Bartlett and KMO VỚI DỰ ÁN Ý ĐỊNH HÀNH VI KHỞI NGHIỆP
TRỊNH THỊ HƯỜNG -TMU
27/08/2021
GIỚI THIỆU
Dữ liệu sử dụng trong hướng dẫn này là của PGS.TS Trần Văn Trang (Đại học Thương mại).
Bài báo gốc lấy tại: http://tckhtm.tmu.edu.vn/vi/news/cac-so-tap-chi/tap-chi-khoa-hoc-thuong-mai-so-141-153.html
Dữ liệu tải tại google diver: https://drive.google.com/drive/folders/1Npip6h8WyZjI9JGf5wonnU_scBUYj4sP?usp=sharing
Load các gói cần thiết và nhập liệu
setwd("D:/Tap huan VIASM/HoiThao_KHXH_2021/Projects/Y_Dinh_Hanh_Vi")
library(foreign) # to read .sav
library(tableone) # to give description statistics table
require(tidyverse)
library(corpcor) # tinh tuong quan
library(corrplot) # ve do thi tuong quan
library(psych)
d <- read.spss("Case study Behavior Intention.sav",
use.value.label=TRUE, to.data.frame=TRUE)Tìm hiểu về số liệu
names(d)## [1] "STT" "BI1" "BIRecode" "BI1R" "BI2" "BI3"
## [7] "BI4" "BI4R" "BI5" "BI6" "REL1" "REL2"
## [13] "REL3" "REL4" "EDU1" "EDU2" "EDU3" "EDU4"
## [19] "EDU5" "EDU6" "EDU7" "EDU8" "GOV1" "GOV2"
## [25] "GOV3" "GOV4" "GOV5" "GOV6" "END1" "END2"
## [31] "END3" "END4" "END5" "FAM" "Formation" "Work"
## [37] "Year"str(d)## 'data.frame': 826 obs. of 37 variables:
## $ STT : num 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 ...
## $ BI1 : num 4 5 5 2 1 1 2 1 2 1 ...
## $ BIRecode : num 4 3 3 6 7 7 6 7 6 7 ...
## $ BI1R : num 4 3 3 6 7 7 6 7 6 7 ...
## $ BI2 : num 3 3 5 5 7 6 4 3 5 6 ...
## $ BI3 : num 5 6 4 5 6 6 5 4 4 6 ...
## $ BI4 : num 4 5 6 2 1 2 2 2 3 1 ...
## $ BI4R : num 4 3 2 6 7 6 6 6 5 7 ...
## $ BI5 : num 3 4 2 5 6 4 5 4 3 6 ...
## $ BI6 : num 2 1 2 5 5 5 5 5 6 6 ...
## $ REL1 : num 4 1 5 4 6 4 6 4 6 6 ...
## $ REL2 : num 4 1 5 7 6 5 6 4 6 4 ...
## $ REL3 : num 4 1 5 5 6 4 6 4 6 4 ...
## $ REL4 : num 4 6 5 4 7 6 6 6 6 6 ...
## $ EDU1 : num 5 5 4 7 6 6 5 5 7 7 ...
## $ EDU2 : num 5 5 4 7 6 6 6 5 6 6 ...
## $ EDU3 : num 6 5 4 6 6 7 5 6 6 6 ...
## $ EDU4 : num 6 5 5 6 6 7 6 6 7 6 ...
## $ EDU5 : num 6 5 5 7 6 6 5 6 6 6 ...
## $ EDU6 : num 6 6 5 1 3 5 6 6 6 6 ...
## $ EDU7 : num 6 6 5 6 6 4 6 5 6 6 ...
## $ EDU8 : num 4 6 5 6 6 4 6 5 6 6 ...
## $ GOV1 : num 6 5 6 7 7 4 5 5 6 6 ...
## $ GOV2 : num 5 3 6 6 2 6 5 4 6 5 ...
## $ GOV3 : num 5 5 6 6 2 6 5 5 7 6 ...
## $ GOV4 : num 5 1 6 6 2 6 4 5 7 4 ...
## $ GOV5 : num 6 2 6 7 2 5 4 4 4 6 ...
## $ GOV6 : num 5 7 6 7 6 4 4 4 7 6 ...
## $ END1 : num 4 6 7 6 7 6 4 5 5 6 ...
## $ END2 : num 5 5 7 4 6 5 5 6 6 6 ...
## $ END3 : num 4 6 7 5 6 5 6 6 5 7 ...
## $ END4 : num 3 6 7 5 5 4 5 5 5 6 ...
## $ END5 : num 3 5 7 5 2 5 6 5 5 4 ...
## $ FAM : num 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 ...
## $ Formation: num 0 0 0 1 1 1 0 1 1 1 ...
## $ Work : num 1 2 1 2 2 3 2 2 3 2 ...
## $ Year : num 3 3 3 3 3 3 4 4 4 4 ...
## - attr(*, "variable.labels")= Named chr(0)
## ..- attr(*, "names")= chr(0)
## - attr(*, "codepage")= int 1252Lọc các biến quan sát (items)
Tìm hiểu hàm CreateTableOne
d1 <- d %>% select(-c("STT", "FAM", "Formation",
"Work", "Year",
"BI1", "BIRecode", "BI4"))
dim(d1)## [1] 826 29- Tìm hiểu hàm KMO và Barlett
?cortest.bartlett
?KMOTính tương quan, hiệp phương sai và vẽ đồ thị
raqMatrix <- cor(d1) # Lấy tương quan
CovMatric <- cov(d1) # tính hiệp phương sai
corrplot(raqMatrix, method="circle")
corrplot(raqMatrix, method="color")
corrplot(cor(d1 %>% select(GOV1:GOV6)), method="color")
- Kiểm định Barlett
cortest.bartlett(raqMatrix, n = 826)## $chisq
## [1] 12063.37
##
## $p.value
## [1] 0
##
## $df
## [1] 406- Tính giá trị KMO
KMO(raqMatrix)## Kaiser-Meyer-Olkin factor adequacy
## Call: KMO(r = raqMatrix)
## Overall MSA = 0.91
## MSA for each item =
## BI1R BI2 BI3 BI4R BI5 BI6 REL1 REL2 REL3 REL4 EDU1 EDU2 EDU3 EDU4 EDU5 EDU6
## 0.79 0.92 0.88 0.78 0.88 0.91 0.88 0.88 0.90 0.92 0.95 0.91 0.92 0.94 0.94 0.94
## EDU7 EDU8 GOV1 GOV2 GOV3 GOV4 GOV5 GOV6 END1 END2 END3 END4 END5
## 0.94 0.94 0.93 0.89 0.93 0.91 0.91 0.94 0.91 0.81 0.83 0.84 0.82