O
I HC KINH T TP.HCM
I HC
----------
BO CO PHƢƠNG PHP NGHIÊN CỨU KHOA HỌC Đê
̀
ta
̀
i:
S NG NHN THC CU
HÀNH
C HC TP CA T CHC
GVHD: ThS.
ĐNH GI QU TRÌNH THAM GIA THỰC HIỆN TIỂU LUẬN
STT Họ tên % tham gia
1
Bùi Ngc Lan Anh 100%
2
Ngô Duy Hinh 100%
3
m 1
MỤC LỤC
I. PHÂ
̀
N MƠ
̉
ĐÂ
̀
.............. 3
2.1
.............................................................................................. 3
2.2
................................................................................................... 3
3.
..................................................................... 4
3.1
? ... 12
5.
?......................... 17
6. ........................................................................... 21
TI LIỆU THAM KHA
̉
O ............................................................................................. 24
PHỤ LỤC ...................................................................................................................... 25
GVHD: ThS.
I. PHÂ
̀
N MƠ
̉
ĐÂ
̀
U
1.
,
,
. Chi
u:
1. Mc tiêu nghiên cu c tài?
2. Mô hình lý thuyt và mô hình c th c tài?
3.
dng?
4. Vic lý thuyt liên quan có thích ng hoc ng h cho mô hình
ên quan,
.
- ,
1
2
II. PHÂ
̀
N NÔ
̣
I DUNG
1.
1.1
Mc tiêu t cái nhìn chi tit s khác nhau
trong nn tng hc tp trong mt ting. Phân tích s ng ca
t
:
.
1.2
2.1
2.2
:
.
GVHD: ThS.
1
4
3.
.
.
:
3.1
u tra bi vì h là
nhi cung cp thông tin tt nht cho ving ca
các bin nghiên cu trên các hong ca t ch
i có nhng kin thc tt nht v t chc. H nhn thc các yu t chin
c và kh n v chung c
,
.
1
5
yu t chung duy nh tính toán cho hu ht các hin
ph thuc lp (Podsakoff và Organ, 1986). Th nghim mt nhân t A ca
c thc hin trên các mc bao gm các mô hình hi quy và không có các
yu t c tìm thy. Da trên mt lot các mc, sau c phân tích,
nghiên cc mt mu ca 239 t chc tham gia kh
160
52 (32.5%)
4,474,896
35,459,714
41,469,835
24,040,484
90,151,816
325
140(43.07%)
8,414,169
19,833,399
13,823,278
18,631,375
150,253,030
285
163
(57.19%)
19,232,387
408,688,230
174,293,510
22,237,448
102,172,060
900
408
(45.3%)
11,813105
181,701,570
87,124,070
I.
3.2
3.2.1
Nghiên cu phát trin mn hi Likert 7 c (1 - "hoàn toàn
ng ý", 7 - ng ý") bao gm c ca
Edmondson (1999) và hai c khác da trên lý thuyt. Mt bng phân tích yu t
chng thc s d xác nhn tính hp l c ra vic xóa
b c
3.2.2 Chia s tm nhìn.
D ngh trong bài nghiên c c (Oswald et
al.,1994), cuc nghiên cn hi Likert 7 c (1 - "hoàn
GVHD: ThS.
Da trên các nghiên cu ca Dess và Beard (1984), Tan và Litschert (1994),
nghiên cu chnh 6 mng, phc tp, ng
nht, tính hào phóng, s i lp cng) trong bng câu hi. Mt bng phân
tích yu t chng thc s d xác nhn tính hp l c
c (1 - ng ý", 7 - t bu
m
3.2.4 M tiên phong trong chic.
Theo các loi hình chic c
c s dng trong nghiên cu ca Shortell và Zajac (1990), nghiên cu này
la chn 3 mng cc ng nhng kinh doanh, công ngh và hành
chính. Giá tr thp nht (1) phù hp vi thuc tính ca các doanh nghip phn ng
lm cao nht (7) dành cho các doanh nghip tiên phong thc hin. Mt bng
phân tích yu t chng thc s d xác nhn tính hp l c
t bu
3.2.5 Single-loop learning và double-loop learning.
Da trên nhng nghiên c (Argyris and Scho¨n ,1978; Fiol and
Lyles, 1985;
, 1992; Senge, 1990; Swieringa and
Wierdsma,1992) Nghiên cu này dùng 4 yu t ng c ch ra vic 1 công ty
y mnh vic áp dng single-loop learning và double-
c thành lp, giá tr nh nhng vi thuc tính single-loop learning và
giá tr ln nhng vi
1
7
c nhìn nhn là
.
3.2.6 S i mi công ty.
Nghiên cu này d u ca Miller và Friesen
(1983). Nó phát trin mt bng phân tích yu t ch xác nhn tính hp l ca
(1 - ng ý", 7 - ng ý").
Cuc kh bao gm các câu hi yêu cu các nhà qun lý cung cp d liu
ng chính xác v i m ca s i mi.
3.2.7 .
Da trên kt qu nghiên cu chi c (Homburg , 1999
Venkatraman và Ramanujan, 1986 ), (1 - "hoàn toàn không
ng ý", 7 - ng ý") c phát trin. Nó bao gm 8 yu t u
sut hong ca công ty. Nhng nhà quc yêu ci
khác nhau v hiu sut ca công ty ca h v chính nó và so vi th cnh tranh
nh cái nào trên mc trung bình (Ph lt trong nhng thc
c s dng rng rãi nht trong các nghiên cu g
Corley, 2000).
Nhiu nhà nghiên cu s dng nhn thc ch quan ca các nhà qu
hiu sut ca công ty. Nhi khác thích s dng các s liu khách quan (VD:
ROA t l phi nhun tài sn ca công ty trong lúc to doanh thu ). V lý
thuyy có giá tr c dù các tài li
1
8
câu hn c hai loc phng v
qui m m chung ca h p d liu chính
xác v s ng (ch có 47% cung cp d liu). Sau khi tính toán, kt qu cho thy
có s gia d liu khách quan và ch quan. Mt bng
phân tích yu t chng thc s d xác nhn tính hp l c
3.2.8 Qui mô.
Các tài linh qui mô là mt trong nhng yu t có nh
n vic tip thu kin thc cn kim soát v s ng nhân
viên (Dibella , 1996.).
Copyright: Tài liệu đại học ©