liệu). vào A/D R/F/Score: chọn gregistion. Vào lại dữ liệu nó sẽ hiện 7 nhân tố đại diện cho 7 nhóm tác động.
- Chạy hồi quy:
Đổi tên lại 7 biến kia thành các biến x1…x7… …
Chạy mô hình của Y và X. kết quả
Coefficientsa
Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients
t Sig. Collinearity Statistics
B Std. Error Beta Tolerance
1 (Constant) -2.569E-017 .050 .000 1.000
X1 REGR factor score 1 for
analysis 1 .306 .051 .306 6.054 .000 1.000
X2 REGR factor score 2 for analysis 1
X3 REGR factor score 3 for
analysis 1 .475 .051 .475 9.383 .000 1.000
X4 REGR factor score 4 for
analysis 1 .226 .051 .226 4.470 .000 1.000
X5 REGR factor score 5 for
analysis 1 .011 .051 .011 .218 .828 1.000
X6 REGR factor score 6 for
analysis 1 .126 .051 .126 2.495 .013 1.000
X7 REGR factor score 7 for
analysis 1 .050 .051 .050 .997 .320 1.000
a. Dependent Variable: YNEW REGR factor score 1 for analysis 1
Lương thưởng ảnh hưởng nhiều nhất. vậy giải pháp là tăng lươngKiểm tra lại xem có biến giả không. Biến giới tính Kiểm tra lại xem có biến giả không. Biến giới tính
Dùng lệnh transform. Mã hóa lại biến. mã hóa biến giới tính nam nữ thành biến giả (1,0).
Transform/recod into diffent varyable (gia gio tinh..) nhập vào chỗ old and new value. 1-1;2-0. Range, value though hight: value. 1-1;2-0. Range, value though hight:
Gốc Giả Nam Nữ 1 2( lớn hơn 1) 1 o
Chạy lại hồi quy có biến giả vào mô hình ( A/R/Liner).Dưa biến giả giới tính vào X Kết quả: Kết quả:
Coefficientsa
Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients
t Sig. Collinearity Statistics
B Std. Error Beta Tolerance VIF
1 (Constant) -.057 .073 -.781 .436
X1 REGR factor score 1
for analysis 1 .304 .051 .304 6.000 .000 .998 1.002
GIAGIOITINH .110 .103 .055 1.074 .284 .967 1.034
X2 REGR factor score 2
for analysis 1 .343 .051 .343 6.778 .000 .999 1.001
X3 REGR factor score 3
for analysis 1 .473 .051 .473 9.350 .000 .999 1.001
X4 REGR factor score 4
for analysis 1 .227 .051 .227 4.487 .000 1.000 1.000 X5 REGR factor score 5
for analysis 1
X6 REGR factor score 6
for analysis 1 .122 .051 .122 2.406 .017 .994 1.006
X7 REGR factor score 7
for analysis 1 .052 .051 .052 1.035 .302 .999 1.001
a. Dependent Variable: YNEW REGR factor score 1 for analysis 1
Các nhân tố có kế quả lớn hơn 5%. Ta kết luận bác bỏ Ho. Các biến đồ màu vàng là không ảnh hưởng. hưởng.
[Kết quả mô hình là: Y= 0.3041+ 0.343X2
Lưu ý: VIF( hệ số phóng đại phương sai) lớn hơn 10 là hiện tượng đa cộng tuyến. trong trường hợp này nó bằng 1 hết. vậy không có hiện tượng đa cộng tuyến. Nếu có biến nào mà có VIF lớn hợp này nó bằng 1 hết. vậy không có hiện tượng đa cộng tuyến. Nếu có biến nào mà có VIF lớn hơn 10, thì ta loại chúng ra khỏi mô hình. Nếu có 2 biến cùng tham dự mà lớn hơn 10 thì ưu tiên loại từng biến 1 theo thứ tự biến lớn nhất thì loại đi. Các số liệu tại mục này không tương quan nên nó luôn bằng 1. VIF=1/(1-r2 của pt phụ). CÁC BƯỚC RÚT TRÍCH RA TỪ EFA LUÔN BẰNG 1. KHÔNG BAO GIỜ CÓ HIỆN TƯỢNG ĐA CỘNG TUYẾN.
GỐC GIẢ NV GIẢ CBQL GIẢ T/PP
NHÂN VIÊN 1 1 0 0
CBQL 2 0 1 0
T/PHÓ PHÒNG 3 0 0 1
NHẬP CÁC BIẾN GIẢ VÀO. TỪ VỊ TRÍ, CHUYỂN QUA. MÀ SAU KHI NHẬP 2 BIẾN GIẢNHÂN VIÊN VÀ GIẢ CBQL LÀ OK. VÌ NẾU KHÔNG PHẢI LÀ 2 CÁI NÀY THÌ SẼ LÀ T/P NHÂN VIÊN VÀ GIẢ CBQL LÀ OK. VÌ NẾU KHÔNG PHẢI LÀ 2 CÁI NÀY THÌ SẼ LÀ T/P PHÒNG.