Tác giả phối hợp các hàm: sau trong gói lavaan: lavaan::sem() để phân tích SEM,
lavaan::summary() để hiện thị kết quả chuẩn hóa và chưa chuẩn hóa,
lavaan::fitMeasures() để hiện thị các chỉ sốđo lường mức độ phù hợp của mô hình. Kết quả(phụ lục 5a, trang xviii) như sau: Mô hình lý thuyết có 202 bậc tự do(hình 4.24). Kết quả phân tích SEM cho thấy một sốtiêu chí đánh giá: Chi-bình phương/df
65
0.8), SRMR=0.039(<0.09), RMSEA= 0.036(<0.05). Điều này cho thấy mô hình lý thuyết xây dựng tương thích với dữ liệu thị trường.
Bảng 4.22: Các chỉ sốđo lường mức độ phù hợp của mô hình
Nguồn: Tác giả tính toán
Kiểm định các giả thuyết:
Kết quả(Hình 4.26): Cho thấy trọng số nhân tố chuẩn hóa(cột Std.all) của các biến quan sát đều lớn hơn 0.6 và có ý nghĩa thống kê.
Kết quả(Hình 4.25): Cho thấy giả thuyết H4(NHUCAU -> YDINH ) bị bác bỏ(p=0.528>0.05). Điều này cho thấy: Sau khi hình thành lên các nhu cầu của bản thân các bạn sinh viên thì các bạn sẽ tìm kiếm thông tin về sản phẩm cho kỹ càng, vì vậy chưa hình thành nên ý định mua sản phẩm nào, mức giá bao nhiêu, của thương
hiệu nào.
Bảng 4.23: Trọng số hồi quy giữa các yếu tố(chuẩn hóa và chưa chuẩn hóa).
66
Bảng 4.24: Trọng số nhân tố(chuẩn hóa và chưa chuẩn hóa) của các biến quan sát
Nguồn: Tính toán của tác giả.
Xem xét chỉ số sửa đổi mô hình:
Tác giả sử dụng hàm: lavaan::modindices() trong gói lavaan để tính toán chỉ số
sửa đổi nhằm tăng mức độ phù hợp của mô hình ở phân tích SEM tiếp theo, và dùng hàm subset() trong gói base để hiện thị kết quả cần sửa đổi mô hình, kết quảnhư
sau(hình 4.27): Hiệp phương sai của biến quan sát Marketing1 và Marketing4 có chỉ
67
Bảng 4.25: Chỉ số sửa đổi mô hình
Nguồn: Tác giả tính toán