EFA phần 2

Factor analysis

Thông thường khi đọc kết quả EFA, với phương pháp lựa chọn là principal components chúng ta dựa vào: (ở đây tác giả chỉ đưa ra 1 số ma trận phục vụ cơ bản cho nghiên cứu, còn sâu hơn nữa các bạn nên đọc sách thống kê nhé)

1. Total Variance Explained: nếu giá trị Cumulative % càng lớn thì số factor bạn có được mức độ ý nghĩa càng cao.

2. Rotated Component Matrix^: kết quả mong muốn của bạn thể hiện ở bảng này.

	Component
	1	2	3
DS3	.166	.817	.267
DS4	.650	.167	.613
DS5	.445	.582	.545
DS6	.183	.837	.347
DS7	.382	.476	.661
DS8	.272	.206	.795
DS9	.563	.671	.069
DS10	.763	.262	.431
DS11	.913	.048	.045
DS12	.780	.475	-.022
Ds13	.739	.145	.327
DS14	.428	.518	.576
DS15	.236	.619	.643
DS16	-.014	.224	.763
DS17	.040	.694	.581
Extraction Method: Principal Component Analysis. Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization.
a. Rotation converged in 7 iterations.

Với ví dụ tác giả dưa ra ở đây, nhìn vào bảng này bạn có được 3 factors. Tuy nhiên, một vấn đề càn bàn bạc ở đây là: có một số câu hỏi thuộc nhiều hơn 1 factor, vậy thì cho nó thuộc factor nào? (ví dụ: DS5,9,14,15,17)

Nói nôm na là tối hôm nay bạn nhận được nhiều lời mời đi chơi cùng 1 thời điểm, bạn phải ra quyết định chọn lựa sẽ đi chơi với người nào vây. Tất nhiên, trong trường hợp để khỏi mất long ai hết, bạn sẽ từ chối không nhận lời người nào hết. Hi hi, ở đây cũng vậy, giải pháp không phải là tối ưu nhất nhưng được sử dụng khá phổ biến là xóa câu hỏi đó đi với điều kiện việc xóa câu hỏi này phải làm gia tăng hệ số Cronbach's Alpha khi bạn kiểm tra Reliability.

Sau khi bạn xóa câu hỏi đó rùi, bạn phải thực hiện lại tất cả các bước như đã nêu trên.

Một trường hợp khác hơi buồn 1 tý, bạn được mời tham dự buổi party kỷ niệm ngày lễ tình nhân. Tất nhiên những người đi tham dự buổi party này đều …duy chỉ có mình bạn là chưa có partner, tôi nghĩ rằng bạn sẽ không tham gia buổi tiệc này (hơi chủ quan 1 tý). Với Rotated Component Matrix cũng tương tự như vậy, nếu chỉ 1 component chỉ có 1 câu hỏi thỏa mãn điều kiện (loading >=0.5) thì với EFA, chúng ta cũng xem xét để loại bỏ câu hỏi đó. Quá trình sẽ được lặp lại tương tự trường hợp trên.

Một trường hợp nữa mà tác giả muốn đề cập ở đây là một câu hỏi không thuộc factor nào cả, hệ số factor loading <0.5,>

Nghiên cứu về phân tích nhân tố là vấn đề rất lớn, ngay cả tác giả viết bài viết này cũng không thể nào hiểu được một cách sâu sắc nhất, tuy nhiên với mong muốn như đã nói ở lần trước, hy vọng bài viết này sẽ ít nhiều giúp các bạn đọc tài liệu về factor analysis nhanh hơn.

Cảm ơn các bạn đã quan tâm. Chúc các bạn cuối tuần vui vẻ!