# NHẬP LIỆU
likert=file.choose()
datalikert=read.csv(likert,header=TRUE)
save(datalikert,file = "datalikert.rda")
attach(datalikert)
is.data.frame(datalikert)
## [1] TRUE
#câu 10
## Hệ số Cronbach's alpha của thang đo A là 0.93. Được coi là rất tốt có độ tin cậy cao
## Hệ số tương quan biến tổng lớn hơn 0,3
## Không loại b# Câu 10
## Cronbach's alpha
library(psych)
fa=data.frame(A1,A2,A3,A4,A5)
alpha(fa)
##
## Reliability analysis
## Call: alpha(x = fa)
##
## raw_alpha std.alpha G6(smc) average_r S/N ase mean sd median_r
## 0.93 0.94 0.95 0.74 14 0.0083 4.1 0.72 0.78
##
## 95% confidence boundaries
## lower alpha upper
## Feldt 0.91 0.93 0.95
## Duhachek 0.92 0.93 0.95
##
## Reliability if an item is dropped:
## raw_alpha std.alpha G6(smc) average_r S/N alpha se var.r med.r
## A1 0.96 0.96 0.97 0.86 25.2 0.0049 0.0057 0.87
## A2 0.90 0.91 0.91 0.71 9.7 0.0125 0.0270 0.67
## A3 0.90 0.91 0.91 0.71 9.7 0.0125 0.0270 0.67
## A4 0.91 0.92 0.92 0.73 11.1 0.0111 0.0361 0.72
## A5 0.90 0.91 0.91 0.70 9.5 0.0121 0.0277 0.67
##
## Item statistics
## n raw.r std.r r.cor r.drop mean sd
## A1 198 0.74 0.73 0.60 0.60 4.1 0.89
## A2 198 0.94 0.94 0.95 0.90 4.0 0.83
## A3 198 0.94 0.94 0.95 0.90 4.0 0.83
## A4 198 0.89 0.90 0.89 0.84 4.1 0.74
## A5 198 0.94 0.94 0.95 0.90 4.0 0.73
##
## Non missing response frequency for each item
## 2 3 4 5 miss
## A1 0.00 0.33 0.20 0.47 0
## A2 0.02 0.30 0.35 0.33 0
## A3 0.02 0.30 0.35 0.33 0
## A4 0.01 0.21 0.45 0.33 0
## A5 0.01 0.24 0.48 0.28 0
#Câu 11
##Phân tích EFA cho nhóm từ A1 đến E4, kiểm tra KMO và Bartlett's Test
abcde=data.frame(A1,A2,A3,A4,B1,B2,B3,B4,C1,C2,C3,C4,D1,D2,D3,E1,E2,E3,E4)
library(psych)
cortest.bartlett(abcde)
## R was not square, finding R from data
## $chisq
## [1] 4503.252
##
## $p.value
## [1] 0
##
## $df
## [1] 171
KMO(abcde)
## Kaiser-Meyer-Olkin factor adequacy
## Call: KMO(r = abcde)
## Overall MSA = 0.67
## MSA for each item =
## A1 A2 A3 A4 B1 B2 B3 B4 C1 C2 C3 C4 D1 D2 D3 E1
## 0.76 0.59 0.54 0.71 0.75 0.74 0.59 0.64 0.60 0.55 0.84 0.84 0.71 0.73 0.88 0.63
## E2 E3 E4
## 0.81 0.71 0.60
# KMO 0,67 lớn hơn 0,5 điều kiện đủ để phân tích nhân tố thích hợp
#p.value là 0 bé hơn 0,05 cho thấy các biến có tương quan với nhau và dữ liệu là phù hợp
# Câu 12
## Phân tích EFA cho nhóm A1 đến E4, xác định các nhân tố, Eigenvalue, tổng phương sai trích
principal(abcde,cor=TRUE,nfactors=19,rorate="none")
## Principal Components Analysis
## Call: principal(r = abcde, nfactors = 19, cor = TRUE, rorate = "none")
## Standardized loadings (pattern matrix) based upon correlation matrix
## RC2 RC4 RC3 RC1 RC5 RC10 RC9 RC6 RC8 RC11 RC7 RC13
## A1 0.09 0.01 0.48 0.05 -0.04 0.04 -0.03 0.02 0.86 0.01 -0.04 0.06
## A2 -0.03 0.04 0.98 0.03 0.03 0.07 -0.01 -0.01 0.11 -0.02 -0.03 0.02
## A3 -0.03 0.05 0.98 0.01 0.02 0.05 -0.02 -0.01 0.11 -0.02 -0.01 0.02
## A4 -0.09 0.00 0.80 0.00 -0.04 0.03 -0.08 0.01 0.18 -0.05 -0.05 -0.05
## B1 -0.04 0.97 0.02 0.02 0.05 0.06 -0.01 0.05 -0.02 0.03 -0.03 -0.01
## B2 0.02 0.48 -0.03 0.04 0.05 0.08 0.01 0.86 0.02 0.10 -0.02 0.08
## B3 -0.09 0.94 0.02 0.03 0.09 0.05 0.02 0.25 0.01 0.07 -0.04 0.04
## B4 -0.06 0.97 0.06 0.04 0.01 0.07 0.01 0.08 0.02 -0.01 0.00 0.01
## C1 -0.02 0.05 0.04 0.94 0.14 0.09 0.13 0.07 -0.03 0.14 -0.05 0.12
## C2 0.00 0.01 0.02 0.97 0.07 0.06 0.09 -0.05 0.05 0.10 0.00 0.04
## C3 0.06 0.10 -0.09 0.49 0.09 0.11 0.11 0.12 0.01 0.81 0.03 0.17
## C4 0.03 0.06 0.03 0.57 0.12 0.06 0.16 0.13 0.09 0.25 0.00 0.73
## D1 0.01 0.11 0.02 0.22 0.92 0.25 0.15 0.04 -0.04 0.07 -0.01 0.06
## D2 0.02 0.17 0.15 0.17 0.28 0.89 0.18 0.08 0.04 0.09 -0.01 0.03
## D3 0.20 0.02 -0.08 0.30 0.18 0.19 0.87 0.01 -0.04 0.09 0.11 0.10
## E1 0.98 -0.05 -0.04 0.00 0.00 0.00 0.06 0.02 0.04 0.01 0.10 0.01
## E2 0.51 -0.08 -0.08 -0.05 -0.02 -0.01 0.12 -0.02 -0.05 0.02 0.84 0.00
## E3 0.98 -0.06 0.01 0.00 0.03 0.02 0.07 -0.01 0.00 0.03 0.12 0.02
## E4 0.98 -0.06 -0.06 0.00 -0.01 0.01 0.04 0.00 0.05 0.01 0.10 0.00
## RC12 RC14 RC15 RC17 RC16 RC18 RC19 h2 u2 com
## A1 0.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 1 0.0e+00 1.6
## A2 -0.06 -0.02 0.00 0.01 0.12 0.00 -0.01 1 -2.7e-15 1.1
## A3 -0.06 0.02 0.00 -0.01 -0.12 0.00 0.01 1 -4.4e-16 1.1
## A4 0.55 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 1 -4.4e-16 2.0
## B1 0.02 0.21 -0.04 -0.01 -0.01 0.00 0.00 1 1.3e-15 1.1
## B2 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 1 -2.2e-16 1.6
## B3 -0.01 -0.07 0.17 0.03 0.00 0.00 0.01 1 2.0e-15 1.3
## B4 -0.01 -0.14 -0.10 -0.01 0.00 0.00 -0.01 1 1.9e-15 1.1
## C1 -0.05 -0.02 0.04 0.13 0.01 0.01 0.00 1 8.9e-16 1.3
## C2 0.05 0.02 -0.04 -0.12 -0.01 -0.01 0.00 1 7.8e-16 1.1
## C3 -0.02 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 1 1.1e-16 2.0
## C4 -0.02 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 1 0.0e+00 2.5
## D1 -0.01 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 1 -8.9e-16 1.4
## D2 0.01 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 1 0.0e+00 1.6
## D3 -0.02 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 1 -6.7e-16 1.7
## E1 0.00 0.01 0.03 -0.01 -0.05 -0.06 0.08 1 -6.7e-16 1.1
## E2 -0.02 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 1 -8.9e-16 1.8
## E3 -0.09 0.02 0.00 0.02 0.00 0.10 0.01 1 -4.4e-16 1.1
## E4 0.06 -0.02 -0.03 -0.01 0.05 -0.04 -0.08 1 -4.4e-16 1.1
##
## RC2 RC4 RC3 RC1 RC5 RC10 RC9 RC6 RC8 RC11 RC7
## SS loadings 3.23 3.07 2.85 2.58 1.02 0.95 0.91 0.86 0.82 0.79 0.76
## Proportion Var 0.17 0.16 0.15 0.14 0.05 0.05 0.05 0.05 0.04 0.04 0.04
## Cumulative Var 0.17 0.33 0.48 0.62 0.67 0.72 0.77 0.81 0.86 0.90 0.94
## Proportion Explained 0.17 0.16 0.15 0.14 0.05 0.05 0.05 0.05 0.04 0.04 0.04
## Cumulative Proportion 0.17 0.33 0.48 0.62 0.67 0.72 0.77 0.81 0.86 0.90 0.94
## RC13 RC12 RC14 RC15 RC17 RC16 RC18 RC19
## SS loadings 0.61 0.33 0.07 0.04 0.04 0.03 0.02 0.01
## Proportion Var 0.03 0.02 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
## Cumulative Var 0.97 0.99 0.99 0.99 1.00 1.00 1.00 1.00
## Proportion Explained 0.03 0.02 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
## Cumulative Proportion 0.97 0.99 0.99 0.99 1.00 1.00 1.00 1.00
##
## Mean item complexity = 1.5
## Test of the hypothesis that 19 components are sufficient.
##
## The root mean square of the residuals (RMSR) is 0
## with the empirical chi square 0 with prob < NA
##
## Fit based upon off diagonal values = 1
principal(abcde,cor=TRUE,nfactors=5,rorate="varimax")
## Principal Components Analysis
## Call: principal(r = abcde, nfactors = 5, cor = TRUE, rorate = "varimax")
## Standardized loadings (pattern matrix) based upon correlation matrix
## RC2 RC4 RC1 RC3 RC5 h2 u2 com
## A1 0.11 0.04 0.12 0.76 -0.12 0.61 0.386 1.2
## A2 -0.06 0.02 -0.01 0.94 0.12 0.90 0.096 1.0
## A3 -0.06 0.03 -0.02 0.94 0.11 0.90 0.100 1.0
## A4 -0.13 -0.01 -0.06 0.88 -0.02 0.80 0.203 1.1
## B1 -0.07 0.93 0.01 0.02 0.09 0.88 0.121 1.0
## B2 0.03 0.73 0.16 -0.02 0.05 0.56 0.436 1.1
## B3 -0.11 0.97 0.06 0.02 0.10 0.96 0.037 1.1
## B4 -0.08 0.94 0.01 0.07 0.08 0.90 0.097 1.0
## C1 -0.06 0.04 0.92 0.04 0.21 0.89 0.110 1.1
## C2 -0.04 -0.04 0.90 0.07 0.12 0.82 0.176 1.1
## C3 0.08 0.16 0.78 -0.10 0.14 0.68 0.320 1.2
## C4 0.04 0.11 0.84 0.06 0.14 0.75 0.251 1.1
## D1 -0.02 0.11 0.24 -0.02 0.82 0.74 0.256 1.2
## D2 0.01 0.21 0.18 0.18 0.81 0.76 0.241 1.4
## D3 0.29 -0.01 0.43 -0.15 0.58 0.63 0.367 2.6
## E1 0.98 -0.02 0.03 0.00 0.00 0.95 0.047 1.0
## E2 0.73 -0.10 -0.04 -0.13 0.07 0.56 0.438 1.1
## E3 0.97 -0.04 0.04 0.02 0.05 0.95 0.048 1.0
## E4 0.97 -0.04 0.03 0.00 -0.01 0.95 0.055 1.0
##
## RC2 RC4 RC1 RC3 RC5
## SS loadings 3.53 3.33 3.30 3.21 1.84
## Proportion Var 0.19 0.18 0.17 0.17 0.10
## Cumulative Var 0.19 0.36 0.53 0.70 0.80
## Proportion Explained 0.23 0.22 0.22 0.21 0.12
## Cumulative Proportion 0.23 0.45 0.67 0.88 1.00
##
## Mean item complexity = 1.2
## Test of the hypothesis that 5 components are sufficient.
##
## The root mean square of the residuals (RMSR) is 0.03
## with the empirical chi square 68.74 with prob < 0.91
##
## Fit based upon off diagonal values = 0.99
# Số nhân tố được trích 5 nhóm nhân tố
# Gía trị Eigenvalue = 1.83 > 1 ( đạt yêu cầu)
# Gía trị tổng phương sai trích = 0.80 = 80% > 50% (đạt yêu cầu)
# Cấu trúc nhân tố có phù hợp với dữ liệu ban đầu vì các biến/thang đo sắp xếp theo đúng nhóm nhân tố
# Câu 13
## Phân tích tương quan Pearson
library(psych)
vars=cbind(Atb,Btb,Ctb,Dtb,Etb,Ftb)
pairs.panels(vars)
library(Hmisc)
##
## Attaching package: 'Hmisc'
## The following object is masked from 'package:psych':
##
## describe
## The following objects are masked from 'package:base':
##
## format.pval, units
result=rcorr(as.matrix(vars),type="pearson")
result$r
## Atb Btb Ctb Dtb Etb Ftb
## Atb 1.00000000 0.06221638 0.03185639 0.04014488 -0.08600054 0.2222299
## Btb 0.06221638 1.00000000 0.16097635 0.22801725 -0.10776531 0.2511952
## Ctb 0.03185639 0.16097635 1.00000000 0.50335736 0.02399959 0.5915879
## Dtb 0.04014488 0.22801725 0.50335736 1.00000000 0.13044247 0.5733869
## Etb -0.08600054 -0.10776531 0.02399959 0.13044247 1.00000000 0.2096923
## Ftb 0.22222985 0.25119517 0.59158791 0.57338686 0.20969230 1.0000000
result$P
## Atb Btb Ctb Dtb Etb Ftb
## Atb NA 0.3838835582 6.559338e-01 5.744306e-01 0.228316785 0.0016512737
## Btb 0.383883558 NA 2.347636e-02 1.234270e-03 0.130738634 0.0003574484
## Ctb 0.655933822 0.0234763641 NA 4.085621e-14 0.737161764 0.0000000000
## Dtb 0.574430580 0.0012342702 4.085621e-14 NA 0.066996016 0.0000000000
## Etb 0.228316785 0.1307386340 7.371618e-01 6.699602e-02 NA 0.0030269715
## Ftb 0.001651274 0.0003574484 0.000000e+00 0.000000e+00 0.003026971 NA
# biến Ftb có mối tương quan dương với Atb,Btb,Ctb,Dtb,Etb vì hệ số tương quan Pearson của các mối quan hệ này lớn hơn 0
# Mối tương quan giữa Ftb và các biến Atb,Btb,Ctb,Dtb,Etb vì có ý nghĩa thống kê vì giá trị Sig.(P-value)của các mối quan hệ này lớn hơn 5%