Báo cáo Kết quả bài tập môn phương pháp nghiên cứu khoa học

ĐẠI HỌC KINH TẾ TP.HCM KHOA SAU ĐẠI HỌC *** BÁO CÁO KẾT QUẢ BÀI TẬP MÔN PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU KHOA HỌC LỚP: QTKD K16 ĐÊM 3 NHÓM 3: Nguyễn Thị Bích Thuận Võ Trần Đức Tuấn Du Lê Anh Thư Nguyễn Vũ Duy Nhất Tháng 01-2008 MỤC LỤC I. Mục tiêu nghiên cứu trang 2 II. Phương pháp nghiên cứu trang 2 III. Xử lý dữ liệu trang 2 III.1. Kiểm tra mức độ tin cậy của các biến trang 3 III.2. Kiểm tra mức độ tương quan giữa các biến trang 4 III.3. Phân tích theo phương pháp hồi quy trang 4 IV. Kết luận trang 6 I. Mục tiêu nghiên cứu – Tìm hiểu liệu có sự ảnh hưởng giữa khả năng về lãnh vực marketing của nhân viên và giá trị về chuyên môn marketing của nhân viên với công ty đối với việc họ có thỏa mãn về sự đánh giá của doanh nghiệp về năng lực của họ hay không. – Xem xét liệu bộ phận làm việc của nhân viên có ảnh hưởng gì đến sự thỏa mãn của họ đối với đánh giá của doanh nghiệp về năng lực marketing của họ hay không. II. Phương pháp nghiên cứu – Lập bảng câu hỏi đi khảo sát thực tế. – Nhập dữ liệu và tiến hành phân tích bằng phương pháp hồi quy trên SPSS 11.5. III. Xử lý dữ liệu Từ bản câu hỏi khảo sát, ta chọn ra các biến phụ thuộc, biến độc lập và biến dummy phù hợp với mục đích nghiên cứu như sau: * Biến phụ thuộc: mức độ thỏa mãn của nhân viên đối với sự đánh giá của doanh nghiệp về năng lực của họ, được thể hiện bởi các biến quan sát: Câu 56: tôi được trả lương tương xứng với năng lực của tôi tại công ty tôi đang làm Câu 57: tôi được khen thưởng tương xứng với năng lực của tôi tại công ty tôi đang làm Câu 58: nhìn chung, tôi hoàn toàn hài lòng với những gì tôi nhận được từ công ty tôi đang làm. * Biến độc lập: + Biến độc lập 1: Giá trị về chuyên môn marketing của người được khảo sát đối với doanh nghiệp, được thể hiện bởi các biến quan sát sau: Câu 1: kiến thức marketing mà tôi được đào tạo rất giá trị cho công ty tôi đang làm Câu 2: năng lực về marketing của tôi rất giá trị cho công ty tôi đang làm Câu 3: kỹ năng về marketing của rôi rất giá trị cho công ty tôi đang làm Câu 4: tính chuyên nghiệp của tôi về marketing rất giá trị cho công ty tôi đang làm + Biến độc lập 2: Khả năng marketing của người được khảo sát, được thể hiện bởi các biến quan sát sau: Câu 33: tôi đã được đào tạo rất nhiều về marketing Câu 34: tôi có nhiều năng lực về marketing Câu 35: tôi có nhiều kỹ năng về marketing Câu 36: tính chuyên nghiệp về marketing của tôi rất cao * Biến dummy: bộ phận làm việc của người được khảo sát, được chuyển về ký hiệu dummy với bộ phận marketing ký hiệu là 1, b ộ phân sale ký hịêu là 0 Câu 73: xin vui lòng cho biết bộ phận bạn đang làm (marketing/ bán hàng) Với kết quả khảo sát 160 người được nhập vào bảng tính SPSS , ta tiến hành phân tích kiểm tra qua các bước sau: - Bước 1: kiểm tra độ tin cậy của các biến. (Độ tin cậy được chấp nhận khi 0.7 <= anpha <= 0.9). - Bước 2: kiểm tra các biến có riêng biệt hay không - Bước 3: kiểm tra khả năng ảnh hưởng của các biến độc lập đến biến phụ thuộc. Khả năng tác động giữa các biến chỉ xảy ra khi chỉ số Adjusted R Square # 0. - Bước 4: phân tích mức độ tác động của mỗi biến độc lập và biến dummy đến biến phụ thuộc bằng phương pháp hồi quy. III.1. Kiểm tra mức độ tin cậy của các biến: Reliability Item-total Statistics Scale Scale Corrected Mean Variance Item- Alpha if Item if Item Total if Item Deleted Deleted Correlation Deleted V56 46.2363 89.2091 .4534 .8478 V57 46.3736 86.9204 .5399 .8413 V58 46.3297 88.7194 .4771 .8460 V01 46.0934 89.0575 .4891 .8450 V02 46.0275 84.9882 .6269 .8345 V03 45.9615 86.8107 .4003 .8561 V04 46.0879 85.1083 .5825 .8378 V33 46.4670 86.8470 .5356 .8416 V34 46.3132 85.0340 .6803 .8312 V35 46.2967 86.4419 .6432 .8343 V36 46.4396 86.8775 .5954 .8374 Reliability Coefficients N of Cases = 182.0 N of Items = 11 Alpha = .8536 Với kết quả hệ số alpha = 0.8536 chứng tỏ các dữ liệu này đáng được tin cậy để tiến hành phân tích. III.2. Kiểm tra EFA: Ta tiến hành phân tích nhân tố để kiểm tra 3 nhóm biến quan sát trên có riêng biệt hay không? Từ đó rút gọn tập hợp các biến quan sát trên thành các nhân tố có ý nghĩa hơn. Rotated Component Matrix(a) Component 1 2 3 v01 .136 .168 .703 v02 .301 .042 .845 v03 .042 .073 .746 v04 .280 .035 .811 v33 .748 .185 .119 v34 .865 .172 .218 v35 .907 .097 .178 v36 .865 .005 .235 v56 .060 .941 .094 v57 .158 .909 .148 v58 .156 .902 .054 Extraction Method: Principal Component Analysis. Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization. a Rotation converged in 5 iterations. Dựa vào hệ số của các cột Component, ta kết luận có 03 yếu tố tách biệt:  X1: bao gồm các biến v01,v02,v03,v04  X2: bao gồm các biến v33, v34, v35, v36  Y: bao gồm các biến v56, v57,v58 (hệ số lớn hơn 0.5 có thể nhóm thành một yếu tố) III.3. Phân tích theo mô hình hồi quy: III.3.1. Kiểm tra khả năng ảnh hưởng của các biến độc lập đến biến phụ thuộc: Ta đặt: - Biến độc lập 1 (Giá trị chuyên môn): x1=v01+v02+v03+v04 - Biến độc lập 2 (Giá trị cá nhân): x2=v33+v34+v35+v36 - Biến phụ thuộc (Hài lòng): y=v56+v57v+58 - Biến dummy : Bộ phận làm việc (department) đã được chuyển về ký hiệu Dummy với giá trị bộ phận marketing D= 1, bộ phận sale D = 0. - Xử lý hồi quy để xác định mức độ ảnh hưởng của Giá trị chuyên môn (x1), giá trị cá nhân (x2) và bộ phận làm việc của nhân viên (dummy) đến mức độ hài lòng của nhân viên. Model Summary .323a .104 .089 3.84994 Model 1 R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate Predictors: (Constant), DEPARTME, GT_CHMON, GTCANHAN a. Với hệ số Adjusted R Square = 0.089 # 0 cho thấy kết quả phân tích của mô hình nghiên cứu có giá trị. III.3.2. Kiểm tra độ an toàn khi theo dõi sự tác động của các biến ANOVA(b) ANOVAb 307.166 3 102.389 6.908 .000a 2638.328 178 14.822 2945.495 181 Regression Residual Total Model 1 Sum of Squares df Mean Square F Sig. Predictors: (Constant), DEPARTME, GT_CHMON, GTCANHANa. Dependent Variable: HAILONGb. Kết quả phân tích bảng Anova cho thấy: với chỉ số phân tích significant = 0 << 0.05 chứng tỏ mức độ an toàn để theo dõi sự tác đông của các biến độc lập khi thay đổi đến biến phụ thuộc là rất cao, đủ yêu cầu để tiếp tục phân tích kết quả. III.3.3. Phân tích mức độ ảnh hưởng của các biến Coefficients(a) Coefficientsa 8.784 1.377 6.381 .000 .198 .068 .228 2.899 .004 .101 .065 .121 1.544 .124 -1.054 .472 -.160 -2.232 .027 (Constant) GTCANHAN GT_CHMON DEPARTME Model 1 B Std. Error Unstandardized Coefficients Beta Standardized Coefficients t Sig. Dependent Variable: HAILONGa. Ta có được phương trình hồi quy chưa chuẩn hóa hệ số: Y=8.784 + 0.198x2 + 0.101x1 –1.054D Phươnng trình hồi quy đã chuẩn hóa hệ số: Y=0.228x2 + 0.121x1 –0.160D Kết quả tại bảng Coefficients cho thấy: - Trong số 3 biến tác động, với hệ số beta lớn nhất (0.228) và chỉ số Sig. an toàn (0.004 << 0.05), sự tác động mỗi khi thay đổi 1 đơn vị của việc cá nhân nhận thức về khả năng marketing của mình sẽ tác động nhiều nhất đến mức độ hài lòng của người đó đối với sự đánh giá của tổ chức về năng lực của họ, trong khi đó yếu tố tự đánh giá rằng chuyên môn marketing của họ rất giá trị đối với doanh nghiệp lại không ảnh hưởng gì đến vấn đề này (sig. = 0.124 > 0.05). - Với hệ số sig. 0.027 < 0.05, yếu tố bộ phận làm việc của người được khảo sát cho thấy mức độ hài lòng của nhân viên bộ phận marketing và bộ phận sale có khác nhau đối với sự đánh giá đúng mực của doanh nghiệp đối với khả năng marketing của họ (beta = 0.160). Trong trường hợp này, sự hài lòng của nhân viên ở bộ phận marketing thấp hơn nhân viên ở bộ phận sale 0. 160 trong điều kiện các điều kiện khác không đổi. IV. Kết luận – Như vậy, kết quả cuộc khảo sát cho thấy việc tự nhận thức về khả năng marketing của cá nhân có quan hệ với cảm nhận của họ về sự đánh giá của công ty với họ. Hay nói cách khác, những người cho rằng bản thân có khả năng tốt về marketing luôn có nhu cầu được công ty đánh giá đúng và tưởng thưởng tương xứng với khả năng của họ. – Tuy nhiên, cảm nhận của cá nhân bộ phận marketing và bộ phận sale về việc được công ty đánh giá và đối xử xứng đáng với năng lực có sự khác biệt với nhau, trong đó sự hài lòng của nhân viên marketing thấp hơn so với nhân viên sale. Nhất ko biết có làm trên cùng một file giống Thuận ko, nhưng hệ số hơi khác một chút, Thuận thử làm lại một lần nữa xem sao nha Đây là kết quả của Nhất ANOVA(b) Model Sum of Squares df Mean Square F Sig. Regressio n 284.555 3 94.852 6.493 .000(a) Residual 2585.732 177 14.609 1 Total 2870.287 180 a Predictors: (Constant), Department, a, b b Dependent Variable: c Coefficients(a) Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients Model B Std. Error Beta t Sig. (Constant) 8.982 1.371 6.553 .000 X1 .094 .065 .114 1.457 .147 X2 .194 .068 .226 2.865 .005 1 Departme nt -1.006 .470 -.154 -2.142 .034 a Dependent Variable: c Coefficients(a) Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients Model B Std. Error Beta t Sig. (Constant) 8.982 1.371 6.553 .000 x1 .094 .065 .114 1.457 .147 x2 .194 .068 .226 2.865 .005 1 Departme nt -1.006 .470 -.154 -2.142 .034 a Dependent Variable: y