Phân tích nhân tố EFA chắc hẳn không còn là cụm từ quá xa lạ đối với các bạn sinh viên đang làm nghiên cứu khoa học hoặc khóa luận tốt nghiệp. Thế nhưng, làm thế nào để biết dữ liệu của bạn phù hợp với phép kiểm định này? Trong bài viết này, Marketing Du Ký sẽ giúp bạn trả lời câu hỏi khi nào cần phân tích nhân tố EFA trong SPSS.
1. Phân tích nhân tố EFA là gì?
Phân tích nhân tố EFA là một phương pháp thống kê được sử dụng để xác định các nhân tố tiềm ẩn đứng sau một tập hợp các biến quan sát. Hiểu đơn giản, EFA giúp bạn “gom” các biến liên quan thành các nhóm (nhân tố) có ý nghĩa, từ đó giảm số lượng biến mà vẫn giữ được thông tin quan trọng.
Ví dụ: Bạn khảo sát sự hài lòng công việc với 10 câu hỏi (biến quan sát) như “Tôi hài lòng với mức lương”, “Tôi thích môi trường làm việc”,... EFA có thể gom các câu hỏi này thành 2-3 nhân tố, như “Hài lòng tài chính” và “Hài lòng văn hóa công ty”.
EFA thường được thực hiện trong SPSS vì phần mềm này cung cấp giao diện thân thiện và các chỉ số thống kê cần thiết như KMO, Bartlett’s Test, và Factor Loadings.
Tuy nhiên, không phải lúc nào bạn cũng cần phải tiến hành chạy EFA. Dưới đây là một số trường hợp cụ thể để bạn có thể đưa ra quyết định rằng có nên chạy EFA hay không.
2. Khi nào cần phân tích nhân tố khám phá EFA?
Bạn biết không, EFA không phải là công cụ “vạn năng” cho mọi nghiên cứu. Bạn chỉ nên phân tích EFA trong các tình huống phù hợp để đảm bảo kết quả có ý nghĩa thống kê.
2.1. Khám phá các cấu trúc tiềm ẩn
EFA được gọi là phân tích nhân tố “khám phá” vì nó giúp bạn tìm ra các nhóm biến liên quan mà không cần giả định trước về cấu trúc. Nếu bạn đang làm nghiên cứu mới, chưa có lý thuyết rõ ràng, hoặc muốn kiểm tra xem các biến có thể được gom thành nhân tố nào, EFA là lựa chọn lý tưởng.
Ví dụ: Bạn thiết kế một thang đo mới về yếu tố “động lực học tập” với 10 câu hỏi. Bạn không chắc các câu hỏi sẽ tạo thành bao nhiêu nhân tố (động lực bên trong hay bên ngoài). EFA sẽ giúp bạn khám phá những cấu trúc này.
2.2. Xây dựng hoặc kiểm tra thang đo
EFA thường được sử dụng để kiểm tra độ tin cậy và tính hợp lệ của thang đo trước khi đưa vào phân tích sâu hơn (như hồi quy hoặc SEM).
Nếu bạn đang xây dựng một thang đo mới hoặc sử dụng thang đo có sẵn trong bối cảnh mới (ví dụ, áp dụng thang đo từ nước ngoài vào Việt Nam), EFA giúp xác định xem các câu hỏi có “hòa hợp” với nhau không.
Ví dụ: Bạn sử dụng thang đo “mức độ hài lòng với công việc” của Spector, nhưng lại áp dụng cho nhân viên Việt Nam. EFA sẽ kiểm tra xem các câu hỏi có tạo thành các nhân tố giống nghiên cứu gốc hay không (như hài lòng công việc, hài lòng đồng nghiệp).
2.3. Khi có quá nhiều biến quan sát
Nếu dữ liệu của bạn có nhiều biến quan sát (ví dụ, 20-30 câu hỏi khảo sát), việc phân tích từng biến riêng lẻ sẽ rất phức tạp. EFA giúp giảm số lượng biến bằng cách gom chúng thành các nhân tố, làm cho phân tích trở nên gọn gàng hơn.
Ví dụ: Trong nghiên cứu về chất lượng dịch vụ, bạn có 25 câu hỏi về giao hàng, hỗ trợ khách hàng, và sản phẩm. EFA có thể gom thành 3 nhân tố: “Chất lượng giao hàng”, “Hỗ trợ khách hàng”, “Chất lượng sản phẩm”.
2.4. Chuẩn bị cho phân tích CFA, SEM
EFA thường là bước đầu tiên trong quy trình phân tích mô hình cấu trúc tuyến tính SEM. Trước khi tiến hành phân tích nhân tố khẳng định CFA hoặc SEM trong Smart PLS, bạn nên dùng EFA để xác định các cấu trúc tiềm ẩn ban đầu.
Ví dụ: Bạn nghiên cứu tác động của sự hài lòng đến lòng trung thành của khách hàng. Trước khi xây dựng mô hình SEM, bạn chạy EFA để đảm bảo thang đo sự hài lòng tạo thành các nhân tố hợp lý (như hài lòng sản phẩm, dịch vụ).
2.5. Có sự tương quan giữa các biến
Trên thực tế, EFA chỉ có ý nghĩa nếu các biến quan sát có tương quan với nhau. Nếu các biến không liên quan, EFA sẽ không tìm ra được nhân tố hợp lý. Chính vì vậy, trước khi chạy EFA, bạn đừng quên kiểm tra KMO và Bartlett’s Test trong SPSS nhé.
Điều kiện cần thiết:
KMO ≥ 0.5: Dữ liệu phù hợp để chạy EFA.
Bartlett’s Test có p-value < 0.05: Cho thấy các biến có tương quan đáng kể.
Ví dụ: Trong nghiên cứu về hành vi mua sắm trực tuyến, bạn kiểm tra và thấy KMO = 0.75, Bartlett’s Test p < 0.001. Điều này cho thấy dữ liệu hoàn toàn phù hợp để chạy EFA.
3. Vậy khi nào không cần chạy EFA?
Để tránh lãng phí thời gian, bạn vẫn có thể không cần chạy EFA trong một số trường hợp sau:
Có lý thuyết rõ ràng: Nếu bạn biết trước cấu trúc nhân tố (dựa trên nghiên cứu trước), hãy dùng CFA thay vì EFA.
Dữ liệu không đủ điều kiện: Nếu KMO < 0.5 hoặc Bartlett’s Test không đạt ý nghĩa thống kê (p > 0.05), việc chạy EFA sẽ cho ra kết quả không đáng tin cậy.
Cỡ mẫu quá nhỏ: Kích thước mẫu tối thiểu thường là 100, hoặc 5-10 lần số biến quan sát. Cỡ mẫu quá nhỏ có thể làm cho kết quả EFA không ổn định.
Các biến không liên quan: Nếu các câu hỏi khảo sát không cùng đo lường cho một khái niệm chung, việc chạy EFA sẽ không tìm ra được nhân tố.
Tóm lại, phân tích nhân tố khám phá EFA là một công cụ mạnh mẽ để khám phá các cấu trúc tiềm ẩn, xây dựng thang đo, cũng như chuẩn bị trước cho các bước phân tích sâu hơn. Marketing Du Ký mong rằng bạn đã biết khi nào cần phân tích nhân tố EFA trong SPSS.
