Quy Tắc Loại Biến Xấu Khi Phân Tích Nhân Tố EFA

Trang chủ : 1. Dịch vụ chỉnh sửa dữ liệu SPSS : Quy Tắc Loại Biến Xấu Khi Phân Tích Nhân Tố EFA

CÁCH SỬ LÝ BIẾN XẤU KHI PHÂN TÍCH NHÂN TỐ EFA

Sau đây mình xin hướng dẫn các bạn 2 quy tắc loại bỏ biến xấu trong khi phân tích nhân tố EFA để đảm bảo độ giá trị hội tụ và độ giá trị phân biệt  của EFA.

Quy tắc 1: Đảm Bảo Độ Giá Trị Hội Tụ

Vế ý nghĩa, các hệ số tải nhân tố factor loading phải lớn hơn 0.5. Các items các hệ số phải bé hơn 0.5 cần được loại bỏ  và chạy lại khi phân tích nhân tố.

Vi dụ: Hình bên dưới cho chúng ta thấy, hệ số factor loading của biến DAPUNG1 chỉ là 0.350<0.5. Nên ta sẽ loại bỏ biến này và phân tích lại.

Quy tắc 2: Đảm Bảo Độ Giá Trị Phân Biêt.

Xem hình bên dưới ta có thể xét trong cùng 1 dòng, chêch lệch giữa giá trị lớn nhất và giá trị lớn thứ nhì thì phải lớn hơn 0.3. Ta thấy hai biến DAPUNG1 và DAMBAO2 đều lớn hơn 0.5, nhưng mức chêch lệch 0.733-0.610 nên phải loại biến DAMBAO2. Còn trường hợp biến DAPUNG1, chênh lệch cũng nhỏ hơn 0.3 cũng loại bỏ.

Lưu ý: Các bạn nên xem loại lần lượt, chứ không nên loại 1 lần để hạn chế loại bỏ biến tốt nhé.

Đây là 2 quy tắc biến xấu khi phân tích nhân tố EFA. Nhưng trong thực tế còn gặp những biến và dữ liệu  còn xấu hơn. Nên các bạn cần hỗ trợ gì thì liên hệ qua mail hotrospssamos@gmail.com để mình giải đáp mọi vấn đề cho bạn.

Mọi thông tin liên hệ:

Mail: hotrospssamos@gmail.com

SĐT: 0978.455.068 (Mr. Toàn) 

Nếu thông tin bổ ích với bạn và ai đó hãy chia sẽ nó. Cám ơn các bạn

1
Bạn cần hỗ trợ?