CHƯƠNG III- PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
3.2. Phương pháp nghiên cứu
3.2.2. Phân tích nhân tố
3.2.2.2. Mô hình phân tích nhân tố
Về mặt tính toán, phân tích nhân tố hơi giống phân tích hồi quy bội ở chỗ mỗi biến ủược biểu diễn như là một kết hợp tuyến tớnh của cỏc nhõn tố cơ bản.
Lượng biến thiờn của một biến ủược giải thớch bởi những nhõn tố chung trong phõn tớch gọi là communality. Biến thiờn chung của cỏc biến ủược mụ tả bằng một số ớt cỏc nhõn tố chung cộng với một nhõn tố ủặc trưng cho mỗi biến. Những nhõn tố này
khụng bộc lộ rừ ràng. Nếu cỏc biến ủược chuẩn húa thỡ mụ hỡnh nhõn tố ủược thể hiện bằng phương trình:
Xi = Ai1F1 + Ai2F2 + Ai3F3 + … + AimFm+ViUi Trong ủú:
Xi: biến thứ i ủược chuẩn húa.
Aim: hệ số hồi quy bội chuẩn húa của nhõn tố m ủối với biến i.
Fi: nhân tố chung.
Vi: cỏc hệ số hồi quy chuẩn húa của nhõn tố ủặc trưng i ủối với biến i.
Ui : nhõn tố ủặc trưng của biến i.
m: số nhân tố chung.
Cỏc nhõn tố ủặc trưng cú tương quan với nhau và với cỏc nhõn tố chung. Bản thân các nhân tố chung cũng có thể diễn tả như những kết hợp tuyến tính của các biến quan sát:
Fi = Wi1X1+ Wi2X2+ Wi3X3+…+ WikXk Trong ủú:
Fi: ước lượng trị số của nhân tố thứ i.
Wi : quyền số hay trọng số nhân tố.
k: số biến.
Chúng ta có thể chọn các quyền số hay trọng số nhân tố sao cho nhân tố thứ nhất giải thớch ủược phần biến thiờn nhiều nhất trong toàn bộ biến thiờn. Sau ủú ta chọn một tập hợp cỏc quyền số thứ hai sao cho nhõn tố thứ hai giải thớch ủược phần lớn biến thiên còn lại và không có tương quan với nhân tố thứ nhất.
Nguyờn tắc này ủược ỏp dụng như vậy ủể tiếp tục chọn quyền số cho cỏc nhõn tố tiếp theo. Do vậy, cỏc nhõn tố ủược ước lượng sao cho cỏc quyền số của chúng, không giống như các giá trị của các biến gốc, là không tương quan với nhau.
Hơn nữa, nhõn tố thứ nhất giải thớch ủược nhiều nhất biến thiờn của dữ liệu, nhõn tố thứ hai giải thớch ủược nhiều thứ nhỡ…
3.2.2.3.. Các tham số thống kê trong phân tích nhân tố
- Barlett' test of sphericity: ủại lượng Bartlett là một ủại lượng thống kờ dựng ủể xem xột giả thiết cỏc biến khụng cú tương quan trong tổng thể. Núi cỏch
khỏc, ma trận tương quan tổng thể là một ma trận ủồng nhất, mỗi biến tương quan hoàn toàn với chính nó nhưng không tương quan với các biến khác.
- Correlation matrix: cho biết hệ số tương quan giữa tất cả các cặp biến trong phân tích.
- Communality: là lượng biến thiờn của một biến ủược giải thớch chung với cỏc biến khỏc ủược xem xột trong phõn tớch.
- Eigenvalue: ủại diện cho phần biến thiờn ủược giải thớch bởi mỗi nhõn tố.
- Factorloading: là những hệ số tương quan ủơn giữa cỏc biến và cỏc nhõn tố.
- Factor matrix: chứa cỏc hệ số tải nhõn tố của tất cả cỏc biến ủối với cỏc nhõn tố ủược rỳt ra.
- Kaiser- Meyer-Olkin (KMO): Là một số dựng ủể xem xột sự thớch hợp của phân tích nhân tố. Trị số của KMO lớn (giữa 0.5 và 1) có ý nghĩa là phân tích nhân tố là thích hợp, còn nếu như trị số này nhỏ hơn 0.5 thì phân tích nhân tố có khả năng không thích hợp với các dữ liệu.
- Percentage of variance: phần trăm phương sai toàn bộ ủược giải thớch bởi từng nhân tố. Nghĩa là coi biến thiên là 100% thì giá trị trị này cho biết phân tích nhõn tố cụ ủọng ủược bao nhiờu phần trăm.
3.2.2.4. Tiến hành phân tích nhân tố B1. Xỏc ủịnh vấn ủề
Xỏc ủịnh vấn ủề nghiờn cứu gồm cú nhiều bước. ðầu tiờn, ta phải nhận diện các mục tiêu của phân tích nhân tố cụ thể là gì. Các biến tham gia vào phân tích nhõn tố phải ủược phõn tớch dựa vào cỏc nghiờn cứu trong quỏ khứ, phõn tớch lý thuyết và ủỏnh giỏ của cỏc nhà nghiờn cứu. Một vấn ủề là cỏc biến này phải ủược ủo lường một cỏch thớch hợp bằng thang ủo ủịnh lượng và cỡ mẫu phải ủủ lớn.
Thông thường thì số quan sát ít nhất phải bằng 4 hoặc 5 lần số biến trong phân tích nhân tố.
B2. Xây dựng ma trận tương quan
Quỏ trỡnh phõn tớch ủược dựa trờn ma trận tương quan của cỏc biến này. ðể cú thể ỏp dụng ủược phõn tớch nhõn tố thỡ cỏc biến phải cú liờn hệ với nhau. Trong thực tế thỡ thường chỳng ta luụn cú ủiều này. Nếu hệ số tương quan giữa cỏc biến nhỏ, phân tích nhân tố có thể không thích hợp. Chúng ta trông chờ rằng các biến
này có tương quan chặt chẽ với nhau và như vậy sẽ tương quan chặt với cùng một hay nhiều nhân tố.
Chỳng ta cú thể sử dụng Bartlett's test of sphericity ủể kiểm ủịnh giả thuyết không (H0) là các biến không có tương quan với nhau trong tổng thể, nói cách khác là ma trận tương quan tổng thể là một ma trận ủơn vị trong ủú cỏc giỏ trị trờn ủường chộo ủều bằng một cũn cỏc giỏ trị nằm ngoài ủường chộo ủều bằng 0. ðại lượng kiểm ủịnh này dựa trờn sự biến ủổi thành ủại lượng Chi-square từ ủịnh thức của ma trận tương quan. ðại 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.
B3. Số lượng nhân tố
Chúng ta có thể tính ra một số lượng nhân tố nhiều bằng số biến. Nhưng làm như vậy thỡ khụng cú tỏc dụng gỡ cho mục ủớch túm tắt thụng tin. ðể túm tắt thụng tin chứa ủựng trong cỏc biến gốc, chỳng ta cần rỳt ra số lượng nhõn tố ớt hơn số biến. Vấn ủề là xỏc ủịnh cú bao nhiờu nhõn tố? Cú 5 phương phỏp nhằm xỏc ủịnh số lượng nhõn tố: xỏc ủịnh từ trước, dựa vào eigenvalue, biểu ủồ dốc, phần trăm biến thiờn giải thớch ủược, chia ủụi mẫu, kiểm ủịnh mức ý nghĩa. Ta tỡm hiểu cụ thể hai phương pháp:
- Phương phỏp xỏc ủịnh từ trước: ủụi 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 nghiờn cứu biết ủược cú bao nhiờu nhõn tố cú thể rỳt ra và như vậy cú thể chỉ ủịnh trước số lượng nhõn tố cú thể rỳt ra. Từ ủú, cú thể chỉ ủịnh trước số lượng nhõn tố cú thể rỳt ra ủể bỏo cho chương trỡnh mỏy tớnh.
- Phương pháp dựa vào eigenvalue: chỉ có nhân tố nào có eigenvalue lớn hơn 1 mới ủược giữ lại trong mụ hỡnh phõn tớch. ðại lượng eigenvalue ủại diện cho lượng biến thiờn ủược giải thớch bởi nhõn tố. Những nhõn tố cú 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.
B4. Xoay nhân tố
Một phần quan trọng trong kết quả phân tích nhân tố là ma trận nhân tố. 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 nhõn tố và biến cú quan hệ chặt chẽ với nhau. Cỏc hệ số này dựng ủể giải thích các nhân tố.
Mặc dự ma trận nhõn tố ban ủầu hay ma trận khụng xoay này cho thấy ủược mối quan hệ giữa các nhân tố và từng biến một nhưng nó ít khi tạo ra những nhân tố cú thể giải thớch ủược một cỏch dễ dàng bởi cỏc nhõn tố cú tương quan với nhiều biến. Trong những ma trận phức tạp việc giải thích kết quả khó khăn hơn. Vì vậy, thụng qua việc xoay cỏc nhõn tố, ma trận nhõn tố sẽ trở nờn ủơn giản hơn và dễ giải thích hơn. Khi xoay nhân tố, chúng ta muốn mỗi nhân tố có hệ số khác không (tức có ý nghĩa) chỉ trong vài biến mà thôi. 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 thớch ủược. Việc xoay nhõn tố khụng cú ảnh hưởng ủến communality và phần trăm của toàn bộ phương sai ủược giải thớch. Tuy nhiờn, phần trăm phương sai ủược giải thớch bởi từng nhõn tố cú thay ủổi. Phần trăm ủược giải thớch bởi từng nhõn tố sẽ ủược phõn phối lại khi xoay nhõn tố. Vỡ vậy, cỏc phương phỏp xoay khỏc nhau sẽ nhận diện những nhân tố khác nhau.
B5. ðặt tên và giải thích các nhân tố
Việc giải thớch cỏc nhõn tố ủược thực hiện trờn cơ sở nhận ra cỏc biến cú hệ số tải lớn ở cựng một nhõn tố. Như vậy, nhõn tố này cú thể ủược giải thớch bằng cỏc biến cú hệ lớn ủối với bản thõn nú.
3.2.3. Hệ số Alpha của Cronbach (1951)
Cỏc mục hỏi thường ủúng gúp vào việc ủo lường một khỏi niệm lý thuyết.
Những mục hỏi ủo lường cựng một khỏi niệm tiềm ẩn thỡ phải cú mối liờn quan với những cỏi cũn lại trong nhúm ủú. Hệ số α của Cronbach là một phộp kiểm ủịnh thống kờ về mức ủộ chặt chẽ mà cỏc mục hỏi trong thang ủo tương quan với nhau.
Vỡ hệ số Cronbach α chỉ là giới hạn dưới của ủộ tin cậy của thang ủo (Theo GS.TS Nguyễn đình Thọ), và còn nhiều ựại lượng ựo lường ựộ tin cậy, ựộ hiệu lực của
thang ủo, nờn ở giai ủoạn ủầu khi xõy dựng bảng cõu hỏi, hệ số này nằm trong phạm vi từ 0,6 ủến 0,8 là chấp nhận ủược.
3.2.4.Phương pháp phân tích hồi quy