Hiểu toàn bộ vấn đề xoay quanh câu chuyện "efa là gì"

 Exploratory Factor Analysis – EFA là phương pháp giúp đánh giá hai loại giá trị quan trọng trong thang đo, là giá trị hội tụ và giá trị phân biệt.

Xem thêm khái niệm về thang đo trong ý trên tại đây.

Phương pháp phân tích nhân tố EFA thuộc nhóm phân tích đa biến phụ thuộc lẫn nhau (interdependence techniques), nghĩa là không có biến phụ thuộc và biến độc lập mà nó dựa vào mối tương quan giữa các biến với nhau (interrelationships).

Phân tích nhân tố khám phá (EFA) là một phương pháp phân tích định lượng dùng để rút gọn một tập gồm nhiều biến đo lường phụ thuộc lẫn nhau thành một tập biến ít hơn (gọi là các nhân tố) để chúng có ý nghĩa hơn nhưng vẫn chứa đựng hầu hết nội dung thông tin của tập biến ban đầu(Hair et al. 2009). Nó hướng đến việc khám phá ra cấu trúc cơ bản của một tập hợp các biến có liên quan với nhau.

Phân tích nhân tố khám phá EFA dùng để rút gọn một tập hợp k biến quan sát thành một tập F (với F < k) các nhân tố có ý nghĩa hơn. Trong nghiên cứu, chúng ta thường thu thập được một số lượng biến khá lớn và rất nhiều các biến quan sát trong đó có liên hệ tương quan với nhau. Thay vì đi nghiên cứu 20 đặc điểm nhỏ của một đối tượng, chúng ta có thể chỉ nghiên cứu 4 đặc điểm lớn, trong mỗi đặc điểm lớn này gồm 5 đặc điểm nhỏ có sự tương quan với nhau. Điều này giúp tiết kiệm thời gian và kinh phí nhiều hơn cho người nghiên cứu.

1.2. Ứng dụng của EFA

EFA thường được sử dụng nhiều trong các lĩnh vực quản trị, kinh tế, tâm lý, xã hội học,… khi đã có được mô hình khái niệm (Conceptual Framework) từ các lý thuyết hay các nghiên cứu trước.

Trong các nghiên cứu về kinh tế, người ta thường sử dụng thang đo(scale) chỉ mục bao gồm rất nhiều câu hỏi (biến đo lường) nhằm đo lường các khái niệm trong mô hình khái niệm, và EFA sẽ góp phần rút gọn một tập gồm rất nhiều biến đo lường thành một số nhân tố. Khi có được một số ít các nhân tố, nếu chúng ta sử dụng các nhân tố này với tư cách là các biến độc lập trong hàm hồi quy bội thì khi đó, mô hình  sẽ giảm khả năng vi phạm hiện tượng đa cộng tuyến.

Ngoài ra, các nhân tố được rút ra sau khi thực hiện EFA sẽ có thể được thực hiện trong phân tích hồi quy đa biến (Multivariate Regression Analysis), mô hình Logit, sau đó có thể tiếp tục thực hiện phân tích nhân tố khẳng định(CFA) để đánh giá độ tin cậy của mô hình hay thực hiện mô hình cấu trúc tuyến tính (Structural Equation Modeling, SEM) để kiểm định về mối quan hệ phức tạp giữa các khái niệm.

Xem thêm về câu hỏi xoay quanh vấn đề về "EFA là gì"