1

Hình 2. Variable viewHình 1. Data View

6 biến quan sát (Item), từ v1 đến v6 để đo lường “Lợiích của kem đánh răng”. Các Item này đều sử dụngthang đo Likert 7 điểm, với 1: rất không quan trọng,…, 7: rất quan trọng. Biến sex thể hiện giới tính củangười trả lời (1. nam, 2.nữ)

Hình 3. Hộp thoại Factor Analysis

Bước 1.Từ thanh Menu, chọn:Analyze

Data ReductionFactor

Hộp thoại Factor Analysis (Hình 3) sẽxuất hiện.Bước 2Chọn các items: v1, v2, v3, v4, v5,

v6. Nhấp nút để đưa các itemsnày vào khung VariablesBước 3Lần lượt nhấp chọn Descriptives,Extraction, Rotation, Options và chọncác thông số như Hình 4, 5, 6, 7

Hình 4. Nhấp Descriptive, đánh dấu KMO…

Hình 5. Chọn phương pháp tríchPrincipal component nếu mục đíchcủa bạn là rút gọn dữ liệu, giảm cộngtuyến giữa các nhân tố trong việcphân tích hồi quy bội tiếp theo.Chọn Principal Axis Factoring nếumục đích của bạn là khám phá cấutrúc của thang đo, sau này tiếp tụcCFA, hay SEM

Thực hành Exploratory Factor Analysis và Crobach’s Alpha với SPSS 15.0Bạn hãy mở file dữ liệu phan tich nhan to.sav kèm theo sách Phân tích dữ liệu nghiên cứu với SPSS của thầy

Hoàng Trọng do NXB Thống kê xuất bản năm 2005. file dữ liệu này rất dễ hiểu khi bạn bắt đầu tìm hiểu về EFA.1. Thao tác. Hình 1, Hình 2 giúp bạn hiểu được dữ liệu được nhập như thế nào.

2

Hình 6. Chọn Varimax, nếu bạn sử dụngphương pháp trích Principal Components.Chọn phép xoay Promax nếu bạn chọn phươngpháp trích Principal Axis Factoring.

Hình 7. Trong hộp thoại Factor Analysis, chọn Option,sau đó chọn Sorted by size để sắp xếp các Item theo thứtự giảm dần của Factor Loading

2. Kết quả EFA

Rotated Component Matrix(a)

Component

1 2v2 lam trang rang .886 .086v6 lam rang bong hon .766 .130v4 lam hoi tho thom tho .761 -.300v3 lam khoe nuu rang -.233 .852v5 lam sach cau rang .384 .770v1 ngua sau rang -.014 .620

Extraction Method: Principal Component Analysis.Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization.a Rotation converged in 3 iterations.

Total Variance Explained

Component

Initial Eigenvalues Extraction Sums of Squared Loadings Rotation Sums of Squared Loadings

Total% of

Variance Cumulative % Total% of

Variance Cumulative % Total% of

Variance Cumulative %1 2.157 35.957 35.957 2.157 35.957 35.957 2.154 35.896 35.8962 1.813 30.214 66.172 1.813 30.214 66.172 1.817 30.276 66.1723 .912 15.206 81.3784 .490 8.168 89.5465 .350 5.829 95.3756 .278 4.625 100.000

Extraction Method: Principal Component Analysis.

Khi phaân tích nhaân toá khaùm phaù, caùc nhaø nghieân cöùu thöôøng quan taâm ñeán moät soá tieâu chuaån.

Thöù nhaát, heä soá KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) 1 ≥ 0.5, möùc yù nghóa cuûa kieåm ñònh Bartlett ≤ 0.05.

1 KMO laø moät chæ tieâu duøng ñeå xem xeùt söï thích hôïp cuûa EFA, 0.5≤KMO≤1 thì phaân tích nhaân toá laø thích hôïp. Kieåm ñònh Bartlett xemxeùt giaû thuyeát veà ñoä töông quan giöõa caùc bieán quan saùt baèng khoâng trong toång theå. Neáu kieåm ñònh naøy coù yù nghóa thoáng keâ (Sig ≤ 0.05)thì caùc bieán quan saùt coù töông quan vôùi nhau trong troång theå (Troïng & Ngoïc,2005,262)

KMO and Bartlett's Test

.584

55.27515.000

Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy.

Approx. Chi-SquaredfSig.

Bartlett's Test of Sphericity

3

Hình 9 Các cột nhân số đã chuẩn hóaHình 8. Lưu lại nhân số đã chuẩn hóa

Thöù hai heä soá taûi nhaân toá (Factor loading) > 0.45. Neáu bieán quan saùt naøo coù heä soá taûi nhaân toá ≤ 0.45 seõ bòloaïi (Tabachnick & Fidell, 1989, Using Multivariate Statistics, Northridge, USA: HarperCollins Publishers) 2.

Thöù ba, thang ño ñöôïc chaáp nhaän khi toång phöông sai trích ≥ 50% vaø eigenvalue coù giaù trò lôùn hôn 13.Tieâu chaån thöù tư laø khaùc bieät heä soá taûi nhaân toá cuûa moät bieán quan saùt giöõa caùc nhaân toá ≥ 0.3 ñeå ñaûm baûo

giaù trò phaân bieät giöõa caùc nhaân toá4.3. Nhân số

Trong hộp thoại Factor Analysis (Hình 3), bạn có thể chọn nút Scores, sau đó nhấp chọn Regression. Để lưulại nhân số của nhân tố một cách tự động. Nhân số tính theo cách này đã được chuẩn hóa (không có đơn vị). Nó thíchhợp nhất nếu bạn sử dụng các nhân số để phân tích hồi quy, và kiểm định mối quan hệ ảnh hưởng của các biến độclập đến biến phụ thuộc; và rất thích hợp nếu các biến quan sát có đơn vị tính khác nhau. Nếu bạn sử dụng các nhân sốnày để thực hiện các thống kê mô tả, t-test, ANOVA … thì không nên vì giá trị trung bình của nó bằng 0, và khó giảithích; trường hợp này, bạn nên tính nhân số của nhân tố bằng cách tính trung bình cộng của các items thuộc nhân tố(chỉ sử dụng cách này khi các items có cùng đơn vị đo lường).

Để tính nhân số theo cách này; ví dụ tính nhân số của nhân tố F1, bạn hãy chọn Transform từ thanh Menu và khaibáo như Hình 10. Tương tự như vậy, bạn có thể tính nhân số cho nhân tố F2 bằng trung bình cộng của v1,v3,v5. Lúcđó cột dữ liệu F1, F2 có thể sử dụng để phân tích ANOVA, T-test, thống kê mô tả, hay hồi quy bội (với mục tiêu dựbáo)

2 Theo Hair & ctg (1998,111), Multivariate Data Analysis, Prentice-Hall International, Inc, Factor loading laø chæ tieâu ñeå ñaûm baûo möùc yùnghóa thieát thöïc cuûa EFA (ensuring practical significance). Factor loading > 0.3 ñöôïc xem laø ñaït ñöôïc möùc toái thieåu, Factor loading >0.4 ñöôïc xem laø quan troïng, ≥ 0.5 ñöôïc xem laø coù yù nghóa thöïc tieãn. Hair & ctg (1998,111) cuõng khuyeân baïn ñoïc nhö sau: neáu choïn tieâuchuaån factor loading > 0.3 thì côõ maãu cuûa baïn ít nhaát phaûi laø 350, neáu côõ maãu cuûa baïn khoaûng 100 thì neân choïn tieâu chuaån factorloading > 0.55, neáu côõ maãu cuûa baïn khoaûng 50 thì Factor loading phaûi > 0.753 Gerbing & Anderson (1988), “An Update Paradigm for Scale Development Incorporing Unidimensionality and Its Assessments”,Journal of Marketing Research, Vol.25, 186-1924 Jabnoun & Al-Tamimi (2003) “Measuring perceived service quality at UAE commercial banks”, International Journal of Quality andReliability Management, (20), 4

4

Hình 10. Tính nhânsố của nhân tố F1bằng trung bìnhcộng của v2, v4, v6

Hình 11. Nhân số được tính toán tự động và bằng cách trung bình của items

Bước 1Chọn Analyze\Scale\Reliability Analysis

Hộp thoại như Hình 1 sẽ xuất hiện, chọn cácitem đo lường một khái niệm tiềm ẩn nào đóđưa vào khung Items.Bước 2Nhấp Statistics, đánh dấu chọn Scale if item

deleted.Caùc bieán quan saùt coù heä soá töông quan

bieán-toång (item-total correlation) nhoû hôn0.3 seõ bò loaïi vaø tieâu chuaån choïn thang ñokhi Cronbach’s Alpha töø 0.6 trôû leân(Nunnally & Burnstein (1994) Pschychometric Theory, 3rd edition, NewYork,McGraw Hill)

Hình 12. Cronbach’s Alpha

Reliability Statistics

.737 3Cronbach'sAlpha N of Items

4. Kiểm định độ tin cậy của thang đo

Item-Total Statistics

9.77 5.417 .689 .49510.00 7.294 .484 .73911.03 5.146 .546 .690

v2 lam trang rangv4 lam hoi tho thom thov6 lam rang bong hon

Scale Meanif ItemDeleted

ScaleVariance ifItem Deleted

CorrectedItem-TotalCorrelation

Cronbach'sAlpha if ItemDeleted