bài tập xử lý dữ liệu phương pháp nghiên cứu khoa học

Tiêu chuẩn thứ năm là khác biệt hệ số tải nhân tố của một biến quan sát giữa các nhân tố > 0.3 để đảm bảo giá trị phân biệt giữa các nhân tố Bùi Nguyên Hùng & Võ Khánh Toàn 2005 trích từ

Trang 1

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP HCM VIỆN ĐÀO TẠO SAU ĐẠI HỌC

BÀI TẬP XỬ LÝ DỮ LIỆU PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU KHOA HỌC

Trang 2

PHÂN TÍCH KẾT QUẢ XỬ LÝ DỮ LIỆU

Statistics

Trước khi thực hiện phân tích nhân tố khám phá, tiến hành làm sạch dữ liệu của

mẫu nghiên cứu:

Trang 4

Câu 2 Kiểm định độ tin cậy của đo lường bằng hệ số Cronbach „s alpha:

Các thang đo được kiểm định độ tin cậy bằng công cụ Cronbach „s alpha Công cụ này giúp loại đi những biến quan sát, những thang đo không đạt

Các biến quan sát có hệ số tương quan biến tổng (item-total correlation) nhỏ hơn 0.3 sẽ

bị loại và tiêu chuẩn chọn Cronbach ‟s alpha từ 0.6 trở lên (Trần Đức Long (2006,46) trích từ

được nhiều nhà nghiên cứu sử dụng (Nguyễn Đình Thọ & nguyễn Thị Mai Trang, 2004, 21)

Nhiều nhà nghiên cứu đồng ý rằng Cronbach „s alpha từ 0.8 trở lên đến gần 1 thì thang

đo lường tốt, từ 0.7 đến gần 0.8 là sử dụng được Cũng có nhà nghiên cứu đề nghị rằng Cronbach‟s alpha từ 0.6 trở lên là có thể sử dụng được trong trường hợp khái niệm nghiên cứu

là mới hoặc mới đối với người trả lời trong bối cảnh nghiên cứu (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn

Mộng Ngọc (2005) trích từ Numally (1978), Psy chometric Theory, New York, McGraw Hill

2.1 Kết quả kiểm định độ tin cậy thang đo “Văn hóa tổ chức”:

a Kết quả kiểm định độ tin cậy thang đo “Văn hóa tổ chức”, thang đo OC1:

OC1: được đo lường bằng 5 yếu tố thành phần OC11, OC12, OC13, OC14, OC15

Trang 5

Corrected Total Correlation

Item-Cronbach's Alpha if Item Deleted

sử dụng cho phân tích nhân tố khám phá và hồi quy tiếp theo

a Kết quả kiểm định độ tin cậy thang đo “Văn hóa tổ chức”, thang đo OC2:

OC2: được đo lường bằng 5 yếu tố thành phần OC21, OC22, OC23, OC24, OC25, OC26

Trang 6

Thành phần “OC2” có hệ số Cronbach‟s alpha là 0.532 < 0.6 Như vậy các biến đo lường thành phần này không được sử dụng cho phân tích nhân tố khám phá và hồi quy tiếp theo

2.2 Kết quả kiểm định độ tin cậy thang đo “Hệ thống giá trị của quản gia (PV)”:

Thực hiện Cronbach alpha lần 1

Reliability Statistics

Cronbach's Alpha N of Items

Trang 7

Item-Total Statistics

Scale Mean if Item

Deleted

Scale Variance if Item Deleted

Corrected Item-Total Correlation

Cronbach's Alpha if Item Deleted

Corrected Item-Total Correlation

2.3 Kết quả kiểm định độ tin cậy thang đo “Thực tiễn quản trị”

a Kết quả kiểm định độ tin cậy thang đo “Thực tiễn quản trị”, thang đo MP1:

MP1: được đo lường bằng 5 yếu tố thành phần MP11, MP12, MP13, MP14, MP15, MP16

Trang 8

Thành phần “Thực tiễn quản trị (MP)” có hệ số Cronbach‟s alpha là 0.633 Các biến có hệ

số tương quan biến tổng nhỏ hơn 0.3 là MP14 Như vậy chỉ có các biến đo lường MP11, MP12, MP13, MP15, MP16 đạt yêu cầu

Trang 9

Thành phần “Thực tiễn quản trị (MP1)” có hệ số Cronbach‟s alpha là 0.665 Các biến có hệ

số tương quan biến tổng nhỏ > 0.3 Như vậy chỉ có các biến đo lường MP11, MP12, MP13, MP15, MP16 được sử dụng cho phân tích nhân tố khám phá và hồi quy tiếp theo

a Kết quả kiểm định độ tin cậy thang đo “Thực tiễn quản trị”, thang đo MP2:

MP2: được đo lường bằng 5 yếu tố thành phần MP21, MP22, MP23, MP24, MP25, MP26

sử dụng cho phân tích nhân tố khám phá và hồi quy tiếp theo

2.4 Kết quả kiểm định độ tin cậy thang đo “Kết quả hoạt động của công ty”:

Item-Cronbach's Alpha

if Item Deleted

Trang 10

Câu 1 Phân tích nhân tố khám phá EFA:

Khi phân tích nhân tố khám phá các nhà nghiên cứu thường quan tâm đến một số tiêu chuẩn Thứ nhất, hệ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) > 0.5, mức ý nghĩa của kiểm định Barlett < 0.05 Thứ hai, hệ số tải nhân tố (factor loading) > 0.5 Nếu biến quan sát nào có hệ số tải < 0.5

sẽ bị loại (Theo Hair & ctg (1998, 111) Thứ ba, thang đo được chấp nhận khi tổng phương sai trích > 50% và thứ tư là hệ số eigenvalue có giá trị lớn hơn 1 (Trần Đức Long (2006, 47) trích

từ Gerbing & Anderson (1988), “An Update Paradigm for Scale Development Incorporing Unidimensionality and Its Assessments”, Journal of Marketing Research, Vol.25, 186-192) Tiêu chuẩn thứ năm là khác biệt hệ số tải nhân tố của một biến quan sát giữa các nhân tố > 0.3 để đảm bảo giá trị phân biệt giữa các nhân tố (Bùi Nguyên Hùng & Võ Khánh Toàn (2005) trích từ Jabnoun & Al-Tamimi (2003) “Measuring perceived service quality at UEA commercial banks” International Journal of Quality and Reliable Management, (20), 4)

Khi phân tích EFA đối với các thang đo trong mô hình, tác giả sử dụng phương pháp trích Principal Component với phép xoay Varimax và điểm dừng khi trích các yếu tố có eigenvalue lớn hơn 1

Kết quả EFA các nhân tố như sau:

KMO and Bartlett's Test

Trang 11

Trang 12

Rotated Component Matrix a

Component

OC11 .660

OC12 .699

OC13 .582

OC14 .518

OC15 .545

PV2 .607

PV8 .719

PV5 .688

PV6 .745

PV7 .537

MP11 707

MP12 688

MP13 508

MP15 616

MP16

MP21 670

MP22 575

MP23 686

MP24 549

MP25 536

MP26 658

P2 604

P1 633

P3 664

P4 703

P5 735

P6 682

Extraction Method: Principal Component Analysis

Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization

a Rotation converged in 6 iterations

Với kết quả đó, tất cả 16 biến quan sát của thang đo được nhóm thành 6 nhân tố Các biến quan sát MP16 có hệ số tải nhân tố (factor loading) < 0.5 nên các biến quan sát này bị loại

Hệ số KMO = 0.926 nên EFA phù hợp với dữ liệu Thống kê Chi-square của kiểm định Barlett‟s đạt giá trị với mức ý nghĩa 000, do vậy các biến quan sát có tương quan với nhau xét trên tổng thể Phương sai trích đạt 52.133% thể hiện rằng 6 nhân tố rút ra giải thích được

Trang 13

52.133% biến thiên của dữ liệu; do vậy các thang đo rút ra chấp nhận được Điểm dừng khi

trích các yếu tố tại nhân tố thứ 4 với eigenvalue = 1.066

Thực hiện EFA lần 2 (loại quan sát MP16 có hệ số tải nhân tố (factor loading) < 0.5)

Trang 14

26 327 1.256 100.000

Component

OC11 .675

OC12 .702

OC13 .583

OC14 .510

OC15 .559

PV8 .720

PV5 .689

PV6 .746

MP11 701

MP12 699

MP15 592

MP24 544

MP25 537

MP26 667

P2 607

P1 633

P3 667

P4 703

P5 735

P6 683

PV2 .608

PV7 .538

MP13

MP21 670

MP22 581

MP23 692

Với kết quả đó, tất cả 13 biến quan sát của thang đo được nhóm thành 6 nhân tố Các biến quan sát MP13 có hệ số tải nhân tố (factor loading) < 0.5 nên các biến quan sát này bị loại

Trang 15

Hệ số KMO = 0.924 nên EFA phù hợp với dữ liệu Thống kê Chi-square của kiểm định

Barlett‟s đạt giá trị với mức ý nghĩa 000, do vậy các biến quan sát có tương quan với nhau xét

trên tổng thể Phương sai trích đạt 52.949% thể hiện rằng 6 nhân tố rút ra giải thích được

Trang 16

21 444 1.777 94.082

Component

OC11 .688

OC12 .694

OC13 .579

OC14

OC15 .559

PV8 .716

PV5 .688

PV6 .745

MP11 642

MP12 644

MP15 586

MP24 540

MP25 528

MP26 657

P2 621

P1 621

P3 667

P4 693

P5 730

P6 690

PV2 .617

PV7 .539

MP21 679

MP22 594

MP23 687

Trang 17

Với kết quả đó, tất cả 13 biến quan sát của thang đo được nhóm thành 6 nhân tố Các biến

quan sát OC14, có hệ số tải nhân tố (factor loading) < 0.5 nên các biến quan sát này bị loại

Hệ số KMO = 0.922 nên EFA phù hợp với dữ liệu Thống kê Chi-square của kiểm định

Barlett‟s đạt giá trị với mức ý nghĩa 000, do vậy các biến quan sát có tương quan với nhau xét

trên tổng thể Phương sai trích đạt 54.144% thể hiện rằng 6 nhân tố rút ra giải thích được

Trang 18

17 511 2.127 87.721

Component

MP21 686

MP23 686

MP26 652

MP22 601

MP15 589

MP24 542

MP25 525

P5 744

P4 717

P6 687

P3 674

P1 626

P2 612

PV6 .756

PV8 .717

PV5 .700

PV2 .601

PV7 .545

OC11 .720

OC12 .697

OC13 .572

OC15 .535

MP11 722

MP12 661

Trang 19

Không có biến quan sát nào bị loại, và EFA là phù hợp Hệ số tải nhân tố (factor loading) đều > 0.5 nên các biến quan sát đều quan trọng trong các nhân tố, chúng có ý nghĩa thiết thực Mỗi biến quan sát có sai biệt về hệ số tải nhân tố giữa các nhân tố đều > 0.3 nên đảm bảo được

sự phân biệt giữa các nhân tố

Hệ số KMO = 0.919 nên EFA phù hợp với dữ liệu Thống kê Chi-square của kiểm định Barlett‟s đạt giá trị 2.762E3 với mức ý nghĩa 000, do vậy các biến quan sát có tương quan với nhau xét trên tổng thể Phương sai trích đạt 54.63% thể hiện rằng 6 nhân tố rút ra giải thích được 54.63% biến thiên của dữ liệu; do vậy các thang đo rút ra chấp nhận được Điểm dừng khi trích các yếu tố tại nhân tố thứ 4 với eigenvalue = 1.010

Với kết quả đó, tất cả 12 biến quan sát của thang đo được nhóm thành 5 nhân tố

Nhóm nhân tố 1: Gồm 7 biến quan sát MP21, MP23, MP26, MP22, MP15, MP24, MP25, đặt tên cho yếu tố này là “Thực tiễn quản trị”, kí hiệu là TTQT Trong nhóm nhân tố này biến quan sát MP15 có sự thay đổi về đo lường cho nhân tố

Nhóm nhân tố 2: Gồm 6 biến quan sát: P5, P4, P6, P3, P1, P2, đặt tên cho yếu tố này là “Kết quả hoạt động”, kí hiệu là KQHD

Nhóm nhân tố 3: Gồm 5 biến quan sát: PV6, PV8, PV5, PV2, PV7, đặt tên cho yếu tố này là

“Hệ thống giá trị của quản gia”, kí hiệu là HTGT

Nhóm nhân tố 4: Gồm 3 biến quan sát: OC11, OC12, OC13, OC15 đặt tên cho yếu tố này là

“Thực tiễn quản trị”, kí hiệu là TTQT

Nhóm nhân tố 5: Gồm 2 biến quan sát: MP11, MP12

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

Câu 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

One-way ANOVA với tiêu thức phân loại OWN

Descriptives

N Mean Std Deviation Std Error

95% Confidence Interval for

Mean

Minimum Maximum Lower Bound Upper Bound

Trang 20

Test of Homogeneity of Variances

Trang 21

Kết quả kiểm định Levene test cho thấy :

 p-value < 0.05 : ở các biến OC, MP1

 p-value > 0.05 : ở các biến PV, OC

Post Hoc Tests

Multiple Comparisons

Trang 22

Bonferroni

Dependent

Variable (I) OWN (J) OWN

Mean Difference

Trang 23

* The mean difference is significant at the 0.05 level

Quan sát ở bảng này, ta thấy các giá trị trung bình có sự khác biệt ở các nhóm như sau :

Trang 24

 Đối với biến MP2 : có khác biệt ở nhóm OWN(1) – OWN(3) và OWN(1) –

OWN(4)

 Đối với biến P : có khác biệt ở nhóm OWN(1) – OWN(3) và OWN(2) – OWN(3)

 Đối với biến MP1 : có khác biệt ở nhóm OWN(3) – OWN(4)

One-way ANOVA với tiêu thức phân loại POS

Descriptives

Mean

Trang 25

Kết quả kiểm định Levene test cho thấy :

Trang 26

One-way ANOVA với tiêu thức phân loại AGE

Descriptives

Mean

Trang 27

Trang 28

Kết quả kiểm định ANOVA cho thấy :

 p-value < 0.05 : ở các biến OC, MP1

Mean

Trang 29

Trang 30

Kết quả kiểm định ANOVA cho thấy :

 p-value < 0.05 : ở các biến MP1, P, OC, MP1

P, OC và MP1

 p-value > 0.05 : ở các biến PV

4 Xây dựng hàm tương quan đa biến giữa P và các biến độc lập vừa khám phá thông qua phân tích nhân tố/EFA và cronbach alpha

Có 2 trường hợp:

Trường hợp 1: Nếu MP được đo lường bằng 2 biến MP1 và MP2 2, lúc này mô hình sẽ là

4 9

9

1 4

Trang 31

Đây là mô hình dạng mô hình PATH nên ta sẽ phân tích hồi quy từng phần

MP = β0 + β1 * MP1 + β2 * MP2

P = β‟0 + β‟1 * OC + β‟2 *PV + β3 * MP

Do không có dữ liệu của biến MP, nên không viết được phương trình hồi qui trường hợp này

Trường hợp 2: P là biến phụ thuộc và các biến OC, PV, MP1, MP2 là biến độc lập

Phương trình hồi quy 1:

P = β0 + β1 * OC + β2 *PV + β3 * MP1 + β4 * MP2

P: Kết quả hoạt động của công ty

OC: Chuyên môn công việc

PV: Kiến thức về sản phẩm, thị trường

MP1, MP2: Thực tiễn quản trị(là 2 biến độc lập của P)

β0: Hằng số

β1, β2, β3, β4 : Các hệ số hồi quy riêng phần

Phân tích hồi quy tuyến tính được dùng để kiểm định mô hình và các giả thuyết, thủ tục chọn

biến là các biến cùng đưa vào một lúc (phương pháp Enter)

Kết quả phân tích hồi quy như sau:

1 4

Trang 32

Model Summary

Adjusted R Square

Std Error of the Estimate

Hai nhân tố của thang đo thực tiễn quản trị MP được đưa vào xem xét các yếu tố ảnh

hưởng đến sự tự tin trong công việc bằng phương pháp Enter

.000) cho thấy mô hình các nhân tố tác động đến sự tự tin trong công việc phù hợp với tập dữ

liệu và có thể sử dụng được Biến PV có Sig > 0.05, nên biến này bị loại ra khỏi mô hình

Mô hình hồi quy đã đƣợc chuẩn hóa là:

P = 1.184 + 261*OC + 331 * MP2 + 215* MP1

Định dạng
Số trang	38
Dung lượng	2,79 MB