Chương 2 : PHƯƠNG PHÁP LUẬN VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
2.2. PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
2.2.4.6. Phân tích nhân tố ( factor analysis)
Phân tích nhân tố được sử dụng để rút gọn và tóm tắt dữ liệu. Trong nghiên cứu Marketing, có thể có rất nhiều biến để nhiên cứu, hầu hết chúng có tương quan với
nhau và thường được rút gọn để có thể dễ dàng quản lý. Mối quan hệ giữa những bộ
phận khác nhau của nhiều biến được xác định và đại diện bởi một vài nhân tố (hay nói cách khác một nhân tố đại diện cho một số biến). Chẳng hạn như hình tượng của một cửa hàng có thể đo lường bằng cách hỏi khách hàng để đánh giá và xác định các nhân tố có liên quan đến hình tượng của khách hàng. Trong phân tích ANOVA hay hồi qui, tất cả các biến nghiên cứu thì có một biến phụ thuộc cịn các biến còn lại là các biến độc lập, nhưng đối với phân tích nhân tố thì khơng có sự phân biệt này.
Hơn nữa phân tích nhân tố có quan hệ phụ thuộc lẫn nhau giữa các biến trong đó
mối quan hệ này được xác định.
Mơ hình phân tích nhân tố:
Về mặt toán học, mơ hình phân tích nhân tố giống như phương trình hồi qui nhiều chiều mà trong đó mỗi biến được đặc trưng cho mỗi nhân tố. Những nhân tố này thì khơng được quan sát một cách riêng lẻ trong mơ hình. Nếu các biến được
chuẩn hóa mơ hình nhân tố có dạng như sau: Xi= Ai1F1 + Ai2F2 +….+ AimFm + ViUi Trong đó:
Xi: Biến được chuẩn hóa thứ i
Aij: Hệ số hồi qui bội của biến được chuẩn hóa i trên nhân tố chung j F: Nhân tố chung
Vi: Hệ số hồi qui của biến chuẩn hóa i trên nhân tố duy nhất i Ui: nhân tố duy nhất của biến i
m: Số nhân tố chung
Mỗi nhân tố duy nhất thì tương quan với mỗi nhân tố khác và với các nhân tố chung.
Các nhân tố chung có sự kết hợp tuyến tính của các biến được quan sát. Fi = Wi1X1 + Wi2X2 +…+ WikXk
Trong đó:
Fi: Ước lượng nhân tố i
Wi: Trọng số hay hệ số điểm nhân tố k: Số biến
Trong phân tích này có thể chọn trọng số (hay hệ số điểm nhân tố) để nhân tố thứ nhất có tỷ trọng lớn nhất trong tổng phương sai. Các nhân tố có thể được ước
cao nhất, nhân tố thứ hai có điểm nhân tố cao thứ hai… Dĩ nhiên, kỹ thuật ước
lượng liên quan rất nhiều đến thống kê.