Hiểu về phân tích nhân tố efa trên spss

Phan tich EFA thường được sử dụng nhiều trong các lĩnh vực quản trị, kinh tế, tâm lý, *** học, . . ., khi đã có được mô hình khái niệm(Conceptual Framework) từ các lý thuyết hay các nghiên cứu trước.

Trong EFA, mỗi biến đo lường được biểu diễn như là một tổ hợp tuyến tính của các nhân tố cơ bản, còn lượng biến thiên của mỗi biến đo lường được giải thích bởi những nhân tố chung (common factor). Biến thiên chung của các biến đo lường được mô tả bằng một số ít các nhân tố chung cộng với một số nhân tố đặc trưng (unique factor) cho mỗi biến. Nếu các biến đo lường được chuẩn hóa thì mô hình nhân tố được thể hiện bằng phương trình: Xi = Ai1 * F1 + Ai2 * F2 + Ai3 * F3 + . . .+ Aim * Fm + Vi*Ui

Phân tích nhân tố EFA có vô số ứng dụng trong các lãnh vực nghiên cứu kinh tế và ***. Trong nghiên cứu ***, các khái niệm thường khá trừu tượng và phức tạp, phân tích nhân tố thường được dùng trong quá trình xây dựng thang đo lường các khía cạnh khác nhau của khái niệm nghiên cứu, kiểm tra tính đơn khía cạnh của thang đo lường.

Điều kiện cần để bảng kết quả ma trận xoay có ý nghĩa thống kê là:

- Hệ số KMO phải nằm trong đoạn từ 0.5 đến 1

- Kiểm định Barlett có sig phải nhỏ hơn 0.05

- Giá trị Eigenvalue lớn hơn hoặc bằng 1

- Tổng phương sai trích lớn hơn hoặc bằng 50%.

Chúng ta có thể thực hiện phân tích nhân tố EFA trên SPSS, một phần mềm khá phổ biến về xử lý định lượng hiện nay. Các thao tác EFA trên SPSS khá dễ dàng bởi giao diện trực quan và hình ảnh sinh động của phần mềm này.

Nếu bạn gặp khó khăn khi phan tich EFA trong SPSS bởi các chỉ số không đạt yêu cầu, bạn có thể liên hệ dich vu xu ly so lieu SPSS từ Phạm Lộc Blog để có được kết quả tốt nhất.