSS:

Vào Transform/ Compute Variable Sau đó đưa từng biến quan sát tính giá trịbiến mới lấy giá trị trung bình Với biến X3- Hệ thống giá trị của Quản Trị Gia

1 gồm PV6, PV5, PV8, PV2 mà ta đặt ở bên trên ta lấy trung bình

Nhân tố thứ 2 gồm 4 biến quan sát: PV3, PV1, PV9, PV4 Nhân tố này đượcđặt tên là Hệ thống giá trị của Quản Trị Gia 2 Kí hiệu là X4 Tương tự ta tínhgiá trị trung bình cho biến X4 gồm PV3, PV1, PV9, PV4 như cách tính X3 đãnêu trên

1.3 Thực hiện phân tích EFA cho khái niệm Thực Tiễn Quản Trị (MP)

KMO and Bartlett's Test

Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy ,864

Bartlett's Test of Sphericity Approx Chi-Square 2445,541

Sig ,000

Trong bảng KMO and Barlett’s Test: Với giả thuyết H0 đặt ra trong phân tíchnày là giữa các biến quan sát trong tổng thể không có mối tương quan vớinhau Kiểm định KMO và Bartlett’s Test trong phân tích nhân tố cho thấy giảthuyết H0 này bị bác bỏ (vì Sig =.000), do vậy các biến quan sát trong tổng thể có mối tươngquan với nhau, đồng thời hệ số KMO bằng 0,864(>0,5) chứng tỏ phân tích nhân tố để nhómcác biến lại với nhau là phù hợp

Trang 8

Trong Bảng Communalities: phần chung ban đầu luôn bằng 1 và phần trích

cuối cùng (Extraction) nằm trong khoảng 0,366 đến 0,704 Phần trích cuối

cùng chính là Hj2 ở đây muốn nói lên phương sai của biến quan sát Xj được giải

thích bởi phần chung nằm trong khoảng 0,366 đến 0,704

Total Variance Explained

Component

Initial Eigenvalues Extraction Sums of Squared

Loadings Rotation Sums of Squared Loadings

Cumulative

% Total

% of Variance

Trang 9

Trong bảng Total Variance Explained: Có 2 component trở thành 2 Factor

trong mô hình 10 biến quan sát Factor 1 có khả năng giải thích được39.359% tổng biến thiên của 10 biến quan sát Factor 2 có khả năng giải thíchđược 11.042% tổng biến thiên của 10 biến quan sát Cả 2 factor này giải thíchlũy kế lên là 50.401% tổng biến thiên của 10 biến quan sát Và thang đo rút rachấp nhận được với giá trị eigenvalue = 1,104

Rotated Component Matrix a

Bảng Rotated Component Matrix: cho thấy tổng cộng có 2 nhân tố được rút

trích bao gồm 10 biến quan sát

Tính giá trị các biến mới trong SPSS:

Vào Transform/ Compute Variable Sau đó đưa từng biến quan sát tính giá trịbiến mới lấy giá trị trung bình Với biến X5- Thực Tiễn Quản Trị 1 gồm MP26,MP23, MP21, MP15, MP25, MP24, MP16, MP22 mà ta đặt ở bên trên ta lấytrung bình

Trang 10

Nhân tố thứ 2 gồm 2 biến quan sát: MP11, MP12 Nhân tố này được đặt tên

là Thực Tiễn Quản Trị 2 Kí hiệu là X6 Tương tự ta tính giá trị trung bình chobiến X6 gồm MP11, MP12 như cách tính X5 đã nêu trên

1.4 Thực hiện phân tích EFA cho khái niệm Kết Quả Hoạt Động Của Công Ty (P)

KMO and Bartlett's Test

Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy ,847

Bartlett's Test of Sphericity Approx Chi-Square 1958,847

Sig ,000

Trong bảng KMO and Bartlett’s Test: Với giả thuyết H0 đặt ra trong phân

tích này là giữa các biến quan sát trong tổng thể không có mối tương quanvới nhau Kiểm định KMO và Bartlett’s Test trong phân tích nhân tố cho thấygiả thuyết H0 này bị bác bỏ (vì Sig =.000), do vậy các biến quan sát trong tổng thể có mốitương quan với nhau, đồng thời hệ số KMO bằng 0,847(>0,5) chứng tỏ phân tích nhân tố đểnhóm các biến lại với nhau là phù hợp

Trong Bảng Communalities: phần chung ban đầu luôn bằng 1 và phần trích

cuối cùng (Extraction) nằm trong khoảng 0,509 đến 0,607 Phần trích cuốicùng chính là Hj2 ở đây muốn nói lên phương sai của biến quan sát Xj đượcgiải thích bởi phần chung nằm trong khoảng 0,509 đến 0,607

Trang 11

Total Variance Explained

Extraction Method: Principal Component Analysis.

Trong bảng Total Variance Explained: Tổng phương sai trích được bằng 55.022%cho biết 1 nhân tố vừa rút ra giải thích được 55.022% biến thiên của tập dữ liệu Và thang đorút ra chấp nhận được với giá trị eigenvalue = 3.301

Component Matrix a

Component

1 P2 ,714

Tính giá trị các biến mới trong SPSS:

Vào Transform/ Compute Variable Sau đó đưa từng biến quan sát tính giá trịbiến mới lấy giá trị trung bình Với biến Y gồm P1,P2,P3,P4,P5,P6 mà ta đặt

ở bên trên ta lấy trung bình tương tự như trên

COMPUTE Y=MEAN(P1,P2,P3,P4,P5,P6).

Trang 12

Đối với thành phần khái niệm Văn hóa tổ chức 1 (X1)

Trang 13

Corrected Total Correlation

Item-Cronbach's Alpha

if Item Deleted OC12 12,92 5,180 ,503 ,745

đủ độ tin cậy để thực hiện các đo lường tiếp theo

Đối với thành phần khái niệm Văn hóa tổ chức 2 (X2)

Corrected Total Correlation

Item-Cronbach's Alpha

if Item Deleted OC21 6,58 3,243 ,208 ,243

OC23 6,57 3,487 ,210 ,242

OC24 6,90 3,316 ,180 ,301

Trang 14

Có hệ số Cronbach’s Alpha bằng 0.348<0.6 Các hệ số tương quan biến tổngcủa các biến OC24, OC21, OC23 đều bé hơn 0.3 Cho thấy nhóm nhân tốbiến này không đủ độ tin cậy để thực hiện các đo lường tiếp theo Do đó taloại bỏ nhân tố này ra khỏi phân tích ở các bước tiếp theo.

Đối với thành phần khái niệm Hệ thống giá trị của quản trị gia 1 (X3)

Corrected Total Correlation

Item-Cronbach's Alpha

if Item Deleted PV2 12,85 5,042 ,432 ,692

Đối với thành phần khái niệm Hệ thống giá trị của quản trị gia 2 (X4)

Reliability Statistics

Cronbach's

Alpha N of Items

,565 4

Trang 15

Item-Total Statistics

Scale Mean if

Item Deleted

Scale Variance if Item Deleted

Corrected Total Correlation

Item-Cronbach's Alpha

if Item Deleted PV1 9,45 6,719 ,357 ,489

Corrected Total Correlation

Item-Cronbach's Alpha

if Item Deleted PV1 6,43 3,499 ,383 ,412

PV3 7,20 3,352 ,396 ,388

PV9 6,69 3,509 ,303 ,539

Nếu sau khi loại bỏ biến PV4 thì hệ số Cronbach’s Alpha cũng chỉ bằng 0.548vẫn <0,6 và các hệ số tương quan biến tổng của các biến PV1, PV3, PV9 >0.3 Cho thấy nhóm nhân tố biến này không đủ độ tin cậy để thực hiện các đolường tiếp theo Do đó ta loại bỏ nhân tố này ra khỏi phân tích ở các bướctiếp theo

Đối với thành phần khái niệm Thực tiển quản trị 1 (X5)

Reliability Statistics

Cronbach's

Alpha N of Items

,819 8

Trang 16

Item-Total Statistics

Scale Mean if

Item Deleted

Scale Variance if Item Deleted

Corrected Total Correlation

Item-Cronbach's Alpha

if Item Deleted MP15 24,86 32,227 ,538 ,798

Đối với thành phần khái niệm Thực tiển quản trị 2 (X6)

Reliability Statistics

Cronbach's

Alpha N of Items

,615 2

Trang 17

Item-Total Statistics

Scale Mean if

Item Deleted

Scale Variance if Item Deleted

Corrected Total Correlation

Item-Cronbach's Alpha

if Item Deleted MP11 3,99 1,121 ,445 a

MP12 3,86 1,231 ,445 a

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.

Có hệ số Cronbach’s Alpha bằng 0.615 Các hệ số tương quan biến tổng củacác biến quan sát MP11, MP12 đều lớn hơn 0.4 Do đó các nhân tố này đủ độtin cậy để thực hiện các đo lường tiếp theo

Đối với thành phần khái niệm Kết quả hoạt động của công ty (P)

Item-Cronbach's Alpha if Item Deleted

Trang 18

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 Thực hiện phân tích Anova Hai Chiều với biến OWN và POS 3.1 Phân tích Anova 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

Giả thuyết: H0: Các biến độc lập có ảnh hưởng đến tiêu thức phân loại

H1: Phương sai của các nhóm theo tiêu thức phân loại OWNkhông đồng nhất

3.1.1 Phân tích Anova Một Chiều đối với tiêu thức phân loại OWN

Test of Homogeneity of Variances

Levene Statistic df1 df2 Sig.

Trang 19

3.1.2 Phân tích Anova Một Chiều đ/v tiêu thức phân loại POS

Test of Homogeneity of Variances

Levene Statistic df1 df2 Sig.

Trang 20

3.1.3 Phân tích Anova Một Chiều đối với tiêu thức phân loại Age

Trang 21

Test of Homogeneity of Variances

Levene Statistic df1 df2 Sig.

X6 5,712 d 2 942 ,003

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

of homogeneity of variance for X1.

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

of homogeneity of variance for X3.

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

of homogeneity of variance for X5.

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

of homogeneity of variance for X6.

Các biến X1,X3,X5 có Sig > 0.05 , không có sự khác biệt phương sai của các nhóm nên thỏađiều kiện xét Anova

Within Groups 780,900 942 ,829

Total 791,034 945

- Sig của X1,X3,X5 > 0.05: Không có sự khác biệt về Văn Hóa Tổ Chức (theokhía cạnh Văn Hóa Tổ Chức 1), Hệ thống Quản Trị Gia (theo khía cạnh Hệthống Quản Trị Gia 1) và Thực Tiễn Quản Trị ( theo khía cạnh Thực TiễnQuản Trị 1) giữa 4 độ tuổi khác nhau

Trang 22

3.1.4 Phân tích Anova Một Chiều đ/v tiêu thức phân loại EXP

Test of Homogeneity of Variances

Levene Statistic df1 df2 Sig.

Within Groups 606,228 939 ,646

Total 613,772 943 X6 Between Groups 9,579 4 2,395 2,914 ,021

Within Groups 771,717 939 ,822

Total 781,296 943

- Sig của X1,X3 > 0.05: Không có sự khác biệt về Văn Hóa Tổ Chức (theokhía cạnh Văn Hóa Tổ Chức 1) , Hệ thống Quản Trị Gia (theo khía cạnh Hệthống Quản Trị Gia 1) giữa 4 độ tuổi khác nhau

3.2 Thực hiện Anova Hai Chiều đ/v tiêu thức phân loại OWN và POS

Trang 23

Levene's Test of Equality of Error Variances

Dependent Variable:Y

F df1 df2 Sig.

1,739 7 939 ,097

Tests the null hypothesis that the error variance of

the dependent variable is equal across groups.

a Design: Intercept + OWN + POS + OWN * POS

Tests of Between-Subjects Effects

Dependent Variable:Y

Source

Type III Sum of Squares df

Mean Square F Sig.

Partial Eta Squared

Noncent.

Parameter

Observed Power b

Total 13599,604 947

Corrected

Total 466,650 946

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

b Computed using alpha = ,05

Vậy: Kiểm định Levene có Sig=0.97 > 0.05 => Có sự đồng nhất về phươngsai thỏa để thực hiện Anova 2 chiều Mặt khác: ở bảng Tests of Between-Subjects Effects có Sig(OWN,POS) <0.05 => hai nhân tố chính: loại hìnhdoanh nghiệp (OWN), cấp bậc quản lý (POS) có ảnh hưởng đến kết quả hoạtđộng, nhưng sự tương tác giữa loại hình doanh nghiệp với cấp bậc quản lý(OWN * POS) không ảnh hưởng đến kết quả hoạt động của doanh nghiệp.Tuy nhiên do R2 đã hiệu chỉnh quá bé nên mô hình không phù hợp

Trang 24

Câu 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’s Alpha

Phương trình hồi quy bội biểu diễn mối quan hệ giữa các nhân tố và mức độhài lòng của khách hàng, có dạng như sau:

và 50.4 % còn lại biến thiên của nhân tố kết quả kinh doanh được giải thích bởi các biến khácngoài mô hình mà trong phạm vi nghiên cứu của đề tài này chưa xem xét đến Chứng minhcho sự phù hợp của mô hình được trình bày ở bảng dưới đây

Model Summary

Model R R Square

Adjusted R Square

Std Error of the Estimate

Change Statistics

R Square Change

F Change df1 df2

Sig F Change

Ngày đăng: 22/06/2015, 10:15

TỪ KHÓA LIÊN QUAN

TÀI LIỆU CÙNG NGƯỜI DÙNG

TÀI LIỆU LIÊN QUAN

w