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
- So sánh quan hệ giữa 7 phương pháp phân tích đa biến : Regression, Discriminant, Conjoint, SEM, ANOVA, MANOVA, Canonical Correlation
- Cách tính giá trị nhân số đại diện cho nhân tố sau khi phân tích EFA
- Macro hiển thị các chỉ số trong AMOS
- So sánh PLS-SEM và CB-SEM – Khi nào nên dùng SmartPLS hay AMOS?
- Cách gán nhãn label cho biến trong SPSS


![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)











