Slide bài giảng môn Kinh Tế Lượng Ứng Dụng Trong Kinh Doanh - Chương 2

04/06/2017 ƠN LẠI HỒI QUY BỘI CHƯƠNG 2: Mơ hình hồi quy k biến: PHÂN TÍCH NHÂN TỐ KHÁM PHÁ Exploratory Factor Analysis Phân biệt: - Biến biến định lượng - Biến giả (dummy) - Biến định tính ThS Đỗ Hoàng Oanh Nghiên cứu mẫu sử dụng EFA EFA Yếu tố ảnh hưởng đến kết hoạt động kinh doanh NHTM 04/06/2017 I Giới thiệu Ưu điểm EFA • Có thể thực mơ hình biến mơ hình biến định tính • Khi câu hỏi (biến quan sát – observed variable – item – biến đo lường X) thể cho nhân tố chung (factor), biến X dễ bị tương quan với Mơ hình EFA rút trích thành factor định lượng mà factor không bị tương quan với Phương pháp phân tích nhân tố EFA thuộc nhóm phân tích đa biến phụ thuộc lẫn (interdependence techniques), nghĩa biến phụ thuộc biến độc lập mà dựa vào mối tương quan biến với (interrelationships) EFA dùng để rút gọn tập k biến quan sát thành tập F (F Ta mong cho biến có tương quan chặt chẽ với tương quan chặt với nhân tố F (hoặc tương quan chặt với nhiều nhân tố F) Tuy nhiên, lưu ý F không tương quan với 47 48 12 04/06/2017 Bước 9: Xây dựng ma trận tương quan, KMO kiểm định Bartlett’s test (tt) Kiểm định Bartlett’s test: H0: ??? [ tức ma trận biến qsát Xi ma trận đơn vị Các biến Xi tương quan với đường chéo không tương quan với biến Xi khác] P-value < α: bác bỏ H0 => Phương phân phân tích nhân tố phương pháp phù hợp Bước 9: Xây dựng ma trận tương quan, KMO kiểm định Bartlett’s test (tt) Kaiser – Meyer – Olkin measure (KMO) KMO số dùng để xem xét thích hợp phân tích nhân tố 0.5 < KMO < 1: KMO lớn điều kiện đủ để phân tích nhân tố thích hợp VẬY TỪ KMO VÀ BARTLETT CÓ THỂ KẾT LUẬN BẢNG THIẾT KẾ CÂU HỎI VÀ DATA PHÙ HỢP ĐỂ THỰC HIỆN PHƯƠNG PHÁP EFA (Trong số nghiên cứu, người ta tiến hành làm bước trước bước bước 8) 49 50 Bước 10: Cách xác định số lượng nhân tố eigenvalue (tt) Bước 10: Cách xác định số lượng nhân tố eigenvalue • Ta tính số lượng nhân tố F = số biến quan sát Xi Cần rút nhân tố F? => Nếu dùng EFA khơng có ý nghĩa mục đích tóm tắt thơng tin Có phương pháp nhằm xác định số lượng nhân tố F: - PP1: Phương pháp xác định từ trước (Prior determination): => Do đó, để tóm tắt thơng tin số nhân tố F rút thơng tin biến quan sát Xi Từ phân tích lý thuyết, từ nghiên cứu trước Người nghiên cứu biết có nhân tố rút định SPSS số nhân tố cần phải rút • Cần rút nhân tố F? 51 52 13 04/06/2017 Bước 10: Cách xác định số lượng nhân tố eigenvalue (tt) Bước 10: Cách xác định số lượng nhân tố eigenvalue (tt) Cần rút nhân tố F? Có phương pháp nhằm xác định số lượng nhân tố F: - PP2: Phương pháp dựa vào Eigenvalue (Determination based on eigenvalue): Chỉ có nhân tố có eigenvalue > giữ lại phân tích Bởi Eigenvalue đại diện cho lượng biến thiên giải thích nhân tố Nếu nhân tố có Eigenvalue < nhân tố khơng có tác dụng tóm tắt thơng tin tốt biến gốc Tiêu chuẩn Eigenvalue > (mặc định SPSS) => Có nhân tố rút (phù hợp với kết thực hiện) Cumulative % cho biết ??? 53 54 Bước 11: Tính tốn nhân tố Bước 10: Cách xác định số lượng nhân tố eigenvalue (tt) • Sau giải thích nhân tố, ta tính tốn nhân tố Nhược điểm Eigenvalue: • Bản thân phân tích nhân tố phương pháp độc lập phân tích Khi quy mơ mẫu lớn n > 200 , có nhiều khả sử dụng Bởi vì, mục tiêu phân tích nhân tố biến đổi tập hợp biến gốc thành tập hợp biến nhân tố (biến có nhiều nhân tố thỏa mãn mức ý nghĩa thống kê tổng hợp) Tuy nhiên, thật có nhiều nhân tố giải thích phần nhỏ toàn biến thiên 55 56 14 04/06/2017 Bước 11: Tính tốn nhân tố (tt) Bước 11: Tính tốn Factor Giả sử file.Phân tích nhân tố (sách Hoàng Trọng) ??? Nhân tố chung biến quan sát thứ i bằng: Fi = Wi1X1 + Wi2X2 + Wi3X3 + … + WikXk Trên thực tế, SPSS tự thực 57 Bước 11: Tính tốn Factor 58 Bước 12: Đặt tên Factor Lúc cấu thành factors (7 components) hoàn chỉnh F1 = -0.121work1 – 0,061work2 – 0.043work3 – 0.078work4 +0.247sup7 59 60 15 04/06/2017 Bước 13: Lặp lại 12 bước Factor loyalty (Factor biến phụ thuộc) Bước 13: Lặp lại 12 bước Factor loyalty (Factor biến phụ thuộc) (tt) Factor loyalty FY=0.407 loy1 + 0.386 loy2 + 0.389loy3 Đặt tên biến FY lòng trung thành 61 Bước 14: Chạy mơ hình Hồi quy OLS 62 THANK YOU FOR LISTENING 63 64 16 ... ta sử dụng chúng biến độc lập để giải thích khác biệt người trung thành người không trung thành với nhãn hiệu sử dụng 10 II ỨNG DỤNG EFA (tt) II ỨNG DỤNG EFA (tt) Trong kinh doanh, EFA ứng dụng. .. 11 12 04/06 /20 17 II ỨNG DỤNG EFA (tt) II ỨNG DỤNG EFA (tt) • Trong nghiên cứu sản phẩm, ta sử dụng phân tích nhân • Trong nghiên cứu quảng cáo, phân tích nhân tố dùng để hiểu thói quen sử dụng. .. tạo thành (tt) 42 Bước 7: Xác định nhân tố F items X tạo thành (tt) Lúc cấu thành factors (7 components) hoàn chỉnh F1 item sup 2, 3,4,5,6,7 F2 item prom1 ,2, 3,4 work4 43 44 11 04/06 /20 17 Bước 8: