6. Kết cấu luận văn:
2.4.3. Phƣơng pháp phân tích nhân tố khám phá EFA
a. Khái niệm
Phân tích nhân tố khám phá là kỹ thuật đƣợc sử dụng nhằm thu nhỏ và tóm tắt các dữ liệu sau khi đã đánh giá độ tin cậy của thang đo bằng hệ số Cronbach alpha và loại đi các biến không đảm bảo độ tin cậy. Trong nghiên cứu, chúng ta có thể thu thập đƣợc một số lƣợng biến khá lớn và hầu hết các biến này có liên hệ với nhau và số lƣợng của chúng phải đƣợc giảm bớt xuống đến một số lƣợng mà chúng ta có thể sử dụng đƣợc. Liên hệ giữa các nhóm biến có liên hệ qua lại lẫn nhau đƣợc xem xét và
trình bày dƣới dạng một số ít các nhân tố cơ bản. Vì vậy, phƣơng pháp này rất có ích cho việc xác định các tập hợp biến cần thiết cho vấn đề nghiên cứu và đƣợc sử dụng để tìm mối quan hệ giữa các biến với nhau.
b. Mô hình phân tích nhân tố
Về mặt tính toán, phân tích nhân tố cũng tƣơng tự phân tích hồi quy bội ở chỗ mỗi biến đƣợc biểu diễn nhƣ là một kết hợp tuyến tính của các nhân tố cơ bản. Lƣợng biến thiên của một biến đƣợc giải thích bởi những nhân tố chung trong phân tích gọi là communality. Biến thiên chung của các biến đƣợc mô tả bằng một số ít các nhân tố chung cộng với một nhân tố đặc trƣng cho mỗi biến. Những nhân tố này không bộc lộ rõ ràng.
Nếu các biến đƣợc chuẩn hóa thì mô hình nhân tố đƣợc thể hiện bằng phƣơng trình:
Xi = Ai1F1 + Ai2F2 + Ai3F3 + … + AimFm+ViUi
Trong đó:
Xi: biến thứ i đƣợc chuẩn hóa.
Aim: Hệ số hồi quy bội chuẩn hóa của nhân tố m đối với biến i. Fi: Nhân tố chung.
Vi: Các hệ số hồi quy chuẩn hóa của nhân tố đặc trƣng i đối với biến i. Ui : Nhân tố đặc trƣng của biến i.
m: Số nhân tố chung.
Các nhân tố đặc trƣng có tƣơng quan với nhau và với các nhân tố chung. Bản thân các nhân tố chung cũng có thể diễn tả nhƣ những kết hợp tuyến tính của các biến quan sát:
Fi = Wi1X1+ Wi2X2+ Wi3X3+…+ WikXk
Trong đó:
Fi: Ƣớc lƣợng 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 thích đƣợc phần biến thiên nhiều nhất trong toàn bộ biến thiên. Sau đó ta chọn một tập hợp các quyền số thứ hai sao cho nhân tố thứ hai giải thích đƣợc phần lớn biến thiên còn lại và không có tƣơng quan với nhân tố thứ nhất.
Nguyên tắc này đƣợc áp dụng nhƣ vậy để tiếp tục chọn quyền số cho các nhân tố tiếp theo. Do vậy, các nhân tố đƣợc ƣớc lƣợng sao cho các quyền số của chúng, không giống nhƣ các giá trị của các biến gốc, là không tƣơng quan với nhau. Hơn nữa, nhân tố thứ nhất giải thích đƣợc nhiều nhất biến thiên của dữ liệu, nhân tố thứ hai giải thích đƣợc nhiều thứ hai…
c. Các tham số trong phân tích nhân tố:
- Barlett' test of sphericity: Đại lƣợng Bartlett là một đại lƣợng thống kê dùng để xem xét giả thiết các biến không có tƣơng quan trong tổng thể. Nói cách khác, ma trận tƣơng quan tổng thể là một ma trận đồng nhất, mỗi biến tƣơng quan hoàn toàn với chính nó nhƣng không tƣơng quan với các biến khác.
- Correlation matrix: Cho biết hệ số tƣơng quan giữa tất cả các cặp biến trong phân tích.
- Communality: Là lƣợng biến thiên của một biến đƣợc giải thích chung với các biến khác đƣợc xem xét trong phân tích.
- Eigenvalue: Đại diện cho phần biến thiên đƣợc giải thích bởi mỗi nhân tố. Chỉ những nhân tố có eigenvalue lớn hơn 1 thì mới đƣợc giữ lại trong mô hình. Đại lƣợng eigenvalue đại diện cho lƣợng biến thiên đƣợc giải thích bởi nhân tố. Những nhân tố có eigenvalue nhỏ hơn 1 sẽ không có tác dụng tóm tắt thông tin tốt hơn một biến gốc.
- Factorloading: Là những hệ số tƣơng quan đơn giữa các biến và các nhân tố.
- Factor matrix: Chứa các hệ số tải nhân tố của tất cả các biến đối với các nhân tố đƣợc rút ra.
- Kaiser- Meyer-Olkin (KMO): Trong phân tích nhân tố, trị số KMO là chỉ số dùng để xem xét sự thích hợp của phân tích nhân tố. Trị số KMO phải có giá trị trong khoảng từ 0.5 đến 1 thì phân tích này mới thích hợp, còn nếu nhƣ 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 phƣơng sai toàn bộ đƣợc giải thích bởi từng nhân tố. Nghĩa là coi biến thiên là 100% thì giá trị trị này cho biết phân tích nhân tố cô đọng đƣợc bao nhiêu phần trăm.