ĐỊNH NGHĨAPhân tích nhân tố bằng các thành phần chính principal components cho phép rút gọn nhiều biến số variables hoặc items ít nhiều có một liên tương quan lẫn nhau thành những đại lư
Trang 1PHÂN TÍCH NHÂN TỐ
EXPLORE FACTOR ANALYSIS (EFA)
VÀ KIỂM ĐỊNH CRONBACH ALPHA
TS LÊ VĂN HUY
Email: levanhuy@vnn.vn
Trang 2Điểm số nhân tố (Factorial Scores)
Độ tin cậy và hiệu lực (Reliability and Validity)
Trang 3ĐỊNH NGHĨA
Phân tích nhân tố bằng các thành phần chính (principal components) cho phép rút gọn nhiều biến số (variables hoặc items) ít nhiều có một liên tương quan lẫn nhau thành những đại lượng được thể hiện dưới dạng mối tương quan theo đường thẳng được gọi là những nhân tố (factors) Chú ý: từ đây có thể hiện các biến là các items
Trang 4F i là ước lượng trị số của nhân tố (factor) thứ i.
W ik là quyền số hay trọng số nhân tố (weight or factor score coefficient) của biến số thứ k đến nhân tố i.
k: Số biến (items)
Trang 5ĐỊNH NGHĨA PHÂN TÍCH NHÂN TỐ
Rút gọn số biến
đầu tiên là xác định các chiều (dimension) khác nhau
sau đó, giải sự liên quan của mỗi biến (variable, items) với các nhân tố (factors)
tùy theo tình hình mà giảm số lượng các biến
Chú ý
Không có biến độc lập và biến phụ thuộc, các biến có cùng một tình trạng (cùng thang đo)
Trang 7VÍ DỤ THANG ĐIỂM LIKERT
Trang 9SƠ LƯỢC VỀ KHÁI NIỆM
Khái niệm là công cụ
để gọi tên một sự kiện khoa học,
để tư duy và trao đổi thông tin,
Trang 10THÀNH PHẦN CỦA LÝ THUYẾT KHOA HỌC
Khái niệm nghiên cứu
Biến
Khái niệm nghiên cứu
Các giới hạn trong nghiên cứu: giá trị, thời gian và không gian Æ giả thuyết
Giả thuyết
lý thuyết
Giả thuyết kiểm định
Trang 11MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU VÀ CÁC KHÁI NIỆM
ĐỒNG NGHIỆP PHÚC LỢI BẢN CHẤT CVIỆC MÔI TRƯỜNG LV
SỰ TRUNG THÀNH
Trang 12PHÂN TÍCH NHÂN TỐ
Analyze
Data Reduction
Factor
Trang 13PHÂN TÍCH NHÂN TỐ Chọn tất cả
các biến cần phân tích nhân tố vào ô Variables vào như hình vẽ
Nhấn vào Descriptives
Trang 14PHÂN TÍCH NHÂN TỐ
Chọn image và KMO
Trang 15PHÂN TÍCH NHÂN TỐ
Lưu lại nhân số
Xóa các trọng số <0,5
của các biến với các
nhân tố
Xoay Varimax
Trang 16B1 KIỂM TRA ĐIỀU KIỆN PHÂN TÍCH NHÂN TỐ
ĐK2: Sig (Bartlett’s Test) < 0,05 (Hair và cộng sự, 2006)
ĐK1: KMO > 0,5 (Hair
và cộng sự, 2006)
Câu hỏi: Nếu KMO <0,5 hoặc Sig (Bartlett’s Test) > 0,05
thì giải quyết thế nào?
Æ Bỏ items có giá trị trên đường chéo của Anti-image
Matrices < 0,3
Trang 18Thông tin từ
biểu
Rotated
Component Matrix
Bỏ các items
có giá trị
<0,5 (Hair và cộng sự, 2006)
Bỏ các items
có giá trị
Trang 19Bỏ các items
có giá trị
<0,5
MT3, MT4
Trang 20Kết quả phân tích sau khi
đã loại các items MT3,
MT4
Trang 21Đặt tên của các Factors (từ 1 đến 7)
Khi đặt tên:
Nên đối chiếu với các biến tiềm ẩn trong phần mô hình lý thuyết
Trang 22CÂU HỎI 1
Hãy kết luận
F1: Cơ hội đào tạo và thăng tiến F1 = Mean (ĐT2, ĐT3, ĐT4, ĐT5, ĐT6, ĐT7) F2: Lãnh đạo
F3: Lương, thưởng F4: Đồng nghiệp F5: Phúc lợi
F6: Ban chất CV F7: Môi trường LV
Trang 23Mức ý nghĩa kiểm định Barlett = 0,000 <0,05
Các biến quan sát có tương quan với nhau trên tổng thể
KMO = 0,863
Dữ liệu phù hợp để thực hiện phân tích nhân tố
Trang 24CÂU HỎI 2
Các bạn hãy thực hiện tương tự với biến tiềm ẩn LTT
Trang 26TÍNH CÁCH NHÂN SỐ
Trung bình của các biến (items)
Trang 27TÍNH CÁCH NHÂN SỐ
Trang 28NHẬN XÉT !!!
Dữ liệu đã có giá trị?
Dữ liệu đã có độ tin cậy?
Æ Cần thực hiện kiểm định Cronbach Alpha
Trang 29KIỂM ĐỊNH CRONBACH ALPHA
Analyze Scale Reliability Analysis
Trang 30KIỂM ĐỊNH CRONBACH ALPHA
- Chọn các biến (items) biểu hiện F1 vào phân tích
- Nhấn Statistics
Chọn các tùy chọn
Trang 31KẾT QUẢ
Điều kiện: Cronbach Alpha >=0,6 nhưng tốt nhất là lớn hơn 0,7
(Nunnally và Burnstein, 1994)
Trang 32CÂU HỎI
Nếu Cronbach Alpha <0,6 thì xử lý thế nào?
Æ Cần kiểm tra loại items nào để cho Cronbach
Alpha lớn hơn 0,6
Æ Thông tin xem trong Cronbach's Alpha if Item
Deleted
Trang 34BỎ ITEMS ĐT2 KẾT QUẢ SẼ LÀ:
Kết luận: Thỏa điều kiện
Trang 35KẾT LUẬN
Các nhân số của các nhân tố dùng để tính toán chỉ được hình thành sau khi kiểm tra EFA và Cronbach Alpha (thõa mãn các điều kiện)
Vậy, các nhân tố Fi được tính như thế nào
F1: Cơ hội đào tạo và thăng tiến
Trang 36THANG ĐO ĐƠN HƯỚNG VÀ ĐA HƯỚNG
Khái niệm có thể chỉ gồm một yếu tố / thành phần
và thang đo khái niệm chỉ có một thành phần gọi
là thang đo đơn hướng (unidimensional)
Khái niệm có thể gồm nhiều yếu tố / thành phần
và thang đo khái niệm có nhiều thành phần gọi là thang đo đa hướng (multiunidimensional)
Trang 37CÂU HỎI
Trong phần hợp tuyển lý thuyết, nghiên cứu kết luận mô hình gồm 7 nhân tố tác động đến sự hài lòng của nhân viên?
Nếu trong phân tích EFA ta thấy có 8 factors (nhân tố, thành phần)
Æ Giải quyết thế nào?
Æ Kết luận: Tồn tại một thang đo đa hướng và
cần điều chỉnh mô hình?