Thông tin tài liệu
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 gọi biến quan sát, khoản mục nhỏ cấu tạo thành factor dùng để xem xét thích hợp phân tích nhân tố Một factor tạo thành từ nhiều item -Hệ số Cronbach’s Alpha 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 Item-Totdl Statistics Scale Variance if Item Deleted Scale Mean if Item Deleted work1 work2 work3 work4 pay1 pay2 pay3 pay4 pay5 ben1 ben2 ben3 ben4 env1 env2 env3 env4 cow1 cow2 cow3 cow4 proml prom2 prom3 prom4 sup1 sup2 sup3 sup4 sup5 sup6 sup7 14' 149.7 09 53 14 03 36 15 5 34 63 149.4 149.4 150.2 150.6 149.9 626.84 556 708 150 150.1 414 149 149.1 600 149 150.1 150.6 980 150 149.2 149.3 149.0 149.2 149.1 496 8 236 149 149.9 044 150 149.5 149.7 149.7 045 5 150.0 149.6 149.0 49 149.0 149 Corrected Item-Total Correlatỉon 083 777 628.26 628.19 626 633.59 631 634.29 627 625.39 622 633.41 634 617.36 658.82 658 634.77 650.71 633.34 634 630.87 630 626.83 626 634.22 621.82 638103 629.89 629 634.27 624.66 631.37 619 Cronbach's Alpha lf Item Deletẽd 591 558 539 558 53 52 59 60 099 105 41 533 538 543 558 597 564 649 535 927 26 921 924 920 920 58 920 920 920 49 919 921 672 922 927 605 920 919 566 920 922 473 923 919 426 633 920 920 920 920 390 920 546 920 43 919 922 920 920 920 919 65 920 919 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 gọi 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 Ket quả: Rơtated Component Nl3trixJ ĩups 799 S0.4 xem quan trọng , >=0.5 xem có ý nghĩa thực tiễn Rotđted Component Mđtnx3 Oomponent cow1 872 cow2 867 cow3 855 cow4 634 ben1 sup2 sup1 sup6 sup7 938 792 935 732 00 368 696 585 775 proml 357 prom3 767 prom2 pay3 504 ben3 ben2 320 754 pay2 pay1 env2 314 780 757 env1 837 699 654 Extraction Method: Principal Component Analysis Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization a Rotation converged in iterations Kết quả: Các item cow1, cow2, cow3, cow4 tương quan với giải thích cho factor1 Rolated Cornponerrt Mđtíix3 Component pay5 848 pay4 pay2 024 693 pay1 ben4 666 643 pay3 cow2 557 319 418 320 -.318 874 861 cow3 837 C0w4 709 ben? 918 ban3 917 476 664 Sup1 847 sup2 801 Sup6 env4 641 619 env3 worH4 307 cow1 bom 591 430 env2 env1 Extraction Method: Principal Component Analysis Rotation Method: Varimaxvvith KaiserNormalization.a a Rũtatiũii corcerged in tteratiữns 350 447 766 732 Rotated Component Matrix9 Component pay5 ,861 pay4 ,850 ben4 ,652 pay2 ,584 pay1 578 ,326 pay3 ,470 ,365 cow1 r cow3 ,811 cow4 ,679 795 sup6 795 iup2 ,740 ,478 ,341 -,347 ,335 ,663 ■upi ,475 ,630 ben3 ,927 ben2 ,921 work4 ,372 846 sup3 ,485 work1 ,395 ,861 ben1 ,319 cow2 sup7 ,653 ,373 ,751 ,319 ,653 work3 ,362 596 env2 ,757 erw1 ,674 env4 env3 ,635 ,582 Extraction Method: Principal Component Analysis Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization a a Rotation converged in iterations Component pay4 032 pay5 Pen4 767 756 benl 707 pay1 706 300 sup6 030 sup3 795 $up5 765 Sup4 62B cow1 973 Cơw2 654 C0W3 644 work3 023 work2 797 work1 747 proml prom2 883 748 311 Eỉđraction Method: Principal Component Analysis Rũtation Me1lwd;Varimaxwith KaìserNormalEBtion.1 a Rotation converged In IteraUons Component cow1 863 cow2 860 cow3 831 cow4 591 313 work3 799 work1 768 work2 685 work4 555 pay4 pay5 426 357 866 832 pay2 414 553 pay3 302 515 supS 800 sup3 760 íup5 676 iup1 339 651 313 396 ben3 949 ben2 942 ben1 461 685 praml 801 pramí 731 prom3 env2 672 Extraction Method: Principal ComponentAnalysis Rotatỉon Method: Varimax with Kaiser Normalization.a a Rotation converged in iterations .878 Rotated Component Matrix’ Component sup6 827 sup5 740 sup7 731 sup4 330 641 cow1 871 cow2 862 cow3 833 94 ben3 ben2 ben1 323 93 67 415 pay4 858 pay5 850 payl 352 661 work3 835 work2 795 work1 728 proml 854 prom2 738 prom3 338 Extraction Method: Principal Component Analysis Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization ? 692 a Rotation converged in iterations Rơtated Comporient Bísrtrĩx* Conìponart t pay4 Ễ paỵí 799 payl 639 pay3 payl 625 621 b«n4 JSB í 32 31« supB supì JŨ3 773 3S7 333 jeí sup? 5Up$ sup2 375 np4 743 722 5Ũ& 343 428 proml 753 prornS 704 proiri4 uuork4 342 prornS «40 «2 301 386 CCỢI2 613 341 cow1 Ctiw3 828 JB oow4 19 449 635 ban3 92 J9 DO benì b«n1 4B3 «k3 env4 651 356 lủ ẺíìvS 319 303 uuorítĩ 364 ■nkl 446 337 364 411 ■S0 541 532 512 eriv2 ernrl Bctractnn Method: Píiriữipal Compọnerrt Aialysis Rotathữn h/tethod: '■■AnmaK wfth Kaisír NonTìatiỉatiữn Rũtation cũDVẽrged in 10 rtenatiũns .733 308 581 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 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 KMO and BartletCs Test Kaiser-Meyer-Olkm Measure otSampling Adequacy BartletCs Test of Sphericity Approx Chi-Square Slg 86 2882.378 49 Hệ số KMO : 0,5 50% cho thấy mơ hình EFA phù hợp Coi biến thiên 100% trị số thể nhân tố trích đọng % bị thất thoát % biến quan sát -Trị số Eigenvalue tiêu chí sử dụng phổ biến để xác định số lượng nhân tố phân tích EFA Với tiêu chí này, có nhân tố có Eigenvalue > giữ lại mơ hình phân tích T otal Variâiice Explained Initial Elgenvaluas Total Component 10 11 12 13 14 15 16 17 13 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 % oivaiĩance 10.45 7 442 997 885 714 647 577 511 472 451 429 368 339 276 259 224 210 185 173 150 128 2.79 2.19 1.84 32.6 79 1.40 1.17 1.00 76 39 31 14 8 6 8 979 864 809 700 655 579 540 470 438 398 8.72 6.86 5.77 4.50 4.39 3.66 3.12 3.11 2.76 2.39 2.23 2.02 1.80 1.59 1.47 1.40 1.34 1.24 1.15 1.05 Eítractlon Sums oisquared Loadlngs Cumulalĩve % Total 32.6 79 99 65 36 41 40 08 34 49 13 03 35 58 60 56 32 40 82 28 78 36 15 79 88 89 44 23 63 33 71 69 41.3 48.2 54.0 58.5 62.9 66.6 69.7 72.8 % oĩVarlance 10.45 91 97 47 42 08 74 00 32.679 8.7 2.7 2.1 1.8 1.4 1.4 1.1 1.0 20 66 70 05 98 68 26 6.8 5.7 4.5 4.3 3.6 3.1 Rotation Sums of Squared Loadlngs Cumulatlve % 32.6 79 99 65 36 41 40 08 34 41.3 48.2 54.0 58.5 62.9 66.6 69.7 58 77 75 38 96 17 17 37 75.6 78.0 80.2 82.2 84.0 85.6 87.1 88.5 89.8 91.1 92.2 93.3 94.3 95.1 95.9 96.6 97.3 97.9 98.4 98.9 99.3 99.7 100.00 074 231 Extraction Method: Principal Component Anaíysls Kết luận: -Eigenvalues đại diện cho lượng biến thiên giải thích factor Eigenvalues >1thiên giữ lại ta giữ lại Factor biến thiên dữđược liệu toàn biến 100% Bước 7: Viết phương trình factor Total % oivarĩance 3.8 12.05 3.6 3.3 3.1 2.8 2.5 1.5 1.3 7 06 50 65 40 78 11.49 10.54 9.8 9.0 7.8 4.7 4.1 Cumulative % 2.057 1 6 23.54 34.09 43.90 52.95 60.81 65.55 69.73 Component Score Coefficient Matrix Component payi pay2 a py 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 -.0 39 08 002 021 24 41 50 032 016 000 45 17 80 17 50 236 239 326 228 86 71 48 07 10 66 89 18 29 002 271 090 -.0 -.0 -.0 -.0 -.0 -.1 -.0 -.0 -.0 -.0 -.0 -.0 -.1 -.0 -.0 -.0 -.0 -.0 138 167 139 084 81 04 055 017 000 40 56 06 50 013 64 68 13 07 129 01 043 014 10 335 316 160 72 78 11 73 071 -.0 -.1 -.0 -.0 -.0 -.0 -.0 -.1 -.1 -.0 -.1 -.0 -.0 -.0 -.0 -.0 -.0 83 87 86 43 01 24 057 23 337 343 295 191 66 017 94 20 81 41 054 046 113 058 94 040 000 28 016 000 66 007 -.0 -.0 -.0 -.0 -.0 -.0 -.0 -.0 -.1 -.0 -.0 -.0 -.0 -.0 -.0 37 216 036 045 Extraction Method: Principal Component Analysis sup5 Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization Component Scores -.0 87 40 40 10 29 003 005 19 29 09 40 122 405 321 300 07 06 23 90 32 02 69 144 57 068 148 089 011 224 17 49 38 -.0 -.2 -.0 -.0 -.0 -.1 -.1 -.0 -.1 -.0 -.1 -.0 -.0 -.0 -.0 -.0 -.0 -.0 -.0 043 97 17 241 386 401 80 36 28 38 031 37 029 04 31 40 061 005 39 023 32 002 32 51 99 128 119 027 05 32 98 48 -.0 -.0 -.0 -.0 -.0 -.0 -.0 -.0 -.0 -.0 -.0 -.0 -.0 -.0 -.0 -.0 -.0 -.0 -.0 156 171 248 75 08 011 00 020 62 009 33 08 77 49 16 276 082 89 52 390 180 301 225 46 19 20 18 26 04 57 002 29 -.0 -.0 -.1 -.0 -.0 -.0 -.0 -.1 -.0 -.0 -.1 -.1 -.1 -.1 -.0 -.0 -.0 -.0 -.1 092 111 54 47 59 45 335 536 006 090 01 51 114 047 10 283 147 09 55 008 04 56 75 018 012 23 175 083 55 18 39 92 -.0 -.0 -.0 -.0 -.0 -.1 -.1 -.0 -.0 -.0 -.1 -.0 -.0 -.0 -.0 -.1 -.0 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 + uAi F6i= F7i= Bước 8: Đặt tên factor theo item FAC1_1 FAC2_1 Numeric Numeric 11 11 FAC3_1 Numeric FAC4_1 Numeric FAC5_1 5 Fsup Fpay None None None None 13 13 iẼ Right = Right # Scale Scale X Input X Inpul 11 Fcow None None 13 ii Right Ạ Scale X Input 11 Fprom None None 13 — Right Ạ Scale X Input Numerĩc 11 Fben None None 13 s Right Ạ Scale X Input FAC6_1 Numeric 11 Fwork None None 13 n Right # Scale X Inpul FAC7_1 Numeric 11 Fenv None None 13 Ịẵ Right Ạ Scale X Input 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 loy1 loy2 loy3 Scale Mean if Scale Variance if Item Deleted 8 Item Deleted 8.1 40 31 Item-Total Statistics Cronbach's Corrected ItemAlpha Total Correlation if Item Deleted 740 626 8.2 8.7 46 574 805 626 742 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 664 154.727 Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy Bartlett's Test of Sphericity Approx Chi-Square 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 tồn 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 CoeíTicientsa Standardized Unstandardized Coefficients Model B (Constant) Fsup Fpay Fcow Fprom Fben Fwork Std Error -1.873E-16 436 208 267 108 229 Fenv 089 a Dependent Variable: Floy Beta t 059 059 059 059 059 059 059 Sig .000 059 351 Coefficients 351 436 208 267 108 229 089 1.000 5.9 20 42 12 92 20 62 04 7.3 3.5 4.4 1.8 3.8 1.5 000 000 001 000 071 000 135 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 p 1:Trong điều kiện yếu tố khác không đổi Fsupi tăng điểm Floyi trung binh tăng 0.351 điểm p2 :Trong điều kiện yếu tố khác không đổi Fpayi tăng điểm Floyi trung binh tăng 0.436 điểm p :Trong điều kiện yếu tố khác khơng đổi Fcowi tăng điểm Floyi trung binh tăng 0.208 điểm p :Trong điều kiện yếu tố khác không đổi Fpromi tăng điểm Floyi trung binh tăng 0.267 điểm p :Trong điều kiện yếu tố khác không đổi Fbeni tăng điểm Floyi trung binh tăng 0.108 điểmp ;Trong điều kiện yếu tố khác không đổi Fworki tăng điểm Floyi trung binh tăng 0.229 điểm p :Trong điều kiện yếu tố khác khơng 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 ... 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. .. 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 k? ? khơng nên áp dụng phân tích nhân tố. .. -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 dụng phân tích nhân tố biến quan sát
Ngày đăng: 10/03/2022, 15:21
Xem thêm:
