3.3.5. Ki m đ nhăbƠiătónăđaăm u
Phân t́ch ph ng sai m t chi u (ANOVA) nh m m c đ́ch ki m tra xem li u
li u có s khác bi t ć Ủ ngh a th ng kê v giá tr trung bình c a nhi u nh́m đ c l p hay không. Phép ki m đ nh cho bài toán đa m u đ c thành l p nh sau:
H0: µ1 = µ2 = µ3 = … = µi
H1: ít nh t m t µi khác v i nh ng cái cịn l i
trong đ́ 1, 2, …, µi là giá tr trung bình c a các nh́m đ c l p. tin c y
đ c s d ng trong ki m đ nh bài tốn đa m u là 95%. Trình t th c hi n bài tốn
Hình 3.5: Quy trình phân tích ANOVA
3.3.6. Phân tích d li u
3.3.6.1. Phân tích nhân t - EFA
Sau khi ki m tra đ tin c y c a thang đo, v i s l ng bi n hi n t i ki m tra xem các bi n có m i liên h hay khác bi t v i nhau so v i ban đ u hay không, lu n
v n ti p t c s d ng công c ti p theo là phân tích nhân t .
Phân tích nhân t ph ng pháp các th thu t đ thu g n và tóm t t d li u. K thu t phân tích thành t chính (Principal Component Analysis) dùng đ : - Nh n ra t p h p các bi n n i tr i đ s d ng trong các phân t́ch đa bi n.
Theo Tr ng và Ng c (2008), m t s tiêu chu n đánh giá bi n đo l ng trong PCA:
- H s KMO (Kaiser –Meyer-Olkin): d̀ng đ ki m tra s thích h p c a phân tích nhân t . Phân tích thành t thích h p khi tr s KMO ≥ 0.5.
N u:
• KMO = 0.5: h u nh không ch p nh n, nhân t không phù h p d li u
• KMO t 0.7 - 0.8: ch p nh n đ c
- Ki m đ nh Barlett: đ ki m tra gi thuy t các bi n ć t ng quan trong t ng th không, là đi u ki n đ phân tích thành t PCA. N u k t qu Barlett’stest ć sig.
< 5% thì bác b gi i thuy t, t c là các bi n ć t ng quan v i nhau.
- Ki m tra giá tr riêng (H s Eigenvalue là h s đ i di n cho l ng bi n thiên
đ c gi i thích b i nhân t ) l n h n 1 thì y u t trích ra có giá tr tóm t t th hi n thông tin t t.
- T ng ph ng sai tŕch Variance extracted > 50%: gi i thích m c Ủ ngh a c a
nhân t lên v n đ nghiên c u.
- H s t i nhân t (Factor Loading): là h s t ng quan gi a các bi n và các nhân t .
Theo Hair và các tác gi (2006) , Multivariate Data Analysis, 6th Edition [36] thì: - Factor Loading (FL) m c ± 0.3: bi n quan sát đ c gi l i.
- FL m c ± 0.5: ć Ủ ngh a th ng kê t t. - FL m c ± 0.7: ć Ủ ngh a th ng kê r t t t.
Theo các nhà nghiên c u, n u chênh l ch h s t i nh h n 0.3, chúng ta c n lo i b bi n quan sát đ́. Tuy nhiên, chúng ta c ng c n xem xét đ́ng ǵp c a bi n vào giá tr n i dung c a nhân t tr c khi quy t đnh lo i b hay gi l i bi n quan sát (Th , 2011) [37]. Tr ng h p 2, hai h s t i chênh nhau t 0.3 tr lên, khi đ́ bi n quan sát s đ c gi l i và nó s n m nhóm nhân t có h s t i cao h n.
3.3.6.2. Ph n m m h tr phân tích d li u
th c hi n các phân tích trên, lu n v n s d ng các ph n m m IBM SPSS
Statistics V23 và Microsoft Office Excel 2016. Trong đ́, các ph n m m trên đ c
s d ng đ t ng h p d li u thu th p đ c t b ng câu h i kh o sát, xác đnh t n s xu t hi n, tr trung b̀nh, đ l ch chu n, h s Cronbach’s Alpha, phân t́ch nhân t
EFA. Microsoft Office Excel 2013 đ c d̀ng đ th ng kê mơ t và trình bày k t qu phân tích t SPSS.
3.3.1. Các thu t tốn trí tu nhân t o 3.3.1.1. M ng th n kinh nhân t o (ANN) 3.3.1.1. M ng th n kinh nhân t o (ANN)
M ng ANN (Artificial Neural Network) s d ng quá trình x lý c a não làm
bài toán d đốn. Mơ hình ANN là cơng c m nh m có th gi i quy t các bài toán phi tuy n nh d đoán m c đ nh h ng, d đoán , v.v... [38]. Mơ hình m ng n - ron nh n th c nhi u l p là m t mơ h̀nh ANN đi n hình, có ba l p chính bao g m m t l p đ u vào, m t t p h p các l p n và m t l p đ u ra. Hình 3.6 minh h a m t
mô h̀nh ANN đi n hình.
Hình 3.6 - C u trúc mơ hình ANN đi n hình
3.3.1.2. Mơ hình h iăquyăvect ăh tr (SVR)
Mô h̀nh SVR đ c Vapnik đ xu t vào n m 1995 [39] đ gi i quy t các bài
toán h i quy phi tuy n. Các hàm Kernel c a mơ hình SVR bao g m các hàm tuy n tính (linear), c s xuyên tâm (radial basic), đa th c (polynomial) ho c hàm sigmoid. Hai tham s ch́nh đ c s d ng đ xây d ng mô h̀nh SVR, đ́ là h ng s chính quy (C) và tham s hàm c s bán kính Gaussian (g), đ c t i u h́a cho SVR.
H ng s C xác đ nh m c ph t khi SVR đ a ra d đốn khơng ch́nh xác. C l n ch ra m t hình ph t nghiêm kh c đ i v i nh ng sai l m và ng c l i. Hình ph t n ng khi n SVR khó h i t và d n đ n m t n đnh, trong khi hình ph t nh c n th i gian đào t o l n đ mơ hình h i t . Tham s g là ngh ch đ o c a ph ng sai đ i v i hàm Gauss. M t giá tr g l n d n đ n các d đoán n đ nh v i đ ch ch cao. Ng c l i, m t giá tr g nh làm gi m b t s sai l ch nh ng làm cho các d đoán không n đ nh. Trong nghiên c u này, C = 10 và g = 0.1 s đ c l a ch n đ xây d ng mơ hình SVR [40- 42].
3.3.1.3. Mơ hình h i quy tuy n tính
H i quy tuy n tính c g ng mơ hình hóa m i quan h gi a hai bi n b ng cách
đi u ch nh m t ph ng tr̀nh tuy n tính v i d li u quan sát [43]. M t bi n đ c coi là bi n gi i thích và bi n kia đ c coi là bi n ph thu c.
H i quy tuy n tính là m t lo i phân tích d báo c b n và đ c s d ng ph
bi n. Các c l ng h i quy này đ c s d ng đ gi i thích m i quan h gi a m t
bi n ph thu c và m t ho c nhi u bi n đ c l p. D ng đ n gi n nh t c a ph ng tr̀nh
h i quy v i m t bi n ph thu c và m t bi n đ c l p đ c xác đ nh b ng công th c y
= c + b * x, trong đ́ y = đi m bi n ph thu c c tính, c = h ng s , b = h s h i quy
và x = đi m trên bi n đ c l p. [44]
Phân tích h i quy tuy n t́nh th ng s d ng b ng ba cách sau: - Xác đnh s c m nh c a các y u t d báo
- D báo hi u ng
- D báo xu h ng.
ng h i quy tuy n t́nh ć ph ng tr̀nh d ng Y = a + bX, trong đ́ X là bi n gi i thích và Y là bi n ph thu c. H s góc c a đ ng th ng là b và a là giao đi m (giá tr c a y khi x = 0).
3.4. ́nhăgíăHSD ăc a mơ hình
Trong lu n v n này, HSD c a các mơ hình TNNT đ c đo l ng b ng cách xem xét ba ch s đánh giá đ chính xác c a d đốn th ng đ c s d ng, đ́ là: R2,
RMSE và MAPE. c̀ng đánh giá HSD , m t ch s đánh giá t ng h p đ c g i
là ch s hi u su t (PI), k t h p R2, RMSE và MAPE thành m t th c đo duy nh t,
đư đ c t o và s d ng đ so sánh HSD c a các mơ hình khác bi t [45].
R2 đo m c đ phù h p c a m t mơ hình d đoán. Giá tr R2 cao cho bi t các
giá tr d đốn hồn tồn ph̀ h p v i các giá tr quan sát đ c. R2 đ c tính tốn
nh sau: 2 2 1 2 1 ( ) 1 ( ) n t t t n t t y x R y y = = − = − − (2)
trong đ́: n là ḱch th c m u;xt là giá tr d đoán;yt là giá tr quan sát; và y là giá tr trung bình c ayt.
RMSE đ i di n cho đ l ch chu n m u c a ph n d gi a các giá tr d đoán và
quan sát. Th c đo này đ c s d ng đ xác đnh các sai s l n và đánh giá s thay
đ i c a ph n ng mô h̀nh đ i v i ph ng sai. RMSE x lý các l i l n vì nó khu ch
đ i l i v m t hình h c. Cơng th c tốn h c cho RMSE là:
2 1 1 ( ) n t t t RMSE x y n = = − (3)
MAPE là m t ch s th ng kê gi i th́ch đ chính xác c a d đốn b ng cách so sánh các ph n d v i các giá tr quan sát đ c. i u này th ng đ c bi u th d i d ng ph n tr m đ chính xác và r t h u ́ch đ đánh giá HSD c a các mơ hình b ng
cách đ a ra khái ni m giá tr tuy t đ i. Cơng th c tốn h c cho MAPE là:
1 1 100% n t t t t x y MAPE n = y − = (4)
Ch s hi u su t (Performance Index - PI) d̀ng đ đo l ng HSD c a m t mơ hình m t cách tồn di n b ng cách xem xét nhi u ch s đánh giá. Thay v̀ đánh
giá s khác bi t gi a giá tr th c t và giá tr d đoán, PI đ c s d ng đ so sánh
HSD c a các mơ hình d đốn khác nhau. Cơng th c toán h c cho PI là:
2 min 2 max max 1 1 1 3 3 3 a a a a RMSE MAPE R PI R RMSE MAPE = + + (5)
trong đ́ PIa, R2a, RMSEa, và MAPEa là PI, R2, RMSE, và MAPE c a mơ hình d
đốn a; R2min là R2 t i thi u trong so sánh, và RMSEmax và MAPEmax là RMSE và
MAPE t i đa trong so sánh. Ć th th y t ph ng tr̀nh r ng PI lo i b s khác bi t v đ l n gi a ba ch s đánh giá b ng cách tiêu chu n hóa, so sánh các giá tr ch s c a m i d đoán v i hi u su t ch s kém nh t trong s các so sánh. Không gi ng
nh t ng ch s , PI xem xét t t c các ch s có s n và đo l ng hi u su t c a mơ hình m t cách tồn di n h n. Trong nghiên c u này, R2, RMSE và MAPE đ c coi là quan
cùng tr ng s trong ph ng tr̀nh PI. Giá tr PI nh h n cho th y HSD t t h n và ng c l i.
3.5. Ph n m m h tr nghiên c u
hoàn thành lu n v n, h c viên đư s d ng m t s ph n m m sau: B ng 3.4: Các ph n m m h tr nghiên c u
STT Ph n m m Áp d ng
1 IBM SPSS Statistics V26 Th ng kê suy lu n
2 Microsoft Office Excel 2016 Th ng kê mô t , trình bày k t qu phân tích 3 IBM SPSS Modeler V18 Mơ hình thu t tốn ANN, LR và SVR
3.6. Tóm t tăch ngă3
Ch ng này đư đ nh h ng và đ a ra đ c quy tr̀nh ph ng pháp nghiên c u
d ng s đ , tr̀nh bày các b c th c hi n và lý thuy t liên quan đ làm các ch ng
ti p theo. u tiên, BCH KS đ c d̀ng đ kh o sát m c đ đ ng ý c a TKS đ i v i 30 nhân lãng phí trong TCXD. K t qu thu đ c 150 m u h p l v i nhi u đ c
tr ng khác nhau. Ti p theo, s d ng ph n SPSS đ : (1) ki m tra đ tin c y; (2) ph ng
pháp x p h ng; (3) ki m đnh bài toán m t m u, (3) ki m đ nh bài toán hai m u; (4) ki m đ nh bài toán đa m u (n u ć).
CH NGă4: PHÂN TÍCH D LI U 4.1. X́căđnh các nhân t c a nghiên c u
Nh đư tr̀nh bày quy trình nghiên c u, t vi c tìm hi u d a trên các nghiên
c u tr c đây, tham kh o ý ki n chuyên gia và kinh nghi m th c ti n, lu n v n đư
xác đ nh đ c 30 nhân t , phân thành 8 nhóm. Trong s 30 nhân t lưng ph́ trong
TCXD nhà cao t ng, các ngu n tham kh o bao g m:
- Tham kh o t các tài li u, nghiên c u tr c: 19 nhân t - Tham kh o Ủ ki n chuyên gia: 7 nhân t
- úc k t t kinh nghi m c a b n thân: 4 nhân t
B ng 4.1 - Các nhân t lãng phí trong thi công xây d ng
STT Các nhơnăt lãng phí trong TCXD Thamăkh o I S năxu tăqúăm căậ Overproduction
1 Phân b quá m c ho c không c n thi t v t li u/thi t
b trên công tr ng [34, 46, 47]
2 Phân b quá m c ho c không c n thi t công nhân
trên công tr ng [34, 46, 47] 3 S n xu t/ gia công quá nhi u d n đ n d th a [46, 47]
Ch ăđ iăậ Waiting
4 Ch đ i ng i khác hồn thành cơng vi c, tr c khi
công vi c ti p theo ć th b t đ u [46, 47] 5 Ch đ i v t li u, thi t b đ c giao đ n công tr ng [46, 47]
6 Ch đ i công nhân/ t đ i di chuy n đ n đ a đi m thi
công [46, 47]
7 Ch đ i máy ḿc, thi t b ph c v cho công tác thi
công [46]
II Diăchuy năkhôngăc năthi tăậ Unnecessary transport
8 Th i gian v n chuy n v t t , máy ḿc, thi t b đ n
STT Các nhơnăt lãng phí trong TCXD Thamăkh o
9 Di d i v t li u, thi t b do x p ch ng lên nhau Kinh nghi m b n
thân
10 Di d i bưi v t li u, bưi gia công Kinh nghi m b n
thân
11 D n d p m t b ng tr c khi thi công ụ ki n chuyên gia
IV Quyătrình,ăćchăth călƠmăvi căkhơngăc năthi tậ Overprocessing or incorrect processing
12 Các th t c và cách th c làm vi c không c n thi t [46]
13 Quy tr̀nh phê duy t kéo dài ụ ki n chuyên gia
14 Các công tác đ nh v , đo l ng tr c khi thi công ụ ki n chuyên gia
15 Nghi m thu, ki m tra nhi u l n Kinh nghi m b n
thân
V T năkhoă- Inventory
16 V t li u/ thi t b b m t c p/ th t l c công tr ng
trong th i gian thi công [46, 47] 17 V t t , máy ḿc, thi t b t n kho không đ c s
d ng [46, 47]
18 Khuy t t t ch t l ng c u ki n, s n ph m [46, 47]
19 V t li u b h h ng / xu ng c p trong th i gian thi
công [46, 47]
VI Chuy năđ ngăd ăth aă- Motion
20 Th i gian công nhân di chuy n trên công tr ng ho c
gi a các khu v c thi công [46, 47] 21 Th i gian ki m tra, giám sát, nghi m thu các công tác
thi công ụ ki n chuyên gia
22
Th i gian giao ti p, h ng d n gi a k s và công nhân, gi a nhà th u ch́nh và th u ph , t đ i thi công
STT Các nhơnăt lãng phí trong TCXD Thamăkh o VII Saiăl iăthiăcôngă- Defects
23 S c v máy ḿc, thi t b trong quá tr̀nh thi công [46, 47]
24 S a ch a, làm l i s n ph m do sai l i trong quá tr̀nh
thi công [34, 46, 47]
25 Sai śt ho c khác bi t trong b n v thi công [46, 47]
26 T o ch t th i r n/ rác th i trong quá quá tr̀nh thi
công ụ ki n chuyên gia
27 R i ro, tai n n lao đ ng trên công tr ng [34, 46, 47]
VIII N ngăl căc aănhơnăviênăkhôngăđ căs ăd ng - Unused employee creativity
28 S sáng t o c a nhân viên không đ c s d ng ụ ki n chuyên gia
29 S b t c p gi a tr̀nh đ nhân viên và v tŕ đ c đ m nhi m
Kinh nghi m b n
thân
30 Ch a qu n lỦ và t n d ng h t kh n ng làm vi c c a
nhân viên Ý ki n chuyên gia
4.2. t tên cho các bi n d li u
Vi c đ t tên cho các bi n giúp các bi n ng n g n h n, thu n tiên cho vi c