Đang tải... (xem toàn văn)
phân tích nhân tố khám phá (exploratory factor anylis) bằng SPSS
Chương trình Giảng dạy Kinh tế Fulbright Niên khóa 2007-2008 Các phương pháp phân tích Tài liệu phát thêm Chương trình giảng dạy kinh tế Fulbright Học kỳ thu năm 2007 Các phương pháp phân tích Tài liệu phát thêm Phân tích nhân tố khám phá (Exploratory Factor Analysis) SPSS • • • • • Giới thiệu phân tích nhân tố khám phá Thao tác thực Đọc kết Nhân số Các phân tích khác sau thực phân tích nhân tố Khánh Duy Chương trình Giảng dạy Kinh tế Fulbright Niên khóa 2007-2008 Các phương pháp phân tích Tài liệu phát thêm Giới thiệu Phân tích nhân tố khám phá phương pháp phân tích thống kê dùng để rút gọn tập gồm nhiều biến quan sát phụ thuộc lẫn thành tập biến (gọi nhân tố) để chúng có ý nghĩa chứa đựng hầu hết nội dung thông tin tập biến ban đầu (Hair & ctg, 1998) Ví dụ: Thọ & ctg (2005) đo lường “cơ sở hạ tầng đầu tư” tỉnh Tiền Giang thông qua 12 biến quan sát (điện ổn định, nước ổn định … chi phí lao động rẻ) 12 biến quan sát rút gọn thành nhân tố Ba nhân tố đặt tên là: sở hạ tầng, mặt bằng, lao động Stt Biến quan sát Điện ổn định Nước ổn định Thoát nước tốt Giá điện hợp lý Giá nước phù hợp Thông tin liên lạc thuận tiện Giao thông thuận lợi Giá thuê đất hợp lý Chi phí đền bù, giải toả thoả đáng 10 Mặt xếp kịp thời 11 Lao động dồi 12 Chi phí lao động rẻ Nguồn: Thọ &ctg, 2005, 49 Nhân tố Mặt Cơ sở hạ tầng 59 69 65 62 59 58 59 27 13 14 16 08 Lao động 09 06 -.01 26 18 21 22 65 86 83 16 04 31 16 -.11 10 17 -.01 11 07 09 08 80 86 Thao tác thực Bạn mở file chat luong khoa hoc thac si va su hai long cua hoc vien.sav Đây phần liệu khảo sát chất lượng khoá học thạc sĩ hài lòng học viên cao học trường đại học khối kinh tế TPHCM Bản câu hỏi (trích) tương ứng với liệu đính kèm phần phụ lục Bản câu hỏi dựa tảng lý thuyết thang đo CEQ (Course Experience Questionnaire) Ramsden đề xuất đánh giá chất lượng khoá học giáo dục Uc hiệu chỉnh thơng qua nghiên cứu định tính Khánh Duy Chương trình Giảng dạy Kinh tế Fulbright Niên khóa 2007-2008 Các phương pháp phân tích Tài liệu phát thêm Hình Các biến khai báo Khánh Duy Chương trình Giảng dạy Kinh tế Fulbright Niên khóa 2007-2008 Các phương pháp phân tích Tài liệu phát thêm Hình Dữ liệu nhập Khánh Duy Chương trình Giảng dạy Kinh tế Fulbright Niên khóa 2007-2008 Các phương pháp phân tích Tài liệu phát thêm Bước Từ menu SPSS Chọn Analyze Data Reduction Factor Hình Khánh Duy Chương trình Giảng dạy Kinh tế Fulbright Niên khóa 2007-2008 Các phương pháp phân tích Tài liệu phát thêm Hình Khi hộp thoại Factor Analysis xuất + Đưa biến cần phân tích nhân tố vào khung Variables + Sau chọn nút Descriptives Extraction Rotation Options Scores đánh dấu chọn mục phù hợp (khi cần) Hình Khi chọn Descriptives Hộp thoại Hình xuất Đánh dấu chọn KMO and Bartlett’s test of sphericity (nếu cần) Hình Khi chọn Extraction Hộp thoại Hình xuất Trong học, ta sử dụng phương pháp trích mặc định SPSS Principal components Một phương pháp hay sử dụng khác Principal axis factoring Khánh Duy Chương trình Giảng dạy Kinh tế Fulbright Niên khóa 2007-2008 Các phương pháp phân tích Tài liệu phát thêm Hình Khi chọn Rotation Hộp thoại Hình xuất Dánh dấu chọn Varimax phương pháp trích Principal components Đánh dấu chọn Promax phương pháp trích mà bạn chọn Hình Principal axis factoring Hình Khi bấm nút Options, hộp thoại Factor Analysis: Options xuất Trong hộp thoại này: +Chọn Sorted by size để xếp biến quan sát nhân tố đứng gần +Chọn suppress absolute value less than khơng thể trọng số nhân tố có trị tuyệt đối nhỏ giá trị (ví dụ: 0.3) Hình Khi bấm nút Scores, hộp thoại Factor Analysis: Factor Scores xuất Chọn Save as variables bạn muốn lưu lại nhân số (đã chuẩn hoá) nhân tố Khánh Duy Chương trình Giảng dạy Kinh tế Fulbright Niên khóa 2007-2008 Các phương pháp phân tích Tài liệu phát thêm Đọc kết Hình 10 Bảng Ma trận nhân tố xoay kết EFA lần Rotated Component Matrix(a) Component gss5 gss2 gss6 gqs4 gss1 gss4 gqs5 gqs3 gqs6 gss3 gqs2 gqs1 lcs5 lcs3 lcs2 cgss1 cgss4 cgss2 lcs1 cos1 lcs4 cos2 cgss3 cos7 cos8 cos6 cos5 cos3 cos9 cos4 lrs5 gts6 gts4 gts3 gts2 gts5 gts1 lrs1 lrs2 lrs3 lrs4 aws3 aws1 aws2 aws4 ims3 763 708 708 705 697 660 641 624 620 579 574 535 668 646 644 625 620 601 589 570 568 545 518 727 724 723 658 645 567 486 473 ims2 ims1 ims4 gss7 gss8 689 633 615 596 580 555 743 706 656 596 805 795 743 569 671 655 575 493 769 766 Extraction Method: Principal Component Analysis Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization Khánh Duy Chương trình Giảng dạy Kinh tế Fulbright Niên khóa 2007-2008 Các phương pháp phân tích Tài liệu phát thêm a Rotation converged in iterations Trong bảng kết Hình 10, có cột tức có nhiêu thành phần (nhân tố) rút Có nhân tố rút Các số bảng Rotated Component Matrix(a) gọi Factor loading, hay hệ số tải nhân tố, hay trọng số nhân tố Nếu Hình 8, bạn khơng đánh dấu chọn suppress absolute value less than Hình 10, dịng, biến quan sát có Factor loading cột tương ứng (Nếu chọn phương pháp trích Principal axis factoring, thay xem bảng Rotated Component Matrix, bạn xem bảng Pattern Matrix) Trong ví dụ này, Hình 10 hiển thị Factor loading lớn biến quan sát dòng (để đơn giản) Trên dòng định, có số Con số factor loading lớn biến quan sát nằm dòng Biến quan sát vari có factor loading lớn nằm cột biến quan sát vari thuộc nhân tố Biến gss7 có factor loading lớn 0.769 biến gss8 có factor loading lớn 0.766; hai số vị trí cột số 8, nên nhân tố thứ gồm có hai biến quan sát gss7 gss8 Nhân tố thứ bao gồm biến quan sát gts1, gts2, gts3, gts4, gts5,gts6 Factor loading lớn biến quan sát nằm cột số Tương tự vậy, bạn biết nhân tố gồm có biến quan sát Hay nói cách khác, bạn biết biến quan sát nằm nhân tố thứ (cũng có trường hợp Factor loading mang dấu âm, lúc bạn nhớ lấy trị tuyệt đối nó) Một tiêu chuẩn quan trọng Factor loading lớn cần quan tâm: phải lớn 0.51 Hình 10 cho thấy, Factor loading lớn ba biến biến quan sát cos4, lrs5, ims4 nhỏ 0.5 Vì vậy, biến khơng thoả mãn tiêu chuẩn Bạn có nên loại lúc biến không? Không nên Bạn nên loại từ biến quan sát Biến có factor loading lớn mà không đạt bị loại trước Factor loading lớn lrs5 0.473; nhỏ hai số lại (0.486 0.493) Loại biến lrs5 ra, tình hình cải thiện Thực EFA tương tự bước trên, khơng có biến lrs5, bảng kết Hình 11 Hình 11 cho thấy sau loại biến lrs5 Các biến quan sát có factor loading lớn từ 0.5 trở lên Cũng có tác giả quan tâm đến tiêu chuẩn khác biệt hệ số tải nhân tố biến quan sát nhân tố ≥ 0.3 để đảm bảo giá trị phân biệt nhân tố2 Theo Hair & ctg (1998,111), Multivariate Data Analysis, Prentice-Hall International, Inc, Factor loading tiêu để đảm bảo mức ý nghĩa thiết thực EFA (ensuring practical significance) Factor loading > 0.3 xem đạt mức tối thiểu, Factor loading > 0.4 xem quan trọng, > 0.5 xem có ý nghĩa thực tiễn Hair & ctg (1998,111) khuyên bạn đọc sau: chọn tiêu chuẩn factor loading > 0.3 cỡ mẫu bạn phải 350, cỡ mẫu bạn khoảng 100 nên chọn tiêu chuẩn factor loading > 0.55, cỡ mẫu bạn khoảng 50 Factor loading phải > 0.75 Jabnoun & Al-Tamimi (2003) “Measuring perceived service quality at UAE commercial banks”, International Journal of Quality and Reliability Management, (20), Khánh Duy Chương trình Giảng dạy Kinh tế Fulbright Niên khóa 2007-2008 Các phương pháp phân tích Tài liệu phát thêm Hình 11 Bảng Ma trận nhân tố xoay kết EFA lần Rotated Component Matrix(a) Component gss5 760 gss2 716 gss6 707 gqs4 706 gss1 700 gss4 668 gqs5 646 gqs3 625 gqs6 618 gqs2 580 gss3 578 gqs1 537 lcs5 670 lcs2 644 lcs3 643 cgss1 624 cgss4 620 cgss2 598 lcs1 588 cos1 571 lcs4 571 cos2 543 cgss3 514 cos7 735 cos8 729 cos6 720 cos5 659 cos3 652 cos9 581 cos4 509 gts6 gts4 gts3 gts2 gts5 gts1 lrs1 lrs2 lrs3 lrs4 aws3 aws1 aws2 aws4 ims3 ims2 ims1 ims4 gss8 gss7 Extraction Method: Principal Component Analysis Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization a Rotation converged in iterations Khaùnh Duy 695 637 621 603 575 546 753 706 642 555 805 792 747 569 685 666 594 510 769 764 10 Chương trình Giảng dạy Kinh tế Fulbright Niên khóa 2007-2008 Các phương pháp phân tích Tài liệu phát thêm Như biến quan sát đưa vào EFA rút gọn thành nhân tố Bạn biết nhân tố gồm có biến quan sát Người phân tích xem biến quan sát nhân tố biến nào, có ý nghĩa gì, cần dựa lý thuyết … từ đặt tên cho nhân tố Tên cần đại diện cho biến quan sát nhân tố Nhân tố thứ gồm có 12 biến quan sát sau: gss1 Khóa học phát triển kỹ giải vấn đề gss Khóa học làm cho kỹ phân tích tơi sâu sắc gss Khóa học giúp tơi phát triển khả làm việc nhóm gss4 Nhờ tham dự khóa học, tơi cảm thấy tự tin trước vấn đề cản trở, hay vấn đề gss5 Khóa học cải thiện kỹ viết khoa học tơi gss6 Khóa học phát triển khả lập kế hoạch công việc thân tơi gqs1 Trường khuyến khích tơi say mê, đam mê việc học sâu nữa, với bậc học cao gqs2 Khóa học cung cấp cho lĩnh vực kiến thức quan điểm rộng gqs3 Q trình học khuyến khích tơi đánh giá mạnh, khả gqs4 Tôi học để áp dụng nguyên tắc, kiến thức học vào tình gqs5 Khóa học giúp tự tin để khám phá vấn đề gqs6 Tơi cho tơi học có giá trị cho tương lai tơi Dưới góc độ lý thuyết, biến quan sát thuộc thành phần Phát triển kỹ chung (Generic Skills Scale) Chất lượng tốt nghiệp (Graduate Qualities Scale) Bạn đặt tên cho nhân tố thứ “Chất lượng tốt nghiệp & phát triển kỹ chung” tên khác “phát triển kiến thức – kỹ – thái độ với nghề nghiệp” … Nhân tố thứ hai gồm có 11 biến quan sát lcs1 Tôi cảm thấy phận học viên, giảng viên, nhân viên cam kết thực tốt việc việc học tập, nghiên cứu, giảng dạy phục vụ việc dạy - học lcs2 Tơi tìm hiểu vấn đề hứng thú khoa học với đội ngũ giảng viên, học viên trường lcs3 Tôi cảm thấy tin tưởng người khác trường họ khám phá ý tưởng lcs4 Những ý tưởng đề nghị học viên sử dụng q trình học lcs5 Tơi cảm thấy thuộc cộng đồng đại học cgss1 Các tiêu chuẩn, yêu cầu việc học tập/nghiên cứu biết đến cách dễ dàng cgss2 Tôi thường biết rõ kỳ vọng tơi khóa học, điều mà tơi cần làm cgss3Tơi tích cực khám phá thực người ta mong đợi tơi khóa học cgss4 Đội ngũ giảng viên làm rõ họ kỳ vọng yêu cầu học viên từ buổi học môn học cos1 Những hoạt động liên quan đến việc tổ chức khóa học thực tốt cos2 Tơi nhận thơng tin, lời khun hữu ích để lên kế hoạch học tập nghiên cứu Các biến quan sát nhân tố thứ hai liên quan đến thành phần Cộng đồng học tập (Learning Community Scale), Mục tiêu & tiêu chuẩn rõ ràng (Clear Goals and Standards Scale), hai biến quan sát thành phần Tổ chức khóa học (Course Organisation Scale) Nó liên quan đến vấn đề văn hoá học tập; trường đại học cần tạo mơi trường để học viên cảm nhận nơi thực cộng đồng học tập nghiên cứu Bạn đặt tên nhân tố Cộng đồng học tập tên phản ánh rõ biến quan sát nhân tố, giữ khái niệm Khaùnh Duy 11 Chương trình Giảng dạy Kinh tế Fulbright Niên khóa 2007-2008 Các phương pháp phân tích Tài liệu phát thêm mang tính lý thuyết thang đo CEQ, bạn sử dụng tên khác “Văn hóa học tập” Nhân tố thứ ba bao gồm biến quan sát (từ cos3 đến cos9), đặt tên chương trình đào tạo cos3 Các mơn học chương trình tổ chức cách có hệ thống cos4 Khóa học có linh hoạt, mềm dẻo hợp lý để đáp ứng nhu cầu tơi cos5 Tơi có đủ lựa chọn môn học mà muốn học cos6 Các môn học đại, nâng cao chương trình đa dạng cos7 Số lượng mơn học chương trình phù hợp cos8 Các mơn học chương trình đạt độ sâu kiến thức cos9 Khoa sau đại học đáp ứng yêu cầu Nhân tố thứ tư bao gồm biến quan sát thành phần giảng dạy tốt, tên “giảng dạy tốt” (Good Teaching Scale) gts1 Đội ngũ giảng viên (GV) khóa học động viên, thúc đẩy thực tốt công gts2 việc học tập nghiên cứu gts2 Đội ngũ GV dành nhiều thời gian bình luận, góp ý việc học tập nghiên cứu gts3 Đội ngũ giảng viên nỗ lực để hiểu khó khăn mà tơi gặp phải q trình học tập, nghiên cứu gts4 Đội ngũ GV thường cho thông tin hữu ích việc tơi nên làm tiếp tục gts5 Các giảng viên giải thích điều rõ ràng, dễ hiểu gts6 Đội ngũ GV làm việc tận tụy, nghiêm túc để làm cho chủ đề họ trở nên hứng thú Nhân tố thứ năm bao gồm biến quan sát Nguồn lực học tập (Learning Resources Scale) Mức độ đồng ý Nguồn tài liệu thư viện đáp ứng nhu cầu Thiết bị công nghệ thông tin phục vụ giảng dạy &học tập hoạt động có hiệu Nhà trường làm rõ tài liệu sẵn có để hỗ trợ việc học tập tơi Tài liệu học tập rõ ràng súc tích Các tài liệu học tập khóa học thích hợp, cập nhật 7 7 Nhân tố thứ sáu bao gồm biến quan sát thành phần Khối lượng công việc hợp lý (Appropriate Workload Scale) aws1 Tải lượng học tập không nặng nề aws2 Tôi không đủ thời gian để hiểu điều tơi buộc phải học, mà cịn dành aws3 thời gian để nghiên cứu thêm tài liệu tham khảo khác aws4 Khơng có q nhiều áp lực học tập, nghiên cứu aws5 Khối lượng công việc khóa học hợp lý để lĩnh hội kiến thức Khánh Duy 12 Chương trình Giảng dạy Kinh tế Fulbright Niên khóa 2007-2008 Các phương pháp phân tích Tài liệu phát thêm Nhân tố thứ bảy bao gồm biến quan sát thành phần Thúc đẩy tri thức khoa học (Intellectual Motivation Scale) thang đo CEQ lý thuyết Tên Thúc đẩy tri thức khoa học ims1 Tơi nhận thấy q trình học tập, nghiên cứu hứng thú mặt tri thức khoa học ims2 Tơi cảm thấy có động học tập tốt tham dự khóa học ims3 Khóa học khiến tơi hứng thú lĩnh vực khoa học ims4 Nói chung q trình học tập, nghiên cứu đáng giá Nhân tố thứ tám bao gồm hai biến quan sát đặt tên phát triển kỹ ngoại ngữ & tin học gss7 Khóa học phát triển kỹ sử dụng ngoại ngữ tơi gss8 Khóa học phát triển kỹ tin học tơi Ngồi ra, phân tích nhân tố, người ta quan tâm đến kết KMO kiểm định Bartlett; Phương sai trích (% biến thiên giải thích nhân tố) Hình 12 Bảng KMO kiểm định Bartlett sau EFA lần KMO and Bartlett's Test Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy Bartlett's Test of Sphericity Approx Chi-Square df Sig .946 7711.045 1225 000 KMO tiêu dùng để xem xét thích hợp EFA, 0.5≤KMO≤1 phân tích nhân tố thích hợp Kiểm định Bartlett xem xét giả thuyết Ho: độ tương quan biến quan sát không tổng thể Nếu kiểm định có ý nghĩa thống kê (Sig ≤ 0.05) biến quan sát có tương quan với tổng thể (Trọng & Ngọc, 2005, 262) Khaùnh Duy 13 Chương trình Giảng dạy Kinh tế Fulbright Niên khóa 2007-2008 Các phương pháp phân tích Tài liệu phát thêm Hình 12 Trong hình Hình 12, bạn quan tâm đến số cột cuối dòng số (vì có nhân tố rút ra) Con số 66.793 Người ta nói phương sai trích 66.793% Con số cho biết tám nhân tố giải thích 66.793% biến thiên biến quan sát (hay liệu) Có tiêu chuẩn phương sai trích Hair & ctg (1998) yêu cầu phương sai trích phải đạt từ 50% trở lên3 Gerbing & Anderson (1988), “An Update Paradigm for Scale Development Incorporing Unidimensionality and Its Assessments”, Journal of Marketing Research, Vol.25, 186-192 yêu cầu phương sai trích phải lớn 50% Khánh Duy 14 Chương trình Giảng dạy Kinh tế Fulbright Niên khóa 2007-2008 Các phương pháp phân tích Tài liệu phát thêm Câu hỏi thực hành Khi EFA biến quan sát oss1, oss2, oss3 ta có kết sau Bạn cho biết nhận xét mình? KMO and Bartlett's Test Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy Bartlett's Test of Sphericity Approx Chi-Square df Sig .718 429.515 000 Total Variance Explained Component Initial Eigenvalues Total % of Variance Cumulative % 2.504 83.477 83.477 351 11.711 95.187 144 4.813 100.000 Extraction Sums of Squared Loadings Total % of Variance Cumulative % 2.504 83.477 83.477 Extraction Method: Principal Component Analysis Component Matrixa Component oss1 Nói chung, cảm thấy hài lòng chất lượng khóa học 941 oss2 Khóa học đáp ứng những hy vọng 929 oss3 Hiện nay, trường "nơi hoàn hảo đào tạo thạc só " theo suy nghó 869 Extraction Method: Principal Component Analysis a components extracted Rotated Component Matrixa a Only one component was extracted The solution cannot be rotated Khaùnh Duy 15 Chương trình Giảng dạy Kinh tế Fulbright Niên khóa 2007-2008 Các phương pháp phân tích Tài liệu phát thêm Nhân số Khi EFA, hộp thoại Factor Analysis, bạn chọn nút Scores, sau nhấp chọn Regression để lưu lại nhân số nhân tố cách tự động Nhân số tính theo cách chuẩn hóa (khơng có đơn vị) Nó thích hợp bạn sử dụng nhân số để phân tích hồi quy, kiểm định mối quan hệ ảnh hưởng biến độc lập đến biến phụ thuộc; thích hợp biến quan sát có đơn vị tính khác Nếu bạn sử dụng nhân số để thực thống kê mô tả, t-test, ANOVA … khơng nên giá trị trung bình 0, khó giải thích; trường hợp này, bạn nên tính nhân số nhân tố cách tính trung bình cộng biến quan sát thuộc nhân tố, cách tính tổng biến quan sát nhân tố (chỉ sử dụng cách items có đơn vị đo lường) Hình 13 Các biến tự động tạo để lưu lại nhân số Câu hỏi thực hành 2: bạn tính hệ số tương quan cặp FAC1_1, FAC2_1, FAC3_1, FAC4_1_1, FAC5_1, FAC6_1, FAC7_1, FAC_8, hệ số tương quan cặp cặp biến bao nhiêu? Khánh Duy 16 Chương trình Giảng dạy Kinh tế Fulbright Niên khóa 2007-2008 Các phương pháp phân tích Tài liệu phát thêm Giả sử bạn muốn tính nhân số phương pháp trung bình cộng biến quan sát thuộc nhân tố Ví dụ, bạn biết nhân tố thứ tư -“giảng dạy tốt” - gồm có biến quan sát từ gts1 đến gts6 Tính nhân số nhân tố lưu vào biến F4 Biến F4 sử dụng để đại diện cho biến quan sát gts1, gts2, gts3, gts4, gts5, gts6 Từ Menu SPSS, chọn transform\compute variable sau khai báo Hình 14 Hình 14 Tính nhân số nhân tố thứ tư - “giảng dạy tốt” Hình 15 Nhân số nhân tố bốn tính cách trung bình cộng Tương tự, bạn tính nhân số nhân tố 1, 2, 3, 5, 6, 7, lưu vào biến tương ứng F1, F2, F3, F5, F6, F7, F8 Kết EFA phần câu hỏi thực hành cho thấy cho oss1, oss2, oss4 nhóm thành nhân tố Giả sử bạn lưu nhân số nhân tố hài lòng biến OS Hình 16 Nhân số tính phương pháp trung bình Khánh Duy 17 Chương trình Giảng dạy Kinh tế Fulbright Niên khóa 2007-2008 Các phương pháp phân tích Tài liệu phát thêm Các phân tích khác sau thực phân tích nhân tố Từ kết EFA, bạn tiếp tục thực nhiều phân tích khác Ví dụ Cronbach’s Alpha, T-test, ANOVA, Hồi quy, đo lường đa hướng, phân cụm … Sáu biến F1, F2, F3, F4, F5, F6 đại diện cho nhiều biến quan sát để đo lường chất lượng khoá học thạc sĩ Sau thực phân tích nhân tố, bạn sử dụng biến F1, F2, F3, F4, F5, F6, OS để thực phân tích khác Hình 17 Nghiên cứu Ostergaard Kristensen (2005) cho thấy mức độ hài lòng chung sinh viên chịu ảnh hưởng nhiều yếu tố, có “chất lượng phần cứng”, “chất lượng phần mềm” chương trình học Trong lĩnh vực giáo dục đại học4, chất lượng đào tạo ảnh hưởng đến hài lòng (Thurau, 2001) Kabanoff (2003) cho nhân tố kỹ chung, giảng dạy tốt, Bao gồm bậc đào tạo đại học, thạc sĩ, tiến sĩ Khánh Duy 18 Chương trình Giảng dạy Kinh tế Fulbright Niên khóa 2007-2008 Các phương pháp phân tích Tài liệu phát thêm mục tiêu tiêu chuẩn rõ ràng, khối lượng công việc hợp lý, đánh giá hợp lý ảnh hưởng tỷ lệ thuận đến mức độ hài lòng Giả sử phương pháp hồi quy tuyến tính bội, bạn muốn xem xét yếu tố từ F1 đến F6, yếu tố thực tác động đến OS cách trực tiếp Kết hồi quy sau sau: Model Summary Model R R Square 856a b Adjusted R Square 732 Std Error of the Estimate 727 68894 a Predictors: (Constant), F7, F3, F2, F1 b Dependent Variable: OS ANOVA b Sum of Squares Model Regression Residual Total Mean Square df 267.611 66.903 97.776 206 475 365.387 210 F 140.954 Sig .000a a Predictors: (Constant), F7, F3, F2, F1 b Dependent Variable: OS Khánh Duy 19 Chương trình Giảng dạy Kinh tế Fulbright Niên khóa 2007-2008 Các phương pháp phân tích Tài liệu phát thêm Coefficients a Standardize d Coefficients Unstandardized Coefficients Model B (Constant) Std Error -.313 213 F1 211 067 F2 177 068 F3 437 F7 189 Collinearity Statistics Correlations Beta t Sig Partial Part VIF -1.469 143 188 3.148 002 214 113 2.736 151 2.616 010 179 094 2.575 055 436 7.882 000 481 284 2.356 057 193 3.293 001 224 119 2.639 a Dependent Variable: OS Câu hỏi thực hành 3: Với kết hồi quy phần này, mơ hình hồi quy có dấu hiệu bị vi phạm giả định hồi quy tuyền tính khơng? Trong nhân tố ảnh hưởng đến OS, nhân tố ảnh hưởng quan trọng nhất, nhì, ba, tư? Scatterplot Histogram Dependent Variable: muc hai long Dependent Variable: Mức độ hài lòng Frequency 40 30 20 10 Mean =1.04E-16 Std Dev =0.99 N =211 -4 -2 Regression Standardized Residual Regression Standardized Residual 50 -2 -4 1 Nếu bạn có ý định sử dụng kết phân tích nhân tố khám phá EFA để thực phân tích CFA (Confirmatory Factor Analysis), SEM (Structural Equation Modeling) trình thực EFA, bạn nên chọn phương pháp trích Principal axis factoring với phép xoay Promax Phân tích nhân tố ngày sử dụng nhiều lĩnh vực nghiên cứu: từ quản trị, marketing, tâm lý học, xã hội học, môi trường, khoa học hành vi, sách cơng … kinh tế phát triển Hy vọng rằng, tài liệu hỗ trợ bạn phần trình học tập Tài liệu tham khảo AUN_The Australian National University (2005), Graduate Destination Survey And Course Experience Questionnaire 2004 SPSS Inc (2006), SPSS 15.0 Base User’s Guide Nguyễn Khánh Duy, Nguyễn Văn Sĩ, Vũ Thị Phương Anh, Lê Thành Nhân (2007), Khảo sát hài lòng học viên trường ĐH Kinh tế TPHCM chất lượng đào tạo thạc sĩ, Đề tài NCKH, Trường ĐH Kinh tế TPHCM Hair, Anderson, Tatham, black (1998), Multivariate Data Analysis, Prentical-Hall International, Inc Harris K.L, James R (2006) The Cource Experience Questionnaire, Graduate Destinations Survey and Learning and Teaching Performance Fund in Australia higher education, The University of North Carolina at Chapel Hill, sẵn có www.unc.edu/ppaq/docs/CEQ-final.pdf (20/09/2006) Khánh Duy 20 ... phương pháp phân tích Tài liệu phát thêm Giới thiệu Phân tích nhân tố khám phá phương pháp phân tích thống kê dùng để rút gọn tập gồm nhiều biến quan sát phụ thuộc lẫn thành tập biến (gọi nhân tố) ... 2007-2008 Các phương pháp phân tích Tài liệu phát thêm Như biến quan sát đưa vào EFA rút gọn thành nhân tố Bạn biết nhân tố gồm có biến quan sát Người phân tích xem biến quan sát nhân tố biến nào, có... 2007-2008 Các phương pháp phân tích Tài liệu phát thêm Giả sử bạn muốn tính nhân số phương pháp trung bình cộng biến quan sát thuộc nhân tố Ví dụ, bạn biết nhân tố thứ tư -“giảng dạy tốt” - gồm có biến