Mô hình phân tích nhân tố trên Stata

Mô hình phân tích nhân tố thường được biết đến với các mô hình: EFA, CFA.
Ngoài ra, một kiểu lai được chấp nhận là mô hình EFA trong khung phân tích CFA
Các bước phân tích mô hình phân tích nhân tố thường được sử dụng phổ biến trong phần mềm SPSS.

Bước 1: Kiểm tra độ tin cậy của thang đo bằng chỉ số Cronbach Alpha
Trong stata, ta có thể sử dụng lệnh:
alpha var1 var2
Trong đó có một số option cần lưu tâm để kết quả thể hiện tốt hơn: item, detail,..

Bước 2: Thực hiện Phân tích nhân tố
Lưu ý rằng có 3 dạng phân tích nhân tố:
- Thực hiện phân tích nhân tố khám phá EFA
- Thực hiện phân tích nhân tố khẳng định CFA
- Thực hiện phân tích nhân tố khám phá trong khung phân tích nhân tố khẳng định
Mỗi loại phân tích nhân tố sẽ có bước thực hiện tiếp cận ước lượng với phép quay ma trận khác nhau. Mỗi phương pháp phân tích này được dựa trên các nguyên tắc khác nhau vời giả định khác nhau.
Với EFA: thực hiện phương pháp principal component với phép quay varimax (Được mặc định ở Stata)
Với CFA: thực hiện phương pháp principal factor với phép quay promax
Với EFA in CFA thì sử dụng phương pháp ước lượng maximum likelihood.

Trong stata sử dụng lệnh (ví dụ cho EFA)
factor var1 var2 , pcf
rotate
Để biết các chỉ số trong phân tích nhân tố như KMO, sử dụng các lệnh thống kê sau ước lượng:
estat kmo

Bước 3: Thực hiện phân tích hồi quy OLS, Path, SEM
Đây là bước phân tích thường được áp dụng khi có một nhân tố phụ thuộc trong phân tích nhân tố.
Để thực hiện điều này rất thuận tiện trong Stata.
Với phân tích OLS:
ta có thể dự báo điểm để tạo lập nhân tố chung cho hồi quy (predict), hoặc tính điểm trung bình cho các nhân tố.
Với phân tích Path hoặc SEM có thể dùng lệnh hoặc mở giao diện UI để vẽ mô hình