Trước khi kiểm định lý thuyết khoa học thì cần phải đánh giá độ tin cậy và giá trị của thang đo. Phương pháp Cronbach Alpha dùng để đánh giá độ tin cậy của thang đo. Còn phương pháp phân tích nhân tố khám phá EFA (Exploratory Factor Analysis, gọi tắt là phương pháp EFA) giúp chúng ta đánh giá hai loại giá trị quan trọng của thang đo là giá trị hội tụ và giá trị phân biệt.
Phương pháp phân tích nhân tố EFA thuộc nhóm phân tích đa biến phụ thuộc lẫn nhau (interdependence techniques), nghĩa là không có biến phụ thuộc và biến độc lập mà nó dựa vào mối tương quan giữa các biến với nhau (interrelationships). EFA dùng để rút gọn một tập k biến quan sát thành một tập F (F<k) các nhân tố có ý nghĩa hơn. Cơ sở của việc rút gọn này dựa vào mối quan hệ tuyến tính của các nhân tố với các biến nguyên thủy (biến quan sát).
Các tác giả Mayers, L.S., Gamst, G., Guarino A.J. (2000) đề cập rằng: Trong phân tích nhân tố, phương pháp trích Pricipal Components Analysis đi cùng với phép xoay Varimax là cách thức được sử dụng phổ biến nhất.
Theo Hair & ctg (1998, 111), Factor loading (hệ số tải nhân tố hay trọng số nhân tố) là chỉ tiêu để đảm bảo mức ý nghĩa thiết thực của EFA:
- Factor loading > 0.3 được xem là đạt mức tối thiểu
- Factor loading > 0.4 được xem là quan trọng
- Factor loading > 0.5 được xem là có ý nghĩa thực tiễn
Điều kiện để phân tích nhân tố khám phá là phải thỏa mãn các yêu cầu:
- Hệ số tải nhân tố (Factor loading ) > 0.5
- 0.5 ≤ KMO ≤ 1: Hệ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) là chỉ số được dùng để xem xét sự thích hợp của phân tích nhân tố. Trị số KMO lớn có ý nghĩa phân tích nhân tố là thích hợp.
- Kiểm định Bartlett có ý nghĩa thống kê (Sig. < 0.05): Đây là một đại lượng thống kê dùng để xem xét giả thuyết các biến không có tương quan trong tổng thể. Nếu kiểm định này có ý nghĩa thống kê (Sig. < 0.05) thì các biến quan sát có mối tương quan với nhau trong tổng thể.
- Phần trăm phương sai trích (Percentage of variance) > 50%: Thể hiện phần trăm biến thiên của các biến quan sát. Nghĩa là xem biến thiên là 100% thì giá trị này cho biết phân tích nhân tố giải thích được bao nhiêu %.
Nếu bạn đang gặp khó khăn trong quá trình bài luận văn tốt nghiệp hay bài nghiên cứu dùng phân tích định lượng thì hãy tham khảo DỊCH VỤ PHÂN TÍCH ĐỊNH LƯỢNG để lựa chọn cho mình một đơn vị uy tín và chất lượng nhé!
Cách phân tích nhân tố khám phá EFA
Vào chọn menu : Analyze-> Data Reduction ->Factor
Chọn tất cả các biến( hoặc độc lập hoặc phụ thuộc) đưa vào cột Variables bên phải.
Nhấn vào Descriptives, chọn KMO and Bartlett’s test of sphericity
Bấm vào nút Rotation, chọn Varimax
Bấm vào nút Options, chọn Sorted by size và chọn Suppress absolute values less than, gõ vào .3
Sau đó nhấn OK, kết quả sẽ hiển thị khá dài, trong đó có bảng Rotated Component Matrix như sau:
– Xử lý/ hiệu chỉnh số liệu khảo sát để chạy ra kết quả phân tích nhân tố hội tụ,phân tích hồi quy hồi quy có ý nghĩa thống kê.
– Tư vấn mô hình/bảng câu hỏi/ traning trực tiếp về phân tích hồi quy, nhân tố, cronbach alpha… trong SPSS, và mô hình SEM, CFA, AMOS
Nếu bạn gặp khó khăn trong các bước chạy dữ liệu SPSS, hay các kết quả xử lý số liệu SPSS ra không được mong muốn
Hãy liên hệ ngay Luận Văn 3C, chung tôi sẽ tư vấn giúp bạn
Hotline : 0966.736.325 (Zalo)
Email : luanvan3c@gmail.com
Nguồn:
