Khám Phá Tổng Quan Phân Tích Nhân Tố Khám Phá EFA!!

Phân tích nhân tố khám phá (EFA) là một phương pháp phân tích định lượng dùng để rút gọn một tập gồm nhiều biến đo lường phụ thuộc lẫn nhau thành một tập biến ít hơn(gọi là các nhân tố) để chúng có ý nghĩa hơn. Cùng Luận văn 1080 tìm hiểu thêm trong bài viết sau đây:

Tham khảo thêm:

+ Giới thiệu về mô hình var, OLS và các kiểm định Hausman trong dữ liệu mảng (Panel Data)

+ Giới thiệu về EVIEWS và cách download, cài đặt phần mềm eview 7, 8, 9, 10

1. Giới thiệu về nhân tố khám phá EFA

1.1. Khái niệm EFA

• EFA (Exploratory Factor Analysis) là kỹ thuật dùng để kiểm định hai loại biến quan trọng trong thang đo, đó là các giá trị hội tụ và các giá trị phân biệt.

1.2. Phân tích EFA

• Phân tích nhân tố khám phá EFA (Exploratory Factor Analysis) là phương pháp thống kê đa biến được sử dụng để tìm ra các mối quan hệ giữa các biến và nhóm các biến tương tự nhau thành các nhóm các yếu tố (factors). 
• Phân tích nhân tố khám phá EFA được sử dụng để rút gọn một tập hợp k gồm các biến quan sát thành một tập hợp F (với F < k) với các nhân tố có ý nghĩa thống kê hơn. 
  • Kết quả của phân tích EFA sẽ giúp giảm kích thước của dữ liệu bằng cách tóm tắt các biến liên quan vào các yếu tố, giúp cho việc phân tích và diễn giải dữ liệu trở nên đơn giản hơn. 
  • Các yếu tố này thường được coi như các biến ẩn, không được đo lường trực tiếp, nhưng có ảnh hưởng đến các biến quan sát.
• Trong nghiên cứu: các nhà khoa học thường thu thập số liệu một số lượng biến có cỡ mẫu khá lớn và rất nhiều các biến để quan sát trong đó có quan hệ tương quan lẫn nhau. 
  • Ví dụ: Thay vì chúng ta đi nghiên cứu 30 đặc điểm nhỏ của một đối tượng thì chúng ta có thể nghiên cứu 5 đặc điểm lớn, trong số mỗi đặc điểm lớn này bao gồm 4 đặc điểm nhỏ có sự tương thích với nhau. 

1.2. Khái niệm các nhân tố trong phân tích EFA.

• Yếu tố Factor trong EFA là yếu tố có các biến có thể quan sát được từ một số đặc điểm chung nào đó mà chúng ta không thể quan sát được trực tiếp.
  • Ví dụ: Factor này có thể được giải thích bằng các khái niệm lớn hơn, như chất lượng cuộc sống, sự hài lòng về công việc, hoặc năng lực quản lý.
• Hệ số tải yếu tố Factor càng cao, nghĩa là có sự tương quan giữa các biến quan sát đó với yếu tố càng lớn và ngược lại.
  • Mỗi factor (nhân tố) được xác định bởi một tập hợp các biến quan sát được có mối quan hệ cao với nhau và mối quan hệ thấp với các biến khác trong tập dữ liệu.
  • Chúng thường được đo lường bằng phương sai tổng thể giữa các biến quan sát và được liệt kê theo thứ tự gồm các khả năng giải thích của yếu tố đó.
• Phương sai
  
  • Phương sai (Variance) là phép đo lường mức độ chênh lệch giữa các biến giá trị trong một tập dữ liệu. 
  • Trong quá trình đầu tư tài chính, phương sai của lợi nhuận các tài sản trong các danh mục đầu tư được dùng như một phương tiện để phân bố tài sản một cách tốt nhất.
  • Trong đầu tư tài chính, phương sai dùng để so sánh sự hiệu quả của các yếu tố trong danh mục đầu tư với nhau và so sánh với các giá trị hiệu suất trung bình.
• Hệ số tương quan: (Correlation coefficient) là thước đo dùng trong thống kê đo lường mức độ ảnh hưởng mạnh yếu của các mối quan hệ giữa hai biến số. Trong đó:
  • Kết quả  > 1.0 hoặc nhỏ hơn -1: có lỗi trong quá trình thực hiện phép đo tương quan..
  • Kết quả < 0: cho thấy hai biến có mối quan hệ tỉ lệ nghịch với nhau hoặc giá trị tương quan âm (nghịch biến tuyệt đối thể hiện khi mức giá trị bằng -1)
  • Kết quả >0  cho thấy có mối quan hệ đồng điều với nhau hoặc mối quan hệ tương quan dương (đồng biến tuyệt đối thể hiện khi mức giá trị bằng 1)
  • Kết quả = 0 tức là hai biến sẽ độc lập với nhau.
  • Hệ số tương quan có mức từ -1.0 đến 1.0. Cụ thể: 

2. Mục tiêu và ứng dụng chạy efa trong spss

2.1. Mục tiêu

• Hai mục tiêu quan trọng của phân tích nhân tố khám phá EFA là kiểm định:
  • Số lượng các yếu tố ảnh hướng đến một tập dữ liệu của các biến đo lường.
  • Mức độ ảnh hưởng về mối quan hệ giữa mỗi yếu tố với từng biến đo lường.

2.2. Ứng dụng

• EFA thường được dùng phổ biến trong nhiều lĩnh vực về quản lý, kinh tế - xã hội, tâm lý học,… Khi chúng ta đã có được mô hình khái niệm (Conceptual Framework) từ các giả thuyết hay các nghiên cứu trước đó.
• Trong các nghiên cứu khoa học về ngành kinh tế, các nhà khoa học thường dùng thang đo (scale) bao gồm rất nhiều câu hỏi (biến dùng để đo lường) nhằm đo lường những khái niệm trong mô hình và phân tích EFA sẽ giúp rút gọn một tập gồm rất nhiều biến đo lường thành một số yếu tố.
• Khi có được một số ít các yếu tố, nếu như chúng ta sử dụng các yếu tố này với tư cách là các một biến độc lập trong hàm hồi quy bội thì khi đó mô hình sẽ giảm khả năng xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến.
• Bên cạnh đó, các yếu tố được rút ra sau khi phân tích EFA có thể được dùng trong phân tích hồi quy đa biến (Multivariate Regression Analysis), mô hình Logic, sau đó chúng ta có thể tiếp tục sử dụng phân tích nhân tố khẳng định (CFA) để kiểm định độ tin cậy của mô hình hay thực hiện mô hình cấu trúc tuyến tính (Structural Equation Modeling, SEM) để đánh giá về mối quan hệ qua lại phức tạp giữa các biến.

3. Điều kiện để áp dụng EFA

3.1. Mức độ tương quan giữa các biến đo lường

• Phân tích EFA dựa trên mối quan hệ giữa các biến đo lường với nhau. Chính vì vậy, trước khi tiến hành sử dụng phân tích EFA, chúng ta cần kiểm tra xem mối quan hệ giữa các biến đo lường này như thế nào. 
• Sử dụng ma trận của hệ số tương quan (correlation matrix), chúng ta có thể xác định được mức độ ảnh hưởng giữa các biến. Nếu như các hệ số tương quan có giá trị nhỏ hơn 0.30, khi đó sử dụng phân tích EFA sẽ không phù hợp (Hair et al. 2009)
• Bên dưới là một số tiêu chí dùng để đánh giá mối quan hệ giữa các biến:
  
  • Kiểm định Bartlett:
    • Kiểm định Bartlett dùng để kiểm tra ma trận tương quan có đúng là ma trận đơn vị (identity matrix) hay không?. Ma trận đơn vị ở đây có nghĩa là ma trận có hệ số tương quan giữa các biến bằng 0, và hệ số tương quan với chính nó bằng 1.
    • Nếu như phép kiểm định Bartlett có giá trị p<5%, chúng ta có thể bác bỏ giả thuyết H0 (ma trận tương quan là một ma trận đơn vị), có nghĩa là các biến dữ liệu có mối quan hệ qua lại với nhau.
  • Kiểm định KMO:
    • Kiểm định KMO (Kaiser – Meyer – Olkin) là kiểm định dùng để so sánh độ lớn của hệ số tương quan giữa 2 biến Xi và Xj với hệ số tương quan riêng của chúng.
    • Để sử dụng phân tích EFA, thì kiểm định KMO phải có giá trị lớn hơn 0.50 Kaiser (1974)
      • KMO ≥ 0.90: Rất tốt;
      • 0.80 ≤ KMO < 0.90: Tốt;
      • 0.70 ≤ KMO < 0 80: Được;
      • 0.60 ≤  KMO < 0.70: Tạm được;
      • 0.50 ≤  KMO < 0.60: Xấu;
      • KMO < 0.50: Không chấp nhận được

3.2. Kích thước mẫu

• Để sử dụng phân tích EFA, chúng ta cần kiểm định kích thước mẫu lớn, nhưng vấn đề kiểm định kích thước mẫu có phù hợp hay không là việc làm vô cùng phức tạp. Các nhà khoa học thường dựa trên kinh nghiệm nhiều năm của mình.
• Trong phân tích EFA, kích thước mẫu thường được kiểm định dựa vào “kích thước tối thiểu” và “số lượng các biến đo lường được đưa vào phân tích EFA”, bên dưới là một số ý kiến, đề xuất từ các nhà khoa học về phân tích nhân tố EFA, các bạn có thể tìm hiểu:
  • Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008), số lượng quan sát các biến (cỡ mẫu) ít nhất phải đạt gấp 4 đến 5 lần số biến trong khi phân tích nhân tố EFA.
  • Hair et al. (2009) cho rằng để sử dụng phân tích EFA, kích thước cỡ mẫu tối thiểu phải là 50, tốt nhất nên là 100. Ông Hair đề xuất, cố gắng tối đa hóa tỷ lệ quan sát trên mỗi biến đo lường là 5:1, có nghĩa là cứ 1 biến đo lường thì cần tối thiểu là 5 quan sát.
  • Stevens (2002, theo Habing 2003) một yếu tố được xác định là đáng tin cậy nếu như yếu tố này có từ 3 biến đo lường trở lên.

4. So sánh giữa EFA và CFA (Confirmatory Factor Analysis)

4.1. Giống nhau

• Cả hai phân tích đều dùng để đánh giá mối quan hệ giữa các biến quan sát với các biến tiềm ẩn. Qua đó xem xét được biến quan sát nào có ảnh hưởng nhiều nhất vào biến tiềm ẩn mẹ, các biến quan sát nào không có ảnh hưởng.
• Cả hai phân tích đều có tính chất hội tụ (convergence) và tính chất phân biệt (discriminant) của các nhóm cấu trúc biến.

4.2. Khác nhau

5. Mô hình của EFA

• Trong EFA, mỗi biến đo lường được biễu diễn như là một tổ hợp tuyến tính của các nhân tố cơ bản, còn lượng biến thiên của mỗi biến đo lường được giải thích bởi những nhân tố chung(common factor). Biến thiên chung của các biến đo lường được mô tả bằng một số ít các nhân tố chung cộng với một số nhân tố đặc trưng(unique factor) cho mỗi biến. Nếu các biến đo lường được chuẩn hóa thì mô hình nhân tố được thể hiện bằng phương trình:

Xi = Ai1 * F1 + Ai2 * F2 + Ai3 * F3 + . . .+ Aim * Fm + Vi*Ui

• Trong đó,
  • Xi : biến đo lường thứ i đã được chuẩn hóa
  • Aij: hệ số hồi qui bội đã được chuẩn hóa của nhân tố j đối với biến i
  • F1, F2, . . ., Fm: các nhân tố chung
  • Vi: hệ số hồi qui chuẩn hóa của nhân tố đặc trưng i đối với biến i
  • Ui: nhân tố đặc trưng của biến i

• Các nhân tố đặc trưng có tương quan với nhau và tương quan với các nhân tố chung; mà bản thân các nhân tố chung cũng có thể được diễn tả như những tổ hợp tuyến tính của các biến đo lường, điều này được thể hiện thông qua mô hình sau đây:

Fi = Wi1*X1 + Wi2*X2 + Wi3*X3 + . . . + Wik*Xk

• Trong đó,
  • Fi: ước lượng trị số của nhân tố i
  • Wi: quyền số hay trọng số nhân tố(weight or factor scores coefficient)
  • k: số biến

Trong quá trình phân tích nhân tố EFA, cần đưa các biến kiểm soát vào mô hình giúp kiểm soát các yếu tố ngoại cảnh có thể ảnh hưởng đến kết quả phân tích, đặc biệt là khi thực hiện phân tích trên các dữ liệu quan sát trong thực tế. Để hiểu rõ hơn các biến kiểm soát có thể có vài trò quan trọng và ảnh hưởng đến quá trình phân tích nhân tố EFA như thế nào, xem ngay biến kiểm soát là gì? - Vai trò và cách kiểm soát biến trong SPSS 

6. Các bước thực hiện EFA

Quy trình thực hiện EFA, có nhiều nhà nghiên cứu đưa ra các bước(step) khác nhau:

i) Theo Hoàng Trọng và Chu Mộng Ngọc(2010), có 6 bước để thực hiện EFA:

ii) Theo Rietveld & Van Hout (1993), có 7 bước chính để thực hiện EFA:

iii) Theo Williams, Onsman, Brown (2010), có 5 bước thực hiện EFA

Phân tích nhân tố EFA và ANCOVA (Analysis of Covariance) là rất quan trọng trong quá trình phân tích dữ liệu. Cả hai phương pháp đều sử dụng biến kiểm soát để kiểm soát ảnh hưởng của các yếu tố khác trong quá trình phân tích. Tuy nhiên, cách thực hiện và mục đích của hai phương pháp này khác nhau. Xem ngay Ancova là gì? Cách Kiểm Định Ancova trong SPSS tại website Luận văn 1080 để hiểu về chúng và tránh được những sai sót không đáng có trong quá trình tiến hành kiểm định.

7. Các vấn đề cần lưu ý trong phân tích EFA

7.1  Phân tích EFA chung cho tất cả các biến độc lập và biến phụ thuộc hay phân tích riêng?

• Phân tích nhân tố khám phá (EFA) thường được dùng trên tất cả các biến độc lập, nhằm phát hiện các nhân tố tiềm ẩn có thể diễn giải sự biến thiên của các biến đó. Tuy vậy, ở một số trường hợp, phân tích EFA có thể được kiểm định trên các biến phụ thuộc, nhằm kiểm định các yếu tố tiềm ẩn ảnh hưởng đến sự biến thiên của các biến phụ thuộc đó.
• Nhưng phân tích EFA dựa trên tất cả các biến độc lập là đa số hơn và thường được dùng rộng rãi trong các nghiên cứu khoa học thực tiễn và các ứng dụng thực tế trong nhiều lĩnh vực khác nhau. 
• Trong trường hợp phân tích EFA được áp dụng cho các biến phụ thuộc, các biến này thường được xem như là các trị số của các biến độc lập, và phân tích EFA nhằm kiểm nghiệm ra các yếu tố ảnh hưởng đến sự biến thiên của các trị số này.
• Không thể đưa các biến phụ thuộc vào chung với các biến độc lập để phân tích EFA cùng một lúc, khi sử dụng phép quay vuông góc và sử dụng giá trị nhân tố do phân tích EFA tạo ra để phân tích tiếp theo (Nguyễn Đình Thọ, 2012).
• >>> Cần lưu ý rằng phép quay nếu dùng giá trị yếu tố do phân tích EFA tạo ra để phân tích tiếp theo.

7.2  Phân tích EFA chung cho tất cả các biến độc lập và biến phụ thuộc hay phân tích riêng

• Tuy nhiên, trong trường hợp sử dụng phân tích EFA để đánh giá các giá trị thang đo (là phương pháp dùng để đánh giá liên kết) nếu sử dụng phân tích EFA cho từng loại thang đo riêng lẻ thì sẽ không thể đạt được giá trị phân biệt tốt nhất (các biến chỉ đo lường được các khái niệm muốn đo hay cùng đo lường các khái niệm khác)
• >>> Lưu ý khi dùng phân tích EFA để đánh giá các giá trị phân biệt chỉ mang tính chất tham khảo, cần kiểm định xem hệ số tương quan giữa hai khái niệm có khác 1 hay không?.
• Phân tích nhân tố khám phá (EFA) thường được nghiên cứu dựa trên các biến độc lập nhằm xác định các yếu tố tiềm ẩn diễn giải sự biến thiên của các biến độc lập đó. Tuy nhiên, ở một số trường hợp, phân tích EFA có thể được thực hiện dựa trên các biến phụ thuộc, nhằm kiểm nghiệm các yếu tố ẩn ảnh hưởng đến sự biến thiên của các biến phụ thuộc đó.
• Tuy nhiên, thực hiện phân tích EFA chung cho tất cả các biến độc lập và biến phụ thuộc không phải là một lựa chọn nhiều nhất trong nghiên cứu và phân tích dữ liệu thống kê.
• Vì các biến độc lập và biến phụ thuộc thường không có mối tương quan lẫn nhau, và thường có mục đích phân tích thống kê khác nhau. Chính vì vậy, phân tích EFA dùng chung cho tất cả các biến độc lập và biến phụ thuộc có thể sẽ không cho ra được kết quả phân tích rõ ràng và có ý nghĩa trong thống kê.
• Tóm lại, phân tích EFA thường được dùng trên các biến độc lập nhằm phát hiện các yếu tố tiềm ẩn giải thích sự biến thiên của các biến độc lập đó. Trong một số trường hợp, phân tích EFA có thể được thực hiện trên các biến phụ thuộc để xác định các yếu tố tiềm ẩn ảnh hưởng đến sự biến thiên của các biến phụ thuộc đó. Tuy nhiên, phân tích EFA có thể dùng chung cho tất cả các biến độc lập và biến phụ thuộc đó không phải là lựa chọn tốt nhất trong nghiên cứu và phân tích dữ liệu thống kê.

Trong khi học về tóm tắt và trình bày dữ liệu, chắc chắn bạn cần quan tâm đến nội dung xử lý câu hỏi có thể chọn nhiều trả lời. Chúng ta xử lý câu hỏi nhiều lựa chọn trong SPSS như thế nào? Và chúng ta thực hiện thống kê tần số ra sao? là những câu hỏi nhiều người đặt ra khi đề cập đến nội dung này. Tham khảo ngay bài viết tại website Luận văn 1080 của chúng tôi để nhận được câu trả lời chính xác nhất.

Như vậy, bài viết trên đã tổng hợp các khái niệm, mục tiêu, ứng dụng, các điều kiện, mô hình và các bước thực hiện EFA chuẩn nhất. Hy vọng sẽ nắm được tất cả kiến thức trên. Chúc các bạn áp dụng vào bài phân tích thành công!