Phân tích nhân tố khám phá EFA (Exploratory Factor Analysis)

Cập nhật: 07/04/2024 bởi admin0

Bắt đầu

Như cái tên của nó, phân tích nhân tố khám phá mục đích chính là khám phá ra các nhân tố (xu hướng chính) từ một tập hợp dữ liệu, đặc biệt là tập hợp chưa thể nhận biết xu hướng rõ ràng hoặc hoàn toàn chưa có định hướng nhận biết xu hướng của nó.

Điều này đặc biệt hữu ích  với các nghiên cứu hoàn toàn mới. Ví dụ nhu bạn nghĩ ra 30 câu hỏi về một sự vật, hiện tượng kinh tế nào đó, sau đó muốn nhóm chúng lại về các biến đo lường 1 só yếu tố chính thì đây chính là kỹ thuật giúp ích cho bạn.

Về mặt toán học đó là việc giảm bớt từ không gian n chiều xuống không gian k chiều với k<<n mà không làm thông tin bị suy biến quá nhiều, vừa dễ nghiên cứu vì ít biến lại vừa dễ nắm bắt xu hướng của dữ liệu.

Trong khi phân tích EFA thì có 1 số phép phân tích được lây ra từ menu EFA nên chúng hay được gọi chung là phân tích EFA, điều này sẽ được tiếp túc nói đến ở phần sau, chúng ta có thể không cần quá chú ý đến vấn đề này.

Phần sau: https://ungdung.hotronghiencuu.com/phan-tich-thanh-phan-chinh-pca-va-phan-tich-nhan-to-kham-pha-efa

 

Series Navigation

<< Thang đo đa hướng trong nghiên cứuPhân tích thành phần chính (PCA) và phân tích nhân tố khám phá (EFA) >>