Phần này đánh giá lại độ tin cậy tổng hợp của thang đo và phân tích nhân tố khẳng định CFA, dựa vào bộ số liệu nghiên cứu chính thức với số mẫu là n=500.
Từ kết quả phân tích nhân tố khám phá EFA, có 6 khái niệm chính được sử dụng trong mô hình nghiên cứu đó là:
1. Yếu tố môi trường, được ký hiệu MT, được đo lường bởi 6 biến quan sát từ MT1 MT6.
2. Đặc điểm cá nhân, được ký hiệu CN, được đo lường bởi 5 biến quan sát từ CN1CN5.
3. Mong muốn của khách hàng, được ký hiệu là MM, được đo lường bởi 6 biến quan sát từ MM1MM5 và MM7.
4. Đáp ứng của công ty, được ký hiệu là CT, được đo lường bởi 5 biến quan sát CT2, CT3, CT4, CT6, CT7.
61
5. Mong muốn của khách hàng, được kí hiệu là MM, được đo lường bởi 6 biến quan sát MM1, MM2, MM3, MM4, MM5, MM7.
6. Sự hài lòng của khách hàng, được kí hiệu là HL, được đo lường bởi 5 biến quan sát HL1, HL2, HL3, HL4, HL6.
Chỉ tiêu đánh giá khi phân tích CFA bao gồm tính đơn hướng (undimensionality), giá trị hội tụ (Convergent validity), giá trị phân biệt (Discriminant validity) và giá trị liên hệ lý thuyết (Nomological validity). Mô hình nghiên cứu sẽ được đánh giá dựa trên các chỉ tiêu giá trị GFI, TLI, CFI ≥ 0.9; CMIN/df ≤ 3; RMSEA ≤ 0.08 thì mô hình phù hợp (tương thích) với thị trường (Nguyễn Đình Thọ & Nguyễn Thị Mai Trang, 2011).
Kết quả phân tích nhân tố khẳng định CFA cho mô hình tới hạn cho thấy thang đo Mong muốn của khách hàng (MM) có một biến quan sát có trọng số dạng chuẩn hóa nhỏ hơn giá trị 0.5 (λMM1=0.472). Vì vậy biến quan sát MM1 cần được loại bỏ khỏi mô hình. Sau khi tiến hành loại bỏ biến quan sát trên, trọng số dạng chuẩn hóa λi
của các biến trong mô hình đều đạt tiêu chuẩn ( nhỏ nhất là λMM4=0.504). Điều này cho phép tác giả khẳng định, các biến quan sát trong mô hình sau phân tích nhân tố khám phá EFA đều đạt giá trị hội tụ.
Hệ số tương quan giữa các nhân tố trong mô hình nghiên cứu đều nhỏ hơn giá trị 1 (lớn nhất là GTR <--> HL = 0.625) và có ý nghĩa thống kê tại P-value = 0.000. Điều này chứng tỏ các khái niệm nghiên cứu trong mô hình đều đạt giá trị phân biệt.
Bảng 4.6 : Hệ số tương quan giữa các cặp nhân tố đo lường
Estimate SE CR P-value GTR <--> CN 0.2 0.044 18.22 0.000 GTR <--> HL 0.625 0.035 10.72 0.000 GTR <--> CT 0.447 0.040 13.80 0.000 GTR <--> MT 0.198 0.044 18.26 0.000 GTR <--> MM 0.239 0.044 17.49 0.000 CN <--> HL 0.053 0.045 21.16 0.000 CN <--> CT 0.087 0.045 20.45 0.000
62 Estimate SE CR P-value CN <--> MT 0.037 0.045 21.50 0.000 CN <--> MM 0.259 0.043 17.12 0.000 HL <--> CT 0.337 0.042 15.71 0.000 HL <--> MT 0.301 0.043 16.36 0.000 HL <--> MM 0.119 0.044 19.80 0.000 CT <--> MT 0.174 0.044 18.72 0.000 CT <--> MM 0.18 0.044 18.60 0.000 MT <--> MM 0.073 0.045 20.74 0.000
Nguồn: phân tích của tác giả dựa trên dữ liệu sơ cấp
Mô hình tới hạn có 449 bậc tự do , giá trị chi-bình phương là 1856.562; GFI=0.824; TLI=0.833; CFI=0.849; CMIN/df=4.134 và RMSEA=0.079. Chỉ tiêu đánh giá mức độ phù hợp với liệu thị trường hầu như chưa đạt tiêu chuẩn đặt ra. Cần xem xét mối tương quan giữa các biến để cải thiện các giá trị. Sau khi xem xét các hiệp phương sai giữa các sai số chuẩn hoá như e5, e14, e3, e15, e6, e16, e8, e11, e10, e18, e19 và các hệ số điều chỉnh MI (Modification Indices) tương ứng cho phép hiệu chỉnh hiệp phương sai giữa các biến GTR2, HL2, GTR4, HL4, GTR1, HL1, CN1,CN3, CN4, CT3,CT7. . Trực giác cho thấy các cặp biến đo lường này hàm chứa những thông tin giống nhau và cùng đo lường một nhân tố nên chúng tương quan với nhau khá mạnh, vì thế trên thực tế chúng cần được chia sẽ phương sai với nhau để cải thiện mô hình. Ngoài việc hiệu chỉnh các cặp số đo lường để mô hình đạt yêu cầu, nó còn cung cấp thông tin về các biến đo lường, giúp chúng ta giải thích ý nghĩa về mặt thực tiễn cũng như hàm ý cho các nhà quản trị.
Sau khi hiệu chỉnh hiệp phương sai giữa các sai số mô hình tới hạn có 443 bậc tự do, giá trị thống kê chi bình phương là 1074.527; GFI=0.881; TLI=0.924; CFI=0.932; CMIN/df=2.426 và RMSEA=0.053. Ta thấy, giá trị GFI=0.881 <0.9, thực tế rất khó có một mô hình nghiên cứu nào thỏa mãn các thông số, với giá trị trên là có thể chấp nhận được.Vì thế có thể kết luận mô hình phù hợp với dữ liệu thị trường. Các thang đo giá trị cảm nhận (CN), sự hài lòng của khách hàng (HL), Đặc điểm cá nhân (CN),
63
đáp ứng của công ty (CT) có sự tương quan giữa các các sai số của biến quan sát, vì vậy không đạt được tính đơn hướng.
Bảng 4.7: Kết quả kiểm định thang đo
Khái niệm Số biến Quan sát Độ tin cậy Cronbach’s alpha Độ tin cậy tổng hợp (𝝆c) Tổng phương sai trích (𝝆vc) Giá trị hội tụ và phân biệt MT 6 0.846 0.8473 48.266% Thỏa mãn CN 5 0.901 0.8878 62.156% MM 5 0.770 0.7875 44.015% CT 5 0.863 0.8814 60.615% GTR 6 0.880 0.8792 55.239% HL 5 0.897 0.8996 64.571%
Nguồn: phân tích của tác giả dựa trên dữ liệu sơ cấp
Về độ tin cậy của thang đo được đánh giá dựa trên tiêu chuẩn về hệ số tin cậy Cronbach’s alpha (α), hệ số tin cậy tổng hơp (ρc) và phương sai trích (ρvc). Qua tính toán thì kết quả kiểm định thang đo được trình bày trong bảng 4. cho thấy: thang đo yếu tố môi trường (MT) và Mong muốn của khách hàng có tổng phương sai trích tổng hợp đạt giá trị gần bằng <50%, tuy nhiên thang đo này lại đạt được yêu cầu về độ tin cậy. Tất cả các thang đo còn lại đều đạt yêu cầu về phương sai trích tổng hợp (ρvc≥50%), độ tin cậy tổng hợp (ρc≥0.5) và hệ số cronbach’s alpha (α≥0.6). Vì thế các thang đo lường các yếu rố ảnh hưởng đến sự hài lòng của khách hàng tại Tp.Hồ Chí Minh khi mua bánh mặn AFC là có thể tin cậy được.
64
Hình 4.5 : Kết Quả CFA mô hình tới hạn