- Ngành học: Kinh tế, Kế toán, Quản trị Kinh doanh, Kinh doanh Quốc tế, Marketing,
7. Giá trị nhỏ nhất (minimum) Giá trị nhỏ nhất 8 Giá trị lớn nhất (maximum) Giá trị lớn nhất
4.5.2.1. Phân tích nhân tố (factor analysis)
Phân tích nhân tố là một trong những phương pháp phân tích thống kê dùng để rút gọn một tập hợp nhiều biến quan sát phụ thuộc lẫn nhau thành một tập biến (gọi là các nhân tố) ít hơn để chúng có ý nghĩa hơn nhưng vẫn chứa đựng hầu hết thông tin của tập biến ban đầu. Đây là một phân tích thuộc nhóm kỹ thuật phân tích đa biến phụ thuộc (interdependence techniques), nghĩa là khơng có biến phụ thuộc và biến độc lập mà nó dựa vào mối tương quan giữa các biến với nhau (interrelationships). Một tập k biến quan sát (chẳng hạn 14 mục hỏi về “động lực làm việc” trình bày ở trên) được rút gọn thành một tập F (F<k) các nhân tố có ý nghĩa hơn (kết quả có thể là giữ nguyên 5 nhân tố ban đầu hoặc ít hơn). Cơ sở của việc rút gọn này dựa vào mối quan hệ tuyến tính của các nhân tố với các mục hỏi ban đầu (biến quan sát).
Hơn nữa, phân tích nhân tố cũng được sử dụng để kiểm định thang đo. Trước khi kiểm định lý thuyết khoa học thì cần phải đánh giá độ tin cậy và giá trị của thang đo. Phương pháp Cronbach Alpha dùng để đánh giá độ tin cậy của thang đo (trình bày trong phần sau). Cịn phương pháp
phân tích nhân tố khám phá EFA (Exploratory Factor Analysis, gọi tắt là phương pháp EFA) giúp chúng ta đánh giá giá trị của thang đo. Các tham số thống kê của phân tích nhân tố và yêu cầu của từng tham số được trình bày trong bảng 4.4 dưới đây.
Bảng 4.4: Các tham số thống kê của phân tích nhân tố và yêu cầu
Số lượng quan sát (cỡ mẫu): ít nhất gấp 5 lần số lượng các mục hỏi (items) Phần chung (communality): Loại biến nếu phần chung <0.4
Kiểm định Bartlett’s of sphericity: Có ý nghĩa để bác bỏ giả thuyết H° (các biến khơng có tương quan với nhau)
Chỉ số Kaiser-Meyer-Olkin (K.M.O): kiểm tra sự thích hợp của phân tích nhân tố, yêu cầu chỉ số K.M.O > 0.5
Xác định số lượng các nhân tố:
Quy tắc Kaiser: eigenvalue >1 Dựa vào biểu đồ giá trị eigenvalue Phương sai được giải thích > 50%
Phép quay: Có thể sử dụng hai phép quay sau để hình thành nên nhân tố
• Varimax: quay vng góc (là phép quay được sử dụng phổ biến hơn) • Promax: quay khơng vng góc