đề xuất một số giải pháp nhằm nâng cao hiệu quả quản lý dự án đầu tư xây dựng công trình tại công ty tnhh tư vấn xây dựng đinh nguyễn , thành phố hồ chí minh

Thay vào phân tích nhân t ki u Q, ng i ta th ng dùng phân tích nhóm Cluster analysis.

L I C M N

Trong quá trình h c t p và nghiên c u lu n v n đ tài " xu t m t

s gi i pháp nh m nâng cao hi u qu qu n lý d án đ u t xây d ng công trình t i Công ty TNHH t v n xây d ng inh Nguy n, Thành Ph H Chí Minh" tác gi đã nh n đ c s h ng d n và giúp đ t n tình, chu đáo c a

các nhà khoa h c, các chuyên gia và đ ng nghi p

Tác gi đ c bi t xin bày t lòng c m n cô giáo PGS TS Ngô Th Thanh Vân đã t n tình h ng d n, ch b o cho tác gi nhi u v n đ quý báu trong nghiên c u khoa h c nói chung c ng nh trong lu n v n này

Tác gi xin chân thành c m n các th y giáo, cô giáo trong b môn Công ngh và Qu n lý xây d ng và các phòng ban,các b môn, phòng ào

Cu i cùng tác gi xin g i l i c m n chân thành t i gia đình, b n bè,

đ ng nghi p đã đ ng viên, t o m i đi u ki n thu n l i đ tác gi hoàn thành

L I CAM K T

tài lu n v n cao h c “ xu t m t s gi i pháp nh m nâng cao hi u

qu qu n lý d án đ u t xây d ng công trình t i Công ty TNHH t v n xây d ng inh Nguy n, Thành Ph H Chí Minh” c a h c viên Nguy n

Qu c Huy đã đ c Nhà tr ng giao nghiên c u theo Quy t đ nh s 1147 /Q - HTL ngày19 tháng 6 n m 2013 c a Hi u tr ng tr ng i h c Th y

l i

Trong th i gian h c t p t i tr ng v i s đ nh h ng c a giáo viên

h ng d n và quá trình tìm tòi nghiên c u, đã t p k t th ng kê các s li u

đ c th c hi n kh o sát, tra c u s li u H c viên đã t nghiên c u và th c

hi n đ tài ây là thành qu lao đ ng, là s t h p c a các y u t mang tính ngh nghi p c a tác gi

Tôi xin ch u trách nhi m v nghiên c u c a mình

TP H Chí Minh, Tháng n m 2014

Tác gi lu n v n

NGUY N QU C HUY

M C L C

L I C M N 1

L I CAM K T 2

M C L C 3

DANH M C S 6

DANH M C B NG 7

DANH M C HÌNH 9

DANH M C CÁC CH VI T T T 10

PH N I: M U 1

I TÍNH C P THI T C A TÀI 1

II M C ÍCH C A TÀI 2

III PH NG PHÁP NGHIÊN C U 3

IV I T NG VÀ PH M VI NGHIÊN C U 3

V K T QU D KI N T C 4

VI Ý NGH A KHOA H C VÀ TH C TI N 4

PH N II : N I DUNG NGHIÊN C U C A LU N V N 6

CH NG I: T NG QUAN NGHIÊN C U 6

1.1 Các khái ni m c b n, ki n th c, c s lý thuy t: 6

1.1.1 D án đ u t xây d ng 6

1.1.2 Qu n lý d án 6

1.1.3 Hi u qu qu n lý d án 7

1.1.4 Hi u qu qu n lý d án đ u t xây d ng công trình 8

1.2 Lý thuy t t ng quát v th ng kê và phân tích d li u 8

1.2.1 T ng th và m u 8

1.2.1.1 Lý thuy t c s 8

1.2.1.2 Xác đ nh kích th c m u nghiên c u 9

1.2.2 Thang đo 11

1.2.2.1 Lý thuy t c s 11

1.2.2.2 Giá tr và tin c y 12

1.2.2.3 Ki m đ nh thang đo 13

1.2.3 Ph ng pháp phân tích One – Way Anova( Ki m đ nh khác bi t trung bình): 22

1.2.4 Lý thuy t v phân tích t ng quan 24

1.2.5 Lý thuy t v h i quy 27

1.2.5.1 Mô hình h i quy b i 27

1.2.5.2 Mô hình h i quy Binary Logistic 28

K t Lu n Ch ng 1 28

CH NG II 29

QUY TRÌNH NGHIÊN C U, XÂY D NG MÔ HÌNH NGHIÊN C U VÀ KI M NH MÔ HÌNH 29

2.1 Quy trình nghiên c u 29

2.2 Xây d ng mô hình nghiên c u 31

2.2.1 Mô hình nghiên c u đ xu t: 31

2.2.1.1 Nghiên c u s b 31

2.2.1.2 Nghiên c u chính th c 34

2.2.2 Hình thành mô hình chính th c: 36

2.2.2.1 Hình th c câu h i và thang đo: 36

2.2.2.2 Kích th c m u : 40

2.2.2.3 Th ng kê mô t 41

2.2.2.4 Ki m đ nh ph ng sai 46

2.2.2.5 Ki m đ nh mô hình 51

K t Lu n Ch ng 2 67

CH NG III 68

PHÂN TÍCH H I QUY VÀ NG D NG K T QU H I QUI VÀO SO SÁNH TH C TR NG T I CÔNG TY XÂY D NG INH NGUY N 68

3.1 Phân tích h i quy 68

3.1.1 H i quy b i (h i quy đa bi n) 68

3.1.2 H i quy Binary Logistic 76

3.2 ng d ng k t qu h i qui, th o lu n và đ xu t gi i pháp 80

3.2.1 Gi i thi u v Công ty TNHH t v n xây d ng inh Nguy n 80

3.2.2 Gi i thi u các d án chính mà công ty đã và đang tham gia v i vai trò qu n lý d án: 82

3.2.3 Th c tr ng và gi i pháp: 84

3.2.3.1 ng d ng h i qui b i 84

3.2.3.2 ng d ng h i qui Binary Logistic 87

Th o lu n và Gi i pháp K t Lu n Ch ng 3 90

K T LU N VÀ KI N NGH 91

TÀI LI U THAM KH O 93

DANH M C S

S đ 1.1 Mô hình k thu t ch n m u 9

S đ 1.2: S đ th hi n ph ng pháp phân tích nhân t 18

S đ 2.1 Quy trình th c hi n nghiên c u 30

S đ 2.2: Mô hình nghiên c u s b 35

S đ 2.3 Mô hình nghiên c u chính th c 66

S đ 3.1 : S đ t ch c ho t đ ng c a công ty inh Nguy n 81

S đ 3.2: Mô hình qu n lý t i các d án công ty tham gia qu n lý d án 83

DANH M C B NG

B ng 1.1 B ng tra Z /2 10

B ng 1.2 B ng tra h s t i nhân t 17

B ng 1.3 T ng th các nhóm bi n 23

B ng 1.4 T ng h p phân tích Anova 24

B ng 2.1 B ng câu h i nháp 34

B ng 2.3 B ph n đang công tác c a ng i đ c ph ng v n theo % tích l y 41 B ng 2.4 : B ph n đang công tác c a ng i đ c ph ng v n 42

B ng 2.5 : Kinh nghi m công tác c a ng i đ c ph ng v n theo% tích l y 43 B ng 2.6 : Kinh nghi m công tác c a ng i đ c ph ng v n 43

B ng 2.7 : Vai trò d án theo % tích l y 44

B ng 2.8 : Vai trò c a ng i đ c ph ng v n trong d án 44

B ng 2.9 Quy mô d án theo % tích l y 45

B ng 2.10 Quy mô d án mà ng i đ c ph ng v n đang tham gia 45

B ng 2.11 Giá tr Sig Bi n b ph n công tác 47

B ng 2.12 Giá tr Sig bi n kinh nghi m công tác 48

B ng 2.13 Giá tr Sig bi n vai trò công tác 49

B ng 2.14 Giá tr Sig bi n quy mô d án 50

B ng 2.15 Giá tr m u ki m 51

B ng2.16 H s Cronbach's Alpha 51

B ng 2.17 H s ki m đ nh Cronbach's Alpha if Item Deleted 52

B ng 2.18 Ma tr n t ng quan 53

B ng 2.19 H s ki m đ nh Bartlett’s test of sphericity và KMO 54

B ng 2.20 Rút trích nhân t 55

B ng 2.21 Ma tr n nhân t 58

B ng 2.22 Ma tr n nhân t sau khi xoay 59

B ng 2.23 Ma tr n nhân t sau khi xoay v i h s t i nhân t >0,416 60

B ng 2.24 H s Communalities 61

B ng 3.1 Ma tr n t ng quan 69

B ng 3.2 Ph ng pháp x lý bi n 69

B ng 3.3 Các h s ki m đ nh 70

B ng 3.5 H s h i quy 71

B ng 3.6 H s ph n d 72

B ng 3.7 Ma tr n so sánh c p 77

B ng 3.8 Th ng kê mô t hàm Binary Logistic 77

B ng 3.9 Ma tr n t ng quan hàm Binary Logistic 77

B ng 3.10 S l ng m u kh o sát 78

B ng 3.11 Giá tr m c đ nh 78

B ng 3.12 Ki m đ nh hàm Binary Logistic 78

B ng 3.13 Ki m tra giá tr -2LL 78

B ng 3.14 % D đoán c a hàm 78

B ng 3.15 Th ng kê h i quy Binary Logistic 79

B ng 3.16: Các d án th c hi n trong giai đo n 2003-2014 phân theo ngu n v n 82

B ng 3.17 ánh giá th c tr ng hi u qu qu n lý công ty inh Nguy n c a chuyên gia 84

B ng 3.18 Th ng kê th c t th c hi n b ng SPSS 84

B ng 3.19 B ng so sánh các tr ng s gi a công ty inh Nguy n và th c t 84 B ng 3.20 So sánh nhân s t ng 85

B ng 3.21 So sánh % đ t đ c 86

B ng 3.22 Th ng kê n m và l ng c a các nhân viên trong d án 87

B ng 3.23 Hi u su t tính toán c a các nhân viên 88

B ng 3.24 Hi u su t th c t c a các nhân viên 89

DANH M C HÌNH

Hình 1.1 Minh h a cho giá tr và đ tin c y c a thang đo l ng 12

Hình 1.2 Các thành ph n SSE, SSR, SST 25

Hình 2.1 B ph n đang công tác c a ng i đ c ph ng v n 42

Hình 2.2 Kinh nghi m công tác c a ng i đ c ph ng v n 43

Hình 2.3 Vai trò c a ng i đ c ph ng v n trong d án 44

Hình 2.4 Quy mô d án mà ng i đ c ph ng v n đang tham gia 45

Hình 2.5 S đ đi m gãy và eigenvalue 56

Hình 3.1 Bi u đ phân ph i chu n ph n d 72

Hình 3.2 th ph n d h i qui chu n hóa 73

Hình 3.3 Mô ph ng đ ng h i qui tuy n tính 73

Hình 3.4 Bi u đ d đoán hi u su t 79

Hình 3.5 Bi u đ so sánh tr ng s t ng y u t gi a Cty inh Nguy n v i th c t đang di n ra 85

Hình 3.6 Bi u đ so sánh % t ng y u t gi a Cty inh Nguy n v i th c t đang di n ra 86

: Qu n lý d án : Trách nhi m h u h n : Thành ph H Chí Minh : T ch c th ng m i th gi i

PH N I: M U

I TÍNH C P THI T C A TÀI

Qui trình s n xu t trong xây d ng c ng g n nh t ng đ ng v i qui trình

s n xu t ra các lo i hàng hóa và s n ph m khác T t c đ u qua các b c Lên

k ho ch – Ti n hành s n xu t – Ki m tra và ki m soát nguyên li u đ u vào –

i u ch nh k ho ch và ti n đ trong quá trình s n xu t cho phù h p đi u ki n

th c t – Ki m tra và nghi m thu s n ph m đ u ra – Bàn giao s n ph m

th c hi n t t các b c này không th thi u vai trò c a qu n lý đi u hành d

án c ng nh là đi u hành s n xu t Do đó Qu n lý d án trong xây d ng là

ho t đ ng t i quan tr ng trong toàn b d án, nó quy t đ nh s thành b i c a toàn b d án Tuy nhiên nó đ c xem nh trong r t nhi u d án xây d ng t i Tp.HCM Nguyên nhân ch y u b t ngu n t nh ng đánh giá ch a chính xác

v công tác này c ng nh s thi u hi u bi t v các tác đ ng c a vai trò qu n

lý d án đ n toàn b d án i u này d n đ n s c n thi t ph i có nghiên c u sâu v nh ng tác đ ng c a các nhân t t i hi u qu qu n lý d án v i m c đích đ nh l ng và mô hình hóa nh h ng c a các nhân t này nh m nâng cao hi u qu qu n lý d án cho ngành xây d ng t i Tp.HCM

Nh m đ m b o tính khách quan trong nghiên c u, vi c phân tích các y u

t nh h ng đ n hi u qu qu n lý s th c hi n d a trên s t ng h p t các ý

ki n c a các chuyên gia các bên tham gia d án đã và đang th c hi n nh m

đ a ra nh ng nhân t g n v i th c t nh t

T yêu c u th c ti n trên lu n v n s đi sâu vào phân tích các y u t nh

h ng đ n hi u qu qu n lý d án nh m gi i quy t các m c tiêu sau:

- Phân tích các nhóm y u t nh h ng đ n hi u qu qu n lý d án trong giai đo n thi công

- Xây d ng mô hình làm c s đ đánh giá th c tr ng hi u qu qu n lý d

án t i Tp.HCM, ki m đ nh s phù h p c a mô hình

- ng d ng mô hình vào phân tích hi u qu qu n lý d án c a m t đ n v

c th trên đ a bàn Tp.HCM

T đó qua vi c gi i thích mô hình đ xu t các gi i pháp giúp cho các nhà

qu n lý d án có cái nhìn sâu s c h n trong quá trình đi u hành d án và đ a

ra đ c nh ng quy t đ nh đúng đ n nh m nâng cao hi u qu qu n lý d án,

và đ a d án đi đ n thành công

Ý th c đ c t m quan tr ng c a hi u qu qu n lý d án tác đ ng l n

đ n y u t thành công c a d án ,v i l ng ki n th c đ c trang b m t cách hoàn ch nh c ng thêm s khuy n khích g i m c a ng i h ng d n v m t

h ng đi h p nh ng gi i quy t đ c m t góc trong ngh thu t qu n lý d án

cu i cùng ng i vi t đã đi đ n quy t đ nh l a ch n đ tài nghiên c u: “

xu t m t s gi i pháp nh m nâng cao hi u qu qu n lý d án đ u t xây

d ng công trình t i Công ty TNHH t v n xây d ng inh Nguy n, Thành

Ph H Chí Minh” làm đ tài t t nghi p

II M C ÍCH C A TÀI

Xây d ng mô hình các nhân t nh h ng đ n hi u qu qu n lý d án t i Thành Ph H Chí Minh trong giai đo n thi công xây d ng công trình, phân tích ki m đ nh mô hình m t cách có h th ng Qua đó ng d ng mô hình đ

gi i thích và đ xu t m t s gi i pháp nh m nâng cao hi u qu qu n lý d án

t i Công ty TNHH t v n xây d ng inh Nguy n Ph ng 12 Qu n 10 Thành

Ph H Chí Minh

b/ i t ng phân tích : Là s t ng quan gi a nh ng nhân t nh

h ng đ n hi u qu qu n lý và hi u qu qu n lý d án xây d ng công trình t i Thành Ph H Chí Minh nói chung và t i Công ty TNHH t v n xây d ng inh Nguy n Ph ng 12 Qu n 10 Thành Ph H Chí Minh nói riêng

2 Ph m vi nghiên c u

tài ti n hành nghiên c u phân tích các nhân t nh h ng đ n hi u

qu qu n lý trong giai đo n thi công xây d ng công trình dân d ng và công nghi p t i Thành Ph H Chí Minh Ph m vi qu n lý thi công đ c qui đ nh trong Ngh đ nh 12, 2009 , s 12/2009/N -CP ngày 12/02/2009 v qu n lý d

án đ u t xây d ng công trình

V K T QU D KI N T C

Nghiên c u các nhân t nh h ng đ n hi u qu qu n lý d án đ u t xây

d ng công trình t i Thành Ph H Chí Minh trong giai đo n thi công xây

d ng Ki m ch ng đ c s t ng quan c a các nhân t Thi t l p ph ng trình h i qui các nhân t đ i v i hi u qu qu n lý d án T đó qua vi c phân tích và gi i thích nh ng ph ng trình h i qui, lu n v n giúp các nhà đi u hành có cái nhìn t ng quát đ đ a ra quy t đ nh chính xác nh m nâng cao

hi u qu qu n lý d án xây d ng công trình t i Công ty TNHH t v n xây

đi sâu vào phân tích các y u t chính tác đ ng đ n hi u qu qu n lý d án trong giai đo n thi công t i Thành Ph H Chí Minh nói chung và t i công ty inh Nguy n nói riêng

T ng h p , phân tích, so sánh rút ra k t lu n t o c s cho vi c quy t

đ nh các gi i pháp phù h p nh m nâng cao hi u qu qu n lý d án c a công ty inh Nguy n

qu n lý d án t i Công ty TNHH t v n xây d ng inh Nguy n Mô hình có

th áp d ng cho các doanh nghi p xây d ng ho t đ ng trong l nh v c t v n

qu n lý d án

Lu n v n g i m ra m t h ng đi cho các đ tài nghiên c u v l nh v c

qu n lý d án ti p theo ví d nh : o l ng đa h ng, Phân tích t ng h p, Phân tích c m, Phân tích sâu ph n d , , vv

đ t đ c s t ng tr ng v s l ng ho c duy trì, c i ti n, nâng cao ch t

l ng s n ph m ho c d ch v trong kho ng th i gian xác đ nh

Theo Lu t Xây d ng Vi t Nam 2003:“D án đ u t xây d ng công trình là t p h p các đ xu t có liên quan đ n vi c b v n đ xây d ng m i,

m r ng ho c c i t o nh ng công trình xây d ng nh m m c đích phát tri n, duy trì, nâng cao ch t l ng công trình ho c s n ph m, d ch v trong m t th i

h n nh t đ nh

1.1.2 Q u n lý d án

M t cách chung nh t có th hi u qu n lý d án là t ng th nh ng tác

đ ng có h ng đích c a ch th qu n lý t i quá trình hình thành, th c hi n và

ho t đ ng c a d án nh m đ t t i m c tiêu d án trong nh ng đi u ki n và môi tr ng bi n đ ng

M t cách c th h n, qu n lý d án là quá trình ch th qu n lý th c

hi n các ch c n ng l p k ho ch, t ch c, đi u hành và ki m tra d án nh m

đ m b o các ph ng di n th i gian, ngu n l c và đ hoàn thi n c a d án

(Theo Tài li u Nguy n Bá Uân)

1.1.3 Hi u qu qu n lý d án

Hàng ngày nhà qu n lý ph i ra nhi u quy t đ nh liên quan t i m i v n

đ Th c ch t, qu n lý là quá trình ra quy t đ nh Vi c ra m t quy t đ nh qu n

lý có liên quan ch t ch đ n vi c gi i quy t v n đ và đóng m t vai trò quan

Nghe có v đ n gi n, nh ng đ làm đ c vi c này, ng i qu n lý ph i

th hi n kh n ng xây d ng m c tiêu và l p k ho ch c a mình Khi k ho ch

đ c hoàn thành thì chuy n t i thông tin k ho ch đ n c p trên và c p d i

Ng i qu n lý ph i đ t đ c các m c tiêu c a t ch c cùng v i ho c thông qua các cá nhân, do v y đ t o ra ch t l ng công vi c cao, ng i qu n lý c n

t o ra môi tr ng làm vi c thu n l i

Trong s nh ng k n ng quan tr ng nh t, ph i k t i vi c l p k ho ch, tiên l ng r i ro, tính quy t đoán, kh n ng t t trong gi i quy t v n đ

Tóm l i, đ qu n lý hi u qu , c n xác đ nh đ c công vi c m t ng i

qu n lý ph i làm đ đ t đ c các m c tiêu c a t ch c (làm đúng vi c), cùng

v i các bên tham gia và thông qua các cá nhân (làm đúng cách) và c l ng

đ c công vi c s p đ n (Theo Tài li u Nguy n Bá Uân)

1.1.4 Hi u qu qu n lý d án đ u t xây d ng công trình

Là m t t p h p chu i các ho t đ ng nh m đ a d án đ u t xây

d ng công trình đ t đ c k t qu k v ng (Theo Tài li u Nguy n Bá Uân)

1.2 Lý thuy t t ng quát v th ng kê và phân tích d li u

1.2.1 T ng th và m u

1.2.1.1 Lý thuy t c s

Quá trình nghiên c u th ng kê các hi n t ng kinh t xã h i c n ph i

có nhi u d li u Vi c thu th p d li u đòi h i nhi u th i gian ,công s c và chi phí Cho nên vi c thu th p d c n ph i đ c ti n hành có h th ng đ thu

th p đ c d li u c n thi t đáp ng đ c m c tiêu nghiên c u trong kh n ng nhân l c, kinh phí và gi i h n cho phép

Trong nghiên c u đ ki m đ nh lý thuy t khoa h c, ch n m u là m t trong nh ng khâu quy t đ nh ch t l ng c a k t qu nghiên c u M c đích

c a nghiên c u là tìm hi u đ c tính c a đám đông (t ng th ) c n nghiên c u, ngh a là chúng ta ph i thu th p d li u c a t ng th

Tuy nhiên , vì nhi u lý do mà nhà nghiên c u không ti n hành thu th p

d li u c a toàn b đám đông mà ch ch n m t nhóm nh h n ( ch n m u) đ nghiên c u Nh ng lý do đó là:

- Ch n m u giúp ti t ki m chi phí

- Ch n m u giúp ti t ki m th i gian

(Nguy n ình Th - Ph ng pháp nghiên c u khoa h c trong kinh doanh)

Trong nghiên c u, không th quan sát h t toàn b các cá th trong qu n

th , mà ch ch n m t s l ng đ các cá th đ i di n hay còn g i là m u thí nghi m Ph ng pháp ch n m u thí nghi m r t quan tr ng và m c đích c a

vi c xác đ nh c m u là đ gi m đi công s c và chi phí làm thí nghi m và

đi u quan tr ng là ch n c m u nh th nào mà không làm m t đi các đ c tính

c a m u và đ tin c y c a s li u đ i di n cho qu n th Vi c xác đ nh c m u

là m t cách l y th ng kê theo đ ý ngh a, nh ng đôi khi quá trình này c ng

đ c b qua và ng i nghiên c u ch l y c m u có t l n đ nh (nh c m u

Thu n ti n Phán đoán Phát tri n nh m c

Ng u nhiên đ n gi n H th ng Phân t ng Theo nhóm

K thu t ch n m u

m u Trung bình m u này thì khác v i trung bình qu n th µ S khác nhau

gi a m u và qu n th đ c xem là sai s Sai s biên (The margin of error) d

th hi n s khác nhau gi a trung bình m u quan sát và giá tr trung bình c a

d: sai s biên mong mu n

Z /2: giá tr ng ng c a phân ph i chu n (tra B ng 1.1)

Kích c m u ph thu c vào ph ng pháp phân tích, Hachter (1994) cho

r ng kích c m u b ng ít nh t 5 l n bi n quan sát (Hair & ctg, 1998)

Ngoài ra, theo Tabachnick & Fidell (1991) đ phân tích h i quy đ t

đ c k t qu t t nh t, thì kích c m u ph i th a mãn công th c (d n theo

Ph m Anh Tu n, 2008):

n ≥ 8k + 50 Trong đó, n là kích c m u

- Thang đo danh ngh a (nominal scale): dùng đ phân lo i trình đ h c

v n, ch c v , phòng ban làm vi c và kinh nghi m làm vi c c a ng i đ c

kh o sát

- Thang đo kho ng (interval scale): m c đ đ ng ý hay nh h ng c a

v n đ mà câu h i đ c p s đ c phân c p theo m c đ h n kém, đây s

d ng thang đo Likert 5 m c đ t ng ng v i 1 = nh h ng r t ít/ Không quan tr ng, 2 = nh h ng ít/ quan tr ng ít, 3 = nh h ng trung bình/ quan

tr ng t ng đ i, 4 = nh h ng nhi u/ khá quan tr ng, 5 = nh h ng r t nhi u/ R t quan tr ng i v i thang đo kho ng chúng ta có th s d ng các phép toán th ng kê nh : tính kho ng bi n thiên, s trung bình, đ l ch chu n (Nguy n ình Th ,NXB Tài Chính- Giáo trình ph ng pháp nghiên

c u khoa h c trong kinh doanh)

1.2.2.2 Giá tr và tin c y

Hình 1.1 : Minh h a cho giá tr và đ tin c y c a thang đo l ng (Ngu n :Babie 1986, 113)

Thang đo l ng đ a vào nghiên c u c n ph i th a mãn hai y u t chính

là : giá tr và đ tin c y minh h a cho v n đ giá tr và đ tin c y chúng ta xem xét ví d trên (Hình 1.1)

a.Không tin c y và

không có giá tr

b Tin c y nh ng không có giá tr

c Tin c y và

có giá tr

Chúng ta b n tên vào m t m c tiêu (b n nhi u l n) Trong Hình 1.1a , các m i tên chúng ta b n r i rác kh p m i n i và c ng không trúng vào đích

c n b n Nh v y chúng không đ t đ c giá tr (gi ng nh trong đo l ng , chúng không đo đ c cái c n đo) H n n a , các m i tên này r i r c kh p m i

n i Nh v y chúng không đ t đ c đ tin c y Trong hình 1.1b , các m i tên chúng ta b n (b n nhi u l n) đ u t p trung vào m t ch , nh ng l ch v i đích

c n b n Nh v y, chúng ta đ t đ c đ tin c y (l n nào c ng g n nh nhau , ngh a là các đi m đ n c a m i tên chúng ta b n t ng quan v i nhau r t m nh

nh các bi n quan sát cùng đo l ng m t khái ni m nghiên c u) Nh ng chúng ta không đ t đ c giá tr (vì không trúng đích) Trong hình 1.1c các

m i tên chúng ta b n h i t xung quanh đi m đích (các m i tên quan h v i nhau r t m nh và l i trúng vào đích c n b n) Nh v y trong tr ng h p này , chúng ta đ t c đ tin c y l n giá tr (Nguy n ình Th - Ph ng pháp nghiên

c u khoa h c trong kinh doanh)

1.2.2.3 Ki m đ nh thang đo

a/ Cronbach alpha (đánh giá đ tin c y thang đo):

Vi c xây d ng và ki m đ nh thang đo có ý ngh a r t quan tr ng đ n đ tin c y c a các câu h i c ng nh các k t qu phân tích sau này Ki m đ nh thang đo là chúng ta ki m tra xem các m c h i nào đã đóng góp vào vi c đo

l ng m t khái ni m lý thuy t mà ta đang nghiên c u, và nh ng m c h i nào không i u này liên quan đ n 02 phép tính toán: t ng quan gi a b n thân các m c h i và t ng quan gi a các đi m s c a t ng m c h i v i đi m s toàn b các m c h i cho m i b ng câu h i

H s Cronbach Alpha là m t phép ki m đ nh th ng kê v m c đ ch t

ch mà các m c h i trong thang đo t ng quan v i nhau, m t trong nh ng

ph ng pháp ki m tra tính đ n khía c nh c a thang đo đ c g i là ki m đ nh

đ tin c y chia đôi

Công th c tính h s Cronbach Alpha:

) 1

(

* ) 1

α : có giá tr 0<α<1; α càng l n thì đ tin c y càng cao

Theo qui c, m t t p h p các m c h i dùng đ đo l ng đ c đánh giá t t ph i có h s α => 0,80 nh ng có giá tr nh nh t ch p nh n đ c là 0,70.(Nguy n ình Th ,Ph ng pháp nghiên c u khoa h c trong kinh doanh)

b/ Mô hình EFA (Ki m đ nh giá tr thang đo)

Trong ph n tr c tác gi đã dùng ph ng pháp Cronbach Alpha đ đánh giá đ tin c y thang đo V n đ ti p theo là thang đo ph i đ c đánh giá giá tr c a nó Hai giá tr quan tr ng c a thang đo là giá tr h i t và giá tr phân bi t Ph ng pháp phân tích nhân t khám phá EFA giúp chúng ta đánh giá hai lo i giá tr này

Th t s ra phân tích nhân t khám phá EFA là t p k thu t phân tích

th ng kê có liên h nhau dùng đ rút g n m t t p K bi n quan sát thành m t

t p F cá nhân t có ý ngh a h n C s c a vi c rút g n này d a vào m i quan

h tuy n tính c a các nhân t v i các bi n nguyên th y

Ph ng pháp EFA thu c nhóm các ph ng pháp phân tích đa bi n ph thu c l n nhau vì các bi n đ a vào phân tích không có bi n đ c l p và ph thu c mà chúng cùng ph thu c l n nhau

Mô hình phân tích nhân t EFA đ c th hi n b ng ph ng pháp nh sau, n u các bi n đ c chu n hóa:

i i m im i

i i

i A F A F A F A F V U

Các nhân t đ c tr ng có t ng quan v i nhau và c nhân t chung

B n thân các nhân t chung c ng có th đ c di n t nh nh ng k t h p tuy n tính c a bi n quan sát:

k ik i

i i

Ta có th ch n các tr ng s nhân t sao cho nhân t th nh t gi i thích

đ c ph n l n bi n thiên nhi u nh t trong toàn b bi n thiên Sau đó ta ch n

m t t p h p các tr ng s th hai sao cho nhân t th hai gi i thích đ c ph n

l n bi n thiên còn l i và không có t ng quan v i nhân t th nh t Nguyên

t c này đ c áp d ng nh v y đ ti p t c ch n tr ng s cho các nhân t ti p theo Do v y, các nhân t đ c c l ng sao cho các tr ng s c a chúng không gi ng nh các giá tr c a bi n g c là không có t ng quan v i nhau

H n n a, nhân t th nh t gi i thích đ c nhi u nh t bi n thiên c a d li u,

nhân t th hai gi i thích đ c nhi u th nhì… Ph ng pháp phân tích nhân

t đ c th hi n S đ 1.2

*M t s tham s quan tr ng trong phân tích nhân t :

Bartlett’s test of sphericity là đ i l ng th ng kê dùng đ xem xét gi thi t các bi n không có t ng quan trong t ng th V i Sig<0,05 ta bác b gi thi t trên có ngh a là các bi n có t ng quan t ng th

Communality là l ng bi n thi n mà bi n g c chia s v i t t cá các

Factor m t nhân t đ c t h p t các bi n g c Nhân t c ng th

hi n/mô t th nguyên c b n có th khái quát đ c m t t p h p các bi n quan sát

Factor loadings là h s t ng quan đ n gi a các bi n và các nhân t Factor matrix ch a các factor loadings c a t t c các bi n đ i v i các nhân t đ c rút ra

Factor scores là các đi m s nhân t t ng h p đ c c l ng cho t ng quan sát trên các nhân t đ c rút ra

Kaiser-Meyer-Olkin (KMO) measure of sampling adequacy là m t ch

s dùng đ xem xét s thích h p c a phân tích nhân t Tr s KMO l n (t 0.5 đ n 1) có ngh a phân tích nhân t là thích h p

Percentage of variance là ph n tr m ph ng sai toàn b đ c gi i thích

b i t ng nhân t

Residuals là các chêch l ch gi a các h s t ng quan trong ma tr n

t ng quan đ u vào (input correlation matrix) và các h s t ng quan sau khi phân tích (reproduced correlation) đ c c l ng t ma tr n nhân t

(Hoàng Tr ng và Chu Nguy n M ng Ng c , 2005)

Theo Hair& ctg(1998,111), H s t i nhân t ( Factor loading) là ch tiêu đ đ m b o m c ý ngh a thi t th c c a EFA H s t i nhân t >0,3 đ c xem là đ t m c t i thi u, h s t i nhân t >0,4 và ≥ 0,5 đ c xem là có ý ngh a th c ti n N u ch n tiêu chu n h s t i nhân t >0,3 thì c m u nghiên

c u ít nh t là 350 ,n u c m u kho ng 100 thì nên ch n tiêu chu n h s t i nhân t > 0,55 , n u c m u kho ng 50 thì h s t i nhân t ph i >0,75 Còn

c m u n m trong các kho ng còn l i ta dùng ph ng pháp n i suy H s t i nhân t d c th hi n trong B ng 1.2:

T o ra m t t p h p các bi n m i thay th m t ph n hay toàn b các

bi n c đ tham gia vào các phân tích ti p theo nh h i qui hay t ng quan

+ Phân tích ma tr n t ng quan:

M t trong nh ng b c quan tr ng đ u tiên c a phân tích nhân t là tính toán và phân tích ma tr n t ng quan Có hai lo i ma tr n t ng quan nh sau:

Ma tr n t ng quan gi a các bi n dùng cho phân tích nhân t ki u R

ây là ki u phân tích nhân t thông d ng nh t Trong nghiên c u này c ng dùng phân tích nhân t ki u R Phân tích nhân t ki u R là lo i phân tích mà

m c đích là rút g n s bi n t nhi u bi n thành m t s ít bi n đ i di n nào đó

Ma tr n t ng quan gi a các m u dùng cho phân tích nhân t ki u Q Phân tích nhân t ki u Q là lo i phân tích mà m c đích là rút g n s m u tìm

và các m u có cùng tính ch t gom l i thành m t nhóm m u đ c th hi n

b ng m u đ i di n Phân tích nhân t ki u Q không đ c áp d ng r ng rãi do

nh ng khó kh n khi tin h c hóa ph ng pháp này Thay vào phân tích nhân t

ki u Q, ng i ta th ng dùng phân tích nhóm (Cluster analysis)

+ Mô hình nhân t :

Có r t nhi u mô hình nhân t , nh ng hai mô hình nhân t thông d ng

nh t là phân tích nhân t thông th ng (Common factor analysis) và phân tích nhân t thành ph n (Component analysis) hi u s khác nhau gi a hai

ph ng pháp này c n xem xét đ n b n ch t c a ph ng sai Toàn b ph ng sai bao g m ba ph n là ph ng sai chung, ph ng sai riêng và ph ng sai do sai l m Ph ng sai chung là ph ng sai mà t t c các bi n đ u có Ph ng sai riêng là ph ng sai ch g n li n v i m t bi n nào đó Ph ng sai do sai

l m là ph ng sai x y ra do các đi m không phù h p trong vi c thu th p d

li u, l p thang đo, l y m u Phân tích nhân t thành ph n quan tâm đ n toàn

b ph ng sai (Ph ng sai chung, ph ng sai riêng, ph ng sai do sai l m) trong khi phân tích nhân t thông th ng ch quan tâm đ n ph ng sai chung

L a ch n ph ng pháp nào đ áp d ng do hai y u t là m c đích c a nhà phân tích và m c đ hi u bi t c a nhà phân tích đ i v i ph ng sai c a các bi n Khi m c đích c a nhà nghiên c u là tóm t t các bi n thành m t nhóm ít nh t các nhân t ph c v cho m c đích d đoán và nhà nghiên c u

bi t tr c r ng ph ng sai riêng và ph ng sai do sai l m chi m m t ph n không đáng k trong t ng ph ng sai thì có th áp d ng phân tích nhân t thành ph n Ng c l i khi m c đích c a nhà nghiên c u không bi t rõ ph ng sai riêng và ph ng sai do sai l m chi m t tr ng bao nhiêu trong t ng

ph ng sai do đó nhà nghiên c u mu n lo i b hai lo i ph ng sai này thì có

th áp d ng phân tích nhân t thông th ng

+ Cách rút trích nhân t :

Ngoài vi c l a ch n mô hình phân tích nhân t , nhà nghiên c u còn

ph i ch n l a cách rút trích nhân t gi a rút trích nhân t tr c giao và rút trích xiên góc Theo cách rút trích nhân t tr c giao thì các nhân t đ c rút trích sao cho cách nhân t này là đ c l p v i các nhân t khác, t ng quan gi a các nhân t trong tr ng h p này là 0 Rút trích nhân t tr c giao đ c s d ng trong tr ng h p m c đích c a phân tích nhân t là gi m s l ng bi n quan sát xu ng thành m t nhóm nhân t không t ng quan v i nhau nh m ph c v cho phân tích h i qui hay các k thu t phân tích khác Rút trích nhân t xiên góc thì ph c t p h n tr c giao r t nhi u Theo cách này các nhân t đ c rút trích v n t ng quan v i nhau Rút trích nhân t xiên góc đ c s d ng trong

tr ng h p m c đích c a phân tích nhân t có quan tâm đ n ý ngh a c a các nhân t đ c rút trích

+ Xoay các nhân t :

M t ph n quan tr ng trong b n k t qu phân tích nhân t là ma tr n nhân t (Component Matrix) Ma tr n nhân t ch a các h s bi u di n các

bi n chu n hóa b ng các nhân t (m i bi n là m t đa th c c a các nhân t )

Nh ng h s này (factor loading) bi u di n t ng quan gi a các nhân t và các bi n H s này l n cho bi t nhân t và bi n có liên h ch t ch v i nhau Các h s này đ c dùng đ gi i thích các nhân t M c dù ma tr n nhân t ban đ u hay ma tr n nhân t không xoay cho th y đ c m i quan h gi a các nhân t và t ng bi n m t, nh ng nó ít khi t o ra nh ng nhân t có th gi i thích đ c m t cách d dàng b i vì các nhân t có t ng quan v i nhi u bi n

Vì th xoay nhân t đ c th c hi n nh m m c đích đ ma tr n nhân t s tr nên đ n gi n h n và d gi i thích h n Có nhi u ph ng pháp xoay nhân t :

Orthogonal rotation: xoay các nhân t trong đó v n gi nguyên góc ban

Eigenvalue: ây là m t tiêu chí đ n gi n và ph bi n nh t đ đánh giá

s l ng nhân t đ c rút trích Trong phân tích nhân t thành ph n ch

nh ng nhân t có eigenvalue l n h n 1 m i đ c xem là có ý ngh a Nh ng nhân t có eigenvalue nh h n 1 đ c xem là không có ý ngh a và không đáng quan tâm Trong phân tích nhân t chung thì giá tr eigenvalue ph i

đ c đi u ch nh gi m nh

Tiêu chí mô hình nghiên c u: Tiêu chí này r t đ n gi n, tuy nhiên r t

h p lý trong m t s tình hu ng nh t đ nh Khi ti n hành nghiên c u, c n c vào mô hình nghiên c u, nhà nghiên c u đã bi t tr c là có bao nhiêu nhân t

c n rút trích Nhà nghiên c u s đi u ch nh mô hình phân tích nhân t và th c

hi n phân tích nhân t đ n khi s l ng nhân t đ c rút trích đúng nh mong

1.2.3 Ph ng pháp phân tích One – Way Anova( Ki m đ nh khác

đ đ c xem nh ti m c n phân ph i chu n

+ Ph ng sai c a các nhóm so sánh ph i đ ng nh t

One-way ANOVA s d ng các mô hình 1 y u t , các nh h ng c

đ nh đ so sánh nh h ng c a m t nghi m th c (treatment) ho c môt y u t (factor) trên m t bi n ph thu c và liên t c (m i quan h gi a m t bi n đ nh tính (3 l a ch n) v i 01 bi n ph thu c đ nh l ng)

i

x x

i

k

i k i

n x x

( )2

i 1

1

i

k g

(Nguy n ình Th - Ph ng pháp nghiên c u khoa h c trong kinh doanh)

1.2.4 Lý thuy t v phân tích t ng quan

 Xem xét ma tr n h s t ng quan:

B c đ u tiên khi ti n hành phân tích h i quy tuy n tính b i c ng là xem xét các m i t ng quan tuy n tính gi a t t c các bi n mô hình h i quy tuy n tính đ n ta ch c n xem m i quan h gi a bi n đ c l p v i 1 bi n ph thu c còn đây có nhi u bi n nên ta ph i xem xét t ng quan m i quan h gi a

t ng bi n đ c l p v i nhau Chúng ta xây d ng ma tr n t ng quan gi a t t c các bi n cho m c đích này

 ánh giá đ phù h p c a mô hình h i quy tuy n tính b i:

kh o sát kh n ng s d ng bi n đ c l p đ d đoán v bi n ph thu c c n ph i đo l ng m t s s bi n thiên trong mô hình S bi n thiên đ u tiên đ c g i tên là t ng bi n thiên c a bi n ph thu c (kí hi u SST) đ c tính

b ng cách l y t ng chênh l ch bình ph ng c a các giá tr Yi xung quanh trung bình c a chúng Trong phân tích h i quy, t ng bi n thiên đ c chia làm

2 ph n là bi n thiên gi i thích đ c và bi n thiên không gi i thích đ c, hay còn g i v i tên khác là bi n thiên c a h i quy (SSR) và bi n thiên c a ph n d (SSE) Các thành ph n này đ c bi u di n b ng hình h c trong Hình 1.2:

Hình 1.2 Các thành ph n SSE, SSR, SST SSR đ i di n cho khác bi t gi a giá tr đo l ng h i quy tính toán đ c

i và (giá tr trung bình c a Y) SSE đ i di n cho thành ph n bi n thiên trong Y mà không đ c gi i thích b i h i quy,nó đ c hình thành d a trên chênh l ch gi a Yi và i Còn SST là chênh l ch gi a m i giá tr quan sát Yi

T b n thân SST, SSR hay SSE c ng cung c p cho chúng ta ít nhi u thông tin đ k t lu n v s bi n thiên trong mô hình h i quy c a chúng ta đ t

đó mà suy di n, tuy nhiên t l gi a SSR và SST cho chúng ta m t đ i l ng đánh giá mô hình h i quy t t h n, đ i l ng này đ c g i tên là h s bi n thiên (ký hi u R2) đ c xác đ nh b ng công th c sau:

R2= SSR/SST

+ N u R = 0 => R² = 0 : Không t ng quan

+ N u R < 0,3 => R² = 0,1 : T ng quan m c th p

+ N u 0,3 ≤ R < 0,5 => 0,1 ≤ R² < 0,25 : T ng quan m c trung bình + N u 0,5 ≤ R < 0,7 => 0,25 ≤ R² < 0,5 : T ng quan khá ch t ch + N u 0,7 ≤ R < 0,9 => 0,5 ≤ R² < 0,8 : T ng quan ch t ch

+ N u 0,9 ≤ R < 1 => 0,8 ≤ R² < 1 : T ng quan r t ch t ch

+ N u R = 1 => R² = 1 : T ng quan hoàn toàn

Ki m tra t t ng quan, h s Durbin-Watson

- N u 1 < D < 3 : mô hình không t t ng quan (t t)

- N u 0 < D < 1 : mô hình t t ng quan d ng

Ki m tra đa c ng tuy n và t t ng quan

- a c ng tuy n là tr ng thái các bi n đ c l p trong mô hình có t ng quan ch t ch v i nhau

- ki m tra hi n t ng đa c ng tuy n, có th s d ng b ng ma tr n

t ng quan ho c ki m tra b ng l a ch n Collinearity Diagnostic

- R² là t ng quan gi a 1 bi n đ c l p và các bi n đ c l p còn l i

- Dung sai (Tolerance): T = 1 – R²

- H s phóng đ i ph ng sai VIF (variance inflation factor) :

VIF = 1/T = 1/(1 – R²), i u ki n không t t ng quan: 1 ≤ VIF <5

(Nguy n ình Th - Ph ng pháp nghiên c u khoa h c trong kinh doanh)

1.2.5 Lý thuy t v h i quy

Ph ng pháp h i quy là cách th c quy các đi m d li u quan sát v

m t đ ng lý thuy t đã bi t ph ng trình bi u di n đ có th d dàng tính toán (n i suy hay ngo i suy), hay nói cách khác là dùng m t đ ng lý thuy t

đ mô t lu t bi n thiên c a các đi m d li u quan sát, giúp nhìn th y m i liên

h gi a các bi n nghiên c u di n ra theo qui lu t nào

Phân tích h i quy (regression) là nghiên c u m i liên h ph thu c c a

m t bi n (g i là bi n ph thu c) vào m t hay nhi u bi n khác (g i là bi n đ c

l p), v i ý t ng c l ng và/ho c d đoán giá tr trung bình (t ng th ) c a

bi n ph thu c trên c s các giá tr bi t tr c (trong m u) c a các bi n đ c

l p [Hoàng Tr ng, Chu Nguy n M ng Ng c (2011)]

- Bi n ph thu c có phân ph i chu n đ i v i b t k k t h p nào c a bi n

đ c l p trong mô hình

- Không có bi n gi i thích nào có th đ c bi u th d i d ng t h p tuy n tính v i nh nh bi n gi i thích còn l i N u t n t i m t quan h tuy n tính nh v y , khi đó x y ra hi n t ng c ng tuy n

[Hoàng Tr ng, Chu Nguy n M ng Ng c (2011)]

1.2.5.2 Mô hình h i quy Binary Logistic

Mô hình hàm Binary Logistic theo Hoàng Tr ng- Chu Nguy n M ng