Luận văn Nâng cao chất lượng tín dụng Ngân hàng TMCP đầu tư và phát triển Việt Nam Chi nhánh Phú Yên

Phân tích nhân tố là tên chung của một nhóm thủ tục để làm giảm các câu hỏi

chi tiết trong phiếu điều tra mà các câu hỏi này được đưa ra để có được thông tin về

tất cả các mặt của vần đề cần nghiên cứu. Sử dụng phương pháp phân tích nhân tố

này sẽ giúp cho nhà nghiên cứu có được một bộ các biển số có ý nghĩa hơn.

Phân tích nhân tố Factor đòi hỏi nhà nghiên cứu phải quyết định trước một số

vấn đề như số lượng yếu tố cần phải đưa ra và phương pháp sử dụng để đảo trục yếu

tố (Rotating the factors), cũng như hệ số tương quan để loại bỏ các yếu tố. Theo

nghiên cứu của Almeda (1999) thì số lượng các yếu tố cần phải đưa ra được tính

toán dựa trên dự tính của phạm vi nghiên cứu, mà dựa trên khung nghiên cứu này

để đưa ra các câu hỏi cụ thể. Thêm nữa, các yếu tố cần phải được đưa ra sau quá

trình phân tích cần phải thoả mãn tiêu chuẩn Keiser – với KMO (Kaise-MeyerOlkin) là 1 chỉ số dùng để xem xét sự thích hợp của phân tích nhân tố. Trị số của

KMO lớn (nằm giữa 0,5 và 1) có ý nghĩa là phân tích nhân tố là thích hợp, còn nếu

như trị số này nhỏ hơn 0,5 thì phân tích nhân tố có khả năng không thích hợp với

các dữ liệu.

Tiêu chuẩn Keiser quy định rằng hệ số Eigenvalue phải ít nhất lớn hơn hoặc

bằng 1. Và thông thường để tiện cho việc hiểu rõ hơn nữa về yếu tố, các nhà nghiên

cứu thực nghiệm thường dùng phương pháp quay vòng trục toạ độ Varimax và còn

gọi là phương pháp Varimax. Tiêu chuẩn của hệ số tương quan của yếu tố phải ít

nhất bằng 0,5 thì mới được xem là đạt yêu cầu. Và chỉ số 0,5 này được xem là

ngưỡng để loại bỏ các câu hỏi khác trong quá trình phân tích các yếu tố.

TÀI LIỆU LUẬN VĂN CÙNG DANH MỤC

TIN KHUYẾN MÃI

  • Thư viện tài liệu Phong Phú

    Hỗ trợ download nhiều Website

  • Nạp thẻ & Download nhanh

    Hỗ trợ nạp thẻ qua Momo & Zalo Pay

  • Nhận nhiều khuyến mãi

    Khi đăng ký & nạp thẻ ngay Hôm Nay

NẠP THẺ NGAY