Phân tích nhân tố và kiểm định thang đo

Hoàng Trọng, Khoa Toán - Thống Kê, ĐH Kinh Tế TPHCM 1 PHÂN TÍCH NHÂN TỐ & KiỂM ĐỊNH THANG ĐO Hoàng Trọng, Khoa Toán – Thống Kê Tháng 7 năm 2006 XÂY DỰNG VÀ KiỂM ĐỊNH THANG ĐO LƯỜNG DÙNG TRONG NGHIÊN CỨU Hồng Trọng, Khoa Tốn - Thống Kê, ĐH Kinh Tế TPHCM 2 3 Mơ hình nghiên cứu & khái niệm Trong nghiên cứu định lượng cần đo lường các khái niệm dùng trong nghiên cứu (construct). Một mơ hình nghiên cứu đơn giản bên dưới có 3 khái niệm: Giá trị dịch vụ, chất lượng dịch vụ và sự hài lòng. Giá trò dòch vụ Chất lượng dòch vụ Sự hài lòng H1 (+) H2 (+) 4 Khái niệm và Đo lường Việc đo lường một số khái niệm có thể khơng phức tạp về phương pháp ví dụ như: mức thu nhập, mức chi tiêu, thời gian xem truyền hình, quy mơ vốn, quy mơ lao động, năng suất lao động. Một số khái niệm phức trườu tượng đòi hỏi cần có q trình chi tiết hóa khái niệm (construct operationalization) và thiết kế đo lường (measurement design) và kiểm tra kỹ lưỡng. Ví dụ như: • Trung thành của khách hàng đối với sản phẩm/dịch vụ/thương hiệu (customer loyalty); Chất lượng sản phẩm/dịch vụ theo cảm nhận của khách hàng (perceived quality) • Hài lòng của nhân viên (employee satisfaction) • Chất lượng cuộc sống, quan niệm sống • Lòng tin; thái độ của người dân tại chỗ đối với người nhập cư … Hoàng Trọng, Khoa Toán - Thống Kê, ĐH Kinh Tế TPHCM 3 5 Khái niệm và Đo lường • Ví dụ về chi tiết hóa khái niệm: trung thành của khách hàng đối với sản phẩm/dịch vụ/thương hiệu (customer loyalty) bao gồm những khía cạnh sau: – Tiếp tục mua – Không nghĩ đến những thứ khác – Không có ý định mua thử những thứ khác – Nói tốt về sp/dịch vụ/thương hiệu với người khác – Giới thiệu sp/dịch vụ/thương hiệu với người khác 6 Đo lường và thang đo Likert Khái niệm đơn giản chỉ cần thang đo đơn giản (thang đo 1 chỉ báo) Khái niệm trườu tượng cần thang đo phức tạp (thang đo nhiều chỉ báo - muti-indicator scale) Thang đo nhiều chỉ báo được sử dụng phổ biến nhất là Likert 5 mức độ. “Xin vui lòng đọc kỹ những phát biểu sau. Sau mỗi câu phát biểu, hãy khoanh tròn trả lời thể hiện đúng nhất quan điểm của bạn. Xin bạn cho biết rằng bạn rất đồng ý, đồng ý, thấy bình thường, không đồng ý hay rất không đồng ý với mỗi phát biểu?” Hoàng Trọng, Khoa Toán - Thống Kê, ĐH Kinh Tế TPHCM 4 7 Đo lường và thang đo Likert Sau đây là những phát biểu liên quan đến việc chọn và học tập của bạn tại trường ĐH Kinh Tế TPHCM. Xin bạn vui lòng trả lời bằng cách khoanh tròn một con số ở từng dòng. Những con số này thể hiện mức độ bạn đồng ý hay không đồng ý đối với các phát biểu theo quy ước như sau: Rất không đồng ý 1 Không đồng ý 2 Trung lập 3 Đồng ý 4 Rất đồng ý 5 1. Bằng cấp của trường ĐH Kinh Tế sẽ giúp tôi kiếm được thu nhập cao sau khi ra trường. 1 2 3 4 5 2. Kiến thức từ trường ĐH Kinh Tế sẽ giúp tôi dễ dàng thăng tiến trong nghề nghiệp. 1 2 3 4 5 3. Tôi tin rằng các doanh nghiệp rất cần các sinh viên tốt nghiệp từ trường tôi đang học. 1 2 3 4 5 4. Bằng cấp có được từ trường ĐH Kinh Tế là sự đầu tư tốt của tôi cho tương lai. 1 2 3 4 5 5. Bằng đại học Kinh Tế bảo đảm việc làm trong tương lai. 1 2 3 4 5 8 Thang đo đơn hướng và đa hướng Một khái niệm có thể chỉ bao gồm một yếu tố/thành phần/khía cạnh (component / factor / aspect), và thang đo một khái niệm chỉ bao hàm một thành phần gọi là thang đo đơn hướng (unidimesional) Một khái niệm có thể bao gồm nhiều yếu tố/thành phần/khía cạnh, và thang đo một khái niệm bao hàm nhiều thành phần gọi là thang đo đa hướng (mutidemensional) Thang đo Likert áp dụng cho một khái niệm đơn có thể là một thang đo nhiều chỉ báo có tính đơn hướng, chỉ bao gồm một tập hợp mục hỏi. Thang đo Likert áp dụng cho một khái niệm đa yếu tố có thể là một thang đo nhiều chỉ báo có tính đa hướng, bao gồm nhiều tập hợp mục hỏi, mỗi một tập hợp mục hỏi sẽ phản ảnh một yếu tố của khái niệm. Hồng Trọng, Khoa Tốn - Thống Kê, ĐH Kinh Tế TPHCM 5 9 Thang đo đơn hướng và đa hướng BẢNG 3.3 Kết quả phân tích nhân tố EFA của khái niệm “chất lượng dòch vụ đào tạo” Biến quan sát Các nhân tố chính Trọng số % biến thiên giải thích được Cron bach α F1 Họat động đào tạo 33.849 0.726 CL_1 Chương trình đào tạo phù hợp tốt với yêu cầu của thực tiễn. 0.600 CL_2 Nội dung môn học được đổi mới, đáp ứng tốt yêu cầu đào tạo. 0.620 CL_3 Phương pháp giảng của GV phù hợp với yêu cầu của từng môn học. 0.652 CL_4 Giảng viên có kiến thức sâu về môn học đảm trách. 0.673 CL_5 Cách đánh giá và cho điểm sinh viên công bằng. 0.583 CL_6 Tổ chức thi cử, giám thò coi thi nghiêm túc. 0.565 F2 Cơ sở vật chất 7.377 0.746 CL_8 Cơ sở vật chất trường đáp ứng tốt nhu cầu đào tạo và học tập. 0.639 CL_9 Phòng máy tính đáp ứng tốt nhu cầu thực hành của sinh viên. 0.680 CL_10 Cơ sở vật chất thư viện tốt. 0.798 CL_11 Nhân viên thư viện phục vụ tốt. 0.698 F3 Dòch vụ hỗ trợ và phục vụ 9.166 0.811 CL_13 Dòch vụ y tế đáp ứng tốt sinh viên có nhu cầu. 0.645 CL_14 Tư vấn đáp ứng tốt nhu cầu chọn lựa và học tập của sinh viên. 0.718 CL_15 Dòch vụ tài chính hỗ trợ tốt sinh viên có nhu cầu. 0.782 CL_17 Dòch vụ ăn uống giải khát phù hợp với nhu cầu sinh viên. 0.638 CL_19 Nhân viên giáo vụ, thanh tra nhiệt tình phục vụ sinh viên. 0.567 CL_20 Nhà trường và khoa thường xuyên lắng nghe ý kiến sinh viên. 0.579 10 Thang đo đơn hướng và đa hướng BẢNG 3.4 Kết quả phân tích nhân tố của khái niệm “sự hài lòng của sinh viên” Biến quan sát Trọng số HL_1 Học tại trường ĐH Kinh Tế TPHCM hơn những gì tôi mong đợi. 0.880 HL_2 Trường ĐH Kinh Tế giống như trường ĐH lý tưởng mà tôi hằng mong đợi. 0.883 HL_3 Tôi hài lòng khi học tại trường ĐH Kinh Tế TPHCM. 0.862 Giá trò Eigen % biếân thiên được giải thích Cronbach alpha 2.296 76.522 0.846 Hoàng Trọng, Khoa Toán - Thống Kê, ĐH Kinh Tế TPHCM 6 11 Các bước xây dựng thang đo Likert 1. Nhận diện và đặt tên biến muốn đo lường: kinh nghiệm, quan sát, và thăm dò 2. Lập ra một danh sách các phát biểu hoặc câu hỏi mang tính biểu thị. Có thể lấy từ lý thuyết có liên quan, đọc sách báo, ý kiến chuyên gia, thực nghiệm. 3. Xác định loại trả lời: đồng ý – không đồng ý; ủng hộ -- phản đối; hữu ích -- vô ích; nhiều – không có; giống tôi – không giống tôi; phù hợp –không phù hợp; luôn luôn – không bao giờ; đúng – không đúng 4. Số lượng mức độ: 3, 5 hay 7 mức độ. 5. Kiểm tra toàn bộ các mục hỏi bằng cách khảo sát thử 100 – 200 người. 6. Phân tích mục hỏi trong danh sách để tìm ra một tập hợp các mục hỏi giúp đo lường được một khía cạnh của khái niệm/biến muốn nghiên cứu trong mô hình. 12 Phân tích các mục hỏi Tìm ra và giữ lại những mục hỏi có ý nghĩa giúp đo lường được một khía cạnh của khái niệm nghiên cứu từ danh sách các mục hỏi ban đầu -> kiểm tra tính đơn hướng Tính điểm các trả lời Kiểm tra tương quan giữa các mục hỏi và tính toán Cronbach alpha Kiểm tra tương quan giữa tổng điểm của từng người và điểm của từng mục hỏi. Tiêu chuẩn: α lớn hơn 0,7 Hoàng Trọng, Khoa Toán - Thống Kê, ĐH Kinh Tế TPHCM 7 PHÂN TÍCH NHÂN TỐ Factor Analysis 14 Khái niệm và ứng dụng Phân tích nhân tố là tên chung của một nhóm các thủ tục được sử dụng chủ yếu để thu nhỏ và tóm tắt các dữ liệu. Trong nghiên cứu, ta có thể thu thập được một số lượng biến khá lớn và hầu hết các biến này có liên hệ với nhau và số lượng của chúng phải được giảm bớt xuống đến một số lượng mà chúng ta có thể sử dụng được. Hồng Trọng, Khoa Tốn - Thống Kê, ĐH Kinh Tế TPHCM 8 15 Mơ hình phân tích nhân tố các nhân tố chung có thể được diễn tả như những kết hợp tuyến tính của các biến quan sát: F W X W X W X W X i í í í ík k = + + + + 1 1 2 2 3 3 . F i : ước lượng trò số của nhân tố thứ i W í : quyền số hay trọng số nhân tố (weight or factor score coefficient) k : số biến 16 Các tham số thống kê trong FA Điều kiện áp dụng FA: các biến có tương quan với nhau Barlett test of sphericity: kiểm định có tương quan hay khơng, giả thuyết khơng là: khơng có tương quan giữa các biến quan sát. Kaiser-Mayer-Olkin (KMO): từ 0,5 -> 1, các tương quan đủ lớn đến mức có thể áp dụng FA. v1 v2 v3 v4 v5 v6 v1 1 v2 0 1 v3 0 0 1 v4 0 0 0 1 v5 0 0 0 0 1 V6 0 0 0 0 0 1 Hoàng Trọng, Khoa Toán - Thống Kê, ĐH Kinh Tế TPHCM 9 17 Các tham số thống kê trong FA Correlation matrix (ma trận tương quan): ma trận chứa tất cả các hệ số tương quan cặp giữa các cặp biến trong phân tích. v1 v2 v3 v4 v5 v6 v1 1 0.039 0.321 0 0.314 -0.097 v2 0.039 1 -0.13 0.534 0.352 0.593 v3 0.321 -0.13 1 -0.432 0.474 0.037 v4 0 0.534 -0.432 1 0.077 0.345 v5 0.314 0.352 0.474 0.077 1 0.279 v6 -0.097 0.593 0.037 0.345 0.279 1 Communality (phần chung): lượng biến thiên của 1 biến được giải thích chung với các biến khác (cũng là phần biến thiên được giải thích bởi các nhân tố chung). Eigenvalue: phần biến thiên được giải thích bởi mỗi nhân tố so với biến thiên toàn bộ. 18 Các tham số thống kê trong FA Factor scores (các điểm số nhân tố): các trị số được ước lượng cho từng quan sát trên từng nhân tố được rút ra. Các biến gốc Các nhân tố (biến tổng hợp) Factor score Hoàng Trọng, Khoa Toán - Thống Kê, ĐH Kinh Tế TPHCM 10 19 Số lượng nhân tố Priori determination: từ lý thuyết, kinh nghiệm, các kết quả nghiên cứu trước. Dựa vào eigenvalue: eigenvalue thể hiện phần biến thiên được giải thích bởi mỗi nhân tố so với biến thiên toàn bộ, nếu phần biến thiên được giải thích này lớn (eigenvalue lớn hơn 1), thì nhân tố rút ra có ý nghĩa tóm tắt thông tin tốt. 20 Xoay các nhân tố Thỉnh thoảng có một vài biến có hệ số lớn đối với hơn một nhân tố hoặc có nhiều nhân tố có hệ số lớn trong cùng một biến, việc giải thích sẽ trở nên khó khăn F1 F2 ngua sau rang 0.050 0.618 lam trang rang 0.891 -0.007 lam khoe nuu rang -0.143 0.872 lam hoi tho thom tho 0.726 -0.377 lam sach cau rang 0.462 0.726 lam rang bong hon 0.775 0.050 Mỗi biến gốc nên có hệ số tải nhân tố lớn (0.4 trở lên) đối với chỉ một nhân tố được rút ra. -> xoay nhân tố [...]...Xoay các nhân t Xoay v n gi ngun góc ban u c a các nhân t Nhân tố chưa xoay II Nhân tố xoay II -1 V1 V2 -0,5 -1 -0,5 0 +0,5 +1 Nhân tố chưa xoay I V3 V4 V5 +0,5 Nhân tố xoay I +1 21 Xoay các nhân t Xoay khơng gi ngun góc ban Nhân tố chưa xoay II -1 u c a các nhân t Nhân tố xoay giữ nguyên góc ban đầu II V1 Nhân tố xoay V2 Không giữ nguyên góc ban đầu II -0,5 -1 -0,5 0 +0,5 +1 Nhân tố chưa xoay... hi n nhân t , th các tr s c a các bi n g c vào phương trình thì s tính ư c tr s nhân t cho t ng quan sát 25 Tính tr s nhân t Tr s nhân t ã chu n hóa Tr s nhân t chưa chu n hóa F1 = −0,012 X 1 + 0,411X 2 − 0,116 X 3 + 0,356 X 4 + 0,171X 5 + 0,355X 6 F2 = 0,341X1 + 0,039 X 2 + 0,471X 3 − 0,172 X 4 + 0,420 X 5 + 0,065 X 6 Hồng Tr ng, Khoa Tốn - Th ng Kê, H Kinh T TPHCM 26 13 S d ng k t qu phân tích nhân. .. V6 0.0 V2 F2 V4 -1.0 -1.0 0.0 1.0 F1 23 t tên và gi i thích các nhân t Vi c gi i thích các nhân t ư c th c hi n trên cơ s nh n ra các bi n có h s (factor loading) l n cùng m t nhân t Và chúng ta có th tóm t t các d li u thu th p ư c nói r ng ngư i tiêu dùng dư ng như tìm ki m hai lo i l i ích chính khi mua kem ánh răng: l i ích th m m /giao ti p xã h i và l i ích s c kh e ngua sau rang lam trang rang... nguyên góc ban đầu II V1 Nhân tố xoay V2 Không giữ nguyên góc ban đầu II -0,5 -1 -0,5 0 +0,5 +1 Nhân tố chưa xoay I V3 V4 +0,5 V5 Nhân tố xoay Không giữ nguyên góc ban đầu I Nhân tố xoay giữ nguyên góc ban đầu I +1 Hồng Tr ng, Khoa Tốn - Th ng Kê, 22 H Kinh T TPHCM 11 Xoay các nhân t chưa xoay F1 F2 0.050 0.618 0.891 -0.007 -0.143 0.872 0.726 -0.377 0.462 0.726 0.775 0.050 ngua sau rang lam trang rang... ng Kê, H Kinh T TPHCM 26 13 S d ng k t qu phân tích nhân t Sau khi rút trích ư c các nhân t và lưu l i thành các bi n m i, chúng ta s s d ng các bi n m i này thay cho t p h p bi n g c ưa vào các phân tích ti p theo như ki m nh trung bình, ANOVA, tương quan & h i quy Ví d : chúng ta có th xem có khác bi t gi a nam và n hay khơng v t m quan tr ng c a các l i ích khi mua kem ánh răng b ng m t ki m nh... hon F1 -0.014 0.886 -0.233 0.761 0.384 0.766 F2 0.620 0.086 0.852 -0.300 0.770 0.130 24 Hồng Tr ng, Khoa Tốn - Th ng Kê, H Kinh T TPHCM 12 Tính tr s nhân t Fi = Wí1 X 1 + Wí 2 X 2 + Wí 3 X 3 + +Wík X k T Factor score coefficient matrix (ma tr n tr ng s nhân t ), vi t ư c phương trình th hi n t ng nhân t như là k t h p c a các bi n g c F1 F2 ngua sau rang lam trang rang lam khoe nuu rang lam hoi tho... a các l i ích khi mua kem ánh răng b ng m t ki m nh t i v i m u c l p -> có s khác bi t có ý nghĩa th ng kê: nam quan tâm ích giao ti p xã h i nhi u hơn n (k t qu trang sau) nl i 27 S d ng k t qu phân tích nhân t Group Statistics Std Error Mean 21111373 17 18 -.3620768 1.000554 23583278 nam 17 -.2771805 1.155686 28029505 nữ lợi ích sức khỏe N Std Deviation 87044420 Mean 3833755 nữ lợi ích giao tiếp... Equal variances not assumed Equal variances not assumed t-test for Equality of Means 32.790 025 7454523 31652189 -1.632 33 112 -.5389620 33021613 -1.614 27.663 118 -.5389620 33397778 28 Hồng Tr ng, Khoa Tốn - Th ng Kê, H Kinh T TPHCM 14 . Kinh Tế TPHCM 1 PHÂN TÍCH NHÂN TỐ & KiỂM ĐỊNH THANG ĐO Hoàng Trọng, Khoa Toán – Thống Kê Tháng 7 năm 2006 XÂY DỰNG VÀ KiỂM ĐỊNH THANG ĐO LƯỜNG DÙNG TRONG. chỉ cần thang đo đơn giản (thang đo 1 chỉ báo) Khái niệm trườu tượng cần thang đo phức tạp (thang đo nhiều chỉ báo - muti-indicator scale) Thang đo nhiều