Bạn đang xem: Phân tích efa cho mô hình có biến trung gian
Video cách chạy EFA khi đối chiếu với AMOS, trước lúc chạy CFA, SEM
Cách chạy phân tích nhân tố EFA khi làm quy mô SEM cùng với AMOS
Vào chọn menu : Analyze-> Data Reduction(hoặc Dimension Reduction) ->Factor
Chọn toàn bộ các đổi thay trong tế bào hình( độc lập, phụ thuộc, trung gian…) đưa vào cột Variables bên phải.
Nhấn vào Descriptives, chọn KMO & Bartlett’s thử nghiệm of sphericity
Bấm vào nút Extraction, chọn Pricipal axis factoring
Bấm vào nút Rotation, chọn Promax
Bấm vào nút Options, lựa chọn Sorted by size(để thu xếp hệ số thiết lập từ cao xuống thấp mang đến dễ đọc) và chọn Suppress absolute values less than, gõ vào .3 ( để loại trừ khỏi pattern matrix gần như giá trị nhỏ thêm hơn 0.3 để dễ nhìn)
Sau đó thừa nhận OK, công dụng sẽ hiển thị khá dài, vẫn chỉ phân tích một trong những bảng đề nghị thiết
Cách diễn giải tác dụng phân tích yếu tố EFA lúc làm quy mô SEM với AMOS
Kết quả đối chiếu EFA mang lại thấy: Chỉ số KMO = 0.924 > 0.5, điều này minh chứng dữ liệu dùng để làm phân tích yếu tố là hoàn toàn thích hợp.Mức ý nghĩa Sig.=0.000
Một số định hướng liên quan liêu về KMO, kiểm tra Bartlett’s, cực hiếm Eigenvalue
Trong phân tích nhân tố khám phá, chỉ số KMO dùng để xem xét sự tương thích của đối chiếu nhân tố, nếu 0.5≤ KMOKiểm định Bartlett’s để mắt tới giả thuyết H0: các biến không có tương quan liêu trong tổng thể. Nếu kiểm nghiệm này có ý nghĩa sâu sắc thống kê (Sig quý hiếm Eigenvalue dùng để xác định con số nhân tố, chỉ những nhân tố có eigenvalue lớn hơn 1 thì mới có thể được lưu lại trong mô hình, những yếu tố có eigenvalue bé dại hơn 1 sẽ bị loại vì không có tác dụng tóm tắt thông tin xuất sắc hơn một vươn lên là gốc. Phân tích này sử dụng cách thức trích yếu tố Principal Axis Factoring với phép cù Promax, những biến có hệ số tải yếu tố (factor loading) nhỏ tuổi hơn 0.4 bị loại. Tuy nhiên để thang đo đảm bảo an toàn ý nghĩa trong thực tế thì trọng số EFA ≥ 0.5, vì chưng đó những biến có thông số tải yếu tốLiên hệ đội thạc sĩ hỗ trợ SPSS.
Trong bài xích viếtChạy bình thường hay riêng biến chủ quyền với biến nhờ vào trong EFA? mình đã đề cập tới vụ việc về đối sánh tương quan và phân tích và lý giải vì sao chạy riêng/chung các biến vào EFA. Ở nội dung bài viết này, bản thân sẽ rõ ràng hơn về phong thái chạy EFA cho mô hình có biến đổi trung gian, trở thành điều tiết.
Một côn trùng quan hệ chủ quyền - nhờ vào được hình thành tương tự việc bọn họ biểu diễn bọn chúng trên mô trong khi sau:
Biến tự do và biến phụ thuộc được link với nhau bằng mũi thương hiệu một chiều mang ý nghĩa sâu sắc là sự tác động, mũi tên xuất phát từ biến hòa bình và hướng về phía biến phụ thuộc. Khi bao gồm đủ 3 yếu hèn tố: đổi thay ở cội mũi tên, mũi tên, phát triển thành ở đầu mũi thương hiệu thì hiện ra một côn trùng quan hệ chủ quyền - phụ thuộc.
Trích nguyên bản:"Mixing dependent & independent variables in a single factor analysis and then using the derived factors to support dependence relationships is inappropriate"
Tạm dịch:Việc gộp chạy thông thường các chủ quyền và nhờ vào trong một phân tích yếu tố khám phávà tiếp đến lại kiểm tra những mối quan lại hệ phụ thuộc làkhông phù hợp.
→ Giải thích chi tiết hơn câu nói này. Nghĩa là khi chúng ta thực hiện đối chiếu EFA, việc cho chung những biến tự do và phụ thuộc vào chạy cùng làkhông đúng theo lý. Bởi vì với một đề bài đã xác minh được tự do và phụ thuộc, nghĩa là tức thì từ đầu họ đã mang định xuất hiệnmối quan hệ nam nữ phụ thuộcgiữa 2 nhóm biến: một đội là tác động ảnh hưởng lên biến hóa khác và một đội nhóm là chịu ảnh hưởng tác động của đổi thay khác.
1.2 cách nhìn 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 lớn identify underlying patterns or factors. The technique can be used khổng lồ factor analyze either independent or dependent variables considered separately".
Tạm dịch:Khi bạn sử dụng phân tích nhân tố khám phá, các biến ko được chia thành phụ thuộc và độc lập. Cụ vào đó, toàn bộ các trở thành được phân tích bên nhau để xác định cấu trúc các nhân tố. Kỹ thuật triển khai phân tích nhân tố tò mò cần được coi như xét chạy riêng giữa các biến độc lập và đổi thay phụ thuộc.
Xem thêm: Quyết Định Phê Duyệt Báo Cáo Nghiên Cứu Khả Thi, Quyết Định Số 1487/Qđ
→ cũng như quan điểm đồ vật 2. Những biến được đưa cùng mọi người trong nhà vào so với EFA nên là và một loại tự do hoặc thuộc 1 các loại phụ thuộc. Ko được gộp chung cả 2 loại đổi mới này vào so sánh EFA một lần.
Như vậy, xét theo cách nhìn của Hair và cộng sự thì lúc EFA, họ sẽ chạy riêng rẽ cho biến chuyển Tiền lương, chạy riêng mang lại biến chấp thuận công việc.Mặc định ở bất kể mô hình tất cả thêm sự xuất hiện thêm của bao nhiêu biến đi nữa, chúng ta sẽ cứ nhờ vào mối dục tình cơ bản độc lập - nhờ vào để chạy riêng rẽ EFA.
2. Chạy EFA cho quy mô có thay đổi trung gian
Khi mô hình có thay đổi trung gian, trở thành trung gian đang đóng vai trò vừa là tự do trong mối quan hệ này nhưng lại cũng vừa là nhờ vào trong mối quan hệ khác. Trong mô hình bên dưới, bọn họ sẽ tách làm hai mô hình nhỏ:
Tiền lương (độc lập) cùng với Hài lòng công việc (phụ thuộc): chạy riêng cho biến đổi Tiền lương, chạy riêng mang đến biến chuộng công việc.Hài lòng công việc (độc lập) với đính thêm bó doanh nghiệp (phụ thuộc): chạy riêng mang lại biến ưa thích công việc, chạy riêng biệt cho biến đổi Gắn bó công ty.
Nếu phân tích bình thường EFA nhưng tác dụng ma trận chuyển phiên xáo trộn bọn họ sẽ bóc thành từng lần EFA theo chức năng biến. Tách nhỏ mô hình ra từng cặp quan hệ cơ phiên bản độc lập - dựa vào rồi đối chiếu EFA riêng đến độc lập, riêng mang đến phụ thuộc. Suy ra, khi chạy EFA cho quy mô có vươn lên là trung gian, họ sẽ chạy 3 lần EFA mang đến từng dạng biến:1 EFA cho độc lập, 1 EFA đến trung gian, 1 EFA đến phụ thuộc.
3. Chạy EFA cho quy mô có biến hóa điều tiết
Không gồm quan điểm của những tác đưa nào uy tín về việc phân tích EFA cho trở thành điều tiết. Tuy vậy về cơ chế mối quan liêu hệ, đổi thay điều tiết có tính năng điều huyết một mối quan hệ làm nó mạnh bạo hơn tốt yếu đi, vì thế nó hoàn toàn không cân xứng cho việc đưa vào so sánh EFA bình thường với bất cứ biến làm sao khác. Do vậy, trường hợp tồn tại phát triển thành điều tiết trong mô hình, bọn họ thực hiện nay EFA mang đến riêng một mình biến điều tiết. Nếu có rất nhiều biến điều tiết cùng điều huyết một mọt quan hệ, chúng ta chạy một EFA cho mỗi biến điều tiết. Nếu có không ít biến điều tiết với mỗi biến chuyển điều tiết thay đổi một mối quan hệ khác nhau, bạn cũng có thể chạy phổ biến EFA cho toàn bộ các trở thành điều tiết.
4. Ví dụ giải pháp chạy riêng EFA một trong những mô hình
Dựa trên ý kiến của Hair và cùng sự, chúng ta sẽ có phương pháp chạy riêng cho 1 số mô hình ví dụ sau đây. Các bạn cũng có thể chạy thông thường tùy ý, nhưng nếu chạy chung công dụng không tốt bạn hãy chạy riêng theo vai trò hòa bình - phụ thuộc. Qui định chạy riêng này là hoàn toàn có cơ sở kiên cố dựa trên thực chất tương quan các biến trong mô hình, bên cạnh đó cũng cân xứng với cách nhìn của Hair và cộng sự.
Mô hình 1:
Bước 1: đối chiếu quan hệ đổi thay trong mô hình:
X là biến phụ thuộc vào của A, B, C. Cho nên vì vậy X sẽ có chức năng tương quan dũng mạnh với A-B-C. Họ phải chạy nhì lần EFA: lần một cho 3 biến hòa bình A, B, C và lần hai mang lại cho biến dựa vào X.Z là biến phụ thuộc của A, B, C. Cho nên vì vậy Z sẽ có chức năng tương quan khỏe khoắn với A-B-C. Bọn họ phải chạy nhì lần EFA: lần một mang đến 3 biến chủ quyền A, B, C và lần hai cho cho biến phụ thuộc Z.Do X và Z phần lớn là biến nhờ vào của A, B, C đề nghị X cùng Z có tác dụng tương quan bạo gan với nhau. Chúng cần chạy nhì lần EFA: lần một mang đến X, lần hai cho Z.Y là biến phụ thuộc của X, Z. Vì vậy Y sẽ có khả năng tương quan to gan lớn mật với X-Z. Chúng ta phải chạy hai lần EFA: lần một mang đến 2 biến hòa bình X, Z cùng lần hai mang đến cho biến phụ thuộc vào Y.Bước 2: xác minh số lần EFA
Từ phần đối chiếu ở cách 1, họ có được 4 lần chạy EFA sau đây:
EFA cho tía biến tự do A, B, C.EFA cho biến hóa XEFA cho biến hóa ZEFA cho trở thành YMô hình 2:
Bước 1: đối chiếu quan hệ biến trong mô hình:
X là biến dựa vào của A, B, C. Do đó X sẽ có công dụng tương quan mạnh bạo với A-B-C. Chúng ta phải chạy hai lần EFA: lần một mang lại 3 biến chủ quyền A, B, C cùng lần hai đến cho biến phụ thuộc vào X.Y là biến nhờ vào của X, A. Do đó Y sẽ có công dụng tương quan khỏe khoắn với X-A. Chúng ta phải chạy hai lần EFA: lần một mang đến 2 biến tự do X, A cùng lần hai đến cho biến phụ thuộc vào Y.Bước 2: xác định số lần EFA
Từ phần so với ở cách 1, chúng ta có được 3 lần chạy EFA sau đây:
EFA cho cha biến tự do A, B, C.EFA cho đổi mới XEFA cho vươn lên là Y
Mô hình 3:
EFA cho cha biến chủ quyền A, B, C.EFA cho vươn lên là XEFA cho trở thành Y
Mô hình 4:
Bước 1: so với quan hệ đổi thay trong mô hình:
X là biến nhờ vào của A, B, C. Vì vậy X sẽ có khả năng tương quan bạo dạn với A-B-C. Bọn họ phải chạy hai lần EFA: lần một đến 3 biến tự do A, B, C cùng lần hai cho cho biến phụ thuộc vào X.Z là biến nhờ vào của A, B, C. Cho nên vì thế Z sẽ có chức năng tương quan to gan lớn mật với A-B-C. Họ phải chạy hai lần EFA: lần một cho 3 biến hòa bình A, B, C với lần hai mang lại cho biến phụ thuộc vào Z.Z là biến dựa vào của X. Vì thế Z sẽ có chức năng tương quan dạn dĩ với X. Bọn họ phải chạy nhị lần EFA: lần một đến biến chủ quyền X cùng lần hai đến cho biến dựa vào Z.Bước 2: xác định số lần EFA
Bạn cũng có thểThích
