LuanVanMBA.InFo - Hỗ trợ xử lý liệu định lượng - Hỗ trợ thu thập liệu nghiên cứu - Hỗ trợ làm luận văn MBA Lời nói đầu Trong trước, thực phân tích Cronbach’s Alpha nhằm kiểm định độ tin cậy thang đo Bước q trình phân tích liệu nghiên cứu thực phân tích nhân tố khám phá (EFA) Phân tích nhân tố khám phá (EFA) có tác dụng sau: - Khi thực phân tích Cronbach’s Alpha thực thang đo cách riêng rẽ Do có trường hợp mục hỏi thang đo có mối quan hệ với thang đo khác Để kiểm tra xem có xảy trường hợp hay không, dùng phân tích nhân tố khám phá Nếu có trường hợp xảy ra, mục hỏi bị loại bỏ nhằm đảm bảo thang đo đạt độ giá trị hội tụ độ giá trị phân biệt - Phân tích nhân tố khám phá cịn đảm bảo việc thang đo lường đơn hướng (thang đo lường đa hướng bao gồm mục hỏi đo lường cho khái niệm khác nhau) Thực phân tích EFA SPSS Lưu ý: Các biến bị loại bỏ phân tích Cronbach’s Alpha khơng đem vào phân tích EFA Bước 1: Chọn menu Analyze → Dimension Reduction → Factor… Bước 2: Chọn biến quan sát (mục hỏi) cần phân tích EFA vào khung Variables Lưu ý phân tích EFA riêng rẽ cho biến độc lập biến phụ thuộc Trong phần LuanVanMBA.InFo - Hỗ trợ xử lý liệu định lượng - Hỗ trợ thu thập liệu nghiên cứu - Hỗ trợ làm luận văn MBA thực EFA cho mục hỏi biến độc lập, mục hỏi biến phụ thuộc làm tương tự Bước 3: Click Descriptives…Tích dấu chọn hình Bước 4: Click Continue → Click Extraction…Tích dấu chọn hình LuanVanMBA.InFo - Hỗ trợ xử lý liệu định lượng - Hỗ trợ thu thập liệu nghiên cứu - Hỗ trợ làm luận văn MBA Bước 5: Click Continue → Click Rotation → Chọn Promax Bước 6: Click Continue → Click Options…Thiết lập tùy chọn hình sau: LuanVanMBA.InFo - Hỗ trợ xử lý liệu định lượng - Hỗ trợ thu thập liệu nghiên cứu - Hỗ trợ làm luận văn MBA Với lựa chọn xếp biến quan sát nhân tố theo thứ tự giảm dần trọng số nhân tố, đồng thời loại bỏ biến quan sát có trọng số nhân tố < 0,3 Lưu ý: Khi phân tích nhân tố, số tác giả yêu cầu trọng số nhân tố phải >= 0,5 Một số khác chấp nhận >= 0,4 Ở loại bỏ nhân tố có trọng số < 0,3 trước Sau loại bỏ từ từ biến quan sát có trọng số nhỏ ngưỡng mong muốn để tránh làm mát thơng tin u cầu phân tích EFA: EFA sử dụng phương pháp Principle Axis Factoring với phép quay Promax điểm dừng trích yếu tố có eigenvalue phương pháp phản ánh cấu trúc liệu xác dùng Principles Component với phép quay Varimax (Thọ & Trang, 2007, Anderson & Gerbing, 1988) Thực phân tích nhân tố khám phá EFA phương pháp Principle Axis Factoring phép quy Promax với yêu cầu: - |Factor Loading| lớn Item >=0.4 - Tại Item, chênh lệch |Factor Loading| lớn |Factor Loading| phải >=0.3 - Tổng phương sai trích >=50% (Anderson & Gerbing, 1988) LuanVanMBA.InFo - Hỗ trợ xử lý liệu định lượng - Hỗ trợ thu thập liệu nghiên cứu - Hỗ trợ làm luận văn MBA - KMO>=0.5, Kiểm định Bartlett có ý nghĩa thống kê (Sig= 0,5 Sig = 50% LuanVanMBA.InFo - Hỗ trợ xử lý liệu định lượng - Hỗ trợ thu thập liệu nghiên cứu - Hỗ trợ làm luận văn MBA Ta thấy mục hỏi hh8 nlpv5 có trị tuyệt đối hệ số tải nhận tố 0,347 0,372 Do ta loại bỏ biến hh8 trước có hệ số tải nhân tố nhỏ Kết phân tích nhân tố lại sau: LuanVanMBA.InFo - Hỗ trợ xử lý liệu định lượng - Hỗ trợ thu thập liệu nghiên cứu - Hỗ trợ làm luận văn MBA Tiếp theo loại bỏ biến nlpv5, kết EFA sau: LuanVanMBA.InFo - Hỗ trợ xử lý liệu định lượng - Hỗ trợ thu thập liệu nghiên cứu - Hỗ trợ làm luận văn MBA Đến ta chấp nhận kết phân tích EFA hệ số tải nhân tố > 0,4 Tuy nhiên ta tiếp tục loại bỏ biến nlpv6 để có kết đẹp LuanVanMBA.InFo - Hỗ trợ xử lý liệu định lượng - Hỗ trợ thu thập liệu nghiên cứu - Hỗ trợ làm luận văn MBA Ở thấy hệ số tải nhân tố du4 0,942 xấp xỉ 0,5 nên chấp nhận Một số tình gây bối rối phân tích EFA SPSS LuanVanMBA.InFo - Hỗ trợ xử lý liệu định lượng - Hỗ trợ thu thập liệu nghiên cứu - Hỗ trợ làm luận văn MBA Giả sử có kết phân tích EFA hình Mới nhìn vào kết phân tích cảm thấy bối rối, khơng biết loại bỏ biến trước Như tuân theo quy tắc sau: - Loại bỏ biến quan sát có trọng số từ nhỏ đến lớn Nếu biến đo lường cho hai nhân tố chọn trọng số lớn để so sánh với số biến quan sát khác - Nếu biến quan sát đo lường cho hai nhân tố Nếu chênh lệch trị tuyệt đối hai số > 0,3 giữ lại biến xem biến đo lường cho nhân tố có trọng số lớn Ngược lại loại bỏ biến quan sát 10 LuanVanMBA.InFo - Hỗ trợ xử lý liệu định lượng - Hỗ trợ thu thập liệu nghiên cứu - Hỗ trợ làm luận văn MBA - Nếu tập biến quan sát đo lường cho nhóm nhân tố có trọng số đạt ngưỡng u cầu lại có hay số biến quan sát có ý nghĩa khác với biến quan sát cịn lại loại bỏ biến quan sát Áp dụng quy tắc trên, trước tiên loại bỏ biến ttien1 Lần lượt loại bỏ biến htro1, ttien2, gia3, dung1 11 LuanVanMBA.InFo - Hỗ trợ xử lý liệu định lượng - Hỗ trợ thu thập liệu nghiên cứu - Hỗ trợ làm luận văn MBA Tiếp tục loại bỏ biến clsong2 (vì đo lường cho nhân tố chênh lệch hai trọng số nhỏ 0,3) 12 LuanVanMBA.InFo - Hỗ trợ xử lý liệu định lượng - Hỗ trợ thu thập liệu nghiên cứu - Hỗ trợ làm luận văn MBA Đến đây, có kết phân tích EFA tương đối ổn Tuy nhiên phải xem xét ý nghĩa mục hỏi nhân tố có khác biệt hay khơng (Ví dụ: xem hotro2 có khác biệt với clsong1, clsong3, clsong4 clsong5 hay khơng; ttien2 gia4 có khác biệt với kmai1, kmai2 hay không) 13