Sử dụng SPSS phân tích nhân tố khám phá EFA

Sử dụng phần mềm SPSS phân tích nhân tố khám phá EFA trong trường hợp nghiên cứu cụ thể được thực hiện với hướng dẫn sau đây.

Giới thiệu nghiên cứu

Nội dung nghiên cứu được trích ra từ Ví dụ 4.8 (trang 183) của cuốn sách NGHIÊN CỨU KHOA HỌC TRONG KINH TẾ - XÃ HỘI & Hướng dẫn viết luận văn/luận án.

Phân tích nhân tố khám phá EFA cho thang đo đa hướng dịch vụ nhà hàng được thực hiện với sự hỗ trợ của Phần mềm SPSS ver. 20. Thực hiện hoàn toàn tương tự với những phiên bản Phần mềm SPSS khác.

Thực hiện phân tích

Tiến hành phân tích nhân tố khám phá EFA bằng cách nhấn chọn Menu Analyze > Dimension Reduction > Factor… như được minh họa ở Hình 1.

Hình 1. Tiến hành phân tích nhân tố khám phá EFA cho thang đo chất lượng dịch vụ của nhà hàng

Xuất hiện hộp thoại Factor Analysis trình bày ở Hình 2.

Hình 2. Hộp thoại Factor Analysis, phân tích nhân tố khám phá EFA

Chọn tất cả các biến cần phân tích R_i và E_i rồi đưa vào hộp Variables bằng cách chọn biến rồi nhấn vào nút mũi tên ở giữa Hình 2 được kết quả chọn các biến trình bày ở Hình 3.

Hình 3. Chọn các biến phân tích nhân tố khám phá EFA thang đo chất lượng dịch vụ của nhà hàng

Nhấn nút Descriptives… ở giao diện Factor Analysis Hình 3 xuất hiện hộp thoại Descriptives như được trình bày ở Hình 4.

Hình 4. Hộp thoại Descriptives, phân tích nhân tố khám phá EFA

Ở hộp thoại Descriptives tích chọn ô Coefficients để hiển thị ma trận tương quan R, chọn ô KMO and Bartlett’s test of sphericity để hiển thị giá trị hệ số KMO và trị thống kê của kiểm định Bartlett. Nếu muốn xuất kết quả ma trận nghịch đảo của ma trận tương quan R thì tích chọn vào ô Inverse; nhấn Continue để trở về giao diện Factor Analysis Hình 3.

Tiếp tục nhấn vào nút Extraction… ở giao diện Factor Analysis xuất hiện hộp thoại Extraction trình bày ở Hình 5. Ở tùy chọn Method chọn phương pháp Principal Components (phân tích nhân tố chính yếu PCA).

Ở tùy chọn Analyze chọn Correlation Matrix để chọn xuất kết quả ma trận tương quan. Chọn thể hiện giải pháp chưa xoay nhân tố (Unrotated factor solution) và biểu đồ Scree (Scree plot). Phần trích chọn thể hiện những nhân tố có giá trị Eigenvalue lớn hơn 1 (Based on Eigenvalue: Eigenvalue greater than: 1); nhấn Continue để trở về giao diện Factor Analysis (Hình 3).

Hình 5. Hộp thoại Extraction, phân tích nhân tố khám phá EFA

Tiếp tục nhấn nút Rotation… xuất hiện hộp thoại Rotation trình bày ở Hình 6. Tích chọn phép xoay vuông góc Varimax (Method: Varimax), thể hiện kết quả xoay nhân tố (Display: Rotated solution) và biểu đồ hệ số tải (Display: Loading plot). Số lần lặp mặc định khi xoay nhân tố là 25 và nhấn Continue để trở về giao diện Factor Analysis.

Hình 6. Hộp thoại Rotation, phân tích nhân tố khám phá EFA

 

Ở giao diện Factor Analysis nhấn vào nút Scores… xuất hiện hộp thoại Factor Scores như được trình bày ở Hình 7. Tích chọn mục Save as variables để lưu biến điểm nhân tố nhằm sử dụng cho việc phân tích hồi qui sau này (biến độc lập). Kết quả điểm nhân tố sẽ được lưu ở màn hình chính với ký hiệu, ví dụ Fac1_1; tức là điểm cho Nhân tố 1 ở lần phân tích thứ nhất. Điểm nhân tố đã được chuẩn hóa nên sẽ có trị trung bình bằng 0 và phương sai bằng 1. Kích vào ô Regression ở khung method để chọn phương pháp Hồi qui trong việc xác định hệ số điểm nhân tố W_mi. Tích chọn Display factor score coefficient matrix để yêu cầu phần mềm xuất kết quả ma trận hệ số điểm nhân tố. Nhấn Continue để trở về giao diện Factor Analysis.

Hình 7. Hộp thoại Factor Scores, phân tích nhân tố khám phá EFA

Nhấn vào nút Options ở giao diện Factor Analysis xuất hiện hộp thoại Options trình bày ở Hình 8. Chọn sắp xếp các biến theo thứ tự hệ số tải từ lớn đến nhỏ (Sorted by size) và trong ma trận nhân tố chỉ thể hiện những hệ số tải nhân tố có giá trị tuyệt đối lớn hơn 0.4 (Suppress small coefficients: Absolute value below: .4). Nhà nghiên cứu có thể thay giá trị 0.4 này bằng một giá trị khác nhằm lọc không cho hiển thị những hệ số tải bé hoặc có thể không chọn ở ô này. Nhấn Continue để trở về giao diện Factor Analysis.

Hình 8. Hộp thoại Options, phân tích nhân tố khám phá EFA

Nhấn vào nút OK ở giao diện Factor Analysis để xác nhận yêu cầu; phần mềm xuất kết quả phân tích nhân tố khám phá EFA như được trình bày ở các Bảng từ 1 đến 7.

Bảng 1. Ma trận tương quan các biến R_i, và E_i, thang đo chất lượng dịch vụ nhà hàng

Correlation Matrix

		R1	R2	R3	R4	E1	E2	E2	E4
Correlation	R1	1.000	.582	.672	.736	-.055	.137	.033	.435
	R2	.582	1.000	.579	.623	-.118	.070	-.129	.282
	R3	.672	.579	1.000	.609	.072	.168	-.078	.442
	R4	.736	.623	.609	1.000	.040	.132	.075	.342
	E1	-.055	-.118	.072	.040	1.000	.782	.763	.272
	E2	.137	.070	.168	.132	.782	1.000	.676	.501
	E3	.033	-.129	-.078	.075	.763	.676	1.000	.223
	E4	.435	.282	.442	.342	.272	.501	.223	1.000

Bảng 2. Hệ số KMO và trị thống kê kiểm định Bartlett

KMO and Bartlett's Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy.		.726
Bartlett's Test of Sphericity	Approx. Chi-Square	123.644
	df	28
	Sig.	.000

Bảng 3. Kết quả phần chung Communalities thang đo chất lượng  dịch vụ nhà hàng

Communalities
	Initial	Extraction
R1	1.000	.773
R2	1.000	.657
R3	1.000	.709
R4	1.000	.723
E1	1.000	.853
E2	1.000	.844
E3	1.000	.771
E4	1.000	.503
Extraction Method: Principal Component Analysis.

Bảng 4. Tổng phương sai trích của thang đo chất lượng nhà hàng

Total Variance Explained
Component		Initial Eigenvalues			Extraction Sums of Squared Loadings			Rotation Sums of Squared Loadings
		Total	% of Variance	Cumulative %	Total	% of Variance	Cumulative %	Total	% of Variance	Cumulative %
	1	3.311	41.391	41.391	3.311	41.391	41.391	3.171	39.637	39.637
	2	2.521	31.514	72.905	2.521	31.514	72.905	2.661	33.268	72.905
	3	.685	8.562	81.466
	4	.466	5.823	87.289
	5	.419	5.234	92.523
	6	.257	3.218	95.741
	7	.212	2.648	98.389
	8	.129	1.611	100.00
Extraction Method: Principal Component Analysis.

Hình 9. Biểu đồ Scree thang đo chất lượng nhà hàng

Bảng 5. Ma trận trước khi xoay nhân tố thang đo chất lượng dịch vụ của nhà hàng

Component Matrixa
	Component
	1	2
R1	.808
R4	.794
R3	.783
E4	.685
R2	.678	-.444
E1		.858
E3		.823
E2	.524	.754
Extraction Method: Principal Component Analysis.
a 2 components extracted.

Bảng 6. Ma trận xoay nhân tố thang đo chất lượng dịch vụ của nhà hàng

Rotated Component Matrixa
	Component
	1	2
R1	.879
R4	.848
R3	.841
R2	.802
E4	.545	.454
E1		.922
E2		.905
E3		.875
Extraction Method: Principal Component Analysis. Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization.
a Rotation converged in 3 iterations.

Hình 10. Vị trí các biến sau khi xoay nhân tố thang đo chất lượng dịch vụ của nhà hàng

Bảng 7. Ma trận hệ số điểm nhân tố thang đo chất lượng dịch vụ của nhà hàng

Component Score Coefficient Matrix
Component
1	2
.279	-.022
.260	-.073
.266	-.012
.268	-.009
-.049	.352
.018	.338
-.054	.335
.157	.153
Extraction Method: Principal Component Analysis. Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization. Component Scores.

 

Hình 12. Giá trị điểm nhân tố thang đo chất lượng dịch vụ của nhà hàng

Giá trị điểm nhân tố của từng nhân tố được SPSS tạo ra (phần mềm tự động kí hiệu cho các nhân tố này là FAC1_1, FAC2_1 tương ứng với các nhân tố được rút trích). Giá trị này được sử dụng cho các phân tích sau như phân tích hồi qui (phần đánh dấu của Hình 12).

Tham khảo thêm bài viết PHÂM TÍCH NHÂN TỐ KHÁM PHÁ EFA để hiểu rõ hơn ý nghĩa các tham số nghiên cứu.

 

Kết thúc.