Có lẽ vấn đề các bạn quan tâm chính là “Hiện tượng số nhân tố chạy ra quá ít hay quá nhiều so với dự kiến”
Vậy trên thực tế khi gặp hiện tượng này chúng ta có thể làm gì?
Nếu các biến quan sát nhảy lung tung
+ Hãy xem xét việc các nhân tố chính được trích như vậy có hợp lý không? Nếu có hãy điều chỉnh lại các bước tiếp theo
+ Đặt tên nhân tố mới theo tín chất chung nhất của các biến quan sát thành phần
+ Nếu không có tên hợp lý như vậy có thể quay về đặt cái tên chung chung như Factor1, factor2, ….
+ Một lựa chọn khác là xem xét lấy tên của nhóm chính (nhiều biến quan sát) làm tên cho nhóm này và phân tích tiếp. Các nghiên cứu sau tiêp tụ hiệu chỉnh
+ Cũng có thể tăng/ giảm số nhân tố được trích xem kết quả có ổn hơn không? Xem bài viết https://ungdung.hotronghiencuu.com/mot-so-thu-thuat-khi-phan-tich-efa-tren-spps
Quay lại ví dụ lấy từ một bài viết thuộc seri về Cronbach alpha nhé
Xem bài viết tại đây: https://ungdung.hotronghiencuu.com/vai-vi-du-ve-viec-xu-ly-viec-gap-thang-do-co-cronbachs-alpha-khong-dat
Cùng kéo xuống dưới cùng và xem xét
+ Nếu bạn đầu bạn thiết kế 1 thang đo đo lường gồm 7 biến quan sát, nhưng 7 biến này lại phản ảnh 2 yêu tố khác biết (không có tương quan) vậy việc tăng số lượng nhân tố được trích là bình thường. Cứ đặt tên nhân tố mới theo tính chất các biến quan sát thành phần phản ảnh nó. Biến CƠ SỞ VẬT CHẤT đã được tách biệt thành 2 biến đó là CƠ SỞ VẬT CHẤT BÊN TRONG và CƠ SỞ VẬT CHẤT BÊN NGOÀI. Vậy số nhân tố dự kiến tăng lên là hợp lý.
+ Lật ngược lại, nếu bạn thiết kế bộ thang đo gồm 2 nhân tố thành phần là CƠ SỞ VẬT CHẤT BÊN TRONG và CƠ SỞ VẬT CHẤT BÊN NGOÀI nhưng 2 biến này khá đồng bộ với nhau, vì vậy cảm nhận của sinh viên là tương đồng, khi đó EFA sẽ chỉ ra rằng 2 nhóm đó thực chất chỉ là một nhân tố. Vậy số nhân tố dự kiến giảm đi là hợp lý.
+ Nhưng nếu biến CƠ SỞ VẬT CHẤT lại dồn chung với biến KHẢ NĂNG ĐÁP ỨNG thì tính sao. Xét một bài toán mà bạn sẽ phải dùng mô hình hồi quy tuyến tính về sau
+ Thông thường các bạn sẽ được hướng dẫn là tạo ra 1 nhân tố tên là “cơ sở vật chất và khả năng đáp ứng” Sau này sẽ dùng biến này cho phân tích hồi quy chẳng hạn. Điều này cũng có thể chấp nhận được.
+ Thực chất nếu tạo ra 2 biến đại diện thì 2 biến này tương quan cao, có thể dẫn đến đa cộng tuyến. Nhưng bạn vẫn có thể tạo ra 2 biến đại diện, xem xét 2 mô hình hồi quy (có biến này thì bỏ biến kia ra) để so sánh và bình luận chúng
+ Khi đưa ra giải pháp phản trị rõ ràng vẫn phải là giải pháp cho từng yếu tố một chứ không thể gộp chung nó được,phải không nào?
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