Đối với nghiên cứu khoa học xã hội và các lĩnh vực liên quan, có hai khái niệm quan trọng trong việc phân tích dữ liệu là hệ số tải nhân tố (Factor Loading) và hệ số tải ngoài nhân tố (Outer Loadings). Trong bài viết này, các bạn hãy cùng với Marketing Du Ký tìm hiểu về sự khác nhau giữa Factor Loading và Outer Loadings nhé.
1. Hệ số tải nhân tố (Factor Loading) là gì?
Theo Field (2013), "hệ số tải nhân tố (Factor Loading) là chỉ số cho biết mức độ mà một biến quan sát được giải thích bởi một nhân tố tiềm ẩn". Hệ số tải thường được biểu thị trong một ma trận tải, cho thấy cách mà các biến quan sát tải lên các nhân tố.
Hair và cộng sự (2009) cho rằng "các hệ số tải từ 0.3 đến 0.4 có thể được xem xét, nhưng tốt nhất vẫn nên sử dụng các giá trị trên 0.4". Trên thực tế, các nhà nghiên cứu lại thường sử dụng mức 0.5 để làm ngưỡng so sánh.
2. Hệ số tải ngoài nhân tố (Outer Loadings) là gì?
Hệ số tải ngoài nhân tố (Outer Loadings) là chỉ số thể hiện mối quan hệ giữa các biến quan sát và biến tiềm ẩn trong các mô hình cấu trúc, đặc biệt là đối với mô hình cấu trúc tuyến tính (SEM) và mô hình bình phương nhỏ nhất một phần (PLS).
Thông thường, chỉ số này sẽ được hiển thị khi chúng ta tiến hành kiểm định đo lường của mô hình nghiên cứu.
Hair và cộng sự (2014) đã chỉ ra rằng "hệ số tải ngoài cung cấp thông tin về mức độ mà một biến quan sát đại diện cho biến tiềm ẩn". Theo đó, hệ số tải ngoài nhân tố nên thỏa điều kiện lớn hơn hoặc bằng 0.7.
3. Sự khác nhau giữa Factor Loading và Outer Loadings
Trên đây là các thông tin cơ bản về hệ số tải nhân tố và hệ số tải ngoài nhân tố. Dưới đây là một số sự khác nhau giữa Factor Loading và Outer Loadings mà bạn cần lưu ý.
Tóm lại, cả hai loại hệ số tải mà Marketing Du Ký đã chia sẻ đều là các chỉ số thống kê quan trọng trong phân tích nhân tố. Hy vọng bạn đã có thể hiểu rõ sự khác nhau giữa Factor Loading và Outer Loadings.
