Đánh Giá Thang Đo Và Mô Hình.docx

ĐÁNH GIÁ THANG ĐO Phần mềm SPSS (Hồi qui một phương trình) Các chỉ tiêu được sử dụng để đánh giá các thang đo trong phân tích độ tin cậy thông qua hệ số Cronbach’s Alpha trong SPSS bao gồm (i) Hệ số C[.]

ĐÁNH GIÁ THANG ĐO Phần mềm SPSS (Hồi qui phương trình) Các tiêu sử dụng để đánh giá thang đo phân tích độ tin cậy thông qua hệ số Cronbach’s Alpha SPSS bao gồm: (i) Hệ số Cronbach’s Alpha tổng thể thang đo Hệ số Cronbach’s Alpha tổng thể thang đo cần phải lớn 0,6 (Nunnally Burnstein, 1994) (ii) Hệ số tương quan biến so với tổng biến quan sát (Corrected Item – Total Correlation) Hệ số tương quan biến so với tổng biến quan sát cần phải lớn 0,3 (Nunnally Burnstein, 1994) Hướng dẫn làm SPSS sau: Analize => Scale => Reliabilites Analisis => chọn tường nhóm biến độc lập/phụ thuộc (làm cho biến, biến có biến quan sát gộp vơ => Staticstics => Scale if Iterm deleted => Continue => OK Hình ảnh minh họa: Kết chạy biến sau: RELIABILITY /VARIABLES=AS1 AS2 AS3 AS4 /SCALE('ALL VARIABLES') ALL /MODEL=ALPHA /SUMMARY=TOTAL Reliability Notes Output Created 20-JUL-2023 20:13:06 Comments Data Input C:\Users\ASUS\Documents\ Untitled1.sav Active Dataset DataSet1 Filter Weight Split File N of Rows in Working Data File 403 Matrix Input Definition of Missing Missing Value Handling User-defined missing values are treated as missing Statistics are based on all cases Cases Used with valid data for all variables in the procedure RELIABILITY /VARIABLES=AS1 AS2 AS3 AS4 Syntax /SCALE('ALL VARIABLES') ALL /MODEL=ALPHA /SUMMARY=TOTAL Resources Processor Time 00:00:00.03 Elapsed Time 00:00:00.03 [DataSet1] C:\Users\ASUS\Documents\Untitled1.sav Scale: ALL VARIABLES Case Processing Summary N Valid Excludeda Cases Total % 403 100.0 0 403 100.0 a Listwise deletion based on all variables in the procedure Reliability Statistics Cronbach's Alpha N of Items 833 Item-Total Statistics Scale Mean if Scale Variance if Corrected Item- Cronbach's Alpha Item Deleted Item Deleted Total Correlation if Item Deleted AS1 8.0521 6.383 661 789 AS2 8.2432 6.468 623 806 AS3 8.0099 5.791 728 757 AS4 8.0323 6.255 637 800 RELIABILITY /VARIABLES=LO1 LO2 LO3 LO4 /SCALE('ALL VARIABLES') ALL /MODEL=ALPHA /SUMMARY=TOTAL Reliability Notes Output Created Comments 20-JUL-2023 20:14:29 C:\Users\ASUS\Documents\ Data Input Untitled1.sav Active Dataset DataSet1 Filter Weight Split File N of Rows in Working Data File 403 Matrix Input Definition of Missing Missing Value Handling User-defined missing values are treated as missing Statistics are based on all cases Cases Used with valid data for all variables in the procedure RELIABILITY /VARIABLES=LO1 LO2 LO3 LO4 Syntax /SCALE('ALL VARIABLES') ALL /MODEL=ALPHA /SUMMARY=TOTAL Resources Processor Time 00:00:00.00 Elapsed Time 00:00:00.00 [DataSet1] C:\Users\ASUS\Documents\Untitled1.sav Scale: ALL VARIABLES Case Processing Summary N Valid Cases a Excluded Total % 403 100.0 0 403 100.0 a Listwise deletion based on all variables in the procedure Reliability Statistics Cronbach's Alpha N of Items 839 Item-Total Statistics Scale Mean if Scale Variance if Corrected Item- Cronbach's Alpha Item Deleted Item Deleted Total Correlation if Item Deleted LO1 8.1687 6.912 689 789 LO2 8.3499 7.148 692 787 LO3 8.1960 7.297 656 803 LO4 8.1960 7.243 650 806 RELIABILITY /VARIABLES=AW1 AW2 AW3 AW4 AW5 /SCALE('ALL VARIABLES') ALL /MODEL=ALPHA /SUMMARY=TOTAL Reliability Notes Output Created 20-JUL-2023 20:15:10 Comments Input Data C:\Users\ASUS\Documents\ Untitled1.sav Active Dataset DataSet1 Filter Weight Split File N of Rows in Working Data File 403 Matrix Input Definition of Missing Missing Value Handling User-defined missing values are treated as missing Statistics are based on all cases Cases Used with valid data for all variables in the procedure RELIABILITY /VARIABLES=AW1 AW2 AW3 AW4 AW5 Syntax /SCALE('ALL VARIABLES') ALL /MODEL=ALPHA /SUMMARY=TOTAL Resources Processor Time 00:00:00.00 Elapsed Time 00:00:00.01 [DataSet1] C:\Users\ASUS\Documents\Untitled1.sav Scale: ALL VARIABLES Case Processing Summary N Valid a Cases Excluded Total % 403 100.0 0 403 100.0 a Listwise deletion based on all variables in the procedure Reliability Statistics Cronbach's Alpha N of Items 864 Item-Total Statistics Scale Mean if Scale Variance if Corrected Item- Cronbach's Alpha Item Deleted Item Deleted Total Correlation if Item Deleted AW1 10.6005 9.862 690 834 AW2 10.6228 9.783 710 828 AW3 10.6427 9.673 704 830 AW4 10.5856 9.925 675 837 AW5 11.4144 10.527 639 846 Kiểm định độ hội tụ phân biệt thang đo phân tích EFA: Thang đo đạt độ hội tụ phân biệt thỏa mãn tiêu chí sau: (i) Tính thích hợp mơ hình EFA so với liệu thu thập từ thị trường Hệ số KMO (Kaiser – Meyer – Olkin) sử dụng để đánh giá tính tích hợp mơ hình EFA với liệu thu thập từ thị trường Hệ số KMO thỏa điều kiện: 0,5 < KMO < phân tích nhân tố khám phá xem phù hợp với liệu thị trường (Hair cộng sự, 2006) Hướng dẫn phần mềm: Analyze = > Demension Reductions => Factor => chọn lần, lần cho tất biến độc lập lần cho biến phụ thuộc => Descriptives =>KOM and barlette test Sau chạy xong lần kết sau: FACTOR /VARIABLES AW1 AW2 AW3 AW4 AW5 AS1 AS2 AS3 AS4 /MISSING LISTWISE /ANALYSIS AW1 AW2 AW3 AW4 AW5 AS1 AS2 AS3 AS4 /PRINT INITIAL KMO EXTRACTION /CRITERIA MINEIGEN(1) ITERATE(25) /EXTRACTION PC /ROTATION NOROTATE /METHOD=CORRELATION Factor Analysis Notes Output Created 20-JUL-2023 20:28:37 Comments Data Input C:\Users\ASUS\Documents\ Untitled1.sav Active Dataset DataSet1 Filter Weight Split File N of Rows in Working Data File 403 MISSING=EXCLUDE: User- Definition of Missing defined missing values are treated as missing Missing Value Handling LISTWISE: Statistics are based Cases Used on cases with no missing values for any variable used FACTOR /VARIABLES AW1 AW2 AW3 AW4 AW5 AS1 AS2 AS3 AS4 /MISSING LISTWISE /ANALYSIS AW1 AW2 AW3 AW4 AW5 AS1 AS2 AS3 AS4 Syntax /PRINT INITIAL KMO EXTRACTION /CRITERIA MINEIGEN(1) ITERATE(25) /EXTRACTION PC /ROTATION NOROTATE /METHOD=CORRELATION Resources Processor Time 00:00:00.00 Elapsed Time 00:00:00.00 Maximum Memory Required 11172 (10.910K) bytes [DataSet1] C:\Users\ASUS\Documents\Untitled1.sav KMO and Bartlett's Test Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy .889 Approx Chi-Square Bartlett's Test of Sphericity 1553.338 df 36 Sig .000 Communalities Initial Extraction AW1 1.000 662 AW2 1.000 679 AW3 1.000 679 AW4 1.000 633 AW5 1.000 593 AS1 1.000 670 AS2 1.000 628 AS3 1.000 738 AS4 1.000 634 Extraction Method: Principal Component Analysis Total Variance Explained Component Initial Eigenvalues Total % of Variance Extraction Sums of Squared Loadings Cumulative % Total % of Variance Cumulative % 4.328 48.092 48.092 4.328 48.092 48.092 1.587 17.628 65.720 1.587 17.628 65.720 564 6.265 71.985 495 5.500 77.485 472 5.240 82.725 438 4.867 87.592 402 4.464 92.057 384 4.264 96.320 331 3.680 100.000 Extraction Method: Principal Component Analysis Component Matrixa Component AW1 712 -.393 AW2 750 -.342 AW3 723 -.395 AW4 744 -.281 AW5 684 -.354 AS1 636 515 AS2 611 505 AS3 726 460 AS4 641 472 Extraction Method: Principal Component Analysis a components extracted FACTOR /VARIABLES LO1 LO2 LO3 LO4 /MISSING LISTWISE /ANALYSIS LO1 LO2 LO3 LO4 /PRINT INITIAL KMO EXTRACTION /CRITERIA MINEIGEN(1) ITERATE(25) /EXTRACTION PC /ROTATION NOROTATE /METHOD=CORRELATION Factor Analysis Notes Output Created 20-JUL-2023 20:29:03 Comments Input Data C:\Users\ASUS\Documents\ Untitled1.sav Active Dataset DataSet1 Filter Weight Split File N of Rows in Working Data File 403 MISSING=EXCLUDE: User- Definition of Missing defined missing values are treated as missing Missing Value Handling LISTWISE: Statistics are based Cases Used on cases with no missing values for any variable used FACTOR /VARIABLES LO1 LO2 LO3 LO4 /MISSING LISTWISE /ANALYSIS LO1 LO2 LO3 LO4 Syntax /PRINT INITIAL KMO EXTRACTION /CRITERIA MINEIGEN(1) ITERATE(25) /EXTRACTION PC /ROTATION NOROTATE /METHOD=CORRELATION Resources Processor Time 00:00:00.00 Elapsed Time 00:00:00.01 Maximum Memory Required 2872 (2.805K) bytes [DataSet1] C:\Users\ASUS\Documents\Untitled1.sav KMO and Bartlett's Test Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy Approx Chi-Square Bartlett's Test of Sphericity df Sig .818 608.174 000 Communalities Initial Extraction LO1 1.000 695 LO2 1.000 698 LO3 1.000 656 LO4 1.000 648 Extraction Method: Principal Component Analysis Total Variance Explained Component Initial Eigenvalues Total % of Variance Extraction Sums of Squared Loadings Cumulative % 2.699 67.463 67.463 477 11.924 79.388 427 10.668 90.055 398 9.945 100.000 Extraction Method: Principal Component Analysis Component Matrixa Component LO1 834 LO2 836 LO3 810 LO4 805 Extraction Method: Principal Component Analysis a components extracted (ii) Tính tương quan biến quan sát thước đo đại diện Total 2.699 % of Variance 67.463 Cumulative % 67.463 Kiểm định Bartlett sử dụng để đánh giá biến quan sát có tương quan với thang đo (nhân tố) Khi mức ý nghĩa kiểm định Bartlett nhỏ 0,05 (Sig < 0,05) biến quan sát có tương quan tuyến tính với nhân tố đại diện (Hair cộng sự, 2006) Kết phần (i) Sig biến quan sát có tương quan tuyến tính với nhân tố đại diện (iii) Trọng số biến quan sát Trọng số biến quan sát (Factor Loading) cần phải lớn 0,40 (Anderson Gerbing, 1988) (iv) Mức độ giải thích biến quan sát nhân tố Phương sai trích (% Cumulative Variance) sử dụng để đánh giá mức độ giải thích biến quan sát nhân tố Để đạt mức độ giải thích phương sai trích cần phải lớn 50% Eigenvalue phải có giá trị lớn (Anderson Gerbing, 1988) Phần mềm Amos (Xử lý hệ phương trình đồng thời CB-SEM: Mơ hình phương trình cấu trúc dựa hiệp phương sai) Các tiêu đánh giá thang đo nghiên cứu phần mềm Amos (Phân tích CFA) là: (i) Độ tin cậy: Hệ số độ tin cậy tổng hợp (CR, composite reliability): Độ tin cậy tổng hợp Pc (Joreskog, 1971) tính theo cơng thức sau: Trong đó:λi: trọng số chuẩn hóa biến quan sát thứ i; – λ i2: phương sai sai số đo lường biến quan sát thứ i; p: số biến quan sát thang đo Hệ số độ tin cậy tổng hợp Pc thang đo cần phải lớn 0,6 (Bagozzi Yi, 1988) (ii) Độ hội tụ: Thang đo có giá trị hội tụ khi: a Các trọng số chuẩn hóa cao (> 0,5) có ý nghĩa thống kê (p < 0,05; Anderson Gerbing, 1998) b Phương sai trích trung bình (AVE) Phương sai trích Pvc (Fornell Larcker, 1981) tính theo cơng thức sau: Trong đó:λi: trọng số chuẩn hóa biến quan sát thứ i; – λ i2: phương sai sai số đo lường biến quan sát thứ i; p: số biến quan sát thang đo Phương sai trích Pvc thang đo nghiên cứu cần phải lớn 0,5 (Fornell Larcker, 1981; Bagozzi Yi, 1988) để thang đo đạt giá trị hội tụ (iii) Độ phân biệt: Bảng Fornell Larcker (1981) Phần mềm Smart PLS (Xử lý hệ phương trình đồng thời PLS-SEM: Mơ hình phương trình cấu trúc bình phương nhỏ phần) Các tiêu đánh giá thang đo nghiên cứu phần mềm Smart PLS (Phân tích CFA) là: (i) Chất lượng biến quan sát: Outer Loading biến quan sát nên lớn 0.708 (Hair cộng sự, 2014) (ii) Độ tin cậy Các giá trị độ tin cậy tổng hợp từ 0,60 đến 0,70 chấp nhận nghiên cứu thăm dò, giai đoạn nghiên cứu nâng cao hơn, giá trị từ 0,70 đến 0,90 coi đạt yêu cầu (Hair cộng sự, 2014) Hệ số Cronbach’s Alpha tổng thể thang đo cần phải ≥ 0.7 (DeVellis, 2012) (iii) Độ hội tụ Phương sai trích trung bình (AVE): Phương sai trích Pvc thang đo nghiên cứu cần phải lớn 0,5 (Fornell Larcker, 1981; Bagozzi Yi, 1988) (iv) Độ phân biệt Giá trị phân biệt cấu trúc xác nhận bậc hai giá trị phương sai trích trung bình cấu trúc phải cao mối tương quan cấu trúc với cấu trúc khác mơ hình Bảng Fornell Larcker (1981) ĐÁNH GIÁ MƠ HÌNH Phần mềm SPSS Để kiểm định độ phù hợp mơ hình hồi quy, đặt giả thuyết H0: R2 = Phép kiểm định F sử dụng để kiểm định giả thuyết Với mức độ tin cậy 95%, kết kiểm định:  Sig < 0.05: Bác bỏ giả thuyết H0, nghĩa R2 ≠ cách có ý nghĩa thống kê, mơ hình hồi quy phù hợp  Sig > 0.05: Chấp nhận giả thuyết H0, nghĩa R2 = cách có ý nghĩa thống kê, mơ hình hồi quy khơng phù hợp Vậy, mơ hình hồi quy phù hợp trị số Sig kiểm định F có ý nghĩa thống kê (Sig < 0.05) Các tiêu đánh giá mức độ phù hợp với mơ hình SEM Amos (Xử lý hệ phương trình đồng thời CB-SEM: Mơ hình phương trình cấu trúc dựa hiệp phương sai) Tên Chi quare Tucker and Lewis Index Comparative Fix Index Root Mean Aquare Error Approximation Cmin/df Ký hiệu χ2 Giá trị tham khảo p – value > 0,05 TLI CFI RMSEA TLI > 0,90 CFI > 0,95 RMSEA < 0,07 Nguồn Nguyễn Đình Thọ Nguyễn Thị Mai Trang (2011) Hair cộng (2006) Hu Bentler (1999) Hair cộng (2006) χ2/ d.f χ2/ d.f < Schumacker Lomax (2004) Các tiêu đánh giá mơ hình SEM Smart PLS (Xử lý hệ phương trình đồng thời PLS-SEM: Mơ hình phương trình cấu trúc bình phương nhỏ phần) (Hair cộng sự, 2014) Không giống CB-SEM, nhà nghiên cứu sử dụng PLS-SEM dựa vào thước đo mức độ phù hợp để đánh giá mơ hình tổng thể Trên thực tế, khái niệm "phù hợp" khơng thể chuyển hồn tồn sang PLS-SEM (mơ hình vốn tập trung vào dự đốn) Thay áp dụng phép đo mức độ phù hợp, mô hình cấu trúc PLS-SEM đánh giá sở tiêu chí xác định khả dự đốn mơ hình Theo định nghĩa, tiêu chí khơng cho phép kiểm tra mức độ phù hợp tổng thể mơ hình theo nghĩa CB-SEM Thay vào đó, mơ hình giả định xác đánh giá theo mức độ dự đoán biến/cấu trúc nội sinh Các tiêu chí để đánh giá mơ hình cấu trúc PLS-SEM • Đánh giá cộng tuyến: Giá trị VIF phải cao 0,20 (thấp 5) Nếu không, xem xét việc loại bỏ cấu trúc, hợp yếu tố dự báo thành cấu trúc tạo cấu trúc bậc cao để xử lý vấn đề cộng tuyến • PLS-SEM hướng tới tối đa hóa giá trị R2 (các) biến tiềm ẩn nội sinh mơ hình đường dẫn Vì vậy, mục tiêu giá trị R2 cao Mặc dù việc giải thích xác mức giá trị R2 phụ thuộc vào mơ hình cụ thể chun ngành nghiên cứu, nhiên, nhìn chung, giá trị 0,75, 0,50 0,25 mơ tả tương ứng đáng kể, trung bình yếu • Giá trị f2 cho phép đánh giá đóng góp cấu trúc ngoại sinh vào giá trị R2 biến tiềm ẩn nội sinh Các giá trị f2 0,02, 0,15 0,35 biểu thị tác động nhỏ, trung bình lớn cấu trúc ngoại sinh cấu trúc nội sinh • Mức độ phù hợp dự đốn: Các giá trị Q2 kết lớn cho thấy cấu trúc ngoại sinh có mức độ liên quan dự đoán cấu trúc nội sinh xem xét Là thước đo tương đối mức độ phù hợp dự đoán (q2), giá trị tương ứng 0,02, 0,15 0,35 cho thấy cấu trúc ngoại sinh có mức độ phù hợp dự đốn nhỏ, trung bình lớn cấu trúc nội sinh định Tài liệu tham khảo Tài liệu tiếng Anh Anderson, J and Gerbing, D (1988) Structural Equation Modeling in Practice: A Review and Recommended Two-Step Approach Psychological Bulletin, 103, 411-423 Bagozzi, R and Yi, Y (1988) On the Evaluation of Structural Equation Models Journal of the Academy of Marketing Sciences, 16, 74-94 Devellis, R (2012) Scale Development Theory and Applications Sage Publications, New York Fornell, C., & Larcker, D F (1981) Evaluating structural equation models with unobservable variables and measurement error Journal of Marketing Research, 18(1), 39–50 Hair, J F., Black, W.C., Babin, B.J., Anderson RE and Tatham, RL (2006), Multivariate data analysis, Pearson Hair, J., Hult, T., Ringle, C., & Sarstedt, M (2014) A Primer on Partial Least Squares Structural Equation Modeling (PLS-SEM) Thousand Oaks, CA: Sage Publications, Inc Hu, L T., & Bentler, P M (1999) Cutoff Criteria for Fit Indexes in Covariance Structure Analysis: Conventional Criteria versus New Alternatives Structural Equation Modeling, 6, 1-55 Joreskog, K G (1971) Simultaneous factor analysis in several populations Psychometrika, 36(4), 409– 426 Nunnally, J.C and Bernstein, I.H (1994) The Assessment of Reliability Psychometric Theory, 3, 248-292 Schumacker, R.E and Lomax, R.G (2004) A beginner’s guide to structural equation modeling 2nd Edition, Lawrence Erlbaum Associates, Mahwah Tài liệu tiếng Việt Nguyễn Đình Thọ Nguyễn Thị Mai Trang (2011) Nghiên cứu khoa học Marketing - Ứng dụng mơ hình cấu trúc tuyến tính SEM, Nhà xuất Lao Động