Hypothesis 1, shown in Chapter 3, d

Hypothesis 1, shown in Chapter 3, describes the expected main effect between a predictor variable (measurement diversity) and a dependent variable (firm performance). This hypothesis is tested using Equation (1), where Y represents the dependent variable, which in this research is measured with three different proxy variables (business goals achievement, return on assets, and sales growth), X1 and X2 represent two control








32 As suggested by Hair, Black, Babin, Anderson and Tatham (2005) and Field (2005), outliers were identified and studied with SPSS using boxplots and z-scores. Outliers were only deleted if they were thought to be truly aberrant, not representative of the population or with an absolute z-score greater than 3.00; otherwise they were retained.
33 The four statistical assumptions required for conducting regression analysis –these are normality, homoscedasticity, linearity and absence of correlated errors (Hair et al., 2005) – were tested before any of the regression analysis was conducted. When required, data was transformed in order to achieve the necessary requirements. Due to the length of these analyses the full results are not reported in this thesis. However, they can be provided upon request.




variables, which in this research are firm size and industry, and X3 represents the main predictor variable, which in this research is the use of measurement diversity in executives’ annual incentive systems. Hypothesis 1 will be supported if β3 is positive and statistically significant.

Kết quả (Việt) 1:

Giả thuyết 1, Hiển thị trong chương 3, mô tả tác động chính dự kiến giữa một dự báo biến (đo lường đa dạng) và một biến phụ thuộc (hiệu suất công ty). Giả thuyết này là thử nghiệm bằng cách sử dụng phương trình (1), nơi Y đại diện cho biến phụ thuộc, trong nghiên cứu này được đo bằng ba proxy khác nhau biến (kinh doanh mục tiêu thành tựu, trở về tài sản, và bán hàng tăng trưởng), X1 và X2 đại diện cho hai điều khiển32 như đề nghị của tóc, màu đen, Babin, Anderson và Tatham (2005) và trường (2005), outliers đã được xác định và nghiên cứu với SPSS sử dụng boxplots và z-điểm. Outliers chỉ bị xóa nếu họ bị cho là thật sự sai lầm, không đại diện dân hoặc với một tuyệt đối z-số điểm lớn hơn 3,00; Nếu không, họ được giữ lại.33 các giả định thống kê bốn yêu cầu tiến hành phân tích hồi qui-đây là bình thường, homoscedasticity, linearity và sự vắng mặt của tương quan lỗi (tóc và ctv., 2005)-đã được thử nghiệm trước khi bất kỳ phân tích hồi qui được tiến hành. Khi cần thiết, các dữ liệu đã được chuyển đổi để đạt được các yêu cầu cần thiết. Do chiều dài của phân tích các kết quả đầy đủ không được báo cáo trong luận án này. Tuy nhiên, họ có thể được cung cấp theo yêu cầu. biến, mà trong nghiên cứu này là công ty kích thước và ngành công nghiệp, và X3 đại diện cho yếu tố dự báo chính biến, mà trong nghiên cứu này là sử dụng đo lường đa dạng trong ban quản trị hệ thống ưu đãi hàng năm. Giả thuyết 1 sẽ được hỗ trợ nếu β3 là tích cực và ý nghĩa thống kê.

Kết quả (Việt) 2:

Giả thuyết 1, thể hiện trong Chương 3, mô tả các tác động chính dự kiến giữa một biến dự đoán (đa dạng đo lường) và một biến phụ thuộc (hiệu suất công ty). Giả thuyết này được thử nghiệm sử dụng phương trình (1), trong đó Y đại diện cho biến phụ thuộc, mà trong nghiên cứu này được đo với ba biến số khác nhau proxy (mục tiêu kinh doanh thành tích, lợi nhuận trên tài sản và tăng trưởng doanh thu), X1 và X2 đại diện cho hai kiểm soát 32 Như đề nghị của tóc, Đen, Babin, Anderson và Tatham (2005) và Dòng (2005), giá trị ngoại lai đã được xác định và nghiên cứu với SPSS sử dụng boxplots và z. Outliers chỉ được xóa nếu họ được cho là đã thực sự sai lầm, không đại diện cho dân số hoặc với một tuyệt đối z-score lớn hơn 3,00; nếu không họ đã được giữ lại. 33 Bốn giả thiết thống kê cần thiết để tiến hành phân tích hồi quy -these là bình thường, homoscedasticity, tuyến tính và sự vắng mặt của các lỗi tương quan (Tóc et al., 2005) - đã được thử nghiệm trước khi bất kỳ của phân tích hồi quy được tiến hành. Khi cần thiết, dữ liệu đã được chuyển đổi để đạt được các yêu cầu cần thiết. Do chiều dài của các phân tích kết quả đầy đủ không được báo cáo trong luận án này. Tuy nhiên, họ có thể được cung cấp theo yêu cầu. Biến, mà trong nghiên cứu này là quy mô doanh nghiệp và công nghiệp, và X3 tiêu biểu cho các biến dự đoán chính, mà trong nghiên cứu này là việc sử dụng đa dạng đo lường trong hệ thống khuyến khích hàng năm giám đốc điều hành. Giả thuyết 1 sẽ được hỗ trợ nếu β3 là tích cực và có ý nghĩa thống kê.