Đọc thêm: Chạy EFA chung hay riêng

This entry is part 25 of 27 in the series Phân tích nhân tố (Factor Analysis)

Cập nhật: 10/03/2022 bởi admin0

Hôm qua có 1 bạn hỏi mình hai câu hỏi

+ Chạy EFA chung cho biến độc lập và biến phụ thuộc có được không

+ Các thông số vẫn y như chạy riêng cho biến độc lập đc ko

Mình có hỏi lại 2 câu hỏi và nhận được câu trả lời như sau

  1. Mục đich chạy EFA của bạn ấy là gì.Và câu trả lời là 1 câu hỏi “để rút biến hả a”
  2. Biến x trong mô hình bên dưới là độc lập hay phụ thuộc. Cẩu trả lời là “trung gian”

Thực vấn đề này các bạn google thì cũng có người nói rồi. Và chính xác là để bảo vệ bài của mình thì các bạn cần trích dẫn quan điểm của những “người nổi tiếng” như vậy mới có sức nặng. Thực ra nó không có gì cao siêu cả, mình cũng không cần trích dẫn quan điểm của ai cả mà mình chỉ nêu ra nhận thức hết sức tự nhiên như sau

Nội dung chính (Nếu bạn chưa đăng nhập, nhiều nội dung có thể đã bị ẩn đi)

Ý nghĩa phép phân tích

  1. Bạn dùng phép trích hay phép xoay nào không quá quan trọng. Miến kết quả cuối cùng hợp lý và dễ dàng giải thích. Bạn có nhiều lựa chọn vốn dĩ để giúp bạn giải quyết vấn đề dễ dàng chứ không phải làm bạn đau đầu. Nếu để ý thì bạn thấy dùng thế nào kết quả cũng ra na ná nhau thôi
  2. Một phép phân tích nhân tố khám phá EFA cũng không có biến phụ thuộc hay biến độc lập. Đã đưa vào đó vai trò của các biến quan sát là bình đẳng

Mục đích sử dụng

  1. Dùng phân tích EFA để tìm kiếm các thành phần chính và tối đa phương sai giải thích cho các biến đôc lập dự kiến đưa vào mô hình nào đó. Như vậy thì rõ ràng là chỉ đưa các items thuộc các “biến độc lập đó vào).
  2. Đánh giá tính phân biệt. Nếu như vậy thì chí ít các bạn phải thấy là muốn đánh giá sự phân biệt của 2 biến nào thì phải đưa chúng vào cùng 1 lần. Nếu không thì bạn phân tích sao. Việc đánh giá tính phân biệt này cũng rât hữu ích trong viếc chống đa cộng tuyên nếu bước sau là hồi quy (SEM cũng là hồi quy)

Ví dụ

Mô hình 1

Mô hình này chạy sao cũng được. 3 lần cho (a,b,c), (x) và (y) . Hoặc chung 1 lần.

Trường hợp đặc biệt hay gặp chính là mô hinh hoi quy 1 biến phụ thuộc

Mô hình 2

Trường hợp này chạy chung cung được mà riêng cho a-b-c, x-z và y cũng được

Mô hình 3

Lần này cần chạy chung. Vì nếu chạy riêng sẽ không phát hiện được liệu x và a có phân biệt không. Nếu chúng tương quan cao sẽ gây hậy quả cho mô hình với biến phụ thuộc là Y

Xem thêm: Dịch vụ SPSS, AMOS, SmartPLS

Series Navigation<< Đọc thêm: Chỉ số KMO (Kaiser – Meyer – Olkin Test)Văn mẫu: Lý thuyết phân tích EFA >>