tong hop bai giang 9 buoi SPSS thang 07-2012

Sau khi hoàn thành đề cương chi tiết, cần tiến hành • Thu thập dữ liệu thứ cấp, tìm kiếm những data base có sẳn đối với các ngành TCNH, d/v QTKD thì thu thập dữ liệu sơ cấp phải thiết k

Luận văn ngày xưa Luận văn ngày này

• Phương pháp nghiên cứu : bảng câu hỏi

• Thời gian nghiên cứu

• Tài liệu tham khảo

Đề tài thạc sỹ là nghiên cứu ứng dụng (kết quả nghiên cứu sẽ ảnh hưởng đến 01 cty nào đó), ko phải nghiên cứu hàn lâm.

Sau khi hoàn thành đề cương chi tiết, cần tiến hành

• Thu thập dữ liệu thứ cấp, tìm kiếm những data base có sẳn (đối với các ngành TCNH, d/v QTKD thì thu thập dữ liệu sơ cấp phải thiết kế câu hỏi)

• Xử lý số liệu (chương 4)

• Phân tích số liệu (chương 4)

• Kết luận kiến nghị (chương 5)

THIẾT KẾ BẢNG CÂU HỎI

Đề tài câu hỏi về DTDD (bài học buổi 1 của thầy Nam).

CÁC LOẠI THANG ĐO:

ít, BDS đang dc đầu tư nhiều)

• Thang đo tuổi

CK : 10 điểm BDS : 10 điểm Tiết kiệm : 50 điểm

TK gấp 5 lần CK

có tần số Mode

-Thang đo liker -Là thang đo thứ bậc nhưng khoảng cách giữa chúng bằng nhau Lưu ý thang đo thứ bậc

từ 5 trở lên là thang đo khoảng cách.

Dữ liệu tỷ lệ là cung cấp được nhiều nhất Nhưng người trả lời khó trả lời

-Cho điểm để

có thể ước ra

để biết cái nào gấp cái nào ra.

PHÂN BIẸT ĐỊNH TÍNH VÀ ĐỊNH LƯỢNG NHƯ SAU:

ĐỊNH TÍNH: tính giá trị trung bình không ra

ĐỊNH LƯỢNG: Tính giá trị trung bình ra

VD: Kết quả của bài luận về ĐTDD:trong bảng câu hỏi

- S1, S2 : định danh

- M1-M12: thứ bậc

- M13,M14: thứ bậc

- M15: thứ bậc (vì khoảng cách không bằng nhau)

• Hiệu chỉnh số liệu.( xem trong sách thầy trọng, sách màu hồng)

PHÂN TÍCH DỮ LIỆU.

- Khi đặt tên biến không được đặt khoảng trắng, không có dấu, số đặt tìm ở Variable View->s1.

- Width : tổng số ký tự vd: 8,35 Vậy W=3

- Dicimals : số ký tự sau dấu phẩy vd:8,35 Vậy D=2

- Label : nhãn biến, nội dung câu hỏi (viết có dấu) Lưu ý: nếu ở lable không gõ được thì vào Edit/Option/General/Unicode Khi này, phải thực hiện đóng cơ sở dữ liệu Data, xóa biến đi mới thực hiện được, lưu ý: không save file xuất ouput.

 Ta có thể chọn luôn cho W và D là 1,0 Vào Edit/option Chỗ Lable tại value lable copy tại bảng câu hỏi dán ra.

NGUYÊN TẮC NHẬP LIỆU

Nhập từ trái sang phải, từ trên xuống dưới

Nhập hết người này đến người khác, mỗi người 01 dòng.

Nên nhập dữ liệu từ excel sau do copy sang SPSS

Khi nhập liệu, dữ liệu đổ dồn vào bên trái, không cần theo thứ tự Kết quả sẽ ra như nhau.

BUỔI HỌC NGÀY 2 NGÀY 12.07.12

Trung nghiên cứu có hai loại câu hỏi:

- SA (1 lựa chọn), 1 biến

- MA ( nhiều lựa chọn), n biến

*Lưu ý: số biến bằng số lựa chọn, Vd: khi hỏi có 3 đáp án a,b,c thì có 3 biến Còn nếu với yêu

cầu chỉ được chọn tối đa 2 đáp án thì số biến n=2.

Nếu đi nghiên cứu, đưa 29 biến cho 1000 người Số người trả llời cao nhất là 10 biến, chọn n=10 biến.

Tóm lại: n là số biến cần khai báo.

m là số lựa chọn (số phương án cho người chọn) n ≤m.

VD: Cho 29 lựa chọn, người ta chọn 10 lựa chọn vậy m=29, n=10.

Cho 5 lựa chọn, ta chọn 5,vậy m=n=5.

Vd: nơi nào thường mua nhất (SA) câu 13 với dữ liệu của thầy nam, sử dụng điện thoại Câu 17 thì có 8 câu trả lời, vậy có 8 biến , n=8.

*Lưu ý: khi lập bảng câu hỏi nên để lung tung => xác định người nào là trả lời đúng

Câu 18: là câu hỏi thang đo khoảng, đối nghĩa

Thang đo định lượng không khai báo value.

CÁCH NHẬP BÊN EXCEL IMPORT QUA SPSS:

Vd: khảo sát 100 người

Cột 1, hàng 1 đồ vàng Cột 2-102 đánh từ 1-100

B1-s1 là các biến đưa vào.

Nhớ chừa lại cột A1 Sau đó mới nhờ người nhập khi đã khai báo biến Sau đó qua data view dán ssố liệu vào

Đây là mẫu để làm khi nhập dữ liệu.

Sau đó chuyển qua SPSS bằng 1 trong 2 cách:

Cách 1: coppy phần dữ liệu từ excel qua SPSS Copy toàn bộ.

Cách 2: Tắt hết chương trình SPSS, excel, mở 1 file trắng SPSS dùng 1 lệnh của SPSS Fle/ open/ Data Chọn file of type: Excel ( khuyết điểm là không có label, value)

Do đó thông thường người ta sử dụng cách số 1.

Buổi 3 PHÂN TÍCH DỮ LIỆU

• Phân tích đơn biến :

• 1.1 Định tính -> lập bảng tần số (count)

Mode (giá trị xuất hiện nhiều nhất)

Analyze/Dessrip/Frequen

• 1.2 Định lượng -> lập bảng tần số

Mode (là giá trị xuất hiện nhiều nhất, KHÔNG PHẢI GIÁ TRỊ LỚN NHẤT)

Giá trị trung bình (Mean) Max

MiN Range = Max – Min Phương sai Variance

Độ lệch chuẩn căn của Var

Lệch phải : Mode <Mean< Median VD :

Phân phối chuẩn : Mode = Mean = Median Trường hợp : Số kg của em bé sinh ra đời Lệch phải : Median<Mean<Mode

VD : 122355666

Mode : 6 (số xuất hiện nhiều nhất)

Mean : 4 : (giá trị trung bình)

Median : 5 (giá trị ở giữa)

A/Cpmpare Means/ One way ANOVA

2.2 /Định lượng >< định lượng : kiểm định tương quan.

VD : Chi phí quảng cáo (định lượng) và doanh thu bán hàng (định lượng)

A/Correlate/ Bivariate

2.3 /Định tính >< đinh tính : chi bình phương A/DS/Crosstal Statistic – Chi quare

Ký hiệu thang đo, 3 vòng tròn giao nhau.

VD :

2.4 /Phân tích hồi quy (phân tích nhân – quả)

Y = a + b.X, VD : Y là doanh thu, X là chi phí, b+ Y tăng->X tăng; b- Y giảm -> X tăng.

• Phân tích đa biến Y=f(X1, X2,X3, , Xn) : mô hình hồi quy

3.1/ Phân tích nhân tố khám phá (EFA)

3.2/ Kiểm định thang đo

Cơ hội đào tạo

Lương thưởng

Đồng nghiệp

Phúc lợi

Bản chất CV

Phân tích nhân tố luôn đi kèm với kiểm định thang đo ( để loại biến rác)

Bài giảng buổi thứ 4 (SPSS) ngày 19/07/2012

-MỘT BIẾN- ĐỊNH TÍNH( ĐỊNH DANH, THỨ BẬC)

- đỊNH LƯỢNG (MÃ HÓA LẠI BIẾN M19)

I TRẢ LỜI CÁC YÊU CẦU: CHO PHầN ĐỊNH TÍNH

1 Yêu cầu 1:Trong phân tích định tính, hãy cho biết trong cuộc nghiên cứu, nghề nghiệp nào chiếm tỷ lệ quan trọng nhất, cho nhận xét.(định tính :định danh)

Một số lưu ý khi phân tích dữ liệu định tính Ví dụ minh họa

Phải nêu được các con số Trong tổng số 207 người tham gia vào cuộc

nghiên cứu, có 67 người tham gialà nhân viên văn phòng, chiếm 32,4%, có 2 lao động đơn giản chiếm 1%

Phải nêu được cái nào cao nhất, cái nào thấ

nhất Như vậy, trong cuộc nghiên cứu này, tỷ lệ nhân viên văn phòng chiếm cao nhất và tỷ

lệ lao động đơn giản chiếm thấp nhất Phải rút ra được ý nghĩa từ kết quả này VD: nêu nhiều vào, ví dụ: qua nghiên cứu

ta thấy lượng sử dụng là nhân viên văn phòng vì lý do,…

Còn các loại đối tượng khác thì…

• Cách import từ exel qua SPSS và ngược lại:

- Cách 1: (hay dùng): coppy đơn giản từ excel qua, không copy title

- Cách 2: Tắt hết chương trình của SPSS và exel , mở file trắng của SPSS, dùng thêm 1 lệnh của SPSS

File/open/Data (chọn file of type:exel) Khuyết điểm: không có label, value

Chọn giá trị valid percent có ý nghĩa : vd: 100 người trả lời, nhưng có 98 người trả lời, kết quả tính trên 98 người.(thông thường bài nghiên cứu, tác giả đã làm sạch dữ liệu nên kết quả không ảnh hưởng).

2 Yêu cầu 2:, hãy cho biết trung bình hàng tháng những người khảo sát tốn bao nhiêu tiền cho gọi điện thoại (câu 15 trong bảng khảo sát –định tính thứ bậc)

Chạy anlylize /D S/Frequency Chọn biến m15, dùng biểu đồ chart

Công việc hiện tại

Frequency Percent Valid Percent Cumulative

Số tiền phải chi hàng tháng cho việc gọi điện thoại

Frequency Percent Valid Percent Cumulative

Percent

Trong trường hợp này sử dụng thêm kết quả để đọc dữ liệu tại Cumulative Percent để đọc kết quả VD:Có 78,3% người sử dụng dưới 400.000 để trả tiền điện thoại.

 Tại kết quả tại yêu cầu 2 này sử dụng thêm kết quả này để đọc kết quả, nhanh chóng biết được kết quả muốn biết Còn yêu cầu 1 thì không

II TRẢ LỜI CHO PHẦN ĐỊNH LƯỢNG

3 Yêu cầu 3: Hã cho biết nhãn hiệu Nokia được người tiêu dùng đánh giá như thế nào so với Samsung,LG, Motorola Biết rằng: Gọi A là điểm dành cho Nokia Nếu A>80, tốt 70<A<80 Khá, 60<A<70 Trung bình Khá, 50<A<60 Trung Bình, A<50 Yếu.

Mã hóa 1 mã định lượng thành định tính M19

Transform/recode into Different Variable ( lưu ý không chọn Same Variable)

Chỗ name chọn tên mới (m19.1new), old and new value Tại chỗ range, value though hightest , chọn số 80( do yêu cầu nêu 80), bên new value sẽ chọn số 1,add Tiếp tục các giá trị giảm dần 70,60 như yêu cầu 3( chọn tại range, không hightest)

Cái này xuất hiện tại bảng xuất:

RECODE m19.1 (80 thru Highest=1) (70 thru 80=2) (60 thru 70=3) (50 thru 60=4) (Lowest thru 50=5) INTO m19.1new.

EXECUTE.

(cái này xuất hiện ở data):

Chạy lại biến m19.1 new để mã hóa lại các số 1,2 thành tốt, khá

Sau đó nó sẽ xuất như sau:

Nhập label mới tại bảng dữ liệu tại m19.1new( ô lable): nhập kết quả đánh giá nokia.

Chạy lại Frequency, nó sẽ xuất như sau:

kết quả đánh giá nokia

Frequency Percent Valid Percent Cumulative

Lưu ý bỏ chữ display, để chúng hiện trên 1 bảng ( chạy R Analyze)

Ngày 22- 07-2012 ( Định danh có 2 loại SA và MA Tại buổi 4 đã hướng dẫn cách chạy của SA)Buổi này nói về MA

1 Lệnh xử lý biến nhiều lựa chọn Định tính: Câu hỏi 16, thang đo định danh (MA) Analyze/M R/Defind mutil respores set

(yêu cầu 5: hãy cho biết nhãn hiệu điện thoại mà người tiêu dùng dùng nhiều nhất)

Đưa tất cả các câu hỏi số 16 (16.1-16.7), hiểu nôm na là gom tất cả các biến vào 1 kết quảv=>tạo 1 biến ghép ghép tất cả các biến 16.1-16.7

Category:

Range: 1(giá trị mã hóa bé nhất: nokia), through:7 (giá trị mã hóa lớn nhất:khác)( số nhỏ nhất tới lớn nhất mình đã khai báo ở dữ liệu(label) trường hợp này vô tình số biến = số nhãn=7

Name; đặt tên mới m16new

Đóng lại: close.

 SAu đó vào lại để xuất m16new ra:

Analyze/M R/Frequency ( lưu ý trường hợp này nếu chưa tạo m16new,thì Frequency chữ

sẽ mờ )

Multiple Response

Case Summary

Cases

Đối với nokia m16nw la20,9=137/654 ( nhìn ở khía cạnh Phương án lượt trả lời)

Đối với số :66.5 là =137/206 (số 206 do có 1 người khôg trả lời) (nhìn ở khía cạnh người trả lời)

Vậy trong tổng số 206 người trả lời có 137 người đã sử dụng điện thoại nokia chiếm khoảng 2 phần 3 (66.5% lưu ý trường hợp này dùng phân số không dùng tỷ lệ phần trăm) Trong tổng số 654 lượt trả lời, có khoảng 137 lượt trả lời nhãn hiệu đã từng sử dụng là nokia chiếm tỷ lệ 20,9%.

II Định Lượng

1 Kiểm định với 1 giá trị cho trước: (xem thêm bài giảng kiểm định ở file bài học buổi thứ 5 của thầy Nam.file Kiểm định) (yêu cầu 6: Có ý kiến cho rằng người tiêu dùng hiện nay đang đánh giá Nokia là 43 điểm, hãy cho biết ý kiến trên đúng hay sai Gợi ý: nếu đúng nghĩa là chấp nhận Ho, nếu sai là bác bỏ Ho)

Bước 1: chọn giả thiết, thiết lập giả thiết

Ho: x=

H1: x khác

Kiểm định t, sig nhỏ hơn anpha thì bác bỏ Ho

(Ho luôn có chữ không, vd: Ho: biến giới tính không ảnh hưởng, H1: biến giới tính ảnh hưởng).

Bước 2: Chọn mức ý nghĩa anpha, thông thường chọn 5%.

Bước 3: Chọn phép kiểm định

Sig nhỏ bác nỏ Ho.

….

Kết luận: Đúng, sai lầm loại 1, sai lầm loại 2

Lưu ý: SAi lầm loại 1 nghiêm trọng hơn (vd: tiên lãng, mình đúng mà nói mình sai, kiện)

Chính vì vậy xác suất mắc sai lầm loại 1 là anpha

Anpha+ beta=1

Do đó, người ta hay lấy beta lớn (beta: độ tin cậy, vd:anpha=1%, beta sẽ là 99%).Trong lĩnh vực y tế, anpha thường nhỏ, vì y tế là phải đúng ít sai sót nên giả định cũng phải rất cao Còn kinh tế thì chọn anpha thường lớn cũng không sao Vì vậy, đo lường mang tính tương đối, chọn mở mức vừa phải là anpha=5%.

N Mean Std Deviation Std Error Mean

Vậy chưa đủ cơ sở để bác bỏ giả thiết Ho Điểm đánh giá của người tiêu dùng về điện

thoại Nokia có thể là 43 trên phạm vi tổng thể với độ tin cậy 95%.

(BUỔI 4 VÀ 1 PHẦN BUỔI 5 NÀY DẠY VỀ 1 BIẾN TIẾP THEO QUA PHẦN 2

BIẾN)

Hai biến

Yêu cầu 7: Hãy lập bảng chéo thể hiện mối quan hệ giữa nơi thường xuyên mua

điện thoại nhất với khoản tiền chi cho việc gọi điện thoại hàng tháng.

Xác định biến m13b Khoản tiền chi cho gọi điện hàng tháng là biến m15

Vậy lập bảng chéo giữa 13b và 15

CácShowroomcủa cáccông tylớn

Các cửahàng bán

lẻ hai bênđường

Các trungtâmthươngmại

Nơikhác

6

Count Count Count Count Count Count

Số tiền phải chi

Có thể tìm hiểu thêm d2 (nghề nghiệp) và mua tại nơi nào

D2 chỉnh thanh đo thành nominal

Quay lại bảng custoum table

Nơi thường mua điện thoại nhấtCác siêu thị

chuyên bánđiện thoại

CácShowroomcủa các công

ty lớn

Các cửahàng bán lẻhai bênđường

Các trungtâm thươngmại

Nơikhác

6

Count Count Count Count Count Count

Công việc hiện

Thử trong trường hợp d2 vào row, m15 vào colum

Lưu ý: đưa biến nào vào trước thì sau khi kéo cả 2 biến vào ,sẽ click vào phía bên biến đã đưa vào trước.

Đọc và giải thích số liệu:

% theo cột: đi từ dưới lên trên, phải qua trái.

% theo dòng: đi từ phải qua trá, dưới lên trên

- Trong tổng số 19 người tiêu dùng có chi tiêu dưới 100k, có 2 người là công chức chiếm tỷ lệ là 10.5%.

- Trong tổng số 13 công chức có 2 người chi tiêu dưới 100 chiếm tỷ lệ 15,4%

Nam 1 2

Nữ 3 2

Trong tổng số 4 người ở HN có 1 người là nam chiếm tỷ lệ 25% (theo cột )

Trong tổng số 5 người nữ có 2 người ở Hà nội chiếm 50% ( theo dòng)

Bài học ngày 24/ 07/2012( buổi học ngày thứ 6)

PHÂN TÍCH NHÂN TỐ VÀ KIỂM ĐỊNH THANG ĐO( trọng tâm của QTKD) ( ĐỂ LÀM TỐT LUẬN VĂN THÌ phải học tốt: TKê, KTLượng, PPNC, Phân tích dữ liệu).

Y=β+ β1X1+ β2X2+ β2X2

Sau khi chạy xong dữ liệu, phải kiểm tra lại dữ liệu xem có bị đa cộng tuyến, phương sai sai số thay đổi, tự tương quan Vì nếu có những trường hợp này thì báo kết quả sai.Dữ liệu của QTKD

là dữ liệu chéo, QTKD Dữ liệu của NH là dữ liệu chuỗi thời gian.

Khi làm hồi quy, có 2 mục tiêu: dự báo, kiểm định Đối với QTKD thì kiểm định.

- Biến phụ thuộc gồm: Định lượng, định tính.

1 Định lượng: Hồi quy theo các phương pháp thông thường.

2 Định tính: Gồm định tính và biến phụ thuộc bị giới hạn.

Định tính:Gồm : chỉ có 2 lựa chọn(xác suất tuyến tính, probit, logit), nhiều hơn 2 lựa chọn: có thứ bậc, định danh

Gốc , giả tký, giả GĐ, Thư ký

Giám đốc

QHKH

TKý

1,1,0 2,0,1

- Biến độc lập: lượng, tính(biến giả n-1):Vậy khi làm mô hình, suy nghĩ thêm những biến định tính( gọi là biến kiểm soát) cho vào chạy chương trình hồi quy Nhiệm vụ của tác giả

VD2:KH vay, có 2 TH có trả nợ được hay không.(1(có),2 (không)).

Yêu cầu 8: PHÂN TÍCH NHÂN TỐ KHÁM PHÁ.

Đọc tại bài giảng trong ngày 6(phantichnhantokhampha.doc)

Đây là chạy Factor: A/Demension Reclution/ Factor Analize

- Tại Principal Components/ chọn Based on Eigen value chọn 1: ( chỉ dùng trong phân tích nhân tố khám phá)

Có thể hiểu là: nguyên nhân này lớn hơn 1 Những nguyên nhân này là nguyên nhân người ta tìm

ra lớn hơn những nguyên nhân kia Vd:6 nhân tố rút ra chiếm nhiều thông tin hơn những nhân tố chưa tìm ra nguyênnhân.

VD: tên trộm vào nhà, phát hiện ra trộm, toàn bộ thông tin người nhà đã thấy( phần rút ra là 100%)

=>Chạy xong dữ liệu,Ta xem xét xem phù hợp không, nếu KMO lớn hơn (> hoặc bằng )0.5 là đạt yêu cầu.( có bao nhiêu tố quan sát thì có bấy nhiêu r)

=> Kiểm định Paralest: dùng để kiểm tra H

Đặt Ho: Không có tương quan giữa các biến quan sát.

H1: Có tương quan giữa các biến quan sát.

Mình mong muốn bác bỏ Ho, chấp nhận H1 (sig nhỏ bác bỏ Ho) Sig kđ Paratesr nhỏ hơn 0.005

KMO and Bartlett's Test

Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy .584

Bartlett's Test of Sphericity

Initial Extraction

lam hoi tho thom tho 1.000 670

Extraction Method: Principal Component Analysis

Làm trắng răng thuộc nhân tố số 1,

Làm khỏe răng nhân tố số 2

 Những giá trị này gọi là hệ số tải nhân tố (factor loading).

Thông thường, điều kiện của Factor loading phải lớn hơn 0,4 Ngoài ra chênh lệch giữa các FL phải lớn hơn 0.3 đển đảm bảo giá trị phân biệt.

Để làm đẹp số liệu, thực hiện như sau:

Quay lại Factor: A/Demension Reclution/ Factor Analize

…chọn sorted by size nằm tại F A Option

Chọn 0.4 cũng tại option

Rotated Component Matrix a

Component

lam rang bong hon 766

lam hoi tho thom tho 761

Extraction Method: Principal Component Analysis

Rotation Method: Varimax with Kaiser

Normalization

a Rotation converged in 3 iterations

Thật ra, các số nhỏ hơn 0.4 thì nó ẩn đi Còn những số lớn hơn thì show ra.

Phương sai trích:

Nếu rút trích nhiều nhân tố, phương sai trích càng cao, thông tin càng nhiều, càng tốt.(66.172)

Total Variance Explained

Component Initial Eigenvalues Extraction Sums of Squared Loadings Rotation Sums of Squared Loadings

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

I Chạy lại chương trình đã chạy của luận văn Đo lường giá trị thương hiệu ngân hàng:

Mô hình tác giả nghiên cứu:

Giá trị thương hiệu: Gồm 4 phần

Trước khi làm phải kiểm định thang đo xem các biến quan sát có đo lường các biến quan

sát không Điều kiện là giá trị Croback α phải lớn hơn các biến.

(kiểm định thang đo là làm từng biến)

1 A/Scale/R A…(TÌM CROBACH ANPHA VÀ TÌM BIẾN RÁC)

a THANG ĐO TỪ C1-C5

(chỗ statictist chọn item và scale IF ITEM DELETED ), ra bảng

Scale: ALL VARIABLES

Scale Variance if Item Deleted

Corrected Item-Total Correlation

Cronbach's Alpha if Item Deleted

 Nếu c1 không đưa vào thì thang đo còn 4 biến Mean( GTTB) sẽ là16.35

 Crorrect item: total correlation: nếu nhỏ hơn 0.3 là biến rác, sẽ loại bỏ (0.3 là chuẩn chung sử dụng sau này) Biến quan sát này đủ lớn tức là khả năng nó đo lường được đề tài nghiên cứu.( vd 5 cái này đều lớn hơn 0.3, do đó những cái này không phải biến rác, lấy Nếu nhỏ hơn 0.3 tức là biến rác, bỏ) CỘT 3 QUAN TRỌNG, VÌ NÓ LÀ CĂN CỨ XÁC ĐỊNH BIẾN RÁC.

 Cronbach's Alpha if Item Deleted: Nếu bỏ c1 thì crobach giảm dần, mà mình đang kỳ vọng nó lớn hơn Vậy không nên bỏ nó đi, giữ nguyên 5 biến c1 đến c5….tương tự, nếu

bỏ c2, c3… thì crobach an pha nhỏ dần, nhưng mình lại đang kỳ vọng nó lớn, và lớn hơn Tuy nhiên, Nhưng nếu crobaach anpha đang tốt, mà bỏ 1 biến thì crobach lớn hơn (tức là tốt hơn) cũng không nên bỏ biến đó đi Vì khi bỏ đi 1 biến mình phải bỏ mất bớt đi nhiều thông tin Vậy không nên bỏ đi 1 biến.( CHUẨN CROBACH ANPHA LÀ 0.6)

b LÀM TỪ C6-C14 (biến hình ảnh)

Làm tương tự câu a, nhưng chọn từ biến c6-c14

Scale Variance ifItem Deleted

Corrected Total Correlation

Item-Cronbach's Alpha

if Item Deleted

Cột 4, đều lớn hơn 0.3 vậy thì không có biến rác

Scale Variance ifItem Deleted

Corrected Total Correlation

Scale Variance ifItem Deleted

Corrected Total Correlation

2 SAu đó chạy factor, KMO từ c1-c23

Rotated Component Matrix a

Được đối xử như quý khách 610

Bầu không khí chuyên nghiệp 585

Điểm giao dịch tiện nghi 515

CSVC an toàn cho giao dịch 481

Ban lãnh đạo NH giỏi quản lý 607

Vậy loại biến 16, mình chạy lại sẽ xuất hiện thêm 3 biến lặp lại như thế

Rotated Component Matrix a

Được đối xử như quý khách 611

Bầu không khí chuyên nghiệp 581

Điểm giao dịch tiện nghi 494 413

CSVC an toàn cho giao dịch 493