Phân tích nhân tố khám phá EFA là gì

Cập nhật: 19/10/2022 bởi admin1

Nội dung chính (Nếu bạn chưa đăng nhập, nhiều nội dung có thể đã bị ẩn đi)

Khái niệm về EFA

Phân tích nhân tố khám phá (EFA) là một phương pháp phân tích định lượng được sử dụng để giảm một tập hợp nhiều biến phụ thuộc lẫn nhau có thể được đo lường thành một tập hợp các biến nhỏ hơn (được gọi là nhân tố) để có ý nghĩa. nhưng nó vẫn chứa nhiều nội dung thông tin của tập hợp các biến ban đầu (Hair et al. 2009).

Mục tiêu của EFA

Hai mục tiêu chính của phân tích EFA là xác định:

– Số lượng các yếu tố ảnh hưởng đến một tập hợp các biến đo lường.

– Độ mạnh của mối quan hệ giữa từng yếu tố và từng biến đo lường

Ứng dụng EFA

EFA thường được sử dụng trong nhiều lĩnh vực quản lý, kinh tế, tâm lý học, xã hội học, … khi đã có được khung khái niệm từ các lý thuyết hoặc nghiên cứu trước đó.

Trong các nghiên cứu kinh tế, người ta thường sử dụng thang đo chỉ số bao gồm nhiều câu hỏi (biến đo lường) để đo lường các khái niệm trong mô hình khái niệm, và EFA sẽ góp phần rút gọn một tập hợp nhiều biến có thể đo lường thành một số hóa đơn.

Khi chúng ta có một số lượng nhỏ các yếu tố, nếu chúng ta sử dụng các yếu tố này như là các biến độc lập trong hàm hồi quy bội, thì mô hình sẽ giảm khả năng vi phạm hiện tượng đa cộng tuyến.

Ngoài ra, các nhân tố được rút ra sau khi thực hiện phân tích EFA sẽ có thể được thực hiện trong mô hình Logit, phân tích hồi quy đa biến, sau đó chúng có thể tiếp tục thực hiện phân tích đa biến nhân tố khẳng định (CFA) để đánh giá độ tin cậy của mô hình hóa hoặc thực hiện mô hình cấu trúc tuyến tính (Structural Equation Modeling, SEM) để kiểm tra mối quan hệ phức tạp giữa các khái niệm.

Đọc tiếp nội dung bạn quan tâm

Filed under: Giới thiệu nội dung - @ 1:23 sáng