Điều chỉnh hệ số tải nhân tố, khắc phục lỗi thường gặp khi chạy phân tích khám phá nhân tố EFA

Tiếp theo bài viết hướng dẫn điều chinh hệ số Cronbach's Alpha, hôm nay Hỗ Trợ Nghiên Cứu sẽ có một bài hướng dẫn vắn tắt kỹ thuật khắc phục lỗi khi chạy EFA, đây là vấn đề đa số các bạn sẽ gặp phải
Trước tiên phải nói rằng việc hệ số tải xấu có thể là do các bạn chạy không đúng. Các bạn có thể xem lại loạt bài viết về cách chạy efa trước

Tài liệu mới

Trước khi áp dụng các kỹ thuật trong bài viết này, chúng tôi khuyến nghi các bạn đọc trước các bài viết sau:

• 
  
• Phương pháp phân tích thành phần chính và thực hành trên SPSS
• Các tiêu chí lựa chọn số nhân tố được trích xuất
• Một số thủ thuật khi phân tích EFA trên SPPS
• Ví dụ về một số trường hợp loại biến quan sát khi chạy EFA
• Một số lỗi hay gặp khi phân tích EFA và cách xử lý

Từ khóa:

ma trận xoay nhân tố bị xáo trộn lộn xộn, không hội tụ, ma trận xoay sắp xếp lộn xộn mất hết các nhân tố ban đầu, hệ số tải nhân tố bị âm

Trước hết chúng ta xem lại ký thuật chạy Phân tích khám phá nhân tố EFA tại bài viết này
Bài viết dưới đây sử dụng bộ số liệu thô sơ, sau bài hướng dẫn về Cronbach's Alpha (CA), Phương pháp xoay ma trận Varimax

Phần 1: Quan hệ giữa hệ số tải nhân tố và hệ số đo độ tin cậy của thang đo (CA)

Cùng xem ví dụ sau

Với 6 biến số x1,x2,x3,y1,y2,y3  được sử dụng từ CA lần trước giống hệt nhau với 7 quan sát, điều chỉnh 1 chút tại 3 ô số liệu màu xanh- xem hình sau

Các biến số tại mỗi quan sát gần như đồng nhất. Vậy không có gì khó hiểu khi chúng có điểm chung lớn và xác định là chỉ có 1 nhân tố đại diện được cho cả 6 nhân tố nhỏ.

Làm sao để tách hệ số tải ra 2 nhóm?

Cùng quan sát ví dụ phía dưới. Quan sát số 1, số 2 và số 7 được điều chỉnh mạnh tại biến y1 y2 y3 nhưng vẫn phải đảm bảo 3 biến số này đồng nhất.

Ngay lập tức các nhân tố chi ra làm 2 nhóm nhân tố.

Phần 2: Kết luận

Để các nhóm nhân tố có sự "hội tụ" và "phân biệt" rõ ràng thì

1. Các nhân tố thuộc cùng 1 nhóm phải có điểm tương đồng- có chung tiếng nói thì mới tìm được "tiếng nói chung"- đó chính là nhân tố đại diện
2. Giữa các nhóm cần nhân tố đại diện khác nhau thì phải có sự khác biệt nhất định- khi đó mới tồn tại các nhóm nhân tố khác hau. Bằng không nó chỉ còn ở 1 nhóm nhân tố.

Xem bài viết: Khám phá nhân tố EFA

Phần 3: Thực hành

Qua ví  dụ và kết luận phía trên chắc hẳn các bạn cũng đã có nhưng định hướng để xử lý cho vấn đề của mình- có thể là làm xuôi hay làm ngược.

Mọi chuyện có vẻ đơn giản nhưng thưc chất là do bộ só liệu demo quá đơn giản, và thức tế không có chuyện CA băng 0.9 hay bằng 1 được. Ngoài ra nếu các nhân tố tương quan quá mạnh với nhau thì cũng không xuất hiện luôn hệ số KMO,...

Khi xử lý các bộ số liệu thực tế thì phức tạp hơn rất nhiều bởi lý do

• Số lượng quan sát lớn (Cỡ mẫu)
• Số lượng biến quan sát hay nhân tố đưa và mô hình rất nhiều
• Độ phức tạp của mô hình
• EFA không đứng riêng mà liên quan tới các khâu trước (CA) hay các khâu phía sau, ví dụ như hồi quy
• .....

Xem bài viết: Điều chỉnh hệ số Cronbach’s Alpha

Biện pháp triệt để và khoa học đó là

1. Điều chỉnh mô hình cho phù hợp với thực tiễn- Có thể cần xây dựng lại nghiên cứu
2. Thu thập dữ liệu cẩn thận. Mô tả đúng câu hỏi để đáp viên không hiểu lầm
3. Làm sạch dữ liệu trước khi phân tích- Loại bỏ các quan sát "rác"
4. Liên hệ với dịch vụ SPSS để được tư vấn

Các bạn tải file dữ liệu demo trong bài viết này tại đây nhé 

Share on Google Plus

Trung tâm Hỗ trợ nghiên cứu

Email: dichvuspss@hotronghiencuu.com / phantichso247@gmail.com
Phone 24/7: 086 978 6862 (Mr Hùng)
Viết luận văn thuê trọn gói 0924 04 03 88 (Ms. Bông) Email: Bong.4388@gmail.com
Từ khóa: dịch vụ spss | phân tích spss | hỗ trợ spss | dịch vụ dữ liệu

***Dịch vụ SPSS- AMOS- SmartPLS***

Hotline, zalo: 086 978 6862.

Link zalo:https://zalo.me/0869786862

Quét mã QR để kết bạn ZALO.Vui lòng kết bạn trước khi nhắn tin. Để có phản hồi nhanh nhất hãy gọi thẳng số điện thoại bên trên 24/7

Nếu không thể tìm thấy zalo bạn có thể chat qua messeneger:https://www.messenger.com/t/manhhungdigi

Email: phantichso247@gmail.com

Rất mong nhận được nhiều bình luận từ các bạn!
Xin vui lòng chú ý một số điều sau

1. Các bạn có thể bình luận với tài khoản Google, tài khoản tùy chọn (tên, địa chỉ) hoặc ẩn danh
2. Nếu thực sự quan tâm một chủ đề nào đó, khi bình luận xong hãy nhân vào nút "Thông báo cho tôi" ở góc dưới. Khi đó nếu có các bình luận và thảo luận mới về chủ đề này sẽ có thông báo gửi đến email của bạn
3. Nếu cần hỗ trợ, hãy để lại số điện thoại. Nên chủ động gửi tài lệu về Hỗ Trợ Nghiên Cứu
4. Các bình luận spam, có lời lẽ không phù hợp sẽ bị chặn