Sử dụng phần mềm SPSS phân tích nhân tố khám phá EFA trong trường hợp nghiên cứu cụ thể được thực hiện với hướng dẫn sau đây. Giới thiệu nghiên cứuNội dung nghiên cứu được trích ra từ Ví dụ 4.8 (trang 183) của cuốn sách NGHIÊN CỨU KHOA HỌC TRONG KINH TẾ - XÃ HỘI & Hướng dẫn viết luận văn/luận án. Phân tích nhân tố khám phá EFA cho thang đo đa hướng dịch vụ nhà hàng được thực hiện với sự hỗ trợ của Phần mềm SPSS ver. 20. Thực hiện hoàn toàn tương tự với những phiên bản Phần mềm SPSS khác. Thực hiện phân tíchTiến hành phân tích nhân tố khám phá EFA bằng cách nhấn chọn Menu Analyze > Dimension Reduction > Factor… như được minh họa ở Hình 1. Hình 1. Tiến hành phân tích nhân tố khám phá EFA cho thang đo chất lượng dịch vụ của nhà hàng Xuất hiện hộp thoại Factor Analysis trình bày ở Hình 2. Hình 2. Hộp thoại Factor Analysis, phân tích nhân tố khám phá EFA Chọn tất cả các biến cần phân tích Ri và Ei rồi đưa vào hộp Variables bằng cách chọn biến rồi nhấn vào nút mũi tên ở giữa Hình 2 được kết quả chọn các biến trình bày ở Hình 3. Hình 3. Chọn các biến phân tích nhân tố khám phá EFA thang đo chất lượng dịch vụ của nhà hàng Nhấn nút Descriptives… ở giao diện Factor Analysis Hình 3 xuất hiện hộp thoại Descriptives như được trình bày ở Hình 4. Hình 4. Hộp thoại Descriptives, phân tích nhân tố khám phá EFA Ở hộp thoại Descriptives tích chọn ô Coefficients để hiển thị ma trận tương quan R, chọn ô KMO and Bartlett’s test of sphericity để hiển thị giá trị hệ số KMO và trị thống kê của kiểm định Bartlett. Nếu muốn xuất kết quả ma trận nghịch đảo của ma trận tương quan R thì tích chọn vào ô Inverse; nhấn Continue để trở về giao diện Factor Analysis Hình 3. Tiếp tục nhấn vào nút Extraction… ở giao diện Factor Analysis xuất hiện hộp thoại Extraction trình bày ở Hình 5. Ở tùy chọn Method chọn phương pháp Principal Components (phân tích nhân tố chính yếu PCA). Ở tùy chọn Analyze chọn Correlation Matrix để chọn xuất kết quả ma trận tương quan. Chọn thể hiện giải pháp chưa xoay nhân tố (Unrotated factor solution) và biểu đồ Scree (Scree plot). Phần trích chọn thể hiện những nhân tố có giá trị Eigenvalue lớn hơn 1 (Based on Eigenvalue: Eigenvalue greater than: 1); nhấn Continue để trở về giao diện Factor Analysis (Hình 3). Hình 5. Hộp thoại Extraction, phân tích nhân tố khám phá EFA Tiếp tục nhấn nút Rotation… xuất hiện hộp thoại Rotation trình bày ở Hình 6. Tích chọn phép xoay vuông góc Varimax (Method: Varimax), thể hiện kết quả xoay nhân tố (Display: Rotated solution) và biểu đồ hệ số tải (Display: Loading plot). Số lần lặp mặc định khi xoay nhân tố là 25 và nhấn Continue để trở về giao diện Factor Analysis. Hình 6. Hộp thoại Rotation, phân tích nhân tố khám phá EFA Ở giao diện Factor Analysis nhấn vào nút Scores… xuất hiện hộp thoại Factor Scores như được trình bày ở Hình 7. Tích chọn mục Save as variables để lưu biến điểm nhân tố nhằm sử dụng cho việc phân tích hồi qui sau này (biến độc lập). Kết quả điểm nhân tố sẽ được lưu ở màn hình chính với ký hiệu, ví dụ Fac1_1; tức là điểm cho Nhân tố 1 ở lần phân tích thứ nhất. Điểm nhân tố đã được chuẩn hóa nên sẽ có trị trung bình bằng 0 và phương sai bằng 1. Kích vào ô Regression ở khung method để chọn phương pháp Hồi qui trong việc xác định hệ số điểm nhân tố Wmi. Tích chọn Display factor score coefficient matrix để yêu cầu phần mềm xuất kết quả ma trận hệ số điểm nhân tố. Nhấn Continue để trở về giao diện Factor Analysis. Hình 7. Hộp thoại Factor Scores, phân tích nhân tố khám phá EFA Nhấn vào nút Options ở giao diện Factor Analysis xuất hiện hộp thoại Options trình bày ở Hình 8. Chọn sắp xếp các biến theo thứ tự hệ số tải từ lớn đến nhỏ (Sorted by size) và trong ma trận nhân tố chỉ thể hiện những hệ số tải nhân tố có giá trị tuyệt đối lớn hơn 0.4 (Suppress small coefficients: Absolute value below: .4). Nhà nghiên cứu có thể thay giá trị 0.4 này bằng một giá trị khác nhằm lọc không cho hiển thị những hệ số tải bé hoặc có thể không chọn ở ô này. Nhấn Continue để trở về giao diện Factor Analysis. Hình 8. Hộp thoại Options, phân tích nhân tố khám phá EFA Nhấn vào nút OK ở giao diện Factor Analysis để xác nhận yêu cầu; phần mềm xuất kết quả phân tích nhân tố khám phá EFA như được trình bày ở các Bảng từ 1 đến 7. Bảng 1. Ma trận tương quan các biến Ri, và Ei, thang đo chất lượng dịch vụ nhà hàng Correlation Matrix R1 R2 R3 R4 E1 E2 E2 E4 Correlation R1 1.000 .582 .672 .736 -.055 .137 .033 .435 R2 .582 1.000 .579 .623 -.118 .070 -.129 .282 R3 .672 .579 1.000 .609 .072 .168 -.078 .442 R4 .736 .623 .609 1.000 .040 .132 .075 .342 E1 -.055 -.118 .072 .040 1.000 .782 .763 .272 E2 .137 .070 .168 .132 .782 1.000 .676 .501 E3 .033 -.129 -.078 .075 .763 .676 1.000 .223 E4 .435 .282 .442 .342 .272 .501 .223 1.000 Bảng 2. Hệ số KMO và trị thống kê kiểm định Bartlett KMO and Bartlett's Test Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. .726 Bartlett's Test of Sphericity Approx. Chi-Square 123.644 df 28 Sig. .000 Bảng 3. Kết quả phần chung Communalities thang đo chất lượng dịch vụ nhà hàng Communalities Initial Extraction R1 1.000 .773 R2 1.000 .657 R3 1.000 .709 R4 1.000 .723 E1 1.000 .853 E2 1.000 .844 E3 1.000 .771 E4 1.000 .503 Extraction Method: Principal Component Analysis. Bảng 4. Tổng phương sai trích của thang đo chất lượng nhà hàng Total Variance Explained Component Initial Eigenvalues Extraction Sums of Squared Loadings Rotation Sums of Squared Loadings Total % of Variance Cumulative % Total % of Variance Cumulative % Total % of Variance Cumulative % 1 3.311 41.391 41.391 3.311 41.391 41.391 3.171 39.637 39.637 2 2.521 31.514 72.905 2.521 31.514 72.905 2.661 33.268 72.905 3 .685 8.562 81.466 4 .466 5.823 87.289 5 .419 5.234 92.523 6 .257 3.218 95.741 7 .212 2.648 98.389 8 .129 1.611 100.00 Extraction Method: Principal Component Analysis. Hình 9. Biểu đồ Scree thang đo chất lượng nhà hàng Bảng 5. Ma trận trước khi xoay nhân tố thang đo chất lượng dịch vụ của nhà hàng Component Matrixa Component 1 2 R1 .808 R4 .794 R3 .783 E4 .685 R2 .678 -.444 E1 .858 E3 .823 E2 .524 .754 Extraction Method: Principal Component Analysis. a 2 components extracted. Bảng 6. Ma trận xoay nhân tố thang đo chất lượng dịch vụ của nhà hàng Rotated Component Matrixa Component 1 2 R1 .879 R4 .848 R3 .841 R2 .802 E4 .545 .454 E1 .922 E2 .905 E3 .875 Extraction Method: Principal Component Analysis. Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization. a Rotation converged in 3 iterations. Hình 10. Vị trí các biến sau khi xoay nhân tố thang đo chất lượng dịch vụ của nhà hàng Bảng 7. Ma trận hệ số điểm nhân tố thang đo chất lượng dịch vụ của nhà hàng Component Score Coefficient Matrix Component 1 2 .279 -.022 .260 -.073 .266 -.012 .268 -.009 -.049 .352 .018 .338 -.054 .335 .157 .153 Extraction Method: Principal Component Analysis. Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization. Component Scores. Hình 12. Giá trị điểm nhân tố thang đo chất lượng dịch vụ của nhà hàng Giá trị điểm nhân tố của từng nhân tố được SPSS tạo ra (phần mềm tự động kí hiệu cho các nhân tố này là FAC1_1, FAC2_1 tương ứng với các nhân tố được rút trích). Giá trị này được sử dụng cho các phân tích sau như phân tích hồi qui (phần đánh dấu của Hình 12). |
