Ứng dụng phần mềm AMOS trong giảng dạy học phần Phương pháp NCKH trong kinh tế

Ứng dụng phần mềm AMOS trong giảng dạy học phần Phương pháp NCKH trong kinh tế. Đây là đề tài nghiên cứu khoa học cấp cơ sở, cung cấp cho sinh viên các kiến thức về nghiên cứu khoa học đặc biệt là phương pháp định lượng.

MỤC LỤC MỤC LỤC i DANH MỤC BẢNG BIỂU iv DANH MỤC HÌNH VẼ v DANH MỤC CÁC CHỮ VIẾT TẮT viii MỞ ĐẦU 1 Tính cấp thiết đề tài Mục tiêu nghiên cứu 2.1 Mục tiêu chung 2.2 Mục tiêu cụ thể Đối tượng, phạm vi nghiên cứu 3.1 Đối tượng nghiên cứu 3.2 Phạm vi nghiên cứu Cách tiếp cận Phương pháp nghiên cứu Phương thức chuyển giao kết nghiên cứu địa ứng dụng 6.1 Phương thức chuyển giao 6.2 Địa ứng dụng Tác động lợi ích mang lại kết nghiên cứu 7.1 Đối với lĩnh vực giáo dục đào tạo 7.2 Đối với lĩnh vực khoa học cơng nghệ có liên quan 7.3 Đối với tổ chức chủ trì sở ứng dụng kết nghiên cứu Bố cục đề tài PHẦN GIỚI THIỆU CHUNG 1.1 Tổng quan tình hình nghiên cứu thuộc lĩnh vực đề tài nước 1.1.1 Trong nước 1.1.2 Ngoài nước 1.2 Tình hình sử dụng AMOS giới Việt Nam i 1.3 Nội dung nghiên cứu đề tài 10 PHẦN ĐỀ CƯƠNG CHI TIẾT HỌC PHẦN PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU KHOA HỌC TRONG KINH TẾ 11 PHẦN MƠ HÌNH CẤU TRÚC TUYẾN TÍNH 27 3.1 Tổng quan mô hình cấu trúc tuyến tính 27 3.1.1 Khái niệm 27 3.1.2 Mục tiêu phân tích SEM 28 3.1.3 Ưu điểm SEM 28 3.1.4 Các phần mềm sử dụng phân tích SEM 30 3.2 Các phần tử mơ hình SEM 31 3.2.1 Biến quan sát biến tiềm ẩn 31 3.2.2 Biến độc lập biến phụ thuộc 33 3.2.3 Biến trung gian, biến điều tiết biến kiểm soát 34 3.2.4 Biến báo phản ánh biến báo cấu tạo 36 3.2.5 Sai số phần dư 36 3.3 Các bước thiết kế mơ hình SEM 37 3.3.1 Chỉ định mơ hình (Model Specification) 37 3.3.2 Nhận dạng mơ hình (Model Identification) 38 3.3.3 Ước luợng mơ hình (Model Estimation) 39 3.3.4 Đánh giá độ phù hợp mơ hình (Assesing Fit of the Model) 39 3.3.5 Hiệu chỉnh mô hình (Model Modification) 40 3.4 Kích thước mẫu u cầu cho mơ hình SEM 40 3.5 Các vấn đề cần quan tâm nghiên cứu sử dụng SEM 42 PHẦN HƯỚNG DẪN SỬ DỤNG PHẦN MỀM AMOS 45 4.1 Khái quát phần mềm AMOS 45 4.2 Làm quen với AMOS Graphics 46 4.2.1 Khởi động AMOS 46 4.2.2 Giới thiệu giao diện phần mềm AMOS 47 4.2.3 Các bước lập sơ đồ đường dẫn 49 ii 4.3 Phân tích nhân tố khẳng định (Confirmatory Factor Analysis - CFA) 59 4.3.1 Đánh giá độ phù hợp mơ hình (Model Fit) 60 4.3.1.1 Khái niệm 60 4.3.1.2 Một số số đo độ phù hợp mơ hình 60 4.3.1.3 Cách cải thiện độ phù hợp mơ hình 63 4.3.2 Kiểm định độ tin cậy (reliability) hiệu lực (validity) thang đo 66 4.3.2.1 Tính đơn hướng (Unidimensionality) 66 4.3.2.2 Độ tin cậy thang đo 66 4.3.2.3 Giá trị hội tụ (Convergent validity) 68 4.3.2.4 Giá trị phân biệt (Discriminant validity) 68 4.4 Phân tích mơ hình cấu trúc tuyến tính SEM 70 4.5 Phân tích biến trung gian mơ hình SEM 73 4.6 Phân tích cấu trúc đa nhóm 76 PHẦN THỰC HÀNH PHÂN TÍCH SEM VỚI PHẦN MỀM AMOS 81 5.1 Đánh giá sơ độ tin cậy thang đo với hệ số Cronbach’s Alpha 82 5.2 Phân tích nhân tố khám phá (Exploratory Factor Analysis - EFA) 83 5.3 Phân tích nhân tố khẳng định CFA 86 5.4 Phân tích mơ hình cấu trúc tuyến tính SEM 91 5.5 Phân tích biến trung gian mơ hình 96 5.6 Phân tích cấu trúc đa nhóm cho biến giới tính 97 KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN CỦA ĐỀ TÀI 102 TÀI LIỆU THAM KHẢO 103 PHỤ LỤC 105 iii DANH MỤC BẢNG BIỂU Bảng 4.1 Chức nút lệnh công cụ AMOS 48 Bảng 4.2 Ngưỡng chấp nhận đề xuất số số Model fit 61 Bảng 5.1 Kết kiểm định Cronbach’s Alpha 82 Bảng 5.2 Covariances 89 Bảng 5.3 Kết đánh giá độ tin cậy, độ hội tụ giá trị phân biệt thang đo 91 Bảng 5.4 Kết kiểm định khác biệt mơ hình bất biến khả biến 100 Bảng 5.5 Kết phân tích khác biệt nhóm giới tính 101 iv DANH MỤC HÌNH VẼ Hình 3.1: Mơ hình biểu diễn quan hệ biến quan sát biến tiềm ẩn 31 Hình 3.2: Ví dụ mơ hình đo lường 32 Hình 3.3: Ví dụ mơ hình cấu trúc 32 Hình 3.4: Mơ hình biểu diễn quan hệ biến độc lập biến phụ thuộc 34 Hình 3.5: Biến trung gian mơ hình 34 Hình 3.6: Biến điều tiết mơ hình 35 Hình 3.7: Biến kiểm sốt mơ hình 35 Hình 3.8: Mơ hình biểu diễn biến báo cấu tạo biến báo phản ánh 36 Hình 3.9: Các phần tử mơ hình SEM 37 Hình 4.1: Giao diện AMOS Graphics 47 Hình 4.2: Hộp thoại Data Files 49 Hình 4.3: Vẽ biến quan sát biến tiềm ẩn cơng cụ Draw observed/unobserved 50 Hình 4.4: Vẽ biến quan sát biến tiềm ẩn công cụ Draw indicator variable 51 Hình 4.5: Biến quan sát biến tiềm ẩn sau thực lệnh xoay đối tượng 51 Hình 4.6: Sao chép đối tượng công cụ Duplicate 52 Hình 4.7: Đặt tên biến 53 Hình 4.8: Hộp thoại Object properties 53 Hình 4.9: Hiển thị danh sách biến tập liệu 54 Hình 4.10: Gán giá trị cho biến quan sát 54 Hình 4.11: Sơ đồ biểu diễn mối quan hệ biến 55 Hình 4.12: Hộp thoại Analysis Properties 56 Hình 4.13: Tính tốn ước lượng 57 Hình 4.14: Cửa sổ Amos Output 57 Hình 4.15: View Graphics Output 58 Hình 4.16: Notes for Model 62 Hình 4.17: Model Fit 62 Hình 4.18: Cải thiện mơ hình Squared Multiple Correlations 63 v Hình 4.19: Ví dụ vẽ hiệp phương sai phần dư 64 Hình 4.20: Cải thiện mơ hình Modification Indices M.I 65 Hình 4.21: Các bước xem Standardized Loading Estimates 68 Hình 4.22: Plugin Master Validity 69 Hình 4.23: Hộp thoại Save as 71 Hình 4.24: Hộp thoại Interface Properties 71 Hình 4.25: Khai báo Analysis Properties 72 Hình 4.26: Khai báo kiểm định tác động trực tiếp gián tiếp mơ hình 74 Hình 4.27: Khai báo kiểm định Bootstrap 74 Hình 4.28: Kết kiểm định Bootstrap 75 Hình 4.29: Kết kiểm định Bootstrap 77 Hình 4.30: Khai báo nhóm giá trị biến định tính 78 Hình 4.31: Hộp thoại Manage Groups 79 Hình 4.32: Nhập liệu cho nhóm giá trị biến định tính 79 Hình 5.1: Mơ hình nghiên cứu 81 Hình 5.2: Phân tích nhân tố khám phá 84 Hình 5.3: Khai báo phân tích EFA 85 Hình 5.4: Truy cập plugin Pattern Matrix Builder 86 Hình 5.5: Sơ đồ đường dẫn phân tích CFA 87 Hình 5.6: Khai báo Analysis Properties cho phân tích CFA 87 Hình 5.7: Kết phân tích CFA lần 88 Hình 5.8: Kết phân tích CFA lần 90 Hình 5.9: Xóa mũi tên biểu diễn hiệp phương sai 92 Hình 5.10: Chỉnh sửa vị trí biến sơ đồ 92 Hình 5.11: Chỉnh sửa vị trí biến sơ đồ 93 Hình 5.12: Thêm phần dư cho biến phụ thuộc 93 Hình 5.13: Đặt tên tự động cho phần dư 94 Hình 5.14: Sơ đồ đường dẫn phân tích SEM 94 Hình 5.15: Kết phân tích SEM 95 vi Hình 5.16: Kết phân tích biến trung gian 96 Hình 5.17: Hộp thoại Data Files 97 Hình 5.18: Chọn biến cho nhóm giới tính nam “Male” 98 Hình 5.19: Khai báo giá trị cho nhóm giới tính nam “Male” 98 Hình 5.20: Nhập liệu cho nhóm giá trị biến giới tính 99 Hình 5.21: Mơ hình bất biến 99 Hình 5.22: Mơ hình khả biến 100 vii DANH MỤC CÁC CHỮ VIẾT TẮT AMOS Phân tích cấu trúc mơ măng (Analysis of Moment Structure) CFA Phân tích nhân tố khẳng định (Confirmatory Factor Analysis) EFA Phân tích nhân tố khám phá (Exploratory Factor Analysis) NCKH Nghiên cứu khoa học PPNCKH Phương pháp Nghiên cứu khoa học SEM Mơ hình cấu trúc tuyến tính (Structural Equation Modelling) viii MỞ ĐẦU Tính cấp thiết đề tài Học phần Phương pháp nghiên cứu khoa học kinh tế cung cấp cho sinh viên kiến thức tảng phương pháp nghiên cứu kinh tế Thơng qua đó, sinh viên nắm bước quy trình nghiên cứu, từ việc xác định vấn đề nghiên cứu, đặt câu hỏi nghiên cứu, lập kế hoạch nghiên cứu tiến hành thu thập xử lý liệu, viết báo cáo trình bày kết nghiên cứu Tuy nhiên, thực tiễn, số cơng trình nghiên cứu, có nỗ lực lớn người thực cịn lúng túng chưa trình bày phương pháp nghiên cứu, phương pháp nghiên cứu định lượng sử dụng mơ hình cấu trúc tuyến tính (Structural Equation Model - SEM) - kỹ thuật phức hợp linh hoạt sử dụng để phân tích mối quan hệ phức tạp mơ hình nhân SEM dùng để mô tả mối quan hệ biến quan sát (observed variables) với mục tiêu kiểm định giả thuyết thống kê Trên giới, SEM nhà nghiên cứu sử dụng từ lâu lĩnh vực tâm lý, giáo dục, kinh doanh, xã hội học… Mơ hình SEM phối hợp tất kỹ thuật hồi quy đa biến, phân tích nhân tố, phân tích đường dẫn, mơ hình đường dẫn, bình phương nhỏ phần, mơ hình tăng trưởng tiềm ẩn phân tích mối quan hệ tương hỗ (giữa phần tử mơ hình đo lường mơ hình cấu trúc) cho phép kiểm tra mối quan hệ phức hợp mơ hình Hiện có nhiều cơng cụ phần mềm hỗ trợ q trình phân tích xác định SEM như: AMOS, LISREL, SmartPLS, STATA… nhà nghiên cứu giới sử dụng phổ biến cơng trình nghiên cứu Một công cụ phổ biến phần mềm AMOS với ưu điểm là: dễ sử dụng nhờ module tích hợp chung với phần mềm phổ biến SPSS dễ dàng xây dựng mối quan hệ biến, nhân tố (phần tử mơ hình) trực quan hình học nhờ chức AMOS Graphics Tuy nhiên, Việt Nam, việc sử dụng phần mềm AMOS để tiếp cận mơ hình SEM cịn hạn chế, tài liệu hướng dẫn chi tiết cách sử dụng thực hành AMOS Đa phần tài liệu SEM AMOS (ngồi cơng trình phần tổng quan tình hình nghiên cứu trình bày Phần 1) dạng viết mô tả kinh nghiệm, hướng dẫn ngắn, khơng có tài liệu hướng dẫn chi tiết bước thực hiện, cách hiệu chỉnh mơ hình đọc thơng số kết Vì vậy, đề tài thực nhằm hỗ trợ việc phân tích xử lý liệu - nội dung quan trọng giảng dạy Phương pháp nghiên cứu khoa học kinh tế, giúp cho người dạy học trường đào tạo chuyên ngành kinh tế, quản trị kinh doanh, marketing, hệ thống thông tin quản lý, tài - ngân hàng… có Trường Đại học Công nghệ Thông tin Truyền thông Việt - Hàn tiếp cận mơ hình SEM phần mềm AMOS cách trực quan, dễ dàng nhanh chóng Mục tiêu nghiên cứu 2.1 Mục tiêu chung Mục tiêu chung đề tài nhằm nghiên cứu nội dung, kỹ thuật liên quan đến SEM phần mềm AMOS làm sở cho sinh viên học tập môn Phương pháp nghiên cứu khoa học kinh tế Trường 2.2 Mục tiêu cụ thể Xây dựng đề cương chi tiết cho học phần Phương pháp nghiên cứu khoa học kinh tế để áp dụng giảng dạy Trường; Giới thiệu tổng quan mơ hình SEM; Hướng dẫn xử lý phân tích liệu phần mềm AMOS Ngồi ra, đề tài cịn cung cấp tập liệu mẫu để luyện tập ứng dụng phân tích SEM phần mềm AMOS Đối tượng, phạm vi nghiên cứu 3.1 Đối tượng nghiên cứu Đối tượng nghiên cứu chủ yếu đề tài bao gồm vấn đề liên quan đến nghiên cứu ứng dụng AMOS giảng dạy Phương pháp nghiên cứu khoa học kinh tế 3.2 Phạm vi nghiên cứu Phạm vi nội dung: Các kỹ thuật phân tích (phân tích đơn nhóm phân tích đa nhóm) để tiếp cận mơ hình cấu trúc tuyến tính phần mềm AMOS v22 PHỤ LỤC Kết xử lý liệu phần mềm SPSS AMOS Thuyết minh đề tài Bài báo khoa học 105 KẾT QUẢ PHÂN TÍCH NHÂN TỐ KHÁM PHÁ EFA KMO and Bartlett's Test Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy .883 Approx Chi-Square Bartlett's Test of Sphericity 2564.317 df 120 Sig .000 Total Variance Explained Factor Initial Eigenvalues Extraction Sums of Squared Loadings Rotation Sums of Squared Loadingsa Total % of Variance Cumulative % Total % of Variance Cumulative % Total 7.946 49.663 49.663 7.703 48.142 48.142 5.364 1.830 11.435 61.099 1.632 10.199 58.341 4.684 1.414 8.837 69.936 1.156 7.226 65.568 5.892 1.094 6.840 76.776 837 5.231 70.798 4.768 878 5.485 82.261 659 4.122 74.920 5.624 445 2.783 85.044 408 2.549 87.593 368 2.299 89.891 351 2.194 92.085 10 284 1.773 93.858 11 242 1.513 95.372 12 228 1.422 96.794 13 188 1.176 97.970 14 128 802 98.772 15 105 658 99.430 16 091 570 100.000 Extraction Method: Principal Axis Factoring a When factors are correlated, sums of squared loadings cannot be added to obtain a total variance 106 Pattern Matrixa Factor CW3 983 CW4 961 CW2 681 CW1 598 SRC3 964 SRC1 884 SRC2 826 SAT1 1.018 SAT3 864 SAT2 777 ENV1 880 ENV2 821 ENV3 650 VIS1 955 VIS3 823 VIS2 656 Extraction Method: Principal Axis Factoring Rotation Method: Promax with Kaiser Normalization a Rotation converged in iterations 107 KẾT QUẢ PHÂN TÍCH CFA LẦN Model Fit Summary CMIN Model Default model Saturated model Independence model NPAR 42 136 16 CMIN 208.408 000 2646.322 DF 94 120 P 000 CMIN/DF 2.217 000 22.053 RMR, GFI Model Default model Saturated model Independence model RMR 064 000 494 GFI 889 1.000 224 AGFI 839 PGFI 614 121 198 IFI Delta2 955 1.000 000 TLI rho2 942 Baseline Comparisons Model Default model Saturated model Independence model NFI Delta1 921 1.000 000 RFI rho1 899 000 000 CFI 955 1.000 000 RMSEA Model Default model Independence model RMSEA 078 325 LO 90 064 315 HI 90 093 336 108 PCLOSE 001 000 Squared Multiple Correlations: (Group number - Default model) CW1 CW2 CW3 CW4 SAT1 SAT2 SAT3 SRC1 SRC2 SRC3 ENV1 ENV2 ENV3 VIS1 VIS2 VIS3 Estimate 627 561 883 805 925 721 789 824 692 896 603 712 599 738 608 782 Covariances: (Group number - Default model) e7 e7 e9 e9 e10 e10 e10 e11 e11 e13 e15 e15 e16 e16 e16 e4 e4 e5 e1 e1 e1 e2 e2 e2 e3 < > < > < > < > < > < > < > < > < > < > < > < > < > < > < > < > < > < > < > < > < > < > < > < > < > CW VIS ENV e8 VIS e7 e9 CW ENV CW CW e10 e10 e11 e13 e11 e12 e8 SAT e15 e16 e11 e16 e4 e4 M.I 10.284 6.775 4.898 6.227 4.755 13.275 4.482 4.431 4.521 10.334 5.077 9.134 4.009 5.562 4.913 7.039 6.875 5.343 4.844 8.522 13.046 5.275 4.803 5.426 7.464 Par Change -.146 110 -.052 -.065 -.073 -.114 038 -.055 -.044 093 -.074 -.070 036 030 -.032 -.050 062 079 -.066 081 -.077 053 050 -.077 083 109 KẾT QUẢ PHÂN TÍCH CFA LẦN Model Fit Summary CMIN Model Default model Saturated model Independence model NPAR 43 136 16 CMIN 182.552 000 2646.322 DF 93 120 P 000 CMIN/DF 1.963 000 22.053 RMR, GFI Model Default model Saturated model Independence model RMR 057 000 494 GFI 902 1.000 224 AGFI 857 PGFI 617 121 198 IFI Delta2 965 1.000 000 TLI rho2 954 Baseline Comparisons Model Default model Saturated model Independence model NFI Delta1 931 1.000 000 RFI rho1 911 000 000 CFI 965 1.000 000 RMSEA Model Default model Independence model RMSEA 070 325 LO 90 055 315 HI 90 084 336 110 PCLOSE 018 000 Regression Weights: (Group number - Default model) VIS3 VIS2 VIS1 ENV3 ENV2 ENV1 SRC3 SRC2 SRC1 SAT3 SAT2 SAT1 CW4 CW3 CW2 CW1 < < < < < < < < < < < < < < < < - VIS VIS VIS ENV ENV ENV SRC SRC SRC SAT SAT SAT CW CW CW CW Estimate 1.000 827 974 1.000 985 849 1.000 875 955 1.000 975 1.149 1.000 868 781 919 S.E C.R P 062 064 13.239 15.224 *** *** 086 079 11.413 10.705 *** *** 050 045 17.336 21.230 *** *** 058 054 16.812 21.382 *** *** 044 058 066 19.797 13.413 13.942 *** *** *** Label Standardized Regression Weights: (Group number - Default model) VIS3 VIS2 VIS1 ENV3 ENV2 ENV1 SRC3 SRC2 SRC1 SAT3 SAT2 SAT1 CW4 CW3 CW2 CW1 < < < < < < < < < < < < < < < < - VIS VIS VIS ENV ENV ENV SRC SRC SRC SAT SAT SAT CW CW CW CW Estimate 883 781 859 775 844 775 946 831 909 888 849 962 932 906 741 851 111 Correlations: (Group number - Default model) VIS SRC VIS VIS ENV ENV ENV SAT SRC VIS e10 < > < > < > < > < > < > < > < > < > < > < > ENV SAT SAT SRC SAT SRC CW CW CW CW e7 Estimate 622 614 657 439 571 433 526 516 431 627 -.737 Model Validity Measures CR AVE MSV MaxR(H) VIS VIS 0.880 0.709 0.432 0.888 0.842 ENV 0.841 0.638 0.387 0.846 0.622*** SRC 0.925 0.804 0.377 0.940 0.439*** 0.433*** SAT 0.928 0.811 0.432 0.949 0.657*** 0.571*** 0.614*** CW 0.919 0.741 0.393 0.938 0.627*** 0.526*** 0.431*** 0.516*** Validity Concerns No validity concerns here References Significance of Correlations: † p < 0.100 * p < 0.050 ** p < 0.010 *** p < 0.001 112 ENV SRC SAT CW 0.799 0.897 0.901 0.861 KẾT QUẢ PHÂN TÍCH SEM Regression Weights: (Group number - Default model) SAT SAT SAT SRC VIS3 VIS2 VIS1 ENV3 ENV2 ENV1 SRC3 SRC2 SRC1 SAT3 SAT2 SAT1 CW4 CW3 CW2 CW1 < < < < < < < < < < < < < < < < < < < < - VIS ENV CW SAT VIS VIS VIS ENV ENV ENV SRC SRC SRC SAT SAT SAT CW CW CW CW Estimate 342 259 098 642 1.000 828 974 1.000 987 850 1.000 875 951 1.000 974 1.143 1.000 872 784 920 S.E .075 091 060 068 C.R 4.586 2.849 1.639 9.448 P *** 004 101 *** 062 064 13.246 15.210 *** *** 087 080 11.395 10.695 *** *** 050 045 17.393 21.118 *** *** 058 053 16.884 21.415 *** *** 044 058 066 19.737 13.416 13.932 *** *** *** Label Standardized Regression Weights: (Group number - Default model) SAT SAT SAT SRC VIS3 VIS2 VIS1 ENV3 ENV2 ENV1 SRC3 SRC2 SRC1 SAT3 SAT2 SAT1 CW4 CW3 < < < < < < < < < < < < < < < < < < - VIS ENV CW SAT VIS VIS VIS ENV ENV ENV SRC SRC SRC SAT SAT SAT CW CW Estimate 430 244 126 619 882 782 859 773 845 776 948 832 906 890 850 958 930 908 113 CW2 CW1 < - CW < - CW Estimate 743 850 Squared Multiple Correlations: (Group number - Default model) SAT SRC CW1 CW2 CW3 CW4 SAT1 SAT2 SAT3 SRC1 SRC2 SRC3 ENV1 ENV2 ENV3 VIS1 VIS2 VIS3 Estimate 491 383 723 552 824 864 919 722 792 821 693 899 602 714 598 739 611 778 114 KẾT QUẢ PHÂN TÍCH BIẾN TRUNG GIAN Standardized Indirect Effects - Two Tailed Significance (BC) (Group number - Default model) CW ENV VIS SAT SRC SAT SRC 136 014 003 CW1 CW2 CW3 CW4 SAT1 135 013 002 SAT2 127 014 002 SAT3 136 014 002 SRC1 126 014 002 003 SRC2 135 012 002 003 SRC3 129 014 002 002 ENV1 ENV2 ENV3 VIS1 VIS2 VIS3 Standardized Indirect Effects (Group number - Default model) CW ENV VIS SAT SRC SAT 000 000 000 000 000 SRC 078 151 266 000 000 CW1 000 000 000 000 000 CW2 000 000 000 000 000 CW3 000 000 000 000 000 CW4 000 000 000 000 000 SAT1 121 234 412 000 000 SAT2 107 207 365 000 000 SAT3 112 217 382 000 000 SRC1 071 137 241 561 000 SRC2 065 126 221 515 000 SRC3 074 143 252 587 000 ENV1 000 000 000 000 000 ENV2 000 000 000 000 000 ENV3 000 000 000 000 000 VIS1 000 000 000 000 000 VIS2 000 000 000 000 000 VIS3 000 000 000 000 000 115 KẾT QUẢ PHÂN TÍCH ĐA NHĨM Kết phân tích SEM với nhóm giới tính nam “Male” Regression Weights: (Male - Default model) Estimate S.E C.R SAT < - VIS ,544 ,201 2,711 SAT < - ENV ,109 ,135 ,807 SAT < - CW -,068 ,101 -,669 SRC < - SAT ,782 ,140 5,570 VIS3 < - VIS 1,000 VIS2 < - VIS 1,036 ,165 6,297 VIS1 < - VIS 1,134 ,176 6,457 ENV3 < - ENV 1,000 ENV2 < - ENV ,961 ,110 8,771 ENV1 < - ENV ,820 ,101 8,108 SRC3 < - SRC 1,000 SRC2 < - SRC ,932 ,085 10,946 SRC1 < - SRC ,960 ,062 15,358 SAT3 < - SAT 1,000 SAT2 < - SAT ,948 ,117 8,137 SAT1 < - SAT 1,209 ,123 9,868 CW4 < - CW 1,000 CW3 < - CW ,913 ,061 14,995 CW2 < - CW ,640 ,091 6,996 CW1 < - CW ,790 ,089 8,849 P ,007 ,420 ,503 *** *** *** *** *** *** *** *** *** *** *** *** Standardized Regression Weights: (Male - Default model) Estimate SAT < - VIS ,561 SAT < - ENV ,136 SAT < - CW -,102 SRC < - SAT ,637 VIS3 < - VIS ,745 VIS2 < - VIS ,795 VIS1 < - VIS ,819 ENV3 < - ENV ,863 ENV2 < - ENV ,867 ENV1 < - ENV ,814 SRC3 < - SRC ,955 SRC2 < - SRC ,836 116 Label SRC1 SAT3 SAT2 SAT1 CW4 CW3 CW2 CW1 < < < < < < < < - SRC SAT SAT SAT CW CW CW CW Estimate ,942 ,821 ,815 ,962 ,958 ,948 ,667 ,810 Squared Multiple Correlations: (Male - Default model) Estimate SAT ,356 SRC ,406 CW1 ,657 CW2 ,445 CW3 ,898 CW4 ,918 SAT1 ,925 SAT2 ,664 SAT3 ,675 SRC1 ,888 SRC2 ,698 SRC3 ,912 ENV1 ,663 ENV2 ,752 ENV3 ,745 VIS1 ,670 VIS2 ,631 VIS3 ,555 Kết phân tích SEM với nhóm giới tính nữ “Female” Regression Weights: (Female - Default model) Estimate S.E C.R SAT < - VIS ,258 ,075 3,424 SAT < - ENV ,423 ,119 3,565 SAT < - CW ,228 ,074 3,090 SRC < - SAT ,593 ,078 7,640 VIS3 < - VIS 1,000 VIS2 < - VIS ,776 ,069 11,231 117 P *** *** ,002 *** *** Label VIS1 ENV3 ENV2 ENV1 SRC3 SRC2 SRC1 SAT3 SAT2 SAT1 CW4 CW3 CW2 CW1 < < < < < < < < < < < < < < - VIS ENV ENV ENV SRC SRC SRC SAT SAT SAT CW CW CW CW Estimate ,913 1,000 ,927 ,799 1,000 ,840 ,941 1,000 ,971 1,131 1,000 ,902 ,903 ,999 S.E ,066 C.R 13,750 P *** ,123 ,112 7,562 7,135 *** *** ,061 ,061 13,873 15,477 *** *** ,065 ,057 14,964 20,008 *** *** ,065 ,083 ,099 13,966 10,916 10,132 *** *** *** Label Standardized Regression Weights: (Female - Default model) Estimate SAT < - VIS ,339 SAT < - ENV ,346 SAT < - CW ,256 SRC < - SAT ,615 VIS3 < - VIS ,933 VIS2 < - VIS ,770 VIS1 < - VIS ,862 ENV3 < - ENV ,725 ENV2 < - ENV ,797 ENV1 < - ENV ,726 SRC3 < - SRC ,945 SRC2 < - SRC ,839 SRC1 < - SRC ,884 SAT3 < - SAT ,918 SAT2 < - SAT ,862 SAT1 < - SAT ,963 CW4 < - CW ,893 CW3 < - CW ,898 CW2 < - CW ,775 CW1 < - CW ,840 118 Squared Multiple Correlations: (Female - Default model) Estimate SAT ,619 SRC ,378 CW1 ,705 CW2 ,601 CW3 ,807 CW4 ,797 SAT1 ,927 SAT2 ,742 SAT3 ,842 SRC1 ,781 SRC2 ,705 SRC3 ,892 ENV1 ,526 ENV2 ,636 ENV3 ,525 VIS1 ,743 VIS2 ,593 VIS3 ,870 119