Việc sắp xếp và trình bày lại các thể loại
nhạc có làm ảnh hưởng đến khả năng
mua đĩa của người dùng hay không?
2. Có bao nhiêu khu vực có thể sắp xếp các
thể loại nhạc trong cửa hàng âm nhạc?
26 trang |
Chia sẻ: oanh_nt | Lượt xem: 1935 | Lượt tải: 0
Bạn đang xem trước 20 trang tài liệu Bài thuyết trình Phân tích yếu tố, để xem tài liệu hoàn chỉnh bạn click vào nút DOWNLOAD ở trên
PHÂN TÍCH
YẾU TỐ
NHÓM 06
1. LÂM NGỌC MINH CHI 5. NGUYỄN TOÀN TRUNG
2. NGUYỄN PHÚC NGUYÊN 6. NGUYỄN ĐẠI TRƯỜNG
3. TRƯƠNG BẢO QUỐC 7. PHẠM VIỄN
4. PHẠM THANH TÂM
GIẢI THÍCH CÁC THUẬT NGỮ
Thuật ngữ Ý nghĩa
1 Correlation Tương quan
2 Covariance Hiệp phương sai
3 KMO KMO là một trị số xem xét sự thích hợp
của phân tích nhân tố. 0,5 ≤ KMO ≤ 1,
thì có thể sử dụng FA.
4 Bartlett Test BTS kiểm tra ma trận tương quan xem
of Sphericity có phải là ma trận đơn vị không. Để
quyết định là có nên dùng FA.
GIẢI THÍCH CÁC THUẬT NGỮ
Thuật ngữ Ý nghĩa
5 Communality Phần chung của phương sai.
6 Variance Phương sai
7 Scree plot Đồ thị điểm gãy
8 Component Mỗi thành phần là một sự kết hợp
tuyến tính của các biến quan sát phụ
thuộc
9 Factor Là sự tổng hợp các biến quan sát để
tìm ra biến tiềm ẩn, biến này có thể
đại diện cho một tập các biến quan sát
có quan hệ với nhau.
MỤC TIÊU NGHIÊN CỨU
Tăng doanh số bán hàng bằng cách
sắp xếp các thể loại âm nhạc tại
cửa hàng băng đĩa nhạc.
CÂU HỎI NGHIÊN CỨU
1. Việc sắp xếp và trình bày lại các thể loại
nhạc có làm ảnh hưởng đến khả năng
mua đĩa của người dùng hay không?
2. Có bao nhiêu khu vực có thể sắp xếp các
thể loại nhạc trong cửa hàng âm nhạc?
CÔNG CỤ MINH HỌA
1. Principal Component Analysis
(PCA) + phép quay trực giao Varimax
2. Principal Axis Factoring (PAF) +
phép quay không trực giao Promax
THAO TÁC TRÊN SPSS (PCA + Varimax)
MA TRẬN TƯƠNG QUAN
KẾT QUẢ
KẾT QUẢ
67.147% (phương sai trích) - cho biết 4 yếu tố giải thích được 67.147% biến
thiên của 11 biến quan sát.
Lưu ý: Tiêu chuẩn đối với phương sai trích là phải đạt từ 50% trở lên.
KẾT QUẢ
KẾT QUẢ
KẾT QUẢ
VARIMAX TRÊN 2 COMPONENT
SO SÁNH
PAF + PROMAX RESULT
SO SÁNH PCA & PAF
PCA:PAF: PhầnPhầnchungchungbanban đầu đầuluônkhông=1 và=phần 1 nữatríchvì cuốicó phầncùngriêng(extraction)U < 1.
trongNghĩa môlà đưahìnhtoàn. PAFbộ (với100phép%) phươngquay saikhôngcủa vuôngbiến đogóclườngthườngvào phân tích.
đượcPCA vớidùngphépđểquayđánh vuônggiá thanggóc phụcđo vụlườngcho.mục tiêu dự báo tiếp theo.
SO SÁNH PCA & PAF
SO SÁNH PCA & PAF
SO SÁNH PCA & PAF
SO SÁNH PCA & PAF
PHƯƠNG TRÌNH TRỊ SỐ YẾU TỐ
F1 = 0,166 X1 - 0,033 X2 - 0,106 X3 - 0,128 X4 + 0,293 X5 +
0,363 X6 + 0,232 X7 - 0,073 X8 + 0,334 X9 +0,017 X10 + 0,014
X11
F2 = 0,143 X1 + 0,040 X2 - 0,033 X3 + 0,575 X4 - 0,010 X5 -
0,110 X6 - 0,167 X7 + 0,562 X8 - 0,113 X9 – 0,007X10 - 0,088
X11
F3 = 0,056 X1 + 0,506 X2 + 0,537 X3 + 0,061 X4 - 0,063 X5 -
0,128 X6 + 0,241 X7 - 0,094 X8 - 0,069 X9 + 0,018X10 + 0,038
X11
F4 = -0,151 X1 + 0,045 X2 + 0,002 X3 - 0,023 X4 - 0,059 X5 +
0,055 X6 + 0,047 X7 - 0,035 X8 + 0,100 X9 + 0,575X10 + 0,612
X11
SO SÁNH PCA & PAF
THE END