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 2Câu 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 3thể 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 4Rotated 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 51.2 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 6Total Variance Explained
Cumulative
% Total
% of Variance
Rotated Component Matrix a
Trang 7Trong 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 8Trong 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 9Trong 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 10Nhân 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 11Total 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 12Đối với thành phần khái niệm Văn hóa tổ chức 1 (X1)
Trang 13Corrected 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 14Có 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 15Item-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 16Item-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 17Item-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 18Câu 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 193.1.2 Phân tích Anova Một Chiều đ/v tiêu thức phân loại POS
Test of Homogeneity of Variances
Levene Statistic df1 df2 Sig.
Trang 203.1.3 Phân tích Anova Một Chiều đối với tiêu thức phân loại Age
Trang 21Test 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 223.1.4 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 23Levene'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 24Câu 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