Python101 - Bài 3: Kiểm Định Cronbach's Alpha & EFA Trong Python
Ai bảo Python không chạy được Cronbach Alpha hay EFA? Thư viện `pingouin` và `factor_analyzer` sẽ khiến fan SPSS phải trầm trồ.
Đây là bài quan trọng nhất cho dân làm luận văn/nghiên cứu.
Insight quy hoạch: Trước khi định lượng xem "Khách hàng có hài lòng không", bạn phải chắc chắn cái thước đo "Sự hài lòng" của bạn nó chuẩn đã. Thước mà co giãn lung tung thì đo cái gì cũng sai. Nếu sếp hỏi "Tại sao phải tốn tiền làm khảo sát thử (Pilot)?", hãy trả lời: "Để kiểm tra Giá trị khái niệm (Construct Validity) của thước đo, tránh đốt tiền chạy khảo sát diện rộng mà thu về dữ liệu rác".
Trong R có gói `psych`. Trong Python chúng ta có `pingouin` và `factor_analyzer`.
1. Cronbach's Alpha với Pingouin
2. EFA (Phân tích nhân tố) với factor_analyzer
SPSS chạy EFA phải bấm click click chục lần. Python chạy các bước chuẩn chỉnh:
1. Kiểm tra bao nhiêu nhân tố là đủ (Eigenvalues > 1)?
`ev, v = fa.get_eigenvalues()`
`print(ev)` (Đếm xem có bao nhiêu số > 1 thì chọn bấy nhiêu nhân tố).
2. Chạy EFA chính thức
`fa = FactorAnalyzer(n_factors=3, rotation="promax")`
(Lưu ý: Thay số 3 bằng số nhân tố bạn tìm được ở bước 1)
3. Xem kết quả
`print(fa.loadings_)`
Dân kinh tế dùng xoay Promax là chuẩn bài (vì các nhân tố thường tương quan với nhau).
