Ch III - Factor Analysis + Cronbach Alpha

Copyright @ 2009, LÊ VĂN HUY, PhD., Danang University of Economics

PHÂN TÍCH NHÂN TỐEXPLORE FACTOR ANALYSIS (EFA)VÀ KIỂM ĐỊNH CRONBACH ALPHA

TS. LÊ VĂN HUYEmail: [email protected]


NỘI DUNG CHÍNH

Định nghĩaĐiều kiện ứng dụngNghiên cứu các nhân tốSố các nhân tố phải tách raPhép quay (rotation)Điểm số nhân tố (Factorial Scores)Độ tin cậy và hiệu lực (Reliability and Validity)


ĐỊNH NGHĨA

Phân tích nhân tố bằng các thành phần chính(principal components) cho phép rút gọn nhiềubiến số (variables hoặc items) ít nhiều có một liêntương quan lẫn nhau thành những đại lượngđược thể hiện dưới dạng mối tương quan theođường thẳng được gọi là những nhân tố (factors)

Chú ý: từ đây có thể hiện các biến là các items


MÔ HÌNH NHÂN TỐ

Giả sử phân tích nhân tố rút ra được i nhân tố(factors), ta có:

Fi = Wi1X1 + Wi2X2 + Wi3X3 + …. + WinXn

VớiFi là ước lượng trị số của nhân tố (factor) thứ i.

Wik là quyền số hay trọng số nhân tố (weight or factor score coefficient) của biến số thứ k đến nhân tố i.

k: Số biến (items)


ĐỊNH NGHĨA PHÂN TÍCH NHÂN TỐ

Rút gọn số biếnđầu tiên là xác định các chiều (dimension) khác nhausau đó, giải sự liên quan của mỗi biến (variable, items) với các nhân tố (factors)tùy theo tình hình mà giảm số lượng các biến

Chú ýKhông có biến độc lập và biến phụ thuộc, các biến cócùng một tình trạng (cùng thang đo)


KÍCH THƯỚC MẪU

Tối thiểu là 50 quan sát và tốt hơn là lớn hơn 100Số quan sát sẽ ảnh hưởng đến việc lựa chọn các tiêu chuẩn trong phân tích nhân tố.Qui tắc kinh nghiệm: số quan sát lớn hơn (ítnhất) 5 lần số biến (items)


VÍ DỤ THANG ĐIỂM LIKERT


LÝ THUYẾT KHOA HỌC

Lý thuyết khoa họcLà hệ thống luận điểm về mối liên hệ giữa các sự kiệnkhoa học

Gồm:Hệ thống khái niệm

Các mối liên hệ


SƠ LƯỢC VỀ KHÁI NIỆM

Khái niệm là công cụđể gọi tên một sự kiện khoa học,

để tư duy và trao đổi thông tin,

là cơ sở để nhận dạng bản chất của một sự vật

Khái niệm gồm 2 bộ phận hợp thànhNội hàm là tất cả các thuộc tính bản chất của sự kiện

Ngoại diện là tất cả các cá thể có chứa thuộc tính chỉtrong nội hàm

Ví dụ: Khoa họcNội hàm là hệ thống trí thức về bản chất sự vậtNgoại diện là các loại khoa học: khoa học tự nhiên, xã hội, kỹ thuật…


THÀNH PHẦN CỦA LÝ THUYẾT KHOA HỌC

Khái niệmnghiên cứu

Biếnquan sát

Biếnquan sát

Khái niệmnghiên cứu

Các giới hạn trong nghiên cứu: giá trị, thời gian và không gian giả thuyết

Giả thuyếtlý thuyết

Giả thuyếtkiểm định

Khả

năng

suy

rộng


MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU VÀ CÁC KHÁI NIỆM

Items 1.1

Items 1.2

Items 1.3…

Items 1.n

Items 2.1

Items 2.2

Items 2.3…

Items 2.n

LÃNH ĐẠO

CƠ HỘI ĐTẠO VÀTTIẾN

LƯƠNG, THƯỞNG

ĐỒNG NGHIỆP

PHÚC LỢI

BẢN CHẤT CVIỆC

MÔI TRƯỜNG LV

SỰ TRUNG THÀNH


PHÂN TÍCH NHÂN TỐ

AnalyzeData Reduction

Factor


PHÂN TÍCH NHÂN TỐ Chọn tất cảcác biến cần

phân tích nhân tố vào ô Variables vào như hình vẽ

Nhấn vào Descriptives



Chọn Anti-image và KMO

Phương pháp: Principal Components

Tiêu chuẩn: Eigenvalues>=1 hoặc

Cố định số nhân tố



Lưu lại nhân số

Xóa các trọng số <0,5 của các biến với các

nhân tố

Xoay Varimax


B1. KIỂM TRA ĐIỀU KIỆN PHÂN TÍCH NHÂN TỐ

ĐK2: Sig. (Bartlett’s Test) < 0,05 (Hair và

cộng sự, 2006)

ĐK1: KMO > 0,5 (Hair và cộng sự, 2006)

Câu hỏi: Nếu KMO <0,5 hoặc Sig. (Bartlett’s Test) > 0,05 thì giải quyết thế nào?

Bỏ items có giá trị trên đường chéo của Anti-image Matrices < 0,3


B2. XÁC ĐỊNH SỐ LƯỢNG NHÂN TỐ

Vấn đề 1: Tương ứng với việc chọn Eigenvalues > 1 + Phương sai trích > 0,5 (50%)+ Eigenvalues > 1(Gerbing và Anderson, 1988)Vấn đề 2: Chọn số lượng nhân tố cố định trước


Thông tin từbiểu

Rotated Component

Matrix

Bỏ các items có giá trị

<0,5 (Hair vàcộng sự, 2006)


<0,5



<0,5MT3, MT4


Kết quả phân tích sau khi đã loại các items MT3,

MT4


Đặt tên của các Factors (từ 1 đến 7)

Khi đặt tên:Nên đối chiếu với các biến tiềm ẩn trong phần mô hình lý thuyết

Khi đặt tên:- F1: Lãnh đạo- F2: Cơ hội đào tạo và thăng tiến- F3: Lương, thưởng- F4: Đồng nghiệp- F5: Phúc lợi- F6: Ban chất CV- F7: Môi trường LV


CÂU HỎI 1

Hãy kết luậnF1: Cơ hội đào tạo và thăng tiếnF1 = Mean (ĐT2, ĐT3, ĐT4, ĐT5, ĐT6, ĐT7)F2: Lãnh đạo F3: Lương, thưởngF4: Đồng nghiệpF5: Phúc lợiF6: Ban chất CVF7: Môi trường LV

Được tạo thành từ các items nào?


KẾT LuẬN 1

Phương sai tríchEigenvalues cumulative % = 67,55%

Như vậy, 67,55% biến thiên của dữ liệu được giải thích bởi 7 nhân tố

Mức ý nghĩa kiểm định Barlett = 0,000 <0,05Các biến quan sát có tương quan với nhau trên tổng thể

KMO = 0,863Dữ liệu phù hợp để thực hiện phân tích nhân tố


CÂU HỎI 2

Các bạn hãy thực hiện tương tự với biến tiềm ẩn LTT


TÍNH CÁCH NHÂN SỐ

Nhân số bằng trung bình cộng của các biến số(hoặc items) của từng Factors

F1: Cơ hội đào tạo và thăng tiến

F1 = Mean (ĐT2, ĐT3, ĐT4, ĐT5, ĐT6, ĐT7)



Trung bình của các biến

(items)




NHẬN XÉT !!!

Dữ liệu đã có giá trị?

Dữ liệu đã có độ tin cậy?

Cần thực hiện kiểm định Cronbach Alpha


KIỂM ĐỊNH CRONBACH ALPHA

AnalyzeScaleReliability Analysis


KIỂM ĐỊNH CRONBACH ALPHA

- Chọn các biến (items) biểu hiện F1 vào phân tích- Nhấn Statistics

Chọn các tùy chọn như hình vẽ


KẾT QUẢ

Điều kiện: Cronbach Alpha >=0,6 nhưng tốt nhất là lớn hơn 0,7 (Nunnally và Burnstein, 1994)


CÂU HỎI

Nếu Cronbach Alpha <0,6 thì xử lý thế nào?

Cần kiểm tra loại items nào để cho Cronbach Alpha lớn hơn 0,6Thông tin xem trong Cronbach's Alpha if Item Deleted


GIẢ SỬ

Cronbach Alpha = 0,465 <0,6 nên không thỏa điều kiện Alpha >= (Nunnally và Burnstein, 1994)

Nên bỏ items ĐT2 để Cronbach Alpha tổng có giá trị là 0,86 (bằng chính giá trị Alpha của items delect)


BỎ ITEMS ĐT2 KẾT QUẢ SẼ LÀ:

Kết luận: Thỏa điều kiện


KẾT LUẬN

Các nhân số của các nhân tố dùng để tính toán chỉ được hình thành sau khi kiểm tra EFA vàCronbach Alpha (thõa mãn các điều kiện)Vậy, các nhân tố Fi được tính như thế nào

F1: Cơ hội đào tạo và thăng tiếnF2: Lãnh đạo F3: Lương, thưởngF4: Đồng nghiệpF5: Phúc lợiF6: Ban chất CVF7: Môi trường LV


THANG ĐO ĐƠN HƯỚNG VÀ ĐA HƯỚNG

Khái niệm có thể chỉ gồm một yếu tố / thành phần và thang đo khái niệm chỉ có một thành phần gọi là thang đo đơn hướng (unidimensional)

Khái niệm có thể gồm nhiều yếu tố / thành phần và thang đo khái niệm có nhiều thành phần gọi là thang đo đa hướng (multiunidimensional)


CÂU HỎI

Trong phần hợp tuyển lý thuyết, nghiên cứu kết luận mô hình gồm 7 nhân tố tác động đến sự hài lòng của nhân viên?

Nếu trong phân tích EFA ta thấy có 8 factors (nhân tố, thành phần)

Giải quyết thế nào?

Kết luận: Tồn tại một thang đo đa hướng vàcần điều chỉnh mô hình?

Documents

Ch III - Factor Analysis + Cronbach Alpha