Đang tải... (xem toàn văn)
Bài tập phân tích dữ liệu
Bài tập phân tích dữ liệu Bài tập về xử lý dữ liệu Giả sử chúng ta có một mô hình lý thuyết gồm 4 khái niệm lý thuyết có quan hệ với nhau: Văn hóa tổ chức (OC), hệ thống giá trị của quản trị gia (PV), thực tiển quản trị (MP), và kết quả hoạt động của công ty (P). Khái niệm văn hóa tổ chức được chia thành hai biến tiềm ẩn: OC1 và OC2. Trong đó 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). Biến PV là khái niệm đơn biến được đo lường bằng 9 yếu tố thành phần (PV1, PV2, …., PV9). Khái niệm MP được phân ra hai biến tiền ẩn: MP1 và MP2. 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). Riêng khái niệm P được đo lường bởi 6 yếu tố thành phần (P1, P2, …., P6). Trong mô hình này, P là biến phụ thuộc và các biến OC1, OC2, PV, MP1, MP2 là biến độc lập. Các biến phân loại bao gồm • Loại hình doanh nghiệp: có bốn loại và được mã hóa từ 1 đến 4 (ký hiệu là OWN) • Cấp bậc quản lý (POS) gồm hai bậc, trong đó quản lý cấp cao nhận giá trị là 1, quản lý cấp trung nhận giá trị là 2 • Độ tuổi quản trị gia (Age) chia thành 4 nhóm: 1, 2, 3, 4 • Kinh nghiệm quản lý (EXP) cũng được chia thành 4 bậc, từ bậc 1 đến bậc 4. Mổi bậc có khoảng cách là 5 năm Yêu cầu: 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) 2. Thực hiện kiểm tra độ tin cậy của đo lường bằng hệ số cronbach alpha 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. 4. Xây dựng hàm tương quan tuyến tính giữa P và các biến độc lập vừa khám phá thông qua phân tích nhân tố/EFA 5. Kiểm định các giả thuyết của hàm tương quan đa biến BÀI LÀM MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU: TS. Nguyễn Hùng Phong Trang 1 Bài tập phân tích dữ liệu 1. KIỂM ĐỊNH ĐỘ TIN CẬY CỦA THANG ĐO 1.1 Kết quả phân tích thang đo các thành phần OC Bảng 1.1 Hệ số Cronbach Alpha thành phần OC1 Reliability Statistics Cronbach's Alpha Cronbach's Alpha Based on Standardized Items N of Items .759 .762 5 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 OC11 16.01 9.830 .505 .286 .723 TS. Nguyễn Hùng Phong Trang 2 OC PV MP P OC1 OC2 MP1 MP2 Bài tập phân tích dữ liệu OC12 15.94 9.955 .543 .320 .711 OC13 16.31 9.139 .512 .273 .724 OC14 15.83 10.276 .528 .303 .717 OC15 16.40 9.374 .559 .321 .704 Thành phần OC1 gồm: OC11, OC12, OC13, OC14, OC15. Cả 5 biến đều có hệ số tương quan biến tổng lớn hơn 0.3 và hệ số Conbach Alpha (0.759) lớn hơn 0.6 nên thang đo OC1 đạt yêu cầu. Cả 5 biến được đưa vào phân tích EFA. Bảng 1.2 Hệ số Cronbach Alpha thành phần OC2 Reliability Statistics Cronbach's Alpha Cronbach's Alpha Based on Standardized Items N of Items .518 .531 6 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 OC21 18.55 9.403 .248 .068 .485 OC22 18.65 9.142 .377 .169 .417 OC23 18.54 9.234 .326 .128 .442 OC24 18.86 10.092 .146 .040 .541 OC25 17.64 10.605 .242 .174 .486 OC26 17.72 9.960 .309 .226 .456 Thành phần OC2 gồm: OC21, OC22, OC23, OC24, OC25, OC26. Ta thấy đa số hệ số tương quan biến tổng của các biến nhỏ hơn 0.3 hoặc gần bằng 0.3. Bên cạnh đó, hệ số Cronbach Alpha (0.518) nhỏ hơn 0.6 do đó thang đo OC2 không đạt yêu cầu. Ta loại bỏ tất cả 6 biến. 1.2 Kết quả phân tích thang đo thành phần PV Bảng 1.3 Hệ số Cronbach Alpha thành phần PV Reliability Statistics TS. Nguyễn Hùng Phong Trang 3 Bài tập phân tích dữ liệu Cronbach's Alpha Cronbach's Alpha Based on Standardized Items N of Items .619 .638 9 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 PV1 30.19 18.272 .438 .240 .555 PV2 29.66 20.014 .323 .220 .587 PV4 30.90 20.695 .104 .112 .651 PV8 29.58 19.984 .347 .278 .582 PV3 30.96 19.799 .253 .228 .604 PV5 29.60 20.052 .313 .351 .589 PV6 29.75 19.535 .377 .373 .575 PV7 30.30 18.694 .385 .190 .569 PV9 30.46 19.430 .263 .128 .602 Thành phần PV gồm 9 biến quan sát: PV1, PV2, PV3, PV4, PV5, PV6, PV7, PV8, PV9. Hệ số Cronbach Alpha 0.619 > 0.6. Tuy nhiên, từ bảng 1.3 ta thấy PV4, PV3, PV9 có hệ số tương quan biến tổng nhỏ hơn 0.3 nên loại 3 biến này ra khỏi thang đo. Do đó, thành phần PV chỉ còn lại các biến quan sát: PV1,PV2,PV5,PV6,PV7,PV8. 1.3 Kết quả phân tích thang đo thành phần MP Bảng 1.4 Hệ số Cronbach Alpha thành phần MP1 Reliability Statistics Cronbach's Alpha Cronbach's Alpha Based on Standardized Items N of Items .629 .638 6 Item-Total Statistics TS. Nguyễn Hùng Phong Trang 4 Bài tập phân tích dữ liệu Scale Mean if Item Deleted Scale Variance if Item Deleted Corrected Item- Total Correlation Squared Multiple Correlation Cronbach's Alpha if Item Deleted MP11 17.43 13.516 .359 .221 .586 MP12 17.30 12.931 .476 .290 .546 MP13 17.73 12.670 .440 .216 .554 MP14 18.53 14.479 .164 .065 .663 MP15 18.00 12.344 .389 .223 .574 MP16 17.45 13.179 .372 .214 .581 Thành phần MP1 gồm các biến quan sát: MP11, MP12, MP13, MP14, MP15, MP16. Từ bảng 1.4, biến MP14 có hệ số tương quan biến tổng < 0.3 nên bị loại khỏi thang đo khi ta loại MP14 thì hệ số Cronbach Alpha ta có thể tăng lên. Hệ số Cronbach Alpha (0.629) cho thấy thang đo đạt yêu cầu. Do đó, thành phần PV chỉ còn lại các biến quan sát MP11, MP12, MP13, MP15, MP16 được đưa vào phân tích nhân tố khám phá Bảng 1.5 Hệ số Cronbach Alpha của thành phần MP2 Reliability Statistics Cronbach's Alpha Cronbach's Alpha Based on Standardized Items N of Items .786 .788 6 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 MP21 17.55 18.194 .530 .313 .755 MP22 17.38 19.215 .470 .261 .769 MP23 18.00 18.243 .525 .293 .757 MP24 17.24 18.989 .568 .369 .747 MP25 17.16 18.765 .573 .404 .746 MP26 17.71 17.883 .558 .354 .748 TS. Nguyễn Hùng Phong Trang 5 Bài tập phân tích dữ liệu Thành phần MP2 gồm các biến quan sát: MP21, MP22, MP23, MP24, MP25, MP26. Cả 6 biến đều có hệ số tương quan biến tổng > 0.3 và hệ số Cronbach Alpha (0.786) nên thang đo thành phần MP2 đạt yêu cầu. Cả 6 biến đều được sử dụng để đưa vào phân tích EFA tiếp theo. 1.4 Kết quả phân tích thang đo thành phần P Bảng 1.6 Hệ số Cronbach Alpha thành phần P Reliability Statistics Cronbach's Alpha Cronbach's Alpha Based on Standardized Items N of Items .836 .836 6 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 P2 18.72 12.994 .579 .378 .815 P1 18.54 12.861 .595 .409 .812 P3 18.65 12.373 .655 .438 .800 P4 18.49 12.726 .597 .404 .811 P5 18.45 12.717 .647 .465 .802 P6 18.79 12.548 .586 .373 .814 Thành phần P gồm 6 biến quan sát: P1, P2, P3, P4,P5, P6. Cả 6 biến đều có hệ số tương quan biến tổng > 0.3 và hệ số Cronbach Alpha (0.836) lớn hơn 0.6 nên thang đo thành phần P đạt yêu cầu. Cả 6 biến đều được giữ lại cho phân tích EFA tiếp theo. Nhìn chung, hệ số Cronbach Alpha các thành phần đều lớn hơn 0.6. Chỉ thành phần OC2 có Cronbach Alpha < 0.6 nên bị loại và các biến: PV4, PV3, PV9, MP14 cũng bị loại khỏi thang đo vì có hệ số tương quan biến tổng < 0.3. 2. ĐÁNH GIÁ THANG ĐO BẰNG PHÂN TÍCH NHÂN TỐ KHÁM PHÁ EFA Sau khi kiểm tra mức độ tin cậy Cronbach Alpha, tất cả các biến đạt yêu cầu được đưa vào phân tích EFA, được sử dụng để đánh giá lại mức độ hội tụ theo các thành phần 2.1 Thang đo các thành phần OC1, PV, MP1, MP2 KMO and Bartlett's Test TS. Nguyễn Hùng Phong Trang 6 Bài tập phân tích dữ liệu Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. .904 Bartlett's Test of Sphericity Approx. Chi-Square 5.922E3 df 253 Sig. .000 Total Variance Explained Compon ent Initial Eigenvalues Extraction Sums of Squared Loadings Rotation Sums of Squared Loadings Total % of Varian ce Cumulative % Total % of Variance Cumulative % Total % of Variance Cumulative % 1 6.352E0 27.618 27.618 6.352E0 27.618 27.618 3.813E0 16.577 16.577 2 2.032E0 8.836 36.454 2.032E0 8.836 36.454 3.208E0 13.949 30.526 3 1.431E0 6.223 42.677 1.431E0 6.223 42.677 2.609E0 11.346 41.871 4 1.141E0 4.963 47.640 1.141E0 4.963 47.640 1.327E0 5.768 47.640 5 .983 4.275 51.915 6 .916 3.984 55.899 7 .877 3.812 59.711 8 .820 3.564 63.275 9 .801 3.483 66.758 10 .746 3.245 70.003 11 .724 3.149 73.153 12 .645 2.806 75.959 13 .645 2.803 78.762 14 .596 2.593 81.355 15 .579 2.518 83.872 16 .554 2.407 86.280 17 .524 2.279 88.558 18 .506 2.199 90.757 19 .471 2.046 92.804 20 .462 2.009 94.813 21 .418 1.816 96.629 22 .408 1.776 98.405 23 .367 1.595 100.000 TS. Nguyễn Hùng Phong Trang 7 Bài tập phân tích dữ liệu Total Variance Explained Compon ent Initial Eigenvalues Extraction Sums of Squared Loadings Rotation Sums of Squared Loadings Total % of Varian ce Cumulative % Total % of Variance Cumulative % Total % of Variance Cumulative % 1 6.352E0 27.618 27.618 6.352E0 27.618 27.618 3.813E0 16.577 16.577 2 2.032E0 8.836 36.454 2.032E0 8.836 36.454 3.208E0 13.949 30.526 3 1.431E0 6.223 42.677 1.431E0 6.223 42.677 2.609E0 11.346 41.871 4 1.141E0 4.963 47.640 1.141E0 4.963 47.640 1.327E0 5.768 47.640 5 .983 4.275 51.915 6 .916 3.984 55.899 7 .877 3.812 59.711 8 .820 3.564 63.275 9 .801 3.483 66.758 10 .746 3.245 70.003 11 .724 3.149 73.153 12 .645 2.806 75.959 13 .645 2.803 78.762 14 .596 2.593 81.355 15 .579 2.518 83.872 16 .554 2.407 86.280 17 .524 2.279 88.558 18 .506 2.199 90.757 19 .471 2.046 92.804 20 .462 2.009 94.813 21 .418 1.816 96.629 22 .408 1.776 98.405 Extraction Method: Principal Component Analysis. Rotated Component Matrix a Component 1 2 3 4 TS. Nguyễn Hùng Phong Trang 8 Bài tập phân tích dữ liệu OC11 .162 .611 .103 .184 OC12 .157 .686 .178 .108 OC13 .314 .544 .110 .158 OC14 .146 .611 .226 .223 OC15 .430 .529 .098 .204 PV2 .001 .100 .607 .249 PV8 .031 .185 .713 032 PV1 .231 349 .451 .277 PV5 .061 .351 .652 .039 PV6 .075 .228 .718 .057 PV7 .366 059 .527 .082 MP11 .140 .175 .116 .735 MP12 .162 .347 .108 .661 MP13 .209 .134 .094 .638 MP15 .641 .144 .013 .156 MP16 .507 .313 .158 .000 MP21 .696 .085 .000 .043 MP22 .576 .150 .075 .106 MP23 .693 011 .048 .132 MP24 .587 .292 .134 .171 MP25 .543 .408 .216 .129 MP26 .667 .147 .108 .124 Kiểm định KMO và Bartlett’s trong phân tích EFA cho thấy chỉ số KMO (0.904 > 0.5) là khá cao và với mức ý nghĩa bằng 0 (sig = .000) cho thấy phân tích EFA rất thích hợp. Dựa vào bảng Rotated Component Matrix a ta thấy biến PV1 bị loại do hệ số tải < 0.5. Tại mức giá trị Eigenvalues lớn hơn 1 và phương pháp rút trích Principal components và phép quay varimax, phân tích nhân tố trích được 4 nhân tố với phương sai trích 47.64% nhỏ hơn 50% nên chưa đạt yêu cầu. Sau khi loại bỏ PV1 không đạt yêu cầu, tiến hàng phân tích EFA lần 2. KMO and Bartlett's Test Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. .908 TS. Nguyễn Hùng Phong Trang 9 Bài tập phân tích dữ liệu Bartlett's Test of Sphericity Approx. Chi-Square 5.688E3 df 210 Sig. .000 Rotated Component Matrix a Component 1 2 3 4 OC11 .130 .672 .099 .144 OC12 .125 .724 .181 .090 OC13 .283 .610 .097 .121 OC14 .129 .593 .246 .245 OC15 .405 .567 .092 .194 PV2 .007 .118 .599 .207 PV8 .035 .184 .711 052 PV5 .076 .261 .691 .094 PV6 .097 .133 .753 .112 PV7 .388 105 .533 .109 MP11 .149 .135 .131 .759 MP12 .166 .300 .133 .693 MP13 .213 .133 .096 .630 MP15 .628 .207 012 .122 MP21 .695 .090 005 .058 MP22 .581 .118 .088 .143 MP23 .688 .051 .019 .094 MP24 .589 .272 .151 .190 MP25 .544 .377 .241 .155 MP26 .676 .122 .123 .144 MP16 .498 .338 .160 016 Kết quả phân tích EFA lần 2 cho thấy, chỉ số KMO (0.908 >0.5) với mức ý nghĩa bằng 0 (sig =.000) cho thấy phân tích nhân tố EFA rất thích hợp. Tuy nhiên, ta thấy hệ số tải của MP16 < 0.5 nên ta loại ra khỏi thang đo. Dựa vào bảng Total Variance Explained tổng phương sai trích lúc này của 4 nhân tố có Eigenvalues lớn hơn 1 là 50.416% lớn hơn 50% cho thấy phương sai trích đạt chuẩn. Với tổng phương sai trích 50.416% cho biết 4 nhân tố này giải thích được 50.416% biến thiên của dữ liệu. TS. Nguyễn Hùng Phong Trang 10 [...]... có thể kết luận rằng có sự khác nhau trong đánh giá về P giữa các nhóm theo tiêu chí phân loại EXP 5 XÂY DỰNG HÀM TƯƠNG QUAN TUYẾN TÍNH GIỮA P VÀ CÁC BIẾN ĐỘC LẤP VỪA KHÁM PHÁ THÔNG QUA PHÂN TÍCH NHÂN TỐ/EFA TS Nguyễn Hùng Phong Trang 29 Bài tập phân tích dữ liệu TS Nguyễn Hùng Phong Trang 30 Bài tập phân tích dữ liệu TS Nguyễn Hùng Phong Trang 31 ... 15 3.301 % of Variance 55.022 Cumulative % 55.022 Bài tập phân tích dữ liệu Kiểm định KMO và Bartlett’s trong phân tích EFA cho thấy chỉ số KMO (0.847 > 0.5) là khá cao và với mức ý nghĩa bằng 0 (sig = 000) cho thấy phân tích EFA rất thích hợp Tại mức giá trị Eigenvalues lớn hơn 1 và phương pháp rút trích Principal components và phép quay varimax, phân tích nhân tố trích được 1 nhân tố Hệ số tải của... phần PV có giá trị trung bình 4.12 4 PHÂN TÍCH ANOVA MỘT CHIỀU ĐỂ TÌM SỰ KHÁC BIỆT CỦA CÁC BIẾN TIỀM ẨN TRONG MÔ HÌNH NÀY VỚI TIÊU THỨC PHÂN LOẠI: OWN, POS, Age, EXP 4.1 Khác biệt với tiêu thức phân loại OWN: 4.1.1 Sự khác biệt về OC giữa các nhóm theo tiêu thức phân loại OWN: Test of Homogeneity of Variances OC TS Nguyễn Hùng Phong Trang 16 Bài tập phân tích dữ liệu Levene Statistic 6.525 df1 df2 3... 1 là 51.397% lớn hơn 50% cho thấy phương sai trích đạt chuẩn Với tổng phương sai trích 51.397% cho biết 4 nhân tố này giải thích được 51.397% biến thiên của dữ liệu TS Nguyễn Hùng Phong Trang 14 Bài tập phân tích dữ liệu • Tóm lại sau khi phân tích EFA các thành phần OC1, PV, MP1, MP2 ta có được 4 nhóm: - Nhóm 1 (MP2) gồm 7 biến quan sát: MP23, MP21, MP26, MP15, MP22, MP24, MP25 - Nhóm 2 (OC) gồm 5... Grouping Variable: AGE TS Nguyễn Hùng Phong Trang 26 Bài tập phân tích dữ liệu Từ bảng kết quả kiệm định trên ta có thể kết luận: Sig = 0.006 < 0.05 nên ta bác bỏ giả thuyết Ho, tức là có sự khác nhau trong đánh giá về P giữa các nhóm theo tiêu chí phân loại AGE 4.4 Sự khác biệt với tiêu thức phân loại EXP 4.4.1 Sự khác biệt về OC giữa các nhóm theo tiêu thức phân loại EXP Test of Homogeneity of Variances... là 95% thì Sig = 0.001 < 0.05 Ta có thể kết luận rằng có sự khác nhau trong đánh giá về P giữa các nhóm theo tiêu chí phân loại POS 4.3 Sự khác biệt với tiêu thức phân loại AGE TS Nguyễn Hùng Phong Trang 23 Bài tập phân tích dữ liệu 4.3.1 Sự khác biệt về OC giữa các nhóm theo tiêu thức phân loại AGE Test of Homogeneity of Variances OC Levene Statistic df1 524a df2 2 Sig 942 592 a Groups with only one... 424.532 945 449 Total 425.695 946 TS Nguyễn Hùng Phong Trang 21 F 2.589 Sig .108 Bài tập phân tích dữ liệu Với độ tin cậy của kiểm định là 95% thì Sig = 0.108 > 0.05 Ta có thể kết luận rằng không có sự khác nhau trong đánh giá về PV giữa các nhóm theo tiêu chí phân loại POS 4.2.3 Sự khác biệt về MP1 giữa các nhóm theo tiêu thức phân loại POS Test of Homogeneity of Variances MP1 Levene Statistic df1 2.334.. .Bài tập phân tích dữ liệu Sau khi loại bỏ biến không đạt yêu cầu (MP16) Ta phân tích EFA lần 3: KMO and Bartlett's Test Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy Bartlett's Test of Sphericity 906 Approx Chi-Square 5.333E3 df 190 Sig .000... Hùng Phong Trang 24 Bài tập phân tích dữ liệu Sum of Squares Between Groups df Mean Square 857 3 286 Within Groups 426.752 942 427.609 Sig .453 Total F 630 595 945 Với độ tin cậy của kiểm định là 95% thì Sig = 0.595 > 0.05 Ta có thể kết luận rằng không có sự khác nhau trong đánh giá về PV giữa các nhóm theo tiêu chí phân loại AGE 4.3.3 Sự khác biệt về MP1 giữa các nhóm theo tiêu thức phân loại AGE Test... không có sự khác biệt giữa các nhóm 4.1.2 Sự khác biệt về PV giữa các nhóm theo tiêu thức phân loại OWN TS Nguyễn Hùng Phong Trang 17 Bài tập phân tích dữ liệu Test of Homogeneity of Variances PV Levene Statistic df1 2.164 df2 3 Sig 948 091 Ta thấy phương sai của sự đánh giá khác nhau về PV giữa các nhóm theo tiêu chí phân loại OWN Sig của thống kê Levene = 0.091 (>0.05) nên ở độ tin cậy 95% , phương sai