1. Phân tích nhân tố khám phá efa là gì?

– Sử dụng kiểm định độ tin cậy thang đo cronbach alpha, chúng tôi đánh giá mối quan hệ giữa các biến trong cùng một nhóm, trong cùng một nhân tố, không phụ thuộc vào mối quan hệ giữa tất cả các biến quan sát trong các nhân tố khác . Đồng thời, efa xem xét mối quan hệ giữa các biến trong tất cả các nhóm (nhân tố) khác nhau để phát hiện các biến quan sát được nạp nhiều nhân tố hoặc được phân tách từ sự khác biệt cơ bản. cái đầu.

2. Tiêu chuẩn phân tích efa

Bạn đang xem: Phân tích nhân tố efa là gì

Đưa các biến quan sát thuộc biến độc lập cần phân tích efa vào phần biến, nếu ở bước trước biến quan sát nào bị loại sẽ không đưa vào phân tích . efa. Lưu ý 4 tùy chọn được đánh số trong hình bên dưới.

– Giải thích: Xem bài kiểm tra kmo và barlett về tính hình cầu đầu ra bài kiểm tra kmo và bảng giá trị sig của barlett. Nhấn Continue để quay lại cửa sổ ban đầu.

– Trích xuất: Ở đây chúng tôi sẽ sử dụng trích xuất pca (phân tích thành phần chính). Với spss 20 và các phiên bản 21, 22, 23, 24, pca sẽ được rút gọn thành các thành phần chính như trong hình bên dưới, đây cũng là tùy chọn mặc định của spss. Ngoài pca ta thường sử dụng paf, cách sử dụng 2 phép quay phổ biến này các bạn có thể xem bài viếtTích phân thành phần chính (pca) và phân tích trục chính (paf).

Khi bạn nhấp vào nút mũi tên xuống, một số tùy chọn trích xuất khác nhau sẽ xuất hiện. Số lượng nhân tố được trích ra trong ma trận xoay phần lớn phụ thuộc vào việc lựa chọn cách trích, tuy nhiên bài viết này sẽ chỉ tập trung vào phần pca.

– xoay vòng: Ở đây có xoay vòng, thông thường chúng tôi sử dụng varimax và promax. Đặc biệt đối với các loại chủ đề, các biến độc lập và phụ thuộc đã được xác định và chúng tôi sử dụng phép xoay tối đa phương sai. Bạn có thể đọc về sự khác biệt và thời điểm sử dụng phép xoay nào trong bài viết xoay dọc varimax và xoay không thẳng đứng promax. Nhấn Continue để quay lại cửa sổ ban đầu.

Xem thêm: Điểm du lịch là gì? 5 yếu tố cấu thành nên điểm du lịch là gì?

– tùy chọn: Tích vào sắp xếp theo kích thước để ma trận xoay sẽ được sắp xếp thành các cột theo dạng bậc thang để dễ đọc kết quả hơn, ta có thể lượng hoặc unscaled , không ảnh hưởng đến kết quả. Hãy nhớ rằng thứ tự của các yếu tố trong ma trận luân chuyển kết quả không phản ánh tầm quan trọng của yếu tố đó. Trong phần suppress smallhệ số, nếu không được chọn, ma trận xoay vòng sẽ hiển thị toàn bộ hệ số tải cho từng biến quan sát trong từng nhân tố.

Trong cửa sổ tiếp theo, chọn ok để xuất kết quả.

Có khá nhiều bảng trong đầu ra, tất cả đều giúp đánh giá mức độ tốt của kết quả phân tích efa. Tuy nhiên, ở đây các tác giả tập trung vào ba bảng kết quả chính: kiểm định kmo và barlett, giải thích tổng phương sai và ma trận thành phần xoay, bằng cách sử dụng ba bảng này, chúng tôi có thể đánh giá xem kết quả của phân tích efa có phù hợp hay không. phù hợp.

Kết quả efa lần 1: kmo = 0,887 > 0,5, sig bartlett test = 0,000 < 0,05 nên phân tích nhân tố khám phá efa là phù hợp. Có 6 nhân tố có tiêu chí giá trị riêng lớn hơn 1 và tổng phương sai tích lũy là 63,109%. Tác giả muốn chọn các biến quan sát có chất lượng nên sẽ sử dụng ngưỡng hệ số tải là 0,5 thay vì chọn hệ số tải tương ứng theo cỡ mẫu. So sánh ngưỡng này với kết quả trong ma trận xoay vòng, có hai biến xấu dn4 và ld5 cần xem xét để loại bỏ:

• Biến dn4 upload trong hai thành phần lần lượt là thành phần 4 và thành phần 6, hệ số tải trọng lần lượt là 0,612 và 0,530, chênh lệch hệ số tải trọng là 0,612 – 0,530 = 0,082 <; 0,2.
• Biến ld5 có hệ số tải nhỏ hơn 0,5 ở tất cả các nhân tố.

Trong phân tích efa, tác giả áp dụng phương pháp loại bỏ các biến xấu tại một thời điểm. Loại bỏ dn4 và ld5 khỏi 28 quan sát trong phân tích efa đầu tiên và đưa 26 ​​quan sát còn lại vào phân tích efa thứ hai.



Xem thêm: Mơ thấy người đã chết là điềm gì

6 nhân tố được rút trích theo tiêu chí eigenvalue lớn hơn 1 nên 6 nhân tố này tóm tắt tốt nhất thông tin của 26 biến quan sát có trong efa. Tổng phương sai trích của 6 nhân tố này là 63,357% > 50% nên 6 nhân tố trích giải thích được 63,357% sự biến động dữ liệu của 26 biến quan sát liên quan đến efa.



Do đó, hai phân tích nhân tố khám phá efa đã được thực hiện trên biến độc lập. Lần đầu tiên, 28 biến quan sát được đưa vào phân tích, 2 biến quan sát không thỏa điều kiện và dn4, ld5 bị loại ra để phân tích lại. Ở lần phân tích thứ hai (cuối cùng), 26 biến quan sát được hội tụ và phân biệt thành 6 nhân tố.

3.2 Chạy efa cho biến phụ thuộc

Thực hiện các bước tương tự cho biến độc lập. Thay vì đặt các quan sát của biến độc lập trong phần biến, chúng tôi đặt các quan sát của biến phụ thuộc vào phần biến. Cụ thể trong ví dụ này, biến phụ thuộc mức độ hài lòng bao gồm 3 biến quan sát: hl1, hl2, hl3.

Xuất kết quả, chúng ta cũng sẽ có các bảng kmo và kiểm tra barlett, giải thích tổng phương sai,ma trận thành phần xoay. Các đối số của bảng kmo và barlett’s test hoàn toàn giống nhau và cách đọc kết quả cũng giống nhau.

Bảng tổng phương sai được giải thích sẽ xuất hiện như sau khi chỉ trích xuất một nhân tố (không có cột tổng các tải trọng bình phương được luân phiên). Nếu hai hoặc nhiều yếu tố được trích xuất, một cột bổ sung của tổng tải bình phương được luân chuyển sẽ xuất hiện.

.



Kết quả phân tích cho thấy, một nhân tố được rút trích tại giá trị đặc trưng bằng 2,170>;1. Nhân tố này giải thích được 72,339% sự biến động dữ liệu của 3 biến quan sát liên quan đến efa.

Chỉ có bảng ma trận thành phần được xoay không xuất hiện, thay vào đó là dòng thông báo: Chỉ có một thành phần được trích xuất. Không thể xoay các giải pháp.



Điều này xảy ra khi efa chỉ có thể trích xuất một nhân tố duy nhất từ ​​biến quan sát đầu vào. Dòng thông báo này tạm dịch là: Chỉ trích xuất một phần tử. Không thể xoay ma trận. Nếu chúng ta luôn muốn bao gồm một biến phụ thuộc, thì efa cũng trích xuất một yếu tố. Tốt hơn hết là chỉ trích một nhân tố, nghĩa là thang đo đảm bảo tính đơn hướng và các biến quan sát của biến phụ thuộc hội tụ tốt. Kết quả đọc bây giờ sẽ dựa trên bảng ma trận chưa xoay ma trận thành phần thay vì bảng ma trận đã xoay ma trận thành phần đã xoay.

Tham khảo: Hola VPN 1.206.457.0 – Truy cập website bị chặn và tăng tốc kết nối Internet