Home » HỌC » Phân tích nhân tố khám phá – Phần 3 (CFA và EFA)
phép xoay

Phân tích nhân tố khám phá – Phần 3 (CFA và EFA)

Trong quá trình tìm hiểu về các đề tài trong lĩnh vực khoa học xã hội, tôi nhận thấy phân tích nhân tố khám phá là một phương pháp rất phổ biến. Nó nhiều đến mức mà khi tôi đi học ở đâu cũng được quảng cáo rất nhiều ở các lớp đào tạo ngắn hạn về phương pháp nghiên cứu khoa học. Thực ra, ngoài phân tích nhân tố khám phá (EFA), chúng ta còn nhiều phương pháp phân tích khác như phân tích nhân tố khẳng định. Mặc dù phương pháp này ít phổ biến hơn nhưng bạn phải dùng đúng phương pháp trong đúng trường hợp. Hãy nhớ "Do right thing and do thing right".

Phân tích nhân tổ khẳng định (CFA - confirmatory factor analysis) giả định rằng bạn chắc chắn về số lượng các nhân tố ảnh hưởng đến đối tượng nghiên cứu. Những biến nào sẽ được tải vào trong từng nhân tố cũng sẽ được xác định trước. Các nhân tố được lựa chọn dựa trên kết quả nghiên cứu đã được xuất bản trong các tạp chí uy tín. Vì số lượng các nhân tố và biến được xác định trước nên tiêu chuẩn để lựa chọn của CFA cũng cao hơn so với EFA. Theo quy tắc ngón tay cái, các biến có hệ số tải nhân tố nhỏ hơn |0.7| sẽ bị loại bỏ. Trong trường hợp bạn muốn kiểm định giá thuyết trong phân tích nhân tố khẳng định, bạn nên sử dụng các phần mềm mô hình hóa phương trình cấu trúc như AMOS hay Mplus.

Phân tích nhân tố khám phá

Xem thêm: Giới thiệu về phân tích nhân tố khám phá

Ngược lại với CFA, EFA phân tích mối quan hệ giữa các biến và không cho trước số lượng các nhân tố.

Vui lòng  đăng nhập hoặc đăng ký để đọc tiếp

Bài viết liên quan

Mối quan hệ giữa mô hình hồi quy, đường dẫn, nhân ... Mô hình hồi quy tuyến tính Mô hình hồi quy tuyến tính sử dụng hệ số tương quan và tiêu chuẩn bình phương nhỏ nhất để tính các trọng số hồi quy. Mô hình này đầu tiên được đề xuất bởi Karl Pearson vào ...
Phân tích nhân tố khám phá – Phần 2 (Phép xo... Phép xoay nhân tố (factor rotation) là một trong những đặc điểm của phân tích nhân tố khám phá, theo đó, trục tọa độ của các nhân tố sẽ được xoay trong không gian đa chiều. Giả sử bạn có 10 biến được ...
Giới thiệu về phân tích nhân tố khám phá EFA (Phần... Phân tích nhân tố khám phá (exploratory factor analysis - EFA) là một công cụ dùng để phân tích mối quan hệ đa biến. Bạn có thể sử dụng các phần mềm như SPSS, STATA hay R để chạy các mô hình dùng cho ...
Hướng dẫn thực hành phân tích nhân tố khám phá bằn... Phân tích nhân tố khám phá là một kỹ thật phân tích dữ liệu, theo đó các biến sẽ được nhóm lại thành các nhân tố. Quá trình này có tên là xác định biến tiềm ẩn. Phân tích nhân tố khám phá thường được ...