Ứng dụng phân tích nhân tố khám phá EFA trong nghiên cứu CFA và SEM

Cách thức thực hiện phân tích nhân tố khám phá (EFA) đối với các nghiên cứu có triển khai phân tích nhân tố khẳng định (CFA) và mô hình cấu trúc tuyến tính (SEM) trên AMOS về cơ bản không có sự khác biệt đáng kể so với các nghiên cứu không thực hiện CFA.

Sự khác biệt chủ yếu phát sinh từ sự lúng túng trong việc lựa chọn phương thức tiến hành EFA theo hướng phân tích chung hay phân tích riêng cho các nhóm biến, đặc biệt trong bối cảnh mô hình SEM thường có cấu trúc phức tạp và xuất hiện các biến trung gian.

2. Phân tích EFA chung hay riêng

Mối quan hệ giữa biến độc lập và biến phụ thuộc cần được xem xét lại trước khi quyết định cách thức thực hiện EFA  tại bài viết này.

Việc phân loại biến X là biến độc lập và biến Y là biến phụ thuộc xuất phát từ cơ sở lý thuyết nền tảng hoặc các kết quả nghiên cứu trước đó đã chứng minh tác động của X lên Y. Khi tồn tại mối quan hệ tác động, giữa X và Y trong đa số trường hợp sẽ xuất hiện tương quan ở mức trung bình đến mạnh, từ đó làm suy giảm mức độ phân biệt giữa hai cấu trúc biến này.

Trong phân tích EFA, bất kể sử dụng phương pháp trích hay phép xoay nào, một trong những chức năng quan trọng của EFA là đánh giá tính phân biệt giữa các cấu trúc nhân tố. Khi tính phân biệt được đảm bảo, các nhóm biến quan sát sẽ được tách thành các nhân tố riêng biệt trong ma trận xoay. Ngược lại, nếu đưa đồng thời các biến độc lập và biến phụ thuộc vào cùng một phân tích EFA, mối tương quan mạnh giữa chúng có thể dẫn đến hiện tượng các biến quan sát của cấu trúc phụ thuộc bị tải chéo và nhập chung với các biến độc lập. Điều này làm cho các thang đo không đạt được tính phân biệt, thể hiện qua ma trận xoay thiếu rõ ràng. Do đó, việc tiến hành EFA riêng cho nhóm biến độc lập và nhóm biến phụ thuộc được xem là phương án tối ưu, vừa phù hợp với bản chất tương quan giữa các biến, vừa nhất quán với quan điểm của nhiều tác giả trong lĩnh vực phương pháp nghiên cứu.

Dựa trên các lập luận nêu trên, mô hình nghiên cứu có thể được phân loại thành hai dạng tương ứng với hai phương pháp thực hiện EFA. Cần làm rõ vai trò của biến trung gian, bởi đây là loại biến đồng thời mang tính chất của biến độc lập và biến phụ thuộc. Vì vậy, khi đề cập đến số lượng biến độc lập hoặc biến phụ thuộc, biến trung gian được tính vào cả hai nhóm này.

1. Mô hình đơn giản: là mô hình trong đó vai trò của các biến được xác định rõ ràng, số lượng biến phụ thuộc ít, số lượng biến độc lập nhiều, và tồn tại nhiều biến độc lập cùng tác động lên một biến phụ thuộc. Trong trường hợp này, EFA nên được thực hiện riêng cho nhóm biến độc lập, nhóm biến trung gian và nhóm biến phụ thuộc.

2. Mô hình phức tạp: là mô hình mà mặc dù vai trò biến vẫn có thể xác định, nhưng số lượng biến trung gian lớn, các mối quan hệ tác động đan xen, số lượng biến phụ thuộc nhiều và tồn tại nhiều mối quan hệ một – một giữa biến độc lập và biến phụ thuộc. Trong trường hợp này, việc phân tích EFA chung cho tất cả các biến thường được lựa chọn, bởi nếu phân tích riêng sẽ dẫn đến số lần chạy EFA quá nhiều và số lượng biến trong mỗi lần phân tích quá ít, không tối ưu về mặt chức năng của EFA cũng như gây khó khăn trong việc trình bày kết quả nghiên cứu.

Quan điểm cho rằng các mô hình sử dụng CFA và SEM thì cần thực hiện EFA chung cho tất cả các biến?

→  Đây là một nhận định chưa có cơ sở vững chắc và chỉ phù hợp trong một số trường hợp nhất định. Do đó, không nên áp dụng quan điểm này một cách cứng nhắc cho mọi nghiên cứu. Việc xử lý mô hình quan hệ bằng hồi quy hay SEM không quyết định cách thức thực hiện EFA chung hay riêng.

Việc lựa chọn phân tích EFA chung hay riêng hoàn toàn phụ thuộc vào đặc điểm của mô hình nghiên cứu, cụ thể là mức độ đơn giản hay phức tạp và vai trò của các biến trong mô hình. Khi mô hình có ít biến trung gian, ít biến phụ thuộc và nhiều biến độc lập, EFA riêng là phương án phù hợp. Ngược lại, khi mô hình có ít biến độc lập, nhiều biến trung gian và các mối quan hệ phức tạp, nhà nghiên cứu có thể cân nhắc bỏ qua EFA hoặc thực hiện EFA chung.

Nguồn gốc của quan điểm cho rằng mô hình sử dụng CFA và SEM thì phải phân tích EFA chung tất cả các biến xuất phát từ thực tế rằng nhiều mô hình SEM có cấu trúc phức tạp và bao gồm nhiều biến trung gian. Tuy nhiên:

– Không phải mọi mô hình SEM đều có mức độ phức tạp cao. Trong thực tế, tồn tại nhiều mô hình SEM tương đối đơn giản, với số lượng biến trung gian ít, số lượng biến độc lập nhiều và vai trò biến được xác định rõ ràng. Trong những trường hợp này, việc thực hiện EFA riêng cho từng nhóm biến vẫn là giải pháp tối ưu.

– Bên cạnh đó, CFA và SEM không chỉ được thiết kế để áp dụng cho các mô hình phức tạp mà còn hoàn toàn phù hợp với các mô hình đơn giản. Hai phương pháp này được phát triển nhằm kiểm định các dạng mô hình khác nhau, không giới hạn ở mức độ phức tạp. Do đó, khi mô hình nghiên cứu có cấu trúc đơn giản và vai trò biến rõ ràng, nhà nghiên cứu nên tiến hành EFA riêng cho các nhóm biến, sau đó tiếp tục thực hiện CFA và SEM theo quy trình thông thường.