PDA

View Full Version : SPSS_Phân Tích Nhân Tố Khám Phá (Exploratory Factor Analysis)



Cá Heo
14-06-09, 12:05 AM
Chào mừng quý độc giả Forum đang đến với topic : "SPSS_Phân Tích Nhân Tố Khám Phá (Exploratory Factor Analysis)" , topic này nằm trong quy hoạch tổng thể của BQT Forum về việc tái cấu trúc lại khu vực Data Analysis using SPSS, STATA, EViews, AMOS (http://caohockinhte.info/forum/forumdisplay.php?f=355) nhằm giúp quý độc giả Forum có được những thông tin , tài liệu từ cơ bản đến chuyên sâu của từng vấn đề đang được quý độc giả quan tâm

"SPSS_Phân Tích Nhân Tố Khám Phá (Exploratory Factor Analysis)" được hiểu là "Phân Tích Nhân Tố Khám Phá (Exploratory Factor Analysis) bằng phần mềm SPSS sẽ giúp cho quý độc giả Forum có được cái nhìn toàn diện về một phương pháp phân tích thống kê dùng để rút gọn một tập gồm nhiều biến quan sát có mối tương quan với nhau thành một tập biến (gọi là các nhân tố) ít hơn để chúng có ý nghĩa hơn nhưng vẫn chứa đựng hầu hết nội dung thông tin của tập biến ban đầu (Hair & ctg, 1998) bằng phần mềm SPSS

conkhi2008
20-07-09, 01:29 PM
Sachvang có file chat luong khoa hoc thac si va su hai long cua hoc vien.sav trong tài liệu phân tích nhân tố khám phá của thầy Duy bên Fulbright cho mình xin với.

Ngoài ra, nếu có thêm tài liệu về phân tích nhân tố thì cho mình xin luôn nhe. Phần này mình đã đọc sách của Thầy Trọng nhưng vẫn chưa hiểu lắm, nhất là phần xoay nhân tố. Mong Sachvang truyền thêm bí kíp.

Cảm ơn.

duynhat81
31-07-09, 12:12 PM
Cho em hỏi cái này:
- Em sử dụng mô hình gồm 10 yếu tố (đã được chứng minh bằng nhiều nghiên cứu ở nước ngoài)
- Chạy phân tích nhân tố chỉ còn có 8 yếu tố (nhóm một số yếu tố lại)
- Nhưng em lại muốn giữ 10 yếu tố ban đầu để đối chiếu với mô hình nước ngoài
--> em thắc mắc là có bắt buộc phải nhóm thành 8 yếu tố theo kết quả phân tích nhân tố không

conkhi2008
31-07-09, 12:23 PM
Theo mình thì kết quả bạn phân tích là kết quả thực tiễn cho môi trường nghiên cứu của bạn. Còn kết quả mà nghiên cứu ở nước ngoài thì sẽ không phù hợp với nghiên cứu của bạn. Bằng chứng là bạn lấy mười nhân tố sau đó qua kết quả nghiên cứu còn lại 8 nhân tố. Như vậy 8 nhân tố này cần được sử dụng.
Ngoài ra, trong quá trình thảo luận nhóm (nếu đề tài có) thì bạn có phát hiện ra nhân tố mới nào không thì hãy bổ sung vào trong nghiên cứu. Có như vậy thì nghiên cứu của bạn sẽ có ý nghĩa hơn.

trymybest
07-02-10, 12:10 AM
Slide bài giảng phân tích nhân tố và kiểm định thang đo của T. Hoàng Trọng

trymybest
07-02-10, 12:21 AM
Xoay nhân tố, bạn xem slide 58 đến 62

nguyentien
16-03-10, 01:20 AM
Sachvang có file chat luong khoa hoc thac si va su hai long cua hoc vien.sav trong tài liệu phân tích nhân tố khám phá của thầy Duy bên Fulbright cho mình xin với.

Ngoài ra, nếu có thêm tài liệu về phân tích nhân tố thì cho mình xin luôn nhe. Phần này mình đã đọc sách của Thầy Trọng nhưng vẫn chưa hiểu lắm, nhất là phần xoay nhân tố. Mong Sachvang truyền thêm bí kíp.

Cảm ơn.

Thầy có file Sachvang có file chat luong khoa hoc thac si va su hai long cua hoc vien.sav trong tài liệu phân tích nhân tố khám phá của thầy Duy bên Fulbright cho mình xin với.
Xin phép Thầy, các anh các chị cho em xin file này để thực tập thêm.

Cá Heo
15-04-10, 03:15 PM
Chào quý độc giả, đã lâu rồi, chưa thấy có thông tin mới trong topic này, hình như quý độc giả cũng không mặn mà gì với Phân tích nhân tố cả đúng không

Các đề tài luận văn ở bậc cao học chuyên ngành QTKD sử dụng Phân tích nhân tố khá nhiều trong khi đó các đề tài mức độ sinh viên và nghiên cứu thị trường hầu hết chỉ dừng lại ở Thống Kê Mô Tả

Xin được gửi đến quý độc giả 02 cơ sở dữ liệu mẫu liên quan đến Phân tích nhân tố, riêng cơ sở dữ liệu chất lượng luận văn thạc sỹ đã được sự đồng ý của Th.s Nguyễn Khánh Duy - Giảng viên trường ĐH Kinh Tế Tp.HCM

Chúc quý độc giả tiếp tục nghiên cứu với niềm say mê vô tận

ericcoi
16-05-10, 02:55 AM
Các bạn ơi cho mình hỏi tí nha! Khi mình tiến hành phân tích nhân tố thì có 2 nhóm biến bị dính vào cùng một nhân tố, mình không hiểu sao lại xảy ra hiện tượng này? Có phải là trong quá trình thu thập dữ liệu, cảm nhận của người trả lời về 2 nhóm biến trên là giống nhau hay không? Đièu đó được thể hiện như thế nào trong bảng nhập dữ liệu?
Đối vơi hiện tượng đó thì mình phải xử lý ra sao?
Xin chân thành cảm ơn!

xiuvang
16-05-10, 11:26 AM
Các bạn ơi cho mình hỏi tí nha! Khi mình tiến hành phân tích nhân tố thì có 2 nhóm biến bị dính vào cùng một nhân tố, mình không hiểu sao lại xảy ra hiện tượng này? Có phải là trong quá trình thu thập dữ liệu, cảm nhận của người trả lời về 2 nhóm biến trên là giống nhau hay không? Đièu đó được thể hiện như thế nào trong bảng nhập dữ liệu?
Đối vơi hiện tượng đó thì mình phải xử lý ra sao?
Xin chân thành cảm ơn!

Trong EFA thì hiện tượng này rất bình thường, bạn đừng tính đến chuyện truy về bảng dữ liệu để chỉnh sửa nha. Có 1 vài qua điểm về cách xử lý, mình không bàn cách nào hay nhất hay đúng nhất mà quan trọg là GV hướng dẫn LV của bạn theo quan điểm của cách nào. Thấy bạn ghi CHKT NT không rõ có phải bạn học ĐH NT không? GV hướng dẫn bạn là GV local hay mời ở SG, Đà nẵng, Cần thơ....? tóm lại bạn hỏi GV của bạn trước đã, có gì mình bàn tiếp/ Good luck

ericcoi
17-05-10, 03:51 AM
Mình học ở DHNT, đang làm đề tài tốt nghiệp về nghiên cứu thị trường, mình làm đề tài này nhưng thầy hướng dẫn của mình lại chuyên về marketing chứ không rành về định lượng.
Khi mình chạy EFA thì có một số biến không hợp lệ, khi mình loại biến đó ra và chạy tiếp thì lại ảnh hưởng xấu tới các biến còn lại. Mình muốn hỏi trong những trường hợp nào thì mình loại bỏ biến và thực hiện theo quy tắc nào? Các biến có giá trị âm có loại bỏ không?
Với những trường hợp như vậy có phải là do lỗi ở khâu điều tra không?có cần thiết phải điều tra lại không? Mình muốn tham khảo thêm về các cách xử lý?
Chân thành cảm ơn!

xiuvang
17-05-10, 03:23 PM
Mình học ở DHNT, đang làm đề tài tốt nghiệp về nghiên cứu thị trường, mình làm đề tài này nhưng thầy hướng dẫn của mình lại chuyên về marketing chứ không rành về định lượng.
Khi mình chạy EFA thì có một số biến không hợp lệ, khi mình loại biến đó ra và chạy tiếp thì lại ảnh hưởng xấu tới các biến còn lại. Mình muốn hỏi trong những trường hợp nào thì mình loại bỏ biến và thực hiện theo quy tắc nào? Các biến có giá trị âm có loại bỏ không?
Với những trường hợp như vậy có phải là do lỗi ở khâu điều tra không?có cần thiết phải điều tra lại không? Mình muốn tham khảo thêm về các cách xử lý?
Chân thành cảm ơn!

Không hợp lệ là sao bạn tả cụ thể, là nó khôgn qui về nhân tố nào hết, hay nó về cùng lúc vài nhân tố như câu hỏi trước? Biến có hệ số tải âm hay tải về cùng lúc vài nhân tố đều có thể giữ lại, nếu có phải loại vì lí do gì đó thì loại dần mỗi lần 1 biến rồi chạy lại EFA và xem xét cho kĩ tình hình, bạn tham khảo kĩ sách hướng dẫn đi.

ericcoi
17-05-10, 08:49 PM
Khi mình phân tích thì xảy ra hiện tượng các biến thuộc 2 nhóm khác nhau xuất hiện trong cùng một nhân tố, hoặc 1 biến về cùng lúc vài nhân tố trong đó có thể có hệ số tải âm hoặc khoảng cách nhỏ hơn 0.3. Những trường hợp như vậy có nên loại biến không?
Mặt khác khi mình loại biến và chạy lại thì lại ảnh hưởng đến các biến khác làm nó có kết quả xấu hơn. Vậy thì nguyên tắc loại biến là như thế nào, những trường hợp nào thì phải loại biến và trình tự loại biến như thế nào?
Mình tham khảo một số tài liệu nhưng tất cả đều chỉ nói chung chung về chạy chương trình chú không đề cập đến việc xử lý khi phải loại biến.
Mong nhận được sự góp ý của mọi người! Thanks!!!

ericcoi
18-05-10, 05:30 AM
Sau khi phân tích độ tin cậy cronbach anpha, các biến bị loại bỏ có được xuất hiện trong phân tích nhân tố và hàm hồi quy nũa không? Mình đọc một số luận văn mẫu vẫn thấy các biến bị loại qua phân tích độ tin cậy vẫn còn xuất hiện ở phân tích nhân tố và hàm hồi quy. Mong mọi người giải đáp thắc mắc này giùm mình!!!!!!!!!111

ericcoi
18-05-10, 12:12 PM
Help me!!!!!!! Sao không ai giúp mình hết vậy

xiuvang
18-05-10, 04:04 PM
Help me!!!!!!! Sao không ai giúp mình hết vậy
Đòi có hồi âm liền, bạn làm như EMS vậy
Trả lời nè


Hiện tượng các biến thuộc 2 nhóm khác nhau xuất hiện trong cùng một nhân tố là do: theo khung lý thuyết lẽ ra nó phải vậy, nhưng trên thực tế tâm lý của người được hỏi lại nghĩ theo hướng khác nên nó không tải về đúng NT lý thuyết, đó cũng có thể là một phát hiện mới, ví dụ Theo thuyết XYZ thì các mối quan hệ bạn bè làm tăng lợi ích về giao tiếp XH, nhưng có những người được hỏi lại cho rằng nó làm tăng lợi ích hiểu biết và kinh ngiệm sống….Tuy nhiên, cũng có khả năng là do dữ liệu được thu thập không trung thực (nhiều nguyên nhân: người hỏi không trung thực hoặc người đáp không trung thực…) cái này tùy bạn trả lời.
Một biến về cùng lúc vài nhân tố trong đó có thể có hệ số tải âm hoặc khoảng cách nhỏ hơn 0.3: hệ số âm vẫn OK, nhưng dưới 0,3 thì nên bỏ. Một biến về vài NT thì ưu tiên cho cái có hệ số tải lớn, hoặc nếu thấy gộp nó vào vô lý về mặt ý nghĩa dẫn đến không giải thích được tên NT thì bỏ luôn. Cách bỏ mình nói rồi, bỏ từng biến, chạy lại EFA, xem toàn cục vấn đề, chạy Cronbach xem có khả thi không nếu bỏ biến đó
Khi loại biến và chạy lại thì lại ảnh hưởng đến các biến khác làm nó có kết quả xấu hơn: tức là để thì OK hơn, đúng không, vậy bạn thử đặt ra các kịch bản là nếu biến đó thuộc NT A thì Cronbach trên NT đó ra sao, nếu NT B thì Cronbach trên đó ra sao…cái nào tối ưu hơn. Hoặc, về mặt lý thuyết nó cần thuộc về NT nào thì bạn áp đặt cho nhân tố đó (nếu Cronbach vẫn tốt) và giải thích thêm. Túm lại nói rằng phân tích EFA đôi khi là nghệ thuật không ngoa.
Sau khi phân tích độ tin cậy cronbach anpha, các biến bị loại bỏ có được xuất hiện trong phân tích nhân tố và hàm hồi quy nũa không : bạn xem lại là họ loại bỏ luôn hay thử bỏ, nếu loại luôn thì không thể xuất hiện trong các phân tích sau. Bạn đọc LV mẫu của Hồ Huy Tựu (về cá), Lê Hồng Lam (về nhân sự), Nguyễn Thị thu Thủy (về du lịch) xem, mấy LV này làm EFA chất lượng đó, đọc lung tung “tẩu hỏa” ráng chịu.

ericcoi
18-05-10, 05:00 PM
Ok. Tại mình đọc mấy luận văn tốt nghiệp của các SV khóa trước nên có thể dễ bị "tẩu hỏa" . Bạn có LV mẫu của Hồ Huy Tựu. Lê Hồng Lam, Nguyễn Thị Thu Thủy có thể share để mình tham khảo thêm được không?
Chân thành cảm ơn vì đã giúp đỡ!!!!!!!!!

ericcoi
19-05-10, 02:48 AM
Mình đọc nhiều tài liệu và luận văn khác nhau quá nên bị "tẩu hỏa nhập ma" rồi, mọi người cho mình hỏi : khi phân tích EFA, mình chỉ phân tích biến độc lập hay cả biến độc lập và biến phụ thuộc?
Thanks nhiều!!!!!!!!

xiuvang
19-05-10, 02:49 PM
Ok. Tại mình đọc mấy luận văn tốt nghiệp của các SV khóa trước nên có thể dễ bị "tẩu hỏa" . Bạn có LV mẫu của Hồ Huy Tựu. Lê Hồng Lam, Nguyễn Thị Thu Thủy có thể share để mình tham khảo thêm được không?
Chân thành cảm ơn vì đã giúp đỡ!!!!!!!!!

Bạn học CH ĐHNT???? Mấy Ths đó là học viên các khóa trước ở ĐH NT, bạn vào thư viện tìm nhé

ericcoi
19-05-10, 04:43 PM
Mình đọc nhiều tài liệu và luận văn khác nhau quá nên bị "tẩu hỏa nhập ma" rồi, mọi người cho mình hỏi : khi phân tích EFA, mình chỉ phân tích biến độc lập hay cả biến độc lập và biến phụ thuộc?
Thanks nhiều!!!!!!!!

ericcoi
19-05-10, 04:45 PM
Thanks nhiều! :pro:

svnghiencuu1
25-05-10, 12:52 PM
Chào anh Sachvang,
Hiện nay em đang thực hiện luận văn đề tài "Phân Khúc Thị Trường Du Lịch Nội Địa Khu Vực TpHCM", trong đó em có sử dụng Phân Tích Cụm và Phân Tích Biệt Số, những kiến thức của em về 2 phần này còn nhiều hạn chế quá. Mong được anh chia sẽ các file hướng dẫn về 2 kỹ thuật này.
Cảm ơn anh nhiều

Cá Heo
25-05-10, 04:43 PM
Chào anh Sachvang,
Hiện nay em đang thực hiện luận văn đề tài "Phân Khúc Thị Trường Du Lịch Nội Địa Khu Vực TpHCM", trong đó em có sử dụng Phân Tích Cụm và Phân Tích Biệt Số, những kiến thức của em về 2 phần này còn nhiều hạn chế quá. Mong được anh chia sẽ các file hướng dẫn về 2 kỹ thuật này.
Cảm ơn anh nhiềuChào em , về 02 kỹ thuật này, thật khó để có thể nói trên Forum, em hãy tìm mua cuốn sách Phân tích dữ liệu của tác giả Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (thông tin về cuốn sách này em có thể search trên Forum)

ericcoi
09-06-10, 05:47 AM
Ai có tài liệu hướng dẫn các bước chạy spss cho mình xin với nha
thanhs!

piemhuynh
23-06-10, 12:21 PM
Ở đây có nhiều tài liệu có giá trị giúp mình hiểu thêm môn học khó nuốt này. Cám ơn diễn đàn và các thành viên rất nhiều

phantichdulieu
13-11-10, 11:02 PM
Mình đọc nhiều tài liệu và luận văn khác nhau quá nên bị "tẩu hỏa nhập ma" rồi, mọi người cho mình hỏi : khi phân tích EFA, mình chỉ phân tích biến độc lập hay cả biến độc lập và biến phụ thuộc?
Thanks nhiều!!!!!!!!

Khi phân tích EFA bạn chỉ đưa các biến quan sát của các biến độc lập vào chung 1 lần. Còn các biến quan sát của biến phụ thuộc phải chạy EFA riêng. Bởi vì nếu quả thật biến độc lập càng có quan hệ mạnh với biến phụ thuộc thì các biến quan sát của biến nguyên nhân và biến kết quả càng có nhiều khả năng gom vào chung các nhân tố được rút ra.

Các biến quan sát của các biến độc lập chạy chung EFA để coi có đạt độ phân biệt giữa các biến nguyên nhân hay không.

phantichdulieu

no_name
21-11-10, 11:54 PM
em đang bắt đầu học về SPSS. Em đã thực hiện được kiểm định EFA nhưng mà sau đó em không biết thế nào để hồi quy. Em không hiểu là từ các biến đó sau khi chia làm thành các nhóm yếu tố. Thì làm thế nào để đưa các nhóm yếu tố đó vào tiến hành hồi quy.
Xin giúp em với. Em xin cám ơn.

nguyentien
22-11-10, 01:56 PM
nhóm các nhân tố đó sau khi phân tích EFA thì nhóm lại thành 1 biến độc lập bằng lệnh mean
sau đó vào liner mà pt hồi quy, có thể chọn phương pháp enter tức là đưa các biến phụ thuộc vào cùng 1 lúc hay dùng stepwise cũng dc. nếu ko hiểu hay khó khăn j thì gọi mình giúp cho theo số Hoàng 0935212579. ok nhé.
Tham khảo mấy bài cùa thầy Hoàng Trọng pt spss trong Marketing là biết liền mà.
Email: nguyenhoanganhtien@yahoo.com :Đồng Ý:

nguyen mai
22-11-10, 08:10 PM
[QUOTE=phantichdulieu;157624]Khi phân tích EFA bạn chỉ đưa các biến quan sát của các biến độc lập vào chung 1 lần. Còn các biến quan sát của biến phụ thuộc phải chạy EFA riêng. Bởi vì nếu quả thật biến độc lập càng có quan hệ mạnh với biến phụ thuộc thì các biến quan sát của biến nguyên nhân và biến kết quả càng có nhiều khả năng gom vào chung các nhân tố được rút ra.
Các biến quan sát của các biến độc lập chạy chung EFA để coi có đạt độ phân biệt giữa các biến nguyên nhân hay không.(QUOTE/]



Theo tôi thì nên dùng EFA cho tất cả các khái niệm (độc lập và phụ thuộc) nếu mẫu đủ lớn để có thể xem cô nàng phụ thuộc có phân biệt với các anh chàng độc lập không nữa?

phantichdulieu
22-11-10, 08:57 PM
Khi đưa chung các biến quan sát của biến phụ thuộc vào chạy chung với các biến quan sát của biến độc lập khi chạy EFA, nếu dùng phân tích thành phần chính thì các nhân tố rút ra (bao gồm các nhân tố của biến độc lập và biến phụ thuộc) sẽ không có tương quan với nhau. Do đó nếu dùng lệnh save của SPSS để lưu lại các nhân tố kết quả thì khi đem chạy hồi qui sẽ không thấy có liên hệ gì (mô hình hồi qui không có ý nghĩa gì hết). Lúc đó chỉ có thể dựa vào kết quả phân tích nhân tố ở chỗ xem các biến quan sát nào gom chung với nhau trong 1 nhân tố để tính toán các trị số nhân tố một cách thủ công bằng lệnh tính trung bình cộng đơn giản (không có trọng số) của các biến quan sát trong 1 nhân tố để ra được trị số của nhân tố đó. Rồi chạy hồi qui giữa các nhân tố của các biến độc lập với nhân tố của biếnphụ thuộc (đã tính theo cách trung bình cộng đơn giản).

Việc phân biệt giữa các nhân tố của biến độc lập và các nhân tố của biến phụ thuộc không quan trọng. Chủ yếu việc phân biệt được chú ý khi thang đo biến nguyên nhân là đa hướng (biến tiềm ẩn trong mô hình đo đạc- latent variable - tương ứng với khái niệm nghiên cứu - construct trong mô hình khái niệm là khái niệm có nội dung phức tạp bao gồm nhiều thành phần - components/dimensions), tức là 1 biến tiềm ẩn được đo đạc bằng nhiều hơn 1 nhân tố.

Nếu chạy EFA riêng cho các biến quan sát của các biến độc lập và chạy EFA riêng cho các biến quan sát của biến phụ thuộc thì bạn có thể sử dụng chức năng SAVE của chương trình SPSS để lưu các nhân tố được rút ra (có trọng số, chứ không tính trung bình cộng đơn giản không có trọng số). Chú ý rằng máy tính sẽ lưu lại các nhân tố đã dược chuẩn hóa. Rồi dùng các nhân tố đã chuẩn hóa để chạy hồi qui. Lúc đó hệ số hồi qui chưa chuẩn hóa của phương trình cũng bằng với hệ số hồi qui đã chuẩn hóa vì tất các nhân tố đã rút ra đưa vào làm biến đầu vào cho mô hình hồi qui đã được SPSS chuẩn hóa sẵn rồi. Và đương nhiên không có hiện tượng đa cộng tuyến vì tất cả các nhân tố của các biến nguyên nhân do chạy chung EFA đã không có tương quan với nhau (với điều kiện là sử dụng phép xoay nhân tố giữ nguyên góc ban đầu).

white rabbit
29-11-10, 04:32 PM
Khi đưa chung các biến quan sát của biến phụ thuộc vào chạy chung với các biến quan sát của biến độc lập khi chạy EFA, nếu dùng phân tích thành phần chính thì các nhân tố rút ra (bao gồm các nhân tố của biến độc lập và biến phụ thuộc) sẽ không có tương quan với nhau. Do đó nếu dùng lệnh save của SPSS để lưu lại các nhân tố kết quả thì khi đem chạy hồi qui sẽ không thấy có liên hệ gì (mô hình hồi qui không có ý nghĩa gì hết). Lúc đó chỉ có thể dựa vào kết quả phân tích nhân tố ở chỗ xem các biến quan sát nào gom chung với nhau trong 1 nhân tố để tính toán các trị số nhân tố một cách thủ công bằng lệnh tính trung bình cộng đơn giản (không có trọng số) của các biến quan sát trong 1 nhân tố để ra được trị số của nhân tố đó. Rồi chạy hồi qui giữa các nhân tố của các biến độc lập với nhân tố của biếnphụ thuộc (đã tính theo cách trung bình cộng đơn giản).

Việc phân biệt giữa các nhân tố của biến độc lập và các nhân tố của biến phụ thuộc không quan trọng. Chủ yếu việc phân biệt được chú ý khi thang đo biến nguyên nhân là đa hướng (biến tiềm ẩn trong mô hình đo đạc- latent variable - tương ứng với khái niệm nghiên cứu - construct trong mô hình khái niệm là khái niệm có nội dung phức tạp bao gồm nhiều thành phần - components/dimensions), tức là 1 biến tiềm ẩn được đo đạc bằng nhiều hơn 1 nhân tố.

Nếu chạy EFA riêng cho các biến quan sát của các biến độc lập và chạy EFA riêng cho các biến quan sát của biến phụ thuộc thì bạn có thể sử dụng chức năng SAVE của chương trình SPSS để lưu các nhân tố được rút ra (có trọng số, chứ không tính trung bình cộng đơn giản không có trọng số). Chú ý rằng máy tính sẽ lưu lại các nhân tố đã dược chuẩn hóa. Rồi dùng các nhân tố đã chuẩn hóa để chạy hồi qui. Lúc đó hệ số hồi qui chưa chuẩn hóa của phương trình cũng bằng với hệ số hồi qui đã chuẩn hóa vì tất các nhân tố đã rút ra đưa vào làm biến đầu vào cho mô hình hồi qui đã được SPSS chuẩn hóa sẵn rồi. Và đương nhiên không có hiện tượng đa cộng tuyến vì tất cả các nhân tố của các biến nguyên nhân do chạy chung EFA đã không có tương quan với nhau (với điều kiện là sử dụng phép xoay nhân tố giữ nguyên góc ban đầu).

Em cảm ơn thầy Hoàng Trọng đã giải thích chi tiết và rõ ràng vấn đề này. Tuy nhiên có một số điểm em chưa rõ lắm:

1. Các nhân tố có tương quan hay không là do phép quay (vuông góc hay không vuông góc), như vậy thì có liên quan gì đến cách trích nhân tố (thành phần chính hay những cách khác)?

2. Về vấn đề phân biệt giữa các biến: Về nguyên tắc thì tất cả các biến (khái niệm trong mô hình) phải được đánh giá giá trị phân biệt để xem có thể có hai hay nhiều khái niệm thực tế là trùng nhau. Vì vậy, cần phải đánh giá tính phân biệt của tất cả các biến (khái niệm) trong mô hình với nhau kể cả biến phụ thuộc chứ không chỉ là các biến độc lập với nhau thôi, hay là chỉ các biến con trong khái niệm đa hướng?

3. Việc sử dụng lệnh save em cảm thấy có gì đó không ổn. Nếu dùng EFA để rút gọn một tập biến quan sát thành một số nhân tố để xử lý tiếp theo thì được. Nhưng em thấy nếu dùng EFA để đánh giá thang đo rồi dùng lệnh save trong SPSS thì hình như trục trặc vì khi tính giá trị cho một nhân tố thì SPSS tính cả các biến không đo lường nhân tố đó (tính cả biến đo lường các nhân tố khác, tuy rằng trọng số của chúng nhỏ).

Trân trọng cảm ơn thầy.

quochuy86
24-01-11, 04:59 PM
http://farm6.static.flickr.com/5217/5383481771_1dd8aecd97.jpg (http://www.flickr.com/photos/52170125@N05/5383481771/)
EFA (http://www.flickr.com/photos/52170125@N05/5383481771/) by MrHuy2010 (http://www.flickr.com/people/52170125@N05/), on Flickrhttp://www.flickr.com/photos/52170125@N05/5383481771/in/photostream/

Dear all
Sau khi chạy EFA thì em thu được kết quả như trên.
Trong đó biến quan sát v05 đều có hệ số tải nhân tố .0,5 ở 2 nhân tố trích rút được. vậy trong trường hợp này em nên loại biến nào.
Mong nhận được giúp đỡ của mọi người.:pro:
Thân

pat
25-01-11, 10:05 AM
http://farm6.static.flickr.com/5217/5383481771_1dd8aecd97.jpg (http://www.flickr.com/photos/52170125@N05/5383481771/)
EFA (http://www.flickr.com/photos/52170125@N05/5383481771/) by MrHuy2010 (http://www.flickr.com/people/52170125@N05/), on Flickrhttp://www.flickr.com/photos/52170125@N05/5383481771/in/photostream/

Dear all
Sau khi chạy EFA thì em thu được kết quả như trên.
Trong đó biến quan sát v05 đều có hệ số tải nhân tố .0,5 ở 2 nhân tố trích rút được. vậy trong trường hợp này em nên loại biến nào.
Mong nhận được giúp đỡ của mọi người.:pro:
Thân

Bạn nên loại các biến V02, V05 và V09
Lý do: Các biến này cùng giải thích cùng lúc cho các nhân tố, và hệ số tải có độ chênh lệch giữa 2 nhân tốt <0,3 nên chẳng biết nó giải thích cho nhân tố nào.
Thân

nguyentien
05-02-11, 03:16 PM
http://farm6.static.flickr.com/5217/5383481771_1dd8aecd97.jpg (http://www.flickr.com/photos/52170125@N05/5383481771/)
EFA (http://www.flickr.com/photos/52170125@N05/5383481771/) by MrHuy2010 (http://www.flickr.com/people/52170125@N05/), on Flickrhttp://www.flickr.com/photos/52170125@N05/5383481771/in/photostream/

Dear all
Sau khi chạy EFA thì em thu được kết quả như trên.
Trong đó biến quan sát v05 đều có hệ số tải nhân tố .0,5 ở 2 nhân tố trích rút được. vậy trong trường hợp này em nên loại biến nào.
Mong nhận được giúp đỡ của mọi người.:pro:
Thân

hHệ số tải nhân tố phải lớn hơn hoặc bằng 0.5 nhé, khi phân tích bạn nên đặt phần mềm lấy kết quả trên 0.5 luôn cho nhanh; còn như kết quả của bạn thì nếu biến quan sát có 2 nhân tố thì bạn chọn số nào lớn hơn tức biến quan sát đó giải thích nhiều được nhiều hơn(tất nhiên lớn hơn 0.5), nếu dưới 0.5 bạn nên thực hiện phân tích EFA lần nữa cho đến khi nào tất cả hệ số trên đều lớn hơn 0.5(tốt nhất nên để phần mềm tự loại dùm cho luôn) sau đó nhóm các biến quan sát thành các nhóm nhân tố rồi đặt tên cho nhân tố đó bằng lệnh mean.
nếu cần nữa bạn nên phân tích hồi quy để xem tác động của các nhân tố đến tổng thể.
Nói chung khi mình làm luận văn thạc sỹ năm 2010 thì mình cũng ptich EFA với đề tài năng lực cạnh tranh bên ngân hàng và ra kết quả khá ổn, nhưng thực sự việc phân tích EFA bây giờ quá phổ biến trong các đề tài và chẳng có gì mới mẻ nữa nên khi bảo vệ bị thầy cô góp ý là phân tích bằng AMOS với kỹ thuật phân tích CFA thì sẽ cho kết quả tốt hơn(mình đâu dc học AMOS nên đành cắn răng thôi.hi). Thân.

EFA đã là đồ cổ rồi các bạn ah. đề tài phải có tính mới mẻ mới dc đánh giá cao. góp ý thế thôi. Thân

nguyentien
05-02-11, 03:27 PM
Việc phân tích EFA là 1 nghệ thuật, hi. mà cụ thể là nghệ thuật sắp đặt.
Các bạn cần mình giúp gì cứ liên hệ qua mail: nguyenhoanganhtien@yahoo.com
Tel: Hoàng: 0935212579
Blog: http://my.opera.com/tienvneco
Facebook: http://www.facebook.com/nguyenhoanganhtien
Mình cũng đã trải qua giai đoạn mày mò làm luận văn mà hầu như ko biết ai để hỏi cả về công cụ(về lý thuyết đã có cô giáo nhiệt tình giúp đở rồi), nên cũng thấu hiểu dc nên có gì cần mà mình giúp được thì mình sẽ cố gắng giúp nhiệt tình. Thân mến.



-----------------------------------------------------------------

Nguyễn Hoàng - TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ-LUẬT_ĐẠI HỌC QUỐC GIA THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH
TEL: 0935 212 579

white rabbit
06-02-11, 11:55 AM
[QUOTE=nguyentien;178129]Việc phân tích EFA là 1 nghệ thuật, hi. mà cụ thể là nghệ thuật sắp đặt.

Chào các bạn. Theo tôi, EFA không phải là một nghệ thuật mà là khoa học (thống kê). Chúng ta hay gặp khó khăn vì chúng ta dùng EFA trong nghiên cứu của chúng ta như là một công cụ thống kê thuần túy chứ không phải là công cụ hỗ trợ chúng ta trong quá trình nghiên cứu. Vì vậy, chúng ta cần vận dụng lý thuyết, phương pháp nghiên cứu và công cụ thống kê trong đó có EFA trong nghiên cứu của mình. Một phương pháp (EFA) trong đó mối quan hệ giữa các biến với nhau, biến với khái niệm nghiên cứu và các khái niệm với nhau thông qua hiệp phương sai của chúng (công thức thống kê) thì không thể gọi là nghệ thuật được. Tôi tình cờ có đọc được một quyển sách giải thích vấn đề này khá rõ. Tôi có xin thầy copy nhưng thầy không cho vì thầy nói đây là bản chưa hoàn chỉnh nên tác giả (xin lỗi tôi không nhớ chính xác tên tác giả; hình như là Nguyễn Đình Thọ) không đồng ý photo, chờ bản chính thức.

Cá Heo
06-02-11, 05:32 PM
[QUOTE=nguyentien;178129]Việc phân tích EFA là 1 nghệ thuật, hi. mà cụ thể là nghệ thuật sắp đặt.

Chào các bạn. Theo tôi, EFA không phải là một nghệ thuật mà là khoa học (thống kê). Chúng ta hay gặp khó khăn vì chúng ta dùng EFA trong nghiên cứu của chúng ta như là một công cụ thống kê thuần túy chứ không phải là công cụ hỗ trợ chúng ta trong quá trình nghiên cứu. Vì vậy, chúng ta cần vận dụng lý thuyết, phương pháp nghiên cứu và công cụ thống kê trong đó có EFA trong nghiên cứu của mình. Một phương pháp (EFA) trong đó mối quan hệ giữa các biến với nhau, biến với khái niệm nghiên cứu và các khái niệm với nhau thông qua hiệp phương sai của chúng (công thức thống kê) thì không thể gọi là nghệ thuật được. Tôi tình cờ có đọc được một quyển sách giải thích vấn đề này khá rõ. Tôi có xin thầy copy nhưng thầy không cho vì thầy nói đây là bản chưa hoàn chỉnh nên tác giả (xin lỗi tôi không nhớ chính xác tên tác giả; hình như là Nguyễn Đình Thọ) không đồng ý photo, chờ bản chính thức.Bạn nói đúng rồi đó, chắc là bạn đang đề cập đến cuốn sách PPNC mà PGS.TS Nguyễn Đình Thọ - trường ĐH Kinh Tế Tp.HCM dự kiến xuất bản vào năm 2011

nguyentien
10-02-11, 09:41 AM
[QUOTE=white rabbit;178165]Bạn nói đúng rồi đó, chắc là bạn đang đề cập đến cuốn sách PPNC mà PGS.TS Nguyễn Đình Thọ - trường ĐH Kinh Tế Tp.HCM dự kiến xuất bản vào năm 2011



Có sách, tài liệu thì pót lên đi bạn ơi! để tìm hiểu thêm :idontknow:

phamhongduc
19-07-11, 09:50 AM
http://cC6.upanh.com/25.177.32332255.rhO0/vd.jpg

Theo các anh chị thì mình nên loại biến nào trước? Xin chân thành cám ơn.

OU information
29-07-11, 11:23 PM
Chào em , về 02 kỹ thuật này, thật khó để có thể nói trên Forum, em hãy tìm mua cuốn sách Phân tích dữ liệu của tác giả Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (thông tin về cuốn sách này em có thể search trên Forum)


Các bạn giúp trả lời câu hỏi này:
Ở trang 37 sách màu xanh của thầy Trọng có đề cập đến xoay nhân tố. Vậy khi ở trường hợp nào thì dùng xoay Varimax Procedure khi nào thì dùng Quartimax,.... ? Mình vẫn chưa hiểu, thấy đa phần dùng Varimax thì có đúng không, sự khác biệt là gì giữa các phương pháp xoay này?

nphuochanh
01-08-11, 02:43 PM
Em đang làm Luận văn về "Phân tích các nhân tố ảnh hưởng đến sự hài lòng của khách hàng về chất lượng dịch vụ tín dụng ngân hàng". Mình đã chạy Cronbach Alpha va EFA. Nhưng đến phần tổng hợp các nhân tố để chạy hồi quy và kiểm định giả thuyết em không biết làm thế nào?

Có tài liệu liên quan, các ac giúp em với.

Email: nphuochanh@gmail.com

Trân thành cảm ơn các ac giúp đỡ!

diemtruc
01-08-11, 04:42 PM
Bạn đọc sách của thầy Hoàng Trọng và chị Ngọc chưa? Trong sách ấy có lý giải cặn kẽ phần bạn đang tìm đó, rất dễ hiểu, bạn cứ làm theo các bước thầy chỉ là ok. Chúc may mắn!

Cá Heo
01-08-11, 05:37 PM
Bạn đọc sách của thầy Hoàng Trọng và chị Ngọc chưa? Trong sách ấy có lý giải cặn kẽ phần bạn đang tìm đó, rất dễ hiểu, bạn cứ làm theo các bước thầy chỉ là ok. Chúc may mắn!Bạn có thể đăng ký học 01 lớp SPSS do các thầy cô trực tiếp giảng dạy, sắp khai giảng khóa mới rồi đó bạn, xem chi tiết nè : http://spss.vn/

tranxuat
01-08-11, 08:36 PM
Có bạn nào biết cách chuyển các biến ở dạng mã hóa khi chọn các biến để phân tích nhân tố bằng SPSS không?
Mình dùng bản 16 nó hiện dạng label nên khi chạy ra khó xem quá.
Chân thành cảm ơn!

diemtruc
01-08-11, 10:46 PM
Cảm ơn anh sách vàng nhưng em đã học và sử dụng phần mềm này nhiều rồi anh à.

nphuochanh
02-08-11, 11:17 AM
Cảm ơn bạn Diễm Trúc đã chia sẻ thông tin!

nphuochanh
07-08-11, 11:06 AM
Trường hợp của mình, mình loại các hệ số Cronbach Alpha có hệ số tương quan biến tổng bé hơn 0,4. Sau khi chạy EFA tiếp tục loại các biến quan sát có các Factor Loading bé hơn 0,5, kết quả có 5 thành phần nhân tố ảnh hưởng đến sự hài lòng của khách hàng. Sau đó mình chạy mô hình hồi quy ra kết quả như sau:



Qua mô hình hồi quy ta thấy các biến độc lập tương quan khá chặt chẽ (từ 0,4 đến 0,5) với biến phụ thuộc. Tuy nhiên hệ số R Square = 0,437 thấp, bên cạnh đó hệ số Beta của X4 = 0,064 và X5 = 0,045 thấp (Beta của X1=0,24, X2=0,15, X3=0,23).


Các bạn cho mình hỏi mô hình này có ý nghĩa không? Hệ số R Square bao nhiêu là thích hợp? Trong phương trình hồi quy mình có thể bỏ X4 và X5 được k (do beta thấp)?

white rabbit
07-08-11, 11:28 AM
Trường hợp của mình, mình loại các hệ số Cronbach Alpha có hệ số tương quan biến tổng bé hơn 0,4. Sau khi chạy EFA tiếp tục loại các biến quan sát có các Factor Loading bé hơn 0,5, kết quả có 5 thành phần nhân tố ảnh hưởng đến sự hài lòng của khách hàng. Sau đó mình chạy mô hình hồi quy ra kết quả như sau:


Qua mô hình hồi quy ta thấy các biến độc lập tương quan khá chặt chẽ (từ 0,4 đến 0,5) với biến phụ thuộc. Tuy nhiên hệ số R Square = 0,437 thấp, bên cạnh đó hệ số Beta của X4 = 0,064 và X5 = 0,045 thấp (Beta của X1=0,24, X2=0,15, X3=0,23).


Các bạn cho mình hỏi mô hình này có ý nghĩa không? Hệ số R Square bao nhiêu là thích hợp? Trong phương trình hồi quy mình có thể bỏ X4 và X5 được k (do beta thấp)?

R bình phương .437 là quá tốt mà sao gọi là thấp. Còn các hệ số beta thì chàng nào có ý nghĩa (p < .05; nghĩa là trong đám đông nó khác 0) thì lấy, chàng nào p > .05 thì bỏ. Lớn hay nhỏ là mức độ giải thích của nó cho biến thiên của nàng phụ thuộc nhiều hay ít; có ý nghĩa hay không là chàng có giải thích cho nàng phụ thuộc hay không (trong đám đông). Kiểm định là để biết chàng có giải thích (beta khác 0) hay không giải thích cho biến thiên của nàng (beta = 0, trong đám đông). Hy vọng giải thích này rõ ràng.
Hơn nữa, tương quan biến tổng < .30 thì loại nếu không làm giảm giá trị nội dung; > .30 thì nên giữ sao loại nó đi uổng phí vậy. Cũng là công phỏng vấn mà (thêm mấy mấy vị < .40 này thì tốn thêm công phỏng vấn mà loại họ đi khi họ vẫn còn xài được thì tội nghiệp họ quá)

nguyentien
08-08-11, 09:41 AM
Trường hợp của mình, mình loại các hệ số Cronbach Alpha có hệ số tương quan biến tổng bé hơn 0,4. Sau khi chạy EFA tiếp tục loại các biến quan sát có các Factor Loading bé hơn 0,5, kết quả có 5 thành phần nhân tố ảnh hưởng đến sự hài lòng của khách hàng. Sau đó mình chạy mô hình hồi quy ra kết quả như sau:

Qua mô hình hồi quy ta thấy các biến độc lập tương quan khá chặt chẽ (từ 0,4 đến 0,5) với biến phụ thuộc. Tuy nhiên hệ số R Square = 0,437 thấp, bên cạnh đó hệ số Beta của X4 = 0,064 và X5 = 0,045 thấp (Beta của X1=0,24, X2=0,15, X3=0,23).


Các bạn cho mình hỏi mô hình này có ý nghĩa không? Hệ số R Square bao nhiêu là thích hợp? Trong phương trình hồi quy mình có thể bỏ X4 và X5 được k (do beta thấp)?

hệ số R Square của bạn chỉ đạt 0.437 là quá thấp, vì hệ số này có ý nghĩa là mô hình này chỉ giải thích được 43.7%; vậy thì câu hỏi đặt ra là 56.3 % còn lại là những nhân tố nào?
theo mình thì hệ số này phải khoảng 70 % trở lên để phần còn lại 30% còn giải thích dể dàng hơn nếu giáo sư có hỏi thế 30 % còn lại là cái gì? thì mình còn có thể đáp xoay được.hihi.:Đồng Ý:

nguyentien
08-08-11, 10:35 AM
còn hệ số beta của hàm hồi quy chạy thế nào thì bạn nên để thế đó. các nhân tố có hệ số bêta lớn thường là những vấn đề mà người khác đã có nghiên cứu, ví dụ như nhân tố chất lượng, công nghệ... là những nhân tố mà cố hữu của 1 vấn đề nghiên cứu, chính những nhân tố có hệ số beta bé lại là những nhân tố mà mình khám phá ra, cái này thường là các công trình nghiên cứu người ta đã nghiên cứu rồi, thường là ta đi nghiên cứu lại cùng 1 vấn đề nhưng áp dụng với đối tượng nghiên cứu khác nhau lại có kết quả khác nhau, cho ví dụ cụ thể thế này: nếu bạn nghiên cứu năng lực cạnh tranh công ty A và bạn khác nghiên cứu năng lực cạnh tranh cty B, để nghiên cứu tất nhiên ta dựa vào mô hình chuẩn của người có kinh nhiệm đi trước, ví dụ mô hình nghiên cứu năng lực cạnh tranh cty bao gồm 3 nhân tố: chất lượng(A), nguồn nhận lực(B), công nghệ (C) và các kết quả này thường là nhân tố chuẩn, còn tùy từng công ty ta sẽ có thêm nhân tố D, E, F hoặc X,Y,Z, và đối với vấn đề người ta đã nghiên cứu rồi thì D,E,F và X,Y,Z chính là nhân tố khám phá.:Đồng Ý:

nphuochanh
08-08-11, 03:07 PM
hic,... theo bạn nguyentien thì mô hình phân tích của mình coi như "không ổn" rồi. Không lẻ mình phải đi điều tra số liệu lại? Mình đã viết báo cáo rồi. Xử lý thế nào đây?

white rabbit
09-08-11, 10:52 AM
hệ số R Square của bạn chỉ đạt 0.437 là quá thấp, vì hệ số này có ý nghĩa là mô hình này chỉ giải thích được 43.7%; vậy thì câu hỏi đặt ra là 56.3 % còn lại là những nhân tố nào?
theo mình thì hệ số này phải khoảng 70 % trở lên để phần còn lại 30% còn giải thích dể dàng hơn nếu giáo sư có hỏi thế 30 % còn lại là cái gì? thì mình còn có thể đáp xoay được.hihi.:Đồng Ý:
Mô hình hồi qui mà R2 mà có sig F < .05 là được rồi: gs có hỏi thì trả lời là lý thuyết hồi qui không ai đòi hỏi R2 lớn cả mà đòi hỏi nó có khác không hay không (kiểm định F). nhờ thầy về xem lại lý thuyết hồi qui. phần còn lại là sai số và các biến độc lập khác KHÔNG (hoặc CHƯA) được nghiên cứu trong mô hình này. Mô hình này chỉ nghiên cứu một số biến độc lập thôi. KHÔNG: là vì đã được nghiên cứu rồi không cần phải nghiên cứu nữa; còn CHƯA là nghiên cứu này chưa có điều kiện nghiên cứu (chờ nghiên cứu tiếp theo: ghi trong phần hạn chế).

R2 = .437 là quá tốt (chứ không phải tốt nhé) với dữ liệu khảo sát bằng bảng câu hỏi; không có gì phải lo lắng:
Nếu R2 >=70% với dữ liệu khảo sát thì 2 trường hợp sau đây xảy ra:
1. dữ liệu ma (dữ liệu đã sửa số cho tăng beta chứ không phải dữ liệu phỏng vấn thực )
2. mô hình quá nhiều biến độc lập mà các biến này người ta đã nghiên cứu quá nhiều rồi, minh bỏ đi thì tiếc nên đem bỏ hết vào (giống như nồi cám heo vậy, thứ gì cũng bỏ vào hết, loại nó ra thì uổng nhưng nồi cám heo thì có ích cho heo vì chúng ăn tuốt và cũng ngon và bổ cho nó nhưng nếu là mô hình nghiên cứu thì nó không giúp ích gì cả), trừ "TRƯỜNG HỢP CHÚNG TA MUỐN KÍCH CẦU THỊ TRƯỜNG IN ẤN, ĐÁNH MÁY, PHỎNG VẤN, VV" Ghi chú: chỗ này trích từ câu nói đùa của thầy Thọ giải thích về vấn đề này khi giảng cho giảng viên mình học ké, không phải của hoàng dung).

nguyentien
15-08-11, 03:39 PM
hic,... theo bạn nguyentien thì mô hình phân tích của mình coi như "không ổn" rồi. Không lẻ mình phải đi điều tra số liệu lại? Mình đã viết báo cáo rồi. Xử lý thế nào đây?

mình chỉ nhắc bạn vậy thôi. đối với vấn đề mới chưa ai nghiên cứu thì kết quả đó là tốt, mình chỉ muốn bạn hiểu là sao để chuẩn bị các câu trả lời cho tốt khi người ta phản biện, nếu bạn giải thick ok thì mình ủng hộ, ko vấn đề gì hết. Mình chỉ góp ý theo hướng có lợi cho bạn thôi. Thân mến.

@ bạn trên có thể góp ý nhưng mình nghĩ bạn nên lấy ví dụ cho nó lịch sự, nhã nhặn 1 tí, ví dụ như nồi canh cũng dc, đâu nhất thiết mang nồi cám heo ra đây.
Diễn đàn là nơi anh em trao đổi vui vẻ, ai đúng, ai sai thì chúng ta cùng vui vẻ để góp ý cho nhau cùng đưa chính mình là trước tiên, và các bạn bè, anh em cùng đi lên.
----------------------------------------------------------------------------
http://my.opera.com/tienvneco

white rabbit
16-08-11, 07:14 PM
mình chỉ nhắc bạn vậy thôi. đối với vấn đề mới chưa ai nghiên cứu thì kết quả đó là tốt, mình chỉ muốn bạn hiểu là sao để chuẩn bị các câu trả lời cho tốt khi người ta phản biện, nếu bạn giải thick ok thì mình ủng hộ, ko vấn đề gì hết. Mình chỉ góp ý theo hướng có lợi cho bạn thôi. Thân mến.

@ bạn trên có thể góp ý nhưng mình nghĩ bạn nên lấy ví dụ cho nó lịch sự, nhã nhặn 1 tí, ví dụ như nồi canh cũng dc, đâu nhất thiết mang nồi cám heo ra đây.
Diễn đàn là nơi anh em trao đổi vui vẻ, ai đúng, ai sai thì chúng ta cùng vui vẻ để góp ý cho nhau cùng đưa chính mình là trước tiên, và các bạn bè, anh em cùng đi lên.
----------------------------------------------------------------------------
http://my.opera.com/tienvneco

Cảm ơn bạn đã nhắc. Tuy nhiên hình như bạn đã hiểu chưa đúng ví dụ minh họa của mình:
Thứ nhất, trong trả lời và ví dụ minh họa không có phản biện cho một cá nhân nào cả, chỉ lấy ví dụ chung (và cũng chưa ai hỏi về vấn đề này)
Thứ hai, nồi cám heo là một khải niệm rất đời thường, không có gì là mất nhã nhặn cả. Trong ví dụ này nồi cám heo phù hợp hơn nồi canh (chưa tìm ra ví dụ khác). Nhưng nồi canh thì chưa phù hợp, vì nồi canh thì không thể bỏ gì vào cũng được.
Hơn nữa, nếu bạn tham dự các hội đồng của bạn bè thì chắc chắn bạn sẽ gặp những trường hợp như vậy. Hoàng dung trườc khi bảo vệ luận văn đã đi dự rất nhiều buổi bảo vệ. Cũng như các bạn khác, vướng mắc rất nhiều về vấn đề. trpmg đó cò vấn đề này (vì vậy nên mới cố gắng tìm hiểu về nó). Mọt hội đồng hỏi sao R2 nhỏ quá vậy thì nghiên cứu của anh có giá trị gì? Và việc gì xảy ra chắc các bạn đã biết. Một hội đồng khác hỏi tương tự, học viên cũng không trả lời được, thầy hỏi mới nói là tôi hỏi để chị có nắm không chứ không đòi hỏi R2 cao cả (vậy thì hên xuôi may rủi cho học viện).
Một hội đồng hỏi sao những biến này chắc chắn có tác động vào biến phụ thuộc sao anh không đưa vào? Một hội đồng nữa lại hỏi: những biến này ai cũng biết là có tác động vào biến phụ thuộc, chị đưa vào làm gì vậy?
Vì vậy, tôi giải thích vấn đề này (chỉ liên quan tới R2) không liên quan đến mô hình của ai cả và chỉ lấy ví dụ minh họa để phản ánh (và có lẽ phản ánh rất trung thực và làm cho mọi người dễ nhớ) vấn đề mà anh chị em cao học chúng ta vướng phải THÌ SAO GỌI LÀ KHÔNG NHÃ NHẶN ĐƯỢC (trừ trường hợp nói như vậy đối với mô hình của anh A hay chị B).

trymybest
21-08-11, 10:04 AM
up

phantichdulieu
19-10-11, 11:52 PM
R square nhỏ hay lớn không quan trọng là kiểm định F có ý nghĩa thống kê hay không (sig có dưới 0.05 hay không).

Việc R square nhỏ hay lớn phản ảnh các biến nguyên nhân trong mô hình giải thích được biến thiên của biến kết quả ít hay nhiều. Điều này phụ thuộc vào giới hạn của cuộc nghiên cứu. Nếu đưa càng nhiều biến độc lập có ý nghĩa vào mô hình, nhất là những biến quan trọng, có ảnh hưởng mạnh thì R square sẽ khá lớn (có thể hơn 70%). Tuy nhiên khi đưa quá nhiều biến vào mô hình thì việc chi tiết hóa đo lường (operationalization) làm cho số lượng items (các phát biểu/statement trong thang đo likert) sẽ rất lớn, có thể lên tới hàng trăm hay hơn nữa, lúc đó việc thu thập dữ liệu sẽ trở nên ngày càng khó khăn, nhiều respondent sẽ bỏ cuộc hay trả lời cho xong, chất lượng thu thập kém. Có thể có một số biến độc lập quan trọng đã được chứng minh là có ảnh hưởng đến biến phụ thuộc trong nhiều nghiên cứu trước, trong nghiên cứu lần này tác giả nghiên cứu chủ động không đưa những biến quan trọng này vào mô hình, mà đưa vào một số biến khác mà chưa được giới nghiên cứu trước đó chú ý vào mô hình, nếu chứng minh được chúng có ảnh hưởng có ý nghĩa, mặc dù tầm ảnh hưởng không thực sự lớn như những biến mà ai cũng biết rồi, thì đó là đóng góp (contribution) lớn của tác giả. Trong thực tế, có nhiều bài công bố quốc tế R square chưa đến 0,5, hay chưa đến 0,4 , thậm chí chỉ khoảng 0,1 (10%).

Ví dụ chất lượng dịch vụ ảnh hưởng mạnh đến hài lòng của khách hàng, điều này ai cũng biết, nhưng nếu mô hình đưa chất lượng dịch vụ (từ 22 đến 50 câu hỏi) vào mô hình với nhiều biến nguyên nhân khác mà bạn muốn khám phá như uy tín công ty, hình ảnh thương hiệu, hình ảnh cửa hàng, đại sứ thương hiệu ... có ảnh hưởng đến hài lòng không thì quả thực nội dung nghiên cứu khá lớn, bỏ bớt chất lượng dịch vụ thì R square của mô hình sẽ không cao vì biến quan trọng không đưa vào mô hình, nhưng việc tự giới hạn bằng cách không đưa chất lượng DV vào làm cho việc nghiên cứu và thu thập dữ liệu được tập trung hơn.

MỘt góc nhìn khác là R square không cao đối với những vấn đề nghiên cứu còn mới cho thấy dư địa cho các nghiên cứu tiếp thoe sẽ rất lớn, những người đi sau sẽ có nhiều đất để dụng võ và đóng góp học thuật.

nguyentien
17-11-11, 10:56 AM
R square nhỏ hay lớn không quan trọng là kiểm định F có ý nghĩa thống kê hay không (sig có dưới 0.05 hay không).

Việc R square nhỏ hay lớn phản ảnh các biến nguyên nhân trong mô hình giải thích được biến thiên của biến kết quả ít hay nhiều. Điều này phụ thuộc vào giới hạn của cuộc nghiên cứu. Nếu đưa càng nhiều biến độc lập có ý nghĩa vào mô hình, nhất là những biến quan trọng, có ảnh hưởng mạnh thì R square sẽ khá lớn (có thể hơn 70%). Tuy nhiên khi đưa quá nhiều biến vào mô hình thì việc chi tiết hóa đo lường (operationalization) làm cho số lượng items (các phát biểu/statement trong thang đo likert) sẽ rất lớn, có thể lên tới hàng trăm hay hơn nữa, lúc đó việc thu thập dữ liệu sẽ trở nên ngày càng khó khăn, nhiều respondent sẽ bỏ cuộc hay trả lời cho xong, chất lượng thu thập kém. Có thể có một số biến độc lập quan trọng đã được chứng minh là có ảnh hưởng đến biến phụ thuộc trong nhiều nghiên cứu trước, trong nghiên cứu lần này tác giả nghiên cứu chủ động không đưa những biến quan trọng này vào mô hình, mà đưa vào một số biến khác mà chưa được giới nghiên cứu trước đó chú ý vào mô hình, nếu chứng minh được chúng có ảnh hưởng có ý nghĩa, mặc dù tầm ảnh hưởng không thực sự lớn như những biến mà ai cũng biết rồi, thì đó là đóng góp (contribution) lớn của tác giả. Trong thực tế, có nhiều bài công bố quốc tế R square chưa đến 0,5, hay chưa đến 0,4 , thậm chí chỉ khoảng 0,1 (10%).

Ví dụ chất lượng dịch vụ ảnh hưởng mạnh đến hài lòng của khách hàng, điều này ai cũng biết, nhưng nếu mô hình đưa chất lượng dịch vụ (từ 22 đến 50 câu hỏi) vào mô hình với nhiều biến nguyên nhân khác mà bạn muốn khám phá như uy tín công ty, hình ảnh thương hiệu, hình ảnh cửa hàng, đại sứ thương hiệu ... có ảnh hưởng đến hài lòng không thì quả thực nội dung nghiên cứu khá lớn, bỏ bớt chất lượng dịch vụ thì R square của mô hình sẽ không cao vì biến quan trọng không đưa vào mô hình, nhưng việc tự giới hạn bằng cách không đưa chất lượng DV vào làm cho việc nghiên cứu và thu thập dữ liệu được tập trung hơn.

MỘt góc nhìn khác là R square không cao đối với những vấn đề nghiên cứu còn mới cho thấy dư địa cho các nghiên cứu tiếp thoe sẽ rất lớn, những người đi sau sẽ có nhiều đất để dụng võ và đóng góp học thuật.

Nếu nói về người dùng SPSS thì mục đích, nhu cầu sử dụng SPSS khác nhau. Anh thì nghiên cứu, còn anh thì làm luận văn... thực tế mà nói theo mình nếu làm luận văn thì miễn sao ra được số liệu đẹp và phân tích được, và phải có căn cứ (tức phiếu điều tra, file dử liệu Spss và luận văn khớp nhau) là ok, khi xét thì người ta ít khi quá xét nét về số liệu mà chỉ quan tâm nhiều đến kết quả xem có phù hợp, hợp lý và đúng với vấn đề đang nghiên cứu hay không.

forget
15-12-11, 12:34 PM
Bác Cá Heo làm luôn bài ân tích nhân tố khẳng định CFA (Confirmatory Factor Analysis) đi được không?

Cá Heo
26-02-12, 12:36 AM
Cho mình hỏi là biến độc lập thì mỗi biến mình đo bằng nhiều câu hỏi trong thang đo, còn biến phụ thuộc mình chỉ đo bằng 1 câu hỏi. Như vậy mình có thể phân tích hồi quy tuyến tính OLS được không nhỉ?Tốt nhất biến phụ thuộc bạn cũng nên đo bằng một bộ thang đo gồm nhiều câu hỏi, vì bản chất biến phụ thuộc cũng là một khái niệm phức tạp, bạn không thể nào đo lường biến phức tạp chỉ bằng một câu hỏi

Việc đo lường biến phức tạp chỉ bằng một câu hỏi thì không liên quan đến hồi quy, vì nếu bạn đo lường chỉ bởi một câu hỏi thì khái niệm của biến phụ thuộc sẽ không thể lột tả hết được. Trong trường hợp bạn chỉ đo lường biến phụ thuộc bằng một câu hỏi thì chạy hồi quy vẫn được (phần mềm mà, bỏ cái gì vào thì nó ra cái đấy) -> nhưng về phương pháp nghiên cứu thì cách làm như vậy là không ổn, và kết quả hồi quy cũng không còn có ý nghĩa nữa rồi

Tuy nhiên, ở trình độ sinh viên thì có thể đơn giản bằng cách đo lường biến phụ thuộc bằng một câu hỏi như bạn đề cập, còn ở trình độ thạc sỹ thì bạn phải cẩn thận, nếu không sẽ bị đánh rớt đấy

nhumdua
01-03-12, 06:27 PM
Các anh chị ơi cho em hỏi
Em dùng spss 16 để phân tích nhân tố. sử dụng các 30 biến quan sát giống như thang đo SERVQUAL. Cho em hỏi làm sao để nhóm các biến quan sát vào thành các nhân tố? Ví dụ nhóm 3 biến quan sát là Tin cậy 1, Tin cậy 2, Tin cậy 3 vào nhân tố Tin cậy.... Để em có thể tính Chronbach's Alpha cho từng biến quan sát cũng như cho 1 nhân tố.

Xin cảm ơn!

nhumdua
05-03-12, 01:01 PM
Ôi các anh chị ơi giúp em với!
Em đang làm Reliability thì hiện ra bảng sau đây:
Warnings
The determinant of the covariance matrix is zero or approximately zero. Statistics based on its inverse matrix cannot be computed and they are displayed as system missing values.

Anh chị cho em hỏi là điều này có nghiêm trọng ko? Theo em được biết là nếu determinant mà bằng 0 thì sẽ ko làm EFA được. Vậy em phải khắc phục như thế nào?

Em đang hoang mang và gấp rút. Mong admin và anh chị trả lời giúp!

emmya109
17-07-12, 04:44 PM
hi cac anh chi cho em hoi la trong phan tich nhan to kham pha, bang Structure matrix (khi su dung phep quay promax) dung de lam gi? vi em thay minh chi quan tam co 2 bang: so nhan to & phuong sai trich, va ma tran trong so nhan to sau khi quay.

em cam on moi nguoi,

hoaxuantra
26-11-12, 12:18 PM
Em chào các anh chị ạ!
Em hiện đang là sinh viên năm tư ĐH Kinh tế - Luật(ĐHQG TP.HCM). Em đang học môn quản trị chiến lược và có đề tài nghiên cứu ngành. Trong đó, thầy yêu cầu đi khảo sát doanh nghiệp. Tụi Em lập được ma trận EFE. Thầy yêu cầu kiểm định EFA và cronbach cho ma trận.

Nhưng theo tìm hiểu của em EFA dùng cho một tập dữ liệu nhiều mẫu quan sát, tụi em chỉ có cái bảng(anh quản lý công ty cho đểm đánh giá quan trọng và phản ứng)=> như z nghĩa là chỉ có một mẫu thôi, có phải là không dùng EFA và cronbach được.

Em rất mong nhận được câu trả lời của các anh chị.

Em cảm ơn anh chị nhiều ^^

bibi02
26-11-12, 02:09 PM
Chào các anh chị, em đang làm luận văn về đề tài khảo sát hành vi mua của khách hàng. Sau khi chạy phân tích hồi quy thì ra được hệ số r-square = 0.37, theo em được biết là khá nhỏ. Không biết có cách nào làm cho r-square lớn hơn không vì yêu cầu để mô hình được chấp nhận là r-square phải lớn hơn 0.5. Mong các anh chị giúp em với vì cũng sắp đến hạn nộp rồi nên không đủ thời gian sửa lại mô hình. Em xin cám ơn.

vietcao
27-11-12, 11:04 AM
Chào Dũng,

Câu hỏi của bạn:" khi phân tích EFA, mình chỉ phân tích biến độc lập hay cả biến độc lập và biến phụ thuộc?"

Câu hỏi này có hai hướng trả lời, tùy thuộc vào công cu phân tích bạn sử dụng trong luận văn và tùy vào mục tiêu nghiên cứu của bạn.
Hướng 1: Giả sử mô hình của bạn có 4 biến độc lập và 1 biến phụ thuộc. Sau khi chạy Cronbach Alpha, bạn muốn chạy EFA để từ kết quả này bạn tiếp tục phân tích mô hình với pp hồi qui. Bạn sẽ phân vân nên chạy 5 biến cùng lúc hay chay nhóm biến độc lập trước, biến phụ thuộc sau. Câu trả lời là chạy nhóm biến độc lập trước, biến phu thuoc sau. Ly do tai sao thi ban doc trong sach " phuong phap nghien cuu khoa hoc" cua PGS.TS Nguyen Dinh Tho nhe.

Hướng 2: khi bạn dùng EFA với mục đích khám phá dữ liệu và sau đó dùng CFA để kiểm định các chỉ tiêu khác, lúc này, bạn chạy EFA đống thời 5 nhóm biến và theo Gerbing and Anderson, 1988 - EFA lúc này nên dùng phương pháp trích Principal axis factoring voi phep quay promax, ly do la phuong phap nay cho cau truc du lieu chinh xac hon phep xoay varimax + pp trich Principal component.

Lời khuyên: bản chất của Cronbach Alpha, EFA. CFA rất thú vị trong nghiên cứu định lượng. bạn nên search các bài nghiên cứu bằng tiếng Anh của Anderson, Gerbing, Bollen, Nunnally đọc thật kỹ để hiểu trước khi tham khảo các luận văn. Luận văn không phải là giáo trình chuẩn để tham khảo trong nghiên cứu khoa học.

Chúc bạn thành công.

CQV

vietcao
27-11-12, 11:13 AM
Gửi Bách,

Khi nghiên cứu khoa học hành vi nói riêng và nghiên cứu khoa học marketing nói chung, chúng ta sử dụng dữ liệu khảo sát thông qua các thang đo tạm gọi là liên tục ( ví dụ thang Likert từ 1 đến 7). Đối với dữ liệu khảo sát, hệ số r bp chỉ cần khác 0 là okie. Không có yêu cầu R phai lon hon 0,5 như khi bạn học kinh tế lượng. Lý do tại sao thì bạn nên tìm đọc thêm cuốn Phương pháp nghiên cứu khoa học - Thầy Thọ.
Bạn viết "Không biết có cách nào làm cho r-square lớn hơn không vì yêu cầu để mô hình được chấp nhận là r-square phải lớn hơn 0.5. Mong các anh chị giúp em với vì cũng sắp đến hạn nộp rồi nên không đủ thời gian sửa lại mô hình" . Mình thấy bạn không cần phải điều chỉnh, hay chỉnh sửa gì ở đây cả. Hy vọng bạn sẽ tìm được câu trả lời sau khi tìm đọc tài liệu mà mình ghi ở trên.

Aki sushi
30-11-12, 11:17 AM
Các anh/chị cho em hỏi chút ạ.
Em là sv năm cuối đang làm chuyên đề thực tập, có sử dụng spss. Em phân tích nhân tố đánh giá chất lượng dịch vụ thẻ tại ngân hàng. Nhưng lúc chạy kiểm định KMO cho các yếu tố chất lượng thì nó ko hiện ra bảng KMO and bartlett's test mà chỉ hiện các bảng phía dưới thôi (Communalities, .....). (đánh giá chất lượng bằng các thang đo về tin cậy, đồng cảm... ấy ạ)
Còn nếu làm riêng từng thành phần của chất lượng (ví dụ riêng đồng cảm, riêng tin cậy) lại có bảng ấy. Vậy em phải làm tn ạ> Mong mọi ng giúp đỡ

toandragon
19-12-12, 10:29 AM
Cám ơn Thầy rất nhiều, em đang tìm hiểu về FA và cần những tài liệu thầy đã cho. Chân thành cảm ơn thầy!
KTOan




Chào quý độc giả, đã lâu rồi, chưa thấy có thông tin mới trong topic này, hình như quý độc giả cũng không mặn mà gì với Phân tích nhân tố cả đúng không

Các đề tài luận văn ở bậc cao học chuyên ngành QTKD sử dụng Phân tích nhân tố khá nhiều trong khi đó các đề tài mức độ sinh viên và nghiên cứu thị trường hầu hết chỉ dừng lại ở Thống Kê Mô Tả

Xin được gửi đến quý độc giả 02 cơ sở dữ liệu mẫu liên quan đến Phân tích nhân tố, riêng cơ sở dữ liệu chất lượng luận văn thạc sỹ đã được sự đồng ý của Th.s Nguyễn Khánh Duy - Giảng viên trường ĐH Kinh Tế Tp.HCM

Chúc quý độc giả tiếp tục nghiên cứu với niềm say mê vô tận

dangvietquoc91
04-03-13, 11:40 AM
Chào Dũng,

Câu hỏi của bạn:" khi phân tích EFA, mình chỉ phân tích biến độc lập hay cả biến độc lập và biến phụ thuộc?"

Câu hỏi này có hai hướng trả lời, tùy thuộc vào công cu phân tích bạn sử dụng trong luận văn và tùy vào mục tiêu nghiên cứu của bạn.
Hướng 1: Giả sử mô hình của bạn có 4 biến độc lập và 1 biến phụ thuộc. Sau khi chạy Cronbach Alpha, bạn muốn chạy EFA để từ kết quả này bạn tiếp tục phân tích mô hình với pp hồi qui. Bạn sẽ phân vân nên chạy 5 biến cùng lúc hay chay nhóm biến độc lập trước, biến phụ thuộc sau. Câu trả lời là chạy nhóm biến độc lập trước, biến phu thuoc sau. Ly do tai sao thi ban doc trong sach " phuong phap nghien cuu khoa hoc" cua PGS.TS Nguyen Dinh Tho nhe.

Hướng 2: khi bạn dùng EFA với mục đích khám phá dữ liệu và sau đó dùng CFA để kiểm định các chỉ tiêu khác, lúc này, bạn chạy EFA đống thời 5 nhóm biến và theo Gerbing and Anderson, 1988 - EFA lúc này nên dùng phương pháp trích Principal axis factoring voi phep quay promax, ly do la phuong phap nay cho cau truc du lieu chinh xac hon phep xoay varimax + pp trich Principal component.

Lời khuyên: bản chất của Cronbach Alpha, EFA. CFA rất thú vị trong nghiên cứu định lượng. bạn nên search các bài nghiên cứu bằng tiếng Anh của Anderson, Gerbing, Bollen, Nunnally đọc thật kỹ để hiểu trước khi tham khảo các luận văn. Luận văn không phải là giáo trình chuẩn để tham khảo trong nghiên cứu khoa học.

Chúc bạn thành công.

CQV
A cho em hỏi vậy như e đang làm phân tích nhân tố về yếu tố tác động bất động sản . 5 yếu tố cũng ra luôn là :vị trí.yếu tố vật chất. yếu tố kinh tế.tình trạng sử dụng và yếu tố phi bất động sản. vậy biến phụ thuộc e lấy số liệu ở đâu ?
Cảm ơn sự giúp đỡ

Joseph Bui
04-04-13, 11:45 PM
Mình đọc nhiều tài liệu và luận văn khác nhau quá nên bị "tẩu hỏa nhập ma" rồi, mọi người cho mình hỏi : khi phân tích EFA, mình chỉ phân tích biến độc lập hay cả biến độc lập và biến phụ thuộc?
Thanks nhiều!!!!!!!!

Vấn đề này tùy thuộc vào mục tiêu nghiên cứu của bạn, cơ sở lý thuyết, & sự tự tin trong dữ liệu thu thập được bạn ah.

- Phân tích tách riêng: phổ biến và chấp nhận ko test độ phân biệt của khái niệm biến phụ thuộc với các biến độc lập.
- Phân tích gộp: ít phổ biến thường vì lý do khái niệm lý thuyết & dữ liệu thực tế ko đủ tốt để tách biệt.

tuanmit
06-04-13, 02:19 AM
31072

Các anh cho em hỏi đây là lỗi gì với ạ!

only one component was extracted. the solution cannot be rotated

Em đang làm khóa luận và bị mắc chỗ này ạ!

Em xin chân thành cảm ơn ạ!

Cá Heo
06-04-13, 07:15 AM
Đây không phải là lỗi, khi phân tích EFA, phải có 02 nhân tố trở lên thì phép xoay mới thực hiện được. Trong trường hợp này, các biến quan sát chỉ rút trích ra được 01 nhân tố nên không thể xoay được

Cái câu tiếng Anh thông báo rất rõ ràng : "only one component was extracted. the solution cannot be rotated"

tuanmit
07-04-13, 12:59 AM
Đây không phải là lỗi, khi phân tích EFA, phải có 02 nhân tố trở lên thì phép xoay mới thực hiện được. Trong trường hợp này, các biến quan sát chỉ rút trích ra được 01 nhân tố nên không thể xoay được

Cái câu tiếng Anh thông báo rất rõ ràng : "only one component was extracted. the solution cannot be rotated"

a có thể cho em biết nguyên nhân tại sao em làm chỉ ra đc 1 nhân tố ko ạ!

Em cần sửa theo hướng ntn ạ .

Cá Heo
07-04-13, 06:34 AM
a có thể cho em biết nguyên nhân tại sao em làm chỉ ra đc 1 nhân tố ko ạ!

Em cần sửa theo hướng ntn ạ .Nguyên nhân đó là do khi em chạy EFA, em đã chọn rút trích nhân tố cho tới khi nào hệ số Eigenvalue > 1. Em hãy nhìn vào bảng Total Variance Explain xem, có phải nó rút trich được 01 nhân tố và Eigenvalue là 5.096

Nếu rút trích ra 02 nhân tố thì hệ số Eigenvalue sẽ còn 0.992 < 1 ( không thỏa yêu cầu của EFA)

Nói túm lại, em muốn rút trích ra 02 nhân tố hay 3 nhân tố cũng được nhưng mà khi đó hệ số Eigenvalue của em không thỏa yêu cầu > 1, nên việc em rút ra 2,3 nhân tố không có ý nghĩa gì

Chắc em đã biết về hệ số Eigenvalue: nó chính là tỷ số giữa lượng thông tin rút trích ra được (gọi là A) chia cho lượng thông tin không rút trích ra được (gọi là B). Dĩ nhiên 01 phân tích EFA thành công phải là A > B, nghĩa là Eigenvalue bắt buộc phải lớn hơn 01

Nhìn vào kết quả của em, đoán là em không hiểu gì về EFA rồi, sao lại lấy các khái niệm khác nhau để chạy EFA ? VD: lương (salary), lòng trung thành (loyalty), lãnh đạo (leadership)......... tại sao lại chạy EFA chung với nhau ? để rồi nó sẽ ra cái gì

Có lẽ em đã nhầm lẫn thao tác chạy hồi quy chăng ?

kiendt_cn45b
08-04-13, 03:09 AM
Bạn có thể sử dụng việc cố định số nhân tố được (tùy số số lượng nhân tố nhưng không vượt qua số biến quan sát). Tuy nhiên nó có thể không thỏa mãn điều kiện về giá trị Eigenvalue khi phân tích EFA. Thực ra các biến bạn đưa vào là những khái niệm khác nhau nhưng nó vẫn "hội tụ" về một nhân tố đơn giản là nó có tương quan khá chặt chẽ với nhau. Phần mềm thì đơn giản là "công cụ" và nó không thể đánh giá được "giá trị nội dung" của một khái niệm, vì vậy khi đưa dữ liệu vào thì nó cứ thấy tương quan với nhau là nó "gom" vào thành một nhân tố theo đúng quy tắc toán học. Tuy nhiên nếu bạn thấy các biến quan sát trong cùng một nhân tố không ăn nhập gì với nhau (về mặt nội dung nó có thể thuộc nhiều khái niệm khác nhau) thì phải xem xét lại phần xây dựng thang đo và cách lấy dữ liệu hoặc tiến hành thêm những nghiên cứu định tính để đánh giá lại "giá trị nội dung" của nhân tố đó xem có thể giải thích được không (!). Nếu không giải thích được thì có thể thang đo của bạn xây dựng không phải là thang đo tốt, có thể loại bớt những chỉ báo làm cho khái niệm "không ăn nhập" chỉ giữ những biến quan sát thuộc một nhân tố nào đó, đây là biện pháp chữa cháy nếu không muốn làm lại từ đầu và có thể chấp nhận được.
Thứ hai là như anh Cá Heo nói ở trên có lẽ bạn đang nhầm sang chạy hồi quy. Trong nghiên cứu xã hội học thì một khái niệm thông thường được được xây dựng từ 4 - 6 khía cạnh khác nhau để bao hàm "đầy đủ" một khái niệm nghiên cứu, về mặt thống kê thì nó sẽ có tương quan chặt chẽ với nhau (trong một khái niệm thì các biến phải tương quan chặt chẽ với nhau, nhưng không nhất thiết tương quan chặt chẽ với nhau thì nó thuộc về một khái niệm, cái đó phải xem xét cả giá trị nội dung nữa). Có lẽ các khái niệm nghiên cứu của bạn không phải là khái niệm "đầy đủ" nên khi đưa vào phân tích phần mềm nó không đánh giá được giá trị nội dung nên nó cứ "hội tụ" về một nhân tố thôi.
Bạn nên xem lại phần xây dựng thang đo, theo mình biết thì các khái niệm của bạn phải được xây dựng bằng nhiều câu hỏi hơn (mỗi câu hỏi cũng chỉ nên phản ánh một khía canh ko nên xây dựng câu hỏi nhiều khía cạnh sử dụng từ "và" là không tốt tý nào). Bạn có thể tham khảo các bộ câu hỏi sử dụng trước đây và điều chỉnh cho nghiên cứu của bạn (nên làm như thế), sau đó kiểm soát việc lấy dữ liệu điều tra và tiến hành phân tích thì khả năng cao là bạn không gặp tình huống như đang gặp.

tuanmit
10-04-13, 02:02 AM
Em cảm ơn anh chị ạ!

Thật ra e đang làm khóa luận và cũng đang bắt đầu tìm hiểu về nó, nên còn nhiều thứ e chưa rõ ạ!
Em cũng chỉ làm theo những hướng dẫn e đọc @@ chắc e hiểu nhầm vđề.

Nhung e mang cho thầy sửa rồi ạ. Thầy bảo e ko dùng EFA cũng đc, ko lúc vào hội đồng giáo viên phản biện hỏi lại ko biết gì. Nên em chỉ dùng Cronbach để loại các biến rác thôi ạ!

daucaosang
07-05-13, 02:19 AM
Khi phân tích EFA bạn chỉ đưa các biến quan sát của các biến độc lập vào chung 1 lần. Còn các biến quan sát của biến phụ thuộc phải chạy EFA riêng. Bởi vì nếu quả thật biến độc lập càng có quan hệ mạnh với biến phụ thuộc thì các biến quan sát của biến nguyên nhân và biến kết quả càng có nhiều khả năng gom vào chung các nhân tố được rút ra.

Các biến quan sát của các biến độc lập chạy chung EFA để coi có đạt độ phân biệt giữa các biến nguyên nhân hay không.

phantichdulieu

Cho em hỏi nếu chạy EFA cho biến phụ thuộc mà tổng phương sai trích < 50% thì sao ạ?

kiendt_cn45b
07-05-13, 03:34 AM
Có thể biến phụ thuộc bạn xây dựng là một thang đo đa hướng hay khái niệm bậc cao (bậc 2, bậc 3). Bạn nên xem lại cơ sở lý thuyết xây dựng các biến quan sát cho biến phụ thuộc đó. Nếu nó là một thang đo đơn hướng, bạn cần kiểm tra độ tin cậy bằng Cronbach Alpha trước, có thể phải loại đi các "biến rác" trước khi tiến hành phân tích EFA. Phân tích EFA thì phương sai giải thích tối thiểu phải là 50%, tức là nó có thể tối thiệu đại diện cho một nửa thông tin qua các biến khác. Về mặt kỹ thuật có thể xem xét tiến hành bỏ từng biến quan sát lần lượt trong biến phụ thuộc của bạn có thể cải thiện được tình hình.

ngochoaht
11-05-13, 10:44 AM
Có ai gặp trường hợp giống mình không, mình chạy EFA gồm 36 biến cho 10 nhóm nhân tố, kết quả các chỉ báo nằm lộn xộn và ra 11 nhân tố chứ không phải là 10 nhân tố ban đầu. Sau 3 lần loại các biến không phù hợp thì đc 10 nhóm nhân tố và kết quả có vẻ ổn. Tuy nhiên, mình thắc mắc là có phải do bảng câu hỏi mình có vấn đề nên mới ra 11 nhóm nhân tố chứ không phải 10 hoặc ít hơn ? Vậy thì nếu giữ nguyên kết quả EFA như trên thì có được không và giải thích thế nào cho hợp lý ? Chân thành cảm ơn !

nghiamis
18-05-13, 02:11 PM
Cảm ơn bạn đã nhắc. Tuy nhiên hình như bạn đã hiểu chưa đúng ví dụ minh họa của mình:
Thứ nhất, trong trả lời và ví dụ minh họa không có phản biện cho một cá nhân nào cả, chỉ lấy ví dụ chung (và cũng chưa ai hỏi về vấn đề này)
Thứ hai, nồi cám heo là một khải niệm rất đời thường, không có gì là mất nhã nhặn cả. Trong ví dụ này nồi cám heo phù hợp hơn nồi canh (chưa tìm ra ví dụ khác). Nhưng nồi canh thì chưa phù hợp, vì nồi canh thì không thể bỏ gì vào cũng được.
Hơn nữa, nếu bạn tham dự các hội đồng của bạn bè thì chắc chắn bạn sẽ gặp những trường hợp như vậy. Hoàng dung trườc khi bảo vệ luận văn đã đi dự rất nhiều buổi bảo vệ. Cũng như các bạn khác, vướng mắc rất nhiều về vấn đề. trpmg đó cò vấn đề này (vì vậy nên mới cố gắng tìm hiểu về nó). Mọt hội đồng hỏi sao R2 nhỏ quá vậy thì nghiên cứu của anh có giá trị gì? Và việc gì xảy ra chắc các bạn đã biết. Một hội đồng khác hỏi tương tự, học viên cũng không trả lời được, thầy hỏi mới nói là tôi hỏi để chị có nắm không chứ không đòi hỏi R2 cao cả (vậy thì hên xuôi may rủi cho học viện).
Một hội đồng hỏi sao những biến này chắc chắn có tác động vào biến phụ thuộc sao anh không đưa vào? Một hội đồng nữa lại hỏi: những biến này ai cũng biết là có tác động vào biến phụ thuộc, chị đưa vào làm gì vậy?
Vì vậy, tôi giải thích vấn đề này (chỉ liên quan tới R2) không liên quan đến mô hình của ai cả và chỉ lấy ví dụ minh họa để phản ánh (và có lẽ phản ánh rất trung thực và làm cho mọi người dễ nhớ) vấn đề mà anh chị em cao học chúng ta vướng phải THÌ SAO GỌI LÀ KHÔNG NHÃ NHẶN ĐƯỢC (trừ trường hợp nói như vậy đối với mô hình của anh A hay chị B).

Cảm ơn Hoàng Dung những về những thông tin bổ ích, Hoàng Dung cho mình xin địa chỉ email hay sđt để được mình được học hỏi thêm ở bạn với nhé

potm149
19-05-13, 04:10 PM
Chào các anh chị, em đang nghiên cứu về phần sử dụng SPSS trong nghiên cứu nhưng không download được tài liệu ở trang 1, mong anh chị giúp em với, em cảm ơn nhìu nhìu ^^.

chucvi
23-06-13, 10:36 AM
Chào mọi người, em là sinh viên đang làm đề tài. Mô hình em đưa ra chỉ có 5 biến độc lập lớn. Trong khi xoay nhân tố xong ra tới 9 nhóm. Kết quả này có làm đề tài bị loãng đi không ạ. Có cách nào gộp lại khoảng 5, 6 nhóm thôi không ạ.

havu912
23-07-13, 02:02 AM
Có ai gặp trường hợp giống mình không, mình chạy EFA gồm 36 biến cho 10 nhóm nhân tố, kết quả các chỉ báo nằm lộn xộn và ra 11 nhân tố chứ không phải là 10 nhân tố ban đầu. Sau 3 lần loại các biến không phù hợp thì đc 10 nhóm nhân tố và kết quả có vẻ ổn. Tuy nhiên, mình thắc mắc là có phải do bảng câu hỏi mình có vấn đề nên mới ra 11 nhóm nhân tố chứ không phải 10 hoặc ít hơn ? Vậy thì nếu giữ nguyên kết quả EFA như trên thì có được không và giải thích thế nào cho hợp lý ? Chân thành cảm ơn !

chào mọi người, mình đang làm luận văn và cũng gặp trường hợp như bạn, nên chưa biết giải thích thế nào, nhờ mọi người tư vấn giùm. Ngoài ra, thang đo của mình dự kiến ban đầu bao gồm 35 nội dung, và khi mình chạy EFA cho tất cả các nội dung thì ra 11 nhân tố, nhưng các hệ số trọng tải (> 0.4) của các nội dung nằm khá rải rác và chỉ có 2 nhân tố có các nội dung chụm lại thì mình chỉ có thể lựa chọn 2 nhân tố này cho bước phân tích tiếp theo. Nhưng mình có 2 vấn đề nhờ mọi người tư vấn giúp:
1. Mình lựa chọn các nội dung thuộc 2 nhân tố này để tiến hành đo lường cho 1 thang đo lớn hơn nhưng khi phân tích EFA thì các nội dung lại chia thành 3 nhân tố chứ không chụm lại 1 nhân tố thì mình nên làm thế nào?
2. Sau khi lựa chọn 2 nhân tố này để phân tích thì mình muốn tính tổng điểm cho từng thang đo để cho bước phân tích tiếp theo thì việc xác định tổng điểm cho từng thang đo sẽ được tính như thế nào?

Cảm ơn mọi người nhiều

trungminh1
10-09-13, 03:15 PM
Sao không down được tài lieu ở trang #1