Trong bài viết Phân tích EFA chung hay riêng biến độc lập và biến phụ thuộc chúng ta đã nói đến việc khi nào chạy chung/riêng các biến trong một mô hình dựa trên phần phân tích sâu mối quan hệ tương quan giữa các biến.
1. Quan điểm của Hair và cộng sự
Một mối quan hệ độc lập – phụ thuộc trong mô hình nghiên cứu sẽ được biểu diễn như sau:
Khi có đủ 3 yếu tố: biến ở gốc mũi tên, mũi tên, biến ở đầu mũi tên thì hình thành một mối quan hệ độc lập – phụ thuộc. Biến độc lập và biến phụ thuộc được liên kết với nhau bằng mũi tên một chiều mang ý nghĩa là sự tác động, mũi tên xuất phát từ biến độc lập và hướng vào biến phụ thuộc.
1.1 Quan điểm của Hair và cộng sự (2010)
Trích nguyên bản: “Mixing dependent and independent variables in a single factor analysis and then using the derived factors to support dependence relationships is inappropriate”
Tạm dịch: Việc gộp chạy chung các độc lập và phụ thuộc trong một phân tích nhân tố khám phá và sau đó lại kiểm tra các mối quan hệ phụ thuộc là không phù hợp.
→ Giải thích chi tiết hơn câu nói này. Nghĩa là khi chúng ta thực hiện phân tích EFA, việc cho chung các biến độc lập và phụ thuộc vào chạy cùng là không hợp lý. Bởi với một đề tài đã xác định được độc lập và phụ thuộc, nghĩa là ngay từ đầu chúng ta đã mặc định xuất hiện mối quan hệ phụ thuộc giữa 2 nhóm biến: một nhóm là tác động lên biến khác và một nhóm là chịu tác động của biến khác.
1.2 Quan điểm của Hair và cộng sự (2015)
Trích nguyên bản: “When you use exploratory factor analysis the variables are not divided into dependent and independent categories. Instead, all variables are analyzed together to identify underlying patterns or factors. The technique can be used to factor analyze either independent or dependent variables considered separately”.
Tạm dịch: Khi bạn sử dụng phân tích nhân tố khám phá, các biến không được chia thành phụ thuộc và độc lập. Thay vào đó, tất cả các biến được phân tích cùng nhau để xác định cấu trúc các nhân tố. Kỹ thuật thực hiện phân tích nhân tố khám phá cần được xem xét chạy riêng giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc.
→ Cũng như quan điểm thứ 2. Các biến được đưa cùng nhau vào phân tích EFA phải là cùng một loại độc lập hoặc cùng 1 loại phụ thuộc. Không được gộp chung cả 2 loại biến này vào phân tích EFA một lần.
2. Chạy EFA cho mô hình có biến trung gian
Biến trung gian là biến vừa đóng vai trò là độc lập vừa đóng vai trò là phụ thuộc. Trong mô hình bên dưới, biến Hài lòng công việc là biến trung gian. Biến này đóng vai trò là phụ thuộc khi xét quan hệ với biến Tiền lương và đóng vai trò là độc lập khi xét quan hệ với biến Gắn bó công ty. Chúng ta sẽ tách làm hai mô hình nhỏ:
- Tiền lương (độc lập) với Hài lòng công việc (phụ thuộc): chạy riêng cho biến Tiền lương, chạy riêng cho biến Hài lòng công việc.
- Hài lòng công việc (độc lập) với Gắn bó công ty (phụ thuộc): chạy riêng cho biến Hài lòng công việc, chạy riêng cho biến Gắn bó công ty.
Như vậy, mặc định ở bất cứ mô hình có bao nhiêu biến trung gian đi nữa, chúng ta sẽ cứ tách nhỏ mô hình ra từng cặp quan hệ cơ bản độc lập – phụ thuộc rồi phân tích EFA riêng cho độc lập, riêng cho phụ thuộc. Suy ra, khi chạy EFA cho mô hình có biến trung gian, chúng ta sẽ chạy 3 lần EFA cho từng dạng biến: 1 EFA cho độc lập, 1 EFA cho trung gian, 1 EFA cho phụ thuộc.
3. Chạy EFA cho mô hình có biến điều tiết
Không có quan điểm của các tác giả nào uy tín về việc phân tích EFA cho biến điều tiết. Nhưng về nguyên tắc mối quan hệ, biến điều tiết có chức năng điều tiết một mối quan hệ làm nó mạnh hơn hay yếu đi, do vậy nó hoàn toàn không phù hợp cho việc đưa vào phân tích EFA chung với bất cứ biến nào khác. Do vậy, nếu tồn tại biến điều tiết trong mô hình, chúng ta hoặc không cần phân tích EFA cho nó hoặc chúng ta sẽ thực hiện EFA cho riêng một mình biến điều tiết. Nếu có nhiều biến điều tiết, chúng ta chạy một EFA cho mỗi biến điều tiết.
