Tính biến đại diện sau khi phân tích EFA (Hướng dẫn tính biến đại diện trên SPSS)

This entry is part 13 of 27 in the series Phân tích nhân tố (Factor Analysis)

Cập nhật: 03/11/2021 bởi admin0

Bản thân EFA là một phân tích độc lập, tức là nhiều khi bạn làm xong thì cũng xong bài rồi. Ví dụ nhiệm vụ của bạn là tìm ra 1 bộ thang đo nào đó, sau đó chờ kết hợp với những người khác để tạo ra 1 bộ thang đo lớn hơn hoặc  thang đo này sẽ được dùng trong các nghiên cứu/ phân tích tiếp theo, còn bạn thì đã hết nhiệm vụ

Tuy nhiên cũng nhiều khi (đa phần với các nghiên cứu cho luận văn ở VN) thì hết EFA chưa xong việc mà bạn cần các phân tích tiếp theo như hồi quy tuyến tính, hồi quy logistic, phân tích phương sai anova,….. khi đó ta cần tính biến đại diện cho các nhân tố.

Cách 1: Tính trung bình cộng giản đơn.

Cách này sửa dụng khi bước tiếp theo bạn thực hiện hồi quy, t test, anoway anova,…. đều được. Mình khuyến khích dùng cách này nhất vì đơn giản.

Ví dụ 1 nhân tố có 3 biến quan sat tải lên là A2, A5, A9 thì cứ tính biến đại diện băng trung bình cộng 3 biến này

Transform -> Compute Variable rồi tính như hình

Như mình thì mìn thich copy ra excel, tính trung bình roi copy ngược lại SPSS cho nhanh. Tùy các bạn lựa chọn nhé

Cách 2: Tính bằng ma trận điểm thành phần.

Thực hiện lại EFA lần cuối thêm 1 lần, ở bước này lam thêm thao tác tại mục score — chọn hiện ma trận điểm thành phần

Ta thu được kết quả tại output

Vậy biên X1 địa diện cho các biến A3, A6,A7,A8,A10 được tính bằng

Công thức 1: X1= -0,55*A1 -0,89*A2 +0,296*A3 -0,02*A5 ………… -0,15*A13

Tuy nhiên công thức này quan điểm của mình là máy móc về mặt toán học vì thực ra chỉ có các biến A3, A6,A7,A8,A10 mới phản ảnh biến X1, vì vậy dùng công thức 2 sẽ hay hơn- ta chỉ dùng các trọng số của các biến thành phần chính A3, A6,A7,A8,A10

Công thức 2: X1= 0,296*A3 +0,253*A6 +0,258*A7 +0,317*A8 +0,254*A10

Tính tương tự cho các biến đại diện khác

Cách 3: Tính tự động trên phần mềm.

Chạy lại EFA lần cuối và thực hiện thêm thao tác sau tại mục Score -> save as…..

Tại đây có 3 lựa chọn nhỏ

Mặc định là Regression, ngoài ra còn 2 phương pháp kia mà mình tính thử thì nó ra kêt quả như nhay luôn . Biến đại diện bằng phương pháp hồi quy (tổng), như các bên trên nêu nhưng được chuẩn hóa trước khi trả về kết quả

Giá trị chuẩn hóa = (gia trị tính toán – trung bình)/ phương sai

Nếu bạn dung phep phân tích PCA thì các biến này trực giao,nghĩa là hệ số tương quan hoàn toàn bằng 0, nếu thực hiện hồi quy sẽ không gặp hiện tương đa cộng tuyến

Cách 4

Cách này tương tự như cách số 3, nhưng để không triệt tiêu quan hệ giữa các biến đại diện ta tiến hành chạy EFA cho từng nhóm biến tương  ứng với mỗi factor thu được và lưu lại giá trị đại diện

Tóm lại khuyên mọi người là cứ dùng cách 1 nhé!

Thứ tự ưu tiên sẽ là 1>4>2>3

Series Navigation<< Một số lỗi hay gặp khi phân tích EFA và cách xử lýPhân tích EFA trong bài có phân tích CFA và SEM >>