_
TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP. HỒ CHÍ MINH
VIỆN ĐÀO TẠO SAU ĐẠI HỌC

BÀI TẬP CÁ NHÂN
XỬ LÝ VÀ PHÂN TÍCH
DỮ LIỆU SPSS
GVHD : TS. NGUYỄN HÙNG PHONG
SVTH : XYZ
MSSV : 770123abcd
LỚP : K23_ĐÊM 5
TP . Hồ Chí Minh, tháng 02 năm 2014
2
Câu 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)
Phân tích EFA là phân tích từng khái niệm, giúp chúng ta đánh giá được giá
trị hội tụ và giá trị phân biệt của đo lường. Khi tiến hành phân tích EFA, các
nhà nghiên cứu đều quan tâm đến một số tiêu chuẩn sau:
- Hệ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) là một chỉ số dùng để xem xét sự thích
hợp của phân tích nhân tố. Trị số của KMO lớn (nằm giữa 0,5 và 1) có ý
nghĩa là phân tích nhân tố là thích hợp (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng
Ngọc, 2005).
- Hệ số tải nhân tố là chỉ tiêu để đảm bảo mức ý nghĩa thiết thực của EFA, hệ
số tải lớn hơn 0,3 được xem là đạt mức tối thiểu, hệ số tải lớn hơn 0,4 được
xem là quan trọng, lớn hơn 0,50 được xem là có ý nghĩa thiết thực. Hệ số tải
lớn nhất của các biến quan sát phải ≥ 0.5. Trong bài, tác giả chọn “Suppress
absolute values less than” là 0,5 để đảm bảo ý nghĩa của việc phân tích nhân
tố EFA.
- Thang đo được chấp nhận khi tổng phương sai trích ≥ 50%

- Hệ số eigenvalue có giá trị lớn hơn 1 (Gerbing và Anderson, 1998).
- Tiếp theo là khác biệt giữa các hệ số tải nhân tố của một biến quan sát phải
≥ 0,3 để đảm bảo giá trị phân biệt giữa các nhân tố (Jabnoun và Al-Tamimi,
2003).
1.1. Thực hiện phân tích EFA cho khái niệm Văn Hóa Tổ Chức (OC)
KMO and Bartlett's Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. ,729
Bartlett's Test of Sphericity Approx. Chi-Square 1166,882
df 21
Sig. ,000
Trong bảng KMO and Bartlett’s Test: Với giả thuyết H
0
đặt ra trong phân
tích này là giữa các biến quan sát trong tổng thể không có mối tương quan
với nhau. Kiểm định KMO và Bartlett’s Test trong phân tích nhân tố cho thấy
giả thuyết H
0
này bị bác bỏ (vì Sig =.000), do vậy các biến quan sát trong tổng
2
thể có mối tương quan với nhau, đồng thời hệ số KMO bằng 0,729(>0,5)
chứng tỏ phân tích nhân tố để nhóm các biến lại với nhau là phù hợp.
Communalities
Initial Extraction
OC12 1,000 ,504
OC14 1,000 ,678
OC21 1,000 ,446
OC23 1,000 ,418
OC24 1,000 ,486
OC25 1,000 ,505
OC26 1,000 ,670

Extraction Method: Principal
Component Analysis.
Trong Bảng Communalities: phần chung ban đầu luôn bằng 1 và phần trích
cuối cùng (Extraction) nằm trong khoảng 0,418 đến 0,678. Phần trích cuối
cùng chính là H
j2
ở đây muốn nói lên phương sai của biến quan sát X
j
được
giải thích bởi phần chung nằm trong khoảng 0,418 đến 0,678.
Total Variance Explained
Component
Initial Eigenvalues Extraction Sums of Squared Loadings
Total % of Variance Cumulative % Total % of Variance Cumulative %
1 2,470 35,284 35,284 2,470 35,284 35,284
2 1,237 17,669 52,953 1,237 17,669 52,953
3 ,858 12,252 65,205
4 ,826 11,804 77,009
5 ,720 10,281 87,290
6 ,548 7,834 95,125
7 ,341 4,875 100,000
Extraction Method: Principal Component Analysis.
Trong bảng Total Variace Explained: Có 2 component trở thành 2 Factor
trong mô hình 7 biến quan sát. Factor 1 có khả năng giải thích được 35.284%
tổng biến thiên của 7 biến quan sát. Factor 2 có khả năng giải thích được
17.669% tổng biến thiên của 7 biến quan sát. Cả 2 factor này giải thích lũy kế
2
lên là 52.953% tổng biến thiên của 7 biến quan sát. Và thang đo rút ra chấp
nhận được với giá trị eigenvalue = 1,237.
Rotated Component Matrix

a
Component
1 2
OC14 ,824 ,006
OC26 ,818 ,039
OC25 ,710 ,035
OC12 ,686 ,183
OC24 -,119 ,687
OC21 ,084 ,662
OC23 ,226 ,606
Extraction Method: Principal
Component Analysis.
Rotation Method: Varimax with
Kaiser Normalization.
a. Rotation converged in 3
iterations.
Bảng Rotated Component Matrix: cho thấy tổng cộng có 2 nhân tố được rút
trích bao gồm 7 biến quan sát
Tính giá trị các biến mới trong SPSS:
Vào Transform/ Compute Variable. Sau đó đưa từng biến quan sát tính giá trị
biến mới lấy giá trị trung bình. Với biến X1- Văn hóa Tổ chức 1 gồm OC14,
OC26, OC25, OC12 mà ta đặt ở bên trên ta lấy trung bình. Cách tính trung
bình X1:
2
Nhân tố thứ 2 gồm 3 biến quan sát: OC24, OC21, OC23. Nhân tố này được
đặt tên là Văn hóa Tổ chức 2. Kí hiệu là X2. Tương tự ta tính giá trị trung bình
cho biến X2 gồm OC24, OC21, OC23 như cách tính X1 đã nêu trên.
1.2. Thực hiện phân tích EFA cho khái niệm Hệ thống giá trị của Quản Trị
Gia (PV)
KMO and Bartlett's Test

Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. ,705
Bartlett's Test of Sphericity Approx. Chi-Square 1178,491
df 28
Sig. ,000
Qua bảng KMO and Bartlett’s Test: Với giả thuyết H
0
đặt ra trong phân tích
này là giữa các biến quan sát trong tổng thể không có mối tương quan với
nhau. Kiểm định KMO và Bartlett’s Test trong phân tích nhân tố cho thấy giả
thuyết H
0
này bị bác bỏ (vì Sig =.000), do vậy các biến quan sát trong tổng thể
có mối tương quan với nhau, đồng thời hệ số KMO bằng 0,729(>0,5) chứng
tỏ phân tích nhân tố để nhóm các biến lại với nhau là phù hợp.
Communalities
Initial Extraction
PV2 1,000 ,447
PV4 1,000 ,389
PV8 1,000 ,525
PV1 1,000 ,543
PV3 1,000 ,563
PV5 1,000 ,572
PV6 1,000 ,589
PV9 1,000 ,414
Extraction Method: Principal
Component Analysis.
Trong Bảng Communalities: phần chung ban đầu luôn bằng 1 và phần trích
cuối cùng (Extraction) nằm trong khoảng 0,389 đến 0,589. Phần trích cuối
cùng chính là H
j2

ở đây muốn nói lên phương sai của biến quan sát X
j
được
giải thích bởi phần chung nằm trong khoảng 0,389 đến 0,589.
2
Total Variance Explained
Component
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 2,290 28,620 28,620 2,290 28,620 28,620 2,272 28,396 28,396
2 1,751 21,888 50,508 1,751 21,888 50,508 1,769 22,112 50,508
3 ,829 10,366 60,874

4 ,804 10,051 70,925
5 ,737 9,217 80,143
6 ,590 7,370 87,513
7 ,552 6,901 94,414
8 ,447 5,586 100,000
Extraction Method: Principal Component
Analysis.
Trong bảng Total Variance Explained: Có 2 component trở thành 2 Factor
trong mô hình 8 biến quan sát. Factor 1 có khả năng giải thích được 28.620%
tổng biến thiên của 8 biến quan sát. Factor 2 có khả năng giải thích được
21.888% tổng biến thiên của 8 biến quan sát. Cả 2 factor này giải thích lũy kế
lên là 50.508% tổng biến thiên của 8 biến quan sát. Và thang đo rút ra chấp
nhận được với giá trị eigenvalue = 1,751.
2
Rotated Component Matrix
a
Component
1 2
PV2 ,663 ,091
PV4 -,190 ,594
PV8 ,724 ,032
PV1 ,339 ,654
PV3 -,064 ,747
PV5 ,749 -,102
PV6 ,767 -,016
PV9 ,064 ,640
Extraction Method: Principal
Component Analysis.
Rotation Method: Varimax with
Kaiser Normalization.

a. Rotation converged in 3
iterations.
Trong bảng Rotated Component Matrix: cho thấy tổng cộng có 2 nhân tố
được rút trích bao gồm 8 biến quan sát.
Tính giá trị các biến mới trong SPSS:
Vào Transform/ Compute Variable. Sau đó đưa từng biến quan sát tính giá trị
biến mới lấy giá trị trung bình. Với biến X3- Hệ thống giá trị của Quản Trị Gia
1 gồm PV6, PV5, PV8, PV2 mà ta đặt ở bên trên ta lấy trung bình.
Nhân tố thứ 2 gồm 4 biến quan sát: PV3, PV1, PV9, PV4. Nhân tố này được
đặt tên là Hệ thống giá trị của Quản Trị Gia 2. Kí hiệu là X4. Tương tự ta tính
giá trị trung bình cho biến X4 gồm PV3, PV1, PV9, PV4 như cách tính X3 đã
nêu trên.
1.3. Thực hiện phân tích EFA cho khái niệm Thực Tiễn Quản Trị (MP)
KMO and Bartlett's Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. ,864
Bartlett's Test of Sphericity Approx. Chi-Square 2445,541
df 45
Sig. ,000
Trong bảng KMO and Barlett’s Test: Với giả thuyết H
0
đặt ra trong phân tích
này là giữa các biến quan sát trong tổng thể không có mối tương quan với
2
nhau. Kiểm định KMO và Bartlett’s Test trong phân tích nhân tố cho thấy giả
thuyết H
0
này bị bác bỏ (vì Sig =.000), do vậy các biến quan sát trong tổng thể
có mối tương quan với nhau, đồng thời hệ số KMO bằng 0,864(>0,5) chứng
tỏ phân tích nhân tố để nhóm các biến lại với nhau là phù hợp.
Communalities

Initial Extraction
MP12 1,000 ,699
MP15 1,000 ,446
MP16 1,000 ,372
MP21 1,000 ,467
MP22 1,000 ,366
MP23 1,000 ,475
MP24 1,000 ,505
MP25 1,000 ,506
MP26 1,000 ,500
MP11 1,000 ,704
Extraction Method: Principal
Component Analysis.
Trong Bảng Communalities: phần chung ban đầu luôn bằng 1 và phần trích
cuối cùng (Extraction) nằm trong khoảng 0,366 đến 0,704. Phần trích cuối
cùng chính là H
j2
ở đây muốn nói lên phương sai của biến quan sát X
j
được
giải thích bởi phần chung nằm trong khoảng 0,366 đến 0,704.
2
Total Variance Explained
Component
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 3,936 39,359 39,359 3,936 39,359 39,359 3,375 33,749 33,749
2 1,104 11,042 50,401 1,104 11,042 50,401 1,665 16,652 50,401
3 ,870 8,701 59,103
4 ,819 8,187 67,289
5 ,666 6,664 73,953
6 ,632 6,318 80,271
7 ,562 5,619 85,890
8 ,533 5,331 91,221
9 ,487 4,871 96,092
10 ,391 3,908 100,000
Extraction Method: Principal Component
Analysis.
Trong bảng Total Variance Explained: Có 2 component trở thành 2 Factor
trong mô hình 10 biến quan sát. Factor 1 có khả năng giải thích được
39.359% tổng biến thiên của 10 biến quan sát. Factor 2 có khả năng giải thích
được 11.042% tổng biến thiên của 10 biến quan sát. Cả 2 factor này giải thích
lũy kế lên là 50.401% tổng biến thiên của 10 biến quan sát. Và thang đo rút ra

chấp nhận được với giá trị eigenvalue = 1,104.
2
Rotated Component Matrix
a
Component
1 2
MP12 ,191 ,814
MP15 ,654 ,133
MP16 ,582 ,181
MP21 ,681 ,061
MP22 ,579 ,176
MP23 ,689 ,024
MP24 ,634 ,322
MP25 ,635 ,321
MP26 ,690 ,154
MP11 ,130 ,829
Extraction Method: Principal
Component Analysis.
Rotation Method: Varimax with
Kaiser Normalization.
a. Rotation converged in 3
iterations.
Bảng Rotated Component Matrix: cho thấy tổng cộng có 2 nhân tố được rút
trích bao gồm 10 biến quan sát.
Tính giá trị các biến mới trong SPSS:
Vào Transform/ Compute Variable. Sau đó đưa từng biến quan sát tính giá trị
biến mới lấy giá trị trung bình. Với biến X5- Thực Tiễn Quản Trị 1 gồm MP26,
MP23, MP21, MP15, MP25, MP24, MP16, MP22 mà ta đặt ở bên trên ta lấy
trung bình.
Nhân tố thứ 2 gồm 2 biến quan sát: MP11, MP12. Nhân tố này được đặt tên là

Thực Tiễn Quản Trị 2. Kí hiệu là X6. Tương tự ta tính giá trị trung bình cho
biến X6 gồm MP11, MP12 như cách tính X5 đã nêu trên.
1.4. Thực hiện phân tích EFA cho khái niệm Kết Quả Hoạt Động Của
Công Ty (P)
KMO and Bartlett's Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. ,847
Bartlett's Test of Sphericity Approx. Chi-Square 1958,847
df 15
Sig. ,000
2
Trong bảng KMO and Bartlett’s Test: Với giả thuyết H0 đặt ra trong phân
tích này là giữa các biến quan sát trong tổng thể không có mối tương quan
với nhau. Kiểm định KMO và Bartlett’s Test trong phân tích nhân tố cho thấy
giả thuyết H
0
này bị bác bỏ (vì Sig =.000), do vậy các biến quan sát trong tổng
thể có mối tương quan với nhau, đồng thời hệ số KMO bằng 0,847(>0,5)
chứng tỏ phân tích nhân tố để nhóm các biến lại với nhau là phù hợp.
Communalities
Initial Extraction
P2 1,000 ,509
P1 1,000 ,532
P3 1,000 ,607
P4 1,000 ,537
P5 1,000 ,594
P6 1,000 ,522
Extraction Method: Principal
Component Analysis.
Trong Bảng Communalities: phần chung ban đầu luôn bằng 1 và phần trích
cuối cùng (Extraction) nằm trong khoảng 0,509 đến 0,607. Phần trích cuối

cùng chính là H
j2
ở đây muốn nói lên phương sai của biến quan sát X
j
được
giải thích bởi phần chung nằm trong khoảng 0,509 đến 0,607.
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 ,555 9,253 77,945
4 ,486 8,100 86,045
5 ,466 7,764 93,809
6 ,371 6,191 100,000
Extraction Method: Principal Component Analysis.
Trong bảng Total Variance Explained: Tổng phương sai trích được bằng
55.022% cho biết 1 nhân tố vừa rút ra giải thích được 55.022% biến thiên của
tập dữ liệu. Và thang đo rút ra chấp nhận được với giá trị eigenvalue = 3.301.
2
Component Matrix
a
Component
1
P2 ,714
P1 ,729
P3 ,779
P4 ,733
P5 ,771

P6 ,722
Extraction Method:
Principal Component
Analysis.
a. 1 components
extracted.
Bảng Component Matrix: cho thấy tổng cộng có 1 nhân tố được rút trích bao
gồm 6 biến quan sát
Tính giá trị các biến mới trong SPSS:
Vào Transform/ Compute Variable. Sau đó đưa từng biến quan sát tính giá trị
biến mới lấy giá trị trung bình. Với biến Y gồm P1,P2,P3,P4,P5,P6 mà ta đặt
ở bên trên ta lấy trung bình tương tự như trên.
COMPUTE Y=MEAN(P1,P2,P3,P4,P5,P6).
EXECUTE.
COMPUTE X1=MEAN(OC12,OC14,OC25,OC26).
EXECUTE.
COMPUTE X2=MEAN(OC21,OC24,OC23).
EXECUTE.
COMPUTE X3=MEAN(PV2,PV5,PV6,PV8).
EXECUTE.
COMPUTE X4=MEAN(PV1,PV3,PV4,PV9).
EXECUTE.
COMPUTE X5=MEAN(MP15,MP16,MP21,MP22,MP23,MP24,MP25,MP26).
EXECUTE.
COMPUTE X6=MEAN(MP11,MP12).
EXECUTE.
2
Các biến quan sát đều có hệ số tải nhân tố > 0.5 nên 6 biến này đều có thể
phản ánh được cho khái niệm Kết Quả Hoạt Động của công ty (P).
Câu 2: Thực hiện kiểm tra độ tin cậy của đo lường bằng hệ số Cronbach

Alpha
Các thang đo được kiểm định độ tin cậy bằng công cụ Cronbach’s Alpha.
Công cụ này cũng giúp loại đi những biến quan sát, những thang đo không
đạt. Các biến quan sát có hệ số tương quan biến tổng (item-total correlation)
nhỏ hơn 0.3 sẽ bị loại và tiêu chuẩn chọn thang đo khi Cronbach’s Alpha từ
0.6 trở lên (Nunnally và Burnstein, 1994).
Đối với thành phần khái niệm Văn hóa tổ chức 1 (X1)
Reliability Statistics
Cronbach's
Alpha N of Items
,766 4
2
Item-Total Statistics
Scale Mean if
Item Deleted
Scale Variance if
Item Deleted
Corrected Item-
Total Correlation
Cronbach's Alpha
if Item Deleted
OC12 12,92 5,180 ,503 ,745
OC14 12,81 4,941 ,626 ,678
OC25 12,75 5,474 ,518 ,734
OC26 12,83 4,821 ,622 ,679
Có hệ số Cronbach’s Alpha bằng 0.766. Các hệ số tương quan biến tổng của
các biến OC14, OC26, OC25, OC12 đều lớn hơn 0.3. Do đó các nhân tố này
đủ độ tin cậy để thực hiện các đo lường tiếp theo.
Đối với thành phần khái niệm Văn hóa tổ chức 2 (X2)
Reliability Statistics

Cronbach's
Alpha N of Items
,348 3
Item-Total Statistics
Scale Mean if
Item Deleted
Scale Variance if
Item Deleted
Corrected Item-
Total Correlation
Cronbach's Alpha
if Item Deleted
OC21 6,58 3,243 ,208 ,243
OC23 6,57 3,487 ,210 ,242
OC24 6,90 3,316 ,180 ,301
Có hệ số Cronbach’s Alpha bằng 0.348<0.6. Các hệ số tương quan biến tổng
của các biến OC24, OC21, OC23 đều bé hơn 0.3. Cho thấy nhóm nhân tố
biến này không đủ độ tin cậy để thực hiện các đo lường tiếp theo. Do đó ta
loại bỏ nhân tố này ra khỏi phân tích ở các bước tiếp theo.
Đối với thành phần khái niệm Hệ thống giá trị của quản trị gia 1 (X3)
2
Reliability Statistics
Cronbach's
Alpha N of Items
,714 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 12,85 5,042 ,432 ,692
PV5 12,79 4,654 ,531 ,632
PV6 12,94 4,600 ,548 ,622
PV8 12,76 4,941 ,493 ,656
Có hệ số Cronbach’s Alpha bằng 0.714. Các hệ số tương quan biến tổng của
các biến quan sát PV2, PV5, PV6, PV8 đều lớn hơn 0.4. Do đó các nhân tố
này đủ độ tin cậy để thực hiện các đo lường tiếp theo.
Đối với thành phần khái niệm Hệ thống giá trị của quản trị gia 2 (X4)
Reliability Statistics
Cronbach's
Alpha N of Items
,565 4
Item-Total Statistics
Scale Mean if
Item Deleted
Scale Variance if
Item Deleted
Corrected Item-
Total Correlation
Cronbach's Alpha
if Item Deleted
PV1 9,45 6,719 ,357 ,489
PV3 10,22 6,247 ,428 ,431
PV4 10,16 6,338 ,290 ,548
PV9 9,71 6,515 ,332 ,507
Có hệ số Cronbach’s Alpha bằng 0.565 < 0.6 và hệ số tương quan biến tổng

của biến PV4 bé hơn 0.3.
2
Reliability Statistics
Cronbach's
Alpha N of Items
,548 3
Item-Total Statistics
Scale Mean if
Item Deleted
Scale Variance if
Item Deleted
Corrected Item-
Total Correlation
Cronbach's Alpha
if Item Deleted
PV1 6,43 3,499 ,383 ,412
PV3 7,20 3,352 ,396 ,388
PV9 6,69 3,509 ,303 ,539
Nếu sau khi loại bỏ biến PV4 thì hệ số Cronbach’s Alpha cũng chỉ bằng 0.548
vẫn <0,6 và các hệ số tương quan biến tổng của các biến PV1, PV3, PV9 >
0.3. Cho thấy nhóm nhân tố biến này không đủ độ tin cậy để thực hiện các đo
lường tiếp theo. Do đó ta loại bỏ nhân tố này ra khỏi phân tích ở các bước
tiếp theo.
Đối với thành phần khái niệm Thực tiển quản trị 1 (X5)
Reliability Statistics
Cronbach's
Alpha N of Items
,819 8
2
Item-Total Statistics

Scale Mean if
Item Deleted
Scale Variance if
Item Deleted
Corrected Item-
Total Correlation
Cronbach's Alpha
if Item Deleted
MP15 24,86 32,227 ,538 ,798
MP16 24,30 34,077 ,486 ,805
MP21 24,69 32,507 ,539 ,798
MP22 24,52 33,838 ,480 ,806
MP23 25,14 32,641 ,528 ,800
MP24 24,38 33,432 ,581 ,793
MP25 24,29 33,184 ,583 ,793
MP26 24,84 31,969 ,576 ,792
Có hệ số Cronbach’s Alpha bằng 0.819. Các hệ số tương quan biến tổng của
các biến quan sát MP26, MP23, MP21, MP15, MP25, MP24, MP16, MP22
đều lớn hơn 0.4. Do đó các nhân tố này đủ độ tin cậy để thực hiện các đo
lường tiếp theo
Đối với thành phần khái niệm Thực tiển quản trị 2 (X6)
Reliability Statistics
Cronbach's
Alpha N of Items
,615 2
Item-Total Statistics
Scale Mean if
Item Deleted
Scale Variance if
Item Deleted

Corrected Item-
Total Correlation
Cronbach's Alpha
if Item Deleted
MP11 3,99 1,121 ,445 .
a
MP12 3,86 1,231 ,445 .
a
a. The value is negative due to a negative average covariance among items. This
violates reliability model assumptions. You may want to check item codings.
Có hệ số Cronbach’s Alpha bằng 0.615. Các hệ số tương quan biến tổng của
các biến quan sát MP11, MP12 đều lớn hơn 0.4. Do đó các nhân tố này đủ độ
tin cậy để thực hiện các đo lường tiếp theo.
Đối với thành phần khái niệm Kết quả hoạt động của công ty (P)
2
Reliability Statistics
Cronbach's
Alpha N of Items
,836 6
Item-Total Statistics
Scale Mean if
Item Deleted
Scale Variance
if Item Deleted
Corrected Item-
Total
Correlation
Cronbach's
Alpha if Item
Deleted

P1 18,54 12,861 ,595 ,812
P2 18,72 12,994 ,579 ,815
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
Có hệ số Cronbach’s Alpha bằng 0.836. Các hệ số tương quan biến tổng của
các biến quan sát P1, P2, P3, P4, P5, P6 đều lớn hơn 0.3. Thỏa các yêu cầu
của kiểm định Cronbach’s Alpha. Do đó các nhân tố này đủ độ tin cậy để thực
hiện các đo lường tiếp theo.
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.
3.1. Phân tích Anova Một Chiều
Sau khi phân tích EFA và Cronbach’s Alpha ta chỉ còn 4 nhân tố để thực hiện
các bước tiếp theo là các biến X1, X3, X5, X6
Giả thuyết: H
0
: Các biến độc lập có ảnh hưởng đến tiêu thức phân loại
H
1
: Phương sai của các nhóm theo tiêu thức phân loại OWN
không đồng nhất
3.1.1. Phân tích Anova Một Chiều đối với tiêu thức phân loại OWN
2
Test of Homogeneity of Variances
Levene Statistic df1 df2 Sig.
X1 8,200 3 948 ,000
X3 2,068 3 948 ,103
X5 2,354 3 948 ,071

X6 11,327 3 948 ,000
- Các biến X3, X5 có Sig > 0.05 , không có sự khác biệt phương sai của các
nhóm nên thỏa điều kiện xét Anova.
ANOVA
Sum of Squares df Mean Square F Sig.
X1 Between Groups ,517 3 ,172 ,327 ,806
Within Groups 498,781 948 ,526
Total 499,298 951
X3 Between Groups 2,260 3 ,753 1,558 ,198
Within Groups 458,468 948 ,484
Total 460,728 951
X5 Between Groups 16,141 3 5,380 8,366 ,000
Within Groups 609,637 948 ,643
Total 625,778 951
X6 Between Groups 9,682 3 3,227 3,831 ,010
Within Groups 798,546 948 ,842
Total 808,229 951
- Sig. của X3 > 0.05: Không có sự khác biệt về Hệ thống Quản Trị Gia giữa 4
loại hình doanh nghiệp.
- Sig. của X5 <0.05: Có sự khác biệt về Thực Tiễn Quản Trị giữa 4 loại hình
doanh nghiệp.
3.1.2. Phân tích Anova Một Chiều đ/v tiêu thức phân loại POS
2
Test of Homogeneity of Variances
Levene Statistic df1 df2 Sig.
X1 4,413 1 945 ,036
X3 2,981 1 945 ,085
X5 3,616 1 945 ,058
X6 ,909 1 945 ,341
Các biến X3,X5,X6 có Sig. > 0.05 => không có sự khác biệt phương sai của

các nhóm nên thỏa điều kiện xét Anova.
ANOVA
Sum of Squares df Mean Square F Sig.
X1 Between Groups 6,576 1 6,576 12,646 ,000
Within Groups 491,388 945 ,520
Total 497,964 946
X3 Between Groups ,668 1 ,668 1,385 ,240
Within Groups 455,774 945 ,482
Total 456,442 946
X5 Between Groups 11,692 1 11,692 18,108 ,000
Within Groups 610,183 945 ,646
Total 621,876 946
X6 Between Groups ,169 1 ,169 ,201 ,654
Within Groups 794,911 945 ,841
Total 795,080 946
- Sig của X6 > 0.05: Không có sự khác biệt về Thực Tiễn Quản Trị ( theo khía
cạnh Thực Tiễn Quản Trị 2) giữa 2 cấp bậc quản lý.
- Sig. của X1,X5 <0.05: Có sự khác biệt về Văn hóa Tổ Chức ( theo khía cạnh
Văn hóa Tổ Chức 1) và Thực Tiễn Quản Trị ( theo khía cạnh Thực Tiễn Quản
Trị 1) giữa 2 cấp bậc quản lý.
3.1.3. Phân tích Anova Một Chiều đối với tiêu thức phân loại Age
2
Test of Homogeneity of Variances
Levene Statistic df1 df2 Sig.
X1 ,196
a
2 942 ,822
X3 ,287
b
2 942 ,751

X5 ,331
c
2 942 ,718
X6 5,712
d
2 942 ,003
a. Groups with only one case are ignored in computing the test
of homogeneity of variance for X1.
b. Groups with only one case are ignored in computing the test
of homogeneity of variance for X3.
c. Groups with only one case are ignored in computing the test
of homogeneity of variance for X5.
d. Groups with only one case are ignored in computing the test
of homogeneity of variance for X6.
Các biến X1,X3,X5 có Sig > 0.05 , không có sự khác biệt phương sai của các
nhóm nên thỏa điều kiện xét Anova.
ANOVA
Sum of Squares df Mean Square F Sig.
X1 Between Groups ,814 3 ,271 ,515 ,672
Within Groups 496,348 942 ,527
Total 497,162 945
X3 Between Groups ,853 3 ,284 ,586 ,625
Within Groups 457,417 942 ,486
Total 458,270 945
X5 Between Groups 3,835 3 1,278 1,955 ,119
Within Groups 615,890 942 ,654
Total 619,725 945
X6 Between Groups 10,134 3 3,378 4,075 ,007
Within Groups 780,900 942 ,829
Total 791,034 945

- Sig của X1,X3,X5 > 0.05: Không có sự khác biệt về Văn Hóa Tổ Chức (theo
khía cạnh Văn Hóa Tổ Chức 1), Hệ thống Quản Trị Gia (theo khía cạnh Hệ
2
thống Quản Trị Gia 1) và Thực Tiễn Quản Trị ( theo khía cạnh Thực Tiễn
Quản Trị 1) giữa 4 độ tuổi khác nhau.
3.1.4. Phân tích Anova Một Chiều đ/v tiêu thức phân loại EXP
Test of Homogeneity of Variances
Levene Statistic df1 df2 Sig.
X1 2,068 4 939 ,083
X3 ,752 4 939 ,557
X5 2,469 4 939 ,043
X6 3,105 4 939 ,015
Các biến X1, X3 có Sig > 0.05 , không có sự khác biệt phương sai của các
nhóm nên thỏa điều kiện xét Anova.
ANOVA
Sum of Squares df Mean Square F Sig.
X1 Between Groups 4,048 4 1,012 1,933 ,103
Within Groups 491,540 939 ,523
Total 495,587 943
X3 Between Groups 2,043 4 ,511 1,053 ,379
Within Groups 455,708 939 ,485
Total 457,751 943
X5 Between Groups 7,545 4 1,886 2,921 ,020
Within Groups 606,228 939 ,646
Total 613,772 943
X6 Between Groups 9,579 4 2,395 2,914 ,021
Within Groups 771,717 939 ,822
Total 781,296 943
- Sig của X1,X3 > 0.05: Không có sự khác biệt về Văn Hóa Tổ Chức (theo
khía cạnh Văn Hóa Tổ Chức 1) , Hệ thống Quản Trị Gia (theo khía cạnh Hệ

thống Quản Trị Gia 1) giữa 4 độ tuổi khác nhau.
2
3.2. Thực hiện Anova Hai Chiều đ/v tiêu thức phân loại OWN và POS
Levene's Test of Equality of Error Variances
a
Dependent Variable:Y
F df1 df2 Sig.
1,739 7 939 ,097
Tests the null hypothesis that the error variance of
the dependent variable is equal across groups.
a. Design: Intercept + OWN + POS + OWN * POS
Tests of Between-Subjects Effects
Dependent Variable:Y
Source
Type III Sum
of Squares df
Mean
Square F Sig.
Partial Eta
Squared
Noncent.
Parameter
Observed
Power
b
Corrected
Model
12,695
a
7 1,814 3,751 ,001 ,027 26,259 ,980

Intercept 6143,806 1 6143,806 12708,365 ,000 ,931 12708,365 1,000
OWN 5,453 3 1,818 3,760 ,011 ,012 11,280 ,813
POS 3,938 1 3,938 8,145 ,004 ,009 8,145 ,814
OWN * POS ,434 3 ,145 ,300 ,826 ,001 ,899 ,108
Error 453,956 939 ,483
Total 13599,604 947
Corrected
Total
466,650 946
a. R Squared = ,027 (Adjusted R Squared = ,020)
b. Computed using alpha = ,05
Vậy: Kiểm định Levene có Sig=0.97 > 0.05 => Có sự đồng nhất về phương
sai thỏa để thực hiện Anova 2 chiều. Mặt khác: ở bảng Tests of Between-
Subjects Effects có Sig(OWN,POS) <0.05 => hai nhân tố chính: loại hình
doanh nghiệp (OWN), cấp bậc quản lý (POS) có ảnh hưởng đến kết quả hoạt
động, nhưng sự tương tác giữa loại hình doanh nghiệp với cấp bậc quản lý
(OWN * POS) không ảnh hưởng đến kết quả hoạt động của doanh nghiệp.
Tuy nhiên do R2 đã hiệu chỉnh quá bé nên mô hình không phù hợp
2
Câu 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’s Alpha
Phương trình hồi quy bội biểu diễn mối quan hệ giữa các nhân tố và mức độ
hài lòng của khách hàng, có dạng như sau:
Y = B
0
+ B
1
.X1 + B
2
.X3 + B

3
.X5 + B
4
.X6
Trong đó:
- Y: là biến phụ thuộc thể hiện kết quả hoạt động kinh doanh của công ty.
- B
0
, B
1
, B
2
, B
3
, B
4
: là các hệ số hồi quy.
X1, X3, X5, X6,: là các biến độc lập theo thứ tự: Văn hóa tổ chức 1, Hệ thống
giá trị của quản trị gia 1, Thực tiển quản trị 1, Thực tiển quản trị 2
Sau khi chạy hồi quy tuyến tính bội với, ta có R
2
= 0.406 và R
2
điều chỉnh
0.404. Điều này nói lên độ thích hợp của mô hình là 40.6 hay nói một cách
khác mô hình này giải thích được 40.6 sự biến thiên của khái niệm kết quả
kinh doanh là do các biến trong mô hình và 50.4 % còn lại biến thiên của nhân
tố kết quả kinh doanh được giải thích bởi các biến khác ngoài mô hình mà
trong phạm vi nghiên cứu của đề tài này chưa xem xét đến. Chứng minh cho
sự phù hợp của mô hình được trình bày ở bảng dưới đây

Model Summary
Model R R Square
Adjusted R
Square
Std. Error of
the Estimate
Change Statistics
R Square
Change F Change df1 df2
Sig. F
Change
1 ,637
a
,406 ,404 ,54241 ,406 162,173 4 948 ,000
a. Predictors: (Constant), X6, X3, X5, X1
ANOVA
b
Model Sum of Squares df Mean Square F Sig.
1 Regression 190,852 4 47,713 162,173 ,000
a
Residual 278,911 948 ,294
Total 469,763 952
a. Predictors: (Constant), X6, X3, X5, X1
b. Dependent Variable: Y
2
Coefficients
a
Model
Unstandardized
Coefficients

Standardized
Coefficients
t Sig.
95% Confidence Interval for
B
B Std. Error Beta Lower Bound Upper Bound
1 (Constant) 1,163 ,129 9,019 ,000 ,910 1,416
X1 ,151 ,030 ,156 5,021 ,000 ,092 ,210
X3 -,003 ,029 -,003 -,119 ,906 -,060 ,053
X5 ,361 ,025 ,416 14,409 ,000 ,311 ,410
X6 ,169 ,022 ,222 7,554 ,000 ,125 ,213
a. Dependent Variable: Y
Kết luận: Biến độc lập X3 có sig =0.906> 0.05 không có ý nghĩa thống kê=>
loại bỏ biến X3. Các biến còn lại có ý nghĩa thống kê. Vậy ta được mô hình
hồi quy (1) sau:
Y = 1.163 + 0.156X1 + 0.416X5 + 0.222X6
Câu 5: Kiểm định các Giả thuyết của hàm tương quan đa biến
Từ bảng kết quả phân tích hồi quy ở câu 4. Ta có kết quả kiểm định được cho
thấy mức ý nghĩa với Sig F = 0.000 < 0.05 cho thấy mô hình hồi quy tuyến
tính bội được xây dựng phù hợp với tập dữ liệu.
Kiểm định tính Đa Cộng Tuyến
Coefficients
a
Model
Unstandardized
Coefficients
Standardized
Coefficients
t Sig.
95% Confidence

Interval for B Correlations
Collinearity
Statistics
B
Std.
Error Beta
Lower
Bound
Upper
Bound
Zero-
order Partial Part Tolerance VIF
1 (Constant) 1,163 ,129 9,019 ,000 ,910 1,416
X1 ,151 ,030 ,156 5,021 ,000 ,092 ,210 ,425 ,161 ,126 ,652 1,533
X3 -,003 ,029 -,003 -,119 ,906 -,060 ,053 ,265 -,004 -,003 ,761 1,314
X5 ,361 ,025 ,416 14,409 ,000 ,311 ,410 ,573 ,424 ,361 ,751 1,331
X6 ,169 ,022 ,222 7,554 ,000 ,125 ,213 ,464 ,238 ,189 ,728 1,374
a. Dependent
Variable: Y