BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO
TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TPHCM
VIỆN ĐÀO TẠO SAU ĐẠI HỌC
 MÔN HỌC: PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU KHOA HỌC XỬ LÝ DỮ LIỆU VỚI SPSS

GVHD : TS NGUYỄN HÙNG PHONG
SVTH : HUỲNH TRÍ THANH
MSSV : 7701221027
LỚP : ĐÊM 5 KHÓA 22 TPHCM, THÁNG 08 NĂM 2013

Bước 2: Xác định số lượng nhân tố: 27
Bước 3: Kết luận 27
IV. 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.Thực hiện phân tích anova
hai chiều với biến OWN và POS. 28
3.1) Kiểm định ANOVA một chiều giữa: P và OWN 30
A. Tiến hành phân tích ANOVA một chiều: 30
B. Kiểm định hậu ANOVA: 32
3.2) Kiểm định ANOVA một chiều giữa: P và POS 33
A. Tiến hành phân tích ANOVA một chiều: 33
Xử lý dữ liệu với SPSS

UEH- Đêm 5- K22- Quản Trị Kinh Doanh
Huỳnh Trí Thanh Trang - 3

3.3) Kiểm định ANOVA một chiều giữa: P và AGE 35
A. Tiến hành phân tích ANOVA một chiều: 35
B. Kiểm định hậu ANOVA: 37
3.4) Kiểm định ANOVA một chiều giữa: P và EXP 39
A) Tiến hành phân tích ANOVA một chiều: 39
B) Kiểm định hậu ANOVA: 41
3.5) Kiểm định ANOVA một chiều giữa: OC2,MP1,MP2 với biến OWN: 44
3.6) Kiểm định ANOVA một chiều giữa: OC2,MP1,MP2 với biến POS: 48
3.7) Kiểm định ANOVA một chiều giữa: OC2,MP1,MP2 với biến AGE: 49
3.8) Kiểm định ANOVA một chiều giữa: OC2,MP1,MP2 với biến EXP: 51
3.9) Kiểm định Kruskal-Wallis Test cho OC1, PV và OWN: 55
3.10) Kiểm định Kruskal-Wallis Test cho : OC1, PV và POS: 57
3.11) Kiểm định Kruskal-Wallis Test cho : OC1, PV và AGE: 59
3.12) Kiểm định Kruskal-Wallis Test cho : OC1, PV và EXP 60
3.13) Thực hiện phân tích ANOVA hai chiều với biến OWN và POS. 62

Với mong muốn áp dụng những kiến thức đã học vào thực tiễn, với những hỗ trợ
khá mạnh mẽ từ phần mềm ứng dụng SPSS và những kiến thức thu thập được dưới
giảng đường và sự hướng dẫn giải quyết các tình huống của Thầy cho nên bài tập bên
dưới là một sự phản ảnh cách sử dụng các chức năng và phân tích đưa ra nhận xét đối
với mỗi phương pháp. Đây sẽ là một sự nghiên cứu vô cùng hữa ích cho những đề tài
nghiên cứu sau này.

Mặc dù đã có nhiều cố gắng, song trong quá trình làm bài không tránh khỏi
những thiếu sót và hạn chế nhất định. Em rất mong nhận được ý kiến đóng góp từ thầy
để bài tiểu luận được hoàn thiện hơn nữa.

Em xin chân thành cảm ơn sự chỉ bảo và giúp đỡ từ TS Nguyễn Hùng Phong để
em hoàn thành bài tiểu luận này.
Xin chân thành cảm ơn!
Huỳnh Trí Thanh – Lớp Đêm 5 – K22 Xử lý dữ liệu với SPSS

UEH- Đêm 5- K22- Quản Trị Kinh Doanh
Huỳnh Trí Thanh Trang - 5

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

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

Tiến trình thực hiện về xử lý dữ liệu
I. Kiểm tra và làm sạch giữ liệu (Data Clearning):
Đối với dữ liệu, trước khi chạy phân tích Cronbach Alpha hay EFA chúng ta nên làm
sạch dữ liệu để khi chạy xử lý kết quả thì cho kết quả khả thi và mang độ chính xác cao
hơn
Trong dữ liệu này chúng ta có thể xử lý bằng 2 cách:
+ Thứ nhất chúng ta dò tìm các ô dữ liệu bị bỏ trống và tìm kiếm xem ô đó thuộc
dòng nào trong mẫu và thực hiện xóa mẫu đó đi để tăng độ tin cậy. Ví dụ trong trường
hợp mẫu của chúng ta là 953 thì chúng ta lần lược tìm ô missing value và bỏ dòng đó đi
do đó kết quả thu được sẽ nhỏ hơn N = 953. Nhưng trong trường hợp này ta sẽ chọn cách
thực hiện là lấy giá trị trung bình của biến đo lường đó và điền vào cho ô dữ liệu bị thiếu
và làm tròn sao cho phù hợp với dữ liệu ở dạng thang đo thích hợp.
+ Thứ 2 ta có thể dùng giá trị trung bình cho ô dữ liệu mà tác giả của bộ dữ liệu
chưa nhập vào hay bỏ sót do sai sót trong quá trình nhập liệu.
Do đó theo ý kiến và quan điểm cá nhân là để cho mẫu mang tính lớn hơn nên
chọn lấy giá trị trung bình cho các khảo sát.
Các bước thực hiện như sau:
+ Loại bỏ các ô trống.
+Loại bỏ các câu trả lời không hợp lý.
Chúng ta dùng bảng tần số:
Xử lý dữ liệu với SPSS

UEH- Đêm 5- K22- Quản Trị Kinh Doanh
Huỳnh Trí Thanh Trang - 7


953
952
953
950
951
953
Missing
0
0
1
0
1
0
3
2
0
Mean
4.27
3.02
4.35
3.73
2.96
4.32
4.17
3.62
3.47 Statistics


Xử lý dữ liệu với SPSS

UEH- Đêm 5- K22- Quản Trị Kinh Doanh
Huỳnh Trí Thanh Trang - 8

Statistics OWN
POS
AGE
EXP
N
Valid
952
947
946
944
Missing
1
6
7
9
Mean
2.41
1.81
1.92
2.01
+AGE: có 7 lỗi bỏ trống trường, khi đó chúng ta thay thế bằng giá trị 1.92=2
+EXP: có 9 lỗi bỏ trống trường, khi đó chúng ta thay thế bằng giá trị 2.01=2
Sau đó chúng ta tiến hành dùng: Data/sort cases: để tiến hành sort dữ liệu tăng dần để dể
dàng thấy dữ liệu bị khuyết sẽ nằm ở đầu dòng và sau đó tiến hành sữa dữ liệu bằng cách
điền vào giá trị trung bình của biến đó.
Sau đó ta tiến hành chạy lại thống kê mô tả như sau: Statistics PV2
PV4
PV8
PV1
PV3
PV5
PV6
PV7
PV9
N
Valid
953
953
953
953
953
953
953
953

MP15
MP16
N
Valid
953
953
953
953
953
953
Missing
0
0
0
0
0
0
Mean
3.86
3.99
3.55
2.76
3.29
3.84

Statistics MP21
MP22
Statistics P2
P1
P3
P4
P5
P6
N
Valid
953
953
953
953
953
953
Missing
0
0
0
0
0
0
Mean
3.61
3.79
3.68

N
Valid
953
953
953
953
953
953
953
Missing
0
0
0
0
0
0
0
Mean
2.41
1.81
1.92
2.01
.19
.27
.23

Nhìn vào dữ liệu thống kê sau khi tiến hành làm sạch dữ liệu bằng giá trị trung bình của
từng biến. ta thu được 1 tập dữ liệu tương đối được dùng để phân tích và xây dựng các mô hình
tiếp theo.
+ Tập dự liệu đều có giá trị Missing Value là 0.

N of Items
.782
.793
11

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
38.00
36.841
.510
.317
.756
OC12
37.93
37.169
.530
.369

.757
OC23
38.66
37.751
.391
.211
.770
OC24
38.98
41.235
.111
.048
.805
OC25
37.76
39.102
.418
.296
.767
OC26
37.84
37.323
.528
.486
.755
Ta thấy: nhân tố Văn hóa tổ chức (OC) có hệ số Cronbach's Alpha = .782 >0.6 =>
thang đo có độ tin cậy cao.
Xử lý dữ liệu với SPSS

UEH- Đêm 5- K22- Quản Trị Kinh Doanh

Total Correlation
Squared Multiple
Correlation
Cronbach's
Alpha if Item
Deleted
PV2
29.66
20.014
.323
.220
.587
PV4
30.90
20.695
.104
.112
.651
PV8
29.58
19.984
.347
.278
.582
PV1
30.19
18.272
.438
.240
.555

Ta thấy: nhân tố hệ thống giá trị của quản trị gia (PV) có hệ số Cronbach's Alpha
= .619 >0.6 => thang đo có độ có thể chấp nhận được.
Các biến:
Xử lý dữ liệu với SPSS

UEH- Đêm 5- K22- Quản Trị Kinh Doanh
Huỳnh Trí Thanh Trang - 13

 PV4 có Hệ số tương quan tổng(Corrected Item-Total Correlation) =.014 <0.3
 PV3 có Hệ số tương quan tổng(Corrected Item-Total Correlation) =.253 <0.3
 PV9 có Hệ số tương quan tổng(Corrected Item-Total Correlation) =.263 <0.3
Các biến còn lại đều có hệ số tương quan biến tổng phù hợp > 0.3 và hệ số Alpha đạt yêu
cầu nên có thể dùng để phân tích nhân tố.
3. Về nhân tố thực tiển quản trị (MP):
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).

Reliability Statistics
Cronbach's
Alpha
Cronbach's
Alpha Based on
Standardized
Items
N of Items
.814
.817
12


.805
MP14
39.54
63.518
.139
.076
.830
MP15
39.01
55.838
.526
.322
.795
MP16
38.45
58.202
.475
.275
.800
MP21
38.85
56.819
.492
.332
.798
MP22
38.67
57.846
.473
.284

Item Deleted
Corrected Item-
Total Correlation
Squared Multiple
Correlation
Cronbach's
Alpha if Item
Deleted
MP11
38.44
59.963
.392
.251
.807
MP12
38.31
59.355
.458
.307
.802
MP13
38.74
59.150
.416
.238
.805
MP14
39.54
63.518
.139

.304
.798
MP24
38.53
56.963
.591
.404
.791
MP25
38.45
56.678
.590
.427
.790
MP26
38.99
55.470
.566
.386
.791
Ta thấy: nhân tố thực tiển quản trị (MP) có hệ số Cronbach's Alpha = .814 >0.6
=> thang đo có độ có độ tin cậy cao.
Các biến:
 MP14 có Hệ số tương quan tổng(Corrected Item-Total Correlation) =.0139 <0.3

Các biến còn lại đều có hệ số tương quan biến tổng phù hợp > 0.3 và hệ số Alpha đạt yêu
cầu nên có thể dùng để phân tích nhân tố.
4. Về nhân tố kết quả hoạt động của công ty (P):
Riêng khái niệm P được đo lường bởi 6 yếu tố thành phần (P1, P2, …., P6).


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

Huỳnh Trí Thanh Trang - 16

a chương trìnhSPSS), và tổng phương sai dùng để giải thích bởi từng nhân tố lớn hơn 50%
mới thỏa yêu cầucủa phân tích nhân tố (Gerbing & Anderson, 1988).
1. Văn hóa tổ chức (OC):
Bước 1: Kiểm tra điều kiện phân tích nhân tố:

KMO and Bartlett's Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy.
.851
Bartlett's Test of Sphericity
Approx. Chi-Square
2.502E3
df
36
Sig.
.000
Điều kiện 1: KMO = .851 >0.5 (Hair and cộng sự 2006)
Điều kiện 2: Sig.= . 000<0.05 (Hair and cộng sự 2006)
 Có thể dùng EFA để kiểm định nhân tố Văn hóa tổ chức OC:
Bước 2: Xác định số lượng nhân tố:

Total Variance Explained
Compon
ent
Initial Eigenvalues
Extraction Sums of Squared Loadings
Rotation Sums of Squared Loadings
Total
% of Variance

64.828
4
.752
8.351
73.179
5
.579
6.431
79.610
6
.533
5.917

100.000
Extraction Method: Principal Component Analysis.
– Tiêu chí eigenvalue: >1 : thỏa điều kiện
– Phương sai trích = 55.083% > 50% : thỏa điều kiện.
Rotated Component Matrix
aComponent
Xử lý dữ liệu với SPSS

UEH- Đêm 5- K22- Quản Trị Kinh Doanh
Huỳnh Trí Thanh Trang - 17 1
2
OC11


– Bỏ các giá trị có Factor loading < 0.45 ta có dữ liệu được xuất hiện ở bảng
Rotated Component Matrix
a

Bước 3: Kết luận
 Ta nhận thấy Eigenvalues Cumulative % = 55.083%
 Như vậy 55.083% biến thiên của dữ liệu được giải thích bởi 2 nhân tố.
 Mức kiểm định Barllet =0.000 < 0.005: các biến quan sát có tương quan trên tổng
thể.
 KMO = .851: dữ liệu phù hợp để phân tích nhân tố.
 Tính giá trị của các biến mới (là trung bình của các yếu tố thành phần):
Tính nhân số của nhân tố F1 bằng trung bình cộng của (OC12,OC14,OC25,OC26)
OC1: Văn hóa tổ chức OC1:
COMPUTE OC1=MEAN(OC12,OC14,OC25,OC26).
EXECUTE.
Tính nhân số của nhân tố F2 bằng trung bình cộng của :
(OC11,OC13,OC15,OC22,OC23)
F2: Văn hóa tổ chức OC2:
Xử lý dữ liệu với SPSS

UEH- Đêm 5- K22- Quản Trị Kinh Doanh
Huỳnh Trí Thanh Trang - 18

COMPUTE OC2=MEAN(OC11,OC13,OC15,OC22,OC23).
EXECUTE.
2. Hệ thống giá trị của quản trị gia (PV):
Bước 1: Kiểm tra điều kiện phân tích nhân tố:

KMO and Bartlett's Test

.190
PV8
.403
1.000
.212
.362
.374
.258
PV1
.218
.212
1.000
.125
.180
.222
PV5
.301
.362
.125
1.000
.544
.298
PV6
.320
.374
.180
.544
1.000
.341
PV7

.000
.000

.000
.000
PV6
.000
.000
.000
.000

.000
PV7
.000
.000
.000
.000
.000
Total Variance Explained
Xử lý dữ liệu với SPSS

UEH- Đêm 5- K22- Quản Trị Kinh Doanh
Huỳnh Trí Thanh Trang - 19

Compo
nent
Initial Eigenvalues

11.144
82.694
5
.586
9.773
92.466
6
.452
7.534
100.000
Extraction Method: Principal Component Analysis. Component Matrix
aComponent

Huỳnh Trí Thanh Trang - 20

Correlation Matrix PV2
PV8
PV5
PV6
Correlation
PV2
1.000
.402
.301
.320
PV8
.402
1.000
.362
.374
PV5
.301
.362
1.000
.544
PV6
.320
.374
.544
1.000

.000

Total Variance Explained
Compo
nent
Initial Eigenvalues
Extraction Sums of Squared Loadings
Total
% of Variance
Cumulative %
Total
% of Variance
Cumulative %
1
2.156
53.905
53.905
2.156
53.905
53.905
2
.799
19.970
73.875
3
.589
14.729

.778
Xử lý dữ liệu với SPSS

UEH- Đêm 5- K22- Quản Trị Kinh Doanh
Huỳnh Trí Thanh Trang - 21

Extraction Method:
Principal Component
Analysis.
a. 1 components
extracted.
Bước 3: Kết luận
 Ta nhận thấy Eigenvalues Cumulative % = 55.905%
 Như vậy 55.905% biến thiên của dữ liệu được giải thích bởi 1 nhân tố F3.
 Mức kiểm định Barllet =0.000 < 0.005: các biến quan sát có tương quan trên tổng
thể.
 KMO = .708: dữ liệu phù hợp để phân tích nhân tố.
 Tính giá trị của các biến mới (là trung bình của các yếu tố thành phần):
Tính nhân số của nhân tố F3 bằng trung bình cộng của (PV2,PV8,PV5,PV6)
F3: Hệ thống giá trị của quản trị gia PV:

COMPUTE PV=MEAN(PV2,PV8,PV5,PV6).
EXECUTE.
3. Thực tiển quản trị (MP):
Bước 1: Kiểm tra điều kiện phân tích nhân tố:
Correlation Matrix MP11
MP12

.195
.325
.319
.234
MP13
.287
.361
1.000
.253
.187
.158
.181
.200
.246
.299
.267
MP15
.197
.258
.253
1.000
.434
.325
.313
.348
.349
.360
.409
MP16
.187

.304
.319
.330
.287
MP23
.180
.195
.200
.348
.275
.377
.304
1.000
.421
.345
.426
MP24
.279
.325
.246
.349
.360
.357
.319
.421
1.000
.535
.394
MP25
.268

.000
.000
.000
.000
.000
.000
.000
.000
.000
.000
MP12
.000

.000
.000
.000
.000
.000
.000
.000
.000
.000
MP13
.000
.000

.000
.000
.000
.000

.000
.000
.000
.000

.000
.000
.000
.000
.000
MP22
.000
.000
.000
.000
.000
.000

.000
.000
.000
.000
MP23
.000
.000
.000
.000
.000
.000
.000

.000
.000
.000
.000
.000
.000
.000
.000
.000 KMO and Bartlett's Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy.
.873
Bartlett's Test of Sphericity
Approx. Chi-Square
2.645E3
df
55
Sig.
.000
Total Variance Explained
Compon
ent
Initial Eigenvalues
Extraction Sums of Squared Loadings
Rotation Sums of Squared Loadings
Total
% of Variance
Cumulative %

4
.819
7.443
63.898
5
.732
6.655
70.553
6
.659
5.989
76.542

10
.486
4.422
96.448
11
.391
3.552
100.000
Extraction Method: Principal Component Analysis.

MP11
1.000
.447
.287
.197
.200
.240
.180
.279
.268
.249
MP12
.447
1.000
.361
.258
.213
.235
.195
.325
.319
.234
MP13
.287
.361
1.000
.253
.158
.181
.200

.461
1.000
.304
.319
.330
.287
MP23
.180
.195
.200
.348
.377
.304
1.000
.421
.345
.426
MP24
.279
.325
.246
.349
.357
.319
.421
1.000
.535
.394
MP25
.268

.000
.000
MP12
.000

.000
.000
.000
.000
.000
.000
.000
.000
MP13
.000
.000

.000
.000
.000
.000
.000
.000
.000
MP15
.000
.000
.000

.000

.000
.000
.000
.000

.000
.000
.000
MP24
.000
.000
.000
.000
.000
.000
.000

.000
.000
MP25
.000
.000
.000
.000
.000
.000
.000
.000

.000

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 %
1
3.830
38.296
38.296
3.830
38.296
38.296
3.085
30.847
30.847
2
1.197
11.969
50.265
1.197
11.969
50.265

6
.650
6.505
79.625
7
.609
6.086
85.711
8
.538
5.382
91.093


Rotated Component Matrix
aComponent

1
2
MP11

.743
MP12

.787
MP13

.665
MP15
.608

MP21
.707

MP22
.612

MP23
.703


MP24, MP25, MP26)
F4: thực tiển quản trị (MP):

COMPUTE MP1=MEAN(MP15,MP21,MP22,MP23,MP24,MP25,MP26).
EXECUTE.
Tính nhân số của nhân tố F5 bằng trung bình cộng của (MP11, MP12, MP13)
F5: thực tiển quản trị (MP):
COMPUTE MP2=MEAN(MP11,MP12,MP13).
EXECUTE.
4. Kết quả hoạt động của công ty (P):
Bước 1: Kiểm tra điều kiện phân tích nhân tố: