SVTH: Nguyễn Trúc Phương GVHD: TS. Nguyễn Hùng
Phong

1

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO
TRƢỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP.HỒ CHÍ MINH
VIỆN ĐÀO TẠO SAU ĐẠI HỌC






BỘ MÔN: PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU KHOA HỌC


BÀI TẬP XỬ LÝ DỮ LIỆU
VỚI PHẦN MỀM SPSS










GVHD : TS. NGUYỄN HÙNG PHONG

SVTH : NGUYỄN TRÚC PHƢƠNG
MSSV : 7701220908
KHÓA : K22
LỚP : ĐÊM 5







TP.HCM, tháng 08 năm 2013

SVTH: Nguyễn Trúc Phương GVHD: TS. Nguyễn Hùng Phong

2

MỤC LỤC
ĐỀ BÀI Error! Bookmark not defined.
I. Lọc và làm sạch dữ liệu 5
II. Phân tích nhân tố EFA và kểm tra độ tin cậy bằng hệ số Cronbach Alpha 6
2.1. Cơ sở lý thuyết 6
2.2 Kiểm định EFA và Cronbach Alpha cho Biến Văn hóa tổ chức OC …… 7
2.3 Kiểm định EFA và Cronbach Alpha cho Biến Hệ thống giá trị của quản trị gia PV . 10
2.4 Kiểm định EFA và Cronbach Alpha cho Biến Thực tiễn quản trị MP 13
2.5 Kiểm định EFA và Cronbach Alpha cho Biến Kết quả hoạt động công ty P Error!
Bookmark not defined.
2.6 Tính giá trị các biến mới: Error! Bookmark not defined.
III. Thực hiện phân tích Anova một chiều để tìm sự khác biệt của các biến tìm ẩn trong mô
hình với này với các tiêu thức phân loại: OWN, POS, Age, EXP. Error! Bookmark not

defined.
3.1. Kiểm định sự khác biệt về hình thức sở hữu OWN 19
3.2. Kiểm định sự khác biệt về cấp bậc quản lý POS 22
3.3. Kiểm định sự khác biệt về độ tuổi quản trị AGE 23
3.4. Kiểm định sự khác biệt về kinh nghiệm EXP 24
IV. Phân tích ANOVA hai chiều với OWN và POS Error! Bookmark not defined.
V. Xây dựng hàm tƣơng quan tuyến tính giữa P và các biến độc lập vừa khám phá thông
qua phân tích nhân tố/EFA 30
4.1. Mô hình đã hiệu chỉnh 31
4.2. Phương trình hồi quy tổng quát 31
VI. Kiểm định giả thiết của hàm tƣơng quan đa biến 32
VII. Xây dựng hàm tƣơng quan với biến giả Dummy. Error! Bookmark not defined.






SVTH: Nguyễn Trúc Phương GVHD: TS. Nguyễn Hùng Phong

3


ĐỀ BÀI
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)
+ OC1: được đo lường bằng 5 yếu tố thành phần (OC11, OC12, OC13, OC14,
OC15)
+ OC2: được đo lường bằng 6 yếu tố thành phần (OC21, OC22, OC23, OC24,

OC25, OC26)
- Hệ thống giá trị của quản trị gia (PV): được đo lường bằng 9 yếu tố thành phần
(PV1, PV2, PV3, PV4, PV5, PV6, PV7, PV8, PV9)
- Thực tiễn quản trị (MP)
+ MP1: được đo lường bằng 6 yếu tố thành phần (MP11, MP12, MP13, MP14,
MP15, MP16)
+ MP2: được đo lường bằng 6 yếu tố thành phần (MP21, MP22. MP23, MP24,
MP25, MP26)
- Kết quả hoạt động của công ty (P): P được đo lường bởi 6 yếu tố thành phần
(P1, P2, P3, P4, P5, P6).
Trong mô hình này:
- P là biến phụ thuộc
- Các biến OC1, OC2, PV, MP1, MP2 là biến độc lập.
- Các biến phân loại bao gồm
+ Loại hình doanh nghiệp (OWN): có bốn loại và được mã hóa từ 1 đến 4.
 DNNN (1)
 Liên doanh (2)
 Công ty tư nhân (3)
 Doanh nghiệp gia đình (4)
+ Cấp bậc quản lý (POS) gồm hai bậc

SVTH: Nguyễn Trúc Phương GVHD: TS. Nguyễn Hùng Phong

4

 Quản lý cấp cao (1)
 Quản lý cấp trung (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 lường 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












SVTH: Nguyễn Trúc Phương GVHD: TS. Nguyễn Hùng Phong

5



PHẦN 1: LỌC VÀ LÀM SẠCH DỮ LIỆU
Trước khi sử dụng dữ liệu, ta thực hiện bước lọc và làm sạch dữ liệu, các bước
thực hiện như sau: Vào Analyze  Descriptive Statistics  Frequencies  Chọn tất cả
các biến vào ô Variables  OK
Nhận thấy:
Biến MP16
MP16


Frequency
Percent
Valid Percent
Cumulative
Percent
Valid
1
47
4.9
4.9
4.9
2
83
8.7
8.7
13.6
3
173
18.2
18.2
31.8

4
329
34.5
34.5
66.3
5
320
33.6
33.6
99.9
12
1
.1
.1
100.0
Total
953
100.0
100.0


Vì biến MP16 chỉ có thể nhận các giá trị từ 1 đến 5, trong dữ liệu có xuất hiện một
lần giá trị 12. Vì vậy, ta xóa bỏ giá trị 12 về giá trị trống (empty).
Biến EXP:
EXP


Frequency
Percent
Valid Percent

Cumulative
Percent
Valid
1
381
40.0
40.4
40.4
2
319
33.5
33.8
74.2
3
149
15.6
15.8
89.9
4
47
4.9
5.0
94.9
5
48
5.0
5.1
100.0
Total
944

99.1
100.0

Missing
System
9
.9


Total
953
100.0



Vì Kinh nghiệm quản lý (EXP) được chia thành 4 bậc, từ bậc 1 đến bậc 4, do đó
số liệu chỉ được nhận giá trị từ 1 đến 4, không thể có chứa giá trị 5. Lọc bỏ các ô có giá
trị 5 về giá trị trống (empty).

SVTH: Nguyễn Trúc Phương GVHD: TS. Nguyễn Hùng Phong

6

Đây là dữ liệu đã được làm sạch, có thể lưu lại dưới dạng file excel hoặc dạng
khác. Từ giờ trở đi, dùng dữ liệu này để phân tích.
PHẦN 2: PHÂN TÍCH KHÁM PHÁ EFA VÀ KIỂM TRA ĐỘ TIN CẬY BẰNG HỆ
SỐ CRONBACH ALPHA
2.1 Cơ sở lý thuyết
2.1.1 Phân tích khám phá EFA
Phân tích khám phá (EFA) là phương pháp giúp chúng ta đánh giá được giá trị hội

tụ và giá trị phân biệt của đo lường. Thông qua EFA, ta có thể rút gọn một tập hợp f biến
các yếu tố có ý nghĩa hơn (f < k), đồng thời có thể dịch chuyển các items đo lường một
biến này sang đo lường biến khác.
Khi phân tích nhân tố chúng ta cần chú trọng đến một số tiêu chuẩn sau:
a/ Thứ nhất, hệ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) ≥ 0.5, mức chấp nhận nên từ 0.6
trở lên, mức ý nghĩa Bartletts test of sphericity ≤ 0.05. KMO là một chỉ tiêu dùng để để
xem xét sự thích hợp của EFA, từ 0.5 ≤ KMO ≤ 1, chỉ số này càng gần 1 càng tốt có
nghĩa là phân tích nhân tố là thích hợp.
b/ Thứ hai, hệ số tải nhân tố (Factor loading) > 0.5. Nếu biến quan sát nào có hệ số
tải nhân tố ≤ 0.5 sẽ bị loại. (Tabachnick & Fidell, 1989, Using Miltivariate Statistics,
Northridge, USA; HarperCollins Publishers)
Các số liệu trong bảng Rotated Component Matrix(a) gọi là các Factor loading,
hay các hệ số tải nhân tố.
Các Factor loading lớn nhất của mỗi biến quan sát tại mỗi dòng. Biến quan sát có
Factor loading lớn nhất nằm tại cột nào thì biến quan sát thuộc về nhân tố đó. Qua bảng
này ta sẽ biết được mỗi nhân tố gồm những biến quan sát nào.
c/ Thứ ba, thang đo được chấp nhận khi tổng phương sai trích ≥ 50% và
eigenvalue có giá trị lớn hơn 1
Trình tự thực hiện:
Bước 1: Vào Analyze  Chọn Data Reduction  Factor Analysis
Bước 2: Chọn các yếu tố thành phần: OC11, OC12, OC13, OC14, OC15, OC21,
OC22, OC23, OC24, OC25, OC26 vào mục biến số (Variables)

SVTH: Nguyễn Trúc Phương GVHD: TS. Nguyễn Hùng Phong

7

Bước 3: Nhấn vào mục Descriptive trên hộp thoại để xác định các tham số thống
kê mô tả (Chọn Initial solution, Coefficients, KMO and Bartletts test of sphericity)
Continue

Bước 4: Nhấn vào mục Extraction chọn phương pháp phân tích là “Principal
components” và phần extract với “eigenvalue” over 1  Continue
Bước 5: Nhấn mục Rotation: chọn phương pháp “Varimax”
Bước 6: Nhấn mục Score, chọn phương pháp “Regression”
2.1.2 Kiểm định độ tin cậy của thang đo bằng hệ số Cronbach’s Alpha
Đo tin cậy của tập hợp các biến quan sát (items) trong thang đo song hành và
tương đương (Cronbach’s Alpha). Hệ số Cronbach’s Alpha chỉ đo lường độ tin cậy của
thang đo chứ không tính được độ tin cậy của từng biến quan sát.
Khi kiểm định độ tin cậy của thang đo bằng hệ số Cronbach’s Alpha chúng ta cần chú
trọng đến một số tiêu chuẩn sau:
a/ Nếu Cronbach’s Alpha ≥ 0.60 thì thang đo có thể chấp nhận được về độ tin cậy.
b/ Một thang đo có độ tin cậy tốt khi nó biến thiên trong khoảng [0.7 – 0.8]
c/ Nếu một hệ số tương quan của một biến quan sát (item) so với biến tổng (item-
total correlation) ≥ 0.30 thì biến đó đạt yêu cầu. (Nunnally & Bernstein, 1994
Trình tự thực hiện:
Bước 1: Vào Analyze  Scale  Reliability Analysis Chọn tất cả các biến từ
OC11 đến OC26 vào ô Items
Bước 2: Trong mục Statistics chọn Item, Scale, Scale if item deleted  Continue
Bước 3: Chọn OK
2.2 Kiểm định EFA và hệ số Cronbach Alpha cho Biến Văn hóa tổ chức OC
Biến Văn hóa tổ chức chia thành hai biến tiềm ẩn:
+ OC1: được đo lường bằng 5 yếu tố thành phần (OC11, OC12, OC13, OC14, OC15)
+ OC2: được đo lường bằng 6 yếu tố thành phần (OC21, OC22, OC23, OC24, OC25,
OC26)



SVTH: Nguyễn Trúc Phương GVHD: TS. Nguyễn Hùng Phong

8


2.2.1 Phân tích nhân tố EFA
Sau khi chạy chương trình SPSS, ta có các kết quả sau:
Thứ nhất, hệ số KMO = 0.853 > 0.5 là khá cao cho thấy phân tích nhân tố là phù
hợp. Bên cạnh đó, kiểm định Bartletts xem xét giả thuyết về độ tương quan giữa các biến
quan sát bằng không trong tổng thể. Kiểm định này có ý nghĩa thống kê Sig = 0.000 ≤
0.05 cho thấy các biến quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể.
Thứ hai, hệ số tải nhân tố (Factor loading) của các biến quan sát đều lớn hơn 0.5
nên trong trường hợp này ta không cần loại biến. Bên cạnh đó, nhận thấy hai biến quan
sát OC25 và OC26 có Factor loading lớn nhất nằm tại cột 1, điều này cho thấy hai biến
này có khả năng giải thích cho biến OC1 tốt hơn so với biến OC2.
Thứ ba, giá trị tổng phương sai trích TVE (Cumulative %) = 47.398 < 50%
không thỏa điều kiện. Ta tiến hành kiểm tra độ tin cậy của đo lường bằng hệ số
Cronbach’s Alpha.
Tổng hợp lại ta sẽ có 2 nhóm nhân tố:
- Nhóm thứ 1 gồm có các biến quan sát: OC11,OC12,OC13,OC14,OC15, OC25,OC26
- Nhóm thứ 2 gồm có các biến quan sát: OC21, OC22, OC23, OC24
2.2.2 Kiểm tra độ tin cậy bằng hệ số Cronbach’s Alpha
Kết quả từ phần mểm SPSS cho thấy:
Thứ nhất, hệ số Cronbach's Alpha = 0.782 ≥ 0.6 nên thỏa điều kiện. Điều này nói
lên thang đo có thể chấp nhận được về độ tin cậy.
Thứ hai, các biến quan sát biến thiên trong khoảng [0.7 – 0.8]
Thứ ba, hầu hết các biến quan sát đều có hệ số tương quan của nó (item) so với
biến tổng (item-total correlation) ≥ 0.30. Riêng biến quan sát OC24 có hệ số tương quan
là 0.11 < 0.3. Do đó, biến này không phù hợp. Ta tiến hành loại biến này.







SVTH: Nguyễn Trúc Phương GVHD: TS. Nguyễn Hùng Phong

9

Item-Total Statistics


Scale Mean if Item
Deleted
Scale Variance if Item
Deleted
Corrected Item-Total
Correlation
Cronbach's Alpha if
Item Deleted
OC11
38.00
36.841
.510
.756
OC12
37.93
37.169
.530
.755
OC13
38.30
34.914
.575

.747
OC14
37.82
37.631
.526
.756
OC15
38.39
35.686
.586
.747
OC21
38.67
39.274
.243
.789
OC22
38.78
36.804
.499
.757
OC23
38.66
37.751
.391
.770
OC24
38.98
41.235
.111

.805
OC25
37.76
39.102
.418
.767
OC26
37.84
37.323
.528
.755

Ta nhận thấy, thông qua kết quả phân tích nhân tố EFA thì giá trị tổng phương sai
trích TVE (Cumulative %) = 47.398 < 50% không thỏa điều kiện. Đồng thời, dựa vào
kết quả đo lường độ tin cậy của thang đo bằng hệ số Cronbach’s Alpha, ta thấy nên loại
bỏ biến OC24 ra khỏi mô hình. Tiến hàng loại biến OC24 và tiến hành phân tích nhân tố
với các biến còn lại nhận được kết quả như sau:
Trong mô hình mới ta có:
Thứ nhất, hệ số KMO = 0.854 > 0.5 cho thấy phân tích nhân tố là phù hợp. Kiểm
định Bartletts có ý nghĩa thống kê Sig = 0.000 ≤ 0.05 cho thấy các biến quan sát có tương
quan với nhau trong tổng thể.
Thứ hai, hệ số tải nhân tố (Factor loading) của các biến quan sát đều lớn hơn 0.5
Thứ ba, giá trị tổng phương sai trích TVE (Cumulative %) = 50.916% > 50%
thỏa điều kiện.
Như vậy dựa vào bảng ma trận xoay nhân tố thì các biến OC25 và OC26 đo lường
cho OC1 tốt hơn OC2, ngược lại biến OC13 đo lường cho OC2 tốt hơn OC1. Như vậy,
tổng hợp lại hai biến tiềm ẩn OC1 và OC2 có các biến đo lường mới (đặt tên là FT_OC1
và FT_OC2) như sau:

SVTH: Nguyễn Trúc Phương GVHD: TS. Nguyễn Hùng Phong


10

- FT_OC1: được đo lường bằng 6 yếu tố thành phần OC11, OC12, OC14, OC15,
OO25 và OC26.
- FT_OC2: được đo lường bằng 4 yếu tố thành phần OC13, OC21, OC22 và OC23.
2.3 Kiểm định EFA và hệ số Cronbach Alpha cho Hệ thống giá trị của Quản trị gia PV
Đo lường bằng 9 yếu tố thành phần (PV1, PV2, PV3, PV4, PV5, PV6, PV7, PV8, PV9)
2.3.1 Phân tích nhân tố EFA
Sau khi chạy chương trình SPSS, ta có các kết quả sau:
Thứ nhất, hệ số KMO = 0.743 > 0.5 là khá cao cho thấy phân tích nhân tố là phù
hợp. Bên cạnh đó, kiểm định Bartletts có ý nghĩa thống kê Sig = 0.000 ≤ 0.05 cho thấy
các biến quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể.
Thứ hai, hệ số tải nhân tố (Factor loading) của các biến quan sát đều lớn hơn 0.5
nên trong trường hợp này ta không cần loại biến. Bên cạnh đó, nhận thấy nhân tố hệ
thống giá trị của quản trị gia PV có xu hướng chia ra thành hai nhóm nhân tố.
Thứ ba, giá trị tổng phương sai trích TVE (Cumulative %) = 47.398 < 50%
không thỏa điều kiện. Ta tiến hành kiểm tra độ tin cậy của đo lường bằng hệ số
Cronbach’s Alpha.
Tổng hợp lại ta sẽ có 2 nhóm nhân tố:
- Nhóm thứ 1 gồm có các biến quan sát: OC11,OC12,OC13,OC14,OC15, OC25,OC26
- Nhóm thứ 2 gồm có các biến quan sát: OC21, OC22, OC23, OC24
2.3.2 Kiểm tra độ tin cậy bằng hệ số Cronbach Alpha
Kết quả từ phần mểm SPSS cho thấy:
Thứ nhất, hệ số Cronbach's Alpha = 0.654 > 0.6 nên thỏa điều kiện. Điều này nói
lên thang đo có thể chấp nhận được về độ tin cậy.
Thứ hai, hầu hết các biến quan sát đều không biến thiên trong khoảng [0.7 – 0.8].
Thứ ba, hầu hết các biến quan sát đều có hệ số tương quan của nó (item) so với
biến tổng (item-total correlation) ≥ 0.30. Riêng hai biến quan sát PV3 và PV9 có hệ số
tương quan nhỏ hơn 0.3. Do đó, biến này không phù hợp. Ta tiến hành loại lần lượt các

biến này và tiến hành kiểm tra độ tin cậy của đo lường bằng hệ số Cronbach Alpha.

SVTH: Nguyễn Trúc Phương GVHD: TS. Nguyễn Hùng Phong

11


Scale Mean if
Item Deleted
Scale
Variance if
Item Deleted
Corrected
Item-Total
Correlation
Cronbach's
Alpha if Item
Deleted
PV2
26.63
16.895
.368
.615
PV8
26.55
16.770
.408
.607
PV1
27.17

15.729
.421
.599
PV3
27.93
17.596
.186
.664
PV5
26.57
16.847
.368
.615
PV6
26.72
16.292
.444
.596
PV7
27.27
15.804
.407
.603
PV9
27.43
17.133
.211
.660
Đầu tiên ta loại biến PV3 do PV3 có hệ số tương quan nhỏ nhất (0.186). Kết quả là:
Item-Total Statistics



Scale Mean if
Item Deleted
Scale
Variance if
Item Deleted
Corrected
Item-Total
Correlation
Cronbach's
Alpha if Item
Deleted
PV2
23.67
13.767
.411
.618
PV8
23.58
13.578
.466
.604
PV1
24.20
13.567
.339
.639
PV5
23.61

13.577
.431
.612
PV6
23.76
13.160
.498
.593
PV7
24.31
13.113
.395
.621
PV9
24.46
14.758
.148
.701
Tương tự như trên, ta tiếp tục loại biến PV9 do có hệ số tương quan là 0.148 < 0.30. Kết
quả như sau:
Item-Total Statistics


Scale Mean if
Item Deleted
Scale
Variance if
Item Deleted
Corrected
Item-Total

Correlation
Cronbach's
Alpha if Item
Deleted
PV2
20.20
11.120
.428
.663
PV8
20.12
10.922
.491
.645
PV1
20.73
11.406
.281
.714
PV5
20.14
10.684
.496
.642
PV6
20.29
10.421
.545
.627
PV7

20.84
10.611
.394
.676

Tiếp tục thực hiện loại biến không phù hợp, lần này ta tiến hành xóa biến PV1 và tiến
hành kiểm tra độ tin cậy của đo lường bằng hệ số Cronbach Alpha, được kết quả sau:
Reliability Statistics

Cronbach's
Alpha
N of Items
.714
5

SVTH: Nguyễn Trúc Phương GVHD: TS. Nguyễn Hùng Phong

12


Item-Total Statistics


Scale Mean if
Item Deleted
Scale
Variance if
Item Deleted
Corrected
Item-Total

Correlation
Cronbach's
Alpha if Item
Deleted
PV2
16.47
8.232
.413
.689
PV8
16.39
8.005
.490
.660
PV5
16.41
7.602
.537
.640
PV6
16.56
7.457
.571
.626
PV7
17.11
7.813
.371
.714


Hệ số Cronbach’s Alpha = 0.701 > 0.6 nên thỏa điều kiện
Bây giờ thì tất cả các biến đã thỏa mãn điều kiện hệ số tương quan Corrected Item-
Total Correlation > 0.3, thang đo đạt yêu cầu.
Tiến hành kiểm định lại theo phương pháp phân tố EFA, kết quả như sau:
Trong mô hình ta có:
Thứ nhất, hệ số KMO = 0.758 > 0.5 cho thấy phân tích nhân tố là phù hợp. Kiểm
định Bartletts có ý nghĩa thống kê Sig = 0.000 ≤ 0.05 cho thấy các biến quan sát có
tương quan với nhau trong tổng thể.
Thứ hai, hệ số tải nhân tố (Factor loading) của các biến quan sát đều lớn hơn 0.5 là
phù hợp.
Thứ ba, giá trị tổng phương sai trích TVE (Cumulative %) = 47.529 < 50% vẫn
không thỏa điều kiện.
Kết quả trên cho chúng ta thấy các biến đo lường đều có phần chung với một và
chỉ một nhân tố, vì vậy thang đo này là thang đo đơn hướng, tổng phương sai trích TVE <
50%, tiến hành loại các biến rác, dựa vào giá trị λi , ta loại bỏ biến có trọng số λi thấp
nhất (biến PV2) ta được kết quả sau:
Total Variance Explained

Component
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
88.604



4
.456
11.396
100.000




SVTH: Nguyễn Trúc Phương GVHD: TS. Nguyễn Hùng Phong

13


Component Matrix(a)


Component

1
PV6
.778
PV5
.765
PV8
.723
PV2
.666
Trong mô hình ta có:
Thứ nhất, hệ số KMO = 0.708 > 0.5 cho thấy phân tích nhân tố là phù hợp. Kiểm
định Bartletts có ý nghĩa thống kê Sig = 0.000 ≤ 0.05 cho thấy các biến quan sát có tương
quan với nhau trong tổng thể.
Thứ hai, hệ số tải nhân tố (Factor loading) của các biến quan sát đều lớn hơn 0.5 là
phù hợp.
Thứ ba, giá trị tổng phương sai trích TVE (Cumulative %) = 53.905 > 50% thỏa
điều kiện.
Đồng thời trọng số λi của các biến quan sát còn lại khá cao, do đó thang đo đạt giá
trị hội tụ, sau khi loại biến, thành phần PV (đặt tên mới là FT_PV) được đo lường bằng
các biến quan sát sau:
FT_PV: được đo lường bằng 4 yếu tố thành phần PV2, PV5, PV6, PV8

2.4 Kiểm định EFA và hệ số Cronbach Alpha cho Thực tiễn quản trị (MP)
Nhân tố Thực tiễn quản trị (MP) chia thành hai biến tiềm ẩn:
+ MP1: được đo lường bằng 6 yếu tố thành phần (MP11, MP12, MP13, MP14,

MP15, MP16)
+ MP2: được đo lường bằng 6 yếu tố thành phần (MP21, MP22. MP23, MP24,
MP25, MP26)
2.4.1 Phân tích nhân tố EFA
Sau khi chạy chương trình SPSS, ta có các kết quả sau:
Thứ nhất, hệ số KMO = 0.868 > 0.5 là cao cho thấy phân tích nhân tố là phù hợp.
Bên cạnh đó, kiểm định Bartletts có ý nghĩa thống kê Sig = 0.000 ≤ 0.05 cho thấy các
biến quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể.

SVTH: Nguyễn Trúc Phương GVHD: TS. Nguyễn Hùng Phong

14

Thứ hai, hệ số tải nhân tố (Factor loading) của các biến quan sát đều lớn hơn 0.5
nên trong trường hợp này ta không cần loại biến. Bên cạnh đó, nhận thấy nhân tố thực
tiễn quản trị MP có xu hướng chia ra thành ba nhóm nhân tố.
Rotated Component Matrix(a)

Component

1
2
3
MP21
.689
.087
147
MP23
.684
.001

.070
MP26
.682
.110
.176
MP24
.646
.231
.180
MP15
.644
.126
.114
MP25
.640
.251
.187
MP16
.616
.197
012
MP22
.586
.189
077
MP11
.162
.813
052
MP12

.208
.785
.111
MP14
.020
022
.887
MP13
.196
.495
.531
Thứ ba, giá trị tổng phương sai trích TVE (Cumulative %) = 53.853 > 50% thỏa
điều kiện. Ta tiến hành kiểm tra độ tin cậy của đo lường bằng hệ số Cronbach’s Alpha.
2.4.2 Kiểm tra độ tin cậy bằng hệ số Cronbach Alpha
Kết quả từ phần mểm SPSS cho thấy:
Thứ nhất, hệ số Cronbach's Alpha = 0.816 > 0.6 nên thỏa điều kiện. Điều này nói
lên thang đo có thể chấp nhận được về độ tin cậy.
Thứ hai, tất cả các biến quan sát đều không biến thiên trong khoảng [0.7 – 0.8].
Thứ ba, hầu hết các biến quan sát đều có hệ số tương quan của nó (item) so với
biến tổng (item-total correlation) ≥ 0.30. Riêng biến quan sát MP14 có hệ số tương quan
nhỏ hơn 0.3. Do đó, biến này không phù hợp.







SVTH: Nguyễn Trúc Phương GVHD: TS. Nguyễn Hùng Phong


15


Item-Total Statistics


Scale Mean if
Item Deleted
Scale
Variance if
Item Deleted
Corrected
Item-Total
Correlation
Cronbach's
Alpha if Item
Deleted
MP11
38.45
59.995
.392
.809
MP12
38.31
59.376
.457
.804
MP13
38.76
59.112

.418
.807
MP14
39.55
63.489
.140
.831
MP15
39.02
55.829
.527
.797
MP16
38.47
57.976
.505
.799
MP21
38.85
56.843
.492
.800
MP22
38.68
57.873
.473
.802
MP23
39.30
56.822

.492
.800
MP24
38.54
56.991
.592
.793
MP25
38.46
56.706
.591
.792
MP26
39.00
55.477
.565
.793
Ta tiến hành loại biến này và tiến hành kiểm tra độ tin cậy của đo lường bằng hệ
số Cronbach Alpha. Kết quả như sau:
Thứ nhất, hệ số Cronbach's Alpha = 0.831 > 0.6 nên thỏa điều kiện. Điều này nói
lên thang đo có thể chấp nhận được về độ tin cậy.
Thứ hai, tất cả các biến quan sát đều không biến thiên trong khoảng [0.7 – 0.8].
Thứ ba, tất cả các biến đã thỏa mãn điều kiện hệ số tương quan Corrected Item-
Total Correlation > 0.3, thang đo đạt yêu cầu.
Tiến hành kiểm định lại theo phương pháp phân tố EFA, ta có:
Thứ nhất, hệ số KMO = 0.874 > 0.5 cho thấy phân tích nhân tố là phù hợp. Kiểm
định Bartletts có ý nghĩa thống kê Sig = 0.000 ≤ 0.05 cho thấy các biến quan sát có tương
quan với nhau trong tổng thể.
Thứ hai, giá trị tổng phương sai trích TVE (Cumulative %) = 48.711% < 50%
không thỏa điều kiện. Vì vậy ta không loại bỏ biến MP14.

Như vậy dựa vào ma trận xoay nhân tố, ta có được tổ hợp gồm 3 biến mới (lần
lượt đặt tên là FT_MP1, FT_MP2, FT_MP3) như sau:
- FT_MP1: được đo lường bằng 8 yếu tố thành phần MP15, MP16, MP21, MP22,
MP23, MP24, MP25 và MP26.

SVTH: Nguyễn Trúc Phương GVHD: TS. Nguyễn Hùng Phong

16

- FT_MP2: được đo lường bằng 2 yếu tố thành phần MP11và MP12
- FT_MP3: được đo lường bằng 2 yếu tố thành phần MP13 và MP14.
2.5 Kiểm định EFA và hệ số Cronbach Alpha cho Kết quả hoạt động của công ty (P)
Được đo lường bởi 6 yếu tố thành phần (P1, P2, P3, P4, P5, P6).
2.4.1 Phân tích nhân tố EFA
Sau khi chạy chương trình SPSS, ta có các kết quả sau:
Thứ nhất, hệ số KMO = 0.847 > 0.5 là cao cho thấy phân tích nhân tố là phù hợp.
Bên cạnh đó, kiểm định Bartletts có ý nghĩa thống kê Sig = 0.000 ≤ 0.05 cho thấy các
biến quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể.
Thứ hai, hệ số tải nhân tố (Factor loading) của các biến quan sát đều lớn hơn 0.5
nên trong trường hợp này ta không cần loại biến.
Thứ ba, giá trị tổng phương sai trích TVE (Cumulative %) = 55.022%> 50%
thỏa điều kiện ta tiến hành kiểm tra độ tin cậy của đo lường bằng hệ số Cronbach Alpha.
2.4.2 Kiểm tra độ tin cậy bằng hệ số Cronbach Alpha
Thứ nhất, hệ số Cronbach's Alpha = 0.836 > 0.6 nên thỏa điều kiện. Điều này nói
lên thang đo có thể chấp nhận được về độ tin cậy.
Thứ hai, tất cả các biến quan sát đều không biến thiên trong khoảng [0.7 – 0.8].
Thứ ba, tất cả các biến quan sát đều có hệ số tương quan của nó (item) so với biến
tổng (item-total correlation) ≥ 0.30, thang đo đạt yêu cầu.
Item-Total Statistics



Scale Mean if
Item Deleted
Scale
Variance if
Item Deleted
Corrected
Item-Total
Correlation
Cronbach's
Alpha if Item
Deleted
P2
18.72
12.994
.579
.815
P1
18.54
12.861
.595
.812
P3
18.65
12.373
.655
.800
P4
18.49
12.726

.597
.811
P5
18.45
12.717
.647
.802
P6
18.79
12.548
.586
.814

Như vậy dựa vào ma trận xoay nhân tố, ta có kết quả hoạt động của công ty (tên
mới là FT_P) được đo lường bởi 6 yếu tố thành phần P1, P2, P3, P4, P5, P6.


SVTH: Nguyễn Trúc Phương GVHD: TS. Nguyễn Hùng Phong

17

2.5 Tổng hợp các biến mới và tính giá trị các biến mới
2.5.1 Tổng hợp các biến mới
Sau Khi phân tích nhân tố EFA và Cronbach’s Alpha cho các thành phần OC, PV,
MP và P ta loại 6 biến quan sát và còn lại 32 biến quan sát. Gồm 7 biến chính.
- Nhân tố FT_OC1: OC11, OC12, OC14, OC15, OC25 và OC26.
- Nhân tố FT_OC2: OC13, OC21, OC22 và OC23.
- Nhân tố FT_PV : PV2, PV5, PV6, PV8
- Nhân tố FT_MP1: MP15, MP16, MP21, MP22, MP23, MP24, MP25 và MP26.
- Nhân tố FT_MP2: MP11và MP12

- Nhân tố FT_MP3: MP13 và MP14.
- Nhân tố phụ thuộc FT_P: P1; P2; P3; P4; P5; P6.
2.5.2 Tính giá trị các biến mới
Do biến mới là trung bình các yếu tố thành phần, ta tính giá trị các biến mới như sau:
Trình tự thực hiện:
Bước 1: Vào MenuTransform  Computer Variables
Bước 2: Tại ô Target Variable, ta nhập vào tên biến mới sẽ chứa giá trị tính toán
Bước 3: Tại ô Numberic Expression, nhập công thức tính toán cho biến mới. Biến mới sẽ
bằng trung bình của các biến thành phần.  Nhấn OK
Để thể hiện kết quả tính toán giá trị biến mới ta biểu diễn giá trị biến mới qua biểu đồ
như dưới đây:
1. Biến FT_OC1: 2. Biến FT_OC2


SVTH: Nguyễn Trúc Phương GVHD: TS. Nguyễn Hùng Phong

18


3. Biến FT_PV 4. Biến FT_MP1

5. Biến FT_MP2: 6. Biến FT_MP3

7. Biến FT_P



SVTH: Nguyễn Trúc Phương GVHD: TS. Nguyễn Hùng Phong

19


PHẦN 3: THỰC HIỆN PHÂN TÍCH ANNOVA MỘT CHIỀU ĐỂ TÌM SỰ KHÁC
BIỆT CỦA CÁC BIẾN TÌM ẨN TRONG MÔ HÌNH NÀY VỚI CÁC TIÊU THỨC
PHÂN LOẠI : OWN, POS, AGE, EXP
Các biến tiềm ẩn gồm: FT_OC1; FT_OC2; FT_PV; FT_MP1; FT_MP2; FT_MP3.
Trình tự thực hiện:
Bước 1: Vào Analyze  Compare Means  One – Way ANNOVA
Bước 2: Cọn các biến: FT_OC1, FT_OC2, FT_PV, FT_MP1, FT_MP2, FT_MP3
vào mục Dependent List
Bước 3: Chọn biến OWN/POS/AGE/EXP vào mục Factor
Bước 4: Mục Contrasts chọn Polynomial  Continue
Bước 5: Mục Options chọn Descriptive, Homogeneityof variance test  Continue
Bước 6: Nhấn OK
3.1 Kiểm định sự khác biệt về hình thức sở hữu OWN
Ta tiến hành kiểm định sự khác biệt giữa các hình thức sở hữu, ta có giả thuyết:
- H0 : Không có sự khác biệt giữa các hình thức sở hữu
- H1 : Có sự khác biệt giữa các hình thức sở hữu
Nếu Sig lớn hơn mức ý nghĩa 5% chúng ta chấp nhận giả thuyết H0 tức là không
có sự khác biệt giữa các hình thức sở hữu công ty. Ngược lại, nếu Sig nhỏ hơn mức ý
nghĩa 5% ta bác bỏ giả thuyết H0 và chấp nhận giả thuyết H1 tức là có sự khác biệt giữa
các hình thức sở hữu công ty đối với các biến tiềm ẩn.










SVTH: Nguyễn Trúc Phương GVHD: TS. Nguyễn Hùng Phong

20

Kết quả từ SPSS:
ANOVA



Sum of
Squares
df
Mean Square
F
Sig.
FT_OC1
Between Groups
.831
3
.277
.565
.638
Within Groups
464.008
946
.490


Total
464.839

949



FT_OC2
Between Groups
20.297
3
6.766
6.890
.000
Within Groups
927.952
945
.982


Total
948.249
948



FT_PV
Between Groups
4.464
3
1.488
1.493
.215

Within Groups
940.772
944
.997


Total
945.236
947



FT_MP1
Between Groups
28.358
3
9.453
9.704
.000
Within Groups
914.628
939
.974


Total
942.986
942




FT_MP2
Between Groups
9.315
3
3.105
3.123
.025
Within Groups
933.682
939
.994


Total
942.998
942



FT_MP3
Between Groups
39.382
3
13.127
13.641
.000
Within Groups
903.614
939

.962


Total
942.996
942




Với kết quả bảng trên, giá trị Sig của FT_OC1, FT_PV lớn hơn mức ý nghĩa 5% vì
vậy chúng ta có thể kết luận không có sự khác biệt giữa các hình thức sở hữu công ty đối
với biến tiềm ẩn FT_OC1, FT_PV. Ngược lại, các biến tiềm ẩn FT_OC2, FT_MP1,
FT_MP2 và FT_MP3 có Sig nhỏ hơn mức ý nghĩa 5% nên có sự khác biệt giữa hình thức
sở hữu đối với các biến này. Tuy nhiên, để biết được các hình thức sở hữu nào có sự khác
biệt thì ta tiến hành kiểm định Post Hoc (kểm tra hậu ANNOVA).
Multiple Comparisons
Bonferroni
Dependent Variable
Mean
Difference
(I-J)
Std. Error
Sig.
95% Confidence Interval
Lower Bound
Upper Bound
FTOC2
1
2

,08405447
,09387116
1,000
-,1641244
,3322333
3
-,30377700
*

,08462358
,002
-,5275069
-,0800471
4
-,15827785
,08819864
,438
-,3914596
,0749039
2
1
-,08405447
,09387116
1,000
-,3322333
,1641244
3
-,38783147
*


,09686388
,000
-,6439225
-,1317404
4
-,24233232
,10000231
,093
-,5067208
,0220562
3
1
,30377700
*

,08462358
,002
,0800471
,5275069

SVTH: Nguyễn Trúc Phương GVHD: TS. Nguyễn Hùng Phong

21

2
,38783147
*

,09686388
,000

,1317404
,6439225
4
,14549915
,09137733
,670
-,0960865
,3870848
4
1
,15827785
,08819864
,438
-,0749039
,3914596
2
,24233232
,10000231
,093
-,0220562
,5067208
3
-,14549915
,09137733
,670
-,3870848
,0960865
FTMP1
1
2

-,22427957
,09332845
,099
-,4710269
,0224678
3
-,43408248
*

,08446221
,000
-,6573887
-,2107762
4
-,32910325
*

,08843200
,001
-,5629051
-,0953014
2
1
,22427957
,09332845
,099
-,0224678
,4710269
3
-,20980290

,09647202
,179
-,4648614
,0452556
4
-,10482367
,09996601
1,000
-,3691198
,1594725
3
1
,43408248
*

,08446221
,000
,2107762
,6573887
2
,20980290
,09647202
,179
-,0452556
,4648614
4
,10497923
,09174350
1,000
-,1375777

,3475362
4
1
,32910325
*

,08843200
,001
,0953014
,5629051
2
,10482367
,09996601
1,000
-,1594725
,3691198
3
-,10497923
,09174350
1,000
-,3475362
,1375777
FTMP2
1
2
-,04441583
,09429558
1,000
-,2937201
,2048885

3
-,14879561
,08533746
,489
-,3744159
,0768247
4
,13149712
,08934839
,849
-,1047275
,3677217
2
1
,04441583
,09429558
1,000
-,2048885
,2937201
3
-,10437978
,09747172
1,000
-,3620814
,1533218
4
,17591295
,10100193
,491
-,0911220

,4429479
3
1
,14879561
,08533746
,489
-,0768247
,3744159
2
,10437978
,09747172
1,000
-,1533218
,3620814
4
,28029273
*

,09269420
,015
,0352222
,5253632
4
1
-,13149712
,08934839
,849
-,3677217
,1047275
2

-,17591295
,10100193
,491
-,4429479
,0911220
3
-,28029273
*

,09269420
,015
-,5253632
-,0352222
FTMP3
1
2
-,06746977
,09276478
1,000
-,3127268
,1777873
3
,46003682
*

,08395209
,000
,2380793
,6819944
4

,15597050
,08789791
,458
-,0764192
,3883603
2
1
,06746977
,09276478
1,000
-,1777873
,3127268
3
,52750658
*

,09588936
,000
,2739886
,7810246
4
,22344027
,09936226
,149
-,0392596
,4861402
3
1
-,46003682
*


,08395209
,000
-,6819944
-,2380793
2
-,52750658
*

,09588936
,000
-,7810246
-,2739886
4
-,30406631
*

,09118940
,005
-,5451583
-,0629743
4
1
-,15597050
,08789791
,458
-,3883603
,0764192
2
-,22344027

,09936226
,149
-,4861402
,0392596
3
,30406631
*

,09118940
,005
,0629743
,5451583
FTP
1
2
-,02309305
,09388577
1,000
-,2713100
,2251239
3
-,31908067
*

,08477310
,001
-,5432053
-,0949560
4
-,15012125

,08847679
,540
-,3840378
,0837953
2
1
,02309305
,09388577
1,000
-,2251239
,2713100

SVTH: Nguyễn Trúc Phương GVHD: TS. Nguyễn Hùng Phong

22

3
-,29598762
*

,09695016
,014
-,5523062
-,0396690
4
-,12702820
,10020478
1,000
-,3919514
,1378950

3
1
,31908067
*

,08477310
,001
,0949560
,5432053
2
,29598762
*

,09695016
,014
,0396690
,5523062
4
,16895942
,09172207
,395
-,0735371
,4114559
4
1
,15012125
,08847679
,540
-,0837953
,3840378

2
,12702820
,10020478
1,000
-,1378950
,3919514
3
-,16895942
,09172207
,395
-,4114559
,0735371
*. The mean difference is significant at the 0.05 level.

Dựa vào bảng kết quả trên ta có kết quả sau:
- Khác biệt về FT_OC2 giữa loại 1 và loại 3, giữa loại 2 và loại 3; trong đó khác
biệt giữa loại 2 và loại 3 là rõ ràng nhất;
- Khác biệt về FT_MP1 giữa loại 1 và loại 3, loại 1 và loại 4; trong đó khác biệt
giữa loại 1 và loại 3 là rõ ràng nhất;
- Khác biệt về FT_MP2 giữa loại 3 và loại 4;
- Khác biệt về FT_MP3 giữa loại 1 và loại 3, loại 2 và loại 3, loại 3 và loại 4 ; trong
đó khác biệt giữa loại 1 và loại 3, giữa loại 2 và loại 3 là rõ ràng nhất;
- Khác biệt về FT_P giữa loại 1 và loại 3, loại 2 và loại 3; trong đó khác biệt giữa
loại 1 và loại 3 là rõ ràng nhất;
3.2 Kiểm định sự khác biệt về Cấp bậc quản lý (POS)
Ta tiến hành kiểm định sự khác biệt giữa các cấp bậc quản lý (POS), ta có giả thuyết:
- H0 : Không có sự khác biệt giữa các cấp bậc quản lý
- H1 : Có sự khác biệt giữa các cấp bậc quản lý
Nếu Sig lớn hơn mức ý nghĩa 5% chúng ta chấp nhận giả thuyết H0 tức là không
có sự khác biệt giữa các cấp bậc quản lý. Ngược lại, nếu Sig nhỏ hơn mức ý nghĩa 5% ta

bác bỏ giả thuyết H0 và chấp nhận giả thuyết H1 tức là có sự khác biệt giữa các cấp bậc
quản lý đối với các biến tiềm ẩn.




SVTH: Nguyễn Trúc Phương GVHD: TS. Nguyễn Hùng Phong

23

Kết quả từ SPSS:
ANOVA



Sum of
Squares
df
Mean Square
F
Sig.
FT_OC1
Between Groups
12.285
1
12.285
12.445
.000
Within Groups
929.892

942
.987


Total
942.176
943



FT_OC2
Between Groups
15.387
1
15.387
15.582
.000
Within Groups
930.180
942
.987


Total
945.567
943



FT_PV

Between Groups
1.980
1
1.980
2.000
.158
Within Groups
931.600
941
.990


Total
933.581
942



FT_MP1
Between Groups
18.508
1
18.508
18.812
.000
Within Groups
920.874
936
.984



Total
939.382
937



FT_MP2
Between Groups
.086
1
.086
.087
.768
Within Groups
924.273
936
.987


Total
924.359
937



FT_MP3
Between Groups
.715
1

.715
.713
.399
Within Groups
938.223
936
1.002


Total
938.938
937



FT_P
Between Groups
9.608
1
9.608
9.702
.002
Within Groups
933.889
943
.990


Total
943.497

944




Với kết quả ở bảng trên, Sig của FT_PV, FT_MP2, FT_MP3 lớn hơn mức ý nghĩa
5% vì vậy chúng ta có thể kết luận không có sự khác biệt giữa cấp bậc quản lý với biến
tiềm ẩn FT_PV, FT_MP2, FT_MP3. Ngược lại, các biến tiềm ẩn FT_OC1, FT_OC2,
FT_MP1, FT_P có Sig nhỏ hơn mức ý nghĩa 5% nên có sự khác biệt giữa hai cấp bậc
quản lý với các biến này.
3.3 Kiểm định sự khác biệt về Độ tuổi quản trị gia (Age)
Ta tiến hành kiểm định sự khác biệt Độ tuổi quản trị gia (Age) ta có giả thuyết:
- H0 : Không có sự khác biệt giữa các cấp bậc quản lý
- H1 : Có sự khác biệt giữa các cấp bậc quản lý
Nếu Sig lớn hơn mức ý nghĩa 5% chúng ta chấp nhận giả thuyết H0 tức là không
có sự khác biệt giữa các cấp bậc quản lý. Ngược lại, nếu Sig nhỏ hơn mức ý nghĩa 5% ta

SVTH: Nguyễn Trúc Phương GVHD: TS. Nguyễn Hùng Phong

24

bác bỏ giả thuyết H0 và chấp nhận giả thuyết H1 tức là có sự khác biệt giữa các cấp bậc
quản lý đối với các biến tiềm ẩn.
Kết quả từ SPSS:
ANOVA



Sum of
Squares

df
Mean Square
F
Sig.
FT_OC1
Between Groups
.297
3
.099
.099
.961
Within Groups
941.078
939
1.002


Total
941.375
942



FT_OC2
Between Groups
17.944
3
5.981
6.057
.000

Within Groups
927.327
939
.988


Total
945.272
942



FT_PV
Between Groups
1.340
3
.447
.448
.718
Within Groups
934.384
938
.996


Total
935.724
941




FT_MP1
Between Groups
8.554
3
2.851
2.869
.036
Within Groups
927.114
933
.994


Total
935.669
936



FT_MP2
Between Groups
14.910
3
4.970
5.122
.002
Within Groups
905.386
933

.970


Total
920.296
936



FT_MP3
Between Groups
5.784
3
1.928
1.929
.123
Within Groups
932.679
933
1.000


Total
938.462
936



FT_P
Between Groups

7.775
3
2.592
2.606
.051
Within Groups
934.766
940
.994


Total
942.541
943




Với kết quả ở bảng trên, Sig của FT_OC1, FT_PV, FT_MP3, FT_P lớn hơn mức
ý nghĩa 5% vì vậy chúng ta có thể kết luận không có sự khác biệt giữa độ tuổi quản lý
với biến tiềm ẩn của FT_OC1, FT_PV, FT_MP3, FT_P. Ngược lại, các biến tiềm ẩn
FT_OC2, FT_MP1, FT_MP2 có Sig nhỏ hơn mức ý nghĩa 5% nên có sự khác biệt giữa
độ tuổi quản lý đối với các biến.
3.4 Kiểm định sự khác biệt về Kinh nghiệm quản lý (EXP)
Ta tiến hành kiểm định sự khác biệt Kinh nghiệm quản lý (EXP) ta có giả thuyết:
- H0 : Không có sự khác biệt giữa các Kinh nghiệm quản lý
- H1 : Có sự khác biệt giữa Kinh nghiệm quản lý

SVTH: Nguyễn Trúc Phương GVHD: TS. Nguyễn Hùng Phong


25

Nếu Sig lớn hơn mức ý nghĩa 5% chúng ta chấp nhận giả thuyết H0 tức là không
có sự khác biệt giữa Kinh nghiệm quản lý. Ngược lại, nếu Sig nhỏ hơn mức ý nghĩa 5%
ta bác bỏ giả thuyết H0 và chấp nhận giả thuyết H1 tức là có sự khác biệt giữa Kinh
nghiệm quản lý đối với các biến tiềm ẩn.
Kết quả từ SPSS:
ANOVA



Sum of
Squares
df
Mean Square
F
Sig.
FT_OC1
Between Groups
.158
3
.053
.052
.984
Within Groups
897.950
890
1.009



Total
898.108
893



FT_OC2
Between Groups
33.057
3
11.019
11.203
.000
Within Groups
875.382
890
.984


Total
908.439
893



FT_PV
Between Groups
.853
3
.284

.286
.836
Within Groups
885.120
889
.996


Total
885.973
892



FT_MP1
Between Groups
8.023
3
2.674
2.665
.047
Within Groups
886.137
883
1.004


Total
894.160
886




FT_MP2
Between Groups
6.510
3
2.170
2.277
.078
Within Groups
841.370
883
.953


Total
847.880
886



FT_MP3
Between Groups
4.265
3
1.422
1.426
.234
Within Groups

880.335
883
.997


Total
884.600
886



FT_P
Between Groups
22.875
3
7.625
7.822
.000
Within Groups
867.565
890
.975


Total
890.440
893





Với kết quả ở bảng trên, Sig của FTOC1, FTPV, FTMP2, FTMP3 lớn hơn mức ý
nghĩa 5% vì vậy chúng ta có thể kết luận không có sự khác biệt giữa kinh nghiệm với
biến tiềm ẩn FTOC1, FTPV, FTMP2, FTMP3. Ngược lại, các biến tiềm ẩn FTOC2,
FTMP1, FTP có Sig nhỏ hơn mức ý nghĩa 5% nên có sự khác biệt giữa kinh nghiệm đối
với các biến này. Tuy nhiên, để biết được các hình thức sở hữu nào có sự khác biệt thì ta
tiến hành kiểm định Post Hoc.