phân tích nhân tố câu

• Phân tích nhân tố khám phá EFA (Exploratory Factor Analysis) 44
• Thao tác phân tích nhân tố được thực hiện hai lần.
• Phân tích nhân tố với phương pháp xoay varimax đã cho 4 nhân tố chính.
• vậy việc phân tích nhân tố là thích hợp.
• Vậy, việc phân tích nhân tố là phù hợp.
• 0,5 thì phân tích nhân tố có khả năng không thích hợp với các dữ liệu [15].
• Nếu giá trị nhỏ hơn 0,5, kết quả phân tích nhân tố có thể sẽ không hữu ích.
• Nếu hệ số tương quan giữa các biến nhỏ, phân tích nhân tố có thể không thích hợp.
• phân tích nhân tố tiếp theo.
• Trị số của KMO lớn (giữa 0,5 và 1) có ý nghĩa là phân tích nhân tố là thích hợp, còn
• KMO là một chỉ tiêu dùng để xem xét sự thích hợp của EFA, 0.5≤KMO≤1 thì phân tích nhân tố là
• Nó có thể được xem là sự kết hợp của phân tích nhân tố và hồi quy hay phân tích đường dẫn.
• Phân tích nhân tố làm giảm số lượng lớn các thuộc tính cho một tập hợp con nhỏ hơn nhưng đại diện.
• KMO là một chỉ tiêu dùng để xem xét sự thích hợp của EFA, 0.5≤KMO≤1 thì phân tích nhân tố là thích hợp.
• 2 KMO là một chỉ tiêu dùng để xem xét sự thích hợp của EFA, 0.5≤KMO≤1 thì phân tích nhân tố là thích hợp.
• Khi bạn tiến hành nghiên cứu, có lẽ bạn đã sử dụng các phân tích nhân tố và hồi quy trong công việc của mình.
• Các giá trị nhỏ (dưới 0,05) của mức ý nghĩa cho thấy phân tích nhân tố có thể hữu ích với dữ liệu của bạn.
• Tất cả các biến liên quan trong phân tích nhân tố cần thiết có dạng khoảng và được giả định có phân phối chuẩn.
• Như vậy, mục tiêu của phân tích nhân tố xác nhận là kiểm tra xem dữ liệu có phù hợp với mô hình đo lường giả thuyết hay không.
• Sử dụng một kỹ thuật được gọi là phân tích nhân tố, các nhà thống kê có thể tìm ra các nhóm thuộc tính nào phù hợp nhất với nhau.