Hair và cộng sự [2014] cho rằng trong phân tích nhân tố khám phá EFA:
- Trị tuyệt đối hệ số tải Factor Loading ở mức 0.3 đến 0.4: cân nhắc là điều kiện tối thiểu để biến quan sát được giữ lại.
- Trị tuyệt đối hệ số tảiFactor Loading ở mức từ 0.5 trở lên: mức tối ưu, các biến quan sát có ý nghĩa thống kê tốt.
Tuy nhiên, Hair và các cộng sự cũng cho rằng, việc chọn ngưỡng trọng số tải factor loading trong EFAcũng nên xem xét đến cỡ mẫu, nhóm tác giả gợi ý bảng cỡ mẫu cần thiết tương ứng với mức hệ số tải nên lựa chọn như dưới đây:
Các tác giả cho rằng bảng cỡ mẫu hệ số tải tiêu chuẩn này được đưa ra tương đối cứng nhắc và nó nên được xem xét cùng với số lượng số lượng biến quan sát hay số nhân tố trích được trong EFA để đánh giá chất lượng biến quan sát. Với cỡ mẫu lớn hoặc số lượng biến tham gia vào EFA nhiều, hệ số tải nên lấy ở mức thấp; với những trường hợp số nhân tố trích được ở EFA lớn, ngưỡng hệ số tải nên lấy ở mức cao hơn.
Nếu bạn đang gặp khó khăn trong tìm kiếm dữ liệu phù hợp cho phân tích SPSS nhằm đảm bảo các tiêu chí kiểm định. Bạn có thể tham khảo việcmua số liệu SPSScủa Phạm Lộc Blog để có được kết quả tốt nhất và tối ưu về thời gian nhất.
Tóm lại:
- Mặc dù hệ số tải Factor Loading có trị tuyệt đối ở mức 0.3 đến 0.4 đạt điều kiện tối thiểu biến được chấp nhận biến có ý nghĩa. Tuy nhiên, mức 0.5 trở lên sẽ là ngưỡng tốt và phù hợp nhất khi đánh giá chất lượng biến quan sát trên thực nghiệm.
- Việc chọn hệ số tải cần xem xét kèm với cỡ mẫu, số lượng biến quan sát tham gia vào EFA và số nhân tố trích được ở EFA. Cỡ mẫu lớn, số lượng biến quan sát lớn, hệ số tải sẽ lấy ở ngưỡng thấp hơn; nếu số lượng nhân tố trích được lớn, hệ số tải cần lấy cao hơn.