bailam Ha

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 lướng biến này Sau đó tính giá trị của các biến mới (là trung bình[.]

Trang 1

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 lướng biến này Sau đó tính giá trị của

các biến mới (là trung bình của các yếu tố thành phần)

a Kiểm tra OC (văn hóa tổ chức, chia thành hai biến tiềm ẩn là OC1 và OC2)

Sau khi thực hiện kiểm tra trên SPSS ta có kết quả sau:

Bảng 1.1: Kết quả phân tích EFA của khái niệm văn hóa tổ chức

Total Variance Explained

Comp

onent

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

Total % of Variance Cumulative % Total

% of Variance

Cumulative

% of Variance Cumulative %

Extraction Method: Principal Component Analysis.

Qua bảng trên ta thấy có 2 nhân tố trích được tại eigenvalue là 1.361 Chọn hai nhân tố

thì % lý giải đạt 47,398% Đây là khái niệm lần đầu tiên phát triển, trục trặc xảy ra nhiều,

mức độ thỏa giải thích thấp Ta phải kiểm tra độ tin cậy, để loại những biến rác, làm cho

% giải thích cao hơn

Sau khi thực hiện Cronbach alpha ta có bảng sau:

Trang 2

Item-Total Statistics

Scale Mean if

Item Deleted

Scale Variance if Item Deleted

Corrected Item-Total Correlation

Squared Multiple Correlation

Cronbach's Alpha

if Item Deleted Văn hóa tổ chức OC: Cronbach’s Alpha = 0.782, N of Item= 11

khi quan sát cột thứ 3 của bảng 2 thì trong 11 biến có 9 biến có hệ số tương quan biến-tổng (hiệu chỉnh) > 0.3,các biến này được chấp nhận, đạt được độ tin cậy Riêng biến OC21 và OC24 có hệ số tương quan biến- tổng <0.3 Về mặt số liệu thống kê ta cần loại biến này

Sau khi xem xét, loại biến OC21 và OC24, ta tiến hành phân tích EFA lại, được kết quả như sau:

Trang 3

Comp

onent

Total

% of Variance Cumulative % Total

1 3.783 42.032 42.032 3.783 42.032 42.032 2.712 30.130 30.130

2 1.175 13.051 55.083 1.175 13.051 55.083 2.246 24.953 55.083

Extraction Method: Principal Component

Analysis.

Có 2 nhân tố trích được tại eigenvalue là 1.175, chúng ta dừng ở nhân tố thứ hai Chọn

hai nhân tố thì % lý giải đạt 55.083% Chấp nhận được, Vậy, với giả thuyết ban đầu có

là : Khái niệm văn hóa tổ chức được chia thành hai biến tiềm ẩn: OC1 và OC2, kết quả

EFA trích được hai nhân tố Như vậy, về mặt số lượng các thành phần là đạt yêu cầu Tuy

nhiên, vấn đề này chưa đủ Lý do là có thể EFA vẫn trích được hai thành phần nhưng các

biến đo lường các thành phần không như giả thuyết ban đầu Vì vậy, chúng ta cần phải

xem xét chi tiết các biến

Theo giả thuyết ta có OC1 được đo lường bằng 5 yếu tố thành phần (OC11, OC12, … ,

OC15); OC2 được đo lường bằng 6 yếu tố thành phần (OC21, OC22, … , OC26)

Rotated Component Matrix a

Component

Trang 4

Rotated Component Matrix

.

Qua bảng trên, ta thấy OC26, OC14, OC25, OC12 đều có hệ số lớn ( tương quan chặt) với nhân tố 1, OC23, OC22, OC13, OC15, OC11 có hệ số lớn với nhân tố 2 Suy ra OC26, OC14, OC25, OC12 nằm trong nhóm nhân tố 1 OC23, OC22, OC13, OC15, OC11 nằm trong nhóm nhân tố 2

Kết luận: Về mặt số lượng các biến là đạt yêu cầu: 2 biến OC1, OC2 như giả thuyết ban

đầu Tuy nhiên yếu tố thành phần của mỗi biến có sự thay đổi, Đặt tên lại là OC1m và OC2m

- Biến OC1m: OC12, OC14, OC25, OC26

- Biến OC2m: OC13, OC15, OC22, OC11, OC23

b Thành phần hệ thống giá trị của quản trị gia (PV)

Comp

onent

Total

% of Variance

Cumulative

% of Variance

Cumulative

Analysis.

Theo bảng, số nhân tố trích được là 2 và giải thích được 47.779% nội dung khái niệm hệ thống quản trị của quản trị gia Nhưng do TVF <50% nên mô hình EFA chưa phù hợp, ta tiến hành

phân tích hệ số Cronbach Alpha để loại một số biến rác ra khỏi khái niệm này

Trang 5

Scale Mean if

Item Deleted

Cronbach's Alpha

if Item Deleted

Hệ thống giá trị của quản trị gia: Cronbach’s Alpha= 0.619, N of Items= 19

Qua bảng trên ta thấy có 19 thành phần, với Cronbach alpha của thang đo ban đầu là 0.619 lớn hơn 0.6 nên thang đo này đạt tiêu chuẩn Khi quan sát cột thứ 3 của bảng thì trong 19 biến có 16 biến có hệ số tương quan biến- tổng (hiệu chỉnh) > 0.3,các biến này được chấp nhận, đạt được độ tin cậy Riêng biến PV4, PV3 và PV9 có hệ số tương quan biến- tổng <0.3 Về mặt số liệu thống kê ta cần loại biến này, tuy nhiên ta không loại 3 biến cùng lúc mà trước tiền ta loại biến PV4 vì PV4 có hệ số tương quan biến- tổng nhỏ nhất bằng 0.104 (nhỏ hơn rất nhiều lần so với 0.3) Sau khi loại biến PV4, ta có phân tích EFA như sau:

Trang 6

Compo

nent

Initial Eigenvalues Extraction Sums of Squared Loadings Rotation Sums of Squared Loadings Total % of Variance Cumulative % Total % of Variance Cumulative % Total % of Variance Cumulative %

Có 2 nhân tố trích được tại eigenvalue là 1.553, chúng ta dừng ở nhân tố thứ hai Chọn

hai nhân tố thì % lý giải đạt 51.071% > 50%, như vậy mô hình EFA phù hợp Vậy ta có

nên loại PV3 và PV9 không?

Ta tiến hành phân tích khi loại lần lượt biến PV3 và PV9, khi đó Cronbach’s alpha lần

lượt là 0.663 và 0.701, chỉ số TVE lần lượt là 53.057% và 41.577% Như vậy biến PV9

có giá trị nội dung nên ta chỉ loại biến PV3

Trang 7

Component

Extraction Method: Principal Component Analysis

Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization.

a Rotation converged in 3 iterations

Qua bảng, ta có PV gồm 2 biến tiềm ẩn đặt tên là PV1m và PV2m

- PV1m gồm các thành phần: PV6, PV5, PV8, PV2, PV7

- PV2m gồm PV1 và PV9

c Biến thực tiễn quản trị MP

Sau khi tiến hành phân tích EFA ta có kết quả sau:

Trang 8

Comp

onent

Initial Eigenvalues Extraction Sums of Squared Loadings Rotation Sums of Squared Loadings Total % of Variance Cumulative % Total % of Variance Cumulative % Total % of Variance Cumulative %

Analysis.

Chúng ta dừng ở nhân tố thứ ba Chọn ba nhân tố thì % lý giải đạt 53.581%

Vậy, với giả thuyết ban đầu có là : Khái niệm MP được phân ra hai biến tiền ẩn: MP1 và

MP2 Kết quả EFA ở trên trích được ba biến Số lượng các biến tiềm ẩn thêm 1 biến mới

là 3 biến tiềm ẩn, đặt là MP1m, MP2m, MP3m

Theo giả thuyết ta có MP1 được đo lường bằng 6 yếu tố thành phần (MP11, MP12, ….,

MP16) và MP2 được đo lường bằng 6 yếu tố thành phần (MP21, MP22, …., MP26)

Trang 9

Component

Analysis

Rotation Method: Varimax with Kaiser

Normalization.

a Rotation converged in 4 iterations.

Bảng trên cho ta thấy MP21, MP23, MP26, MP15, MP24, MP25, MP16, MP22 đều có hệ

số lớn ( tương quan chặt) với biến 1, chuyển qua MP11 hệ số 0.167 giảm một cách đột ngột, nhưng lại có hệ số lớn với biến 2, tương tự với MP12 Do đó MP11, MP12 thuộc nhóm biến 2 MP14, MP13 tương quan chặt với biến 3

Kết luận: Về mặt số lượng các biến tiềm ẩn, thêm 1 biến nữa là 3 biến, đặt là MP1m, MP2m, MP3m

- Biến MP1m gồm các thành phần: MP21, MP23, MP26, MP15, MP24, MP25,

MP16, MP22

- Biến MP2m gồm các thành phần: MP11, MP12

- Biến MP3m gồm các thành phần: MP14, MP13

d Kết quả P

Trang 10

Compo

nent

Initial Eigenvalues Extraction Sums of Squared Loadings

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

Dựa vào bảng trên ta thấy có 1 nhân tố được rút ra tại eigenvalue là 3.301 Với tổng phương sai trích TVE ( Total Variance Explained) là 55.022% Điều này có nghĩa là nhân

tố này lấy được 55.022% phương sai của 6 biến quan sát đo lường khái niệm kết quả hoạt động của công ty (P) Kết quả bảng 1 và 2 cho chúng ta thấy là các biến đo lường đều có phần chung với một và chỉ một nhân tố Vì vậy thang đo này là thang đo đơn hướng Hơn nữa, các trọng số nhân tố đều cao Thang đo đạt gá trị hội tụ

Component Matrix a

Component

1

P3 ,779

P5 ,771

P4 ,733

P1 ,729

P6 ,722

P2 ,714

Extraction Method:

Principal Component

Analysis.

a 1 components

extracted.

Kết luận: Vậy, với giả thuyết ban đầu có là khái niệm kết quả hoạt động của công ty(P) được đo lường bởi 6 yếu tố thành phần (P1, P2,…,P6) là đạt yêu cầu.

Trang 11

Sau khi phân tích nhân tố EFA và Cronbach’s Alpha cho các khái niệm OC, PV, MP, P ta loại 6 biến quan sát còn lại 26 quan sát Gồm 7 biến chính:

- Biến PV1m: PV6, PV5, PV8, PV2, PV7

- Biến PV2m: PV1, PV9

- Biến MP1m: MP21, MP23, MP26, MP15, MP24, MP25, MP16, MP22

- Biến MP2m: MP11, MP12

- Biến phụ thuộc P: P2, P1, P3, P4, P5, P6.

Câu 2: Thực hiện kiểm tra độ tin cậy của đo lường bằng hệ số cronbach alpha

Kết quả hệ số Cronbach’s Alpha

Trang 12

Scale Mean if

Item Deleted

Cronbach's Alpha

if Item Deleted OC1m: Cronbach’s Alpha = 0.766

Scale Mean if

Item Deleted

Cronbach's Alpha

if Item Deleted PV1m: Cronbach’s Alpha= 0.714

OC2m: Cronbach’s Alpha= 0.736

Trang 13

Scale Mean if

Item Deleted

Cronbach's Alpha

if Item Deleted PV2m: Cronbach’s Alpha = 0.388

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.

Scale Mean if

Item Deleted

Cronbach's Alpha

if Item Deleted MP1m: Cronbach’s Alpha= 0.819

Scale Mean if

Item Deleted

Cronbach's Alpha

if Item Deleted MP2m: Cronbach’s Alpha = 0.615

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.

Trang 14

Scale Mean if

Item Deleted

Cronbach's Alpha

if Item Deleted MP3m: Cronbach’s Alpha = 0.4

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.

Scale Mean if

Item Deleted

Cronbach's Alpha

if Item Deleted Kết quả P: Cronbach’s alpha= 0.836, N of Items = 6

Nhận xét:

Nếu hệ số Cronbach alpha của 1 trong 7 nhân tố nhỏ hơn 0.6 tức là không đủ điều kiện cần để sử dụng làm thang đo, và về mặt thống kê ta cần loại bỏ khỏi mô hình.Qua kết quả của kiểm tra độ tin cậy của đo lường bằng Cronbach Alpha, ta thấy biến PV2m có hệ số Cronbach’s alpha là 0.388 <0.6, và MP3m có hệ số Cronbach’s Alpha là 0.4< 0.6 Mặt khác, các thành phần PV2m và MP3m có hệ số tương quan biến – tổng <0.3 Vì vậy 2 biến này không đủ độ tin cậy, không phản ánh được giá trị cần đo, ta nên loại 2 biến này

ra khỏi mô hình

Trong mô hình còn lại các biến:

- Biến PV1m: PV6, PV5, PV8, PV2, PV7

- Biến MP1m: MP21, MP23, MP26, MP15, MP24, MP25, MP16, MP22

- Biến phụ thuộc P: P2, P1, P3, P4, P5, P6.

Trang 15

-Câu 6:

Thang đo loại hình doanh nghiệp là thang đo định danh, vì vậy muốn đưa biến định tính vào mô hình hồi qui thì ta phải hiệu chỉnh biến định tính, ta phải lượng hóa những biến này Vì vậy sử dụng biến giả Dummy Biến giả được chọn là biến loại hình doanh nghiệp, trong đó loại hình quốc doanh được chọn là biến cơ sở

Ta tiến hành mã hóa biến Dummy như bảng sau:

Loại hình doanh

nghiệp

Mục tiêu mã hóa dummy phân loại có 4 nhóm, 3 biến mới, các giá trị phân biệt với nhau Chúng ta dùng biến dummy D1 chỉ loại hình quốc doanh, D2 cho loại hình liên doanh, D3 cho loại hình tư nhân và D4 cho loại hình hộ gia đình

Tiếp theo ta mã hóa lại biến loại hình doanh nghiệp trên phần mềm SPSS

Model Summary

Model R R Square

Adjusted R Square

Std Error of the Estimate

a Predictors: (Constant), Ho gia dinh, OC2m, Lien doanh, MP2m, Tu

nhan, MP1m

Trang 16

a Predictors: (Constant), Ho gia dinh, OC2m, Lien doanh, MP2m, Tu nhan, MP1m

b Dependent Variable: P

Coefficients a

Model

Unstandardized Coefficients

Standardize d Coefficients

t Sig.

Correlations

Collinearity Statistics

B Std Error Beta

Zero-order Partial Part Tolerance VIF

OC2m 264 029 293 9.189 000 571 288 224 586 1.707 MP1m 258 028 298 9.286 000 572 290 227 578 1.730 MP2m 161 021 212 7.636 000 461 242 186 773 1.294 Lien

doanh -.052 .050 -.029 -1.038 .300 -.049 -.034 -.025 .760 1.317

Tu nhan 062 046 039 1.351 177 122 044 033 721 1.387

Ho gia

a Dependent Variable: P

Kiểm định giả thuyết:

Ta có Sig.= 0.00 nhỏ hơn mức ý nghĩa, ta từ chối giả thuyết Ho và chấp nhận giả thuyết

H1, nghĩa là mô hình hồi quy biến giả phù hợp với mức ý nghĩa 5%

Trang 17

Chúng ta thấy các biến OC2m, MP1m, MP2m tác động cùng chiều nhau đối với biến phụ thuộc P vì các biến này đều có ý nghĩa thống kê, trong đó biến MP1m tác động mạnh nhất Hệ số của 3 biến giả Dummy D1, D2, D3 không có ý nghĩa thống kê Nên ta loại 3 biến giả D1, D2, D3 ra khỏi mô hình hồi quy

Mô hình có hệ số VIF đều nhỏ hơn 2, do vậy các biến không vi phạm điều kiện về đa cộng tuyến

Kết quả hàm tương quan:

P= 0.264 OCm2 + 0.258 MP1m+0.161MP2m

Không có sự khác biệt về kết quả hoạt động của các loại hình doanh nghiệp kết quả hoạt động chỉ phụ thuộc vào các biến tiềm ẩn Trong đó biến MP1m là tác động mạnh nhất

Định dạng
Số trang	17
Dung lượng	380 KB