Phim Mỹ

[phim my][bleft]

Phim ấn độ

[phim an do][grids]

Phim hài

[phim hai][twocolumns]

Phim hàn quốc

[phim han quoc][bsummary]

Seo wordpress

[wordpress][bsummary]

Tự học spss - Hướng dẫn phân tích nhân tố khám phá EFA làm luận văn

Bài viết liên quan: Đi đây đó
Đây là bài viết thứ hai trong chuỗi bài viết hướng dẫn tự học spss. Sau khi các bạn chạy phân tích kiểm định độ tin cậy thang đo của các biến phụ thuộc và biến độc lập, bước tiếp theo là phân tích nhân tố khám phá EFA.



Phân tích nhân tố khám phá (EFA):  một phương pháp phân tích thống kê dùng để rút gọn một tập gồm nhiều biến quan sát (k biến) thành một nhóm (K biến, K<k) để chúng có ý nghĩa hơn nhưng vẫn chứa đựng hầu hết nội dung thông tin của biến ban đầu. Tác giả sử dụng phép trích hệ số Principle Axis Factoring với phép xoay không vuông góc Promax. Sau đó, tiến hành xem xét các chỉ số sau:
§  Hệ số tải nhân tố (Factor loading) là chỉ số thể hiện sự tương quan giữa các biến và nhân tố, hệ số này cho biết sự liên hệ chặt chẽ giữa các biến với nhau. Hệ số này phải thỏa điều kiện lớn hơn 0.5 với số mẫu 150 (Nguyễn Đình Thọ, 2011).
§  Hệ số KMO (Kaiser-Mayer-Olkin) thỏa điều kiện 0, 5≤ KMO ≤ 1 để đảm bảo phân tích nhân tố thích hợp với dữ liệu nghiên cứu.
§  Kiểm định Barlett xem xét giả thuyết H0 là “tương quan giữa các biến quan sát bằng không trong tổng thể”. Nếu kiểm định này có ý nghĩa thống kê (sig<0, 05) thì bác bỏ giả thuyết H0, tức là các biến quan sát có tương quan với nhau. Điều này chứng tỏ dữ liệu thích hợp để phân tích nhân tố (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005).


§  Điểm dừng khi trích các nhân tố có hệ số Eigenvalue (đại diện cho phần biến thiên được giải thích bởi mỗi nhân tố) phải lớn hơn 1 để chứng tỏ nhân tố rút ra có ý nghĩa tóm tắt thông tin tốt (Gerbing & Anderson, 1988).
§  Thang đo được chấp nhận với tổng phương sai trích bằng hoặc lớn hơn 50% (Nunnally & Berstein, 1994).
§  Ngoài ra khác biệt hệ số tải nhân tố của một biến quan sát giữa các nhân tố lớn hơn hoặc bằng 0,3 để tạo giá trị phân biệt giữa các nhân tố (Jabnoun & AlTamimi, 2003).




Bài viết có liên quan đến tự học spss:


- Phân tích tương quan.
- Phân tích hồi quy.
loading...
l

Không có nhận xét nào: