Đây là bộ tài liệu hay, được tuyển chọn kĩ càng, có chất lượng cao, giúp các bạn củng cố và nâng cao kiến thức, phục vụ tốt việc học tập bộ mônHy vọng bộ tài liệu sẽ giúp ích đắc lực cho các bạn trong việc học tập và luyện thi.
Trang 1BÀI GIẢNG AMOS
Nội dung chính
1 Vẽ sơ đồ mô hình phân tích trong AMOS
2 Hồi quy trong AMOS
3 Phân tích CFA trong AMOS
4 Phân tích SEM trong AMOS
BÀI 1: VẼ SƠ ĐỒ TRONG AMOS
Vẽ mô hình hồi quy trong AMOS
Mô hình kiểm định CFA trong AMOS
Trang 2Mô hình SEM trong AMOS
Anh/chị tìm sự khác biệt trong 3 mô hình trên?
Các khái niệm:
− Biến quan sát (observed variable): được đo lường bằng một câu hỏi, kí hiệu hình chữ nhật
− Biến tiềm ẩn (latent variable): đo lường bằng nhiều biến quan sát
Các thao tác vẽ trên AMOS:
Khởi động chương trình:
Start/program/AMOS/AMOS GRAPHICS
Hoặc kích biểu tượng trên DESTOP.
Trang 3Anh/chị hãy vẽ 3 biểu đồ trên
Trang 4XÂY DỰNG MÔ HÌNH HỒI QUY TRONG AMOS
Mô tả mối quan hệ tác động giữa một hoặc nhiều biến độc lập (quan sát hoặc biến tiềm ẩn) tác động vào biến phụ thuộc (biến quan sát hoặc biến tiềm ẩn).
Các bước xây dựng mô hình trong AMOS hoàn chỉnh:
Tình huống 1: Anh/chị kiểm định giả thiết về mối quan hệ tác động giữa
CPQC, CPTT, KMNTD đến doanh số của công ty (độ tin cậy 90%) (dùng bài tập
Hoi quy bang mo hinh nhan qua.sav).
Tình huống 2: Anh/chị kiểm định mô hình giả thiết về mối quan hệ giữa mức
lương hiện (salary) tại dưới sự tác động của hai biến lương khởi điểm (salbegin) và số tháng làm việc trước đó (prevexp) với độ tin cậy 95%
Bước 1: Chọn dữ liệu phục vụ cho mô hình:
Bước 2: Vẽ mô hình nghiên cứu giả thiết, hiệu chỉnh kích cỡ mô hình phù hợp Bước 3: Gắn tên biến, nhãn biến cho các biến tương ứng trong mô hình, gắn các tham số (nếu có) vào các các mối quan hệ giữa các biến (biến quan sát, sai số và biến tiềm ẩn,…)
Bước 4: Gắn các chỉ số kiểm định (Chi-square, df, chi-square/df, p, GFI, CFI, TFI, RMSEA)
Bước 5: Chọn các thuộc tính cho bảng tính kết quả
Bước 6: Ước lượng mô hình (Calculate estimates)
Bước 7: Đọc bảng kết quả (View text output) và kiểm định mô hình
Trang 5Kết quả mô hình chưa chuẩn hóa
Kết quả mô hình đã chuẩn hóa
Anh/chị cho biết vai trò của hệ số hồi quy đã chuẩn hóa này???
Hệ số hồi quy
Mean, variance
Covariance
Trang 6Kiểm định mô hình
- Regression weights:
- Standardized regression weights:
- Square multiple regressions
- Kiểm định mô hình (bằng excel)
- Scalar Estimates (Group number 1 - Default model)
- Maximum Likelihood Estimates
- Regression Weights: (Group number 1 - Default model)
Estimate S.E C.R P Label
DS < - CPQC 7,338 2,356 3,114 ,002
DS < - CPTT 5,912 1,855 3,187 ,001
DS < - KMNTD -4,143 5,452 -,760 ,447
- Standardized Regression Weights: (Group number 1 - Default model)
Estimate
DS < - CPQC ,511
DS < - CPTT ,635
DS < - KMNTD -,147
- Means: (Group number 1 - Default model)
Estimate S.E C.R P Label
- Intercepts: (Group number 1 - Default model)
Estimate S.E C.R P Label
DS -64,132 94,457 -,679 ,497
- Covariances: (Group number 1 - Default model)
Trang 7Estimate S.E C.R P Label CPQC < > CPTT 25,780 17,138 1,504 ,133
CPQC < > KMNTD 7,976 5,571 1,432 ,152
CPTT < > KMNTD 16,367 9,316 1,757 ,079
- Correlations: (Group number 1 - Default model)
Estimate CPQC < > CPTT ,580 CPQC < > KMNTD ,543 CPTT < > KMNTD ,722
- Variances: (Group number 1 - Default model)
Estimate S.E C.R P Label
- Squared Multiple Correlations: (Group number 1 - Default model)
Estimate
Trang 8PHÂN TÍCH NHÂN TỐ KHẲNG ĐỊNH CFA
Từ kết quả của phân tích nhân tố khám phá, bên cạnh kiểm định thang đo Crondbach’s alpha CFA giúp ta thực hiện thêm 2 yêu cầu sau:
1 Kiểm định mô hình đo lường có đạt yêu cầu?
2 Các thang đo có đạt yêu cầu của một thang đo tốt không?
Vài nét về lý thuyết:
Đo lường mức độ phù hợp của mô hình với thông tin thị trường, người ta
thường sử dụng các chỉ số sau: Mô hình được xem là thích hợp khi:
1 Chi Square (CMIN) có P_value >0,05 Nhược điểm, phụ thuộc vào kích thước mẫu Mẫu càng lớn, xác xuất P_value càng nhỏ
2 Chi square điều chỉnh theo bậc tự do (CMIN/df): <2, một số trường hợp CMIN/df có thể nhỏ hơn 3 (Carmines&Mciver,1981) >= 0,9:
(Bentler&Bonett, 1980)
3 Chỉ số thích hợp so sánh (CFI – Comparative fit index) >= 0,9
4 Chỉ số Tuckey & Lewis (TLI: Tukey and Lewis index) >= 0,9
5 Chỉ số phù hợp GFI (goodness of fit index) >=0,9
6 Chỉ số RMSEA (Root mean square error approximation): nhỏ hơn 0,8 (Thọ&Trang, 2008) hoặc 0,5 được xem là rất tốt (Steiger, 1990)
Chú ý: Khi thực hiện CFA, cần thực hiện thêm các đánh giá như:
Đánh giá độ tin cậy của thang đo thông qua 3 chỉ số:
- Hệ số tin cậy tổng hợp: (ρC) (Joereskog, 1971):
- Hệ số tổng phương sai trích (ρVC): ((Fornell&Larcker, 1981)
− λi: Trọng số chuẩn hóa của biến quan sát thứ i
− (1-λi2): Phương sai của sai số đo lường biến quan sát thứ i
Trang 9− Crondbach’s alpha:
Tính đơn nguyên: Unidimesionality: Mô hình có độ phù hợp với dữ liệu
thị trường là điều kiện cần và đủ để tập biến quan sát đạt tính đơn hướng (trừ trường hợp sai số của các biến quan sát có tương quan nhau (Steenkam&Vantrijp, 1991)
Giá trị hội tụ: (Convergent validity): đạt được khi giá trị trọng số chuẩn
hóa (λC) tối thiểu là 0,5 và có ý nghĩa thống kê (sig<0,05) (Gerbing & Anderson, 1988)
Giá trị phân biệt (Discriminant validity) (tính trên excel) (trang 22)
Giá trị liên hệ lý thuyết: (Nomological validity): được đánh giá thông qua mô
hình lý thuyết (Gerbing&Anderson, 1988)
Tình huống 1 : từ kết quả phân tích EFA của dữ liệu Khao sat nhan vien.sav,
đã hình thành 6 nhân tố là lãnh đạo, thăng tiến, đồng nghiệp, lương thưởng, bảo hiểm, công việc và trung thành Đồng thời, khái niệm (nhân tố) trung thành cũng được hình thành trong vai trò là biến phụ thuộc
Với mục đích xác định lại mô hình trên có đạt yêu cầu, và các thanh đo trên có đạt yêu cầu là một thang đo tốt? Anh/chị dùng phân tích CFA để thực hiện hai yêu cầu trên
Tình huống 2: Từ kết quả EFA của dữ liệu về MDHL nguoi nop thue.sav đã
hình thành nên nhóm 3 nhân tố Cán bộ lịch sự, trang thiết bị tốt, hiệu quả làm việc cao và nhân tố Hài Lòng Anh/chị hãy đánh giá lại thang đo của mô hình trên bằng
phương pháp CFA
Các bước thực hiện
Bước 1: Chọn dữ liệu phục vụ cho mô hình:
Bước 2: Vẽ mô hình nghiên cứu giả thiết, hiệu chỉnh kích cỡ mô hình phù hợp Bước 3: Gắn tên biến, nhãn biến cho các biến tương ứng trong mô hình, gắn các tham số (nếu có) vào các các mối quan hệ giữa các biến (biến quan sát, sai số và biến tiềm ẩn,…)
Bước 4: Gắn các chỉ số kiểm định (Chi-square, df, chi-square/df, p, GFI, CFI, TFI, RMSEA)
Trang 10Bước 5: Chọn các thuộc tính cho bảng tính kết quả (chú ý một số thuộc tính không giống các thuộc tính trong phân tích hồi quy)
Bước 6: Ước lượng mô hình (Calculate estimates)
Bước 7: Đọc bảng kết quả (View text output) và kiểm định mô hình
Kết quả dạng sơ đồ chưa chuẩn hóa.
Kết quả dạng sơ đồ đã chuẩn hóa
Trang 11Bảng kết quả các hệ số ước lượng chưa chuẩn hóa:
Regression Weights: (Group number 1 - Default model)
Estimate S.E C.R P Label cldv12 < - F1 1,000
cldv11 < - F1 1,099 ,108 10,204 ***
cldv10 < - F1 ,970 ,108 9,017 ***
cldv9 < - F1 1,093 ,106 10,269 ***
cldv16 < - F2 1,000
cldv15 < - F2 1,033 ,138 7,507 ***
cldv14 < - F2 ,879 ,132 6,676 ***
cldv13 < - F2 1,087 ,154 7,076 ***
cldv7 < - F3 1,000
cldv6 < - F3 ,968 ,098 9,835 ***
cldv5 < - F3 1,100 ,117 9,429 ***
HL1 < - Y 1,000
HL2 < - Y ,956 ,099 9,675 ***
HL3 < - Y ,955 ,103 9,277 ***
Bảng kết quả các hệ số ước lượng đã chuẩn hóa:
Standardized Regression Weights: (Group number 1 - Default model)
Estimate cldv12 < - F1 ,815
cldv11 < - F1 ,862
cldv10 < - F1 ,788
cldv9 < - F1 ,866
cldv16 < - F2 ,804
cldv15 < - F2 ,740
cldv14 < - F2 ,665
cldv13 < - F2 ,701
cldv7 < - F3 ,826
cldv6 < - F3 ,861
cldv5 < - F3 ,828
HL1 < - Y ,776
HL2 < - Y ,890
HL3 < - Y ,855
Xem xét các giá trị kiểm định
Các trọng số đã chuẩn hóa này phải thoải điều kiện >=0,5
Trang 12Hiệp phương sai:
Covariances: (Group number 1 - Default model)
Estimate S.E C.R P Label F1 < > F2 ,295 ,082 3,617 ***
F1 < > F3 ,538 ,114 4,709 ***
F2 < > F3 ,386 ,090 4,280 ***
F1 < > Y ,534 ,109 4,876 ***
F2 < > Y ,426 ,089 4,759 ***
F3 < > Y ,449 ,103 4,339 ***
Variances: (Group number 1 - Default model)
Estimate S.E C.R P Label
Kết luận từ mô hình:
− Kết luận về mức độ phù hợp chung: Chi-square/df, GFI, CFI, TLI và RMSEA
− Kết luận về tính đơn nguyên: thỏa mãn dữ liệu thị trường
− Kết luận về tính hội tụ: Kết luận từ các trọng số chuẩn hóa >=0,5
Kiểm định hiệp phương sai giữa các khái niệm
Kiểm định phương sai
Trang 13− Kết luận về độ tin cậy: Cronbach’s alpha
− Kết luận về độ tin cậy tổng hợp ρc
− Kết luận về tổng phương sai trích được ρVC (tính từ excel)
Cải thiện mô hình: Tìm cách giảm giá trị Chi Bình Phương
