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 goi la biên quan sat, khoản mục nho câu tạo factor va đươc dung để xem xét thích hợp phân tích nhân tố Mơt factor đươc tạo từ nhiêu item -Hệ số Cronbach’s Alpha thước đo phổ biến tính quán bên Nó thường sử dụụ̣ng bạụ̣n có nhiều câu hỏi Likert khảả̉o sát / bảả̉ng câu hỏi tạụ̣o thành thang đo bạụ̣n 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 loạụ̣i Item không phù hợp cách tạụ̣i bảả̉ng Item -Total Statistics Tạụ̣i mụụ̣c Cronbach's Alpha if Item deleted loạụ̣i item lớn 0,932 -Các Iem tương quan từừ̀ o đến Kết quả: Xuất cho thấy item có tương quan chặt chẽ với nên không loạụ̣i item Bước 3: -Factor nhân tố, khái niệm hay còừ̀n gọi component -Factor loading (hay còừ̀n gọi trọng số nhân tố) hiểu mối tương quan biến quan sát với nhân tố Trị tuyệt đối hệ số tảả̉i biến quan sát cao, nghĩa tương quan biến quan sát với nhân tố lớn ngược lạụ̣i 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 mụụ̣c hỏi dùng để đo lường đánh giá tốt phảả̉i có hệ số Cronbach Alpha α ≥0.6 -Factor loading tiêu để đảả̉m bảả̉o mức ý nghĩa thiết thực EFA (ensuring practical significance) Factor loading >0.3 xem đạụ̣t 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 giảả̉i thích cho factor1 Kết quả: Các item cow 2, cow1, cow3, cow4 tương quan với giảả̉i thích cho factor Kết quả: Các item sup3,sup6,sup7,sup2,sup1 tương quan với giảả̉i thích cho factor Kết quả: Các item work 3,work2,work1 tương quan với giảả̉i thích cho factor Kết quả: Các item ben3,ben2,ben1 tương quan với giảả̉i thích cho factor Kết quả: Các item prom1,prom2,prom3 tương quan với giảả̉i thích cho factor Kết quả: Các item env1, evn2 tương quan với giảả̉i thích cho factor Bước 5: Xây dựng ma trận tương quan, KMO kiểm định Bartlett’s test -Hệ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) số dùng để xem xét thích hợp phân tích nhân tố Trị số KMO phảả̉i đạụ̣t 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 khảả̉ 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 không Chúng ta cần lưu ý, điều kiện cần để áp dụụ̣ng phân tích nhân tố biến quan sát phảả̉n ánh khía cạụ̣nh khác nhân tố phảả̉i có mối tương quan với Điểm liên quan đến giá trị hội tụụ̣ phân tích EFA nhắc Do đó, kiểm định cho thấy khơng có ý nghĩa thống kê khơng nên áp dụụ̣ng 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, còừ̀n cronbach’s Alpha đo tương quan mẫu lấy Hệ số KMO : 0,51 giữ lạụ̣i ta giữ lạụ̣i Factor -Vậy cumulative % cho biết nhân tố giảả̉i thích 66,608% biến thiên liệu toàn biến thiên 100% Bước 7: Viết phương trình factor Component Score Coefficient Matrix pay1 pay2 pay3 ben1 ben2 ben3 env1 env2 cow1 cow2 cow3 cow4 prom1 prom2 prom3 sup1 sup2 sup6 sup7 work1 work2 work3 work4 pay4 pay5 ben4 env3 env4 prom4 sup3 sup4 sup5 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 798 Kiểm định cronbach’s Alpha 0.798 lớn 0.6 cho thấy factor có tương quan chặt chẽ với Item-Total Statistics loy1 loy2 loy3 Component Matrixa loy1 loy3 loy2 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 Hệ số KMO : 0,51 giữ lạụ̣i ta giữ lạụ̣i Factor loy -Vậy cumulative % cho biết nhân tố giảả̉i thích 71.850% biến thiên liệu tồn biến thiên 100% 9.4:Viết phương trình factor Component Score Coefficient Matrix loy1 loy2 loy3 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 Model (Constant) Fsup Fpay Fcow Fprom Fben Fwork Fenv 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 ^ β2 :Trong điều kiện yếu tố khác không đổi Fpayi tăng điểm Floyi trung binh tăng 0.436 điểm ^ β3 :Trong điều kiện yếu tố khác không đổi Fcowi tăng điểm Floyi trung binh tăng 0.208 điểm ^ β4 :Trong điều kiện yếu tố khác khơng đổi Fpromi tăng điểm Floyi trung binh tăng 0.267 điểm ^ β5 :Trong điều kiện yếu tố khác không đổi Fbeni tăng điểm Floyi trung binh tăng 0.108 điểm 1:Trong điều kiện yếu tố khác không đổi Fsupi tăng điểm Floyi trung binh tăng 0.351 điểm ^ β ^ β7 :Trong điều kiện yếu tố khác khơng đổi Fenvi tăng điểm Floyi trung binh tăng 0.089 điểm ;Trong điều kiện yếu tố khác không đổi Fworki tăng điểm Floyi trung binh tăng 0.229 điểm Trình bày lý thuyết kết quảả̉ ứng dụụ̣ng, đọc nội dung kết quảả̉ bước Sau thực xong, nhớ kết luận kiến nghị giảả̉i 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 không Chúng ta cần lưu ý, điều kiện cần để áp dụụ̣ng phân tích nhân tố biến quan sát phảả̉n ánh khía cạụ̣nh khác nhân tố phảả̉i... phảả̉i có mối tương quan với Điểm liên quan đến giá trị hội tụụ̣ phân tích EFA nhắc Do đó, kiểm định cho thấy khơng có ý nghĩa thống k? ? khơng nên áp dụụ̣ng phân tích nhân tố cho biến xem xét Kiểm