Phân tích EFA: Phát hiện nhân tố trong SPSS

Kiểm định EFA trong SPSS: Cách tiếp cận hiệu quả để phân tích dữ liệu và xác định các yếu tố ẩn trong nghiên cứu.

1. Phân tích nhân tố khám phá EFA trong SPSS

Phân tích nhân tố khám phá (Exploratory Factor Analysis – EFA) là một phương pháp thống kê được sử dụng để tìm ra các nhân tố ẩn tiềm năng trong một tập hợp các biến đo lường. Mục tiêu của EFA là giảm số lượng biến ban đầu và xác định các nhân tố chung mà các biến này có thể được nhóm lại thành. Điều này giúp ta hiểu rõ hơn về cấu trúc ẩn bên trong dữ liệu và giảm độ phức tạp của việc xử lý dữ liệu.

Trong SPSS, EFA được thực hiện bằng cách sử dụng module “Factor Analysis”. Ta cần chỉ định danh sách các biến đo lường để thực hiện phân tích, sau đó SPSS sẽ tính toán ma trận hiệp phương sai và ma trận tải nhân tố. Kết quả của EFA là một bảng kết quả chi tiết về các nhân tố được xác định, bao gồm hệ số tải nhân tố, Eigenvalue và tổng phương sai trích.

2. Giá trị hội tụ và giá trị phân biệt trong phân tích nhân tố EFA

Trong phân tích nhân tố EFA, giá trị hội tụ (communalities) đo lường mức độ biến đo lường được giải thích bởi các nhân tố chung. Giá trị hội tụ nằm trong khoảng từ 0 đến 1, và giá trị càng cao thì biến đó càng được giải thích tốt bởi các nhân tố chung. Giá trị phân biệt (uniqueness) là sự bù trừ của giá trị hội tụ, nó cho biết mức độ không gian riêng của mỗi biến sau khi đã loại bỏ sự ảnh hưởng của các nhân tố chung.

Giá trị hội tụ:

  • Giá trị hội tụ cao cho thấy biến đó có mối quan hệ mạnh với các nhân tố chung và có thể được sử dụng để diễn giải các nhân tố.
  • Giá trị hội tụ thấp cho thấy biến đó không có mối quan hệ rõ ràng với các nhân tố chung và không nên sử dụng để diễn giải các nhân tố.

Giá trị phân biệt:

  • Giá trị phân biệt cao cho thấy biến đó có một đặc điểm riêng biệt không được giải thích bởi các nhân tố chung.
  • Giá trị phân biệt thấp cho thấy biến đó không có đặc điểm riêng biệt và có thể được giải thích bởi các nhân tố chung.

3. Các tiêu chí đánh giá kết quả phân tích EFA: KMO, kiểm định Bartlett, Eigenvalue, tổng phương sai trích, hệ số tải nhân tố

KMO (Kaiser-Meyer-Olkin)

KMO là một chỉ số sử dụng để đánh giá tính phù hợp của dữ liệu cho phân tích nhân tố khám phá (EFA). Giá trị KMO nằm trong khoảng từ 0 đến 1 và giá trị càng cao thì dữ liệu càng phù hợp để thực hiện EFA. Nếu giá trị KMO dưới 0.5, có thể xem là không phù hợp để thực hiện EFA.

Kiểm định Bartlett

Kiểm định Bartlett được sử dụng để kiểm tra giả thiết về ma trận hiệp phương sai của các biến trong mô hình EFA. Nếu giá trị p-value của kiểm định này nhỏ hơn mức ý nghĩa đã chọn (thường là 0.05), ta có căn cứ để bác bỏ giả thiết H0 rằng ma trận hiệp phương sai là ma trận đơn vị và tiếp tục thực hiện EFA.

Eigenvalue

Eigenvalue là một chỉ số quan trọng trong EFA, đại diện cho lượng thông tin được giải thích bởi mỗi nhân tố. Giá trị eigenvalue càng cao thì nhân tố đó càng quan trọng và giải thích được nhiều biến số hơn. Thông thường, chỉ những nhân tố có eigenvalue lớn hơn 1 mới được xem là quan trọng và được chọn để giải thích dữ liệu.

Tổng phương sai trích

Tổng phương sai trích là tổng của các giá trị riêng (eigenvalue) của các nhân tố đã chọn. Chỉ số này cho biết tỷ lệ phần trăm của sự biến động trong dữ liệu mà các nhân tố đã chọn có thể giải thích. Tổng phương sai trích càng cao, tỷ lệ phần trăm biến động được giải thích càng lớn.

Hệ số tải nhân tố

Hệ số tải nhân tố (factor loading) là một chỉ số quan trọng trong EFA, cho biết mức độ liên kết giữa từng biến với từng nhân tố. Giá trị hệ số tải nhân tố nằm trong khoảng từ -1 đến 1, và giá trị gần 0 cho thấy không có mối liên kết, trong khi giá trị gần -1 hoặc 1 cho thấy mối liên kết mạnh. Hệ số tải nhân tố được sử dụng để xác định biến nào có ảnh hưởng lớn đến từng nhân tố và giúp hiểu rõ hơn về ý nghĩa của các nhân tố đã chọn.

4. Cách thực hiện phân tích EFA trên SPSS

Để thực hiện phân tích nhân tố khám phá (EFA) trên SPSS, bạn có thể làm theo các bước sau:
1. Mở SPSS và mở file dữ liệu mà bạn muốn thực hiện EFA.
2. Chọn “Analyze” trong thanh menu chính, sau đó chọn “Dimension Reduction” và “Factor”.
3. Trong cửa sổ “Factor Analysis”, chọn biến mà bạn muốn phân tích từ danh sách các biến có sẵn.
4. Chọn loại phương pháp phân tích (ví dụ: Principal Component Analysis) và điều chỉnh các thiết lập khác nếu cần thiết.
5. Nhấp vào nút “Extraction” để xác định số lượng nhân tố cần giữ lại dựa trên các tiêu chí như eigenvalue hoặc tổng phương sai trích.
6. Tiếp theo, bạn có thể điều chỉnh các thiết lập khác như kiểm tra giả thiết về ma trận hiệp phương sai bằng cách chọn tab “Correlation Matrix” và kiểm tra ô “Bartlett’s Test of Sphericity”.
7. Sau khi hoàn thành các thiết lập, nhấp vào nút “OK” để thực hiện phân tích EFA trên dữ liệu của bạn.
8. Khi quá trình phân tích hoàn tất, SPSS sẽ hiển thị kết quả trong cửa sổ Output. Bạn có thể xem các bảng kết quả như ma trận tải nhân tố, eigenvalue, tổng phương sai trích và các chỉ số đánh giá khác.

5. Ví dụ về kết quả và đọc bảng kết quả EFA trong SPSS

Sau khi thực hiện phân tích EFA trên SPSS, bạn sẽ nhận được một bảng kết quả chi tiết về các nhân tố đã chọn và mức độ liên kết của từng biến với từng nhân tố. Bạn có thể đọc và hiểu bảng kết quả theo các thông tin sau:
– Ma trận tải nhân tố: Bảng này cho biết hệ số tải của từng biến với từng nhân tố. Hệ số này cho biết mức độ liên kết giữa biến và nhân tố, giá trị gần 0 cho thấy không có mối liên kết, trong khi giá trị gần -1 hoặc 1 cho thấy mối liên kết mạnh.
– Eigenvalue: Bảng này hiển thị các giá trị eigenvalue của các nhân tố đã chọn. Chỉ những nhân tố có eigenvalue lớn hơn 1 mới được xem là quan trọng và được chọn để giải thích dữ liệu.
– Tổng phương sai trích: Bảng này cho biết tổng phương sai trích của các nhân tố đã chọn. Tổng phương sai trích càng cao, tỷ lệ phần trăm biến động được giải thích càng lớn.
– Các chỉ số đánh giá khác: Bảng kết quả cũng có thể bao gồm các chỉ số khác như KMO và kiểm định Bartlett để đánh giá tính phù hợp của dữ liệu cho EFA.

6. Quy tắc loại biến xấu trong phân tích nhân tố khám phá EFA

Trong quá trình phân tích nhân tố khám phá (EFA), có một số quy tắc để loại bỏ các biến xấu hoặc không thích hợp. Dưới đây là một số quy tắc thông thường:
– Loại bỏ biến có hệ số tải nhân tố gần 0: Nếu hệ số tải nhân tố của một biến gần 0, có thể cho thấy không có mối liên kết giữa biến đó và các nhân tố. Do đó, biến này có thể được loại bỏ để cải thiện chất lượng phân tích.
– Loại bỏ biến có hệ số tải nhân tố trái dấu: Nếu hệ số tải nhân tố của một biến là âm hoặc dương quá lớn (gần -1 hoặc 1), có thể cho thấy mối liên kết quá mạnh hoặc không phù hợp với các nhân tố khác. Trong trường hợp này, biến này cũng nên được loại bỏ.
– Loại bỏ biến có hệ số tải nhân tố không rõ ràng: Nếu hệ số tải nhân tố của một biến không rõ ràng hoặc không dễ hiểu, bạn cũng có thể xem xét loại bỏ nó để đơn giản hóa phân tích và giúp hiểu rõ hơn về ý nghĩa của các nhân tố đã chọn.

Tuy nhiên, việc loại bỏ các biến trong EFA cần được xem xét cẩn thận và dựa trên kiến thức chuyên ngành và mục tiêu nghiên cứu của bạn.

Tóm lại, phương pháp kiểm định EFA trong SPSS là một công cụ quan trọng để phân tích dữ liệu và khám phá các mối quan hệ ẩn. Việc áp dụng EFA giúp tăng hiệu suất nghiên cứu và đưa ra những quyết định chính xác hơn trong lĩnh vực nghiên cứu khoa học và thống kê.