Phân Tích Nhân Tố Khám Phá EFA

Trang chủ » Hệ Số Tải Nhân Tố Là Gì » Phân Tích Nhân Tố Khám Phá EFA

Có thể bạn quan tâm

PHÂN TÍCH ĐỊNH LƯỢNG - NGHIÊN CỨU KHOA HỌC

DỊCH VỤ XỬ LÝ SỐ LIỆU, PHÂN TÍCH ĐỊNH LƯỢNG - NGHIÊN CỨU KHOA HỌC

  • Trang chủ
  • DỊCH VỤ XỬ LÝ SỐ LIỆU
  • NGHIÊN CỨU KHOA HỌC
  • Y HỌC CÔNG CỘNG
  • nckhdinhluong@gmail.com
  • DỊCH VỤ XỬ LÝ SỐ LIỆU
  • NGHIÊN CỨU KHOA HỌC
  • Y HỌC CÔNG CỘNG

TAB BÀI VIẾT LIÊN QUAN

  • DỊCH VỤ (115)
  • EVIEWS (83)
  • LUẬN VĂN (169)
  • NGHIÊN CỨU KHOA HỌC (183)
  • PHẦN MỀM (146)
  • PHƯƠNG PHÁP ĐỊNH LƯỢNG (175)
  • SPSS (137)
  • Y HỌC CÔNG CỘNG (80)

BÀI VIẾT

  • ▼  17 (63)
    • ▼  thg 12 (63)
      • Kiểm định bootstrap trong AMOS?
      • Hướng dẫn các bạn Crack EViews8.1 Full
      • Download các bài báo khoa học miễn phí từ trang Sc...
      • Phương sai sai số thay đổi?
      • Kiểm định CHI BÌNH PHƯƠNG bằng SPSS
      • So sánh phương pháp nghiên cứu định tính và định l...
      • Kỹ năng và kinh nghiệm viết bài báo khoa học
      • Đa cộng tuyến (VIF)?
      • Tải và cài đặt STATA Full Key
      • Các loại thang đo trong nghiên cứu khoa học
      • Pattern Matrix Builder cho AMOS
      • Phương pháp hồi quy GMM và ứng dụng
      • Những điểm cần chú ý khi chạy EFA trong phân tích ...
      • Khắc phục lỗi phân tích CFA- SEM
      • Mối quan hệ giữa SPSS và AMOS
      • Độ tin cậy, độ hội tụ trong SEM AMOS
      • Độ phù hợp mô hình model fit Mô hình SEM là gì?
      • PHỎNG VẤN SÂU (In-depth Interview)
      • Cronbach alpha trước hay EFA trước ?
      • Giá trị hội tụ và phân biệt trong EFA SPSS
      • Dữ liệu kinh tế - Tài chính
      • Dữ liệu bảng (Panels Data)
      • Mô hình dự báo ARIMA
      • Mô hình định giá tài sản tài chính (CAPM, FAMA)
      • Sự hài lòng của khách hàng (Customer satisfaction)
      • Khái niệm Logistics (Vận tải)?
      • Chiến lược là gì?
      • Phân tích nhân tố khám phá EFA
      • Một số phương pháp chọn mẫu trong nghiên cứu khoa học
      • Những câu hỏi phản biện SPSS thường gặp
      • Hệ số hồi quy chuẩn hóa hay chưa chuẩn hóa?
      • Thống kê Cronbach Alpha
      • Quy trình nghiên cứu khoa học
      • Nghiên cứu cắt ngang (Cross sectional study)
      • Thiết kế nghiên cứu khoa học y học
      • Công thức tính cỡ mẫu trong y học
      • Kiểm định Chi Bình phương trong y học (CHI2)
      • Hàm logistics trong nghiên cứu y học
      • Bài giảng Hàm Logistics
      • Chuyển dạng dữ liệu thống kê y học công cộng
      • Nghiên cứu lĩnh vực y học công cộng
      • Sinh kế là gì ?
      • Chất lượng giáo dục là gì?
      • Cách Submit đường link mới lên Google
      • Phân tích tương quan Pearson r
      • Independent Samples T-test
      • Quản lý chuỗi cung ứng
      • Cạnh tranh và năng lực cạnh tranh
      • Câu hỏi phản biện phương pháp sử dụng SPSS
      • Phương pháp nghiên cứu khoa học?
      • Cơ sở lý luận trong luận văn
      • NGHIÊN CỨU ĐỊNH LƯỢNG LÀ GÌ?
      • Dữ liệu bị thiếu Missing values khi phân tích dữ liệu
      • Bộ dữ liệu sách SPSS – Hoàng Trọng
      • Cấu trúc mạng và các phần tử mô hình SEM
      • Tổng quan mô hình mạng (SEM)
      • Phương pháp chọn mẫu trong SPSS
      • Phần mềm DEA
      • Tải và cài đặt phần mềm R
      • Tải và cài đặt phần mềm SPSS
      • Tải và cài đặt phần mềm AMOS
      • HỖ TRỢ NGHIÊN CỨU KHOA HỌC, THẠC SĨ
      • DỊCH VỤ XỬ LÝ SỐ LIỆU SPSS, EVIEWS, STATA, R
Trang chủ » SPSS » Phân tích nhân tố khám phá EFA Home » LUẬN VĂN , NGHIÊN CỨU KHOA HỌC , PHẦN MỀM , PHƯƠNG PHÁP ĐỊNH LƯỢNG , SPSS » Phân tích nhân tố khám phá EFA

Phân tích nhân tố khám phá EFA

By Nghiên cứu khoa học định lượng tháng 12 30, 2017 No comments Trước khi kiểm định lý thuyết khoa học thì cần phải đánh giá độ tin cậy và giá trị của thang đo. Phương pháp Cronbach Alpha dùng để đánh giá độ tin cậy của thang đo. Còn phương pháp phân tích nhân tố khám phá EFA (Exploratory Factor Analysis, gọi tắt là phương pháp EFA) giúp chúng ta đánh giá hai loại giá trị quan trọng của thang đo là giá trị hội tụ và giá trị phân biệt. Phương pháp phân tích nhân tố EFA thuộc nhóm phân tích đa biến phụ thuộc lẫn nhau (interdependence techniques), nghĩa là không có biến phụ thuộc và biến độc lập mà nó dựa vào mối tương quan giữa các biến với nhau (interrelationships). EFA dùng để rút gọn một tập k biến quan sát thành một tập F (F<k) các nhân tố có ý nghĩa hơn. Cơ sở của việc rút gọn này dựa vào mối quan hệ tuyến tính của các nhân tố với các biến nguyên thủy (biến quan sát).Các tác giả Mayers, L.S., Gamst, G., Guarino A.J. (2000) đề cập rằng: Trong phân tích nhân tố, phương pháp trích Pricipal Components Analysis đi cùng với phép xoay Varimax là cách thức được sử dụng phổ biến nhất.Theo Hair & ctg (1998, 111), Factor loading (hệ số tải nhân tố hay trọng số nhân tố) là chỉ tiêu để đảm bảo mức ý nghĩa thiết thực của EFA:• Factor loading > 0.3 được xem là đạt mức tối thiểu• Factor loading > 0.4 được xem là quan trọng• Factor loading > 0.5 được xem là có ý nghĩa thực tiễnĐiều kiện để phân tích nhân tố khám phá là phải thỏa mãn các yêu cầu:Hệ số tải nhân tố (Factor loading ) > 0.50.5 ≤ KMO ≤ 1: Hệ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) là chỉ số được dùng để xem xét sự thích hợp của phân tích nhân tố. Trị số KMO lớn có ý nghĩa phân tích nhân tố là thích hợp.Kiểm định Bartlett có ý nghĩa thống kê (Sig. < 0.05): Đây là một đại lượng thống kê dùng để xem xét giả thuyết các biến không có tương quan trong tổng thể. Nếu kiểm định này có ý nghĩa thống kê (Sig. < 0.05) thì các biến quan sát có mối tương quan với nhau trong tổng thể.Phần trăm phương sai toàn bộ (Percentage of variance) > 50%: Thể hiện phần trăm biến thiên của các biến quan sát. Nghĩa là xem biến thiên là 100% thì giá trị này cho biết phân tích nhân tố giải thích được bao nhiêu %. Mô hình nghiên cứu các biến độc lập, kiểm soát và biến phụ thuộc: Chi phí, an toàn- bảo mật, tiện ích thẻ, chính sách ngân hàng, thái độ khách hàng, hiệu quả dịch vụ, tiếp cận truyền thông, mức thu nhập, trình độ học vấn và biến phụ thuộc là quyết định sử dụng thẻ thanh toán HƯỚNG DẪN THỰC HÀNH SPSS EFA ANALYSIS
KMO and Bartlett's Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. .778
Bartlett's Test of Sphericity Approx. Chi-Square 4484.355
df 465
Sig. .000
Rotated Component Matrixa
Tham số Component
1 2 3 4 5 6 7
C1 0.853
C2 0.847
C3 0.784
C4 0.794
F1 0.773
F2 0.79
F3 0.769
F4 0.759
A1 0.622
A2 0.813
A3 0.81
A5 0.729
E1 0.771
E2 0.804
E3 0.789
E4 0.735
S1 0.719
S2 0.702
S3 0.6
S4 0.786
S5 0.664
P1 0.815
P2 0.796
P3 0.847
P4 0.803
P5 0.587
M1 0.863
M2 0.814
M3 0.89
M4 0.851
M5
Phương sai trích 3.86 3.056 2.89 2.671 2.644 2.585 2.479
Eigenvalues 12.453 9.86 9.322 8.617 8.528 8.338 7.995
Độ hội tụ 12.453 22.312 31.635 40.252 48.78 57.117 65.113
KMO and Bartlett's Test 0.788 Sig. 0
Kiểm định sự thích hợp của phân tích nhân tố với dữ liệu của mẫu thông qua giá trị thống kê Kaiser-Meyer-Olkin (KMO). Theo đó, trị số của KMO lớn hơn 0,5 thì phân tích nhân tố là thích hợp, các biến có hệ số truyền tải (factor loading) lớn hơn hoặc bằng 0.3. Điểm dừng Eigenvalue (đại diện cho phần biến thiên được giải thích bởi mỗi nhân tố) lớn hơn 1 và tổng phương sai trích (Cumulative % Extraction Sums of Squared Loadings) lớn hơn 0.5. Tiến hành phân tích nhân tố khám phá biến độc lập, kết quả bảng 4.16 cho thấy có các nhân tố hội tụ, hệ số KMO and Bartlett's Test bằng 0.788 lớn hơn 0.5 và Sig. đều thoã mãn yêu cầu, hệ số phương sai trích thõa mãn yêu cầu. Do đó đã tạo điều kiện xây dựng mô hình hồi quy thực nghiệm nghiên cứu với 07 nhóm biến nghiên cứu theo mô hình lý thuyết. Các nhân tố hội tụ lại các nhóm nhân tố không có sự thay đổi về số lượng nhân tố cũng như ý nghĩa của nhóm nhân tố so với mô hình gốc. Các nhân tố giải thích 65.111% ý nghĩa độ hội tụ của mô hình hồi quy nghiên cứu. Categories: LUẬN VĂN, NGHIÊN CỨU KHOA HỌC, PHẦN MỀM, PHƯƠNG PHÁP ĐỊNH LƯỢNG, SPSS ← Bài đăng Mới hơn Bài đăng Cũ hơn → Trang chủ

0 nhận xét:

Đăng nhận xét

PHƯƠNG PHÁP ĐỊNH LƯỢNG'S BLOG GỬI LỜI CẢM ƠN CHÂN THÀNH TỚI CÁC BẠN HỌC VIÊN, BẠN BÈ, ĐỒNG NGHIỆP, KHÁCH HÀNG ĐÃ ỦNG HỘ CHÚNG TÔI!

Translate

@thay.giao.spss.stata 6 Bước viết bài báo khoa học xuất sắc dành cho sinh viên, nhà khoa học và nhà quản trị doanh nghiệp #spss #Master2023byTikTok #learnontiktok #chiasekienthuc #ueh #longervideos #stata #marketing #nckh #chiasekinhnghiem #neu #xuhuongtiktok #thaygiaospss ♬ Only Dutch - Yana Remix4life
PHƯƠNG PHÁP ĐỊNH LƯỢNG'S BLOG GỬI LỜI CẢM ƠN CHÂN THÀNH TỚI CÁC BẠN HỌC VIÊN, BẠN BÈ, ĐỒNG NGHIỆP, KHÁCH HÀNG ĐÃ ỦNG HỘ CHÚNG TÔI!
  • MÔ HÌNH DỮ LIỆU BẢNG : FEM, REM Mục đích của đa số các nghiên cứu thực nghiệm trong kinh tế là giải thích mối quan hệ giữa một biến phụ thuộc Y, theo một hay nhiều biến gi...
  • Phương pháp hồi quy GMM và ứng dụng Trong nghiên cứu  dữ liệu mảng  ( panel dat a), với cách truyền thống các nhà khoa học hay dùng  fixed effect  hoặc  random effect  trong v...
  • Những câu hỏi phản biện SPSS thường gặp Xin chia sẽ một số câu hỏi phản biện trong quá trình bảo vệ luận văn thạc sĩ để các anh chị tham khảo. Chúc các anh chị hoàn thành tốt buổi...
  • Download các bài báo khoa học miễn phí từ trang Sciencedirect iện nay nhận thấy nhu cầu  download  bài báo khoa học của các bạn sinh viên và nghiên cứu sinh ngày càng nhiều nên  xin chia sẻ cách downlo...
  • Tải và cài đặt STATA Full Key STATA là một phần mềm thống kê được nhiều người sử dung hiện nay. Hôm nay mình sẻ hướng dẫn các bạn  Download Stata 12 Full Key  và hướng dẫ...
  • Công thức tính cỡ mẫu trong y học Ước tính cỡ mẫu là một khâu rất quan trọng trong thiết kế nghiên cứu. Cỡ mẫu nhỏ sẽ không giúp phát hiện sự khác biệt, ngược lại cỡ mẫu lớn...
  • Tải và cài đặt phần mềm SPSS Phần mềm SPSS   gần như là một phần mềm không thể thiếu trong quá trình phân tích, thống kê, chạy mô hình... của các bài nghiên cứu. Hiện n...
  • Phương sai sai số thay đổi? Nhóm sẽ trình bài về khái niệm phương sai sai số thay đổi: định nghĩa, cách phát hiện, cách khắc phục phương sai sai số thay đổi sử dụng ph...
  • Tương quan hạng Spearman và tương quan Pearson Tương quan hạng Spearman được sử dụng thay thế tương quan Pearson để kiểm tra mối quan hệ giữa hai biến được xếp hạng hoặc một biến được xếp...
  • Popular
  • Tags
  • Blog Archives
  • Ẩn
Hot: Nhận phân tích và xử lý số liệu Liên hệ

LIÊN HỆ

Tên Email * Thông báo *  

  • FANPAGES

  • ĐĂNG KÝ QUẢNG CÁO

    @thay.giao.spss.stata 6 Bước viết bài báo khoa học xuất sắc dành cho sinh viên, nhà khoa học và nhà quản trị doanh nghiệp #spss #Master2023byTikTok #learnontiktok #chiasekienthuc #ueh #longervideos #stata #marketing #nckh #chiasekinhnghiem #neu #xuhuongtiktok #thaygiaospss ♬ Only Dutch - Yana Remix4life

  • NGHIÊN CỨU KHOA HỌC ĐỊNH LƯỢNG

    Ảnh của tôi Nghiên cứu khoa học định lượng Hà Nội, TP Hồ Chí Minh, Vietnam DỊCH VỤ - Nghiên cứu Y học, xã hội học - Nghiên cứu định tính và định lượng -Tư vấn thạc sĩ, MBA, Tiếng Anh - Bài báo khoa học. Xem hồ sơ hoàn chỉnh của tôi
Copyright © PHÂN TÍCH ĐỊNH LƯỢNG - NGHIÊN CỨU KHOA HỌC | Powered by Blogger Design by FThemes | Blogger Theme by Lasantha - PremiumBloggerTemplates.com | NewBloggerThemes.com

Từ khóa » Hệ Số Tải Nhân Tố Là Gì