0 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO
TRƢỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP. HCM
VIỆN ĐÀO TẠO SAU ĐẠI HỌC

MÔN PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU KHOA HỌC
BÀI TẬP XỬ LÝ DỮ LIỆU SPSS HVTH : ĐỖ THỊ THANH THƢƠNG
STT : 062
LP : QTKD ĐÊM 5 - K22
GVHD : NGUYỄN HÙNG PHONG


Yêu cầu:
1. Thc hin phân tích khám phá (EFA)/phân tích nhân t  tìm các bin mi/hoc
gim biu t thành phng bi
ca các bin mi (là trung bình ca các yu t thành phn)
2. Thc hin ki tin cy cng bng h s cronbach alpha
3. Thc hin phân tích anova mt chi tìm s khác bit ca các bin tim n trong
mô hình này vi các tiêu thc phân loi: OWN, POS, Age, EXP.
4. Xây dn tính gia P và các bic lp va khám phá thông
qua phân tích nhân t/EFA
5. Kinh các gi thuyt cn
6. Xây dn gi (dummy) ca bin kt qu hong vi các
bic lc qua phân tích nhân tn gi c xác nh da
vào bii hình doanh nghi
2

BÀI LÀM

Câu 1: Thực hiện phân tích khám phá EFA và tính giá trị các biến mới
1.1. Phân tích nhân tố tổ chức OC:

KMO and Bartlett's Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy.
.853
Bartlett's Test of Sphericity
Approx. Chi-Square
2613.931
df
55
Sig.
.000

.340
.295
OC12

1.000
.330
.401
.413
.134
.301
.190
.035
.440
.388
OC13 1.000
.412
.403
.180
.375
.394
.089
.282
.420
OC14

.077
.103
OC22
1.000
.314
.119
.141
.272
OC23

1.000
.137
.103
.174
OC24


1.000

Nhận xét:
 Hệ số tương quan giữa các item OC11 – OC15 hầu hết lớn hơn 0.3 (chỉ có
OC14=0.288

0.3)

có khả năng 5 item này có thể đo lường factor 1
 Nhóm item OC25, OC26 có hệ số tương quan trong nhóm OC2 yếu, ngược lại
tương quan mạnh với nhóm OC1

Có khả năng các item này không đo lường
factor 2 mà thích hợp để đo lường factor 1

Total Variance Explained
Component
Initial Eigenvalues
Extraction Sums of Squared
Loadings
Rotation Sums of Squared Loadings
3

Total
% of
Variance
Cumulative
%
Total

.928
8.434
55.832
4
.867
7.879
63.711
5
.838
7.622
71.332
6

.484
4.401
92.586
10
.481
4.373
96.959
11
.335
3.041
100.000
Extraction Method: Principal Component Analysis.

.551
OC22
.358
.599
OC23
.191
.640
OC24
162
.553
OC25
.686
062
OC26
.785
.017 Kết luận:
Biến tiềm ẩn OCF1 đặt tên là Văn hóa tổ chức 1. Kí hiệu X1 gồm: OC11, OC12, OC13,
4

OC14, OC15, OC 25, OC26.
Biến tiềm ẩn OCF2 đặt tên là Văn hóa tổ chức 2. Kí hiệu X2 gồm: OC21, OC22, OC23,
OC24.

1.2. Phân tích hệ thống giá trị quản trị gia

KMO and Bartlett's Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy.

.218
010
.301
.320
.190
.079
PV4

1.000
090
.153
.262
082
097
.035
.219
PV8 1.000
.212
044
.365
.374
.259
.077
PV1

1.000
.341
.039
PV7

1.000
.121
PV9 1.000

Total Variance Explained
Component
Initial Eigenvalues

47.779
1.767
19.631
47.779
1.813
20.150
47.779
3
.889
9.876
57.656
4
.808
8.976
66.631
5
.753
8.365

.545
6.051
95.045
9
.446
4.955
100.000
Extraction Method: Principal Component Analysis.

Nhận xét:
Theo tiêu chuẩn Eigenvalue >1 thì có 2 nhân tố được rút ra.
Trong tổng biến thiên 9 biến quan sát thì cho biết 2 nhân tố giải thích được 47.779% biến
thiên của các biến quan sát.

Rotated Component Matrix
a

Kết luận:
Biến tiềm ẩn PVF1 đặt tên là Hệ thống quản trị gia1. Kí hiệu X3 bao gồm: PV2, PV5,
PV6, PV7, PV8
Biến tiềm ẩn PVF2 đặt tên là Hệ thống quản trị gia2. Kí hiệu X4 bao gồm: PV1, PV3, PV4,
PV9

1.3. Phân tích Thực tiễn quản trị MP
KMO and Bartlett's Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy.
.866
Bartlett's Test of Sphericity
Approx. Chi-Square
2719.196
df
66
Sig.
.000
6 Nhận xét:
0.5<KMO=.866<1: đủ điều kiện để phân tích nhân tố
Sig=0<0.5: không phải là ma trận đơn vị, các biến có tương quan trong tổng thể nên thực
hiện được EFA MP11
MP12
MP13

.213
.235
.195
.325
.319
.234
MP13 1.000
.252
.253
.187
.158
.181
.200
.246
.299
.267
MP14
1.000
.076
.055
.005
.064
.043
.126
1.000
.461
.377
.357
.319
.373
MP22

1.000
.304
.319
.330
.287
MP23

1.000
.510
MP26 1.000

Total Variance Explained
Component
Initial Eigenvalues
Extraction Sums of Squared
Loadings
Rotation Sums of Squared Loadings
Total
% of
Variance
Cumulative
%
Total
% of

8.427
53.581
1.011
8.427
53.581
1.227
10.223
53.581
4
.854
7.113
60.695
5
.819
6.821
67.516
6
.701

4.634
88.398
10
.521
4.339
92.737
11
.486
4.053
96.790
12
.385

.208
.783
.116
MP13
.199
.487
.537
MP14
.025
027
.886
MP15
.647
.109
.132
MP16
.592
.144
.044
MP21
.688
.098
160
MP22
.585
.202
093
MP23
.684
.015

df
15
Sig.
.000

Nhận xét:
8

0.5<KMO=.847<1: đủ điều kiện để phân tích nhân tố
Sig=0<0.5: không phải là ma trận đơn vị, các biến có tương quan trong tổng thể nên thực
hiện được EFA

Correlation Matrix

P2
P1
P3
P4
P5
P6
Correlation
P2
1.000
.544
.493
.383
.387
.390
P1

1.000 Total Variance Explained
Component
Initial Eigenvalues
Extraction Sums of Squared Loadings
Total
% of Variance
Cumulative %
Total
% of Variance
Cumulative %
1
3.301
55.022
55.022
3.301
55.022
55.022
2
.820
13.670
68.692
3

Trong tổng biến thiên 6 biến quan sát thì cho biết 1 nhân tố giải thích được 55.022% biến
thiên của các biến quan sát. Component Matrix
aComponent
1
P3
.779
P5
.771
P4
.733
P1
.729
P6
.722
9

P2
.714 Kết luận:
Biến tiềm ẩn P đặt tên là Kết quả hoạt động kinh doanh P. Kí hiệu X8 bao gồm:
P1, P2, P3, P4, P5, P6.


Cronbach's
Alpha Based on
Standardized
Items
N of Items
.815
.819
7 10

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
24.63
18.662

.504
.288
.799
OC26
24.47
18.359
.612
.485
.781

 >0.6.
    OC11, OC12, OC13, OC14, OC15, OC25,
OC26 


2.2. Đối với thành phần khái niệm X2:
Thc hin Cronbach's Alpha cho X2 t OC21, OC22, OC23, OC24

Reliability Statistics
Cronbach's
Alpha
Cronbach's
Alpha Based on
Standardized
Items
N of Items
.463
.469
4


.310
.119
.348
OC24
10.23
5.799
.190
.036
.467

 <0.6 .
11




Sau khi loi bin OC24 h s u kin.
Quan sát bi ta thy nu tip tc loi OC21 thì h s n
không li bin X2.
2.3. Đối với thành phần khái niệm X3:
Thc hin Cronbach's Alpha cho X3 t PV2, PV5, PV6, PV7, PV8

Reliability Statistics
Cronbach's
Alpha
Cronbach's
Alpha Based on
Standardized
Items
N of Items

.660
PV5
16.41
7.602
.537
.340
.640
PV6
16.56
7.457
.571
.366
.626
PV7
17.11
7.813
.371
.149
.714

14 >0.6.
PV2, PV5, PV6, PV7, PV8 

2.4. Đối với thành phần khái niệm X4:
Thc hin Cronbach's Alpha cho X4 t PV1,PV3,PV4,PV9

Reliability Statistics
12

Cronbach's

.548
PV1
9.45
6.719
.357
.161
.489
PV3
10.22
6.247
.428
.198
.431
PV9
9.71
6.515
.332
.111
.507

H s 
H s n tng ca bin PV4 nh u loi bin này h s
 còn 0.548 vn nh    tin
c thc hing tip theo nên ta loi X4.
2.5. Đối với thành phần khái niệm X5:
Thc hin Cronbach's Alpha cho X5 t MP15, MP16, MP21, MP22, MP23, MP24, MP25,
MP26

Reliability Statistics
Cronbach's

.798
MP16
24.30
34.077
.486
.268
.805
13

MP21
24.69
32.507
.539
.328
.798
MP22
24.52
33.838
.480
.273
.806
MP23
25.14
32.641
.528
.302
.800
MP24
24.38
33.432

Standardized
Items
N of Items
.615
.615
2 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
MP11
3.99
1.121
.445
.198
.
MP12

Scale Variance
if Item Deleted
Corrected Item-
Total
Correlation
Squared
Multiple
Correlation
Cronbach's
Alpha if Item
Deleted
MP13
2.76
1.614
.251
.063
.
MP14
3.55
1.362
.251
.063
.

Vì bin tim n này ch có 2 thành phn và h s 
thu kin nên ta loi bin này.
2.8. Đối với thành phần khái niệm X8:
Thc hin Cronbach's Alpha cho X8 t P1,P2,P3,P4,P5,P6

Reliability Statistics

.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

(I)
OWN
(J)
OWN
Mean
Difference
(I-J)
Std. Error
Sig.
95% Confidence
Interval
Lower
Bound
Upper
Bound
X5
1
2
19778
.07579
.055
3981
.0026
3
33293*
.06843
.000
5138
1520
4



3.1.3. Các biến tiềm ẩn với AGE
 ng nhng hp:
- Th nht là:
17

Các bin có mng nht vi các bin
X1,X3, X5 gia 4 nhóm tu

V tin cy 95%, kt qu phân tích ANOVA có kt qu
a các bin X1,X3, X5 u l
kt qu kinh doanh i vi X1,X3, X5 gia nhi thuc các nhóm tui khác nhau.
ng h kic do có mt nhóm
là nhóm 4 ch ng hp quan sát.
- Th hai là:
Bin X6 có m< ng sai kt qu kinh doanh không
ng nht vi các X6 gia 4 nhóm tung hp này ta
không th dùng kinh ANOVA.
3.1.4 Các biến tiềm ẩn với EXP

- 
> 
, 

V
X1,X3
X1,X3 
- 


6143.806
1
6143.806
12708.365
.000
OWN
5.453
3
1.818
3.760
.011
POS
3.938
1
3.938
8.145
.004
OWN * POS
.434
3
.145
.300
.826
Error
453.956
939
.483 Total

MPF1 + 
4
MPF2


 P: là bin ph thuc th hin kt qu hong kinh doanh ca công ty.
 
0

1

2

3

4
;: là các h s hi quy.
19

OCF1, PVF1, MPF1, MPF2 là các bic lp theo th t:  chc 1, H
thng giá tr ca qun tr gia 1, Thc tin qun tr 1, Thc tin qun tr 2
Model
R
R
Square
Adjusted
R
Square
Std.
Error of

 .
y s phù hp ca mô hình do có ch s Sig 0.000<0.05.
ANOVAb
Model
Sum of
Squares
Df
Mean
Square
F
Sig.
1
Regression
199.399
4
49.850
174.792
.000
Residual
270.364
948
.285 Total
469.763
952

.000 OCF1
.242
.032
.243
7.448
.000
.530
.235
.184
.571
1.751
PVF1
015
.030
015
518
.604
.296
017
013
.757
1.320
MPF1
.313

cùng chiu vi nhau. Nhìn vào h s ng phn và bán phn  2 ct bên cnh, ta
có th thy 2 h s -n còn
li thích phn MPF1 cho P.
chu:
P = 0.243OCF1 +0.362 MPF1 +0.119MPF2Câu 5. Kiểm định các giả thuyết của hàm tƣơng quan đa biến
 to s ng hoàn toàn vào kt qu ca hàm, ta lnh, dò tìm
th có gi thuyt nào b vi phm trong mu ca chúng ta không. Ta cn kim tra mt s
 Gi i, gi nh v phân phi chun ca ph nh v
c lp ca sai s( không có s a các ph,gi nh không có s 
quan gia các bic lng tuyn),
 Kiểm tra giả định phân phối chuẩn của phần dƣ.
Có th dùng bi tng s ca các ph thc hin kinh gi thuyt này.
Ta vào Plots trong Linear regression chn Ô Histogram ri OK
T b kinh phân phi chui phta có giá
tr trung bình rt nh xng  lch chun =0.9984 gn b coi
phi chun. Vì vy gi nh phân phi chuc chp nhn.
21  Kiểm định hiện tƣợng tự tƣơng quan tuyến tính giữa các phần dƣ ( hay tính độc
lập của sai số).
 ng t  tuyn tính ta có th dùng thng kê Durbin-
 kia các sai s k nhau. Gi thuyt ca kinh này là:
H0 : h s ng th ca các ph
Model
R
R

d n hóa.
22

Nhìn vào bi Scatter i ta thy thì phi ngu nhiên không theo mt
quy luy gi nh c lp ca sai s là 

 Kiểm tra hiện tƣợng đa cộng tuyến.
ng hing tuyn. V chp nhn (Tolerance) ln. Giá tr h s
 trong Bảng 4.3 Trọng số hồi quy 
câu 4 trên t 1.320 n 1.751 nh t lun mi liên h gia các bic lp này
. Không có hing tuyn. Có th yên tâm s d
trình hi quy. Giá tr ca VIF = 1/Tolerance.

 Kiểm tra giả định phƣơng sai của sai số không đổi.
Ta có th s dng ki kinh hi
i.
Gi thuyt H0 là h s quan hng ca tng th bng 0.
H
1
: H s ng ca tng th a sai s i)
c 1 : Ta phi to 2 bin Ph d 
c 2 : Ly tr tuyi ca phng lnh compute
Ta thc hin kinh gia giá tr tuyi ca phi tng bin riêng
Đối với biến OCF1
23

Correlations

ABSzre
OCF1


ABSzre
MPF1
Spearman's
rho
ABSzre
Correlation
Coefficient
1.000
053
Sig. (2-tailed)

.102
N
953
953
MPF1
Correlation
Coefficient
053
1.000
Sig. (2-tailed)
.102

N
953
953
Nhìn vào giá tr sig= 0.102 > 0.05 vi m nên ta chp nhn gi thuyt H
0
,

24

Nhìn vào giá tr sig= 0.102 > 0.05 vi m nên ta chp nhn gi thuyt H
0
,
a sai s i b bác b.
y vi 4 gi thuy xây dt yêu c
th ng vào kt qu ca hàm ng  câu 4
Câu 6. Xây dựng hàm tƣơng quan với biến giả (dummy). Biến giả đƣợc chọn là biến
loại hình doanh nghiệp. Trong đó doanh nghiệp nhà nƣớc đƣợc chọn là biến cơ sở
c tiên phi mã hóa li binh tính OWN chuyn thành 3 bin gi vi loi hình
doanh nghic là bi.
Thc hin hin mã hóa trên SPSS:
RECODE OWN (1=0) (2=1) (3=0) (4=0) INTO D1.
VARIABLE LABELS D1 'bien gia 1'.
RECODE OWN (1=0) (2=0) (3=1) (4=0) INTO D2.
VARIABLE LABELS D2 'bien gia 2'.
RECODE OWN (1=0) (2=0) (3=0) (4=1) INTO D3.
VARIABLE LABELS D3 'bien gia 3'.

Bng mã hóa bin loi hình doanh nghip cho


Mã dummy
D1
D2
D3
DNNN
1
0

R
R
Square
Adjusted R
Square
Std. Error of the
Estimate
Change Statistics
R Square
Change
F
Change
df1
df2
Sig. F
Change
1
.133
a

.018
.014
.69768
.018
5.659
3
948
.001
a. Predictors: (Constant), bien gia 3, bien gia 1, bien gia 2