- Những nhu cầu tự thể hiện (Self – Actualization Needs): Maslow định nghĩa
d) Tiến hành phân tích nhân tố Bước 1 Xác định vấn đề
Xác định vấn đề nghiên cứu gồm có nhiều bước. Đầu tiên, phải nhận diện các mục tiêu của phân tích nhân tố cụ thể là gì. Các biến tham gia vào phân tích nhân tố phải được phân tích dựa vào các nghiên cứu trong quá khứ, phân tích lý thuyết và đánh giá của các nhà nghiên cứu. Một vấn đề là các biến này phải được đo lường một cách thích hợp bằng
thang đo định lượng và cỡ mẫu phải đủ lớn. Thông thường thì số quan sát ít nhất phải bằng 4 hoặc 5 lần số biến trong phân tích nhân tố.
Bước 2. Xây dựng ma trận tương quan
Quá trình phân tích được dựa trên ma trận tương quan của các biến này. Để có thể
áp dụng được phân tích nhân tố thì các biến phải có liên hệ với nhau. Trong thực tế thường luôn có điều này. Nếu hệ số tương quan giữa các biến nhỏ, phân tích nhân tố có thể không thích hợp. Các nghiên cứu kỳ vọng rằng các biến này có tương quan ch ặt chẽ
với nhau và như vậy sẽ tương quan chặt với cùng một hay nhiều nhân tố.
Có thể sử dụng Bartlett's test of sphericity đ ể kiểm định giả thuyết không (H0) là các biến không có tương quan v ới nhau trong tổng thể, nói cách khác là ma trận tương
quan tổng thể là một ma trận đơn vị trong đó các giá trị trên đường chéo đều bằng 1 còn các giá trị nằm ngoài đường chéo đều bằng 0. Đại lượng kiểm định này dựa trên sự biến
đổi thành đại lượng Chi-square (χ2) từ định thức của ma trận tương quan. Đại lượng này có giá trị càng lớn thì ta càng có nhiều khả năng bác bỏ giả thuyết H0 này. Nếu giả thuyết H0 không thể bị bác bỏ thì phân tích nhân tố rất có khả năng không thích hợp.
Bước 3. Số lượng nhân tố
Có thể tính ra một số lượng nhân tố nhiều bằng số biến, nhưng làm như vậy thì không có tác dụng gì cho mục đích tóm tắt thông tin. Để tóm tắt thông tin chứa đựng trong các biến gốc, chúng ta cần rút ra số lượng nhân tố ít hơn số biến. Vấn đề là xác định có bao nhiêu nhân tố? Có 5 phương pháp nh ằm xác định số lượng nhân tố: xác định từ trước, dựa vào eigenvalue, biểu đồ dốc, phần trăm biến thiên giải thích được, chia đôi
mẫu và kiểm định mức ý nghĩa. Ta tìm hiểu cụ thể 2 phương pháp sau:
- Phương pháp xác định từ trước: đôi khi từ kinh nghiệm và hiểu biết của mình, từ
phân tích lý thuyết hay từ kết quả của các cuộc nghiên cứu trước… người nghiên cứu biết
có thể rút ra. Từ đó, có thể chỉ định trước số lượng nhân tố có thể rút ra để báo cho
chương trình máy tính.
- Phương pháp dựa vào eigenvalue: chỉ có nhân tố nào có eigenvalue lớn hơn 1
mới được giữ lại trong mô hình phân tích. Đại lượng eigenvalue đại diện cho lượng biến
thiên được giải thích bởi nhân tố. Những nhân tố có eigenvalue nhỏ hơn 1 sẽ không có tác dụng tóm tắt thông tin tốt hơn biến gốc vì sau khi chuẩn hóa mỗi biến gốc có phương sai
là 1.
Bước 4. Xoay nhân tố
Một phần quan trọng trong kết quả phân tích nhân tố là ma trận nhân tố
(Component Matrix). Ma trận nhân tố chứa các hệ số biểu diễn các biến chuẩn hóa bằng các nhân tố. Những hệ số này (factor loading) biểu diễn tương quan giữa nhân tố và các biến. Hệ số này lớn cho biết nhân tố và biến có quan hệ chặt chẽ với nhau. Các hệ số này
dùng để giải thích các nhân tố.
Mặc dù ma trận nhân tố ban đầu hay ma trận không xoay này cho thấy được mối quan hệ giữa các nhân tố và từng biến một nhưng nó ít khi tạo ra những nhân tố có thể
giải thích được một cách dễ dàng bởi các nhân tố có tương quan với nhiều biến, trong những ma trận phức tạp việc giải thích kết quả khó khăn hơn. Vì vậy, thông qua việc xoay các nhân tố, ma trận nhân tố sẽ trở nên đơn giản hơn và dễ giải thích hơn. Khi xoay nhân
tố, chúng ta muốn mỗi nhân tố có hệ số khác 0 (có ý nghĩa) chỉ trong vài biến. Tương tự, chúng ta cũng muốn mỗi biến chỉ có hệ số khác không chỉ với vài nhân tố hay nếu có thể
chỉ với một nhân tố mà thôi. Nếu nhiều nhân tố có hệ số lớn trong cùng một biến, chúng ta cũng khó mà giải thích được. Việc xoay nhân tố không có ảnh hưởng đến communality và phần trăm của toàn bộ phương sai được giải thích. Tuy nhiên, phần trăm phương sai được giải thích bởi từng nhân tố có thay đổi. Phần trăm được giải thích bởi từng nhân tố
sẽ được phân phối lại khi xoay nhân tố. Vì vậy, các phương pháp xoay khác nhau s ẽ nhận diện những nhân tố khác nhau.
Bước 5. Đặt tên và giải thích các nhân tố
Việc giải thích các nhân tố được thực hiện trên cơ sở nhận ra các biến có hệ số tải (factor loading) lớnở cùng một nhân tố.Như vậy, nhân tố này có thể được giải thích bằng các biến có hệ lớn đối với bản thân nó.
3.2.4.3. Phân tích bảng chéo
a) Định nghĩa
Phân tích bảng chéo là một kỹ thuật thống kê hai hay nhiều biến cùng lúc và bảng kết quả phảnảnh sự kết hợp hai hay nhiều biến có số lượng hạn chế trong phân loại hoặc trong giá trị phân biệt.
Mô tả dữ liệu bằng phân tích bảng chéo được sử dụng rất rộng rãi trong nghiên cứu
Marketing thương mại bởi vì (1) phân tích bảng chéo và kết quả của nó có thể giải thích và hiểu một cách dễ dàng đối với những nhà quản lý không có chuyên môn thống kê; (2) sự rõ ràng trong việc giải thích cung cấp và sự kết hợp chặt chẽ với kết quả nghiên cứu và quyết định trong quản lý; (3) chuỗi phân tích bảng chéo cung cấp những kết luận sâu hơn
trong các trường hợp phức tạp; (4) phân tích bảng chéo có thể làm giảm bớt các vấn đề
của các ô (cells) và phân tích bảng chéo tiến hành đơn giản.