Trong bài viết “Chạy chung hay riêng biến độc lập với biến phụ thuộc trong EFA”, tôi đã phân tích vấn đề tương quan giữa các biến và giải thích cơ sở phương pháp luận cho việc thực hiện EFA riêng biệt hoặc đồng thời đối với các nhóm biến. Tiếp nối nội dung đó, bài viết này tập trung làm rõ hơn quy trình và cách thức thực hiện EFA trong các mô hình nghiên cứu có sự xuất hiện của biến trung gian và biến điều tiết, trên cơ sở các nguyên tắc thống kê và thực hành nghiên cứu định lượng.
1. Quan điểm của Hair và cộng sự về việc phân tích EFA chung và riêng
Trong mô hình nghiên cứu, mối quan hệ giữa biến độc lập và biến phụ thuộc được xác lập thông qua cách biểu diễn cấu trúc quan hệ nhân quả.
Cụ thể, biến độc lập và biến phụ thuộc được kết nối bằng mũi tên một chiều, thể hiện chiều tác động từ biến độc lập đến biến phụ thuộc. Khi đồng thời tồn tại ba yếu tố gồm biến khởi nguồn, mũi tên biểu diễn tác động và biến nhận tác động, thì một mối quan hệ độc lập – phụ thuộc được hình thành.
Trong trường hợp mô hình nghiên cứu có biến trung gian, việc thực hiện phân tích nhân tố khám phá cần được xem xét phù hợp với cấu trúc quan hệ đã được giả định trong mô hình lý thuyết.
1.1 Quan điểm của Hair và cộng sự (2010)
Hair và cộng sự (2010) cho rằng: “Mixing dependent and independent variables in a single factor analysis and then using the derived factors to support dependence relationships is inappropriate”.
Theo đó, việc đưa đồng thời các biến độc lập và biến phụ thuộc vào cùng một phân tích nhân tố khám phá, sau đó sử dụng các nhân tố trích xuất được để kiểm định các mối quan hệ phụ thuộc là không phù hợp về mặt phương pháp luận.
→ Quan điểm này hàm ý rằng, khi nghiên cứu đã xác định rõ vai trò của các biến độc lập và biến phụ thuộc, thì ngay từ đầu đã tồn tại giả định về mối quan hệ phụ thuộc giữa hai nhóm biến. Cụ thể, nhóm biến độc lập được giả định là nguyên nhân tác động, trong khi nhóm biến phụ thuộc là kết quả chịu tác động. Do đó, việc gộp chung hai nhóm biến có bản chất vai trò khác nhau vào cùng một phân tích EFA có thể làm sai lệch cấu trúc nhân tố và không phản ánh đúng logic nhân quả của mô hình nghiên cứu.
1.2 Quan điểm của Hair và cộng sự (2015)
Theo Hair và cộng sự (2015) “When you use exploratory factor analysis the variables are not divided into dependent and independent categories. Instead, all variables are analyzed together to identify underlying patterns or factors. The technique can be used to factor analyze either independent or dependent variables considered separately”.
Theo đó, trong phân tích nhân tố khám phá, các biến quan sát không được phân loại thành biến độc lập và biến phụ thuộc ngay từ đầu. Thay vào đó, toàn bộ các biến được đưa vào phân tích đồng thời nhằm xác định các cấu trúc nhân tố tiềm ẩn hoặc các mẫu hình chung giữa chúng. Tuy nhiên, kỹ thuật phân tích nhân tố khám phá chỉ nên được thực hiện riêng biệt cho từng nhóm biến có cùng bản chất, tức là phân tích các biến độc lập và các biến phụ thuộc một cách tách biệt.
→ Tương tự với quan điểm thứ hai, các biến được sử dụng trong cùng một lần phân tích EFA phải thuộc cùng một nhóm, hoặc toàn bộ là biến độc lập, hoặc toàn bộ là biến phụ thuộc. Việc gộp chung hai loại biến này vào cùng một mô hình EFA là không phù hợp về mặt phương pháp luận và có thể làm sai lệch cấu trúc nhân tố được trích xuất.
Như vậy, căn cứ theo quan điểm của Hair và cộng sự, khi tiến hành phân tích nhân tố khám phá, nhà nghiên cứu cần thực hiện EFA riêng cho từng tập biến, chẳng hạn như chạy EFA riêng cho các biến đo lường Tiền lương và chạy EFA riêng cho các biến đo lường Hài lòng công việc. Trong các mô hình nghiên cứu có nhiều biến tham gia, nguyên tắc chung là vẫn dựa trên mối quan hệ cơ bản giữa biến độc lập và biến phụ thuộc để tổ chức và thực hiện phân tích EFA một cách tách biệt cho từng nhóm biến.
Xem thêm: Cách xử lý số liệu SPSS toàn tập mới nhất
2. Thực hiện phân tích EFA đối với mô hình có biến trung gian
Trong mô hình nghiên cứu có sự xuất hiện của biến trung gian, biến này đồng thời đảm nhận hai vai trò khác nhau: là biến độc lập trong một mối quan hệ và là biến phụ thuộc trong một mối quan hệ khác. Đối với mô hình nghiên cứu được đề cập, có thể tách thành hai mô hình thành phần để phục vụ phân tích:
– Mối quan hệ giữa Tiền lương (biến độc lập) và Hài lòng công việc (biến phụ thuộc): tiến hành phân tích EFA riêng cho nhóm biến đo lường Tiền lương và riêng cho nhóm biến đo lường Hài lòng công việc.
– Mối quan hệ giữa Hài lòng công việc (biến độc lập) và Gắn bó với công ty (biến phụ thuộc): tiến hành phân tích EFA riêng cho nhóm biến đo lường Hài lòng công việc và riêng cho nhóm biến đo lường Gắn bó với công ty.
Trong trường hợp thực hiện phân tích EFA chung cho toàn bộ mô hình nhưng kết quả ma trận xoay cho thấy sự xáo trộn hoặc không đạt được cấu trúc nhân tố rõ ràng, cần tách mô hình thành các phần nhỏ tương ứng với từng cặp quan hệ cơ bản giữa biến độc lập và biến phụ thuộc để tiến hành EFA riêng biệt. Cụ thể, phân tích EFA được thực hiện độc lập cho nhóm biến độc lập và nhóm biến phụ thuộc trong từng mối quan hệ. Do đó, khi tiến hành EFA cho mô hình có biến trung gian, phân tích sẽ được thực hiện ba lần tương ứng với ba nhóm biến: một lần cho biến độc lập, một lần cho biến trung gian và một lần cho biến phụ thuộc.
3. Thực hiện phân tích EFA đối với mô hình có biến điều tiết
Hiện nay, trong các tài liệu nghiên cứu phương pháp luận chưa ghi nhận quan điểm chính thức của các tác giả uy tín về việc đưa biến điều tiết vào phân tích nhân tố khám phá (EFA). Tuy nhiên, xét trên nguyên tắc lý thuyết về mối quan hệ giữa các biến, biến điều tiết có vai trò làm thay đổi mức độ hoặc chiều hướng tác động giữa biến độc lập và biến phụ thuộc, do đó bản chất của biến này không phản ánh một cấu trúc khái niệm chung với các biến khác trong mô hình. Vì vậy, biến điều tiết không phù hợp để đưa vào phân tích EFA cùng với các biến độc lập hoặc biến phụ thuộc. Trong trường hợp mô hình nghiên cứu có tồn tại biến điều tiết, việc phân tích EFA nên được thực hiện riêng cho từng biến điều tiết. Nếu có nhiều biến điều tiết cùng tham gia điều tiết một mối quan hệ, mỗi biến điều tiết cần được phân tích EFA độc lập. Ngược lại, nếu mô hình bao gồm nhiều biến điều tiết nhưng mỗi biến điều tiết tác động đến một mối quan hệ khác nhau, có thể xem xét thực hiện phân tích EFA chung cho toàn bộ các biến điều tiết này.
4. Ví dụ về cách thực hiện EFA riêng cho một số mô hình
Dựa trên quan điểm phương pháp luận của Hair và cộng sự, việc thực hiện EFA có thể được tiến hành riêng biệt cho từng nhóm biến trong một số mô hình cụ thể. Trong thực tiễn nghiên cứu, nhà nghiên cứu có thể lựa chọn chạy EFA chung cho toàn bộ các biến. Tuy nhiên, trong trường hợp kết quả EFA không đạt yêu cầu về mặt thống kê, việc tách riêng EFA theo vai trò biến độc lập và biến phụ thuộc là một phương án phù hợp. Cách tiếp cận này có cơ sở lý luận rõ ràng, xuất phát từ bản chất tương quan giữa các biến trong mô hình nghiên cứu, đồng thời phù hợp với khuyến nghị của Hair và cộng sự trong phân tích nhân tố khám phá.
Mô hình 1
Bước 1: Phân tích mối quan hệ giữa các biến trong mô hình
– X là biến phụ thuộc của A, B, C, do đó X có khả năng tương quan mạnh với ba biến A, B và C. Vì vậy, EFA cần được thực hiện thành hai lần: lần thứ nhất cho nhóm biến độc lập A, B, C và lần thứ hai cho biến phụ thuộc X.
– Z là biến phụ thuộc của A, B, C, nên Z cũng có khả năng tương quan mạnh với các biến A, B và C. Theo đó, EFA được tiến hành hai lần: một lần cho nhóm biến độc lập A, B, C và một lần riêng cho biến phụ thuộc Z.
– Do X và Z đều là các biến phụ thuộc của A, B, C, nên giữa X và Z có khả năng tồn tại tương quan mạnh. Vì lý do này, hai biến X và Z cần được phân tích EFA riêng biệt, với một lần chạy cho X và một lần chạy cho Z.
– Y là biến phụ thuộc của X và Z, do đó Y có khả năng tương quan mạnh với hai biến này. EFA cần được thực hiện hai lần, trong đó lần thứ nhất cho hai biến độc lập X và Z, và lần thứ hai cho biến phụ thuộc Y.
Bước 2: Xác định số lần thực hiện EFA
Từ kết quả phân tích mối quan hệ giữa các biến ở bước 1, mô hình này cần thực hiện bốn lần EFA, bao gồm:
- EFA cho ba biến độc lập A, B, C;
- EFA cho biến X;
- EFA cho biến Z;
- EFA cho biến Y.
Mô hình 2
Bước 1: Phân tích mối quan hệ giữa các biến trong mô hình
– X là biến phụ thuộc của A, B, C, do đó X có khả năng tương quan mạnh với các biến A, B và C. Vì vậy, EFA cần được thực hiện hai lần, bao gồm một lần cho nhóm biến độc lập A, B, C và một lần riêng cho biến phụ thuộc X.
– Y là biến phụ thuộc của X và A, nên Y có khả năng tương quan mạnh với hai biến này. Theo đó, EFA cần được thực hiện hai lần, với một lần cho các biến độc lập X và A, và một lần cho biến phụ thuộc Y.
Bước 2: Xác định số lần thực hiện EFA
Từ phân tích ở bước 1, mô hình này cần thực hiện ba lần EFA, bao gồm:
- EFA cho ba biến độc lập A, B, C;
- EFA cho biến X;
- EFA cho biến Y.
Mô hình 3
Bước 1: Phân tích mối quan hệ giữa các biến trong mô hình
– X là biến phụ thuộc của A, B, C, do đó X có khả năng tương quan mạnh với các biến A, B và C. Vì vậy, EFA được thực hiện hai lần, gồm một lần cho nhóm biến độc lập A, B, C và một lần cho biến phụ thuộc X.
– Y là biến phụ thuộc của X, nên Y có khả năng tương quan mạnh với X. Theo đó, EFA cần được tiến hành hai lần, một lần cho biến độc lập X và một lần riêng cho biến phụ thuộc Y.
Bước 2: Xác định số lần thực hiện EFA
Dựa trên phân tích ở bước 1, mô hình này cần thực hiện ba lần EFA, bao gồm:
- EFA cho ba biến độc lập A, B, C;
- EFA cho biến X;
- EFA cho biến Y.
Mô hình 4
Bước 1: Phân tích mối quan hệ giữa các biến trong mô hình
– X là biến phụ thuộc của A, B, C, do đó X có khả năng tương quan mạnh với các biến A, B và C. Vì vậy, EFA cần được thực hiện hai lần, một lần cho nhóm biến độc lập A, B, C và một lần cho biến phụ thuộc X.
– Z là biến phụ thuộc của A, B, C, nên Z cũng có khả năng tương quan mạnh với các biến A, B và C. Theo đó, EFA được tiến hành hai lần, bao gồm một lần cho nhóm biến độc lập A, B, C và một lần cho biến phụ thuộc Z.
– Đồng thời, Z là biến phụ thuộc của X, do đó Z có khả năng tương quan mạnh với X. Vì vậy, EFA cần được thực hiện hai lần, một lần cho biến độc lập X và một lần riêng cho biến phụ thuộc Z.
Bước 2: Xác định số lần thực hiện EFA
Từ các phân tích trên, mô hình này cần thực hiện ba lần EFA, bao gồm:
- EFA cho ba biến độc lập A, B, C;
- EFA cho biến X;
- EFA cho biến Z.