Kết quả: Trong phần dữ liệu, xuất hiện thêm một biến mới tên TAN như sau:
Sau đó thực hiện lần lượt như trên cho các nhân tố còn lại. Đây là cách đơn giản dễ hiểu, còn một cách khác như sau:
Khi đó, EFA ra bao nhiêu nhân tố thì sẽ có bấy nhiêu biến được thêm vào bộ dữ liệu với các tên như sau: FAC1_1 FAC2_1 FAC3_1 FAC4_1 FAC5_1 FAC6_1
Tuy nhiên các giá trị này âm dương lẫn lộn… không trực quan như cách tính 1 ở trên
Liên hệ nhóm thạc sĩ Hỗ trợ SPSS
– SMS, Zalo, Viber:
– Chat Facebook: http://facebook.com/hoidapSPSS/
– Email: hotrospss@gmail.com
Để được hướng dẫn:
– Khảo sát thị trường/ 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
- Phân tích hồi quy (Regression Analysis) là gì
- Xử lý lỗi AMOS: In order to analyse data with missing observations, you must explicitly estimate means and intercepts
- Kiểm định phi tham số: Khi nào sử dụng, ưu nhược điểm
- Move Objects – Sức mạnh của công cụ Preserve Symmetries
- Chạy EFA cho biến phụ thuộc Factor Analysis


![daidien[1]](https://phantichspss.com/wp-content/uploads/2022/10/daidien1.png)
![tan[1]](https://phantichspss.com/wp-content/uploads/2022/10/tan1.png)

![fac[1]](https://phantichspss.com/wp-content/uploads/2022/10/fac11.png)






