Khi tiến hành phân tích nhân tố khám phá EFA, hệ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) và kiểm định Bartlett’s Test chính là hai chỉ số quan trọng để đánh giá sự phù hợp của dữ liệu. Vậy hệ số KMO và Bartlett’s Test trong phân tích EFA là gì? hãy cùng Marketing Du Ký tìm ra câu trả lời thông qua bài viết này nhé.
1. Hệ Số KMO là gì?
KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) là một chỉ số đánh giá mức độ phù hợp của dữ liệu đối với phân tích nhân tố khám phá EFA. Hệ số này đo lường xem các biến quan sát có chia sẻ phương sai chung (common variance) đủ để có thể hợp thành các nhân tố hay không. Nói đơn giản, KMO cho biết liệu dữ liệu của bạn có "đủ chất lượng" để thực hiện EFA trong SPSS hay không.
Hệ số KMO được tính toán dựa trên ma trận tương quan chung và ma trận tương quan từng phần. Thông thường ngưỡng giá trị của hệ số này nằm trong khoảng từ 0 đến 1, theo đó:
KMO > 0.9: Rất tốt
0.8 < KMO ≤ 0.9: Tốt
0.7 < KMO ≤ 0.8: Khá tốt
0.6 < KMO ≤ 0.7: Trung bình
0.5 ≤ KMO ≤ 0.6: Kém nhưng vẫn phù hợp để phân tích nhân tố
KMO < 0.5: Dữ liệu không đủ điều kiện để phân tích EFA
2. Bartlett’s Test là gì?
Bartlett’s Test of Sphericity là một bước kiểm định thống kê nhằm kiểm tra xem các biến quan sát có tương quan với nhau hay không. Nếu các biến không tương quan, việc thực hiện EFA xem như không có ý nghĩa.
Theo đó, giả thuyết của Bartlett’s Test như sau:
H0 (Giả thuyết không): Ma trận tương quan là ma trận đơn vị, tức là các biến không có tương quan.
H1 (Giả thuyết thay thế): Ma trận tương quan không phải là ma trận đơn vị, tức là các biến có tương quan.
Kết quả của Bartlett’s Test sẽ được đánh giá thông qua chỉ số p-value, theo đó:
Nếu p-value < 0.05: Bác bỏ giả thuyết H0 (các biến có tương quan với nhau, và dữ liệu phù hợp cho EFA), đây là kết quả kỳ vọng.
Nếu p-value ≥ 0.05: Không bác bỏ giả thuyết H0, (các biến không có đủ tương quan để thực hiện EFA).
3. Tầm quan trọng của KMO và Bartlett’s Test trong EFA
Hệ số KMO và Bartlett’s Test thường được sử dụng cùng nhau để đánh giá tính phù hợp của dữ liệu trước khi thực hiện EFA. Nói theo cách khác, hai chỉ số này có vai trò bổ trợ cho nhau như sau:
KMO: Đánh giá mức độ chia sẻ phương sai chung giữa các biến. Giá trị KMO cao cho thấy các biến có xu hướng nhóm lại với nhau và phù hợp cho EFA.
Bartlett’s Test: Xác nhận rằng các biến có tương quan với nhau, điều kiện cần để EFA có ý nghĩa.
Như vậy, để đủ điều kiện tiến hành phân tích EFA thì bộ dữ liệu cần thỏa mãn cả 2 tiêu chí sau:
KMO ≥ 0.5 (tốt nhất là ≥ 0.6).
Bartlett’s Test có p-value < 0.05.
Tóm lại, hệ số KMO và Bartlett’s Test là hai chỉ số không thể thiếu khi phân tích nhân tố khám phá EFA. Marketing Du Ký hy vọng rằng bạn đã có thể hiểu hệ số KMO và Bartlett’s Test trong phân tích EFA là gì.
