maxresdefault - chỉnh sửa dữ liệu data phân tích nhân tố khám phá EFA

chỉnh sửa dữ liệu data phân tích nhân tố khám phá EFA CFA … chỉnh sửa cho các thang đó có ý nghĩa thống kê, thiết kế bảng câu hỏi theo yêu cầu của quý khách hàng, kiểm định KMO cho ma trận xoay, hồi quy sau tra trận xoay có ý nghĩa thống kê, chỉnh sửa dữ liệu phù hợp với mô hình thực tế ….

CHỈNH SỬA DỮ LIỆU DATA PHÂN TÍCH NHÂN TỐ KHÁM PHÁ EFA

Chỉnh sửa dữ liệu data

Chúng tôi cung cấp dịch vụ chỉnh sửa dữ liệu data cho mô hình nhân tố khám phá ( Exploratory Factor Analysis); chỉnh sửa data của thang đo phù hợp với mô hình, hướng dẫn chạy ma trận xoay có ý nghĩa thống kê, hiện thị giá trị kiểm định KMO (Kaiser-Meyer-Olkin ) khi bị lỗi, chạy hồi quy hâu định sau ma trận xoay …

Mọi thông tin tư vấn về chạy mô hình hồi quy nhân tố khám khá vui lòng liên hệ với chúng tôi để được nhận hộ trợ tốt nhất.

maxresdefault 300x169 - chỉnh sửa dữ liệu data phân tích nhân tố khám phá EFA

Phân tích nhân tố khám phá (EFA) là gì ?

Trong thống kê đa biến , phân tích nhân tố khám phá ( EFA ) là một phương pháp thống kê được sử dụng để khám phá cấu trúc cơ bản của một tập hợp các biến tương đối lớn . EFA là một kỹ thuật trong phân tích nhân tố với mục tiêu bao quát là xác định mối quan hệ cơ bản giữa các biến đo.  Nó thường được các nhà nghiên cứu sử dụng khi phát triển thang đo ( thang đo là tập hợp các câu hỏi được sử dụng để đo lường một chủ đề nghiên cứu cụ thể) và phục vụ để xác định một tập hợp các cấu trúc tiềm ẩn bên dưới pin của các biến đo.  Nó nên được sử dụng khi nhà nghiên cứu không có tiên nghiệmgiả thuyết về các yếu tố hoặc mô hình của các biến đo.  Các biến được đo là bất kỳ một trong số các thuộc tính của những người có thể được quan sát và đo lường.

Đọc thêm:   nhận dạy mô hình kinh tế lượng

Ví dụ về các biến đo có thể là chiều cao vật lý, cân nặng và nhịp tim của con người. Thông thường, các nhà nghiên cứu sẽ có số lượng lớn các biến đo lường, được cho là có liên quan đến một số lượng nhỏ hơn các yếu tố “không quan sát được”. Các nhà nghiên cứu phải xem xét cẩn thận số lượng các biến đo được đưa vào phân tích.  Các quy trình EFA chính xác hơn khi mỗi yếu tố được biểu thị bằng nhiều biến đo lường trong phân tích.

EFA dựa trên mô hình nhân tố chung.  Trong mô hình này, các biến số của bảng kê khai được biểu thị dưới dạng hàm của các yếu tố chung, các yếu tố duy nhất và lỗi đo lường. Mỗi yếu tố duy nhất ảnh hưởng đến chỉ một biến số biểu hiện và không giải thích mối tương quan giữa các biến số biểu hiện. Các yếu tố phổ biến ảnh hưởng đến nhiều hơn một biến số biểu hiện và “Tải nhân tố” là các thước đo ảnh hưởng của một yếu tố chung đến một biến số biểu hiện.  Đối với thủ tục EFA, chúng tôi quan tâm hơn đến việc xác định các yếu tố phổ biến và các biến số biểu hiện liên quan.

EFA giả định rằng bất kỳ chỉ số / biến đo lường nào có thể được liên kết với bất kỳ yếu tố nào. Khi phát triển thang đo, các nhà nghiên cứu nên sử dụng EFA trước khi chuyển sang phân tích nhân tố xác nhận (CFA).  EFA là điều cần thiết để xác định các yếu tố / cấu trúc cơ bản cho một tập hợp các biến đo; trong khi CFA cho phép nhà nghiên cứu kiểm tra giả thuyết rằng mối quan hệ giữa các biến quan sát và yếu tố tiềm ẩn / cấu trúc tiềm ẩn của chúng tồn tại.  EFA yêu cầu nhà nghiên cứu đưa ra một số quyết định quan trọng về cách tiến hành phân tích vì không có một phương pháp nào được đặt ra.

Đọc thêm:   Phương pháp viết đề cương, luận văn khoa học

Kiểm định KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) là gì ?

Bảng này cho thấy hai bài kiểm tra cho thấy sự phù hợp của dữ liệu của bạn để phát hiện cấu trúc. Các Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy là một thống kê cho biết tỷ lệ khác biệt trong các biến của bạn có thể được gây ra bởi các yếu tố cơ bản. Giá trị cao (gần bằng 1) thường chỉ ra rằng phân tích nhân tố có thể hữu ích với dữ liệu của bạn. Nếu giá trị nhỏ hơn 0,5, kết quả phân tích nhân tố có thể sẽ không hữu ích.

Kiểm tra tính toàn cầu của Bartlett kiểm tra giả thuyết rằng ma trận tương quan của bạn là ma trận nhận dạng, điều này cho thấy các biến của bạn không liên quan và do đó không phù hợp để phát hiện cấu trúc. Các giá trị nhỏ (dưới 0,05) của mức ý nghĩa cho thấy phân tích nhân tố có thể hữu ích với dữ liệu của bạn.

Trong quá trình chạy dữ liệu cho mô hình EFA thì chỉ số KMO là rất quan trọng, nhưng trên thực tế có rất nhiều bộ dữ liệu không hiện thị chỉ số này, vì vậy, thongke.club cung cấp dịch vụ chỉnh sửa dữ liệu data phân tích nhân tố khám phá EFA phù hợp với nhu cầu của luận văn.

 

Phương pháp xoay ma trận

Xoay trực giao: Trong phương pháp này, trục được duy trì ở 90 độ, do đó các yếu tố không tương quan với nhau. Trong phép quay trực giao, ba phương pháp sau có sẵn dựa trên phép quay:

Đọc thêm:   Viết thuê chỉnh sửa Luận văn Thạc sĩ Đại học

A. QUARTIMAX: Hàng được đơn giản hóa để biến được tải trên một yếu tố duy nhất.

B. VARIMAX: Được sử dụng để đơn giản hóa cột của ma trận nhân tố sao cho các trích xuất nhân tố được liên kết rõ ràng và cần có sự tách biệt giữa các biến.

C. THIẾT BỊ: Sự kết hợp của hai phương pháp trên. Phương pháp này đơn giản hóa hàng và cột tại một thời điểm.

Các giả định cho mô hình

  1. Các biến được sử dụng phải là số liệu. Biến giả cũng có thể được xem xét, nhưng chỉ trong trường hợp đặc biệt.
  2. Cỡ mẫu : Cỡ mẫu phải lớn hơn 200. Trong một số trường hợp, cỡ mẫu có thể được xem xét cho 5 quan sát trên mỗi biến.
  3. Mẫu đồng nhất: Một mẫu phải đồng nhất. Vi phạm giả định này làm tăng kích thước mẫu khi số lượng biến tăng. Phân tích độ tin cậy được thực hiện để kiểm tra tính đồng nhất giữa các biến.
  4. Trong phân tích nhân tố khám phá, không yêu cầu tính đa biến.
  5. Tương quan: Ít nhất 0,30 tương quan được yêu cầu giữa các biến nghiên cứu.
  6. Không nên có ngoại lệ trong dữ liệu.

Mọi thông tin về dịch vụ chỉnh sửa dữ liệu data, vui lòng liên hệ ngay với chúng tôi, các bạn có thể xem hướng dẫn chạy EFA trên SPSS:

 

Cảm ơn các bạn đã đọc tin./.

chỉnh sửa dữ liệu data phân tích nhân tố khám phá EFA
5 (100%) 3 votes
Giới thiệu Admin

Tiền có thể mua được thời gian. Quá đúng.

Bài viết tương tự