Thực hiện phân tích nhân tố khám phá, mặc dù đã tích chọn phép quay nhưng kết quả output lại không có ma trận xoay mà nhận được dòng thông báo: Only one component was extracted. The solution cannot be rotated.
Điều này xảy ra khi EFA chỉ trích được một nhân tố duy nhất từ các biến quan sát đưa vào. Dòng thông báo này tạm dịch là: Chỉ có một nhân tố được trích. Ma trận không thể xoay. Khi chúng ta muốn đánh giá tính đơn hướng của từng thang đo riêng lẻ, việc trích được chỉ một nhân tố là điều tốt, nghĩa là thang đo đó đảm bảo được tính đơn hướng, các biến quan sát hội tụ khá tốt. Lúc này, việc đọc kết quả sẽ dựa vào bảng ma trận chưa xoay.
Tình huống này chúng ta gặp nhiều khi phân tích nhân tố cho từng thang đo riêng lẻ hoặc cho thang đo phụ thuộc bởi biến phụ thuộc thường chúng ta thực hiện tách riêng EFA so với các biến độc lập. Khi đưa các biến quan sát của thang đo nhân tố phụ thuộc vào EFA, chúng ta luôn kỳ vọng rằng chỉ có một nhân tố được trích. Nếu ma trận xoay xuất hiện, nghĩa là sẽ có ít nhất hai nhân tố hình thành, thang đo phụ thuộc không đảm bảo tính đơn hướng. Việc này sẽ gây ra nhiều khó khăn bởi chúng ta sẽ cần phải xem xét lại rất nhiều về lý thuyết nền biến phụ thuộc, bảng khảo sát, đối tượng khảo sát,… bởi một phương trình hồi quy có thể có nhiều biến độc lập nhưng chỉ có duy nhất một biến phụ thuộc.
Với trường hợp phân tích nhân tố EFA cho nhiều thang đo khác nhau: thang đo nhóm A, thang đo nhóm B, thang đo nhóm C… nhưng kết quả thu về EFA chỉ trích một nhân tố duy nhất, chúng ta cần xem xét lại dữ liệu đầu vào. Từ cơ sở lý thuyết nền, chúng ta xác định A, B, C là những khái niệm độc lập nhưng kết quả EFA lại xác định 3 khái niệm này chỉ là một (gộp chung về một cột trong ma trận xoay), có sự khác biệt lớn giữa lý thuyết và dữ liệu thực nghiệm. Chúng ta cần:
- Đối chiếu lại lý thuyết và tìm thêm lý thuyết mới xem 3 yếu tố A, B, C có đúng là đại diện chung cho một yếu tố nào đó không. Có thể là với dữ liệu thực nghiệm có được tại môi trường khảo sát đó, 3 yếu tố A, B, C thực sự chỉ là một yếu tố lớn.
- Nếu đã tham khảo các lý thuyết nền nhưng không có cơ sở nào xác định rằng A, B, C có cùng một tính chất, chúng ta cần rà soát lại khâu làm sạch dữ liệu. Có thể là do dữ liệu có nhiều điểm dị biệt , giá trị khuyết dẫn đến kết quả phân tích bị sai lệch. Chúng ta cũng nên thử tăng thêm cỡ mẫu để đánh giá lại, bởi việc này cũng có thể đến từ cỡ mẫu nhỏ.
