Giá trị hội tụ và phân biệt trong EFA SPSS

§   Giá trị hội tụ là gì, cách xác định một nhân tố có đạt giá trị hội tụ không? Giá trị phân biệt là gì, tiêu chuẩn xác định ra sao? Hai khái niệm Giá trị hội tụ và giá trị phân biệt xuất hiện trong khi bạn phân tích nhân tố EFA. Nhìn vào bảng ma trận xoay để đánh giá Giá trị hội tụ và Giá trị phân biệt nhé.

Giá trị hội tụ (Convergent validity)

Định nghĩa: Giá trị hội tụ có nghĩa là các biến trong một yếu tố có mối tương quan cao. Điều này được thể hiện bằng các hệ số nhân tố. Hệ số tải phụ thuộc vào kích thước mẫu của bộ dữ liệu của bạn. Nói chung, kích thước mẫu càng nhỏ thì hệ số tải yêu cầu càng cao.  Bất kể kích thước mẫu, quy tắc thông dụng tốt nhất là để tải lớn hơn 0.500 .

Cách xác định một nhân tố có đạt giá trị hội tụ: Hình bên dưới có 6 nhân tố tương ứng với 6 cột 1 2 3 4 5 6. Ta thấy trong từng cột, một nhân tố đạt giá trị hội tụ nếu hệ số tải nhân tố factor loading > 0.5 .

KMO and Bartlett's Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy.		.778
Bartlett's Test of Sphericity	Approx. Chi-Square	4484.355
	df	465
	Sig.	.000

Rotated Component Matrixa
Tham số	Component
	1	2	3	4	5	6	7
C1			0.853
C2			0.847
C3			0.784
C4			0.794
F1				0.773
F2				0.79
F3				0.769
F4				0.759
A1							0.622
A2							0.813
A3							0.81
A5							0.729
E1						0.771
E2						0.804
E3						0.789
E4						0.735
S1					0.719
S2					0.702
S3					0.6
S4					0.786
S5					0.664
P1		0.815
P2		0.796
P3		0.847
P4		0.803
P5		0.587
M1	0.863
M2	0.814
M3	0.89
M4	0.851
M5
Phương sai trích	3.86	3.056	2.89	2.671	2.644	2.585	2.479
Eigenvalues	12.453	9.86	9.322	8.617	8.528	8.338	7.995
Độ hội tụ	12.453	22.312	31.635	40.252	48.78	57.117	65.113
KMO and Bartlett's Test	0.788			Sig.		0

Giá trị phân biệt (Discriminant validity)

Định nghĩa giá trị phân biệt: là mức độ mà các yếu tố khác biệt với nhau và không tương quan với nhau. Nguyên tắc là các biến phải liên quan nhiều hơn đến yếu tố của chúng so với các yếu tố khác.

Có hai phương pháp chính để xác định giá trị phân biệt trong phân tích nhân tố:

Phương pháp đầu tiên là kiểm tra ma trận pattern matrix hoặc rotated component matrix. Tiêu chuẩn xác định giá trị phân biệt như sau: Các biến nên có hệ số tải lớn chỉ trên một nhân tố. Nếu "cross-loadings" tồn tại (biến tải trên nhiều yếu tố), thì tải chéo nên khác nhau nhiều hơn 0.3. Có nghĩa là trong cùng một dòng, hệ số tải lớn nhất và hệ số tải lớn nhì phải chênh nhau ít nhất là 0.3 . Trong hình bên dưới , có hai item không đạt giá trị phân biệt được tô màu đỏ.

Phương pháp thứ hai ít được sử dụng hơn là kiểm tra ma trận tương quan yếu tố. Mối tương quan giữa các yếu tố không được vượt quá 0,7. Bởi vì tương quan lớn hơn 0,7 cho thấy shared variance lớn hơn 50%(0.7 * 0.7 = 49% shared variance). ( bảng này chỉ hiển thị khi chạy bằng phương pháp Principal Axis Factoring + Promax)

Categories: LUẬN VĂN, NGHIÊN CỨU KHOA HỌC, PHẦN MỀM, PHƯƠNG PHÁP ĐỊNH LƯỢNG, SPSS