Kiểm Định Sự Khác Biệt Trung Bình Giữa Các Nhóm

4.7. Kiểm định ước lượng mô hình bằng Bootstrap

Với mô hình nghiên cứu đã được kiểm định ở trên, phương pháp Bootstrap sẽ được sử dụng để ước lượng lại các tham số mô hình để kiểm tra độ tin cậy của cá ước lượng. Boostrap là phương pháp lấy mẫu lặp lại có thay thế, trong đó mẫu ban đầu đóng vai trò là đám đông. Kiểm định Boostrap trong nghiên cứu này sử dụng với số lượng mẫu lặp lại là N= 500 lần. Giả thuyết H0: Bias =0 và H1: Bias ≠ 0

Kết quả ước lượng từ 500 mẫu được tính trung bình kèm theo độ chệch được trình bày trong Bảng 4.23. Trị tuyệt đối của giá trị quan trọng (CR) hầu hết nhỏ hơn 2 nên ta có thể nói độ chệch là rất nhỏ, không có ý nghĩa thống kê ở độ tin cậy 95%. Như vậy, ta có thể kết luận là các ước lượng trong mô hình có thể tin cậy được.

Bảng 4.23. Kết quả ước lượng lại mô hình hồi quy bằng Bootstrap

Mối quan hệ

Giá trị UL chuẩn hóa	SE	SE- SE	Mean	Bias	SE- Bias	CR
SSCX	<-	NTQL	0.163	0.085	0.003	0.164	0	0.004	0
LIDD	<-	NTQL	0.139	0.079	0.002	0.142	0.003	0.004	0.75
SPH	<-	NTQL	0.231	0.057	0.002	0.233	0.003	0.003	1
KNTH	<-	NTQL	0.15	0.069	0.002	0.153	0.004	0.003	1.333333
SUH	<-	NTQL	0.35	0.077	0.002	0.349	0	0.003	0
SUH	<-	TCHN	-0.144	0.114	0.004	-0.149	-0.006	0.005	-1.2
KNTH	<-	TCHN	0.059	0.091	0.003	0.06	0.002	0.004	0.5
SPH	<-	TCHN	-0.167	0.079	0.003	-0.169	-0.002	0.004	-0.5
LIDD	<-	TCHN	-0.007	0.095	0.003	-0.004	0.003	0.004	0.75
SSCX	<-	TCHN	-0.307	0.084	0.003	-0.312	-0.005	0.004	-1.25
SUH	<-	ODCX	0.225	0.125	0.004	0.227	0.002	0.006	0.333333
KNTH	<-	ODCX	0.259	0.092	0.003	0.262	0.003	0.004	0.75
SPH	<-	ODCX	0.118	0.08	0.003	0.122	0.004	0.004	1
LIDD	<-	ODCX	0.045	0.085	0.003	0.039	-0.006	0.004	-1.5
SSCX	<-	ODCX	0.213	0.089	0.003	0.215	0.001	0.004	0.25

Có thể bạn quan tâm!

Xem toàn bộ 212 trang tài liệu này.

Mối quan hệ

Giá trị UL chuẩn hóa	SE	SE- SE	Mean	Bias	SE- Bias	CR
SSCX	<-	MTGT	-0.014	0.075	0.002	-0.015	0	0.003	0
LIDD	<-	MTGT	0.18	0.075	0.002	0.179	-0.001	0.003	-0.33333
SPH	<-	MTGT	0.168	0.064	0.002	0.166	-0.002	0.003	-0.66667
KNTH	<-	MTGT	0.234	0.073	0.002	0.229	-0.005	0.003	-1.66667
SUH	<-	MTGT	0.18	0.077	0.002	0.174	-0.006	0.003	-2
SSCX	<-	CBPP	0.122	0.097	0.003	0.123	0.001	0.004	0.25
LIDD	<-	CBPP	0.125	0.09	0.003	0.119	-0.006	0.004	-1.5
SPH	<-	CBPP	0.149	0.072	0.002	0.147	-0.002	0.003	-0.66667
KNTH	<-	CBPP	0.259	0.104	0.003	0.253	-0.007	0.005	-1.4
SUH	<-	CBPP	0.066	0.094	0.003	0.064	-0.002	0.004	-0.5
SSCX	<-	CBQT	0.233	0.116	0.004	0.231	-0.001	0.005	-0.2
LIDD	<-	CBQT	0.256	0.099	0.003	0.257	0.001	0.004	0.25
SPH	<-	CBQT	0.396	0.078	0.002	0.395	-0.001	0.003	-0.33333
KNTH	<-	CBQT	0.228	0.106	0.003	0.229	0	0.005	0
SUH	<-	CBQT	0.236	0.106	0.003	0.242	0.006	0.005	1.2

Nguồn: Kết quả kiểm định Bootstrap với dữ liệu của đề tài

4.8. Kiểm định sự khác biệt trung bình giữa các nhóm - phân tích ANOVA

Phân tích ANOVA được thực hiện nhằm củng cố cho các kết quả phân tích hồi quy tác động của các biến định tính (biến nhân khẩu học, biến lĩnh vực hoạt động và viến tỷ lệ sở hữu nhà nước) với các biến phụ thuộc. Kết quả phân tích ANOVA sẽ cho thấy sự khác biệt giữa các nhóm quan sát có đặc điểm khác nhau.

Theo kết quả phân tích hồi quy, biến tuối không có tác động đến sự sẵn sàng của cá nhân cho thay đổi của tổ chức nên NCS không thực hiện phân tích ANOVA cho nhóm quan sát về tuổi. Các đặc điểm về giới tính, vị trí công việc, lĩnh vực hoạt động của tổ chức và tỷ lệ sở hữu sẽ được tiến hành kiểm định bằng phân tích ANOVA.

4.8.1. Sự khác biệt về mức độ sẵn sàng cho thay đổi giữa nhóm quan sát có vị trí công việc khác nhau

Bảng 4.24. Kết quả kiểm định Levene và kiểm định Welch

Levene Statistic	df1	df2	Sig.	Welch Statistica	df1	df2	Sig.
SSCX	.697	1	362	.404	.179	1	95.571	.673
SPH	.448	1	362	.504	.045	1	93.678	.833
SUH	8.545	1	362	.004	1.122	1	84.516	.292
KNTH	.283	1	362	.595	.481	1	103.006	.490
LIDD	6.724	1	362	.010	.113	1	89.251	.737