Phân tích EFA SPSS là một phương pháp quan trọng trong nghiên cứu khoa học để hiểu và đánh giá các mô hình dữ liệu. Với sự trợ giúp của công cụ SPSS, phân tích EFA giúp chúng ta tìm ra các yếu tố ẩn và mối quan hệ giữa chúng để có cái nhìn rõ ràng về dữ liệu.
1. Phân tích nhân tố khám phá EFA trong SPSS
Giới thiệu về phân tích nhân tố khám phá EFA
Phân tích nhân tố khám phá (Exploratory Factor Analysis – EFA) là một phương pháp thống kê được sử dụng để xác định số lượng và cấu trúc của các nhân tố ẩn có thể giải thích sự biến đổi trong một số lượng lớn các biến quan sát. EFA giúp ta hiểu được các mối quan hệ giữa các biến và xác định các yếu tố chung ẩn sau chúng.
Lợi ích của phân tích nhân tố khám phá EFA
– Giúp rút gọn số lượng biến ban đầu: Thay vì xem xét từng biến riêng lẻ, EFA cho phép chúng ta tổ chức và rút gọn thông tin từ nhiều biến thành một số ít nhân tố ẩn.
– Hiểu được cấu trúc bên trong dữ liệu: EFA cho phép ta hiểu được cách mà các biến liên quan với nhau và có thể tổ chức lại dữ liệu theo cấu trúc này.
– Xây dựng chỉ tiêu mới: Khi đã xác định được nhân tố ẩn, ta có thể sử dụng chúng để xây dựng các chỉ tiêu mới cho nghiên cứu hoặc đánh giá.
2. Giá trị hội tụ trong phân tích nhân tố EFA
Giải thích về giá trị hội tụ
Trong quá trình phân tích nhân tố EFA, giá trị hội tụ (convergence) được sử dụng để kiểm tra xem mô hình nhân tố đã hội tụ hay chưa. Giá trị hội tụ là một chỉ số đo lường mức độ mà các biến quan sát của chúng ta thực sự liên quan đến các nhân tố ẩn đã được xác định.
Cách tính giá trị hội tụ
Có nhiều phương pháp để tính toán giá trị hội tụ trong EFA, nhưng phương pháp thông dụng nhất là sử dụng chỉ số Kaiser-Meyer-Olkin (KMO) và Test Bartlett’s Sphericity. Chỉ số KMO cho biết khả năng của các biến quan sát để có thể được chiết xuất thành các nhân tố ẩn, trong khi Test Bartlett’s Sphericity kiểm tra xem ma trận hiệp phương sai của biến có bằng không hay không.
3. Giá trị phân biệt trong phân tích nhân tố EFA
Giải thích về giá trị phân biệt
Giá trị phân biệt (distinctiveness) trong phân tích nhân tố EFA đo lường mức độ mà các nhân tố ẩn khác nhau là duy nhất và không trùng lặp. Nếu các nhân tố ẩn có giá trị phân biệt cao, tức là chúng có sự khác biệt rõ ràng và không gây hiểu lầm khi được xác định.
Cách kiểm tra giá trị phân biệt
Để kiểm tra giá trị phân biệt, ta có thể sử dụng chỉ số hồi quy không gian (Regression Weights) hoặc chỉ số hồi quy tiêu chuẩn (Standardized Regression Weights). Chỉ số này cho ta biết mức độ mà các biến quan sát được ảnh hưởng bởi từng nhân tố ẩn riêng lẻ. Nếu các chỉ số này gần bằng 0 hoặc rất nhỏ, tức là các biến quan sát không liên quan mạnh với bất kỳ nhân tố nào và có giá trị phân biệt cao.
4. Các tiêu chí đánh giá kết quả phân tích EFA
Tiêu chí 1: Giá trị riêng (Eigenvalue) lớn hơn 1
Giá trị riêng là một chỉ số cho biết mức độ biến thiên của dữ liệu mà nhân tố ẩn có thể giải thích. Chúng ta chỉ nên xem xét những nhân tố có giá trị riêng lớn hơn 1, vì những nhân tố này có khả năng giải thích được một phần lớn sự biến đổi trong dữ liệu.
Tiêu chí 2: Tỷ lệ phương sai tích lũy (Cumulative Variance Explained) cao
Tỷ lệ phương sai tích lũy là tổng của các tỷ lệ phương sai của từng nhân tố đã được xác định. Một tỷ lệ phương sai tích lũy cao cho thấy rằng các nhân tố đã xác định có khả năng giải thích một phần lớn sự biến đổi trong dữ liệu ban đầu.
Tiêu chí 3: Các chỉ số hồi quy tiêu chuẩn (Standardized Regression Weights) cao
Các chỉ số hồi quy tiêu chuẩn cho ta biết mức độ mà các biến quan sát được ảnh hưởng bởi từng nhân tố riêng lẻ. Các chỉ số này nên có giá trị tương đối cao, tức là gần bằng 1 hoặc -1, để chúng ta có thể tin tưởng vào mô hình phân tích nhân tố đã xác định.
5. Cách thực hiện phân tích nhân tố khám phá EFA trên SPSS
Để thực hiện phân tích nhân tố khám phá (EFA) trên SPSS, bạn có thể làm theo các bước sau:
- Mở SPSS và import dữ liệu của bạn.
- Chọn “Analyze” từ thanh menu chính và sau đó chọn “Dimension Reduction” và “Factor…”
- Trong cửa sổ mới xuất hiện, chọn biến mà bạn muốn phân tích.
- Bấm vào nút “Extraction…” để cấu hình các thiết lập cho quá trình chiết xuất nhân tố.
- Chọn các phương pháp chiết xuất nhân tố và chỉ số giới hạn (giá trị riêng lớn hơn 1 hoặc tỷ lệ phương sai tích lũy).
- Bấm OK để áp dụng các thiết lập và quay lại cửa sổ trước.
- Bấm vào nút “Rotation…” để cấu hình các thiết lập cho quá trình xoay nhân tố (nếu cần).
- Chọn phương pháp xoay nhân tố và bấm OK để áp dụng các thiết lập và quay lại cửa sổ trước.
- Bấm OK để thực hiện phân tích nhân tố khám phá EFA và xem kết quả.
6. Quy tắc loại biến xấu trong phân tích nhân tố EFA
Trong quá trình phân tích nhân tố khám phá (EFA), có một số quy tắc được sử dụng để loại bỏ các biến xấu, tức là các biến không thích hợp hoặc không đóng góp vào việc giải thích sự biến đổi trong dữ liệu. Dưới đây là một số quy tắc thông thường:
- Loại bỏ các biến có độ tin cậy thấp: Nếu một biến có độ tin cậy (reliability) thấp, tức là không ổn định hoặc không chính xác, ta nên loại bỏ nó khỏi phân tích.
- Loại bỏ các biến có hiệp phương sai thấp: Nếu một biến không có liên quan mạnh với các biến khác, ta nên loại bỏ nó khỏi phân tích.
- Loại bỏ các biến trùng lặp: Nếu hai hoặc nhiều biến có cùng ý nghĩa hoặc đo lường cùng một khía cạnh, ta chỉ cần giữ lại một trong số chúng.
- Loại bỏ các biến không liên quan: Nếu một biến không có liên quan đáng kể đến các biến khác hoặc không góp phần vào việc giải thích sự biến đổi, ta nên loại bỏ nó.
Trên cơ sở phân tích EFA trong SPSS, ta có thể hiểu được mối quan hệ giữa các biến và nhận diện các yếu tố ẩn. Phương pháp này giúp chúng ta tìm hiểu sâu hơn về dữ liệu, từ đó đưa ra những quyết định và hành động phù hợp.