Phương pháp nghiên cứu – Bài tập
TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP.HỒ CHÍ MINH
VIỆN ĐÀO TẠO SAU ĐẠI HỌC
MÔN HỌC:
PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU KHOA HỌC

(PHẦN 2)
BÀI TẬP CÁ NHÂN:
XỬ LÝ DỮ LIỆU BẰNG PHẦN MỀM SPSS
Giảng viên : TS. Nguyễn Hùng Phong
Lớp : QTKD ĐÊM 5 - CAO HỌC K22
Học viên : Nguyễn Hữu Tiến
MSHV : 7701221193
Tp. Hồ Chí Minh, 08/2013
K22D5 – Nguyễn Hữu Tiến
Trang 1/29
Phương pháp nghiên cứu – Bài tập
Mục lục
1.Phân tích EFA 5
2.Kiểm định độ tin cậy thang đo bằng Cronbach alpha 7
3.Phân tích ANOVA 11
3.1.Phân tích ANOVA một chiều với các tiêu thức phân loại OWN, POS, AGE,
EXP 11
3.1.1.Phân tích ANOVA theo OWN 12
3.1.2.Phân tích ANOVA theo POS 14
3.1.3.Phân tích ANOVA theo AGE 15
3.1.4.Phân tích ANOVA theo EXP 16
3.2.Phân tích ANOVA 2 chiều 18
3.2.1.Phân tích ANOVA 2 chiều biến MPFT với 2 biến OWN và POS 18
3.2.2. Phân tích ANOVA 2 chiều biến PFT với 2 biến OWN và POS 19
3.2.3.Phân tích ANOVA 2 chiều biến OCFT_LG10 với 2 biến OWN và POS 21

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. Thực hiện phân tích
anova hai chiều với biến OWN và POS.
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 và cronbach alpha.
5. Kiểm định các giả thuyết của hàm tương quan đa biến
6. xây dựng hàm tương quan với biến giả (dummy). Biến giả được chọn là biến loại
hình doanh nghiệp. Trong đó doanh nghiệp nhà nước được chọn là biến cơ sở
Phương pháp nghiên cứu – Bài tập
MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU
P
OC
OC1
OC11
OC12
OC13
OC14
OC15
OC2
OC21
OC22
OC23

Trang 4/29
Phương pháp nghiên cứu – Bài tập
Dữ liệu khảo sát có 953 hàng.
Sử dụng Excel kiểm tra sự sai sót dữ liệu như trống (blank), thừa. Có 1 trường hợp
nhập thừa ở cell AA523 với giá trị là 12 nên xóa ô này về trống. Có 48 hàng dữ liệu có
EXP =5, vượt quá thang đo nên bị loại bỏ. Có 9 hàng dữ liệu thiếu hơn 2 ô nên bị loại
bỏ.
Còn lại 896 hàng dữ liệu, dùng phép thay thế dữ liệu bị trống bằng giá trị Mean gần
nhất.
1. Phân tích EFA
Nguyên tắc phân tích EFA:
• Sử dụng EFA để đánh giá thang đo cùng lúc cho tất cả các biến [Nguyễn Đình
Thọ, 2012, trang 403-404]
• Hệ số KMO ≥ 0.6 và kiểm định Bartlett có ý nghĩa thống kê (sig. < .05). [Kaiser,
1974]
• Factor Loading lớn nhất của mỗi Item >=0.5. [Nguyễn Đình Thọ, 2012, trang 402]
• Trích nhân tố theo tiêu chí Eigenevalues >=1 [Hair, et. Al, 2009]
• Tổng phương sai trích >=50% (Gerbing & Anderson, 1988).
• Chấp nhận chênh lệch trọng số nhân tố cross-loadings >= .30 (Jabnoun & Al-
Tamimi, 2003)
• Sử dụng phương pháp trích Principle Axis Factoring với phép xoay Promax
[Brown, T. (2006), p31]
* Phân tích EFA
Loại lần lượt các biến MP11 >> OC15 >> OC24 >> OC22 >> MP12 >> OC23 >> P2
>> OC21 >> PV7 >> PV1
Hệ số KMO .905 > .6 và kiểm định Bartlett có sig. < .05 có ý nghĩa thống kê, như
vậy đủ điều kiện phân tích EFA .
KMO and Bartlett's Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. .905
Bartlett's Test of Sphericity Approx. Chi-Square 7661.518

Component
1 2 3 4 5 6
MP21 .815
MP23 .690
MP22 .668
MP26 .653
MP15 .616
MP25 .598
MP16 .557
MP24 .556
OC26 .779
OC25 .744
OC14 .713
OC12 .708
OC11 .637
OC13 .583
P5 .894
P4 .843
P6 .769
P3 .629
P1 .532
PV6 .772
PV8 .750
PV5 .674
PV2 .653
PV9 .727
PV3 .660
PV4 .619
MP14 .760
MP13 .652

Deleted
MP21 24.64 32.642 .553 .804
MP22 24.47 34.077 .482 .813
MP23 25.11 32.921 .525 .808
MP24 24.34 33.621 .586 .800
MP25 24.27 33.243 .594 .799
MP26 24.81 32.199 .581 .800
MP15 24.81 32.404 .542 .806
MP16 24.27 34.119 .524 .808
|| Nhân tố 2 (OC11, OC12, OC13, OC14, OC25, OC26)
Hệ số alpha = .790 > .70 và hệ số tương quan biến – tổng của các biến đo lường
đều cao hơn .30. Kết luận, thang đo đạt độ tin cậy.
Reliability Statistics
Cronbach's
Alpha N of Items
.790 6
Item-Total Statistics
K22D5 – Nguyễn Hữu Tiến
Trang 7/29
Phương pháp nghiên cứu – Bài tập
Scale Mean if
Item Deleted
Scale Variance if
Item Deleted
Corrected Item-
Total Correlation
Cronbach's
Alpha if Item
Deleted
OC11 20.83 13.243 .484 .772

Reliability Statistics
Cronbach's
Alpha N of Items
.715 4
Item-Total Statistics
Scale Mean if
Item Deleted
Scale Variance if
Item Deleted
Corrected Item-
Total Correlation
Cronbach's
Alpha if Item
Deleted
PV2 12.82 4.998 .438 .691
PV5 12.77 4.604 .540 .630
PV6 12.93 4.584 .543 .628
PV8 12.75 4.909 .491 .661
|| Nhân tố 5 (PV3, PV4, PV9), số lượng nhân tố ít.
K22D5 – Nguyễn Hữu Tiến
Trang 8/29
Phương pháp nghiên cứu – Bài tập
Hệ số alpha = 491 < .60, đồng thời hệ số tương quan biến-tổng của các biến quan
sát thấp. Kết luận, thang đo không đạt độ tin cậy, loại bỏ nhân tố 5.
Reliability Statistics
Cronbach's
Alpha N of Items
.491 3
Item-Total Statistics
Scale Mean if

* Chạy lại EFA sau khi loại factor 5 và 6
Hệ số KMO .907 > .6 và kiểm định Bartlett có sig. < .05 có ý nghĩa thống kê, như
vậy đủ điều kiện phân tích EFA .
KMO and Bartlett's Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. .907
Bartlett's Test of Sphericity Approx. Chi-Square 6996.325
df 253
Sig. .000
Kết quả trích được 4 nhân tố với tổng phương sai trích đạt 52.12%. Không có sự
xáo trộn biến quan sát trong 4 nhân tố so với kết quả phân tích EFA ban đầu.
Total Variance Explained
K22D5 – Nguyễn Hữu Tiến
Trang 9/29
Phương pháp nghiên cứu – Bài tập
Component
Initial Eigenvalues Extraction Sums of Squared Loadings
Rotation
Sums of
Squared
Loadings
a
Total % of Variance Cumulative % Total % of Variance Cumulative % Total
1 6.970 30.304 30.304 6.970 30.304 30.304 5.410
2 2.232 9.705 40.009 2.232 9.705 40.009 5.080
3 1.526 6.635 46.644 1.526 6.635 46.644 4.645
4 1.261 5.482 52.126 1.261 5.482 52.126 3.435
5 .973 4.232 56.358
6 .842 3.661 60.020
… … …
22 .335 1.458 98.667

Extraction Method: Principal Component Analysis.
Rotation Method: Promax with Kaiser Normalization.
a. Rotation converged in 6 iterations.
Đặt lại tên các nhân tố mới.
Factor 1 (MP23, MP21, MP26, MP15, MP22, MP25, MP16, MP24) → MPFT: Thực
tiễn quản trị
K22D5 – Nguyễn Hữu Tiến
Trang 10/29
Phương pháp nghiên cứu – Bài tập
Factor 2: (OC26, OC14, OC25, OC12, OC13, OC11) → OCFT: Văn hóa tổ chức
Factor 3 (P5, P4, P6, P3, P1) –> PFT : Kết quả hoạt động công ty.
Factor 4: (PV8, PV6, PV2, PV5) → PVFT: hệ thống giá trị của quản trị gia
* Tính giá trị các biến mới MPFT, P, OCFT, PVFT
MPFT=MEAN(MP21,MP22,MP23,MP24,MP25,MP26,MP15,MP16).
OCFT=MEAN(OC11,OC12,OC13,OC14,OC25,OC26).
PFT=MEAN(P1,P3,P4,P5,P6).
PVFT=MEAN(PV2,PV5,PV6,PV8).
3. Phân tích ANOVA
3.1. Phân tích ANOVA một chiều với các tiêu thức phân loại OWN, POS, AGE, EXP
* Điều kiện để thực hiện phân tích ANOVA
(1) Đám đông có phân phối chuẩn
(2) Đám đông có cùng phương sai ( dùng Levene test)
Kiểm tra phân phối chuẩn bằng tiêu chí Skewness (-1~+1) và Kurtosis (-1~+1) và Đồ
thị Q-Q test
Descriptive Statistics
N
Minimu
m
Maximu
m Mean

Error Statistic
Std.
Error
MPFT 896 1.00 5.00 3.5127 .02714 .81246 536 .082 074 .163
PFT 896 1.00 5.00 3.7498 .02407 .72035 634 .082 .553 .163
K22D5 – Nguyễn Hữu Tiến
Trang 11/29
Phương pháp nghiên cứu – Bài tập
OCFT_LG10 896 .00 .70 .2376 .00521 .15608 .294 .082 452 .163
PVFT_LG10 896 .00 .70 .2073 .00526 .15759 .456 .082 211 .163
Valid N
(listwise)
896
Kiểm tra đường Q-Q test
Một cách tương đối, ta có thể khẳng định các biến có phân phối chuẩn.
3.1.1. Phân tích ANOVA theo OWN
Kiểm định về phương sai đồng nhất Levene's test cho thấy PVFT_LG10, MPFT, PFT
có p >0.05, nghĩa là không có sự khác biệt phương sai giữa các biến. OCFT_LG10 có
p<0.05 → có sự khác biệt giữa phương sai các biến.
Test of Homogeneity of Variances
Levene Statistic df1 df2 Sig.
OCFT_LG10 9.211 3 892 .000
PVFT_LG10 2.399 3 892 .067
MPFT 1.866 3 892 .134
K22D5 – Nguyễn Hữu Tiến
Trang 12/29
Phương pháp nghiên cứu – Bài tập
PFT 1.955 3 892 .119
Kiểm định ANOVA cho thấy không có sự khác nhau giữa các nhóm cho nhân tố
PVFT_LG10, hay không có sự khác biệt về Hệ thống giá trị của quản trị gia giữa các

Difference (I-J) Std. Error Sig.
95% Confidence Interval
Lower Bound Upper Bound
MPFT 1 2 21684
*
.07789 .033 4228 0109
3 37271
*
.07099 .000 5604 1850
4 25069
*
.07400 .004 4464 0550
2 3 15586 .07915 .295 3651 .0534
4 03384 .08186 1.000 2503 .1826
3 4 .12202 .07532 .634 0771 .3212
PFT 1 2 02328 .06938 1.000 2067 .1602
3 26498
*
.06323 .000 4322 0978
4 11396 .06591 .505 2882 .0603
2 3 24170
*
.07050 .004 4281 0553
K22D5 – Nguyễn Hữu Tiến
Trang 13/29
Phương pháp nghiên cứu – Bài tập
4 09068 .07291 1.000 2835 .1021
3 4 .15102 .06709 .148 0264 .3284
*. The mean difference is significant at the 0.05 level.
Đối với biến OCFT_LG10, có sự khác biệt giữa phương sai các biến nên dùng phép

PVFT_LG10 Between Groups .012 1 .012 .468 .494
Within Groups 22.215 894 .025
Total 22.226 895
PFT Between Groups 3.914 1 3.914 7.598 .006
Within Groups 460.506 894 .515
Total 464.420 895
MPFT Between Groups 12.101 1 12.101 18.695 .000
K22D5 – Nguyễn Hữu Tiến
Trang 14/29
Phương pháp nghiên cứu – Bài tập
Within Groups 578.677 894 .647
Total 590.777 895
Kiểm định Welch cho biến MPFT cho thấy có sự khác biệt giữa các nhóm hay có sự
khác biệt Thực tiễn quản trị giữa 2 Cấp bậc quản lý.
Robust Tests of Equality of Means
MPFT
Statistic
a
df1 df2 Sig.
Welch 22.806 1 244.665 .000
a. Asymptotically F distributed.
3.1.3. Phân tích ANOVA theo AGE
Kiểm định về phương sai đồng nhất Levene's test cho thấy MPFT, OCFT_LG10,
PVFT_LG10 có p > .05, nghĩa là không có sự khác biệt phương sai giữa các biến. PFT
có p < .05 nghĩa là có sự khác biệt phương sai giữa các biến.
Test of Homogeneity of Variances
Levene Statistic df1 df2 Sig.
MPFT .117 2 893 .890
PFT 5.649 2 893 .004
OCFT_LG10 .401 2 893 .670

Dependent Variable (I) AGE (J) AGE
Mean
Difference (I-J) Std. Error Sig.
95% Confidence Interval
Lower Bound Upper Bound
OCFT_LG10 1 2 .03060
*
.01224 .038 .0012 .0600
3 .01983 .01832 .838 0241 .0638
3 01078 .01649 1.000 0503 .0288
*. The mean difference is significant at the 0.05 level.
Đối với biến PFT, có sự khác biệt giữa phương sai các biến nên dùng phép kiểm
định Welch để đánh giá, kết quả kiểm định cho thấy p >.05, không có sự khác biệt giữa
các nhóm cho nhân tố PFT hay không có sự khác biệt Kết quả hoạt động công ty giữa
các Độ tuổi quản trị gia.
Robust Tests of Equality of Means
PFT
Statistic
a
df1 df2 Sig.
Welch 2.654 2 265.200 .072
a. Asymptotically F distributed.
3.1.4. Phân tích ANOVA theo EXP
Kiểm định về phương sai đồng nhất Levene's test cho thấy PFT, OCFT_LG10,
PVFT_LG10 có p >0.05, nghĩa là không có sự khác biệt phương sai giữa các biến.
MPFT có p<0.05 → có sự khác biệt giữa phương sai các biến.
Test of Homogeneity of Variances
Levene Statistic df1 df2 Sig.
MPFT 3.069 3 892 .027
PFT 2.175 3 892 .089

hoạt động công ty (P) giữa Kinh nghiệm quản lý bậc 1 và bậc 4.
Có sự khác biệt về Văn hóa tổ chức (OCFT_LG10) giữa cấp bậc quản lý bậc 1 và
bậc 2; không có sự khác biệt về Văn hóa tổ chức giữa các cặp cấp bậc quản lý còn lại.
Multiple Comparisons
Bonferroni
Dependent Variable (I) EXP (J) EXP
Mean
Difference (I-J) Std. Error Sig.
95% Confidence Interval
Lower Bound Upper Bound
PFT 1 2 20356
*
.05409 .001 3466 0605
3 26573
*
.06887 .001 4478 0836
4 22103 .11019 .271 5124 .0703
2 3 06217 .07072 1.000 2492 .1248
4 01747 .11136 1.000 3119 .2770
3 4 .04470 .11924 1.000 2706 .3600
OCFT_LG10 1 2 .03272
*
.01181 .034 .0015 .0640
3 .02479 .01504 .598 0150 .0645
4 .02249 .02406 1.000 0411 .0861
2 3 00794 .01544 1.000 0488 .0329
4 01024 .02431 1.000 0745 .0541
3 4 00230 .02604 1.000 0711 .0665
*. The mean difference is significant at the 0.05 level.
Đối với biến MPFT, có sự khác biệt giữa phương sai các biến nên dùng phép kiểm

4 .18018 .15156 .807 2335 .5939
3 4 .16773 .16182 .886 2704 .6059
*. The mean difference is significant at the 0.05 level.
3.2. Phân tích ANOVA 2 chiều
3.2.1. Phân tích ANOVA 2 chiều biến MPFT với 2 biến OWN và POS.
Kiểm định Levene's cho thấy không có sự khác biệt phương sai giữa các nhóm.
Levene's Test of Equality of Error Variances
a
Dependent Variable:MPFT
F df1 df2 Sig.
1.906 7 888 .066
Tests the null hypothesis that the error variance
of the dependent variable is equal across groups.
a. Design: Intercept + OWN + POS + OWN *
POS
Kết quả kiểm định ANOVA cho thấy, mô hình, giữa các OWN, giữa các POS có sig.
< .05, giữa các hỗ tương OWN và POS có sig. = .576 > .05 hay nói cách khác có sự
khác biệt trung bình của các mức kết hợp OWNxPOS trong Thực tiễn quản trị (MPFT),
có sự khác biệt giữa loại hình doanh nghiệp (OWN) trong Thực tiễn quản trị, có sự khác
biệt giữa Cấp bậc quản lý (POS) trong Thực tiễn quản trị, không có hiệu ứng hỗ tương
giữa Loại hình doanh nghiệp và Cấp bậc quản lý trong Thực tiễn quản trị.
K22D5 – Nguyễn Hữu Tiến
Trang 18/29
Phương pháp nghiên cứu – Bài tập
Tests of Between-Subjects Effects
Dependent Variable:MPFT
Source
Type III Sum of
Squares df Mean Square F Sig.
Corrected Model 31.017

.07335 .004 4446 0567
2 3 1559 .07845 .284 3633 .0516
4 0338 .08114 1.000 2484 .1807
3 4 .1220 .07466 .615 0754 .3194
Based on observed means.
The error term is Mean Square(Error) = .630.
*. The mean difference is significant at the 0.05 level.
3.2.2. Phân tích ANOVA 2 chiều biến PFT với 2 biến OWN và POS.
Kiểm định Levene's cho thấy không có sự khác biệt phương sai giữa các nhóm.
Levene's Test of Equality of Error Variances
a
Dependent Variable:PFT
F df1 df2 Sig.
1.805 7 888 .083
Tests the null hypothesis that the error variance
of the dependent variable is equal across groups.
a. Design: Intercept + OWN + POS + OWN *
POS
Kết quả kiểm định ANOVA cho thấy, mô hình, giữa các OWN, giữa các POS có sig.
< .05, giữa các hỗ tương OWN và POS có sig. = .660 > .05 hay nói cách khác có sự
K22D5 – Nguyễn Hữu Tiến
Trang 19/29
Phương pháp nghiên cứu – Bài tập
khác biệt trung bình của các mức kết hợp OWNxPOS trong Kết quả hoạt động của
công ty (PFT), có sự khác biệt giữa loại hình doanh nghiệp (OWN) trong Kết quả hoạt
động của công ty, có sự khác biệt giữa Cấp bậc quản lý (POS) trong Kết quả hoạt động
của công ty, không có hiệu ứng hỗ tương giữa Loại hình doanh nghiệp và Cấp bậc
quản lý trong Kết quả hoạt động của công ty.
Tests of Between-Subjects Effects
Dependent Variable:PFT

2 3 2417
*
.07033 .004 4277 0557
4 0907 .07274 1.000 2830 .1017
3 4 .1510 .06694 .146 0260 .3280
Based on observed means.
The error term is Mean Square(Error) = .507.
*. The mean difference is significant at the 0.05 level.
3.2.3. Phân tích ANOVA 2 chiều biến OCFT_LG10 với 2 biến OWN và POS.
Kiểm định Levene's cho thấy có sự khác biệt phương sai giữa các nhóm (sig. <.05)
Levene's Test of Equality of Error Variances
a
Dependent Variable:OCFT_LG10
F df1 df2 Sig.
4.533 7 888 .000
Tests the null hypothesis that the error variance
of the dependent variable is equal across groups.
K22D5 – Nguyễn Hữu Tiến
Trang 20/29
Phương pháp nghiên cứu – Bài tập
a. Design: Intercept + OWN + POS + OWN *
POS
Kết quả kiểm định ANOVA cho thấy, mô hình, giữa các POS có sig. < .05, giữa các
OWN, giữa các hỗ tương OWN và POS có sig. > .05 hay nói cách khác có sự khác biệt
trung bình của các mức kết hợp OWNxPOS trong Văn hóa tổ chức, có sự khác biệt
giữa Cấp bậc quản lý (POS) trong Văn hóa tổ chức, không có sự khác biệt Văn hóa tổ
chức giữa các loại hình doanh nghiệp, không có hiệu ứng hỗ tương giữa Loại hình
doanh nghiệp và Cấp bậc quản lý trong Văn hóa tổ chức.
Tests of Between-Subjects Effects
Dependent Variable:OCFT_LG10

Dependent Variable:PVFT_LG10
Source
Type III Sum of
Squares df Mean Square F Sig.
Corrected Model .230
a
7 .033 1.324 .236
Intercept 16.013 1 16.013 646.447 .000
K22D5 – Nguyễn Hữu Tiến
Trang 21/29
Phương pháp nghiên cứu – Bài tập
OWN .020 3 .007 .267 .849
POS .018 1 .018 .708 .400
OWN * POS .070 3 .023 .945 .418
Error 21.997 888 .025
Total 60.746 896
Corrected Total 22.226 895
a. R Squared = .010 (Adjusted R Squared = .003)
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 và cronbach alpha.
Phân tích hồi quy MLS với phương pháp ENTER.
Kết quả cho thấy hệ số xác định R
2
adj
= 35.2%. Kiểm định F (bảng ANOVA) cho thấy
mức ý nghĩa sig. < .05. Như vậy mô hình hồi quy phù hợp. Các biến độc lập giải thích
được 35.2% phương sai của biến phụ thuộc PFT.
Model Summary
Model R R Square
Adjusted R

t Sig.
Correlations
Collinearity
Statistics
B Std. Error Beta
Zero-
order Partial Part
Toleran
ce VIF
K22D5 – Nguyễn Hữu Tiến
Trang 22/29
Phương pháp nghiên cứu – Bài tập
1 (Consta
nt)
1.334 .140 9.555 .000
MPFT .369 .028 .416 13.274 .000 .550 .406 .357 .737 1.357
OCFT .265 .034 .261 7.745 .000 .475 .251 .208 .637 1.569
PVFT .005 .031 .004 .147 .883 .248 .005 .004 .784 1.275
a. Dependent Variable: PFT
Phân tích hồi quy sau khi loại biến PVFT.
Hệ số xác định R
2
adj
= 35.3%. Mô hình hồi quy có dạng:
PFT = 0.417*MPFT + 0.263*OCFT + ε
Model Summary
Model R R Square
Adjusted R
Square
Std. Error of the

xuất hiện đa cộng tuyến)
2. Phương sai của các sai lệch ngẩu nhiên không thay đổi (xuất hiện hiện tượng
heteroskedascity)
K22D5 – Nguyễn Hữu Tiến
Trang 23/29
Phương pháp nghiên cứu – Bài tập
3. Quan hệ giữa x và y là quan hệ tuyến tính (xuất hiện hàm phi tuyến)
4. Các sai lệch ngẩu nhiên hoàn toàn độc lập với nhau về phương diện thống kê
(xuất hiện hiện tượng liên quan theo chuổi thời của các giá trị sai lệch-auto
correlation or serial correlation).
5. Các sai lệch ngẩu nhiên có phân phối chuẩn
5.1. Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến (collinearity diagnostics):
Để kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến, ta dùng chỉ số phóng đại phương sai VIF
(Variance Inflation Factor). Ta chỉ cân nhắc hiện tượng đa công tuyến nếu chỉ số VIF
lớn hơn 2.5 (Allison PD. Logistic Regression Using the SAS System: Theory and
Application. Cary: SAS Institute Inc., 1999).
Mô hình có VIF = 1.348 < 2.5, kết luận không có hiện tượng đa cộng tuyến.
5.2. Kiểm định phương sai thay đổi (heteroskedasticity):
Kiểm định phương sai thay đổi bằng White-test. Phép kiểm định này không được
SPSS hỗ trợ, sử dụng lệnh Marcro cung cấp bởi trang web www.spsstools.net và
hướng dẫn bởi />Kết quả kiểm định White-test (hay còn gọi Breusch-Pagan test)
Run MATRIX procedure:
BP&K TESTS
==========
Regression SS
33.9197
Residual SS
2738.323
Total SS
2772.243

Trong Quản trị kinh doanh, điều tra hành vi thường dùng cross-section data bằng
cách điều tra ngay một thời điểm tất cả các đối tượng thông qua interview bằng bảng
câu hỏi, trong trường hợp này thường các sai số độc lập với nhau. Nên giả thuyết này
thường không vi phạm.
K22D5 – Nguyễn Hữu Tiến
Trang 25/29