Phân tích nhân tố EFA giúp phát hiện ra nhân tố mới và thu gọn số lượng nhiều biến quan sát về số ít nhân tố đại diện. Một số trường hợp nhân tố mới được khám phá lại là tập hợp của nhiều biến quan sát ở các nhân tố khác nhau hoặc một nhân tố bị tách thành nhiều nhân tố khác nhau. Nhà nghiên cứu cần hiệu chỉnh mô hình, giả thuyết nghiên cứu và đặt tên nhân tố mới trước khi đi vào các phân tích tiếp theo.
Dưới đây là các trường hợp phổ biến thường gặp khi ma trận xoay hình thành các cấu trúc nhân tố mới và cách đặt tên tham khảo theo ví dụ giả định:
– Nhân tố A theo lý thuyết gồm: A1, A2, A3, A4, A5, A6
– Nhân tố B theo lý thuyết gồm: B1, B2, B3, B4, B5
– Nhân tố C theo lý thuyết gồm: C1, C2, C3, C4
Trường hợp 1: Nhân tố mới gồm biến quan sát của 2 nhân tố A, B. Trong đó nhân tố A nhiều quan sát hơn nhân tố B
Ma trận xoay EFA cho kết quả nhân tố nhân tố mới gồm A1, A2, A3, B4, B5. Trường hợp này sẽ ưu tiên lấy tên nhân tố theo tên của nhân tố A ban đầu.
Trường hợp 2: Nhân tố mới gồm biến quan sát của 2 nhân tố A, B. Trong đó số lượng quan sát nhân tố A bằng nhân tố B
Ma trận xoay EFA sẽ cho kết quả nhân tố mới gồm A1, A4, B1, B2. Lúc này chúng ta sẽ không ưu tiên lấy tên nhân tố nào cả mà sẽ tìm điểm chung giữa các biến A1, A4, B1, B2 và đặt thành một tên mới cho 4 biến quan sát trên.
Trường hợp 3: Nhân tố mới gồm biến quan sát của 2 nhân tố A, B. Trong đó nhân tố A nhiều quan sát hơn nhân tố B và có một nhân tố mới gồm các biến còn lại của nhân tố A
Ma trận xoay EFA sẽ cho kết quả nhân tố mới 1 gồm A1, A2, A3, B4, B5. Tuy nhiên, lại xuất hiện nhân tố mới 2 gồm A4, A5, A6. Trường hợp này sẽ khó khăn hơn rất nhiều. Nhân tố mới 1 có biến A1, A2, A3, nhân tố mới 2 có A4, A5, A6. Hãy xem xét nhân tố nào thể hiện được phần lớn đặc điểm tên của nhân tố A ban đầu hơn hãy đặt tên theo nhân tố đó. Nhân tố còn lại, hãy đặt tên dựa vào đặc điểm chung của các biến quan sát trong nhân tố mới đó.
Trường hợp 4: Nhân tố mới gồm biến quan sát của 3 nhân tố A, B, C. Trong đó số lượng quan sát nhân tố A nhiều đáng kể so với nhân tố B, C
Ma trận xoay EFA cho ra kết quả nhân tố mới gồm A1, A2, A3, A4, B4, C2. Số lượng biến nhân tố A nhiều vượt trội so với B, C. Do vậy, hãy ưu tiên đặt tên theo nhân tố A.
Trường hợp 5: Nhân tố mới gồm biến quan sát của 3 nhân tố A, B, C. Trong đó số lượng quan sát 3 nhân tố không chênh nhau nhiều
Ma trận xoay cho nhân tố mới gồm A1, A2, B1, B3, C1, C3, C4. Rõ ràng rằng sẽ khó có thể ưu tiên lấy tên nhân tố mới theo A, B hay C. Trường hợp này, chúng ta sẽ phải tìm ra điểm chung của các biến quan sát này và đặt tên mới theo điểm chung đó.
Trường hợp 6: Nhân tố A bị tách thành 2 nhân tố mới. Trong đó một nhân tố nhiều biến quan sát của A, nhân tố còn lại rất ít biến
Ma trận xoay có 2 nhân tố mới. Nhân tố 1 gồm A1, A2, A3, A4 và nhân tố 2 gồm A5, A6. Khi đó, chúng ta sẽ ưu tiên lấy tên của nhân tố A đặt cho nhân tố mới 1. Nhân tố số 2, chúng ta tìm điểm chung riêng của 2 biến A5, A6 để đặt tên mới.
Trường hợp 7: Nhân tố mới được tạo thành từ nhiều biến quan sát của nhiều nhân tố khác nhau
Đây là trường hợp rất không mong muốn bởi nó có sự khác biệt quá nhiều với lý thuyết nền chúng ta xây dựng. Nếu các biến hội tụ mới này có điểm chung, hãy đặt tên nhân tố mới dựa vào điểm chung đó. Nếu thực sự các biến này không có điểm chung, cân nhắc việc loại lần lượt biến để đánh giá lại kết quả ma trận xoay.
Trên đây là các gợi ý về cách đặt tên nhân tố mới khi cấu trúc thang đo và số lượng nhân tố bị thay đổi so với lý thuyết ban đầu. Cách đặt tên tốt nhất sẽ dựa vào đặc điểm chung mối liên kết của các biến quan sát trong cùng một nhân tố.
Nếu bạn gặp khó khăn khi kết quả EFA bị xáo trộn, không đạt tiêu chuẩn kiểm định, số biến bị loại quá nhiều. Bạn có thể tham khảo dịch vụ xử lý số liệu SPSS của Xử Lý Định Lượng để team có thể hỗ trợ bạn xử lý nhanh và hiệu quả nhất.
