# 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 1
library(psych)
ABCDEFtb=data.frame(Atb,Btb,Ctb,Dtb,Etb,Ftb)
describe(ABCDEFtb)
## vars n mean sd median trimmed mad min max range skew kurtosis se
## Atb 1 198 4.06 0.72 4.00 4.08 1.19 2.20 5 2.80 -0.15 -1.14 0.05
## Btb 2 198 3.95 0.83 4.00 4.04 1.11 1.25 5 3.75 -0.89 0.37 0.06
## Ctb 3 198 3.68 0.87 3.62 3.71 0.93 1.50 5 3.50 -0.11 -0.61 0.06
## Dtb 4 198 3.80 0.78 4.00 3.85 0.49 1.00 5 4.00 -0.68 0.71 0.06
## Etb 5 198 3.95 0.81 4.00 4.04 0.74 1.25 5 3.75 -0.97 1.02 0.06
## Ftb 6 198 3.85 0.74 3.90 3.84 1.04 2.00 5 3.00 -0.04 -1.12 0.05
# Nhận xét: Biến có giá trị trung bình lớn nhất là: Atb (4,06)
# Biến có độ phân tán lớn nhất là: Ctb (0,87)
#Tính mode (A1)
library(DescTools)
##
## Attaching package: 'DescTools'
## The following objects are masked from 'package:psych':
##
## AUC, ICC, SD
Mode(A1)
## [1] 5
## attr(,"freq")
## [1] 94
# CÂU 2
# Mã hóa biến giới tính
GTINHMH=GTINH
GTINHMH=replace(GTINHMH,GTINH==1, "Nam")
GTINHMH=replace(GTINHMH,GTINH==2, "Nữ")
GTcode=data.frame(GTINH,GTINHMH)
GTcode
## GTINH GTINHMH
## 1 2 Nữ
## 2 2 Nữ
## 3 2 Nữ
## 4 1 Nam
## 5 2 Nữ
## 6 1 Nam
## 7 1 Nam
## 8 1 Nam
## 9 2 Nữ
## 10 1 Nam
## 11 1 Nam
## 12 1 Nam
## 13 2 Nữ
## 14 1 Nam
## 15 2 Nữ
## 16 1 Nam
## 17 1 Nam
## 18 1 Nam
## 19 2 Nữ
## 20 1 Nam
## 21 1 Nam
## 22 1 Nam
## 23 1 Nam
## 24 1 Nam
## 25 1 Nam
## 26 1 Nam
## 27 1 Nam
## 28 1 Nam
## 29 1 Nam
## 30 2 Nữ
## 31 2 Nữ
## 32 2 Nữ
## 33 1 Nam
## 34 2 Nữ
## 35 2 Nữ
## 36 2 Nữ
## 37 1 Nam
## 38 2 Nữ
## 39 1 Nam
## 40 1 Nam
## 41 1 Nam
## 42 2 Nữ
## 43 1 Nam
## 44 2 Nữ
## 45 1 Nam
## 46 1 Nam
## 47 2 Nữ
## 48 1 Nam
## 49 2 Nữ
## 50 2 Nữ
## 51 1 Nam
## 52 2 Nữ
## 53 2 Nữ
## 54 1 Nam
## 55 2 Nữ
## 56 2 Nữ
## 57 1 Nam
## 58 2 Nữ
## 59 2 Nữ
## 60 2 Nữ
## 61 2 Nữ
## 62 2 Nữ
## 63 2 Nữ
## 64 2 Nữ
## 65 2 Nữ
## 66 1 Nam
## 67 1 Nam
## 68 2 Nữ
## 69 2 Nữ
## 70 2 Nữ
## 71 2 Nữ
## 72 2 Nữ
## 73 2 Nữ
## 74 1 Nam
## 75 2 Nữ
## 76 2 Nữ
## 77 2 Nữ
## 78 2 Nữ
## 79 1 Nam
## 80 2 Nữ
## 81 2 Nữ
## 82 2 Nữ
## 83 1 Nam
## 84 2 Nữ
## 85 1 Nam
## 86 1 Nam
## 87 1 Nam
## 88 2 Nữ
## 89 1 Nam
## 90 2 Nữ
## 91 1 Nam
## 92 1 Nam
## 93 2 Nữ
## 94 1 Nam
## 95 2 Nữ
## 96 2 Nữ
## 97 1 Nam
## 98 2 Nữ
## 99 2 Nữ
## 100 1 Nam
## 101 2 Nữ
## 102 2 Nữ
## 103 1 Nam
## 104 1 Nam
## 105 1 Nam
## 106 1 Nam
## 107 1 Nam
## 108 1 Nam
## 109 2 Nữ
## 110 1 Nam
## 111 2 Nữ
## 112 1 Nam
## 113 2 Nữ
## 114 2 Nữ
## 115 1 Nam
## 116 2 Nữ
## 117 1 Nam
## 118 1 Nam
## 119 1 Nam
## 120 1 Nam
## 121 1 Nam
## 122 1 Nam
## 123 1 Nam
## 124 1 Nam
## 125 1 Nam
## 126 1 Nam
## 127 1 Nam
## 128 1 Nam
## 129 1 Nam
## 130 1 Nam
## 131 2 Nữ
## 132 2 Nữ
## 133 1 Nam
## 134 1 Nam
## 135 2 Nữ
## 136 2 Nữ
## 137 1 Nam
## 138 2 Nữ
## 139 1 Nam
## 140 1 Nam
## 141 2 Nữ
## 142 1 Nam
## 143 2 Nữ
## 144 1 Nam
## 145 1 Nam
## 146 1 Nam
## 147 1 Nam
## 148 1 Nam
## 149 1 Nam
## 150 1 Nam
## 151 1 Nam
## 152 1 Nam
## 153 1 Nam
## 154 1 Nam
## 155 1 Nam
## 156 1 Nam
## 157 1 Nam
## 158 1 Nam
## 159 1 Nam
## 160 1 Nam
## 161 1 Nam
## 162 1 Nam
## 163 1 Nam
## 164 2 Nữ
## 165 2 Nữ
## 166 1 Nam
## 167 2 Nữ
## 168 1 Nam
## 169 1 Nam
## 170 1 Nam
## 171 1 Nam
## 172 2 Nữ
## 173 1 Nam
## 174 2 Nữ
## 175 1 Nam
## 176 2 Nữ
## 177 1 Nam
## 178 1 Nam
## 179 1 Nam
## 180 2 Nữ
## 181 1 Nam
## 182 1 Nam
## 183 2 Nữ
## 184 2 Nữ
## 185 1 Nam
## 186 1 Nam
## 187 1 Nam
## 188 2 Nữ
## 189 1 Nam
## 190 1 Nam
## 191 1 Nam
## 192 1 Nam
## 193 1 Nam
## 194 1 Nam
## 195 1 Nam
## 196 1 Nam
## 197 1 Nam
## 198 1 Nam
# Bảng tần số giới tính
table(GTINHMH)
## GTINHMH
## Nam Nữ
## 121 77
table(GTINHMH)/sum(table(GTINHMH))
## GTINHMH
## Nam Nữ
## 0.6111111 0.3888889
# CÂU 3
# Mã hóa biến Độ tuổi
DTUOIMH=DTUOI
DTUOIMH=replace(DTUOIMH,DTUOI==1,"< 20 tuổi")
DTUOIMH=replace(DTUOIMH,DTUOI==2,"Từ 20 - 30 tuổi")
DTUOIMH=replace(DTUOIMH,DTUOI==3,"Từ 31 - 50 tuổi")
DTUOIMH=replace(DTUOIMH,DTUOI==4,"Trên 50 tuổi")
DTcode=data.frame(DTUOI,DTUOIMH)
DTcode
## DTUOI DTUOIMH
## 1 1 < 20 tuổi
## 2 2 Từ 20 - 30 tuổi
## 3 1 < 20 tuổi
## 4 2 Từ 20 - 30 tuổi
## 5 1 < 20 tuổi
## 6 2 Từ 20 - 30 tuổi
## 7 1 < 20 tuổi
## 8 1 < 20 tuổi
## 9 2 Từ 20 - 30 tuổi
## 10 1 < 20 tuổi
## 11 2 Từ 20 - 30 tuổi
## 12 1 < 20 tuổi
## 13 2 Từ 20 - 30 tuổi
## 14 1 < 20 tuổi
## 15 4 Trên 50 tuổi
## 16 3 Từ 31 - 50 tuổi
## 17 2 Từ 20 - 30 tuổi
## 18 1 < 20 tuổi
## 19 3 Từ 31 - 50 tuổi
## 20 4 Trên 50 tuổi
## 21 2 Từ 20 - 30 tuổi
## 22 3 Từ 31 - 50 tuổi
## 23 3 Từ 31 - 50 tuổi
## 24 4 Trên 50 tuổi
## 25 3 Từ 31 - 50 tuổi
## 26 2 Từ 20 - 30 tuổi
## 27 3 Từ 31 - 50 tuổi
## 28 1 < 20 tuổi
## 29 3 Từ 31 - 50 tuổi
## 30 3 Từ 31 - 50 tuổi
## 31 2 Từ 20 - 30 tuổi
## 32 3 Từ 31 - 50 tuổi
## 33 3 Từ 31 - 50 tuổi
## 34 4 Trên 50 tuổi
## 35 3 Từ 31 - 50 tuổi
## 36 2 Từ 20 - 30 tuổi
## 37 3 Từ 31 - 50 tuổi
## 38 1 < 20 tuổi
## 39 3 Từ 31 - 50 tuổi
## 40 3 Từ 31 - 50 tuổi
## 41 2 Từ 20 - 30 tuổi
## 42 1 < 20 tuổi
## 43 3 Từ 31 - 50 tuổi
## 44 1 < 20 tuổi
## 45 4 Trên 50 tuổi
## 46 2 Từ 20 - 30 tuổi
## 47 3 Từ 31 - 50 tuổi
## 48 1 < 20 tuổi
## 49 3 Từ 31 - 50 tuổi
## 50 4 Trên 50 tuổi
## 51 1 < 20 tuổi
## 52 2 Từ 20 - 30 tuổi
## 53 1 < 20 tuổi
## 54 3 Từ 31 - 50 tuổi
## 55 4 Trên 50 tuổi
## 56 4 Trên 50 tuổi
## 57 4 Trên 50 tuổi
## 58 3 Từ 31 - 50 tuổi
## 59 3 Từ 31 - 50 tuổi
## 60 4 Trên 50 tuổi
## 61 2 Từ 20 - 30 tuổi
## 62 4 Trên 50 tuổi
## 63 3 Từ 31 - 50 tuổi
## 64 3 Từ 31 - 50 tuổi
## 65 3 Từ 31 - 50 tuổi
## 66 3 Từ 31 - 50 tuổi
## 67 3 Từ 31 - 50 tuổi
## 68 4 Trên 50 tuổi
## 69 3 Từ 31 - 50 tuổi
## 70 4 Trên 50 tuổi
## 71 2 Từ 20 - 30 tuổi
## 72 3 Từ 31 - 50 tuổi
## 73 3 Từ 31 - 50 tuổi
## 74 4 Trên 50 tuổi
## 75 3 Từ 31 - 50 tuổi
## 76 2 Từ 20 - 30 tuổi
## 77 4 Trên 50 tuổi
## 78 4 Trên 50 tuổi
## 79 4 Trên 50 tuổi
## 80 3 Từ 31 - 50 tuổi
## 81 1 < 20 tuổi
## 82 2 Từ 20 - 30 tuổi
## 83 3 Từ 31 - 50 tuổi
## 84 3 Từ 31 - 50 tuổi
## 85 2 Từ 20 - 30 tuổi
## 86 3 Từ 31 - 50 tuổi
## 87 2 Từ 20 - 30 tuổi
## 88 1 < 20 tuổi
## 89 1 < 20 tuổi
## 90 3 Từ 31 - 50 tuổi
## 91 3 Từ 31 - 50 tuổi
## 92 1 < 20 tuổi
## 93 2 Từ 20 - 30 tuổi
## 94 3 Từ 31 - 50 tuổi
## 95 1 < 20 tuổi
## 96 3 Từ 31 - 50 tuổi
## 97 2 Từ 20 - 30 tuổi
## 98 4 Trên 50 tuổi
## 99 4 Trên 50 tuổi
## 100 2 Từ 20 - 30 tuổi
## 101 2 Từ 20 - 30 tuổi
## 102 2 Từ 20 - 30 tuổi
## 103 1 < 20 tuổi
## 104 2 Từ 20 - 30 tuổi
## 105 2 Từ 20 - 30 tuổi
## 106 1 < 20 tuổi
## 107 2 Từ 20 - 30 tuổi
## 108 2 Từ 20 - 30 tuổi
## 109 2 Từ 20 - 30 tuổi
## 110 4 Trên 50 tuổi
## 111 3 Từ 31 - 50 tuổi
## 112 2 Từ 20 - 30 tuổi
## 113 3 Từ 31 - 50 tuổi
## 114 3 Từ 31 - 50 tuổi
## 115 4 Trên 50 tuổi
## 116 3 Từ 31 - 50 tuổi
## 117 2 Từ 20 - 30 tuổi
## 118 3 Từ 31 - 50 tuổi
## 119 4 Trên 50 tuổi
## 120 3 Từ 31 - 50 tuổi
## 121 4 Trên 50 tuổi
## 122 3 Từ 31 - 50 tuổi
## 123 2 Từ 20 - 30 tuổi
## 124 3 Từ 31 - 50 tuổi
## 125 4 Trên 50 tuổi
## 126 2 Từ 20 - 30 tuổi
## 127 4 Trên 50 tuổi
## 128 3 Từ 31 - 50 tuổi
## 129 2 Từ 20 - 30 tuổi
## 130 4 Trên 50 tuổi
## 131 3 Từ 31 - 50 tuổi
## 132 3 Từ 31 - 50 tuổi
## 133 2 Từ 20 - 30 tuổi
## 134 3 Từ 31 - 50 tuổi
## 135 3 Từ 31 - 50 tuổi
## 136 4 Trên 50 tuổi
## 137 2 Từ 20 - 30 tuổi
## 138 3 Từ 31 - 50 tuổi
## 139 3 Từ 31 - 50 tuổi
## 140 4 Trên 50 tuổi
## 141 3 Từ 31 - 50 tuổi
## 142 4 Trên 50 tuổi
## 143 3 Từ 31 - 50 tuổi
## 144 2 Từ 20 - 30 tuổi
## 145 3 Từ 31 - 50 tuổi
## 146 3 Từ 31 - 50 tuổi
## 147 3 Từ 31 - 50 tuổi
## 148 4 Trên 50 tuổi
## 149 4 Trên 50 tuổi
## 150 3 Từ 31 - 50 tuổi
## 151 2 Từ 20 - 30 tuổi
## 152 1 < 20 tuổi
## 153 3 Từ 31 - 50 tuổi
## 154 1 < 20 tuổi
## 155 3 Từ 31 - 50 tuổi
## 156 1 < 20 tuổi
## 157 2 Từ 20 - 30 tuổi
## 158 3 Từ 31 - 50 tuổi
## 159 1 < 20 tuổi
## 160 2 Từ 20 - 30 tuổi
## 161 3 Từ 31 - 50 tuổi
## 162 3 Từ 31 - 50 tuổi
## 163 1 < 20 tuổi
## 164 3 Từ 31 - 50 tuổi
## 165 2 Từ 20 - 30 tuổi
## 166 2 Từ 20 - 30 tuổi
## 167 3 Từ 31 - 50 tuổi
## 168 3 Từ 31 - 50 tuổi
## 169 2 Từ 20 - 30 tuổi
## 170 4 Trên 50 tuổi
## 171 2 Từ 20 - 30 tuổi
## 172 4 Trên 50 tuổi
## 173 4 Trên 50 tuổi
## 174 1 < 20 tuổi
## 175 1 < 20 tuổi
## 176 3 Từ 31 - 50 tuổi
## 177 3 Từ 31 - 50 tuổi
## 178 1 < 20 tuổi
## 179 3 Từ 31 - 50 tuổi
## 180 2 Từ 20 - 30 tuổi
## 181 2 Từ 20 - 30 tuổi
## 182 2 Từ 20 - 30 tuổi
## 183 4 Trên 50 tuổi
## 184 4 Trên 50 tuổi
## 185 3 Từ 31 - 50 tuổi
## 186 1 < 20 tuổi
## 187 3 Từ 31 - 50 tuổi
## 188 1 < 20 tuổi
## 189 2 Từ 20 - 30 tuổi
## 190 3 Từ 31 - 50 tuổi
## 191 1 < 20 tuổi
## 192 1 < 20 tuổi
## 193 2 Từ 20 - 30 tuổi
## 194 1 < 20 tuổi
## 195 3 Từ 31 - 50 tuổi
## 196 2 Từ 20 - 30 tuổi
## 197 4 Trên 50 tuổi
## 198 4 Trên 50 tuổi
## CÂU 4
library(gmodels)
## Registered S3 method overwritten by 'gdata':
## method from
## reorder.factor DescTools
CrossTable(GTINHMH,DTUOIMH)
##
##
## Cell Contents
## |-------------------------|
## | N |
## | Chi-square contribution |
## | N / Row Total |
## | N / Col Total |
## | N / Table Total |
## |-------------------------|
##
##
## Total Observations in Table: 198
##
##
## | DTUOIMH
## GTINHMH | < 20 tuổi | Từ 20 - 30 tuổi | Từ 31 - 50 tuổi | Trên 50 tuổi | Row Total |
## -------------|-----------------|-----------------|-----------------|-----------------|-----------------|
## Nam | 24 | 35 | 41 | 21 | 121 |
## | 0.182 | 0.471 | 0.292 | 0.213 | |
## | 0.198 | 0.289 | 0.339 | 0.174 | 0.611 |
## | 0.667 | 0.686 | 0.562 | 0.553 | |
## | 0.121 | 0.177 | 0.207 | 0.106 | |
## -------------|-----------------|-----------------|-----------------|-----------------|-----------------|
## Nữ | 12 | 16 | 32 | 17 | 77 |
## | 0.286 | 0.741 | 0.459 | 0.334 | |
## | 0.156 | 0.208 | 0.416 | 0.221 | 0.389 |
## | 0.333 | 0.314 | 0.438 | 0.447 | |
## | 0.061 | 0.081 | 0.162 | 0.086 | |
## -------------|-----------------|-----------------|-----------------|-----------------|-----------------|
## Column Total | 36 | 51 | 73 | 38 | 198 |
## | 0.182 | 0.258 | 0.369 | 0.192 | |
## -------------|-----------------|-----------------|-----------------|-----------------|-----------------|
##
##
## CÂU 5
pie(table(GTINHMH),col=c("lightblue","lightyellow"),sub="Biểu đồ tròn của giới tính.")
## CÂU 6
# Vẽ biểu đồ cột DTUOI
barplot(table(DTUOIMH),xlab = "Nhóm tuổi",ylab ="Số lượng",main = "Biểu đồ cột của các độ tuổi",col=c("lightblue","lightyellow","pink","violet"))
## CÂU 7
# Vẽ biểu đồ Histogram
hist(Ftb,col="grey",xlab="Giá trị Ftb",border="green",ylab="Tần số Ftb",main="Đồ thị Histogram Ftb",xlim=c(2,5),ylim=c(0,1))
lines(density(na.omit(Ftb)),col="green",lwd=2)
#Nhận xét: Ftb không phân bổ chuẩn vì đường này không có dạng hình chuông
## CÂU 8
# Vẽ đồ thị Boxplot
boxplot(Ftb,ylab="Giá trị Ftb",col="beige")
#Nhận xét: Không có giá trị ngoại lai.
## CÂU 9
# Vẽ biểu đồ Scatter
plot(Ftb~Atb,xlab="Giá trị Atb",ylab="Giá trị Ftb",col="orange",pch=19)
abline(lm(Ftb~Atb))
# Nhận xét: Atb và Ftb cùng chiều,Atb càng tăng thì Ftb cũng tăng.
# Nhận xét: Mức độ tuyến tính của Atb và Ftb thấp
# Câu 10
# Thực hiện 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
#Nhận xét: Hệ số tương quan biến tổng đều >0.3 nên không loại biến nào
# Câu 11
# Thực hiện EFA
abcde=data.frame(A1,A2,A3,A4,A5,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] 5048.334
##
## $p.value
## [1] 0
##
## $df
## [1] 190
KMO(abcde)
## Kaiser-Meyer-Olkin factor adequacy
## Call: KMO(r = abcde)
## Overall MSA = 0.67
## MSA for each item =
## A1 A2 A3 A4 A5 B1 B2 B3 B4 C1 C2 C3 C4 D1 D2 D3
## 0.77 0.70 0.61 0.75 0.68 0.78 0.81 0.53 0.56 0.58 0.53 0.86 0.84 0.72 0.74 0.88
## E1 E2 E3 E4
## 0.60 0.82 0.74 0.61
#Nhận xét:
#Giá trị KMO=0.67>0.5; đảm bảo yêu cầu phân tích EFA
#Giá trị Sig. (P-Value) của Barlett's=0,000 < 5%; do đó kết quả EFA có thể sử đụng để phân tích
# Câu 12
principal(abcde,cor=TRUE,nfactors=20,rorate="none")
## Principal Components Analysis
## Call: principal(r = abcde, nfactors = 20, cor = TRUE, rorate = "none")
## Standardized loadings (pattern matrix) based upon correlation matrix
## RC1 RC3 RC4 RC2 RC5 RC10 RC9 RC6 RC11 RC8 RC7 RC13
## A1 0.51 0.10 0.01 0.05 -0.05 0.04 -0.03 0.02 0.01 0.85 -0.04 0.06
## A2 0.96 -0.02 0.04 0.03 0.03 0.07 0.00 -0.05 -0.02 0.09 -0.02 0.03
## A3 0.96 -0.02 0.05 0.02 0.02 0.05 -0.01 -0.05 -0.03 0.09 0.00 0.03
## A4 0.87 -0.08 0.00 0.00 -0.05 0.02 -0.07 -0.01 -0.05 0.13 -0.04 -0.05
## A5 0.95 -0.09 0.03 0.00 0.02 0.02 -0.05 0.11 0.02 0.09 -0.05 -0.01
## B1 0.02 -0.04 0.97 0.02 0.05 0.06 -0.01 0.04 0.03 -0.02 -0.03 -0.01
## B2 0.00 0.02 0.48 0.04 0.05 0.08 0.01 0.86 0.10 0.02 -0.02 0.08
## B3 0.03 -0.09 0.94 0.03 0.08 0.05 0.02 0.25 0.07 0.01 -0.04 0.04
## B4 0.05 -0.06 0.97 0.04 0.01 0.07 0.01 0.08 -0.02 0.02 0.00 0.01
## C1 0.03 -0.02 0.05 0.94 0.13 0.09 0.13 0.07 0.13 -0.03 -0.05 0.12
## C2 0.03 0.00 0.01 0.97 0.07 0.06 0.09 -0.05 0.09 0.05 0.01 0.03
## C3 -0.08 0.06 0.10 0.50 0.09 0.11 0.11 0.12 0.81 0.01 0.03 0.17
## C4 0.03 0.03 0.07 0.58 0.12 0.06 0.16 0.13 0.25 0.09 0.00 0.72
## D1 0.02 0.01 0.11 0.22 0.92 0.25 0.15 0.04 0.07 -0.04 -0.01 0.06
## D2 0.15 0.02 0.17 0.17 0.28 0.89 0.18 0.07 0.08 0.03 -0.01 0.03
## D3 -0.10 0.20 0.02 0.31 0.18 0.19 0.87 0.01 0.09 -0.03 0.11 0.10
## E1 -0.05 0.98 -0.05 0.00 0.00 0.00 0.06 0.02 0.01 0.04 0.09 0.01
## E2 -0.10 0.51 -0.08 -0.05 -0.02 -0.01 0.12 -0.02 0.02 -0.04 0.84 0.00
## E3 -0.01 0.98 -0.06 0.00 0.03 0.02 0.07 -0.01 0.03 0.00 0.12 0.03
## E4 -0.06 0.98 -0.06 0.00 -0.01 0.01 0.04 0.00 0.01 0.05 0.09 -0.01
## RC12 RC15 RC14 RC17 RC18 RC16 RC19 RC20 h2 u2 com
## A1 0.02 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 1 3.3e-16 1.7
## A2 -0.17 -0.11 -0.03 0.01 -0.01 0.12 0.00 -0.01 1 -4.4e-16 1.2
## A3 -0.17 -0.11 0.01 0.00 -0.01 -0.12 0.00 0.01 1 1.6e-15 1.2
## A4 0.45 0.01 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 1 4.4e-16 1.6
## A5 0.12 0.23 0.02 0.00 0.02 0.00 0.00 0.00 1 1.0e-15 1.2
## B1 0.02 0.01 0.22 -0.01 -0.03 -0.01 0.00 0.00 1 3.3e-16 1.1
## B2 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 1 1.3e-15 1.6
## B3 -0.02 0.06 -0.09 0.04 0.14 0.00 0.00 0.01 1 4.4e-16 1.3
## B4 0.00 -0.06 -0.13 -0.02 -0.10 0.01 0.00 -0.01 1 7.8e-16 1.1
## C1 -0.06 -0.01 -0.03 0.14 0.03 0.01 0.01 0.00 1 3.3e-16 1.3
## C2 0.05 0.01 0.02 -0.12 -0.03 -0.01 -0.01 0.00 1 2.2e-16 1.1
## C3 -0.01 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 1 -2.2e-16 2.0
## C4 -0.02 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 1 7.8e-16 2.5
## D1 -0.01 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 1 3.3e-16 1.4
## D2 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 1 7.8e-16 1.6
## D3 -0.01 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 1 0.0e+00 1.7
## E1 0.01 0.00 0.01 -0.01 0.03 -0.05 -0.05 0.08 1 1.3e-15 1.1
## E2 -0.01 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 1 5.6e-16 1.8
## E3 -0.09 -0.02 0.02 0.03 0.00 0.00 0.10 0.00 1 1.3e-15 1.1
## E4 0.06 0.01 -0.02 -0.01 -0.03 0.05 -0.05 -0.08 1 7.8e-16 1.1
##
## RC1 RC3 RC4 RC2 RC5 RC10 RC9 RC6 RC11 RC8 RC7
## SS loadings 3.84 3.24 3.07 2.61 1.02 0.95 0.91 0.88 0.78 0.78 0.76
## Proportion Var 0.19 0.16 0.15 0.13 0.05 0.05 0.05 0.04 0.04 0.04 0.04
## Cumulative Var 0.19 0.35 0.51 0.64 0.69 0.74 0.78 0.82 0.86 0.90 0.94
## Proportion Explained 0.19 0.16 0.15 0.13 0.05 0.05 0.05 0.04 0.04 0.04 0.04
## Cumulative Proportion 0.19 0.35 0.51 0.64 0.69 0.74 0.78 0.82 0.86 0.90 0.94
## RC13 RC12 RC15 RC14 RC17 RC18 RC16 RC19 RC20
## SS loadings 0.60 0.29 0.09 0.07 0.04 0.04 0.03 0.02 0.01
## Proportion Var 0.03 0.01 0.00 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 1.00
## Proportion Explained 0.03 0.01 0.00 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 1.00
##
## Mean item complexity = 1.4
## Test of the hypothesis that 20 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,rotate="varimax")
## Principal Components Analysis
## Call: principal(r = abcde, nfactors = 5, rotate = "varimax", cor = TRUE)
## Standardized loadings (pattern matrix) based upon correlation matrix
## RC1 RC3 RC4 RC2 RC5 h2 u2 com
## A1 0.72 0.12 0.03 0.13 -0.12 0.57 0.430 1.2
## A2 0.94 -0.05 0.02 0.00 0.12 0.90 0.099 1.0
## A3 0.94 -0.04 0.02 -0.02 0.10 0.90 0.103 1.0
## A4 0.90 -0.12 -0.01 -0.06 -0.03 0.83 0.169 1.0
## A5 0.94 -0.14 0.06 -0.02 0.04 0.90 0.095 1.1
## B1 0.02 -0.07 0.93 0.01 0.08 0.88 0.121 1.0
## B2 0.00 0.03 0.73 0.16 0.05 0.56 0.437 1.1
## B3 0.03 -0.11 0.97 0.06 0.10 0.96 0.036 1.1
## B4 0.06 -0.08 0.94 0.02 0.08 0.90 0.099 1.0
## C1 0.03 -0.06 0.04 0.92 0.21 0.89 0.110 1.1
## C2 0.06 -0.04 -0.04 0.90 0.12 0.82 0.176 1.1
## C3 -0.09 0.07 0.16 0.78 0.14 0.68 0.323 1.2
## C4 0.05 0.04 0.11 0.84 0.14 0.75 0.251 1.1
## D1 -0.01 -0.02 0.11 0.24 0.82 0.74 0.256 1.2
## D2 0.18 0.01 0.21 0.19 0.80 0.76 0.245 1.4
## D3 -0.15 0.29 -0.01 0.43 0.58 0.63 0.368 2.6
## E1 -0.01 0.98 -0.02 0.03 0.00 0.95 0.047 1.0
## E2 -0.14 0.73 -0.09 -0.04 0.07 0.56 0.440 1.1
## E3 0.01 0.97 -0.04 0.04 0.05 0.95 0.048 1.0
## E4 -0.02 0.97 -0.04 0.03 -0.01 0.94 0.055 1.0
##
## RC1 RC3 RC4 RC2 RC5
## SS loadings 4.08 3.54 3.34 3.30 1.83
## Proportion Var 0.20 0.18 0.17 0.17 0.09
## Cumulative Var 0.20 0.38 0.55 0.71 0.80
## Proportion Explained 0.25 0.22 0.21 0.21 0.11
## Cumulative Proportion 0.25 0.47 0.68 0.89 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 71.75 with prob < 0.99
##
## Fit based upon off diagonal values = 0.99
# Nhận xét:
# 5 nhóm nhân tố được trích
# eigenvalue >1 -> đạt yêu cầu
# GT tổng phương sai trích >50% -> đạt yêu cầu
# Cấu trúc phù hợp với dữ liệu
#Câu 13
#Phân tích tương quan Person
library(psych)
vars=cbind(Atb,Btb,Ctb,Dtb,Etb,Ftb)
pairs.panels(vars)
library(Hmisc)
##
## Attaching package: 'Hmisc'
## The following objects are masked from 'package:DescTools':
##
## %nin%, Label, Mean, Quantile
## 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
## NULL
## Nhận xét:
# Biến Ftb có mỗi tương quan với Atb, Btb, Ctb, Dtb, Etb vì hệ số tương quan Pearson của các mối quan hệ >0
# Mối tương quan giữ Ftb và ácc biến có ý nghĩ thống kê vì Sig. (P-value) >5