Phân tích nhân tố - EFA (phần 1)

Với chút hiểu biết ít ỏi về Phân tích nhân tố (Factor analysis), tác giả hy vọng bài viết này sẽ giúp ích được đôi chút cho các bạn đang luận văn hay làm project môn BRM.

Phương pháp phân tích nhân tố (Factor analysis) thường được dùng để phát triển bảng câu hỏi (Questionnaires). Nếu bạn muốn đo lường khả năng hay một thuộc tính nào đó thi bạn phải chắc chắn rằng các câu hỏi mà bạn đã thiết kế phải thật sự quan hệ gần gũi với khả năng hay thuộc tính đó. Ví dụ: Bạn muốn xem thử người yêu mình chung thủy với mình ở mức độ nào, tất nhiên cũng có bạn sẽ hỏi ngay người yêu là rằng “Anh/em co chung thủy không, nhiều không?”, tôi cho bạn 1 lời khuyên la đừng bao giờ hỏi như vậy (tác giả đang cầm đèn chạy trước ô tô đây), hãy đưa ra nhiều câu hỏi khác, chắng hạn: một tuần anh/em đi chơi riêng với bao nhiêu người bạn gái? Hay sau bao lâu anh sẽ chia tay với em…Điều này có nghĩa là với những khả năng, hay các thuộc tính ma bạn không thể đo lường trực tiếp được, phải thong qua các câu hỏi liên hệ thì nhất thiết phải kiểm tra xem các câu hỏi mình thiết kế có đủ tin cậy để đo lường hay không? EFA sẽ giúp bạn tương đối hiệu quả trong vấn đề này.
Trước khi đi vào trình bày cách đọc kết quả phân tích từ spss, tác giả xin đề cập đến kích cỡ của mẫu thu thập. Kích cỡ mẫu là một trong những yếu tố cực kỳ quan trọng, tác động rất lớn đến chất lượng của kết quả phân tích. Như các bạn đã biết, khoa học thống kê nghiên cứu các sự vật hiện tượng dựa trên qui luật số lớn, do đó một mẫu được gọi la lý tưởng khi mẫu đó chính là tổng thể. Tuy nhiên, trong đa số trường hợp, bạn không biết được tổng thể la bao nhiêu, ban không thể nào lấy được hết các quan sát về từng đối tượng trong tổng thể vì điều kiện thời gian, công sức, chi phí…buộc người làm nghiên cứu phải nghiên cứu trên mẫu đại diện cho tổng thể. Câu hỏi đặt ra trong trường hợp này là kích cỡ mẫu bao nhiêu là có thể dùng kỹ thuật EFA? Nhìn chung kích cỡ mẫu tối thiễu phải là 300. Bên cạnh đó, cũng có quan điểm cho rằng, kích cỡ mẫu có thể tính toán theo 1 tỷ lệ với số câu hỏi, tỷ lệ tối thiểu là 1/5. ( lấy số câu hỏi trong bảng câu hỏi nhân 5 sẽ được số quan sát cần lấy mẫu)
Sau khi đã thu thập đầy đủ số liệu, công việc tiếp theo là làm thế nào với đống số liệu. Bạn sẽ tự mình ngồi xử lý đống số liệu bằng các tính toán thủ công hay bạn sẽ chọn 1 phần mềm (SPSS chẳng hạn) giúp bạn làm việc này? Tác giả 100% chắc chắn rằng bạn sẽ sử dụng phần mềm để phân tích đống số liệu đó. Đây cũng chính là lý do ra đời của bài viết này.
Trong phần này, tác giả chỉ dừng lại o giác độ là tổng kết lại các chỉ tiêu cần thiết khi sử dụng SPSS để chạy kỹ thuật EFA chứ không đi sâu vào cách thức tính toán các chỉ tiêu (tác giả không phải là dân thống kê). Nói 1 cách khác là tác giả đang định hướng các bạn có thể đọc out put của nội dung phân tích này một cách nhanh nhất.
Bước 1: Phân tích sơ bộ - Determinant phải lớn hơn 0.00001, để đảm bảo hiện tượng multillinearity (xin lỗi anh chị từ này tác giả không biết dịch sang tiếng việt như thế nào cả, hi hi hi) không đáng quan tâm. - Xem xét giá trị P-value và hệ số tương quan giữa các câu hỏi dựa vào ma trận tương quan (Correlation Matrix). Nếu P-value > 0.05 hay hệ số tương quan > 0.9 thì các câu hỏi đó có vấn đề, có thể nội dung của 2 câu hỏi gần như tương đồng nhau.
- Xem xét bộ số liệu có thể sử dụng kỹ thuật EFA để phân tích hay không?
Thường thì hệ số KMO có thể chấp nhận là từ 0.7