- Giải đáp các câu hỏi trong quá trình thực hành SPSS
- Cách thức gửi, nội dung hỗ trợ và nhận giải đáp
- Lỗi không mở được file dữ liệu SPSS
- Cách chuyển dữ liệu từ file SPSS lên Excel
- Nếu loại 1 biến được alpha tốt hơn thang đo hiện tại thì có cần loại biến đó không?
- Cronbach’s Alpha dao động trong khoảng nào?
- Cronbach’s Alpha Based on Standardized Items là gì? Dùng hệ số này hay Cronbach’s Alpha để phân tích?
- Em đã có bảng dữ liệu rồi, có thể chạy phân tích Cronbach’s alpha được không?
- Khi nào tôi nên phân tích Cronbach’s Alpha?
- Một thang đo mà các đáp án rất đồng nhất, thể hiện sự nhất quán cao nhưng tại sao kiểm tra hệ số cronbach’s alpha vẫn không đạt?
- Lỗi không xuất hiện bảng KMO and Bartlett’s Test và thông báo “This matrix is not positive definite”
- Gặp hiện tượng hệ số KMO nhỏ hơn 0.5 (KMO<05) thì phải làm sao?
- Chọn phép xoay và phép trích nào khi phân tích EFA?
- Cùng 1 bộ data mà nhiều người chạy có thể chạy EFA ra nhiều kết quả khác nhau hay không?
- Chạy EFA ra các kết quả khác nhau từ một bộ dữ liệu có vấn đề gì không?
- Khi chạy EFA cho toàn bộ thang đo rồi, có cần chạy lại cho từng factor nhỏ thu được hay không?
- Hiện tượng biến quan sát nhảy lung tung khi phân tích EFA
- Hiện tượng chạy EFA ra số nhân tố quá ít hay quá nhiều
- Xử lý hiện tượng một nhân tố nào đó chỉ có một biến quan sát duy nhất tải lên khi phân tích EFA
- Khi nào dùng independent sample t test và khi nào dùng one way anova?
- Dùng one way anova thay thế independent sample t test có được không (khi biến phân loại chỉ có 2 nhóm)?
- Có cần thực hiện nhiều kiểm định sâu mỗi loại trong One-way anova không?
- Hiện tượng khi chạy One-way ANOVA thì kiểm định ở bảng ANOVA và kiểm định sâu (Post Hoc) mâu thuẫn
- Hiện tương không trả về kết của của bài Robust tests trong bài One-way ANOVA (thống kê Welch hay Brown-Forsythe không hiển thị)
- Hiện tượng không trả về bài kiểm tra Post Hoc khi chạy One-way ANOVA
- Nếu không dùng bài kiểm tra independent sample t test mà đưa biến phân loại vào phương trình hồi quy như 1 biến giả để xét có được không?
- Hướng dẫn một kiểm định tham số kiểm định tính phân phối chuẩn của một biến trên SPSS
- Hiện tượng đa cộng tuyến là gì?
- Kiểm tra tính phân phối chuẩn của phần dư khi hồi quy tuyến tính bằng đồ thị trên SPSS
- Kiểm định Jarque-Bera trên SPSS như với phần mềm EVIEWS (Kiểm định tính phân phối chuẩn)
Cập nhật: 27/08/2022 bởi admin0
Có lẽ vấn đề các bạn quan tâm chính là “Hiện tượng số nhân tố chạy ra quá ít hay quá nhiều so với dự kiến”
Vậy trên thực tế khi gặp hiện tượng này chúng ta có thể làm gì?
Nội dung chính (Nếu bạn chưa đăng nhập, nhiều nội dung có thể đã bị ẩn đi)
Nếu các biến quan sát nhảy lung tung
+ Hãy xem xét việc các nhân tố chính được trích như vậy có hợp lý không? Nếu có hãy điều chỉnh lại các bước tiếp theo
+ Đặt tên nhân tố mới theo tín chất chung nhất của các biến quan sát thành phần
+ Nếu không có tên hợp lý như vậy có thể quay về đặt cái tên chung chung như Factor1, factor2, ….
+ Một lựa chọn khác là xem xét lấy tên của nhóm chính (nhiều biến quan sát) làm tên cho nhóm này và phân tích tiếp. Các nghiên cứu sau tiêp tụ hiệu chỉnh
+ Cũng có thể tăng/ giảm số nhân tố được trích xem kết quả có ổn hơn không? Xem bài viết https://vaxidi.com/mot-so-thu-thuat-khi-phan-tich-efa-tren-spps
Quay lại ví dụ lấy từ một bài viết thuộc seri về Cronbach alpha nhé
Xem bài viết tại đây: https://vaxidi.com/vai-vi-du-ve-viec-xu-ly-viec-gap-thang-do-co-cronbachs-alpha-khong-dat
Cùng kéo xuống dưới cùng và xem xét
+ Nếu bạn đầu bạn thiết kế 1 thang đo đo lường gồm 7 biến quan sát, nhưng 7 biến này lại phản ảnh 2 yêu tố khác biết (không có tương quan) vậy việc tăng số lượng nhân tố được trích là bình thường. Cứ đặt tên nhân tố mới theo tính chất các biến quan sát thành phần phản ảnh nó. Biến CƠ SỞ VẬT CHẤT đã được tách biệt thành 2 biến đó là CƠ SỞ VẬT CHẤT BÊN TRONG và CƠ SỞ VẬT CHẤT BÊN NGOÀI. Vậy số nhân tố dự kiến tăng lên là hợp lý.
+ Lật ngược lại, nếu bạn thiết kế bộ thang đo gồm 2 nhân tố thành phần là CƠ SỞ VẬT CHẤT BÊN TRONG và CƠ SỞ VẬT CHẤT BÊN NGOÀI nhưng 2 biến này khá đồng bộ với nhau, vì vậy cảm nhận của sinh viên là tương đồng, khi đó EFA sẽ chỉ ra rằng 2 nhóm đó thực chất chỉ là một nhân tố. Vậy số nhân tố dự kiến giảm đi là hợp lý.
+ Nhưng nếu biến CƠ SỞ VẬT CHẤT lại dồn chung với biến KHẢ NĂNG ĐÁP ỨNG thì tính sao. Xét một bài toán mà bạn sẽ phải dùng mô hình hồi quy tuyến tính về sau
+ Thông thường các bạn sẽ được hướng dẫn là tạo ra 1 nhân tố tên là “cơ sở vật chất và khả năng đáp ứng” Sau này sẽ dùng biến này cho phân tích hồi quy chẳng hạn. Điều này cũng có thể chấp nhận được.
+ Thực chất nếu tạo ra 2 biến đại diện thì 2 biến này tương quan cao, có thể dẫn đến đa cộng tuyến. Nhưng bạn vẫn có thể tạo ra 2 biến đại diện, xem xét 2 mô hình hồi quy (có biến này thì bỏ biến kia ra) để so sánh và bình luận chúng
+ Khi đưa ra giải pháp phản trị rõ ràng vẫn phải là giải pháp cho từng yếu tố một chứ không thể gộp chung nó được,phải không nào?