- Giới thiệu loạt bài phân tích nhân tố khám phá EFA trên SPSS
- Dữ liệu thực hành
- Thang đo đa hướng trong nghiên cứu
- Phân tích nhân tố khám phá EFA (Exploratory Factor Analysis)
- Phân tích thành phần chính (PCA) và phân tích nhân tố khám phá (EFA)
- Phép trích (chiết xuất)- Extraction
- Phép xoay- Rotation
- Các tiêu chuẩn phân tích nhân tố khám phá EFA trong luận văn ở Việt Nam
- Yêu cầu cơ bản (các giả định) của phân tích các thành phần chính PCA (EFA nói chung)
- Phương pháp phân tích thành phần chính
- Phân tích thành phần chính trên SPSS: Thao tác thực hành
- Đọc kết quả phân tích PCA từ output của phần mềm SPSS
- Các tiêu chí lựa chọn số nhân tố được trích xuất -phần 1
- Các tiêu chí lựa chọn số nhân tố được trích xuất -phần 2
- Một số thủ thuật khi phân tích EFA trên SPPS: Kỹ thuật 1: Chỉ định số nhân tố được trích
- Kỹ thuật 2: Ẩn đi các hệ số tải quá nhỏ
- Kỹ thuật 3: Sắp xếp các nhân tố theo thứ tự giảm dần của eigenvalue
- Ứng dụng phân tích EFA trong luận văn và nghiên cứu khoa học
- Ví dụ về một số trường hợp loại biến quan sát khi chạy EFA
- Một số lỗi hay gặp khi phân tích EFA và cách xử lý
- Tính biến đại diện sau khi phân tích EFA (Hướng dẫn tính biến đại diện trên SPSS)
- Phân tích EFA trong bài có phân tích CFA và SEM
- Phân tích Cronbach’s Alpha trước hay EFA trước?
- Đánh giá độ tin cậy, tính hội tụ và phân biệt của các thang đo
- Có thể bạn ngộ nhận?
- Tổng kết về phân tích EFA
- Một số bài toán ví dụ sử dụng phân tích EFA
- Việt hoá các thuật ngữ trong phân tích EFA
- Trình bày bảng kết quả phân tích EFA trong bài
- Viết kết quả phân tích EFA cho bài chạy riêng biến độc lập và phụ thuộc
- Viết kết quả phân tích EFA cho bài chạy chung các biến 1 lần
- Đọc thêm: Chỉ số KMO (Kaiser – Meyer – Olkin Test)
- Đọc thêm: Chạy EFA chung hay riêng
- Văn mẫu: Lý thuyết phân tích EFA
- Văn mẫu: Trình bày kết quả EFA trong luận văn
Đang cập nhật
còn nữa ...