Khi tiến hành chạy SPSS, đã bao giờ bạn phân vân giữa việc nên chọn phép xoay Varimax hay Promax chưa? Trong bài viết này, Marketing Du Ký sẽ giúp bạn tìm ra câu trả lời cho việc nên chọn phép xoay Varimax hay Promax khi chạy EFA?
1. Phép xoay nhân tố là gì?
Khi chạy EFA trong SPSS, bạn sẽ nhận được một ma trận hệ số tải nhân tố, cho thấy mức độ mỗi biến liên quan đến các nhân tố.
Tuy nhiên, ma trận ban đầu thường khó diễn giải vì các biến có thể tải lên nhiều nhân tố cùng lúc.
Phép xoay nhân tố giúp “sắp xếp lại” ma trận này để:
- Tăng hệ số tải của biến lên một nhân tố chính.
- Giảm hệ số tải lên các nhân tố khác.
- Làm cho các nhân tố dễ diễn giải hơn, ví dụ: một câu hỏi chỉ thuộc về “Chất lượng dịch vụ” chứ không lẫn lộn với “Trải nghiệm khách hàng”.
Có hai loại phép xoay chính:
Xoay vuông góc (Orthogonal Rotation): Các nhân tố được giả định không tương quan với nhau. Varimax là phương pháp trực giao phổ biến nhất.
Xoay xiên (Oblique Rotation): Các nhân tố được phép có tương quan với nhau. Promax là phương pháp xiên phổ biến.
2. Phép xoay Varimax
2.1. Phép Xoay Varimax Là Gì?
Varimax là một phương pháp xoay vuông góc, nghĩa là nó giả định các nhân tố độc lập với nhau (không tương quan).
Mục tiêu của Varimax là tối đa hóa phương sai (variance) của các hệ số tải nhân tố, giúp mỗi biến tải mạnh lên một nhân tố duy nhất và gần như không tải lên các nhân tố khác.
2.2. Đặc Điểm Của Phép Xoay Varimax
Không tương quan giữa các nhân tố: Các nhân tố được coi là độc lập, phù hợp khi bạn muốn các nhân tố tách biệt rõ ràng.
Kết quả đơn giản: Ma trận hệ số tải thường “sạch” hơn, dễ diễn giải vì mỗi biến chỉ liên quan đến một nhân tố.
Phổ biến trong nghiên cứu: Varimax được sử dụng rộng rãi trong các lĩnh vực như tâm lý học, marketing, và giáo dục.
2.3. Khi Nào Nên Chọn Phép Xoay Varimax?
Bạn nên chọn phép xoay Varimax khi:
Bạn muốn các nhân tố độc lập
Nếu lý thuyết nghiên cứu của bạn giả định rằng các nhân tố không liên quan đến nhau, Varimax là lựa chọn phù hợp.
Ví dụ: Bạn nghiên cứu “Hành vi tiêu dùng” và cho rằng các nhân tố như “Động cơ mua sắm” và “Nhận thức giá trị” là độc lập. Varimax sẽ giúp tách biệt hai nhân tố này.
Dữ liệu có cấu trúc đơn giản
Nếu dữ liệu của bạn cho thấy các biến tải rõ ràng lên từng nhân tố mà không có sự chồng chéo, Varimax sẽ cho kết quả dễ diễn giải.
Ví dụ: Trong khảo sát về “Sự hài lòng công việc”, các câu hỏi về “Môi trường làm việc” và “Lương thưởng” tách biệt rõ ràng.
Bạn ưu tiên sự đơn giản
Varimax phù hợp cho người mới bắt đầu vì kết quả dễ hiểu và ít phức tạp hơn so với Promax.
Ví dụ: Nếu bạn là sinh viên làm luận văn và muốn tránh các phân tích phức tạp, Varimax là lựa chọn an toàn.
Nghiên cứu khám phá ban đầu
Trong giai đoạn đầu của phân tích nhân tố khám phá, khi bạn chưa chắc về mối quan hệ giữa các nhân tố, Varimax giúp bạn có cái nhìn rõ ràng trước khi đi sâu hơn.
2.4. Ưu Và Nhược Điểm Của Phép Xoay Varimax
Ưu điểm
- Kết quả dễ diễn giải, phù hợp cho người mới.
- Các nhân tố độc lập, phù hợp với nhiều mô hình lý thuyết.
- Phổ biến và được chấp nhận rộng rãi trong các bài báo khoa học.
Nhược điểm
- Giả định các nhân tố không tương quan có thể không thực tế trong một số trường hợp (như hành vi tiêu dùng, nơi các nhân tố thường liên quan).
- Có thể bỏ qua các mối quan hệ phức tạp giữa các nhân tố.
3. Phép xoay Promax
3.1. Phép Xoay Promax Là Gì?
Promax là một phương pháp xoay xiên, nghĩa là nó cho phép các nhân tố tương quan với nhau.
Promax bắt đầu bằng một bước xoay vuông góc (tương tự như Varimax) để tối ưu hóa hệ số tải, sau đó thực hiện xoay xiên để cho phép các nhân tố có mối quan hệ.
3.2. Đặc Điểm Của Phép Xoay Promax
Cho phép tương quan giữa các nhân tố: Phù hợp khi các nhân tố có mối liên hệ thực tế.
Kết quả phức tạp hơn: Ma trận hệ số tải có thể cho thấy một biến tải lên nhiều nhân tố, nhưng mức độ tương quan giữa các nhân tố được báo cáo rõ ràng.
Thực tế hơn trong nhiều trường hợp: Trong các lĩnh vực như marketing, tâm lý học, hoặc xã hội học, các nhân tố thường có liên quan với nhau.
3.3. Khi Nào Nên Chọn Phép Xoay Promax?
Bạn nên chọn phép xoay Promax khi:
Các nhân tố có khả năng tương quan
Nếu lý thuyết hoặc bối cảnh nghiên cứu của bạn cho thấy các nhân tố có mối liên hệ, Promax là lựa chọn phù hợp.
Ví dụ: Bạn nghiên cứu “Chất lượng dịch vụ” và “Sự hài lòng khách hàng”. Các nhân tố như “Thái độ nhân viên” và “Tốc độ phục vụ” có thể tương quan vì đều ảnh hưởng đến trải nghiệm khách hàng. Promax sẽ phản ánh mối quan hệ này.
Dữ liệu có cấu trúc phức tạp
Nếu dữ liệu của bạn cho thấy các biến tải lên nhiều nhân tố hoặc các nhân tố có mối liên hệ, Promax sẽ giúp diễn giải kết quả chính xác hơn.
Ví dụ: Trong khảo sát về “Hành vi mua sắm trực tuyến”, các nhân tố như “Tiện lợi” và “Tin cậy” có thể tương quan vì cùng ảnh hưởng đến quyết định mua hàng.
Bạn muốn kết quả thực tế hơn
Promax phù hợp khi bạn muốn mô hình phản ánh đúng thực tế, đặc biệt trong các nghiên cứu xã hội hoặc hành vi.
Ví dụ: Trong nghiên cứu “Động lực học tập”, các nhân tố như “Động lực nội tại” và “Động lực ngoại tại” thường có liên quan, và Promax sẽ giúp bạn xác định mức độ tương quan này.
Nghiên cứu có nền tảng lý thuyết mạnh
Nếu bạn đã có cơ sở lý thuyết rõ ràng và muốn kiểm tra các mối quan hệ phức tạp giữa các nhân tố, Promax là lựa chọn tốt.
Ví dụ: Khi sử dụng các thang đo tâm lý học (như thang đo động lực), Promax thường được ưu tiên vì các nhân tố tâm lý thường tương quan.
3.4. Ưu Và Nhược Điểm Của Phép Xoay Promax
Ưu điểm
- Phản ánh thực tế hơn khi các nhân tố có tương quan.
- Linh hoạt, phù hợp với các nghiên cứu phức tạp.
- Cung cấp thông tin về mức độ tương quan giữa các nhân tố.
Nhược điểm
- Kết quả phức tạp hơn, có thể khó diễn giải cho người mới.
- Yêu cầu hiểu biết lý thuyết sâu hơn để giải thích mối quan hệ giữa các nhân tố.
- Ít phổ biến hơn Varimax trong một số lĩnh vực.
4. Vậy nên chọn phép xoay Varimax hay Promax?
Như vậy, việc nên chọn phép xoay Varimax hay Promax sẽ tùy thuộc vào lý thuyết, mô hình và dữ liệu của bạn. Việc chọn lựa phép xoay phù hợp sẽ giúp bạn vừa tiết kiệm thời gian, vừa tối ưu được kết quả nghiên cứu. Marketing Du Ký mong rằng bạn đã chọn được phép xoay nhân tố phù hợp cho mình.
