PHÂN TÍCH DỮ LIỆU 3


Nội dung

 Phân tích nhân tố
 Phân tích cụm
 Viết báo cáo kết quả nghiên cứu


Kiểm định sự phụ thuộc lẫn nhau
 Được sử dụng để tóm tắt và hiểu một số biến độc
lập một cách đồng thời.
 Được sử dụng khi không có biến nào được nhận dạng
như là biến độc lập hay biến phụ thuộc.

 Kiểm định sự phụ thuộc lẫn nhau:
 Phân tích nhân tố, để giảm và tóm tắt dữ liệu.
 Phân tích cụm, để phân loại đối tượng.


Phân tích nhân tố
 Một kỹ thuật để tóm tắt thông tin mà thông tin
này được chứa trong một lượng lớn các biến
thành một số nhân tố nhỏ hơn.

 Để đơn giản hóa thông tin
 Không có sự khác biệt giữa X và Y (Biến độc
lập và biến phụ thuộc), chúng được phân tích
cùng với nhau


F: nhân tố chung
Vi: Hệ số hồi quy được chuẩn hóa I trên nhân tố duy

nhất I




Ui: Nhân tố duy nhất của biến I
m: Số nhân tố chung


Mô hình nhân tố

 Mỗi nhân tố duy nhất thì tương quan với mỗi
nhân tố khác và với các nhân tố chung.

 Fi = wi1x1 + wi2x2 + … + wikxk
 Fi: Ước lượng nhân tố thứ I
 wi: trọng số hay hệ số điểm nhân tố
 k: số biến


Các bước phân tích nhân tố

 Xác định vấn đề
 Lập ma trận tương quan
 Xác định số nhân tố
 Giải thích nhân tố
 Tính điểm nhân tố



Phân tích nhân tố – SPSS Output
Lập ma trận tương quan
Biến

V1

V1

1,00

V2

0,13

1,00

V3

0.67

0,21

1,00

V4

0.17


1,00

V7

0,56

0,22

0,73

0,21

0,72

0,31

V2

Theo Lưu Thanh Đức Hải (2003)

V3

V4

V5

V6

V7



1.00

1

3.38

48.3

48.3

V2

1.00

2

1.96

28.0

76.3

V3

1.00

3

0.52


1.00

6

0.27

4.0

98.6

V7

1.00

7

0.09

1.4

100.0

Communality: Phương sai tối đa của mỗi biến
Eigenvalue: phương sai tổng hợp của từng nhân tố, lớn hơn 1 mới được đưa vào mô hình
Percent of variance: phương sai của từng nhân tố
Cumulative percentage: phương sai tích lũy


Giải thích các nhân tố


Xác định điểm nhân tố và chọn nhân tố thay thế
Factor score coefficient matrix
Biến

Nhân tố 1

Nhân tố 2

V1

0.30931

-0.06814

V2

-0.05548

0.38315

V3

0.29250

-0.03331

V4

-0.04918

 Phân tích nhân tố giảm số biến bằng cách nhóm
chúng thành thành một bộ nhỏ hơn của các
nhân tố.
 Phân tích cụm giảm số quan sát hoặc trường
hợp bằng cách nhóm chúng thành một bộ nhỏ
hơn của các cụm.


Phân tích cụm
 Một cụm– Một nhóm của những trường
hợp hoặc các quan sát tương đối đồng nhất


Trường hợp nhà hàng thức ăn nhanh
 Một nhà hàng thức ăn nhanh muốn mở một
nhà hàng ở khu vực mới
 Thu thập dữ liệu về nhân khẩu học, phong cách
sống, và khoản chi tiêu cho việc ăn uống ở
ngoài.
 4 cụm hoặc phân khúc tiềm năng dựa trên hai
đặc điểm:
 Cluster 1: Những người khách ít đến
 Cluster 2: thường ăn tối trong nhà hàng đa dạng thức ăn
 Cluster 3: thường ăn tối tại nhà hàng thức ăn nhanh
 Cluster 4: thường ăn tối ở hai nơi


Phân tích cụm hai bước
 Bước 1: Xác định số nhân tố tối ưu mà chúng ta
sẽ tiến hành.