Phân tích nhân tố khám phá, gọi tắt là EFA, dùng để rút gọn một tập hợp k biến quan sát thành một tập f (với f k) các nhân tố có ý nghĩa hơn

Phân tích nhân tố khám phá, gọi tắt EFA, dùng để rút gọn tập hợp k biến quan sát thành tập F (với F < k) nhân tố có ý nghĩa Trong nghiên cứu, thường thu thập số lượng biến lớn nhiều biến quan sát có liên hệ tương quan với Thay nghiên cứu 20 đặc điểm nhỏ đối tượng, nghiên cứu đặc điểm lớn, đặc điểm lớn gồm đặc điểm nhỏ có tương quan với Điều giúp tiết kiệm thời gian kinh phí nhiều cho người nghiên cứu Bước 1: Thực kiểm định cronbach’s Alpha tất items : -Item hay còn gọi là biến quan sát, khoản mục nhỏ cấu tạo thành factor và được dùng để xem xét thích hợp phân tích nhân tố Mợt factor được tạo thành từ nhiều item -Hệ số Cronbach’s Alpha là thước đo phổ biến tính quán bên Nó thường sử dụng bạn có nhiều câu hỏi Likert khảo sát / bảng câu hỏi tạo thành thang đo bạn muốn xác định xem thang đo có đáng tin cậy hay không Kiểm định cronbach’s Alpha 0.923 lớn 0.6 cho thấy 32 item có tương quan chặt chẽ với Bước 2: Thực Cronbach Alpha để loại Item không phù hợp -Thực Cronbach Alpha để loại Item không phù hợp cách bảng Item -Total Statistics Tại mục Cronbach's Alpha if Item deleted loại item lớn 0,932 -Các Iem tương quan từ o đến Kết quả: Xuất cho thấy item có tương quan chặt chẽ với nên không loại item Bước 3: -Factor nhân tố, khái niệm hay gọi component -Factor loading (hay cịn gọi là trọng số nhân tố) hiểu mối tương quan biến quan sát với nhân tố Trị tuyệt đối hệ số tải biến quan sát cao, nghĩa tương quan biến quan sát với nhân tố lớn ngược lại Kết quả: Factor1 -0,799 tương quan ( Factor loading ) Factor item sup6 -0,777 tương quan ( Factor loading ) Factor item sup3 -0,682 tương quan ( Factor loading ) Factor item sup5 -0,674 tương quan ( Factor loading ) Factor item sup2 -0,671 tương quan ( Factor loading ) Factor item sup7 -0,581 tương quan ( Factor loading ) Factor item sup1 -0,313 tương quan ( Factor loading ) Factor item prom2 -0,378 tương quan ( Factor loading ) Factor item prom4 -0,423 tương quan ( Factor loading ) Factor item sup4 Factor -0,448 tương quan ( Factor loading ) Factor item sup7 -0,842 tương quan ( Factor loading ) Factor item pay4 -0,820 tương quan ( Factor loading ) Factor item pay5 -0,583 tương quan ( Factor loading ) Factor item pen4 -0,582 tương quan ( Factor loading ) Factor item pay2 -0,558 tương quan ( Factor loading ) Factor item pay1 -0,504 tương quan ( Factor loading ) Factor item pay3 -0,458 tương quan ( Factor loading ) Factor item ben1 -0,329 tương quan ( Factor loading ) Factor item sup4 Factor -0,303 tương quan ( Factor loading ) Factor item sup5 -0,851 tương quan ( Factor loading ) Factor item cow2 -0,830 tương quan ( Factor loading ) Factor item cow1 -0,794 tương quan ( Factor loading ) Factor item cow3 -0,616 tương quan ( Factor loading ) Factor item cow4 -0,348 tương quan ( Factor loading ) Factor item work1 -0,389 tương quan ( Factor loading ) Factor item work2 Factor -0,346 tương quan ( Factor loading ) Factor item ben4 -0,420 tương quan ( Factor loading ) Factor item cow4 -0,781 tương quan ( Factor loading ) Factor item prom1 -0,693 tương quan ( Factor loading ) Factor item prom2 -0,650 tương quan ( Factor loading ) Factor item prom3 -0,601 tương quan ( Factor loading ) Factor item prom4 -0,458 tương quan ( Factor loading ) Factor item work4 Factor -0,445 tương quan ( Factor loading ) Factor item ben4 -0,322 tương quan ( Factor loading ) Factor item pay1 -0,926 tương quan ( Factor loading ) Factor item ben3 -0,906 tương quan ( Factor loading ) Factor item ben2 -0,686 tương quan ( Factor loading ) Factor item ben1 -0,380 tương quan ( Factor loading ) Factor item env3 Factor -0,303 tương quan ( Factor loading ) Factor item sup2 -0,474 tương quan ( Factor loading ) Factor item sup1 -0,423 tương quan ( Factor loading ) Factor item pay2 -0,343 tương quan ( Factor loading ) Factor item pay1 -0,393 tương quan ( Factor loading ) Factor item pay3 -0,729 tương quan ( Factor loading ) Factor item work1 -0,644 tương quan ( Factor loading ) Factor item work3 -0,505 tương quan ( Factor loading ) Factor item work4 -0,483 tương quan ( Factor loading ) Factor item work2 Factor -0,329 tương quan ( Factor loading ) Factor item sup1 -0,306 tương quan ( Factor loading ) Factor item env3 -0,781 tương quan ( Factor loading ) Factor item env2 -0,552 tương quan ( Factor loading ) Factor item env1 Factor -0,307 tương quan ( Factor loading ) Factor item pay3 -0,319 tương quan ( Factor loading ) Factor item prom3 -0,330 tương quan ( Factor loading ) Factor item env1 -0,666 tương quan ( Factor loading ) Factor item env4 -0,496 tương quan ( Factor loading ) Factor item sup4 Bước 4: Kiểm định lại lần dựa theo tiêu cronbach’s alpha factor loadings -Theo quy ước, tập hợp mục hỏi dùng để đo lường đánh giá tốt phải có hệ số Cronbach Alpha α ≥0.6 -Factor loading tiêu để đảm bảo mức ý nghĩa thiết thực EFA (ensuring practical significance) Factor loading >0.3 xem đạt mức tối thiểu, >0.4 xem quan trọng , >=0.5 xem có ý nghĩa thực tiễn Kết quả: Các item cow1, cow2, cow3, cow4 tương quan với giải thích cho factor1 Kết quả: Các item cow 2, cow1, cow3, cow4 tương quan với giải thích cho factor Kết quả: Các item sup3,sup6,sup7,sup2,sup1 tương quan với giải thích cho factor Kết quả: Các item work 3,work2,work1 tương quan với giải thích cho factor Kết quả: Các item ben3,ben2,ben1 tương quan với giải thích cho factor Kết quả: Các item prom1,prom2,prom3 tương quan với giải thích cho factor Kết quả: Các item env1, evn2 tương quan với giải thích cho factor Bước 5: Xây dựng ma trận tương quan, KMO kiểm định Bartlett’s test -Hệ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) là số dùng để xem xét thích hợp phân tích nhân tố Trị số KMO phải đạt giá trị 0.5 trở lên (0.5 ≤ KMO ≤ 1) điều kiện đủ để phân tích nhân tố phù hợp Nếu trị số nhỏ 0.5, phân tích nhân tố có khả khơng thích hợp với tập liệu nghiên cứu.  -Kiểm định Bartlett (Bartlett’s test of sphericity) dùng để xem xét biến quan sát nhân tố có tương quan với hay khơng Chúng ta cần lưu ý, điều kiện cần để áp dụng phân tích nhân tố biến quan sát phản ánh khía cạnh khác nhân tố phải có mối tương quan với Điểm liên quan đến giá trị hội tụ phân tích EFA nhắc Do đó, kiểm định cho thấy khơng có ý nghĩa thống kê khơng nên áp dụng phân tích nhân tố cho biến xem xét Kiểm định Bartlett có ý nghĩa thống kê (sig Bartlett’s Test < 0.05), chứng tỏ biến quan sát có tương quan với nhân tố -Sự khác Bartlett’s test cronbach’s Alpha Bartlett’s test đo tương quan tổng thể, cronbach’s Alpha đo tương quan mẫu lấy Hệ số KMO : 0,51 giữ lại ta giữ lại Factor -Vậy cumulative % cho biết nhân tố giải thích 66,608% biến thiên liệu toàn biến thiên 100% Bước 7: Viết phương trình factor Component Score Coefficient Matrix Component pay1 -.039 138 -.083 -.087 043 156 092 pay2 -.008 167 -.087 -.040 -.097 171 111 pay3 002 139 -.086 -.240 -.017 248 -.054 ben1 021 084 -.043 -.010 241 -.075 -.047 ben2 -.024 -.081 -.001 -.029 386 -.008 -.059 ben3 -.041 -.104 -.024 003 401 011 -.045 env1 -.050 055 057 005 -.080 -.100 335 env2 032 017 -.023 -.019 -.036 020 536 cow1 016 000 337 -.129 -.028 -.062 006 cow2 000 -.040 343 -.109 -.038 009 090 cow3 -.045 -.056 295 -.040 031 -.033 -.001 cow4 -.117 -.006 191 122 -.037 -.008 -.151 prom1 -.080 -.050 -.066 405 029 -.077 114 prom2 -.017 013 017 321 -.004 -.149 047 prom3 -.050 -.064 -.094 300 -.031 -.016 -.110 sup1 236 -.168 -.120 -.107 -.040 276 283 sup2 239 -.113 -.081 -.006 061 082 147 sup6 326 -.007 -.041 -.123 005 -.089 -.009 sup7 228 129 054 -.090 -.039 -.152 -.055 work1 -.086 -.101 046 -.032 023 390 008 work2 -.071 043 113 -.002 -.032 180 -.004 work3 -.048 014 058 -.069 002 301 -.156 work4 -.107 -.010 -.094 144 -.032 225 -.075 pay4 -.010 335 040 -.057 -.051 -.146 018 pay5 -.066 316 000 068 -.099 -.119 012 ben4 -.089 160 -.028 148 128 -.120 -.023 env3 -.018 -.072 016 089 119 -.018 175 env4 -.029 -.078 000 011 027 -.026 083 prom4 002 -.011 -.066 224 -.005 -.004 -.055 sup3 271 -.073 007 -.017 -.032 -.057 -.018 sup4 090 071 -.037 -.049 -.098 002 -.139 sup5 216 036 045 -.038 -.048 -.129 -.092 Extraction Method: Principal Component Analysis Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization Component Scores F1i = F2i = -0,101work1i + 0,043work2i + 0,014work3i - 0,010work4i + 0,138pay1i + 0,167pay2i + 0,139pay3i + 0,335pay4i + 0,316pay5i + 0,084ben1i - 0,081ben2i - 0,104ben3i + 0,160ben4i + 0,055env1i + 0,017env2i - 0,072env3i - 0,078env4i - 0,040cow2i - 0,056cow3i - 0,006cow4i 0,050prom1i + 0,013prom2i - 0,064prom3i - 0,011prom4i - 0,168sup1i - 0,113sup2i - 0,073sup3i + 0,071sup4i + 0,036sup5i - 0,007sup6i + 0,129sup7i F3i= 0,46work1i + 0,113work2i +0,58work3i - 0,94work4i - 0,87pay1i - 0,40pay2i - 0,86pay3i + 0,40pay4i - 0,043ben1i - 0,001ben2i - 0,024ben3i - 0,028ben4i + 0,057env1i -0,023env2i + 0,016env3i +0,337cow1i + 0,343cow2i + 0,295cow3i + 0,191cow4i - 0,66prom1i +0,17prom2i 0,94prom3i - 0,66prom4i - 0,120sup1i -0,81sup2i +0,07sup3i - 0,037sup4i +0,45sup5i - 0,41sup6i +0,54sup7i F4i = -0,032work1i - 0,02work2i -0,069work3i + 0,114work4i -0,87pay1i - 0,04pay2i - 0,024pay3i 0,057pay4i + 0,068pay5i - 0,01ben1i - 0,029ben2i + 0,03ben3i + 0,148ben4i + 0,005env1i 0,019env2i + 0,089env3i + 0,011env4i -0,129cow1i - 0,109cow2i - 0,04cow3i + 0,122cow4i 0,406prom1i + 0,321prom2i + 0,3prom3i + 0,224prom4i - 0,107sup1i -0,006sup2i -0,017sup3i 0,049sup4i - 0,038sup5i - 0,1231sup6i +0,09sup7i F5i = 0.023work1i – 0.032work2i + 0.002work3i – 0.032work4i + 0.043pay1i - 0.097pay2i 0.017pay3i - 0.051pay4i - 0.099pay5i + 0.241ben1i + 0.38ben2i + 0.401ben3i + 0.128ben4i – 0.080env1i -0.036env2i + 0.119env3i + 0.027env4i - 0.028cow1i - 0.038cow2i +0.031cow3i 0.037cow4i + 0.029prom1i + … + … - 0.005prom4i – 0.040sup1i + 0.061sup2i – 0.032sup3i 0.098sup4i – 0.048sup5i + 0.005sup6i – 0.039sup7i + u^i F6i= F7i= Bước 8: Đặt tên factor theo item Bước 9: Thực factor phụ thuộc ( Factor Loy ) 9.1: Thực kiểm định cronbach’s Alpha ba factor loy : Reliability Statistics Cronbach's Alpha N of Items 798 Kiểm định cronbach’s Alpha 0.798 lớn 0.6 cho thấy factor có tương quan chặt chẽ với Item-Total Statistics Scale Mean if Scale Variance if Corrected Item- Cronbach's Alpha Item Deleted Item Deleted Total Correlation if Item Deleted loy1 8.83 8.140 740 626 loy2 9.06 8.231 574 805 loy3 8.79 8.746 626 742 Component Matrixa Component loy1 901 loy3 842 loy2 797 Extraction Method: Principal Component Analysis a components extracted 9.2: Xây dựng ma trận tương quan, KMO kiểm định Bartlett’s test KMO and Bartlett's Test Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy Bartlett's Test of Sphericity 664 Approx Chi-Square 154.727 df Sig .000 Hệ số KMO : 0,51 giữ lại ta giữ lại Factor loy -Vậy cumulative % cho biết nhân tố giải thích 71.850% biến thiên liệu toàn biến thiên 100% 9.4:Viết phương trình factor Component Score Coefficient Matrix Component loy1 418 loy2 370 loy3 390 Extraction Method: Principal Component Analysis Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization Component Scores ^ Factor loyalty FLoyi= 0.418 loy1i + 0.370 loy2i + 0.389loy3 + Ui Đặt tên biến Floy Factor loyati Bước 10 : Chạy mơ hình Hồi quy OLS Coefficientsa Standardized Unstandardized Coefficients Model B (Constant) Std Error -1.873E-16 059 Fsup 351 059 Fpay 436 Fcow Coefficients Beta t Sig .000 1.000 351 5.920 000 059 436 7.342 000 208 059 208 3.512 001 Fprom 267 059 267 4.492 000 Fben 108 059 108 1.820 071 Fwork 229 059 229 3.862 000 Fenv 089 059 089 1.504 135 a Dependent Variable: Floy Floyi=-1.873.(10−16 )+0.351Fsupi+0.436Fpayi+0.208Fcowi+0.267Fpromi+0.108Fbeni ^ +0.229Fworki+0.089Fenyi+Ui Buớc 11 :Nêu ý nghĩa hệ số hồi quy ^ β :Trong điều kiện yếu tố khác không đổi Fsupi tăng điểm Floyi trung binh tăng 0.351 điểm ^ β :Trong điều kiện yếu tố khác không đổi Fpayi tăng điểm Floyi trung binh tăng 0.436 điểm ^ β :Trong điều kiện yếu tố khác khơng đổi Fcowi tăng điểm Floyi trung binh tăng 0.208 điểm ^ β :Trong điều kiện yếu tố khác không đổi Fpromi tăng điểm Floyi trung binh tăng 0.267 điểm ^ β :Trong điều kiện yếu tố khác không đổi Fbeni tăng điểm Floyi trung binh tăng 0.108 điểm ^ β ;Trong điều kiện yếu tố khác không đổi Fworki tăng điểm Floyi trung binh tăng 0.229 điểm ^ β :Trong điều kiện yếu tố khác không đổi Fenvi tăng điểm Floyi trung binh tăng 0.089 điểm Trình bày lý thuyết kết ứng dụng, đọc nội dung kết bước Sau thực xong, nhớ kết luận kiến nghị giải pháp .. .Phân tích nhân tố khám phá, gọi tắt EFA, dùng để rút gọn tập hợp k biến quan sát thành tập F (với F < k) nhân tố có ý nghĩa Trong nghiên cứu, thường thu thập số lượng biến lớn nhiều biến quan. .. sphericity)? ?dùng để xem xét biến quan sát nhân tố có tương quan với hay khơng Chúng ta cần lưu ý, điều kiện cần để áp dụng phân tích nhân tố biến quan sát phản ánh khía cạnh khác nhân tố phải có mối tương quan. .. liên quan đến giá trị hội tụ phân tích EFA nhắc Do đó, kiểm định cho thấy khơng có ý nghĩa thống k? ? khơng nên áp dụng phân tích nhân tố cho biến xem xét Kiểm định Bartlett có ý nghĩa thống k? ? (sig