Hệ số tải Factor Loading trong phân tích EFA

Bài viết này được đăng tải duy nhất và thuộc bản quyền của Phạm Lộc Blog. Việc chia sẻ lại nội dung lên website khác vui lòng dẫn nguồn link bài viết gốc này. Xin cảm ơn!
Hệ số tải nhân tố (hay còn gọi là trọng số nhân tố) có thể hiểu là mối tương quan giữa biến quan sát với nhân tố. Trị tuyệt đối hệ số tải của biến quan sát càng cao, nghĩa là tương quan giữa biến quan sát đó với nhân tố càng lớn và ngược lại. Trường hợp trong cùng một nhân tố, có sự xuất hiện của hệ số tải âm, nghĩa là biến quan sát đó tải ngược chiều so với phần lớn các biến quan sát còn lại trong nhân tố, biến quan sát này tương quan âm với các biến quan sát có hệ số tải dương trong nhân tố.

Hệ số tải Factor Loading trong phân tích EFA

Hair và cộng sự (2014) cho rằng trong phân tích nhân tố khám phá EFA:
  • Trị tuyệt đối hệ số tải Factor Loading ở mức 0.3 đến 0.4: cân nhắc là điều kiện tối thiểu để biến quan sát được giữ lại.
  • Trị tuyệt đối hệ số tải Factor Loading ở mức từ 0.5 trở lên: mức tối ưu, các biến quan sát có ý nghĩa thống kê tốt.
Tuy nhiên, Hair và các cộng sự cũng cho rằng, việc chọn ngưỡng trọng số tải factor loading trong EFA cũng nên xem xét đến cỡ mẫu, nhóm tác giả gợi ý bảng cỡ mẫu cần thiết tương ứng với mức hệ số tải nên lựa chọn như dưới đây:
Hệ số tải Factor Loading trong phân tích EFA
Các tác giả cho rằng bảng cỡ mẫu – hệ số tải tiêu chuẩn này được đưa ra tương đối cứng nhắc và nó nên được xem xét cùng với số lượng số lượng biến quan sát hay số nhân tố trích được trong EFA để đánh giá chất lượng biến quan sát. Với cỡ mẫu lớn hoặc số lượng biến tham gia vào EFA nhiều, hệ số tải nên lấy ở mức thấp; với những trường hợp số nhân tố trích được ở EFA lớn, ngưỡng hệ số tải nên lấy ở mức cao hơn. 


Tóm lại:
  • Mặc dù hệ số tải Factor Loading có trị tuyệt đối ở mức 0.3 đến 0.4 đạt điều kiện tối thiểu biến được chấp nhận biến có ý nghĩa. Tuy nhiên, mức 0.5 trở lên sẽ là ngưỡng tốt và phù hợp nhất khi đánh giá chất lượng biến quan sát trên thực nghiệm.
  • Việc chọn hệ số tải cần xem xét kèm với cỡ mẫu, số lượng biến quan sát tham gia vào EFA và số nhân tố trích được ở EFA. Cỡ mẫu lớn, số lượng biến quan sát lớn, hệ số tải sẽ lấy ở ngưỡng thấp hơn; nếu số lượng nhân tố trích được lớn, hệ số tải cần lấy cao hơn.
Bài viết liên quan

Dịch vụ SPSS, AMOS

Ebook SPSS 20