Nhắc lại về tầm quan trọng của hệ số KMO tại đây: https://ungdung.hotronghiencuu.com/he-so-kmo-va-kiem-dinh-cua-bartlett
Thông thường hệ số này luôn thỏa mãn tiêu chuẩn KMO >=0,5. Dấu bằng xảy ra khi bạn phân tích nhân tố với 2 items.
Tuy nhiên KMO vẫn có thể xuống rất thấp mà nguyên nhân dẫn tới việc này đó là cỡ mẫu quá nhỏ, xấp xỉ với số biến quan sát.
Rất đơn giản, trong trường hợp này hãy tăng cỡ mẫu lên để phân tích bằng cách thu thấp thêm dữ liệu
Rất nhiều bạn thưc hiện pilot và phân tích nhân tố trên mẫu đó. Ví dụ 1 bộ thang đo có 25 biến quan sát mà mang phân tích với cỡ mẫu 30 thì rất có thể xảy ra điều này.
NHìn chung người đã có tiêu chuẩn về cỡ mẫu khi phân tích nhân tố. Khi mà cỡ mẫu không đủ tin cậy để phân tích nhân tố thì mình cũng không hiểu các bạn cố tình chạy nó để làm gì?
Trung tâm Hỗ trợ nghiên cứu
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
Xin vui lòng chú ý một số điều sau
- Các bạn có thể bình luận với tài khoản Google, tài khoản tùy chọn (tên, địa chỉ) hoặc ẩn danh
- 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
- Nếu cần hỗ trợ, hãy để lại số điện thoại. Nên chủ động gửi tài lệu về Hỗ Trợ Nghiên Cứu
- Các bình luận spam, có lời lẽ không phù hợp sẽ bị chặn
0 nhận xét:
Đăng nhận xét