35
• Trị riêng: đại diện cho lượng biến thiên được giải thích bởi thành phần. Chỉ có những thành phần chính nào có trị riêng lớn hơn 1 mới được giữ lại để phân tích. Các thành phần chính có trị riêng nhỏ hơn 1 khơng có ý nghĩa trích thơng tin tốt từ biến gốc. • Hệ số tải nhân tố: là những hệ số tương quan đơn giữa các biến vào thành phần chính (PC).
• Ma trận nhân tố: chứa tất cả các hệ số tải nhân tố của tất cả các biến đổi đối với thành phần chính (PC) được trích ra.
• Phần trăm phương sai trích: phần trăm phương sai được giải thích bởi từng thành phần chính được trích ra.
Trong phần này, phương pháp phân tích thành phần chính được tiến hành nhằm đánh giá mối liên hệ giữa hiệu suất chiết tách trong từng phân đoạn, hiệu suất chiết tách tổng và các biến quan sát. Các biến quan sát gờm:
▪ Các biến thuộc về thuộc tính của đất: Độ pH (pH), hàm lượng của các kim loại (Fe, Al, Mn) và Si. Trong đó, độ pH của mẫu đất được xác định tại thời điểm lấy mẫu. Quy trình xác định và kết quả hàm lượng các nguyên tố này được trình bày trong bảng 3 - phần phụ lục 3.
▪ Các biến về hoạt tính phóng xạ 226Ra trong đất: Hàm lượng 226Ra trước phân tích (CRa), hàm lượng 226Ra chiết tách trong từng phân đoạn A, B và C (CRa1, CRa2, CRa3). Các biến phân tích là các biến thuộc hiệu suất chiết tách từng phân đoạn và hiệu suất chiết tách tổng.
Tác giả đánh giá độ tin cậy của việc sử dụng các biến quan sát cho phương pháp phân tích PCA bằng hệ số Cronbach’s Alpha. Theo tiêu chuẩn này, phép phân tích có thể được thực hiện khi hệ số Cronbach’s Alpha có giá trị từ 0,7 đến 0,8 và các biến phải có hệ số tương quan với biến tổng lớn hơn hoặc bằng 0,3 [20]. Tác giả thực hiện kiểm định với 9 biến gồm (pH), (Fe), (Al), (Si), (Mn), (CRa), (CRa1), (CRa2), (CRa3), hệ số Cronbach’s Alpha bằng 0,518 < 0,7, riêng hai biến (CRa3) và (Al) có hệ số tương quan
36
với biến tổng nhỏ hơn 0,3. Để kết quả tin cậy, tác giả loại bỏ 2 biến này. Với bảy biến còn lại, hệ số Cronbach’s Alpha bằng 0,793 và các biến đều có tương quan với biến tổng trên 0,3.
Nhằm đánh giá sự phù hợp của việc áp dụng phương pháp phân tích PCA với dữ liệu phân tích, tác giả thực hiện kiểm định Bartlett. Kết quả kiểm định Barlett cho thấy, giá trị χ212 = 41,19, p-value = 0,005, nhỏ hơn mức ý nghĩa alpha (0,05). Vì vậy, phương pháp phân tích PCA phù hợp với tập dữ liệu đang xét.
3.1.3.3 Kết quả phân tích thành phần chính
Các phép phân tích trị riêng vector và xoay ma trận tải nhân tố đã phân biệt được 3 thành phần chính có trị riêng lớn hơn 1, với tổng phương sai trích là 88,2% , tức là 88,2% sự thay đổi của kết quả các thành phần được giải thích bởi các biến quan sát, kết quả thể hiện trong hình 3.7 và trong bảng 3.2.