Category Archives: SPSS

Chạy phân tích nhân tố chung hay riêng cho biến độc lập và phụ thuộc

Vấn đề:

Thông thường khi làm luận văn với phương pháp hồi quy thì phân tích nhân tố chia làm hai bước
– Phân tích nhân tố chung cho tất cả các biến độc lập
– Phân tích nhân tố cho biến phụ thuộc
Tuy nhiên khi làm bài dạng mô hình cấu trúc tuyến tính, đa số sẽ chỉ chạy phân tích nhân tố duy nhất một lần đưa vào tất cả các biến.
Vậy tại sao có sự khác nhau như thế, bài này sẽ giải thích theo quan điểm của các nhà khoa học trong ngành nhé.( giáo sư Joseph F. Hair, Jr. University of South Alabama và cộng sự-Trang 135 sách: MULTIVARIATE  DATA  ANALYSIS EIGHTH EDITION 2018)

Nguyên gốc tiếng Anh:
For example, mixing dependent and independent variables in a single factor analysis and then using the derived factors to support dependence relationships is not appropriate.

Dịch ra là: Trộn biến độc lập và biến phụ thuộc trong một phép phân tích nhân tố đơn lẻ, sau đó sử dụng nhân tố đó để đánh giá các mối quan hệ là không phù hợp.
Giải thích thêm: đối với các mô hình nghiên cứu đã xác định trước đâu là biến độc lập, đâu là biến phụ thuộc. Thì bắc buộc phải chạy riêng phân tích nhân tố cho biến độc lập và biến phụ thuộc. Thực tế thì đây chính là cách chạy mô hình hồi quy thông dụng chúng ta vẫn hay làm.

Vậy trường hợp gom tất cả câu hỏi vào chạy chung phân tích nhân tố  là như thế nào?

Như ta thấy, mô hình này rất khó xác định biến nào là biến độc lập, biến nào là biến phụ thuộc, vì các biến quan hệ chằng chịt nhân quả với nhau. Mô hình này còn gọi là mô hình cấu trúc tuyến tính. Phân tích EFA áp dụng cho dạng mô hình SEM này phải chạy chung hết tất cả các biến, để đánh giá được giá trị hội tụ và phân biệt của các thang đo.

Một lưu ý quan trọng khác:

– Trường hợp chạy riêng biến độc lập, biến phụ thuộc: sử dụng phép quay Varimax, với phép trích xuất PCA principal component analysis.
– Trường hợp chạy chung tất cả các biến độc lập, biến phụ thuộc, sử dụng phép xoay promax, phép trích xuất PAF Principal Axis Factoring.
Sở dĩ có sự khác nhau này, do giả định của phép xoay Varimax là các nhân tố không được tương quan với nhau( thường thì nhân tố phụ thuộc có tương quan với nhân tố độc lập)Varimax rotation is orthogonal rotation in which assumption is that there is no intercorrelations between components.

Kết luận khi nào chạy phân tích nhân tố chung hay riêng cho biến độc lập và phụ thuộc

– Đối với mô hình hồi quy tuyến tính có 1 biến phụ thuộc: chạy efa 2 lần riêng biệt: lần 1 cho biến độc lập, lần 2 cho biến phụ thuộc.
– Đối với mô hình cấu trúc tuyến tính SEM, mô hình phức tạp, có nhiều hơn 1 biến phụ thuộc: chạy chung efa duy nhất 1 lần cho tất cả các biến.

Bạn cứ trao đổi thêm với nhóm ở đây, hoặc comment bên dưới nhé

Liên hệ nhóm thạc sĩ Hỗ trợ SPSS.

– SMS, Zalo, Viber:

phone number

– Chat Facebook: http://facebook.com/hoidapSPSS/

– Email:                 hotrospss@gmail.com

Câu hỏi đảo, câu hỏi ngược reverse code là gì?

Câu hỏi đảo, câu hỏi ngược reverse code là gì?

Trong thang đo likert, có thể trong cùng 1 nhân tố các bạn sẽ gặp những câu hỏi có nội dung ngược lại với các câu còn lại. Giả sử nhân tố THU NHẬP dưới đây có các câu có nội dung tích cực, thì có câu tô đỏ nội dung tiêu cực, đó chính là câu hỏi đảo reverse code.

Mục đích của câu hỏi đảo, câu hỏi ngược reverse code

Câu hỏi đảo là câu hỏi có nội dung ngược chiều với các câu khác trong nhóm, có một số mục đích chính sau:

  1. Câu hỏi đảo reverse code để kiểm tra xem người đánh bảng khảo sát có…buồn ngủ hay không? Tên gọi khác là câu hỏi gài. Vì thế, sau này khi kiểm tra bảng khảo sát, nếu các câu trong nhân tố được đánh giá ở mức cao(4..5 chẳng hạn) mà câu hỏi đảo cũng đánh giá ở mức cao luôn… Chứng tỏ người được hỏi ý kiến khảo sát họ không tập trung vào nội dung câu hỏi, họ đánh đại đánh bừa. Vì thế những bảng khảo sát này có thể được xem xét để loại bỏ ra khoảng bộ dữ liệu của bạn.
  2. Do thang đo kế thừa từ các nghiên cứu trước, các paper gốc quốc tế. Các paper này cũng sử dụng reverse code, nên nghiên cứu mình cũng dịch sát ý đó và làm câu hỏi đảo reverse code theo.
  3. Do nội dung của câu hỏi, nếu để thuận chiều thì nghe không êm tai lắm, có thể làm cho người ta đánh giá không trung thực, nên cần thiết phải làm câu hỏi đảo, câu hỏi ngược reverse code. Ví dụ:trong một bảng câu hỏi về lòng tự trọng, chúng ta có thể có một số câu hỏi tích cực(ví dụ: Tôi có thái độ tích cực đối với bản thân), nhưng cũng có một số câu hỏi từ ngữ tiêu cực (ví dụ: Đôi khi, tôi nghĩ mình chẳng giỏi gì cả). Và như vậy, câu này cần đổi lại là Tôi thường xuyên nghĩ mình giỏi 🙂

Các nhập liệu câu hỏi ngược vào chương trình SPSS

Các câu hỏi ngược phải được đảo ngược lại như đúng tên của nó trước khi đưa vào SPSS. Ví dụ quy tắc đảo đối với thang đo likert 5 như sau

Giá trị ban đầu Giá trị sau khi đảo
1 5
2 4
3 3
4 2
5 1

Như vậy bạn đã có khái niệm cơ bản nhất về câu hỏi đảo, câu hỏi ngược reverse code là gì nhé. Các thuật ngữ tương tự là: thang đo đảo, câu hỏi gài, reverse scale, negative item, reverse item

Bạn có thể trao đổi thêm với nhóm tại đây nhé:

Liên hệ nhóm thạc sĩ Hỗ trợ SPSS

– SMS, Zalo, Viber:

phone number

– Chat Facebook: http://facebook.com/hoidapSPSS/

– Email:                 hotrospss@gmail.com

Luận văn có cần làm bảng câu hỏi khảo sát sơ bộ hay không?

Khi làm luận văn, một số bài có thực hiện nghiên cứu định lượng khảo sát sơ bộ với số mẫu khoảng 30-50 mẫu. Một số bài thì không thực hiện nghiên cứu bảng câu hỏi khảo sát sơ bộ, mà làm bảng khảo sát chính thức luôn. Vậy tại sao có sự khác biệt này, và nếu chạy sơ bộ thì cần chạy những kiểm định gì? Bài này sẽ bàn về vấn đề này nhé.

Mục tiêu của nghiên cứu khảo sát sơ bộ.

Trước khi nghiên cứu chính thức cần test thử xem bảng câu hỏi có hợp lý không, các câu hỏi có đạt độ tin cậy hay không, các câu hỏi có khó hiểu hay không. Thì chạy khảo sát sơ bộ là 1  cách để đánh giá vấn đề đó trước khi tiến hành chính thức. Giả sử bảng câu hỏi có 40 câu likert, chạy khảo sát sơ bộ loại bớt 2 câu( hai câu này không hợp lý, nội dung khó hiểu….), thì vào nghiên cứu chính thức chỉ còn 38 câu thôi nhé.

Các kiểm định cần chạy nếu có nghiên cứu sơ bộ.

Khi nghiên cứu sơ bộ, quan trọng nhất là đánh giá xem các câu hỏi có đạt độ tin cậy hay không, bằng cách chạy phân tích cronbach's alpha cho từng nhóm nhân tố. Và nếu có câu hỏi nào không đạt độ tin cậy, thì sẽ loại câu đó ra khỏi bảng câu hỏi, không đưa vào nghiên cứu chính thức.

Không chạy sơ bộ mà chạy luôn chính thức có được không

Rất nhiều bài không chạy phân tích sơ bộ, vì có khung lý thuyết vững, mô hình kế thừa từ các phân tích trước , từ các paper có uy tín, từ các luận văn gần đây. Nên việc chạy hay không chạy sơ bộ cũng tùy vào yêu cầu của trường Đại Học, của giáo viên hướng dẫn, chứ không phải là bắt buộc nhé.

Kết luận

Như vậy, việc chạy khảo sát sơ bộ dĩ nhiên là tốt hơn không chạy sơ bộ, vì làm cho bài nó hoàn thiện hơn, bảng câu hỏi chính thức nó tốt hơn. Nhưng việc này dĩ nhiên tốn thời gian và công sức hơn, nên tùy theo quy định của trường, của giáo viên mà linh hoạt làm thôi nhé.