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

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

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

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

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

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

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

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
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. .906
Bartlett's Test of Sphericity Approx. Chi-Square 5.333E3
df 190
Sig. .000
Total Variance Explained
Compon
ent
Initial Eigenvalues
Extraction Sums of Squared
Loadings
Rotation Sums of Squared
Loadings
Total
% of
Variance
Cumulative
% Total
% of
Variance
Cumulative
% Total
% of
Variance
Cumulative

Loadings
Rotation Sums of Squared
Loadings
Total
% of
Variance
Cumulative
% Total
% of
Variance
Cumulative
% Total
% of
Variance
Cumulative
%
1 6.012 30.059 30.059 6.012 30.059 30.059 3.361E0 16.803 16.803
2 1.917 9.587 39.645 1.917 9.587 39.645 2.656E0 13.280 30.083
3 1.302 6.512 46.157 1.302 6.512 46.157 2.464E0 12.319 42.402
4 1.048 5.240 51.397 1.048 5.240 51.397 1.799E0 8.995 51.397
5 .936 4.678 56.076
6 .858 4.289 60.364
7 .770 3.852 64.216
8 .735 3.673 67.889
9 .698 3.490 71.379
10 .654 3.269 74.648
11 .634 3.171 77.820
12 .606 3.030 80.850
13 .572 2.860 83.709
14 .554 2.772 86.482

Variance
Cumulative
% Total
% of
Variance
Cumulative
%
1 6.012 30.059 30.059 6.012 30.059 30.059 3.361E0 16.803 16.803
2 1.917 9.587 39.645 1.917 9.587 39.645 2.656E0 13.280 30.083
3 1.302 6.512 46.157 1.302 6.512 46.157 2.464E0 12.319 42.402
4 1.048 5.240 51.397 1.048 5.240 51.397 1.799E0 8.995 51.397
5 .936 4.678 56.076
6 .858 4.289 60.364
7 .770 3.852 64.216
8 .735 3.673 67.889
9 .698 3.490 71.379
10 .654 3.269 74.648
11 .634 3.171 77.820
12 .606 3.030 80.850
13 .572 2.860 83.709
14 .554 2.772 86.482
15 .514 2.570 89.052
16 .478 2.392 91.443
17 .469 2.347 93.791
18 .452 2.262 96.053
19 .418 2.089 98.141
OC12 .731
OC11 .688
OC13 .614
OC14 .592

2 1.917 9.587 39.645 1.917 9.587 39.645 2.656E0 13.280 30.083
3 1.302 6.512 46.157 1.302 6.512 46.157 2.464E0 12.319 42.402
4 1.048 5.240 51.397 1.048 5.240 51.397 1.799E0 8.995 51.397
5 .936 4.678 56.076
6 .858 4.289 60.364
7 .770 3.852 64.216
8 .735 3.673 67.889
9 .698 3.490 71.379
10 .654 3.269 74.648
11 .634 3.171 77.820
12 .606 3.030 80.850
13 .572 2.860 83.709
14 .554 2.772 86.482
15 .514 2.570 89.052
16 .478 2.392 91.443
17 .469 2.347 93.791
18 .452 2.262 96.053
19 .418 2.089 98.141
MP11 .758
MP12 .714
MP13 .621
Kết quả phân tích EFA lần 3 cho thấy, chỉ số KMO (0.906 >0.5) với mức ý nghĩa bằng 0
(sig =.000) cho thấy phân tích nhân tố EFA rất thích hợp. Tất cả các biến đều có hệ số tải > 0.5
nên đạt yêu cầu.
Dựa vào bảng Total Variance Explained tổng phương sai trích lúc này của 4 nhân tố có
Eigenvalues lớn hơn 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
•

P5 .771
P4 .733
P1 .729
P6 .722
P2 .714
TS. Nguyễn Hùng Phong Trang 15
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 các biến khá cao đều
lớn hơn 0.5. Với phương sai trích 55.022% lớn hơn 50% nên đạt yêu cầu, cho biết nhân tố này
giải thích được 55.022% biến thiên của dữ liệu.
3. TÍNH GIÁ TRỊ CỦA CÁC BIẾN MỚI
(SPSS: Transform
à
Compute Variable)
- OC = MEAN (OC12, OC11, OC13, OC14, OC15)
- PV = MEAN (PV6, PV8, PV5, PV2, PV7)
- MP1 = MEAN (MP11, MP12, MP13)
- MP2 = MEAN (MP23, MP21, MP26, MP15, MP22, MP24, MP25)
- P = MEAN (P1, P2, P3, P4, P5, P6)
Statistics
P MP1 MP2 OC PV
N Valid 953 953 953 953 953
Missing 0 0 0 0 0
Mean 3.7233 3.8003 3.4690 4.0252 4.1461
Variance .493 .710 .696 .572 .454
Range 3.67 4.00 4.00 4.00 4.00
Từ bảng Statistic trên theo đánh giá của 953 mẫu phỏng vấn thì thành phần P có giá trị

95% Confidence Interval
Lower Bound Upper Bound
1 2 01475 .07314 1.000 2081 .1786
3 09583 .06245 .553 2607 .0691
4 .01230 .07238 1.000 1789 .2035
2 1 .01475 .07314 1.000 1786 .2081
3 08108 .06689 .785 2581 .0959
4 .02704 .07624 1.000 1746 .2287
3 1 .09583 .06245 .553 0691 .2607
2 .08108 .06689 .785 0959 .2581
4 .10812 .06605 .477 0665 .2828
4 1 01230 .07238 1.000 2035 .1789
2 02704 .07624 1.000 2287 .1746
3 10812 .06605 .477 2828 .0665
Theo bảng kết quả trên khi so sánh sự đánh giá về OC giữa các nhóm theo tiêu chí OWN,
ta thấy tất cả các giá trị Sig. > 0.05 nên có thể kết luận 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 df2 Sig.
2.164 3 948 .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 của sự
đánh giá OC giữa các nhóm là không khác nhau. Do đó, ta có thể dùng kết quả bảng ANOVA để
đưa ra kết luận kiểm định về giá trị trung bình vì bảng ANOVA chỉ dùng khi phương sai bằng
nhau.
ANOVA
PV

1 2 09592 .08038 .797 3084 .1165
3 13542 .07009 .283 3205 .0497
4 .04636 .08078 .993 1670 .2598
2 1 .09592 .08038 .797 1165 .3084
3 03950 .07338 .995 2337 .1547
4 .14228 .08365 .431 0789 .3635
3 1 .13542 .07009 .283 0497 .3205
2 .03950 .07338 .995 1547 .2337
4 .18178 .07382 .082 0134 .3769
4 1 04636 .08078 .993 2598 .1670
2 14228 .08365 .431 3635 .0789
3 18178 .07382 .082 3769 .0134
Theo bảng kết quả trên khi so sánh sự đánh giá về MP1 giữa các nhóm theo tiêu chí
OWN, ta thấy tất cả các giá trị Sig. > 0.05 nên có thể kết luận không có sự khác biệt giữa các
nhóm.
4.1.4 Sự khác biệt về MP2 giữa các nhóm theo tiêu thức phân loại OWN
Test of Homogeneity of Variances
MP2
Levene Statistic df1 df2 Sig.
1.940 3 948 .121
Ta thấy phương sai của sự đánh giá khác nhau về MP2 giữa các nhóm theo tiêu chí phân
loại OWN. Sig của thống kê Levene = 0.121 (>0.05) nên ở độ tin cậy 95% , phương sai của sự
đánh giá MP2 giữa các nhóm là không khác nhau. Do đó, ta có thể dùng kết quả bảng ANOVA
để đưa ra kết luận kiểm định về giá trị trung bình
ANOVA
MP2
Sum of Squares df Mean Square F Sig.
Between Groups 16.577 3 5.526 8.117 .000
Within Groups 645.393 948 .681
Total 661.970 951

kiểm định.
Ta sử dụng kiểm định Post Hoc để đưa ra kết luận, nhưng do POS chỉ có 2 nhóm nên
không thể kiểm định Post Hoc
Warnings
Post hoc tests are not performed for OC because there are fewer than three groups.
TS. Nguyễn Hùng Phong Trang 20
Bài tập phân tích dữ liệu
Với trường hợp này ta có thể kiểm định Independent-samples T-test để tìm hiểu sự khác
biệt giữa hai nhóm này.
Independent Samples Test
Levene's Test for
Equality of Variances t-test for Equality of Means
F Sig. t df
Sig. (2-
tailed)
Mean
Difference
Std. Error
Difference
95% Confidence
Interval of the
Difference
Lower Upper
OC
Equal
variances
assumed
8.551 .004 5.435 945 .000 .33795 .06218 .21592 .45999
Equal
variances not

Phương sai của sự đánh giá khác nhau về MP1 giữa các nhóm theo tiêu chí phân loại
POS. Sig của thống kê Levene = 0.127 (>0.05) nên ở độ tin cậy 95% , phương sai của sự đánh
giá MP1 giữa các nhóm là không khác nhau. Do đó, ta có thể dùng kết quả bảng ANOVA để đưa
ra kết luận kiểm định.
ANOVA
MP1
Sum of Squares df Mean Square F Sig.
Between Groups .723 1 .723 1.033 .310
Within Groups 661.580 945 .700
Total 662.303 946
Với độ tin cậy của kiểm định là 95% thì Sig. = 0.310 > 0.05. Ta có thể kết luận rằng
không có sự khác nhau trong đánh giá về MP1 giữa các nhóm theo tiêu chí phân loại POS
4.2.4 Sự khác biệt về MP2 giữa các nhóm theo tiêu thức phân loại POS
Test of Homogeneity of Variances
MP2
Levene Statistic df1 df2 Sig.
4.452 1 945 .035
Phương sai của sự đánh giá khác nhau về MP2 giữa các nhóm theo tiêu chí phân loại
POS. Sig của thống kê Levene = 0.035 (<0.05) nên ở độ tin cậy 95% , phương sai của sự đánh
giá MP2 giữa các nhóm là khác nhau. Do đó, ta không thể dùng kết quả bảng ANOVA để đưa ra
kết luận kiểm định
Ta sử dụng kiểm định Post Hoc để đưa ra kết luận, nhưng do POS chỉ có 2 nhóm nên
không thể kiểm định Post Hoc
Warnings
Post hoc tests are not performed for OC because there are fewer than three groups.
Với trường hợp này ta có thể kiểm định Independent-samples T-test để tìm hiểu sự khác
biệt giữa hai nhóm này.
TS. Nguyễn Hùng Phong Trang 22
Bài tập phân tích dữ liệu
Independent Samples Test

Sig của thống kê Levene = 0.053 (>0.05) nên ở độ tin cậy 95% , phương sai của sự đánh giá P
giữa các nhóm là không khác nhau. Do đó, ta có thể dùng kết quả bảng ANOVA để đưa ra kết
luận kiểm định
ANOVA
P
Sum of Squares df Mean Square F Sig.
Between Groups 5.012 1 5.012 10.260 .001
Within Groups 461.638 945 .489
Total 466.650 946
Với độ tin cậy của kiểm định 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 df2 Sig.
.524
a
2 942 .592
a. Groups with only one case are ignored in computing
the test of homogeneity of variance for OC.
Phương sai của sự đánh giá khác nhau về OC giữa các nhóm theo tiêu chí phân loại AGE.
Sig của thống kê Levene = 0.592 (>0.05) nên ở độ tin cậy 95% , phương sai của sự đánh giá OC
giữa các nhóm là không khác nhau. Do đó, ta có thể dùng kết quả bảng ANOVA để đưa ra kết
luận kiểm định
ANOVA
OC
Sum of Squares df Mean Square F Sig.

MP1
Levene Statistic df1 df2 Sig.
1.890
a
2 942 .152
a. Groups with only one case are ignored in computing
the test of homogeneity of variance for MP1.
Phương sai của sự đánh giá khác nhau về MP1 giữa các nhóm theo tiêu chí phân loại
AGE. Sig của thống kê Levene = 0.152 (>0.05) nên ở độ tin cậy 95% , phương sai của sự đánh
giá MP1 giữa các nhóm là không khác nhau. Do đó, ta có thể dùng kết quả bảng ANOVA để đưa
ra kết luận kiểm định
ANOVA
MP1
Sum of Squares df Mean Square F Sig.
Between Groups 6.606 3 2.202 3.175 .024
Within Groups 653.335 942 .694
Total 659.941 945
Với độ tin cậy của kiểm định là 95% thì Sig. = 0.024 < 0.05. Ta có thể kết luận rằng có
sự khác nhau trong đánh giá về PV giữa các nhóm theo tiêu chí phân loại AGE.
4.3.4 Sự khác biệt về MP2 giữa các nhóm theo tiêu thức phân loại AGE
Test of Homogeneity of Variances
MP2
Levene Statistic df1 df2 Sig.
.217
a
2 942 .805
Phương sai của sự đánh giá khác nhau về MP2 giữa các nhóm theo tiêu chí phân loại
AGE. Sig của thống kê Levene = 0.805 (>0.05) nên ở độ tin cậy 95% , phương sai của sự đánh
giá MP2 giữa các nhóm là không khác nhau. Do đó, ta có thể dùng kết quả bảng ANOVA để đưa
TS. Nguyễn Hùng Phong Trang 25