Hôm nay nhóm MBA Bách khoa sẽ giúp các bạn hiểu được bản chất của việc hình thành nên số lượng nhân tố khi phân tích EFA. Khi phân tích nhân tố, số lượng nhân tố được tạo thành được căn cứ trên một trong hai cách.
- Cách 1: dựa vào Eigenvalues, thường chuẩn của hệ số Eigenvalues này là 1. Nghĩa là nhân tố nào có Eigenvalues lớn hơn hoặc bằng 1 thì sẽ được giữ lại. Đây là cách làm thông dụng nhất, vì nó tôn trọng kết quả của số liệu.
- Cách 2: dựa vào việc ép số lượng nhân tố một cách chủ động, ví dụ mô hình lý thuyết mình chỉ có 3 nhân tố độc lập, và mình muốn ép kết quả đó là 3 nhân tố luôn, cho dù số liệu có xấu đi nữa… Thì lúc đó mình sẽ chọn mục Fixed number of factors, sau đó nhập vào ô Factors to extract: số lượng nhân tố mình cần tạo. Lúc đó kết quả efa sẽ ra số lượng nhân tố theo yêu cầu. Đây là cách làm ít khi được làm, vì mình cố tình ép số lượng nhân tố.
Ví dụ bộ dữ liệu để chạy EFA ở đây: https://phantichspss.com/filefordownload/Eigenvalues.sav
Cách 1: dựa vào Eigenvalues
Khi chạy EFA theo cách thông thường, dựa vào Eigenvalues thì kết quả sẽ ra như sau:
Ta thấy có 2 nhân tố được tạo thành, và các hệ số Eigenvalues của 2 nhân tố này lần lượt là 4.997 và 2.222 đều lớn hơn 1. Giờ ta thực hiện chạy lại EFA với ngưỡng Eigenvalues là 0.5 thì kết quả sẽ ra được 4 nhân tố như sau:
Như vậy, giá trị Eigenvalues càng nhỏ thì số lượng nhân tố tạo ra càng nhiều. Thậm chí nếu gán hệ số Eigenvalues =0 thì bài mình có bao nhiêu câu hỏi nó sẽ tách ra bấy nhiêu nhân tố.
Cách 2: dựa vào việc ép số lượng nhân tố một cách chủ động
Chọn mục Fixed number of factors, sau đó nhập vào ô Factors to extract: số 3
Có 3 nhân tố được tạo thành như sau, bất chấp giá trị Eigenvalues 🙂
Như vậy các bạn đã có thể hình dung rõ hơn về Quan hệ giữa Eigenvalues và số lượng nhân tố được tạo thành khi phân tích nhân tố EFA. Các bạn có thể nhờ nhóm hỗ trợ thêm về các vấn đề trong bài luận văn về mã hóa, xử lý số liệu tốt nhé…
0 nhận xét:
Đăng nhận xét