Tin mới

PHÂN TÍCH NHÂN TỐ

Bước tiếp theo của Cronbach's Alpha là phân tích nhân tố khám phá EFA. Mục đích là nhóm các nhóm biến cùng đại diện cho một nhân tố với nhau từ đó đưa vào phân tích tương quan và hồi qui.

Tin mới nhất

image

Định tính vs định lượng!:

Nghiên cứu định lượng là những nghiên cứu hướng vào việc thiết kế những quan sát định lượng các biến, phương pháp đo lường, phân tích mẫu và kiến giải mối quan hệ giữa các biến bằng các quan hệ định lượng. Việc suy diễn và giải thích các hiện tượng là dựa trên việc thu thập và phân tích những số liệu trước đó. Nghiên cứu định tính là những nghiên cứu đề cập nhiều hơn vào sự đa dạng, kết cấu và cảm giác từ những biểu hiện của số liệu bởi vì việc nhận định và giải thích các hiện tượng là dựa trên sự nhìn nhận và khả năng tổng hợp của nhà nghiên cứu qua quá trình phát triển của những hiện tượng.
image

Hồi qui (Regression) trong SPSS!:

Hồi qui trong SPSS là bước kiểm định mô hình nghiên cứu sau khi chạy một loạt các phân tích Cronbach’s Alpha, EFA, Correlations để chọn lựa những biến độc lập thỏa mãn điều kiện cho yêu cầu hồi qui.
image

Tương quan (Correlation) trong SPSS!:

Để hồi qui mô hình thì cần tiến hành phân tích tương quan giữa các nhân tố độc lập với nhân tố phụ thuộc. Từ đó chúng ta sẽ chọn những nhân tố độc lập thực sự có tương quan với nhân tố phụ thuộc và đưa những nhân tố đó vào hồi quy.
image

EFA - Phân tích nhân tố khám phá!:

Trong phân tích nhân tố khám phá EFA, giá trị bao nhiêu là đủ để nhận hoặc không đủ để loại một biến. Hệ số như thế nào gọi là tốt. Nếu xấu thì phải giải quyết như thế nào?
image

Tiêu chuẩn nào cho Cronbach’s Alpha!:

Trong phân tích nhân tố Cronbach’s Alpha, giá trị bao nhiêu là đủ để nhận hoặc không đủ để loại một biến. Hệ số như thế nào gọi là tốt. Nếu xấu thì phải giải quyết như thế nào?
image

SPSS là gì? | Khám phá tất tần tật về SPSS!:

SPSS mang đến cho người dùng một giải pháp trong việc quản lí dữ liệu cộng với khả năng xử lí, phân tích số liệu một cách mạnh mẽ. Ngoài ra với giao diện thân thiện, người dùng có thể dễ dàng sử dụng các chức năng của các bộ công cụ có sẵn để phục vụ cho công tác nghiên cứu của mình.
image

Tại sao phải sử dụng các thang đo lường khác nhau?:

Trong nghiên cứu định lượng, đối tượng nghiên cứu chủ yếu là về các hiện tượng kinh tế - xã hội. Do đối tượng về hiện tượng kinh tế - xã hội rất phức tạp nên việc đánh giá đòi hỏi phải có những thang đo chuẩn xác với độ tin cậy nhất định. Vì vậy cần phải sử dụng các thang đo lường khác nhau.
image

Quy trình xử lí dữ liệu khảo sát:

Nhận xử lý dữ liệu thu thập từ khảo sát. Các bước xử lý dữ liệu bao gồm mã hóa, phân tích độ tin cậy (Cronbach's Alpha), phân tích nhân tố khám phá (EFA), phân tích tương quan (Correlation), phân tích hồi quy (Regression), phân tích T-test, Anova.
image

SPSS hay AMOS?:

Để thực hiện phân tích dữ liệu thu được từ khảo sát thì cần có phần mềm xử lí số liệu. Trong nghiên cứu định lượng thì phần mềm thông dụng nhất là IBM SPSS. Tuy nhiên để phân tích nhiều phương trình hồi quy nằm chung, chúng ta cần tới AMOS. Vậy cả hai có ưu nhược điểm gì và dùng phần mềm nào là chuẩn nhất!
image

Tải phần mềm IBM SPSS!:

Để thực hiện phân tích dữ liệu thu được từ khảo sát thì cần có phần mềm xử lí số liệu. Trong nghiên cứu định lượng thì phần mềm thông dụng nhất là IBM SPSS.
image

Cronbach's Alpha:

Để tính Cronbach’s Alpha cho một thang đo thì thang đo phải có tối thiểu là 3 biến đo lường. Về lý thuyết, Cronbach’s Alpha càng cao càng tốt (thang đo càng có độ tin cậy cao). Tuy nhiên, nếu hệ số Cronbach’s Alpha quá lớn (>0.95) cho thấy có nhiều biến trong thang đo không có khác biệt gì nhau (nghĩa là cùng đo lường một nội dung nào đó). Hiện tượng này gọi là hiện tượng trùng lặp trong đo lường (redundancy).

PHÂN TÍCH DATA

EFA - Phân tích nhân tố khám phá!
  • 17-03-2015
  • 23,703 lượt xem

EFA - Phân tích nhân tố khám phá!

Trong phân tích nhân tố khám phá EFA, giá trị bao nhiêu là đủ để nhận hoặc không đủ để loại một biến. Hệ số như thế nào gọi là tốt. Nếu xấu thì phải giải quyết như thế nào?

IMGROUP

Tìm