Phân tích nhân tố khẳng định (Confirmatory Factor Analysis - CFA) là một kỹ thuật thống kê mạnh mẽ được sử dụng để kiểm tra xem một lý thuyết về cấu trúc nhân tố của một tập hợp các biến quan sát được có phù hợp với dữ liệu thực tế hay không. Bài viết này sẽ giúp bạn hiểu rõ về CFA, cách diễn giải các thông số quan trọng và ứng dụng của nó trong nhiều lĩnh vực.
CFA là một phần của mô hình hóa phương trình cấu trúc (Structural Equation Modeling - SEM) và thường được sử dụng sau khi phân tích nhân tố khám phá (Exploratory Factor Analysis - EFA) đã được thực hiện. EFA được dùng để khám phá cấu trúc tiềm ẩn của dữ liệu, trong khi CFA được dùng để xác nhận một cấu trúc cụ thể đã được đề xuất trước đó.
Trong CFA, nhà nghiên cứu chỉ định rõ số lượng nhân tố, biến nào sẽ tải lên nhân tố nào và mối tương quan giữa các nhân tố. Sau đó, phần mềm thống kê sẽ kiểm tra xem mô hình được chỉ định có phù hợp với dữ liệu hay không. Nếu mô hình phù hợp tốt, điều này ủng hộ giả thuyết rằng cấu trúc nhân tố được đề xuất là một mô tả hợp lệ về mối quan hệ giữa các biến.
Là những biến không thể đo lường trực tiếp mà được suy ra từ các biến quan sát (observed variables). Ví dụ, "sự hài lòng của khách hàng" là một biến tiềm ẩn có thể được đo lường thông qua các câu hỏi về mức độ hài lòng với sản phẩm, dịch vụ, giá cả, v.v.
Là những biến có thể đo lường trực tiếp. Trong ví dụ trên, các câu hỏi khảo sát về mức độ hài lòng là các biến quan sát.
Cho biết mức độ ảnh hưởng của một biến tiềm ẩn lên một biến quan sát. Giá trị tải nhân tố càng cao, mối quan hệ giữa biến tiềm ẩn và biến quan sát càng mạnh.
Đại diện cho phần phương sai của một biến quan sát không được giải thích bởi biến tiềm ẩn. Phương sai sai số thấp cho thấy biến quan sát là một chỉ báo tốt cho biến tiềm ẩn.
Trong kết quả CFA, "Variance Parameters" bao gồm các ước tính phương sai của các biến tiềm ẩn và các biến sai số (error terms). "Error Variance Estimates" đặc biệt quan trọng vì chúng cho biết lượng biến thiên trong mỗi biến quan sát không được giải thích bởi các nhân tố.
Một câu hỏi thường gặp là liệu "Error Variance Estimates" có cần thiết phải có ý nghĩa thống kê (p < 0.05) hay không. Câu trả lời là không. Phương sai, về bản chất, phải lớn hơn 0 (trừ khi nó bằng 0, điều này rất hiếm). Do đó, một kiểm định ý nghĩa cho biết phương sai lớn hơn đáng kể so với 0 không cung cấp nhiều thông tin hữu ích. Chúng ta không quan tâm đến việc liệu nó có ý nghĩa thống kê hay không, và chúng ta cũng không yêu cầu nó phải có ý nghĩa.
Tuy nhiên, giá trị của các ước tính phương sai sai số vẫn quan trọng. Phương sai sai số cao cho thấy biến quan sát có thể không phải là một chỉ báo tốt cho biến tiềm ẩn. Trong trường hợp này, cần xem xét lại việc sử dụng biến quan sát đó trong mô hình hoặc tìm kiếm các chỉ báo khác tốt hơn.
Để đánh giá xem mô hình CFA có phù hợp với dữ liệu hay không, cần xem xét các chỉ số đánh giá độ phù hợp mô hình, bao gồm:
Việc đánh giá độ phù hợp mô hình nên dựa trên sự kết hợp của nhiều chỉ số, thay vì chỉ dựa vào một chỉ số duy nhất.
CFA được sử dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực, bao gồm:
Phân tích nhân tố khẳng định (CFA) là một công cụ mạnh mẽ để xác nhận cấu trúc nhân tố của dữ liệu. Bằng cách hiểu rõ các khái niệm cơ bản, cách diễn giải kết quả và sử dụng các chỉ số đánh giá độ phù hợp mô hình, bạn có thể áp dụng CFA một cách hiệu quả trong nghiên cứu của mình.
Bài viết liên quan