Hệ số tải nhân tố (Factor Loading) trong phân tích EFA
Hệ số tải nhân tố (Factor Loading) là một khái niệm quan trọng trong phân tích nhân tố khám phá (Exploratory Factor Analysis – EFA), được sử dụng để đo mức độ tương quan giữa một biến quan sát và một nhân tố. Dưới đây là các thông tin chi tiết và ý nghĩa liên quan đến hệ số tải nhân tố.
Factor loading xuất hiện ở đâu?
Hệ số tải nhân tố xuất hiện trong bảng ma trận xoay (Rotated Component Matrix) sau khi bạn thực hiện phân tích nhân tố EFA trong SPSS.
- Ý nghĩa: Factor loading thể hiện mức độ đóng góp của từng biến quan sát vào một nhân tố cụ thể.
- Yêu cầu giá trị hội tụ: Factor loading của một biến quan sát cần lớn hơn 0.5 để đảm bảo biến này có ý nghĩa thống kê và đóng góp đáng kể vào nhân tố.
- Đảm bảo giá trị phân biệt: Để đảm bảo biến quan sát chỉ đại diện cho một nhân tố, sự chênh lệch giữa giá trị factor loading lớn nhất và lớn nhì trong cùng một hàng phải cách nhau ít nhất 0.3.
Nếu các điều kiện trên không được thỏa mãn, bạn cần loại bỏ biến quan sát không đạt yêu cầu và chạy lại phân tích EFA.
Các ngưỡng lý thuyết Factor loading
Còn về lý thuyết thì có nhiều ngưỡng của Factor loading như sau: theo Hair & ctg (1998,111), Factor loading là chỉ tiêu để đảm bảo mức ý nghĩa thiết thực của EFA (ensuring practical significance). Factor loading >0.3 được xem là đạt được mức tối thiểu, >0.4 được xem là quan trọng , >=0.5 được xem là có ý nghĩa thực tiễn.
Hair et al. cũng đưa ra khuyến nghị về mối liên hệ giữa cỡ mẫu và tiêu chuẩn Factor loading:
- Cỡ mẫu ≥ 350: Có thể chấp nhận Factor loading > 0.3.
- Cỡ mẫu ≈ 100: Nên chọn tiêu chuẩn Factor loading > 0.55 (thường là 0.5).
- Cỡ mẫu ≈ 50: Factor loading phải > 0.75.
Quy trình xử lý khi Factor Loading không đạt yêu cầu
Khi một hoặc nhiều biến quan sát không đáp ứng các tiêu chí về Factor loading, bạn cần:
- Loại bỏ các biến quan sát không đạt yêu cầu:
- Các biến có Factor loading < 0.5 hoặc không đạt điều kiện phân biệt (khoảng cách giữa hai giá trị lớn nhất và lớn nhì trong cùng một hàng < 0.3).
- Chạy lại phân tích EFA:
- Tiếp tục kiểm tra kết quả ma trận xoay và loại bỏ dần các biến không đạt yêu cầu cho đến khi toàn bộ biến quan sát đạt tiêu chí.
Vai trò của Factor Loading trong nghiên cứu
- Đảm bảo tính hội tụ: Các biến quan sát có Factor loading cao trong cùng một nhân tố cho thấy sự liên hệ chặt chẽ và nhất quán của chúng với nhân tố đó.
- Đảm bảo tính phân biệt: Sự chênh lệch giữa các Factor loading giúp phân biệt rõ ràng các nhân tố, tránh hiện tượng biến quan sát bị “chồng chéo” giữa các nhân tố.
- Tối ưu hóa mô hình: Việc kiểm tra và xử lý Factor loading giúp bạn xây dựng một mô hình nghiên cứu gọn gàng, đáng tin cậy và có ý nghĩa thực tiễn.
Factor loading xuất hiện trong video hướng dẫn phân tích EFA
Liên hệ nhóm thạc sĩ Hỗ trợ SPSS.
– SMS, Zalo, Viber:
– Chat Facebook: http://facebook.com/hoidapSPSS/
Để được hướng dẫn:
– Xử lý/ hiệu chỉnh số liệu khảo sát để chạy ra kết quả phân tích nhân tố hội tụ,phân tích hồi quy hồi quy có ý nghĩa thống kê.
– Tư vấn mô hình/bảng câu hỏi/ traning trực tiếp về phân tích hồi quy, nhân tố, cronbach alpha… trong SPSS, và mô hình SEM, CFA, AMOS
