Tiêu đề Chương 5 - Nhan to PTDL KD.docx ✅

1 CHƯƠNG 5: PHÂN TÍCH NHÂN TỐ 5.1 Giới thiệu về phân tích nhân tố khám phá EFA 5.1.1. Một số khái niệm Trước hết chúng ta sẽ xem xét lại mối quan hệ giữa hai loại biến độc lập và phụ thuộc. Sở dĩ chúng ta xác định biến X là độc lập, biến Y là phụ thuộc bởi trên các lý thuyết hoặc các nghiên cứu trước đã chứng minh rằng X sự có tác động lên Y. Khi X thay đổi có tác động lên Y cũng thay đổi, do đó giữa X và Y trong hầu hết các trường hợp sẽ có sự tương quan từ mức trung bình đến mạnh. Sự tương quan này làm cho tính phân biệt giữa X và Y không cao. Phân tích nhân tố khám phá EFA là một bước rất quan trọng khi thực hiện phân tích dữ liệu định lượng. Khi kiểm định một lý thuyết khoa học, chúng ta cần đánh giá độ tin cậy của thang đo (phân tích Cronbach Alpha) và giá trị của thang đo (EFA). Một số khái niệm liên quan trực tiếp đến nội dung này bao gồm:  Biến quan sát: biến quan sát (Observed variable) là các biến có thể đo lường trực tiếp, có thể nhìn được một cách trực quan và có chứa các dữ liệu thô hoặc các giá trị. Chúng ta sử dụng biến quan sát khi yếu tố cần thể hiện đã rõ ràng, hoàn toàn quan sát được. Biến quan sát tập trung trực tiếp vào các giá trị, số liệu thay vì đưa ra một giả thuyết trừu tượng nào đó nhằm tránh những tranh cãi nhất định xung quanh vấn đề, đồng thời giúp người nghiên cứu trình bày và phân tích hạng mục cần nghiên cứu một cách nhanh chóng nhất.  Biến tiềm ẩn: biến tiềm ẩn (Latent variables) là các khái niệm hoặc các giả thuyết trong quá trình nghiên cứu ở nhiều lĩnh vực khác nhau. Ngược lại với biến quan sát, biến tiềm ẩn không thể đo lường trực tiếp được mà phải thông qua nhiều yếu tố khác nhau để tạo nên một định nghĩa tổng quát nhất. Một ví dụ về biến tiềm ẩn đó là sự thành công. Mỗi người sẽ có cách định nghĩa riêng về sự thành công. Người thì cho rằng thành công là có được công việc tốt với mức lương cao, trong khi số khác lại nghĩ thành công là khi được làm công việc mà mình đam mê. Như vậy, chúng ta có thể thấy ở đây các nhà nghiên cứu phải dựa các yếu tố khác nhau một cách tổng quan nhất để đưa ra khái niệm cho sự thành công. Đó cũng chính là tác dụng của biến tiềm ẩn - tập hợp các hạng mục đơn lẻ để đưa ra một kết luận mang tính toàn diện nhất.  Biến trung gian: biến trung gian (Mediator – mediating variable) là một trong các loại biến thường được sử dụng trong quá trình nghiên cứu. Biến trung gian xen vào giữa mối quan hệ nhân - quả từ độc lập đến phụ thuộc. Khi phân tích được biến trung gian, chúng
2 ta có thể đánh giá được sự tác động của biến này vào mối quan hệ độc lập - phụ thuộc hay không, sâu hơn nữa chính là sự tác động đó được thể hiện như thế nào (mức độ của tác động đó). Ví dụ: một tác giả sáng tác rất nhiều tập truyện tranh, nội dung của những cuốn truyện ảnh hưởng đến tâm lý của độc giả (sự yêu thích của độc giả). Sự yêu thích của độc giả lại ảnh hưởng đến suy nghĩ tiếp tục mua những cuốn truyện khác của tác giả kia. Ở đây, sự yêu thích của độc giả trong mối quan hệ từ nội dung cuốn truyện đến suy nghĩ tiếp tục mua chính là biến trung gian.  Biến chỉ báo phản ánh và biến chỉ báo cấu tạo: biến chỉ báo phản ánh (Reflective Indicators) có mối quan hệ liên đới với nhau, khi biến chỉ báo này thay đổi sẽ dẫn đến sự thay đổi của biến chỉ báo khác. Ngược lại, biến chỉ báo cấu tạo (Formative Indicators) lại không có sự liên đới, bởi loại biến chỉ báo này thể hiện kết quả của mô hình nghiên cứu nên sự thay đổi của các biến chỉ báo sẽ không bị tác động lẫn nhau. Theo đó, mỗi loại biến sẽ mang những đặc trưng nhất định để phát huy được hết chức năng của chúng. 5.1.2. Kiểm định độ tin cậy thang đo Cronbach Alpha Với kiểm định độ tin cậy thang đo Cronbach Alpha, chúng ta đang đánh giá mối quan hệ giữa các biến trong cùng một nhóm, cùng một nhân tố, chứ không xem xét mối quan hệ giữa tất cả các biến quan sát ở các nhân tố khác. Ví dụ 5.1. Giả sử một nhóm các nhân tố ảnh hưởng đến trách nhiệm của các nhân viên trong công ty theo 5 nhân tố thành phần là và . TN1 TN2 TN3 TN4 TN5 TN1 TN2 TN3 TN4 TN5 1 1 1 0 1 0 0 2 2 1 2 2 2 1 2 2 0 1 1 0 3 1 1 1 3 1 2 0 1 1 1 1 2 2 1 1 0 0 2 1 1 2 1 0 1 0 0 1 1 1 0 1 2 0 3 3 2 2 1 2 1 1 2 1 1 0 1 0 4 1 0 1 1 1 2 0 1 2 0 0
3 0 2 3 1 3 1 1 2 2 1 2 0 0 1 2 1 1 0 3 2 1 1 1 2 2 1 1 1 0 0 2 2 1 2 0 1 2 0 2 1 1 1 0 2 1 1 2 0 1 1 1 2 1 1 1 1 0 1 1 1 0 2 1 0 2 2 3 2 0 2 2 2 3 0 0 1 2 3 1 2 1 1 0 1 1 0 2 1 2 1 1 0 1 2 1 2 1 1 3 1 1 2 1 1 0 2 0 0 1 2 2 1 1 1 1 1 0 1 1 2 4 2 1 1 2 0 1 1 0 2 2 2 2 2 4 2 1 2 3 2 0 2 1 1 2 2 1 1 2 1 1 3 0 2 0 1 1 0 1 2 1 0 1 1 1 2 2 1 1 2 Khi đó, hệ số Cronbach Anpha được biểu diễn như sau:
4 Khi đó hệ số Cronbach Alpha nhận giá trị bằng 0.3819. Trong trường hợp cần chi tiết các phân tích để ra hệ số Cronbach Alpha, chúng ta sử dụng kết quả sau: Và như vậy hệ số Cronbach Alpha qua các thành phần các nhân tố được thể hiện trong bảng và kết quả cuối cùng cũng tương tự trường hợp trên là 0.3819. Trong trường hợp cần thêm thông tin chi tiết về mối quan hệ giữa các biến thành phần, chúng ta bổ sung thêm ma trận hiệp phương sai như sau: Hoặc ma trận hệ số tương quan, tuy nhiên, trong trường hợp ma trận hệ số tương quan thì kết quả của hệ số Cronbach Alpha có điều chỉnh một ít so với kết quả ban đầu.